KI-ready im B2B eCommerce werden: Wie KI den B2B-Sales-Funnel neu vernetzt – von der Suche bis zum Kauf (UCP & ACP)

Der gesamte Sales Funnel verschiebt sich. Recherche, Vergleich, Vorauswahl , Entscheidungsfindung – und perspektivisch sogar der Kauf – wandern in KI-Systeme.

KI-Systeme übernehmen zunehmend die Research-Phase und kuratieren eine begrenzte Shortlist. Das senkt Klickpotenziale aus SEO und SEA – und macht GEO zur Voraussetzung, um in der Auswahl überhaupt stattzufinden. Aus der klassischen „Linkliste“ wird ein Antwort- und Entscheidungssystem, das Optionen kuratiert. Perspektivisch wird die KI auch den Lower Funnel immer weiter abdecken – bis zum Kaufabschluss.

These: Wer nur für Rankings optimiert, verliert Reichweite in KI-Antworten. Wer für Antworten strukturiert und Vertrauen liefert, gewinnt – weil KI heute die Shortlist baut, bevor ein Klick entsteht und perspektivisch sogar den Sales Abschluss abwickeln kann.

Diese Entwicklung ist kein “Trend” sondern eine fundamentale Veränderung des gesamten Sales-Funnels.

Was ändert sich durch KI?

• Die Research-Phase verlagert sich in die KI: Vergleiche, Bewertungen und Vorauswahl passieren zunehmend vor dem Klick und verschwinden aus Ihrem „sichtbaren“ Funnel.
• SEO- und SEA-Klicks geraten unter Druck: Antworten und Empfehlungen reduzieren klassische Traffic-Ströme.
• Sichtbarkeit wird kompromissloser: in-or-out in KI-Shortlists (≈ fünf Optionen) statt „Platz 7 ist auch okay“.
• GEO wird zur Pflichtdisziplin: Wer nicht in KI-Antworten erwähnt / empfohlen wird, ist im Consideration Set oft nicht enthalten.
• Marketing und B2B eCommerce müssen gemeinsam handeln: KI bewertet Content, Proof und Commerce-Signale zusammen – getrennte Optimierung greift zu kurz.
• Der nächste Schritt ist transaktional: KI wird nicht nur beraten – sie wird kaufen / auslösen (UCP/ACP), d.h. der gesamte Funnel läuft in der KI ab.

Die Suche verändert sich von einer Ergebnisliste zu einem Antwort- und Empfehlungssystem. Damit wandert ein zentraler Teil der B2B-Customer-Journey – die Research- und Vergleichsphase – in KI-Interfaces ab, die Anforderungen strukturieren und daraus eine kurze Shortlist ableiten. Diese Entwicklung hat unmittelbare Folgen: Das Potenzial für organische Klicks aus klassischer SEO sinkt, und auch bezahlte Reichweite aus SEA steht unter Druck, wenn Nutzer*innen weniger klicken müssen, um zu einer Entscheidung zu kommen. Für B2B-Unternehmen bedeutet das: Entscheidend ist nicht nur, ob man rankt oder Anzeigen ausspielt, sondern ob man in KI-Antworten als passende Option genannt, begründet und in die Shortlist kuratiert wird. GEO (Generative Engine Optimization) ist der Ansatz, um genau diese Präsenz systematisch aufzubauen – und erfordert eine enge Verzahnung von Marketing und B2B eCommerce, weil KI Signale aus Content, Produktdaten, Proof und Nutzererlebnis gemeinsam bewertet.

Was Sie jetzt tun sollten im B2B eCommerce

• GEO als Pflichtdisziplin etablieren: Zitierbarkeit + Vertrauenssignale + Datenqualität.
• SEO, Content, Sales Enablement und Commerce enger verzahnen.
• KPI-Stack erweitern: von „Traffic“ zu Influence + Mentions + Pipeline influenced.

GEO – Generative Enginge Optimization – Definition

GEO (Generative Engine Optimization) heißt: Inhalte und Daten so aufzubauen, dass KI-Systeme sie verstehen, extrahieren, zitieren und Ihrer Marke sicher zuordnen – damit Sie in KI-Antworten genannt, empfohlen und in Shortlists aufgenommen werden. Google beschreibt AI Overviews/AI Mode als AI-Features, die Antworten liefern und dabei Links/Quellen ausspielen. Quelle: Google Developers.

GEO erfordert eine klare Strukturierung von Inhalten, die auf direkte Fragen und Antworten abzielt. Kurze, prägnante Antwortblöcke, die strategisch wichtige Keywords enthalten, sind hierbei entscheidend. Auch die technische Umsetzung spielt eine große Rolle: Strukturierte Daten (Schema Markup) und maschinenlesbare Formate wie llms.txt werden immer wichtiger.

Das ist kein „Trend“. Das ist Go-to-Market.

Wenn Käufer*innen heute recherchieren, passiert immer öfter das Entscheidende vor Ihrem Website-Besuch.

Die KI beantwortet die Frage, gewichtet Quellen, zeigt wenige Optionen – und schiebt Ihre Marke bzw. Ihr Produkt entweder in die Auswahl oder aus ihr heraus. Die harte Realität: Wenn Sie in KI-Antworten nicht auftauchen, sind Sie in vielen Journeys praktisch nicht existent, noch bevor Analytics überhaupt eine Session sieht.

Und ja: Das betrifft nicht nur den „Top of Funnel“. Denn mit UCP und ACP sehen wir die Richtung sehr klar – KI wird zur Schnittstelle vom Interesse bis zur Transaktion.

Das neue Such- und Entscheidungsmodell

1) Früher: Keyword → SERP → Klick

SEO war ein Traffic-Spiel. Rankings brachten Klicks. Klicks bauten Audiences. Audiences bauten Pipeline.

2) Heute: Intent / Frage → KI-Antwort → (optional) Klick

AI Mode ist global skaliert – Nutzer stellen längere Fragen – AI Overviews und AI Mode liefern Antworten und spielen dabei Links zur Vertiefung aus – beide können eine „query fan-out“-Technik nutzen, also parallel Subthemen recherchieren und zusammenführen.

3) Konsequenz: Top-3 Rankings sind nicht mehr automatisch Top-3 Aufmerksamkeit

Sie können gut ranken – und trotzdem verlieren Sie Reichweite, weil die Aufmerksamkeit zuerst in der Antwort stattfindet. Genau deshalb kippt die Messlogik.

Was heißt das konkret für B2B?

B2B-Käuferprozesse im KI-Zeitalter

Im B2B-Bereich ist die Transformation noch deutlicher spürbar. Fast die Hälfte aller B2B-Käufer nutzt KI-Tools während ihrer Recherchephase, und fast alle sind überzeugt, dass diese Tools ihre Kaufentscheidungen beeinflussen. Generative KI wird zunehmend im gesamten Kaufprozess eingesetzt, von der ersten Informationssuche bis zur finalen Entscheidung.

Das bedeutet, dass die Evaluierung von Anbietern und Produkten zunehmend innerhalb von KI-Schnittstellen stattfindet. Käufer nutzen LLMs (Large Language Models), um Informationen zu synthetisieren, Lösungen zu vergleichen und Preise zu bewerten, oft bevor sie überhaupt direkten Kontakt mit einem Vertriebsteam aufnehmen.

KI-Suche im B2B: Auswirkungen auf Demand & Pipeline

• Research wird „unsichtbar“ – und trotzdem entscheidend

Viele Teams merken es zuerst in den Zahlen: CTR sinkt, obwohl Rankings stabil bleiben. Die Daten sind eindeutig: Die Anzahl der Suchanfragen, die ohne einen Klick auf eine externe Website enden (Zero-Click-Suchen), steigt rasant an.

Konkret: bei Queries mit AI Overviews sinkt die organische CTR im Datensatz von 1,76% auf 0,61% (‑61% seit mid‑2024); Paid CTR sinkt von 19,7% auf 6,34% (‑68%). Spannend (und für B2B brutal ehrlich): Selbst bei Queries ohne AIOs sinkt CTR in der Analyse ebenfalls deutlich (‑41% YoY im Datensatz). Quelle: seer interactive

Fazit: Ihre Buyer Journey läuft weiter – nur mit weniger sichtbaren Klick-Spuren. Das zwingt uns, AI-Ready zu werden und „Influence“ messbar zu machen.

• Buying Cycles werden kürzer – die Shortlist entsteht früher

B2B-Kaufzyklen komprimieren sich. Gleichzeitig steigt die Wechselbereitschaft.

Knapp drei Viertel der US-B2B-Buyer schließen in 12 Wochen oder weniger ab; 58% wechselten im selben Zeitraum auch den Anbieter. Quelle: Eine Google/National Research Group Studie (via Digital Commerce 360): https://www.digitalcommerce360.com/2025/12/05/google-survey-of-b2b-buyers/

Übersetzung in Praxis: Wenn Sie in AI-Antwortflächen nicht vorkommen, landen Sie oft nicht mal auf der „Longlist“. Und wenn Käufer schnell wechseln, gewinnt der Anbieter, der früh sichtbar und glaubwürdig ist.

• B2B ist High-Consideration: Trust & Proof werden zum Ranking-Faktor der KI

B2B-Käufer*innen suchen nicht nur Funktionen. Sie suchen Risikoreduktion: Security, Compliance, Referenzen, Implementierungsfähigkeit, TCO/ROI und können dies ohne aufwändige Recherche innerhalb weniger Sekunden dank KI kuratieren, bewerten und vergleichen.

KI-Systeme belohnen genau das, was in B2B ohnehin entscheidet: klare Belege, saubere Struktur, glaubwürdige Quellen, konsistente Entität. Anders gesagt: GEO ist keine Content-Spielerei. GEO ist Vertriebsunterstützung auf Plattform-Ebene.

Hinzu kommt der “Query-Fan-out” – dies bedeutet, dass die KI eine komplexe Suchanfrage in mehrere Unterthemen zerlegt und parallel recherchiert. Dies hat zur Folge, dass Ihre Sichtbarkeit nicht nur vom Haupt-Keyword abhängt, sondern von der umfassenden und strukturierten Abdeckung aller relevanten Subfragen (TCO, Security, Implementierung etc.), die der B2B-Kaufentscheidung zugrunde liegen.

Konsequenz für Content: Sie brauchen nicht nur „den einen“ starken Artikel, sondern ein System aus Antworten, das Subfragen sauber abdeckt.

• Die Funnel-Wende: KI wird transaktional (Agentic Commerce)

Das ist die nächste große Funnel-Verschiebung: KI-Systeme werden nicht nur beraten und vergleichen – sie werden den Kaufabschluss direkt in der Oberfläche ermöglichen. Für Unternehmen heißt das: Sichtbarkeit endet nicht mehr beim Klick. Sie endet im Checkout.

Google: UCP (Universal Commerce Protocol) – Checkout in AI Mode & Gemini

Google hat mit UCP einen Open-Source-Standard vorgestellt, der KI-Oberflächen wie AI Mode in Google Search und die Gemini App technisch in die Lage versetzt, standardisiert mit Shop-/Merchant-Systemen zu sprechen – vom Produkt-Finden bis zum Checkout. Quelle: https://developers.googleblog.com/under-the-hood-universal-commerce-protocol-ucp/

OpenAI / ChatGPT: ACP (Agentic Commerce Protocol) – „Instant Checkout“ im Chat

Bei OpenAI ist diese Entwicklung nicht nur „Roadmap“, sondern bereits als Produkt beschrieben: Instant Checkout in ChatGPT. Nutzer*innen können in der Unterhaltung kaufen, „powered by“ dem Agentic Commerce Protocol (ACP), gemeinsam mit Stripe entwickelt. Quelle: OpenAI

Was das konkret bedeutet (und was sich ändern wird):

• Der Kaufabschluss wandert perspektivisch in den Chat. Die KI wird zur Oberfläche, nicht nur zur Beratung in der sie innerhalb von Sekunden transparent vergleichen, abwägen und entscheiden können. D.h. Käufer*innen starten mit einer Frage in der KI („Welches Produkt passt zu…?“) und können direkt daraus kaufen – ohne den klassischen Weg über Shop (+aufwändige Recherche & Vergleiche) → Warenkorb → Checkout.
• Für Händler/Brands wird „KI-ready“ sehr praktisch: Es geht um saubere Produktdaten, Verfügbarkeit, Preislogik und Checkout-Fähigkeiten, damit die KI überhaupt transaktional arbeiten kann.
• Google macht dafür einen klaren Einstieg auf: Die Teilnahme läuft über Merchant Center und eine UCP-Integration, um auf Googles KI-Oberflächen „direct buying“ zu ermöglichen. Quelle: Google.
• Entscheidend wird, ob und wie Ihr Angebot in diesen Flows „kaufbar“ bzw. „buchbar“ wird (für B2B z. B. auch: Angebots-/Freigabeprozesse statt reiner Checkout).

Was bedeutet das für den B2B eCommerce?

• Transparenz und Zugänglichkeit: Inhalte müssen für KI-Systeme zugänglich und verständlich sein. Gated Content oder Informationen hinter Login-Bereichen sind für LLMs unsichtbar.
• Kurzfristig relevant für B2B-Modelle mit standardisierten, wiederkehrenden Warenkörben (Ersatzteile, Verbrauchsmaterial, Zubehör, einfache Nachbestellung).
• Mittelfristig: „Agent readiness“ wird ein Wettbewerbsvorteil. Denn Agenten brauchen saubere Daten, klare Capabilities und stabile Prozesse.
• Verkürzte Kaufzyklen: KI-gestützte Recherche beschleunigt den Kaufprozess. Unternehmen müssen bereit sein, schnell und präzise Informationen zu liefern.
• Natürlich sind wir in Deutschland NOCH nicht bei “Checkout innerhalb der KI” angekommen, dennoch ist es sehr wichtig ist die “Basis” jetzt KI-Ready zu machen, damit der Gap nicht zu groß wird und weil es eben genau die Basis ist um im KI Auswahlprozess überhaupt berücksichtigt zu werden (auch ohne Checkout).

To-dos für B2B-„Agent readiness“:

• Produkt-/Service-Datenqualität hochziehen (PIM/PXM, eindeutige IDs, Spezifikationen)
• Verfügbarkeit / Lieferzeit / Konditionen sauber pflegen
• definieren: Was ist „direct buy“, was ist „quote/approve“?

Zentrale Perspektivwende: Von Traffic zu Influence / Messbarkeit in SEO & GEO

Die neue Leitfrage lautet nicht mehr “Wieviel Traffic haben wir und wie konvertiert er?” Sondern: “Tauchen wir in Antworten auf – und werden wir als Lösung empfohlen?”

Fact: Wenn eine Marke in AI Overviews zitiert wird, sind im Datensatz organische Klicks 35% höher und Paid Klicks 91% höher als ohne Zitierung. Quelle: seer interactive

Die traditionellen Metriken wie Impressionen und Klickraten reichen also nicht mehr aus, um den Erfolg zu messen. In einer KI-gesteuerten Suchlandschaft werden Erwähnungen, Zitate und strukturierte Sichtbarkeitssignale zu den neuen Leitindikatoren für Vertrauen und Umsatz.

Es ist entscheidend zu verstehen, wie Ihre Inhalte von KI-Systemen referenziert und in deren Antworten integriert werden. Dies erfordert neue Analysewerkzeuge und eine Verschiebung des Fokus von der reinen Klickverfolgung hin zur Messung der Präsenz und des Einflusses in KI-generierten Umgebungen.

Was bedeutet das für Sie?

• Neue KPIs definieren: Messen Sie nicht nur Klicks, sondern auch Zitate, Erwähnungen und die Präsenz Ihrer Marke in KI-generierten Inhalten.
• Attribution neu denken: Verstehen Sie, wie KI-Sichtbarkeit zu Kaufentscheidungen beiträgt, auch wenn kein direkter Klick stattfindet.

Das Ziel ist ein KPI-Stack, der Entscheider und SEO gleichermaßen überzeugt.