Beobachtetes Signal · 1. Okt. 2026 · Market Signal · Quelle: Jellyfish · Relevanz: 3/5
Wie sich Marken positionieren, wenn KI-Agenten den Einkauf übernehmen
Eine aktuelle Untersuchung von Jellyfish beleuchtet, wie Künstliche Intelligenz die Customer Journey grundlegend transformiert und welche Marken tatsächlich im digitalen KI-Regal präsent sind. Gestützt auf die neu eingeführten Shopping Optimization-Funktionen der proprietären Share of Model-Plattform analysiert die Studie detailliert, welche Faktoren konkrete KI-Empfehlungen auf Produktebene steuern. Für Werbetreibende, Media-Strategen und Brand-Manager in der AdTech- und MarTech-Branche verdeutlicht der Report, dass klassische SEO- und SEA-Strategien nicht mehr ausreichen. Um in automatisierten, agentenbasierten Kaufprozessen berücksichtigt zu werden, müssen Unternehmen ihre digitale Präsenz und Produktdaten gezielt für Large Language Models optimieren. Die Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke, wie Marken ihre Sichtbarkeit in algorithmisch gesteuerten Umgebungen sichern und den steigenden Einfluss von KI-Agenten auf das Konsumentenverhalten strategisch für sich nutzen können.
Der Wandel hin zu agentenbasiertem Shopping erfordert von Marken ein grundlegendes Umdenken ihrer Performance- und SEO-Strategien, um in automatisierten Entscheidungsprozessen von Large Language Models sichtbar zu bleiben.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Jellyfish veröffentlicht neue Forschungsergebnisse zur Veränderung der Shopping Journey durch KI
- Einführung neuer Shopping Optimization-Funktionen innerhalb der Share of Model-Plattform
- Analyse identifiziert die primären Treiber für Produktempfehlungen durch KI-Agenten
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Jellyfish führt Share of Model™ Shopping Optimization ein
Laut einer neuen Studie von Jellyfish stellt AI Shopping die bisherigen Regeln für Markenführung, Preispositionierung und Wettbewerb grundlegend auf den Kopf. Diese tiefgehenden Einblicke werden durch Shopping Optimization ermöglicht, eine neue Funktion innerhalb der Share of Model™ Platform von Jellyfish. Die Lösung verschafft Marken ein präzises Verständnis jener Faktoren, die KI-Empfehlungen steuern, sodass sie ihre Optimierungsbemühungen zielgerichtet ausrichten und den konkreten geschäftlichen Impact messbar machen können. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI-gestützten Such- und Empfehlungssystemen im E-Commerce bietet das Tool datenbasierte Orientierung, um im dynamischen Wettbewerbsumfeld die digitale Sichtbarkeit zu maximieren und Marktanteile zu sichern.
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.
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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