Beobachtetes Signal · 1. Okt. 2026 · Research Release · Quelle: https://martechseries.com/feed/ · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
Jellyfish-Studie: KI-Shopping verändert Markenwettbewerb
Neue Forschungsergebnisse von Jellyfish, einem globalen Digital-Marketing-Unternehmen innerhalb der Brandtech Group, zeigen, dass KI-Shopping-Assistenten die Wettbewerbsdynamik dramatisch verändern. Das Share of Model™-Tool analysierte KI-Empfehlungen in acht Kategorien in den USA, Großbritannien, Australien und Singapur, einschließlich ChatGPT, Google AI Mode und Amazon Alexa. Die Ergebnisse zeigen, dass es kein einziges 'AI Shelf' gibt – verschiedene Assistenten empfehlen für dieselbe Anfrage völlig unterschiedliche Marken und Produkte. KI kann Markenführung aufheben, wie in der US-Mode zu sehen ist, wo die Top-Marke nur 7 % des Regals über 120 Marken hielt. KI ignoriert auch traditionelle Preispositionierung, mit Anzügen in Großbritannien von £27 bis £3.295 in einer Antwort. Das Unternehmen hat Shopping Optimization eingeführt, eine neue Funktion innerhalb von Share of Model, die es Vermarktern ermöglicht, KI-Empfehlungen auf SKU-Ebene zu analysieren und für den agentischen Handel zu optimieren.
Diese Forschung liefert wichtige Einblicke, wie KI-Shopping-Assistenten die Markensichtbarkeit und den Wettbewerb beeinflussen, was für Vermarkter und die AdTech-Branche relevant ist. Sie stellt ein neues Tool zur Messung von KI-Empfehlungen vor, das für Marken entscheidend ist, um sich an den agentischen Handel anzupassen.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Die Jellyfish-Studie analysierte KI-Shopping-Empfehlungen in acht Kategorien in den USA, Großbritannien, Australien und Singapur.
- ChatGPT machte etwa 80 % der KI-Produktempfehlungen aus, Google AI Mode etwa 20 %.
- In der US-Mode umfassten die Empfehlungen 120 Marken, wobei die Top-Marke nur 7 % des Regals hielt.
- Anzüge in Großbritannien lagen in einer KI-Antwort zwischen £27 und £3.295.
- Jellyfish führte Shopping Optimization ein, eine neue Funktion seines Share of Model-Tools.
- Die Studie umfasste ChatGPT, Google AI Mode und Amazon Alexa for Shopping.
Verknüpfte Unternehmen
5 verknüpfte Unternehmen“New research from Jellyfish, a global digital marketing leader within The Brandtech Group, reveals that AI shopping is reshaping competitive...”
“Jellyfish, a global digital marketing leader within The Brandtech Group....”
“Google's AI Mode around 20%....”
“Amazon's Alexa for Shopping....”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
KI-Shopping-Gatekeeper verändern Markensichtbarkeit
KI-Assistenten werden zu neuen Gatekeepern zwischen Marken und Verbrauchern, wobei Produktempfehlungen je nach Assistent variieren. Eine Analyse von Jellyfish zeigt, dass Alexa for Shopping fast ausschließlich Produkte aus dem eigenen Amazon-Sortiment empfiehlt, während ChatGPT und Google AI Mode vielfältigere Händler nennen. Microsofts Copilot zitiert laut Tinuiti am häufigsten Einzelhändler, wobei die Top-100-Händler 34% der Zitate ausmachen. Vermarkter reagieren: Laut Dentsu Creative optimieren 59% der CMOs für KI-gestützte Suche. Adobe berichtet, dass KI-vermittelte Shopper 53% mehr Umsatz pro Besuch generieren, eine Umkehrung gegenüber dem Vorjahr. HUMAN Security hebt Metas Muse als schnell wachsenden KI-Agenten für Shopping hervor, der 72% der täglichen KI-Agenten-Anfragen ausmacht.
Agentic Commerce: KI-Assistenten transformieren die Product Discovery und Retail-Monetarisierung
Generative KI und Chat-Assistenten verändern die Product Discovery grundlegend: Statt breiter Auswahllisten liefert die Technologie zunehmend direkte Einzelempfehlungen und übernimmt den Entscheidungsprozess der Konsumenten. Studien belegen eine breite Akzeptanz für Produktrecherchen sowie hohe Konversionsraten auf Basis von KI-Empfehlungen. Führende Plattformen treiben den Übergang zu 'Agentic Commerce' aktiv voran: OpenAI integrierte Sponsored Messages und testete Instant-Checkouts, Amazon ermöglicht automatisierte Käufe über seinen Einkaufsassistenten, und Google etabliert neue Commerce-Standards. Für Marken und Publisher erzwingt dieser Wandel neue Optimierungsansätze wie Generative Engine Optimization (GEO) bzw. Answer Engine Optimization (AEO). Zugleich entstehen durch bezahlte Platzierungen in Chat-Antworten neuartige Werbeformate, die jedoch Fragen bezüglich Automation Bias aufwerfen und zu einer zunehmenden Ausgabenkonzentration auf wenige, von KI priorisierte Marken führen.
Jellyfish integriert KI-gestützte Anzeigenoptimierung in Share of Model
Jellyfish, das globale Digital-Marketing-Unternehmen der The Brandtech Group, hat mit „AI Ads Optimisation“ eine Funktionserweiterung für Paid Media innerhalb seiner Plattform Share of Model™ vorgestellt. Das Update geht über die bestehende Integration von Google Ads und Performance Max hinaus und liefert KI-gestützte Media-Optimierungen sowie Insights für ChatGPT-basierte Touchpoints und Kernkanäle wie TikTok, DV360, YouTube sowie Reddit (letzteres über Pilotprojekte). Zudem umfasst das Release einen Always-on-Strategieassistenten, der kontinuierlich Handlungsempfehlungen für Teams in den Bereichen SEO, Brand, PR, Paid Media und E-Commerce generiert. Share of Model wurde 2024 eingeführt, um Markensichtbarkeit innerhalb von LLMs zu messen, und fand bereits Erwähnung in der Harvard Business Review sowie der MIT Technology Review. Der Support für Google PMax, YouTube, DV360, ChatGPT und TikTok ist ab sofort weltweit verfügbar.
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