Das Agentic Commerce Protocol (ACP) ist ein Open-Source-Standard, der von OpenAI und Stripe verwaltet wird. Mit dem ACP können KI-Agent*innen Käufer*innen dabei unterstützen, Käufe innerhalb von Gesprächen zu tätigen.
ACP-Interaktionen sind Teil des agentischen Commerce [EN], bei dem Menschen Produkte entdecken, Entscheidungen treffen und Käufe abschließen können, ohne die Konversation zu verlassen, die sie mit KI führen. Der ACP ist das zugrunde liegende Protokoll, das bestimmt, wie KI, Händler*in und Zahlungssystem zusammenarbeiten, um das agentische Einkaufserlebnis zu schaffen.
Ohne Protokolle wie das ACP bräuchte jede KI-Assistent*in eine benutzerdefinierte Integration mit jedem*jeder Händler*in und Zahlungsanbieter*in, um einen Kauf abzuschließen. Das ACP ersetzt diese Integrationen durch eine gemeinsame Sprache zum Validieren von Zahlungsdaten, Bestätigen von Bestellungen sowie Genehmigen oder Ablehnen von Käufen.
Der aktuelle Status des ACP
Der von ACP unterstützte Instant Checkout in ChatGPT, der im September 2025 eingeführt wurde, ermöglichte es Käufer*innen, Käufe abzuschließen, ohne den Chat jemals zu verlassen.
Allerdings kündigte OpenAI im März 2026 an, dass Instant Checkout Käufe in Apps von Drittanbieter*innen verlagert. Das bedeutet, dass Shopper*innen weiterhin Produkte in ChatGPT entdecken können, aber Käufe über die eigene App oder Website eines Retailers bezahlen.
Das bedeutet, dass der ACP weiterhin die Infrastruktur betreibt, die ChatGPT mit Händler*innen verbindet, aber nicht mehr die vollständige Transaktion abwickelt.
Wie funktioniert das ACP?
Wenn ein*e Käufer*in beschreibt, wonach er*sie sucht, bewertet ChatGPT die Ergebnisse anhand früherer Suchanfragen, der Verfügbarkeit, des Preises und danach, ob ein*e Händler*in der*die Hauptverkäufer*in ist. Das ACP zieht Produktergebnisse von Händler*innen, deren Feeds die ACP-Anforderungen erfüllen.
Während des Pilotprojekts erschien direkt in ChatGPT ein „Kaufen“-Button, wenn Händler*innen den Sofort-Checkout aktiviert hatten. Die Käufer*innen bestätigten Lieferdetails, wählten eine Zahlungsmethode aus und schlossen die Bestellung ab, ohne die Benutzeroberfläche zu verlassen.
Die Transaktion lief über die Commerce-Plattform und Zahlungsinfrastruktur der Händler*innen via API. Stripe übernahm standardmäßig die Zahlungsabwicklung, Händler*innen konnten jedoch ihren eigenen ACP-kompatiblen Zahlungsanbieter nutzen. Die Händler*innen nahmen Bestellungen an oder lehnten sie ab und kümmerten sich wie gewohnt um Fulfillment und Support.
Der Reiz für Käufer*innen und Händler*innen war die Unmittelbarkeit. Käufer*innen konnten Produkte in ChatGPT kaufen, ohne zu einem Storefront zu wechseln, um den Kauf abzuschließen.
Jetzt müssen Shopper*innen den Kauf über die Website oder App des Händlers abschließen.
Was ist das Universal Commerce Protocol (UCP)?
Das Universal Commerce Protocol (UCP) ist ein weiteres offenes Standardprotokoll für agentischen Handel, das von Shopify und Google gemeinsam entwickelt wurde.
Die UCP ist für Google AI Mode, Gemini und Google Shopping konzipiert. Das Protokoll deckt den gesamten Kaufprozess ab – von der Suche und dem Anwenden von Rabatten bis hin zur Zahlungsabwicklung und dem Aktualisieren von Bestellstatus.
Was agentischer Handel aktuell für B2C-Marketer*innen bedeutet
Immer mehr Verbraucher*innen nutzen KI, um Produkte zu entdecken, zu recherchieren und zu kaufen. Der KI-Consumer-Trends-Report 2026 von Klaviyo hat ergeben, dass 39 % der Verbraucher*innen in den letzten 6 Monaten ein Produkt auf Basis einer KI-Empfehlung gekauft haben. Weitere 27 % berichten, dass sie durch eine KI-Empfehlung von einem neuen Produkt erfahren und anschließend weiter dazu recherchiert haben.
Der Bericht ergab außerdem, dass 30 % der KI-Suchen 8+ Wörter enthalten und 52 % 3–7 Wörter – mit mehreren Deskriptoren. 78 % enthalten zumindest gelegentlich emotionale oder persönliche Kontexte. Diese persönlichen Long-Tail-Anfragen sind wichtig, weil KI-Modelle sie verwenden als Signale für persönliche Vorlieben, Kontext und Intention. Jede Antwort auf jede zukünftige Anfrage wird durch diese persönlichen Signale beeinflusst.
Zum Beispiel hat jemand vielleicht zuvor ein LLM um Rat gebeten, wie man mit Schienbeinschmerzen umgeht. Wenn diese Person später nach Laufschuhen sucht, erhält sie möglicherweise Empfehlungen für Schuhe mit Stabilität für harte Untergründe statt leichter Racer, weil das KI-Modell weiß, dass diese bei Schienbeinschmerzen besser geeignet sein können.
Long-Tail- und kontextbezogene Suchanfragen erfordern detailliertere, kontextbezogene Produktbeschreibungen und Bewertungen. Das bedeutet mehr Details, die auf spezifische Anwendungsfälle, den persönlichen Kontext und die Produktpositionierung im Vergleich zu anderen Produkten auf dem Markt eingehen.
Mit anderen Worten: Agentic Commerce ist mehr als nur eine Verlagerung auf einen anderen Kanal. Dabei werden die Phasen der Entdeckung, Recherche und manchmal auch des Kaufs in einem einzigen Kanal zusammengeführt. Vor der KI entdeckten Shopper*innen Produkte über einen oder mehrere Kanäle und wechselten dann zu den eigenen Kanälen einer Marke, um zu vergleichen und zu kaufen. Jetzt bündelt Agentic Commerce mehr von dieser Online-Journey an einem Ort.
Eigene Kanäle sind weiterhin wichtig, ebenso wie traditionelle SEO. Agentic Commerce beeinflusst jedoch, wie Marken ihre Produktdaten präsentieren müssen, weshalb sie auf KI-Kanälen präsent sind, um in diesen neuen Bereichen konkurrenzfähig zu bleiben.
So bereitest du deine Marke auf agentischen Handel vor
Wenn du bereits ein solides SEO-Fundament hast, bist du gut aufgestellt, um die Auffindbarkeit auf Answer Engine Optimization (AEO) auszuweiten. Betrachte die folgenden Schritte als Ergänzung zu deinen SEO-Maßnahmen, damit du darauf vorbereitet bist, den Kontext und die Details zu liefern, die für eine KI-Suchanfrage erforderlich sind:
1. Prüfe und reichere deine Produktdaten und Metadaten an
LLMs verwenden Bots, um deine Seiten zu crawlen und zu indexieren. Wenn Daten fehlen oder nicht zugänglich sind, werden sie nicht erfasst.
Überprüfe deine Produktdaten auf Details und Genauigkeit. Vage oder unvollständige Beschreibungen, fehlende Attribute und veraltete Lagerbestände verringern, wie oft KI-Agenten deine Produkte empfehlen.
Um deinen Katalog für KI-Empfehlungen vorzubereiten, fang mit dem Inhalt selbst an:
- Standardisiere Attribute wie Materialien, Farben, Maßeinheiten usw., damit KI sie konsistent interpretieren kann.
- Schreibe Produkttitel und -beschreibungen in klarer, natürlicher Sprache. Versuche, Fragen mit Kontext und Situationsbewusstsein zu beantworten. Denke statt „Whey-Protein-Pulver“ an: „Whey-Protein-Pulver mit 25 g Protein pro Portion und ohne künstliche Süßstoffe – ideal für die Regeneration nach dem Training.“
Stelle dann sicher, dass LLM-Crawler deine Inhalte lesen können. Das solltest du dir merken:
- LLMs verwenden Crawler wie GPTBot und PerplexityBot, die standardmäßig deine robots.txt-Regeln befolgen. Stelle sicher, dass wichtige Produktseiten nicht versehentlich blockiert werden. Auch eine vollständige XML-Sitemap hilft, indem sie Crawlern eine vollständige Karte deiner Website gibt, damit ihnen neuere oder weniger bekannte Produktseiten nicht entgehen.
- Füge deinen Produktseiten schema.org -Markup als JSON-LD hinzu, damit KI-Crawler wichtige Produktinformationen wie Namen, Beschreibungen, Bilder, Preise und Verfügbarkeit lesen können.
- Prüfe das Vorhandensein von Global Trade Item Numbers (GTINs) und Stock Keeping Units (SKUs). KI-Assistent*innen verwenden diese, um zu prüfen, dass Produkte existieren und korrekt dargestellt werden. Fehlende Kennungen können dazu führen, dass Produkte vollständig aus Empfehlungen herausfallen.
2. LLM-Attribution nachverfolgen und messen
Beginne damit, Website-Traffic und Conversions aus LLMs zu identifizieren.
Wenn Besucher*innen beispielsweise über ChatGPT kommen, verfolge sie mit einem UTM-Parameter (z. B. utm_source=chatgpt.com). Das ist dein erstes Signal dafür, dass agentischer Handel zu einem bedeutenden Umsatzkanal für deine Marke werden könnte.
Du kannst sogar eine dialogorientierte KI-Assistent*in wie Klaviyos App für ChatGPT oder den Claude-Connector [EN] verwenden, um LLM-gesteuerten Traffic und Conversion mit einfachen Prompts zu analysieren.
3. Mach dich mit dem UCP vertraut
Während das ACP das agentische Commerce-Erlebnis von ChatGPT ermöglicht, lohnt es sich auch, dich mit dem UCP vertraut zu machen.
Shopify-Marken können eine Verbindung zum UCP herstellen und über den Shopify-Administrator auf ChatGPT, Perplexity und Microsoft Copilot erscheinen.
Shopifys agentischer Plan bedeutet auch, dass Marken, die andere Plattformen nutzen, keinen vollständigen Shopify-Shop benötigen, um auf das UCP zuzugreifen. Sie können Produkte im Shopify-Katalog auflisten und über Shopifys Infrastruktur über KI-Kanäle verkaufen.
4. Agentic-Commerce-Signale in Marketing-Content umwandeln
Nutze Informationen aus AEO-Abfragen, um neue Inhalte für Produktseiten und Omnichannel-Kampagnen zu steuern. Wenn du nicht die Ressourcen hast, um alle deine Produktbeschreibungen auf einmal aufzupolieren, lass dich stattdessen von Attributionsdaten leiten.
Wenn du beispielsweise feststellst, dass mehr KI-zugeordneter Traffic auf deine Produktkategorie für Sommerkleider kommt, könnte das für dich das Signal sein, den Beschreibungen mehr Kontext hinzuzufügen, weitere Produktfotos hinzuzufügen und eine neue Kampagne zu starten, die Kontextsignale adressiert.
Mithilfe von Klaviyos über 14 Jahren Erfahrung, Signaldaten und Milliarden von Verbraucherinteraktionen kann Klaviyo Composer:
- Erstelle kanalübergreifende Kampagnen. Auf Basis einer Eingabeaufforderung oder Idee erstellt Composer eine versandfertige Kampagne – inklusive Zielgruppenvorschlägen, Messaging und Inhalten.
- Markenspezifische Richtlinien einhalten. Composer generiert vom ersten Output an nach deinen Regeln Inhalte, die auf deinen Schreibstil abgestimmt sind. Du behältst die volle strategische Kontrolle – nichts geht ohne deine Freigabe live.
- Schärfe deine Vision. In einer Unterhaltung mit mehreren Nachrichten hilft dir Composer dabei, es genau richtig hinzubekommen – mit natürlicher Konversation und Datei-Uploads.
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