Zwei zu eins: Wer beim US-Bastelbedarf-Händler Michaels den neuen KI-Assistenten nutzt, kauft doppelt so häufig wie ein Besucher der klassischen Produktsuche. Diese Zahl veröffentlichte das Unternehmen jetzt selbst – und sie dürfte in so mancher E-Commerce-Abteilung für Diskussionen sorgen. Denn der Assistent basiert auf Google Gemini, also auf Technik, die grundsätzlich jedem Händler zugänglich ist, nicht auf einer proprietären Eigenentwicklung.
Michaels betreibt rund 1.300 Filialen in den USA und Kanada und gehört zu den größten Anbietern für Bastel- und Kreativbedarf. Der Assistent hilft Kunden bei der Produktsuche, beantwortet Fragen zu Verfügbarkeiten und schlägt passendes Zubehör vor – etwa die richtige Farbe zur Leinwand oder den passenden Rahmen zum Kunstdruck. Genau dort, wo die konventionelle Facettensuche regelmäßig scheitert: bei ungenauen, kontextabhängigen Anfragen.
Warum schlägt der KI-Assistent die klassische Suche?
Die Antwort liegt im Kaufkontext. Wer „Geschenk für 8-jähriges Mädchen, bastelt gerne“ eingibt, bekommt vom Assistenten eine kuratierte Auswahl statt einer Trefferliste mit 400 Artikeln. Traditionelle Shopsuchen arbeiten mit Keyword-Matching – sie finden, was im Titel steht, nicht, was der Kunde meint. Der Gemini-basierte Assistent interpretiert Absicht, Preisrahmen und Anlass in einem Schritt.
Die Verdopplung der Conversion Rate ist dabei kein isolierter Ausrutscher. Salesforce hatte bereits für die Weihnachtssaison 2024/25 ermittelt, dass Kunden, die KI-Shopping-Assistenten nutzen, deutlich häufiger abschließen als andere Besucher. Michaels liefert jetzt erstmals eine konkrete Händler-Zahl aus dem laufenden Betrieb – keine Studien-Hochrechnung, sondern Praxisdaten.
Eine verdoppelte Conversion Rate durch einen Such-Assistenten ist das stärkste Praxis-Signal, das der KI-Einsatz im E-Commerce bislang geliefert hat.
Was bedeutet das für Shopbetreiber hierzulande?
Zunächst: kein Grund zur Panik, aber ein Grund zur Prüfung. Wer mit Shopify arbeitet, bekommt mit Shopify Search & Discovery und den nativen KI-Funktionen von Shopify Magic bereits Werkzeuge an die Hand, die in eine ähnliche Richtung gehen – wenn auch noch ohne die Dialogtiefe eines Gemini-Assistenten. Für Shopware-Shops existieren KI-Such-Plugins wie die Integrationen von Algolia oder Doofinder, die semantische Suche nachrüsten, ohne dass ein Umbau des Shops nötig wird. WooCommerce-Betreiber greifen typischerweise auf externe Suchdienste zurück.
Entscheidend ist die Datenqualität. Ein KI-Assistent, der auf unvollständige Produkttitel, fehlende Attribute und chaotische Kategoriestrukturen trifft, liefert keine besseren Ergebnisse als die alte Suche – er scheitert nur teurer. Michaels dürfte vor dem Rollout erhebliche Arbeit in die Produktdaten gesteckt haben; über diesen Teil des Projekts schweigt sich das Unternehmen aus.
Wie belastbar ist die Zahl von Michaels?
Skepsis ist angebracht. Eine Selbstauskunft des Händlers, ohne Angabe von Vergleichszeitraum, Warenkorbwert oder Stichprobengröße, ist ein PR-freundlicher Datenpunkt, mehr nicht. Wer einen Assistenten nutzt, hat ohnehin eine höhere Kaufabsicht als der durchschnittliche Suchende – dieser Selektionseffekt dürfte einen Teil der Verdopplung erklären. Dennoch: Selbst wenn der echte Effekt nur bei 30 oder 50 Prozent läge, wäre das für die meisten Shops ein massiver Hebel.
Für deutsche Händler lautet die sinnvolle nächste Aktion daher nicht „sofort KI-Assistent einbauen“, sondern: die eigene Suche messen. Wie viele Suchanfragen enden ohne Ergebnis? Wie hoch ist die Conversion von Suchnutzern gegenüber dem Shop-Durchschnitt? Wer diese Zahlen nicht kennt, kann auch den Effekt eines Assistenten nicht beurteilen – und kauft im Zweifel ein teures Tool für ein Problem, das er nicht verstanden hat.