Eine neue Studie von Tidio zeigt eine erhebliche Diskrepanz zwischen dem Einfluss künstlicher Intelligenz auf das Verbraucherverhalten und der Messung dieses Einflusses durch traditionelle Web-Analysen. Laut dem Bericht verlassen sich zwar die Hälfte der Verbraucher inzwischen auf KI als primäre oder bevorzugte Quelle für Produktrecherchen, machen KI-vermittelte Sitzungen jedoch nur 0,2 % des gesamten Einzelhandels-Web-Traffics aus. Diese Diskrepanz schafft, was Tidio-Forscher als 'Dark AI'-Lücke bezeichnen – eine Situation, in der KI Kaufentscheidungen in einem Ausmaß beeinflusst, das aktuelle Attributionsmethoden nicht erfassen können.
Die Studie fasst Erkenntnisse aus mehreren Branchenquellen zusammen, um das Ausmaß dieses Messproblems zu verdeutlichen. McKinsey-Forschung zeigt, dass 50 % der Verbraucher KI für Produktrecherchen nutzen, während die Analyse von Contentsquare des tatsächlichen Einzelhandels-Web-Traffics KI-vermittelte Sitzungen bei nur 0,2 % der gesamten Besuche zeigt. Beide Zahlen sind laut Tidio-Analyse korrekt und verdeutlichen die Grenzen aktueller Attributionsmodelle bei der Verfolgung KI-beeinflusster Verbraucherreisen.
Weitere Daten von Similarweb deuten darauf hin, dass der geringe Prozentsatz tatsächlich erfasster KI-Verweise hochwertigen Traffic darstellt. ChatGPT-vermittelte US-Einzelhandelssitzungen konvertieren mit 11,4 % – der höchsten Konversionsrate aller gemessenen Kanäle. Dies impliziert, dass getaggte KI-Verweise hochintentionalen Traffic aus einem viel größeren Pool KI-beeinflusster Verbraucherreisen widerspiegeln, die für aktuelle Analysen unsichtbar bleiben.
Die finanziellen Auswirkungen dieser 'Dark AI'-Lücke sind laut den im Bericht zitierten Branchenprognosen erheblich. McKinsey prognostiziert, dass bis 2028 750 Milliarden US-Dollar Umsatz über KI-gestützte Suche fließen werden, wobei Marken, die sich nicht darauf vorbereiten, 20–50 % ihres traditionellen Such-Traffics riskieren. Morgan Stanley schätzt, dass KI-Agenten bis 2030 190–385 Milliarden US-Dollar US-E-Commerce-Ausgaben beeinflussen werden. Diese Prognosen unterstreichen die wachsende wirtschaftliche Bedeutung des Verständnisses und der Optimierung für KI-beeinflusstes Verbraucherverhalten.
Die Studie legt nahe, dass Unternehmen neue Strategien entwickeln müssen, um der wachsenden Rolle der KI in der Verbraucherreise Rechnung zu tragen. Traditionelle Web-Analysen, die auf Verweis-Tracking angewiesen sind, werden zunehmend unzureichend, um den KI-Einfluss zu messen, da Verbraucher KI-Tools für Recherchen nutzen können, bevor sie Websites direkt oder über andere Kanäle besuchen. Dies schafft Herausforderungen für Marketing-Attribution, Budgetzuweisung und das Verständnis der tatsächlichen Kundenakquisitionskosten.
Für E-Commerce-Unternehmen unterstreichen die Ergebnisse die Bedeutung der Vorbereitung auf eine KI-gesteuerte Einkaufsumgebung. Da sich KI-Tools wie Lyro von Kundenservice-Agenten zu Einkaufsassistenten entwickeln, die durch Produktempfehlungen den durchschnittlichen Bestellwert steigern können, müssen Unternehmen ihre Strategien anpassen, um Verbraucher während KI-beeinflusster Reisen zu erreichen. Die Plattform Tidio verkörpert diese Integration, indem sie Live-Chat, Chatbots und KI-Agenten in einem einzigen Helpdesk für E-Commerce-Unternehmen vereint.
Die Ergebnisse des Berichts deuten darauf hin, dass die Lücke zwischen dem tatsächlichen KI-Einfluss und der gemessenen Attribution wahrscheinlich größer wird, da KI-Tools ausgefeilter und stärker in das tägliche Verbraucherverhalten integriert werden. Unternehmen, die Methoden entwickeln, um KI-beeinflusste Verbraucher besser zu verstehen und anzusprechen, werden besser positioniert sein, um die erheblichen Umsätze zu erfassen, die in den kommenden Jahren über KI-gestützte Kanäle fließen.
