
KI-Agenten kaufen anders als Menschen.
Ich prüfe, ob KI-Assistenten deinen Shop empfehlen und ob Agenten Produkte auswählen und den Kauf vorbereiten können. Du bekommst belegte Befunde und klare Aufgaben für dein Team.

Stephan Lucka · 10+ Jahre Produkt- & E-Commerce-UX
Welche Shops nennt ein KI-Assistent?
- Kaufanfragen
- 115
- Antworten
- 345
- Händler genannt
- 837
Der Pfad ist prüfbar.
Was sich ändert, wenn der Kaufpfad klar ist.
Gefunden werden. Den Kauf ermöglichen.
Zwei Prüfungen beantworten zwei verschiedene Fragen. Wir starten dort, wo dein Shop Bedarf hat.
01 · KI-Sichtbarkeit
Wird dein Shop empfohlen?
Ich stelle passende Kaufanfragen und prüfe, ob dein Shop genannt wird, welche Händler danebenstehen und welche Quellen die Antwort stützen.
Du erhältst: Fragen, Antworten, Quellen und konkrete Lücken.
Mehr zur KI-Sichtbarkeit02 · Kaufablauf
Kommt der Agent weiter?
Ich gebe einem Agenten eine Kaufaufgabe: ein Produkt finden, Varianten prüfen und den Warenkorb vorbereiten. Jeder unklare oder gesperrte Schritt wird festgehalten.
Du erhältst: den Testablauf, belegte Abbrüche und Aufgaben für die Umsetzung.
Kaufablauf prüfen lassenSieh genau, wo KI-Agenten im Shop abbrechen.
Ich teste eine echte Kaufaufgabe von Suche bis Checkout und übersetze die Schwachstellen in eine priorisierte Fix-Liste: fehlender Kontext, fehlende Belege, unklare Regeln und blockierte Abschlüsse.
Methode
Wir prüfen einen echten Kaufpfad und halten jede Stelle fest, an der der Agent rät, stoppt oder Hilfe braucht. Die Befunde werden nach Wirkung geordnet.
Ergebnis

"Agenten scheitern selten überall. Meist bricht zuerst eine konkrete Stelle: Suche, Produktbeleg, Richtlinie oder Checkout."
Audit-Notiz
Kaufpfad
Produktseiten, bei denen Agenten nicht raten müssen.
Ich mache Produkt-, Kategorie-, Vergleichs- und Richtlinienseiten zu klaren Belegflächen, damit Agenten Fakten erkennen, prüfen und zitieren können.
Methode
Wir prüfen, ob Produktdaten, Vergleichskriterien und Richtlinien an einer klaren Stelle stehen und sich nicht widersprechen.
Ergebnis

"Gute Produkttexte sind nicht automatisch gute Agenten-Eingaben. Claims brauchen Belege, Struktur und klare Entscheidungsregeln."
Audit-Notiz
Produktbelege
Checkouts, die Agenten selbst abschließen können.
Ich kläre die Stellen, an denen Agenten noch menschliche Hilfe brauchen: Versand, Retouren, Bundles, Accounts, Payment und Produktregeln.
Methode
Wir prüfen Versand, Retouren, Accounts, Zahlungsarten und Ausnahmen in derselben Reihenfolge, in der ein Agent sie für den Kauf braucht.
Ergebnis

"Checkout bricht, wenn Regeln zu spät auftauchen: Verfügbarkeit, Accounts, Zahlungsarten, Retourenfenster oder Bundle-Grenzen."
Audit-Notiz
Checkout-Regeln
Vertrauenssignale, die Agenten prüfen können.
Ich mache Reviews, Specs, Garantien, Preise, Verfügbarkeit und Support-Versprechen so prüfbar, dass Agenten dich aus nachvollziehbaren Gründen empfehlen können.
Methode
Wir gleichen Produktseite, Warenkorb, Richtlinien und FAQ ab. Widersprüche werden als konkrete Aufgabe festgehalten.
Ergebnis

"Agenten brauchen prüfbare Belege. Reviews, Specs, Garantien und Richtlinien müssen dieselbe Geschichte erzählen."
Audit-Notiz
Vertrauen
Testen. Finden. Reparieren.
Ein realer Kaufpfad zeigt, wo der Agent stoppt. Genau diese Stelle wird bearbeitet.
Ich prüfe eine echte Kaufaufgabe: Suche, Produktseite, Richtlinien und Checkout.
- 01Eine Kaufaufgabe wählen, die echten Umsatz trägt
- 02Sie Ende zu Ende ausführen, wie ein Agent es täte
- 03Jede Stelle festhalten, an der er stockt oder rät
Die Karte
Derselbe Shop, zwei Lesarten.
Ein Shop kann für Menschen verständlich sein, während Agenten wichtige Angaben fehlen. Im Audit prüfen wir beide Ansichten: Was ist auffindbar, was lässt sich belegen und wo bleibt der Kauf stehen?
Karte für deinen ShopBeispielprofil. Dein Shop wird im Audit geprüft.
Die Idee hinter agenticux.de.

Warum es agenticux.de gibt.
Ich bin Stephan Lucka und arbeite seit über zehn Jahren an Produkt- und E-Commerce-UX. Mit agenticux.de prüfe ich, ob ein Shop KI-Agenten die Fakten, Regeln und nächsten Schritte liefert, die sie für eine Empfehlung und einen abgeschlossenen Kauf brauchen.
- Ein echter Kaufpfad.
- Eine sichtbare Bruchstelle.
- Ein prüfbarer Fix.

Typische Bruchstellen
"Agenten brechen nicht wegen schlechter Optik ab."
Sie brechen ab, wenn Produktfakten, Richtlinien, Vergleiche oder Checkout-Regeln nicht zusammenpassen.

Eigene Untersuchungen
Was die Tests zeigen.
KI-Antworten · 5. August 2026
Viele Händler erscheinen nur einmal.
423von 837 Händlern nur einmal genannt
115 Kaufanfragen lieferten 345 Antworten. Die Studie zeigt, wie stark die genannten Händler zwischen den Antworten wechseln.
Ein Assistent, ein Messtag. Untersucht wurden Nennungen, keine Käufe.
Studie mit Methode und ErgebnissenProduktdaten · 7. Juli 2026
Der Zugriff entscheidet, was lesbar ist.
9von 100 Mode-Shops sperrten den Abruf
Bei 87 der 91 erreichbaren Shops stand der Preis direkt im HTML. Weitere Tests prüften Produktdaten und Hinweise auf den Warenkorb.
Geprüft wurden HTML und Dateien. Ein vollständiger Kauf war nicht Teil des Tests.
Technische Prüfung ansehenErst prüfen. Dann umbauen.
Ein Pfad reicht für den Start.
Die ersten 30 Minuten klären Ziel, Prüfumfang und nächste Schritte.

Stephan Lucka
Agentic-UX-Berater
10 Tagebis zur Klarheit
In 10 Tagen erhältst du die Befunde zu einer vereinbarten Kaufaufgabe: die beobachteten Abbrüche, ihre Ursachen und die drei wichtigsten Änderungen.
FAQ
Ich teste eine Kaufaufgabe aus Sicht eines KI-Agenten und zeige, an welcher Stelle der Kauf unsicher wird.
Wissen.
Praxisnotizen zu Agentic Commerce, KI-Suche und Shops, die Agenten lesen, prüfen und abschließen können.

13. August 2026
ChatGPT Shopping für Onlineshops
Wie Produkte und Händler erscheinen können, welche Daten zählen und wie sich Sichtbarkeit messen lässt.

13. August 2026
Generative Engine Optimization erklärt
Was GEO leistet, wie es sich von SEO unterscheidet und welche Arbeit für Shops zählt.

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