Zero-Click-Commerce: Wenn die KI entscheidet, was im Warenkorb landet
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Veröffentlicht am: 9. Juni 2026 / Update vom: 9. Juni 2026 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Zero-Click-Commerce: Wenn die KI entscheidet, was im Warenkorb landet – Bild: Xpert.Digital
Das Trojanische Pferd im E-Commerce: Googles heimlicher Plan für das KI-Zeitalter
KI statt Markentreue: Warum Kunden beim Shoppen plötzlich Maschinen vertrauen sollen
Der Onlinehandel steht vor einer tektonischen Verschiebung, die alle bisherigen Entwicklungen in den Schatten stellt: Nicht mehr der Mensch sucht, vergleicht und kauft – autonome KI-Agenten übernehmen zunehmend die gesamte Customer Journey. Was für Verbraucher den ultimativen Komfort des sogenannten „Zero-Click-Commerce“ verspricht, wird für Händler und Marken zur existenziellen Herausforderung. Traditionelles Marketing, emotionale Markenbindung und klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) verlieren rasant an Wirkung, wenn Algorithmen die finale Kaufentscheidung treffen. An ihre Stelle tritt die „Agentic Engine Optimization“ (AEO) – die Kunst, für Maschinen lesbar und vor allem empfehlenswert zu sein. Dieser Artikel beleuchtet, warum das blinde Vertrauen in die KI die klassische Markentreue ablöst, wie Tech-Giganten wie Google ihre Macht im Hintergrund zementieren und welche strategischen Maßnahmen Unternehmen jetzt zwingend ergreifen müssen, um im Zeitalter der maschinellen Einkäufer nicht in der Unsichtbarkeit zu verschwinden.
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Der Onlinehandel hat in seiner Geschichte mehrere tektonische Verschiebungen erlebt: den Aufstieg der Suchmaschinen, den Durchbruch mobiler Endgeräte, die Dominanz der Marktplätze. Jede dieser Phasen veränderte, wer die Aufmerksamkeit der Verbraucher kontrollierte – und damit, wer die Spielregeln des digitalen Wettbewerbs diktieren konnte. Die aktuelle Transformation aber übertrifft alle vorherigen an Radikalität: Nicht mehr ein menschlicher Käufer steht am Ende der Entscheidungskette, sondern ein Algorithmus. Der wichtigste Einkäufer im E-Commerce könnte bald kein Mensch mehr sein.
Diese These ist keine Zukunftsspekulation. Sie wird bereits durch belastbare Marktdaten unterfüttert. Laut Accentures Consumer Pulse Research erklären mehr als drei Viertel der Verbraucher, einem persönlichen KI-Agenten mehr zu vertrauen als selbst einem guten Freund, wenn es um Kaufentscheidungen geht. 74 Prozent zeigen sich bereit, Routineaufgaben wie Preisvergleiche, Verhandlungen oder Reklamationsbearbeitung einem KI-Agenten zu überlassen, und 32 Prozent würden einer KI sogar die finale Kaufentscheidung übertragen – vorausgesetzt, der eigentliche Zahlungsvorgang bleibt in menschlicher Hand. Neun Prozent sind bereits offen für vollständig autonome Einkaufsprozesse, bei denen ein Agent von der Produktauswahl bis zur Lieferung an der Haustür alles selbstständig abwickelt.
Was sich hier vollzieht, ist keine schrittweise Optimierung des bekannten Einkaufserlebnisses. Es ist ein Paradigmenwechsel in der Architektur des Handels. Kaufentscheidungen beginnen nicht mehr mit einer Suchanfrage des Menschen, sondern mit einem maschinellen Sondierungsprozess, der weit vor dem ersten bewussten Kundenkontakt stattfindet. Der Kampf um Sichtbarkeit verlagert sich damit von Google-Suchergebnissen und Marktplatz-Listings hin zu den vorgelagerten Empfehlungssystemen autonomer KI-Agenten.
Die neue Anatomie des Kaufentschlusses
Um die ökonomischen Konsequenzen des Wandels zu verstehen, muss man zunächst begreifen, wie fundamental sich die Customer Journey verändert. In der klassischen Einkaufsarchitektur durchlief ein Verbraucher einen mehrstufigen Prozess: Bewusstsein für ein Bedürfnis, aktive Suche, Informationssammlung, Vergleich, Abwägung und schließlich Kaufentscheidung. An jedem dieser Schritte konnte eine Marke durch gezielte Kommunikation, emotionale Ansprache oder bezahlte Sichtbarkeit intervenieren.
Im Zeitalter agentischer KI komprimiert sich dieser Prozess zu einer einzigen Anfrage. Ein Nutzer teilt seiner KI mit, dass er einen Staubsauger braucht – und erhält nicht nur Empfehlungen, sondern unter Umständen eine fertige Bestellung. Amazon hat mit seinem KI-Shopping-Agenten Rufus 2024 in den USA, Europa, Kanada und Indien genau dieses Modell bereits in die Praxis überführt. Shopify berichtete, dass seit Januar 2025 der durch KI ausgelöste Traffic um das Siebenfache gestiegen ist, die KI-basierten Käufe sogar um das Elffache. Der Umsatz pro Besuch aus KI-gesteuertem Traffic übertrifft den aus menschlichen Suchen mittlerweile um 37 Prozent.
Diese Zahlen belegen, dass Zero-Click-Commerce – also das vollständige Kauferlebnis ohne manuellen Klick des Nutzers – keine theoretische Kategorie mehr ist, sondern bereits messbare Marktanteile beansprucht. Visa prognostiziert, dass 2025 das letzte Jahr war, in dem Verbraucher primär selbst einkaufen und bezahlen – ab 2026 werden KI-gesteuerte Käufe zum Mainstream. Juniper Research schätzt, dass der agentische E-Commerce von einem Marktvolumen von 8 Milliarden US-Dollar im laufenden Jahr auf 3,5 Billionen Dollar bis 2031 anwachsen wird – ein Wachstum um mehr als das 430-Fache.
Vertrauen als neue Währung des Handels
Der überraschendste Befund in der aktuellen Forschungslage ist nicht die technische Leistungsfähigkeit der KI-Agenten, sondern die emotionale Bereitschaft der Verbraucher, ihnen Entscheidungsmacht zu übertragen. Mehr als ein Drittel der aktiven Generative-AI-Nutzer beschreibt ihre Beziehung zur KI bereits als Freundschaft. Fast die Hälfte aller Konsumenten hat nach eigenen Angaben mindestens einmal auf Basis einer KI-Empfehlung eingekauft. Unter den sogenannten Heavy-Usern – also Personen, die KI intensiv im Alltag einsetzen – liegt der Anteil jener, die KI für konkrete Kaufentscheidungen nutzen, sogar bei 56 Prozent.
Eine repräsentative Studie im Auftrag der Kommunikationsberatung Ketchum zeigt, dass Verbraucher KI-Antworten bei Kaufentscheidungen bereits stärker vertrauen als Influencern oder klassischer Werbung. 18 Prozent der Befragten geben an, den Antworten von KI-Systemen bei Kaufentscheidungen absolut oder eher zu vertrauen – gegenüber nur 11 Prozent, die Influencern vertrauen, und 13 Prozent, die klassischer Werbung glauben. Besonders auffällig: 46 Prozent der Deutschen, die generative KI nutzen, setzen sie bereits für Kaufentscheidungen ein.
Dieses Vertrauen ist kein irrationaler Reflex. Es folgt einer nachvollziehbaren Logik: KI-Agenten werden als neutral, datenbasiert und frei von kommerziellen Eigeninteressen wahrgenommen – zumindest solange, wie diese Annahme nicht durch sichtbare Werbefinanzierung des Agenten selbst erschüttert wird. Accenture stellt fest, dass emotional verbundene Kunden 2,3-mal häufiger eine Marke weiterempfehlen und 1,7-mal eher bereit sind, einen Aufpreis zu zahlen. Marken, die in der Lage sind, diese emotionale Verbindung auch über KI-Schnittstellen zu transportieren, haben einen strukturellen Vorteil.
Die Erosion des klassischen Markenwerts
Eines der bemerkenswertesten strukturellen Ergebnisse der aktuellen Forschung ist die Neudefinition von Markentreue. Was Unternehmen über Jahrzehnte durch emotionale Werbekommunikation, Loyalty-Programme und Markenerlebnisse aufgebaut haben, verliert in einer algorithmusgesteuerten Kaufarchitektur fundamental an Wert. Mehr als ein Drittel jener Verbraucher, die sich selbst als markentreu betrachten, würde einem KI-Agenten erlauben, diese Loyalität zugunsten eines besseren Preises, einer passgenaueren Produktspezifikation oder einer überlegenen Verfügbarkeit zu übersteuern.
Dies schlägt sich auch in makroökonomischen Strukturtrends nieder. Klassische Kundenbindungsprogramme verlieren rapide an Wirksamkeit, nicht weil Verbraucher bewusst illoyal geworden wären, sondern weil ihre Kaufentscheidungen zunehmend von einem volatileren, situativ-opportunistischen Verhalten geprägt werden, das sich in Echtzeit an algorithmisch generierten Vorschlägen ausrichtet. In dieser Zero-Loyalty-Ökonomie, wie sie in der wirtschaftsanalytischen Literatur bezeichnet wird, verschmilzt psychologische mit technischer Disruption.
Die praktische Implikation für Unternehmen ist ernüchternd: Eine starke Markenbekanntheit ist weiterhin notwendig, aber nicht mehr hinreichend. Wenn ein KI-Agent ein Sortiment vorselektiert, entscheidet er nicht nach emotionaler Anziehungskraft oder Werbeerinnerung, sondern nach maschinenlesbaren Parametern: Vollständigkeit und Präzision der Produktdaten, Aktualität der Preisinformationen, Verfügbarkeitsstatus, strukturierte Bewertungsdaten und technische Kompatibilitätsinformationen. Wer diese Felder nicht gewissenhaft pflegt, fällt aus der Vorauswahl heraus – bevor ein Mensch überhaupt in den Entscheidungsprozess eingreift.
Produktdatenqualität als neuer Wettbewerbsfaktor
In dieser veränderten Architektur entsteht ein neues strategisches Terrain: der Kampf um die Lesbarkeit für Maschinen. KI-Agenten treffen ihre Empfehlungen nicht auf Basis von Markennarrativen oder Creative-Qualität, sondern auf Basis der Güte strukturierter Daten. Laut einer Analyse von Publicis Sapient sehen nur 31 Prozent der Unternehmen ihre eigenen Inhalte an erster Stelle in KI-Antworten – Händler, Marktplätze und Bewertungsportale dominieren die Sichtbarkeit, weil ihre Daten besser strukturiert sind.
Richtig aufbereitete Produktdaten erhöhen die Zitationsrate durch KI-Agenten um 40 bis 60 Prozent. Das bedeutet im Umkehrschluss: Wer seine Produktinformationen nicht nach den Prinzipien generativer Suchoptimierung pflegt, riskiert, in der entscheidenden Vorselektion des Agenten schlicht nicht zu erscheinen. Klassische SEO-Optimierung für Google reicht dabei nicht mehr aus, da KI-Agenten semantische Zusammenhänge analysieren, nicht Keyword-Dichten. Sie benötigen vollständige Produktinformationen inklusive Anwendungsszenarien, Problemlösungsstrukturen, Herkunftsnachweise und maschinenlesbare Schemas nach dem Standard Schema.org.
Darüber hinaus definiert Google mit dem Universal Commerce Protocol (UCP) einen neuen technischen Standard für agentische Transaktionen. Händler, die sich frühzeitig mit dieser Infrastruktur kompatibel aufstellen – darunter nach Google-Angaben bereits Shopify, Amazon, Stripe, Salesforce und Meta –, sichern sich einen Zugangsvorteil in einem Kanal, der exponentiell an Bedeutung gewinnt. Laut Strategy& und PwC könnten KI-Agenten bis 2030 bis zu 15 Prozent des europäischen E-Commerce ausmachen; allein für Deutschland entspräche das einem Marktvolumen von bis zu 17 Milliarden Euro.
Die neue Disziplin: Agentic Engine Optimization
Aus der Notwendigkeit, für KI-Agenten sichtbar und empfehlbar zu werden, entsteht eine neue Marketingdisziplin: die Agentic Engine Optimization (AEO). Addy Osmani, Director of Engineering bei Google Cloud AI, hat im April 2026 einen vielbeachteten Rahmen veröffentlicht, der AEO als die Praxis definiert, Inhalte und Systeme so zu strukturieren, dass KI-Agenten sie nicht nur lesen, sondern interpretieren und handeln können. Der Unterschied zu klassischer Suchmaschinenoptimierung ist fundamental: Während SEO darauf abzielt, in menschlichen Suchergebnislisten sichtbar zu werden, zielt AEO darauf ab, in maschinellen Entscheidungsprozessen als verlässliche Quelle anerkannt zu werden.
Die technischen Anforderungen von AEO umfassen maschinenlesbare Datenformate, schlanke Token-Strukturen für KI-Kontextfenster, transparente Preisgestaltung und Verfügbarkeitsdaten, API-Schnittstellen für Agent-zu-Agent-Kommunikation sowie Fähigkeitssignale, die einem KI-Agenten mitteilen, welche Aufgaben ein Anbieter übernehmen kann. Laut Osmani sollten Seiten ihre wichtigsten Informationen innerhalb der ersten 500 Token präsentieren, da Agenten eine begrenzte Geduld für einleitende Füllsätze besitzen. Lange, unstrukturierte Seiten riskieren, vom Agenten abgebrochen oder nur unvollständig verarbeitet zu werden.
AEO ist damit nicht eine Ergänzung zur bisherigen digitalen Marketingstrategie, sondern eine eigenständige Disziplin, die parallel zu SEO aufgebaut werden muss. Für B2B-Händler, deren Einkaufsprozesse bereits stark automatisiert sind, dürfte AEO schneller zur dominanten Metrik werden als im Konsumgüterbereich. Und für über 70 Prozent der Käufer, die bereits große Sprachmodelle in ihren Einkaufsprozess einbinden, ist die Relevanz dieser Entwicklung keine Zukunftsprojektion mehr.
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Wie Google zur Superapp des Westens wird – die stille Machtübernahme im Agentic Commerce
Googles strategische Machtkonzentration im agentischen Zeitalter
Hier offenbart sich jedoch eine strukturelle Gefahr, die über das operative Tagesgeschäft der Händler hinausgeht. Google ist nicht nur ein Instrument im agentischen Zeitalter – es ist dabei, sein eigenes Ökosystem zur dominanten Infrastruktur für die gesamte Wertschöpfungskette des E-Commerce zu machen. Mit dem Universal Commerce Protocol, dem Universal Cart – der Einkaufswagen, der Käufe über Google, YouTube und Gmail hinweg zusammenführt –, Gemini als integriertem KI-Agenten und der tiefen Einbettung von Werbung in konversationelle KI-Interfaces erschafft Google eine vertikale Kontrolle, die bisher unbekannt war.
Vidhya Srinivasan, Googles VP und GM of Ads and Commerce, beschreibt in ihrer jährlichen strategischen Mitteilung offen, dass Search, YouTube und die gesamte Shopping-Infrastruktur für das agentische Zeitalter neu aufgebaut werden – nicht nur als Oberfläche für menschliche Suchanfragen, sondern als operative Plattform für KI-getriebene Transaktionen. Was Google damit anstrebt, ist strukturell ähnlich wie das, was WeChat in China bereits realisiert hat: eine Superapp, die alle relevanten digitalen Lebensbereiche in einer Plattformlogik vereint und dabei die Kontrolle über Datenflüsse, Empfehlungsalgorithmen und Transaktionsinfrastruktur behält.
Die wirtschaftspolitische Brisanz dieser Entwicklung liegt in der Machtkonzentration. Wenn ein einziger Akteur die Infrastruktur des agentischen Handels kontrolliert – die Protokolle, über die Agenten Käufe abwickeln, die Algorithmen, nach denen Empfehlungen generiert werden, und die Werbefinanzierung, die diese Systeme monetarisiert –, dann entsteht eine strukturelle Abhängigkeit für jeden Händler, der in diesem System sichtbar bleiben will. McKinsey hat darauf hingewiesen, dass Agentic Commerce das disruptive Potenzial der Internet- und Mobilrevolution besitzt, jedoch erheblich schneller adoptiert wird. Die Geschwindigkeit der Konzentration lässt wenig Zeit für regulatorische Gegenmaßnahmen.
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Markenarchitektur unter Bedingungen maschineller Vermittlung
Trotz aller strukturellen Verwerfungen wäre es analytisch unvollständig, die Bedeutung von Markenidentität und emotionaler Kommunikation vollständig abzuschreiben. Accenture stellt klar, dass Storytelling weiterhin die Verbraucherpräferenz formt – aber Performance entscheidet, welche Marken ein KI-Agent tatsächlich auswählt. Diese Dualität zwingt Unternehmen zu einer parallelen Exzellenz auf zwei vollständig unterschiedlichen Feldern.
Das erste Feld ist das klassische Markenfeld: emotionale Resonanz, Wertekonsistenz, direkte Verbraucherbeziehungen. In einer Welt, in der direkte Marken-Verbraucher-Kontakte seltener werden, weil KI immer häufiger zwischen beiden vermittelt, gewinnt jede direkte Interaktion an strategischem Gewicht. Adobe-Forschungsdaten zeigen, dass 43 Prozent der Verbraucher einen eigenen KI-Concierge einer Marke nutzen würden, wenn dieser verfügbar wäre. Eine Marke, die ihren eigenen Agenten anbietet, schafft damit einen direkten Kanal, der nicht durch Drittplattformen gefiltert wird.
Das zweite Feld ist das maschinelle Leistungsfeld: Datenpräzision, technische Interoperabilität, Echtzeit-Verfügbarkeit, Reaktionsgeschwindigkeit auf Preisveränderungen. Für Händler im mittleren Segment, die weder die Ressourcen für einen eigenen KI-Agenten besitzen noch die Skalierungsvorteile großer Marktplatzspieler nutzen können, entsteht hier ein realer Wettbewerbsdruck. Nur 37 Prozent der Unternehmen überprüfen monatlich, wie KI-Assistenten ihre Produkte darstellen. Das bedeutet, dass die große Mehrheit der Händler nicht weiß, ob und wie sie in KI-Empfehlungen erscheinen.
Datensouveränität als strategische Überlebensfrage
Die ökonomische Analyse wäre unvollständig ohne einen Blick auf die systemischen Risiken, die dieser Wandel für das Wettbewerbsgefüge insgesamt erzeugt. Wenn KI-Agenten Kaufentscheidungen treffen, tun sie das auf Basis von Daten, die aus unterschiedlichen Quellen gespeist werden: Bewertungsportalen, Händlerplattformen, Drittanbietern, proprietären Trainingsdatensätzen. Verbraucher können dabei in der Regel nicht erkennen, ob eine KI-Empfehlung wirklich ihren Interessen entspricht oder ob sie durch bezahlte Platzierungen, exklusive Datenzugänge oder algorithmische Selektionsmechanismen beeinflusst wurde.
Juniper Research benennt dieses Vertrauensproblem explizit als den größten strukturellen Bremsblock der Agentic-Commerce-Adoption. Solange Verbraucher nicht verstehen, nach welchen Kriterien ihre KI-Agenten Empfehlungen generieren, bleibt ein latentes Misstrauenspotenzial bestehen. Für Marken, die auf Transparenz und ethische Verantwortung setzen, könnte dieses Vakuum zu einer Differenzierungschance werden: Wer belegt, dass seine Daten korrekt, vollständig und unverfälscht in die Entscheidungsgrundlagen der Agenten einfließen, schafft eine neue Form von Glaubwürdigkeit.
Für kleinere Händler und Mittelständler ist die Situation komplexer. Die Optimierung für KI-Agenten erfordert technische Infrastrukturmaßnahmen – Schema.org-Markup, API-Schnittstellen, saubere Datenbankstrukturen, regelmäßige Datenpflege –, die mit nicht unerheblichen Investitionen verbunden sind. Wer hier spart oder wartet, gibt nicht nur Sichtbarkeit ab, sondern verliert strukturell Boden gegenüber ressourcenstarken Wettbewerbern. Strategy& und PwC warnen, dass Agentic AI im Handel rund viermal schneller adoptiert wird als einst der klassische E-Commerce. Die Zeitfenster für strategische Positionierung schließen sich schneller als in früheren Digitalisierungswellen.
Das Trojanische Pferd der Plattformökonomie
Lässt man alle Evidenzlinien dieser Analyse zusammenlaufen, kristallisiert sich ein strukturelles Narrativ heraus, das über die operativen Fragen des Einzelhändlers weit hinausgeht. Wir erleben nicht einfach die nächste Evolutionsstufe des E-Commerce, sondern eine fundamentale Neukonfiguration der Machtarchitektur des digitalen Handels. KI-Agenten werden zum neuen Gatekeeper zwischen Angebot und Nachfrage – und die Plattformen, die diese Agenten kontrollieren, erwerben damit eine wirtschaftliche Hebelwirkung, die bisherige Plattformmacht in den Schatten stellt.
Google bewegt sich mit dieser Strategie strukturell in Richtung einer westlichen Superapp-Architektur, wie sie WeChat in China realisiert hat. Der Unterschied: Google baut diese Position nicht durch die offensive Schaffung einer neuen Anwendung auf, sondern durch die schleichende Integration von Transaktionsfunktionen in bereits monopolistisch dominierte Dienste – Search, Gmail, YouTube, Maps. Das macht diesen Prozess politisch schwerer greifbar und regulatorisch schwieriger zu adressieren als eine klassische Marktkonsolidierung. Das Antitrust-Verfahren gegen Google hat bereits bestätigt, dass das Unternehmen illegale Monopolpraktiken im Suchmaschinenmarkt betrieben hat. Die agentische Erweiterung dieser Marktmacht in die Transaktionsinfrastruktur dürfte die Regulierungsfragen der nächsten Dekade prägen.
Für Händler, Marken und politische Entscheidungsträger gleichermaßen gilt: Die agentische Kommerzialisierung des Internets ist keine Automatisierungsfrage, sondern eine Frage der Verteilung wirtschaftlicher Macht im digitalen Raum. Wer heute die Protokolle setzt, nach denen Agenten Empfehlungen formulieren, wer die Datenflüsse zwischen Verbraucheranfrage und Kaufabschluss kontrolliert und wer die Standards definiert, nach denen Händler in diesen Systemen sichtbar sind oder nicht – der kontrolliert die kommerzielle Infrastruktur des digitalen Zeitalters.
Konkrete Handlungsfelder für Akteure im digitalen Handel
Aus dieser Analyse ergeben sich für Händler, Marken und strategische Entscheider mehrere operative Prioritäten, die weit über technische Einzelmaßnahmen hinausgehen.
An erster Stelle steht die systematische Aufwertung der Produktdatenqualität. Vollständige, präzise, anwendungsorientierte und maschinenlesbar strukturierte Produktinformationen sind keine IT-Hygieneaufgabe mehr, sondern ein strategischer Wettbewerbsfaktor erster Ordnung. Anwendungsszenarien, Problemlösungsstrukturen, technische Spezifikationen ohne Abkürzungen, Zertifizierungsnachweise und kompatible Schema.org-Strukturen müssen als Pflichtfelder der Produktdatenpflege etabliert werden.
Parallel dazu muss der Aufbau von AEO-Kompetenzen beginnen. Ähnlich wie Unternehmen vor einem Jahrzehnt beginnen mussten, SEO-Expertise aufzubauen, ist heute der Moment, in dem die Grundlagen für die Sichtbarkeit bei KI-Agenten gelegt werden müssen. Das umfasst technische Maßnahmen wie die Implementierung von llms.txt-Dateien, saubere API-Architekturen und token-optimierte Inhaltsstrukturen, aber auch strategische Maßnahmen wie das regelmäßige Testen, wie KI-Assistenten das eigene Angebot darstellen.
Drittens müssen Unternehmen die Frage beantworten, wie sie direkte Verbraucherbeziehungen unter Bedingungen wachsender algorithmischer Vermittlung aufrechterhalten. Ein eigener Marken-KI-Concierge ist für größere Marken eine realistische Option, die eine direkte Schnittstelle zum Verbraucher schafft, die nicht durch Drittplattformen kontrolliert wird. Für kleinere Händler bedeutet dies zumindest, in Bewertungsqualität, Kundenzufriedenheitsdaten und transparente Kommunikation zu investieren – denn diese Signale sind es, auf die KI-Agenten bei ihrer Empfehlungsgenerierung zurückgreifen.
Schließlich sollten Unternehmen und Verbände die politische Dimension dieser Entwicklung aktiv begleiten. Die Standardsetzung im agentischen Commerce – wer Zugang zu welchen Protokollen hat, welche Transparenzpflichten für empfehlungsgenerierende KI-Systeme gelten, wie Werbeeinflüsse in Agentenempfehlungen kenntlich gemacht werden müssen – ist eine Frage, die über die wirtschaftliche Zukunft des offenen digitalen Marktes entscheidet. Händler und Marken sollten ein strategisches Interesse daran haben, dass diese Regeln nicht ausschließlich von den Plattformbetreibern selbst gesetzt werden.
Der algorithmische Einkäufer ist keine Zukunftsfigur. Er ist bereits im Markt. Die Frage ist nicht, ob er kommt – sondern wer die Regeln schreibt, nach denen er entscheidet.
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