ChatGPT-Weiterleitungen zu E-Commerce-WebsitesSind LLMs leistungsstärker als herkömmliche Kanäle?

26. November 2025

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Maximilian Kaiser, Promovend an der University of Hamburg Business School, und sein Co-Autor haben in einer Studie herausgefunden, dass Weiterleitungen auf E-Commerce-Plattformen durch Large Language Modelle wie ChatGPT zu weniger Abverkäufen führen als traditionelle Weiterleitungen, beispielsweise Affiliate-Links.

Eine aktuelle Studie von Maximilian Kaiser, Doktorand an der University of Hamburg Business School bei Prof. Dr. Michel Clement, und Christian Schulze, Professor an der Frankfurt School of Finance & Management, haben die Leistungsfähigkeit von organischem Large Language Model-Traffic (oLLM) im E-Commerce im Vergleich zu herkömmlichen digitalen Kanälen analysiert. Ihr Working Paper wurde aufgrund der Aktualität des Themas bereits vom Nachrichtendienst Bloomberg aufgenommen.

Für die Studie haben die Wissenschaftler Daten (First-Party) aus 12 Monaten von 973 Websites mit einem Umsatz von insgesamt 20 Milliarden US-Dollar ausgewertet. Dabei wurden über 50.000 Transaktionen, die auf Empfehlungen von ChatGPT zurückzuführen sind, mit 164 Millionen Transaktionen aus traditionellen Kanälen verglichen.

Die Ergebnisse zeigen, dass organischer LLM-Traffic in Bezug auf zentrale Finanzkennzahlen wie Konvertierungsrate, durchschnittlicher Bestellwert und Umsatz pro Sitzung schlechter abschneidet als alle traditionellen Kanäle außer Social Media Werbung. Obwohl ChatGPT im Hinblick auf Absprungraten positive Werte zeigt und somit die Relevanz des Inhalts unterstreicht, weist das KI-Modell bei den Bewertungskennzahlen für erfolgreiche Verkäufe im E-Commerce Defizite auf. Insbesondere die Konvertierungsrate und der Umsatz pro Sitzung sind im Vergleich zu den bezahlten und organischen Suchkanälen von Google deutlich niedriger.

Die Forscher prüften die Resultate mit umfangreichen Robustheitstests, wie zum Beispiel unterschiedlichen Aggregationsstufen, beobachteter Zeitraum und Stichprobenauswahl, die allesamt die Ergebnisse bestätigten. Trotz der aktuellen Leistungsnachteile zeigen die Daten eine positive Entwicklung des organischen LLM-Traffics: Die Konvertierungssrate hat sich im Studienzeitraum verbessert, während sinkende durchschnittliche Bestellwerte die Gewinne teilweise kompensieren.

„Unsere Zeittrendanalysen deuten auf eine langsame Angleichung an die Performance traditioneller Kanäle hin“, sagt Maximilian Kaiser, der gleichzeitig auch Director of Data Science bei Grips Intelligence ist, einem Unternehmen, das sich mit Datenanalyse beschäftigt. „Allerdings erwarten wir in den Prognosen keine vollständige Gleichstellung mit organischer Google-Suche innerhalb des nächsten Jahres.“ Die Studie stellt somit die Behauptungen in Frage, LLMs könnten kurzfristig "Google-Killer" werden, betont jedoch das Potential für eine langfristige Entwicklung der Kanäle.