Werden Marken überflüssig? Warum KI aus D2C-Marken Hersteller macht

Kurzfassung

KI-Assistenten wie ChatGPT verändern, wie Menschen einkaufen: Sie vergleichen bei jeder Anfrage neu und suchen je nach Auftrag das günstigste Angebot oder das beste Preis-Leistungs-Verhältnis. Für D2C-Marken (Marken, die direkt an Endkunden verkaufen) kann das bedeuten, dass sie ihre Stammkunden und ihren Markenvorsprung verlieren und mehr und mehr zu Herstellern werden, bei denen Qualität und Preis zählen. Gleichzeitig ist der naheliegende Ausweg, Werbung direkt in ChatGPT zu schalten, für kleine Margen riskant: Gebucht wird nach Einblendungen und Klicks, nicht nach Verkäufen. Dieser Beitrag ordnet die Entwicklung mit belegten Zahlen ein, trennt Fakten von Einschätzungen und zeigt, warum Affiliate Marketing mit Bezahlung nur bei Verkauf, Publishern als Informationsquelle der KI und exklusiven, dauerhaften Gutscheincodes für D2C-Shops die tragfähigere Rechnung ist.

1. Einleitung: Ausgangslage und Problem

Eine Marke war lange ein Versprechen: Wer das Logo kannte, vertraute dem Produkt und kaufte wieder. Dieses Versprechen ruhte auf Gewohnheit, Werbung und Wiedererkennung. KI-Assistenten stellen diese Grundlage infrage. Sie beruhen auf sogenannten großen Sprachmodellen (englisch: Large Language Models, kurz LLMs), also Programmen, die aus riesigen Textmengen gelernt haben, Fragen in ganzen Sätzen zu beantworten. Wer sie fragt „Welches Magnesium ist das beste für den Preis?", bekommt eine Antwort, die auf Daten, Tests und Erwähnungen beruht, nicht auf Gewohnheit. Und weil die Antwort schon in der Antwort steht, klicken Nutzer seltener weiter: Bei Google-Suchen mit KI-Zusammenfassung klickten Nutzer in den USA in 8 Prozent der Besuche auf einen Link, ohne Zusammenfassung in 15 Prozent (Pew Research) [28].

Dazu kommt ein zweiter Druck: Werbung wird teurer. Meta meldet für das dritte Quartal 2026, dass der durchschnittliche Preis pro Anzeige gegenüber dem Vorjahr um 14 Prozent gestiegen ist (weltweit, nicht auf Online-Shops oder Deutschland und Großbritannien beschränkt) [11]. Und OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat 2026 begonnen, Werbung in seinem Assistenten zu verkaufen.

Dieser Beitrag geht vier Fragen nach:

1. Machen KI-Assistenten Käufer treuloser und preisbewusster?
2. Wo überleben Marken trotzdem?
3. Ist Werbung in ChatGPT für D2C-Shops eine tragfähige Antwort?
4. Welche Rechnung geht bei kleinen Margen auf?

Dollar-Beträge sind US-Werte und mit dem Referenzkurs der Europäischen Zentralbank vom 2. November 2026 umgerechnet (1 Euro = 1,1216 US-Dollar = 0,8358 Pfund) [31]. Wo wir keine belastbare Quelle haben, sagen wir das und kennzeichnen die Aussage als Einschätzung.

2. Wie KI das Kaufverhalten verändert

2.1 KI kauft nach Fakten, nicht nach Logo

Ein Assistent hat kein Gefühl für ein Logo. Er liest, was über ein Produkt geschrieben steht: Preis, Inhaltsstoffe, Maße, Bewertungen, Lieferzeit. Wie die Systeme Quellen gewichten, zeigt eine Auswertung von 3.312 KI-Antworten zu Elektronik, Wearables und Haushaltsprodukten durch den Anbieter cloro: Am häufigsten zitiert wurden YouTube und Reddit (je 19 Prozent der Antworten) sowie das Testportal RTINGS (16 Prozent). Seiten der Hersteller selbst fielen kaum ins Gewicht. Die Studie stammt von einem Anbieter, bezieht sich überwiegend auf englischsprachige Anfragen und hat Preise und technische Daten nicht gesondert untersucht [21].

OpenAI selbst setzt inzwischen darauf, dass Händler Produktdaten und Angebote direkt einspeisen, damit ihre Produkte „vollständig dargestellt" werden, und lässt sie ihren eigenen Bezahlvorgang behalten [20]. Eine genauere Betrachtung zeigt auch die Grenzen der These. Ein wissenschaftlicher Vorabdruck (noch ohne unabhängige Fachprüfung) testete KI-Agenten beim Einkaufen. Ergebnis: Wie stark Preis, Bewertungen und Rezensionen zählen, unterscheidet sich je nach Modell deutlich, und die Agenten zeigen eine starke Neigung zu Produkten auf den vorderen Plätzen [22]. „KI kauft rein nach Fakten" ist deshalb zu einfach. Richtig ist: Sie kauft nach den Informationen, die sie findet, und diese stammen weniger von der Marke selbst als von Dritten.

2.2 Werbung verpufft auf dem Weg zum Kauf

Dieser Punkt ist unsere Einschätzung, nicht das Ergebnis einer Studie: Ein Nutzer sieht eine Anzeige, fragt dann den Assistenten nach einer günstigeren oder besseren Alternative, und ein anderer Anbieter bekommt den Kauf. Die Marke hat die Aufmerksamkeit bezahlt, der Wettbewerber den Umsatz geholt. Je einfacher der Vergleich per Frage an die KI wird, desto häufiger kann das passieren.

2.3 Produkte werden austauschbar

Wo sich ein Produkt über Daten beschreiben lässt, etwa Nahrungsergänzung, Zubehör, Haushaltsartikel oder Basics, kann eine KI es mit Alternativen vergleichen. Das ist ebenfalls eine Einschätzung. Je weniger ein Produkt über Emotion und Geschichte verkauft wird, desto leichter lässt es sich ersetzen.

2.4 Die Konkurrenz wird global

Die KI findet auch den Hersteller aus Asien oder die Eigenmarke eines Handelskonzerns. Die Marktdaten zeigen, wie stark diese Anbieter bereits sind:

• In Deutschland haben 51 Prozent der Online-Käufer schon bei Temu oder Shein bestellt, 33 Prozent schließen eine künftige Nutzung aus (Bitkom, Befragung von 1.120 Personen, davon 1.072 Online-Käufer) [14]. Der Handelsverband Deutschland (HDE) beziffert die Lieferungen beider Plattformen auf 460.000 Pakete pro Tag. Das ist eine Studie einer Interessenvertretung, die Methode nennt der Bericht nicht [17].
• In Großbritannien erreichte Temu laut Ofcom 28,4 Millionen Erwachsene pro Monat, nach 20,1 Millionen im Vorjahr. Shein kam auf 13,9 Millionen (Daten von Mai 2025, berichtet von ChannelX) [16].
• Die EU erhebt seit dem 1. Juli 2026 einen pauschalen Zoll von 3 Euro auf Kleinsendungen, der Bericht nennt ihn „je Produktkategorie" [18]. In Großbritannien läuft die Freigrenze für Waren bis 135 Pfund laut Retail Gazette spätestens im März 2029 aus, ein früheres Datum wird geprüft [19]. Die Preisvorteile dieser Anbieter schrumpfen also, verschwinden aber nicht über Nacht.
• Bei Lebensmitteln liegt der Anteil der Eigenmarken am Absatz in Deutschland und Großbritannien laut Circana jeweils bei 52 Prozent (Menge) und 44 Prozent (Wert). Das gilt für den Lebensmittelhandel, nicht für D2C-Shops, zeigt aber, wie weit die Bereitschaft zum Wechsel geht [15].

2.5 Treue sinkt

Wenn die KI jedes Mal neu sucht, fällt die Gewohnheit als Kaufgrund weg. Für Großbritannien liefert EY dazu Daten aus einer Befragung von 1.000 Verbrauchern: Der Wert eines Produkts sei bei Kaufentscheidungen inzwischen doppelt so wichtig wie die Marke. 42 Prozent sind auf Eigenmarken oder günstigere Produkte umgestiegen, und 67 Prozent sagen, Eigenmarken erfüllten ihre Bedürfnisse so gut wie Markenprodukte [12]. Das sind Befragungswerte und keine Messung des Kaufverhaltens. Für Deutschland zeigt eine europäische Befragung (Shopfully, 1.110 Befragte in Deutschland), dass Produktqualität mit 73 Prozent knapp vor dem Preis mit 69 Prozent als entscheidend genannt wird [13]. Preis ist also wichtig, aber nicht alles.

3. Wo Marken trotzdem überleben

Fünf Gründe sprechen gegen das Ende der Marke:

1. KI empfiehlt, was oft und gut erwähnt wird. Bewertungen, Tests und Erwähnungen bei Publishern bilden eine Art Beweislage. Muck Rack hat über 25 Millionen Links aus Antworten von ChatGPT, Claude und Gemini ausgewertet. Rund 27 Prozent der zitierten Quellen waren journalistische Beiträge (Auswertung eines Anbieters für Öffentlichkeitsarbeit) [25]. Marke heißt dann: Wie oft und wie gut wirst du dort erwähnt?
2. Emotionale Produkte bleiben Markenprodukte. Bei Mode, Beauty, Lifestyle und Sport kaufen Menschen auch Zugehörigkeit. Das ist unsere Einschätzung.
3. Nutzer nennen Marken direkt. Wer „Hat Marke X das Produkt Y?" fragt, gibt die Auswahl vor. Auch das ist eine Einschätzung.
4. KI sucht nicht immer das Billigste. Sie sucht, was der Nutzer vorgibt, und das kann Qualität, Verträglichkeit oder Lieferzeit sein.
5. Der direkte Draht zum Kunden umgeht die KI. Abo, Newsletter und Community brauchen keinen Assistenten als Vermittler.

Das Vertrauen der Menschen in KI-Empfehlungen ist zudem begrenzt. In einer Befragung von 2.216 Erwachsenen in Großbritannien (ThoughtSpot und YouGov, berichtet von Resultsense) vertrauten nur 10,6 Prozent einer KI-Empfehlung beim Kauf, 53 Prozent misstrauten ihr. Der Bericht weist selbst auf Unklarheiten in den Zahlen hin [23]. Laut einer Studie des Werbeverbands IAB (600 Verbraucher, Land nicht genannt) vertrauen 46 Prozent KI-Empfehlungen voll, 89 Prozent prüfen sie gegen [24]. In Deutschland lehnen 43 Prozent es kategorisch ab, eine KI alleine für sich einkaufen zu lassen, 21 Prozent können es sich vorstellen [14].

4. Die Mitte stirbt

Aus beiden Seiten ergibt sich unsere Synthese, die wir als Einschätzung kennzeichnen: Überleben werden zwei Typen.

• Kostenführer: beste Qualität zum kleinsten Preis, mit schlankem Vertrieb.
• Community-Marken: Marken mit echter Bindung, die ihre Käufer direkt erreichen.

Wer dazwischen steht, hat das größte Problem: ein durchschnittliches Produkt, ein hohes Werbebudget und keine echte Bindung. Marke heißt künftig vor allem: Wie oft und wie gut werde ich dort erwähnt, wo KI nachliest?

5. Die Margen-Frage: Ist noch Platz für Werbebudget?

Wenn Preis und Qualität im Vergleich entscheiden, bleibt wenig Spielraum für teure Werbung. Jeder Euro im Marketing muss sich im Kauf zeigen. Ein einfaches Beispiel mit Annahmen von uns, nicht mit Marktdaten: Ein Warenkorb von 70 Euro, von dem nach Waren-, Versand- und Retourenkosten 20 Euro übrig bleiben. Eine Bestellung, die 130 Euro Werbung gekostet hat, ist dann nicht tragbar, eine, die 7 bis 10,50 Euro Provision kostet, schon. Die Frage ist also nicht, ob Marketing nötig ist, sondern wie man es so bezahlt, dass die Rechnung aufgeht.

6. Warum Werbung in ChatGPT nicht die Lösung ist

6.1 Was belegt ist (Stand 3. November 2026)

• Start und Verfügbarkeit. Die Werbung in ChatGPT startete im Februar 2026 in den USA [1]. Seit Juni 2026 läuft in Großbritannien eine Beta des Werbe-Managers, inklusive Buchung nach Klicks [2][3]. Für Deutschland und weitere europäische Länder wurde der Start im August 2026 angekündigt, angezeigt wird die Werbung nur Nutzern der kostenlosen und der günstigen Tarife [4]. Wie weit die Selbstbuchung in Deutschland schon verfügbar ist, konnten wir nicht prüfen.
• Preise sind gefallen. Der Preis pro 1.000 Einblendungen (CPM) sank laut Digiday vom Startwert von 60 US-Dollar (53,50 Euro, 44,70 Pfund) teils auf 25 US-Dollar (22,30 Euro, 18,60 Pfund). Die Agentur Jellyfish nennt einen Durchschnitt von rund 45 US-Dollar (40 Euro, 33,50 Pfund). Das Mindestbudget sank von 250.000 US-Dollar (223.000 Euro, 186.000 Pfund) auf 50.000 US-Dollar (44.600 Euro, 37.300 Pfund) [1].
• Klickpreise streuen stark. Der Preis pro Klick (englisch: Cost per Click, CPC) lag laut Search Engine Journal zwischen 3 und 22 US-Dollar (2,70 bis 19,60 Euro, 2,20 bis 16,40 Pfund), ohne Richtwerte von OpenAI. OpenAI empfiehlt als maximales Start-Gebot 3 bis 5 US-Dollar, das ist keine Marktpreisangabe. Ein Anbieter von Werbesoftware (Synter) maß im Schnitt 5,10 US-Dollar (4,55 Euro, 3,80 Pfund) in Großbritannien und 10,62 US-Dollar in den USA [5]. Ein Fallbeispiel eines Shops mit hohem Warenkorb ergab 4,41 US-Dollar (3,95 Euro, 3,30 Pfund) pro Klick und einen Werbeertrag zwischen dem 3,3- und 6,8-Fachen der Ausgaben [5]. Das zeigt: Einzelne Kampagnen können sich lohnen, aber es sind einzelne Ergebnisse.
• Gegenüber Google teurer. Terence Einhorn von der Messfirma Measured sagt, der Klickpreis in ChatGPT liege beim Sechsfachen von Google. Das ist eine Interviewaussage, keine Studie. Die Ergebnisse bisher seien „ziemlich schlecht", die meisten Verkäufe nicht zusätzlich [6].
• Wenige Klicks. Laut Similarweb lag die Klickrate in ChatGPT im Juni 2026 bei 0,50 Prozent (im Mai 0,68 Prozent), bei Google-Suchanzeigen bei rund 6,4 Prozent. Die Zahlen gelten für US-Desktop und sind nach Aussage von Similarweb nicht direkt vergleichbar, weil Nutzer nach der Anzeige im Chat weiterfragen [7][8].
• Wachsender Wettbewerb. OpenAI nennt über 100.000 Werbetreibende, die schon Kampagnen geschaltet haben, darunter viele mit kleinen Testbudgets. Der Marktbeobachter Sensor Tower zählte im August 2026 über 1.400 einzelne Werbetreibende. Die Werte sind nicht vergleichbar [6][9]. Die Werbeausgaben erreichten laut BIScience im April 2026 weltweit 109 Millionen US-Dollar (97 Millionen Euro, 81 Millionen Pfund) [10].
• Messbarkeit. Das Reporting zeigt Einblendungen, Klicks, Ausgaben und Conversions, aber keine Wettbewerbsdaten wie Anteile an der Auktion [5]. OpenAI sagt, Werbung beeinflusse die Antworten nicht [9]. Eine unabhängige Prüfung des Werts einer Einblendung liegt uns nicht vor.

Nicht belegen konnten wir die Angaben „2,6-mal so teuer wie Google-Suchanzeigen", „20-mal so teuer wie das Google-Displaynetzwerk" und eine Abrechnung nach Klicks auch bei Conversion-Kampagnen. Sie kommen deshalb nicht in diesen Text.

6.2 Die Rechnung

Eine Beispielrechnung mit einer Annahme von uns: Bei 3 bis 5 US-Dollar pro Klick (2,70 bis 4,50 Euro) und einer Kaufquote von 2 Prozent kostet eine Bestellung 150 bis 250 US-Dollar (134 bis 223 Euro, 112 bis 186 Pfund). Bei 5 Prozent Kaufquote sind es 60 bis 100 US-Dollar (54 bis 89 Euro). Bei einem Warenkorb von 70 Euro bleibt in beiden Fällen kaum oder keine Marge.

Es spricht einiges dafür, dass es eher teurer wird. Das ist eine Einschätzung: Platzierungen werden in einer Auktion vergeben, die nach Relevanz gewichtet ist [5], mehr Werbetreibende treiben die Gebote, und große Marken können kleine Shops überbieten.

6.3 Einordnung

ChatGPT-Werbung ist die alte Lösung im neuen Kanal: Aufmerksamkeit kaufen, vorab bezahlen, das Risiko selbst tragen. Für Marken mit großen Budgets kann sie ein Testfeld sein. Bei kleinen Margen ist sie nach unserer Einschätzung das falsche Werkzeug.

7. Affiliate Marketing als Lösung

7.1 Bezahlung nur bei Verkauf

Im Affiliate Marketing erhält ein Partner (englisch: Publisher) eine Provision, wenn ein Kauf über seine Empfehlung zustande kommt. Keine Klicks, keine Einblendungen, sondern Provision bei echtem Verkauf. Bei kleiner Marge ist das die einzige Rechnung, die sicher aufgeht.

7.2 Die Rechnung im Vergleich

Die Zahlen sind Beispielrechnungen mit den oben genannten Annahmen, keine Marktdurchschnitte.

7.3 Publisher werden zur wichtigsten Informationsquelle für KI

KI erfindet keine Angebote, Preise oder Gutscheine, sie holt sie sich von Deal-Seiten, Newslettern, Creatorn, Communities und Ratgebern. Muck Rack, cloro und Glass Digital zeigen, dass KI-Antworten stark auf Inhalte Dritter zurückgreifen [21][25][26]. Die britische Agentur Glass Digital fand, dass 420 von 479 zitierten und kommerziell einordenbaren Redaktionsseiten Affiliate-Links enthielten (87,7 Prozent). Die Studie sagt ausdrücklich, dass sie keine Ursache belegt, und die Stichprobe ist klein [26]. KI-Firmen zahlen inzwischen auch für Inhalte, etwa Amazon für den Einkaufsassistenten Rufus [30].

Jede Erwähnung bei einem Publisher ist gleichzeitig eine mögliche Empfehlung durch die KI. Das kommt dem Shop zugute, ohne dass er für jede Einblendung zahlt. Aus unserer Praxis im Affiliate Marketing wissen wir außerdem: KI-Assistenten übernehmen Gutscheincodes, die Publisher veröffentlichen, und nennen sie in ihren Antworten. Das beruht auf Praxiserfahrung, nicht auf einer Studie.

7.4 Gutscheine sind der Grund für den Kauf

KI findet die Gutscheine der Publisher und kann sie in ihren Antworten nennen. Der Shop taucht auf, wenn der Nutzer nach dem besten Angebot fragt, und der Nutzer kauft beim Shop statt bei der Konkurrenz. Der Listenpreis bleibt, die Marke bleibt wertig, der Shop gewinnt trotzdem den Preisvergleich. Wie wichtig verlässliche Codes sind, zeigt eine US-Untersuchung von Coupons.com (Studie eines Gutscheinanbieters): Nur 24,5 Prozent der Codes, die ChatGPT, Gemini und Claude für 101 Händler nannten, waren gültig [27]. KI prüft Codes also nicht selbst. Ein aktueller, dauerhaft gültiger und exklusiver Code hat bessere Chancen, richtig weitergegeben zu werden.

7.5 Exklusive Codes, die dauerhaft laufen

Jeder Partner bekommt einen eigenen Code, der aktiv bleibt. Nur ein dauerhafter Code kann sich bei KI und Suchmaschinen festsetzen. Über den eigenen Code siehst du genau, was jeder Partner bringt, auch ohne Klick, zum Beispiel wenn eine KI den Kauf erledigt.

7.6 Datenschutz

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Deutschland und die britische UK GDPR machen die Nachverfolgung per Cookie von der Einwilligung abhängig. Der Safari-Browser löscht per Skript gesetzte Cookies nach sieben Tagen ohne Nutzerkontakt und begrenzt die Lebensdauer nach Link-Klicks mit Kennung auf 24 Stunden [32]. In Großbritannien gelten nach dem Data (Use and Access) Act 2025 nur wenige enge Ausnahmen, darüber hinaus ist eine Einwilligung nötig [33]. Code-basierte Zuordnung ist deshalb nach unserer Einschätzung robuster.

7.7 Deal-Communities, Hersteller-Modell und Marke durch Erwähnung

• Deal-Communities. In Deutschland zum Beispiel mydealz, in Großbritannien HotUKDeals sowie Cashback-Portale wie Quidco oder TopCashback. Sie leben von Gutscheinen und sind unabhängig von Google. Belastbare aktuelle Nutzerzahlen konnten wir nicht prüfen und nennen keine.
• Passt zum Hersteller-Modell. Wer zum Hersteller wird, braucht einen Vertrieb, der nur bei Erfolg kostet. Affiliate Marketing ist ein ausgelagerter Vertrieb mit Bezahlung nach Verkauf.
• Marke über Erwähnungen statt über Anzeigen. Eine Anzeige verschwindet nach dem Klick, eine Erwähnung bleibt und stärkt die Beweislage, auf die KI achtet.

7.8 selecdoo bringt den Shop zu den Publishern

Über das selecdoo-Netzwerk gelangen dein Shop und deine Gutscheine zu Newslettern, Creatorn, Communities und Deal-Seiten, also genau dorthin, wo KI ihre Antworten holt.

8. Unterschiede Deutschland und Großbritannien

Deutschland. Die Zahl der Online-Käufer ist hoch (96 Prozent kauften in den letzten zwölf Monaten online, 92 Prozent häufig über große Marktplätze) [14]. Qualität steht knapp vor dem Preis [13]. ChatGPT-Werbung ist für Deutschland angekündigt, ihre Verfügbarkeit konnten wir nicht prüfen [4]. Der Datenschutz macht Cookie-Messung schwieriger.

Großbritannien. Die Käufer sind laut EY stark wertorientiert und wechseln zu Eigenmarken [12], Temu hat eine große Reichweite [16]. ChatGPT-Werbung läuft dort seit Juni 2026 als Beta mit Klick-Buchung [2][3], und die Klickpreise liegen im Schnitt bei 5,10 US-Dollar (3,80 Pfund) [5]. Googles KI-Bezahlvorgang für Händler soll später auch nach Großbritannien kommen [29]. Cashback-Portale und Deal-Communities haben dort eine lange Tradition.

9. Handlungsempfehlungen für D2C-Shops

1. Rechne pro Bestellung, nicht pro Klick. Prüfe jeden Kanal an dem, was eine Bestellung kostet, und vergleiche es mit deiner Marge.
2. Zahle für Ergebnisse. Setze dort, wo die Marge klein ist, auf Kanäle mit Bezahlung nur bei Verkauf.
3. Gib jedem Partner einen eigenen, exklusiven und dauerhaft aktiven Code. Er ist dein Kaufgrund im Preisvergleich und zeigt dir, was jeder Partner bringt.
4. Werde dort erwähnt, wo KI nachliest. Newsletter, Creator, Communities, Deal-Seiten und Ratgeber sind deine Beweislage.
5. Baue den direkten Draht auf. Newsletter, Abo und Community sind von KI unabhängig.
6. Verlass dich nicht auf einen Kanal. Weder Google noch ChatGPT-Werbung sollten allein tragen.

10. Fazit

KI macht Käufer nicht automatisch treulos, aber sie vergleicht bei jeder Anfrage neu. Das trifft vor allem Marken in der Mitte: durchschnittliches Produkt, hohes Werbebudget, keine echte Bindung. Werbung in ChatGPT ist die alte Lösung im neuen Kanal und für kleine Margen riskant, weil nach Einblendungen und Klicks bezahlt wird. Tragfähiger ist ein Vertrieb, der nur bei Erfolg kostet, über Publisher, aus denen KI ihre Antworten speist, und über exklusive, dauerhafte Codes als Kaufgrund.

Die Frage ist nicht mehr nur „Wie komme ich in die Anzeige?", sondern „Wer empfiehlt mich, wenn Menschen und KI nach dem besten Angebot suchen?"

Quellenverzeichnis

1. Digiday (17.04.2026): Everything is coming down: ChatGPT ads are getting cheaper
2. Digiday (19.06.2026): OpenAI expands Ads Manager to the U.K., adds CPC
3. Digiday (09.07.2026): OpenAI set to expand ads to France, Germany and Ireland
4. Search Engine Roundtable (19.08.2026): ChatGPT ads coming to Europe
5. Search Engine Journal (08.09.2026): 6 months into ChatGPT ads, advertisers still don't know what good looks like
6. Modern Retail (09.10.2026): Why ChatGPT ads won't likely impact holiday sales in a major way this year
7. Similarweb (03.09.2026): ChatGPT ads reshaping paid search
8. Search Engine Roundtable (05.05.2026): ChatGPT ads click-through rates
9. The Next Web (21.10.2026): ChatGPT ads reach 89 countries, 100,000 advertisers
10. BIScience (18.05.2026): AI ads are becoming a real competitive channel
11. Meta (21.10.2026): Meta Reports Third Quarter 2026 Results
12. EY UK (20.05.2025): Brand loyalty declines as financial concerns persist
13. e-commerce magazin (02.06.2025), über Shopfully „The State of Shopping 2025": Kaufverhalten: Produktqualität und Preis am wichtigsten
14. Bitkom Research (Juli 2026): Studienbericht Digitaler Handel in Deutschland
15. Grocery Gazette (14.04.2026), über Circana: Private label hits record 50% unit share across Europe's biggest grocery markets
16. ChannelX (12.12.2025), über Ofcom „Online Nation": Ofcom Online Nation report reveals UK top 10 retail sites
17. e-commerce magazin (18.05.2026), über HDE-Studie: Handelsverband: Temu und Shein schaden der Wirtschaft
18. Euronews (01.07.2026): EU slaps €3 duty fee on Shein, Temu and AliExpress imports
19. Retail Gazette (18.06.2026): Government considers speeding up Shein and Temu import tax crackdown
20. CNBC (24.03.2026): OpenAI revamps shopping experience in ChatGPT after Instant Checkout
21. cloro (26.05.2026, aktualisiert 15.09.2026): What AI shopping assistants recommend
22. Allouah et al. (2025), Vorabdruck: What Is Your AI Agent Buying?
23. Resultsense (08.09.2026), über ThoughtSpot/YouGov: UK shoppers and AI recommendation trust
24. IAB (28.10.2025): AI ranks among consumers' most influential shopping sources
25. Muck Rack (Stand 07.05.2026): What Is AI Reading? (Mai 2026)
26. Glass Digital (02.09.2026): Do affiliate mentions help AI visibility? We tested three UK categories
27. Coupons.com (16.09.2026), Pressemitteilung über Yahoo Finance: Coupons.com study reveals AI chatbots and discount codes
28. Pew Research Center (22.07.2025): Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results
29. Google (20.05.2026): Shopping updates from Google Marketing Live
30. Press Gazette (Stand 02.11.2026): News publisher AI deals and lawsuits
31. Europäische Zentralbank (02.11.2026): Euro-Referenzkurse
32. WebKit: Tracking Prevention in WebKit
33. Stevens & Bolton LLP (06.05.2026): The Data (Use and Access) Act 2025: ICO guidance on cookies and the use of storage

Hinweis: Alle Quellen wurden am 03.11.2026 abgerufen. Umrechnung mit dem EZB-Referenzkurs vom 02.11.2026 (1 Euro = 1,1216 US-Dollar = 0,8358 Pfund), Beträge gerundet. Dollar-Werte sind US-Werte.