Wer ein Produkt sucht, kennt nicht automatisch dessen Namen. Gerade im technischen B2B-Geschäft können Interessenten ihre Aufgabe oft genauer beschreiben als die dafür geeignete Maschine, das Messgerät oder den passenden Adapter.
Trotzdem verlangen viele Websites genau das: Der Besucher soll die richtigen Suchbegriffe kennen, Produktkategorien verstehen und technische Filter selbst auswählen.
Intelligente Produktsuche setzt früher an. Der Kunde beschreibt, was er braucht. Die Website unterstützt ihn dabei, die passende Lösung zu finden. Große Portale und Händler führen solche Funktionen bereits ein. Erste Ergebnisse zeigen: Eine bessere Produktauswahl kann sich in mehr Anfragen und höheren Conversion-Raten niederschlagen.
Bei ImmoScout24 Schweiz heißt der Einstieg „Intelligente Suche“. Frei formulierte Wohnwünsche werden in passende Suchfilter übersetzt. Die inzwischen ergänzte Dialogfunktion erlaubt es, Anforderungen weiterzuentwickeln und Rückfragen zu stellen. [1]
AutoScout24 Schweiz fordert Besucher im Suchbereich auf: „Beschreibe, was du suchst.“ [2] Booking.com nennt seinen Ansatz „Smart Filter“. Nutzer beschreiben die gewünschte Unterkunft; die KI übernimmt die Zuordnung zu relevanten Filtern. [3]
Die Bezeichnungen unterscheiden sich. Gemeinsam ist ihnen ein leicht verständliches Angebot: Beschreiben Sie Ihren Wunsch, und wir helfen Ihnen bei der Auswahl.
Für technische Produkte könnte eine solche Eingabe beispielsweise lauten:
„Ich brauche ein Messgerät, mit dem ich die Neigung einer Anlage unter beengten Platzverhältnissen prüfen kann.“
Eine hilfreiche Beratung klärt anschließend die entscheidenden Punkte: Welche Genauigkeit wird benötigt? Wie viel Platz steht zur Verfügung? Unter welchen Bedingungen wird gemessen? Erst daraus ergibt sich eine sinnvolle Produktempfehlung.
Amazon veröffentlicht für seinen KI-Einkaufsassistenten Rufus, inzwischen in „Alexa for Shopping“ umbenannt, eine auffällige Zahl: Kunden, die ihn während ihres Einkaufs nutzen, schließen laut Amazon mit einer über 60 Prozent höheren Wahrscheinlichkeit einen Kauf ab. [4]
Das ist kein Beleg für pauschal 60 Prozent mehr Umsatz durch KI. Die Zahl vergleicht Nutzer des Assistenten mit Nichtnutzern. Menschen mit konkreter Kaufabsicht könnten die Beratung häufiger verwenden. Dennoch zeigt sie, wie eng digitale Beratung und Kaufentscheidungen inzwischen miteinander verbunden sind.
AutoScout24 Deutschland berichtet aus Tests mit seiner neuen KI-Fahrzeugsuche von rund 7,5 Prozent mehr Leads aus der Suche. Grundlage ist eine vernetzte Datenstruktur, die Fahrzeugmerkmale, Suchanfragen und Inserate genauer zusammenführt. Ein Dialogassistent war bei der Veröffentlichung im September 2026 als nächster Schritt angekündigt. [5]
Das Beispiel macht deutlich: Der Nutzen entsteht nicht nur durch eine neue Oberfläche, sondern auch durch ein präziseres Verständnis der Produkte und ihrer Eigenschaften.
Für B2B-Unternehmen sind besonders die Erfahrungen aus komplexen Produktsortimenten interessant:
FleetPride ist besonders anschaulich. Kunden benötigten zuvor häufig eine exakte Teilenummer, um online bestellen zu können. In einem Sortiment mit über einer Million Teilen und Zubehörartikeln ist das eine erhebliche Hürde. Die KI-gestützte Suche verbessert den Zugang zu passenden Produkten.
Bei Boston Scientific wurde die Relevanz der Suchergebnisse mithilfe maschinellen Lernens optimiert. Swedol verbesserte unter anderem Geschwindigkeit, Relevanz und die Anzeige kundenspezifischer Sortimente. Swedol bedient sowohl Geschäfts- als auch Privatkunden; die veröffentlichten Ergebnisse sind nicht nach diesen Gruppen aufgeschlüsselt.
Die Zahlen stammen aus Fallstudien der Technologieanbieter beziehungsweise Umsetzungspartner. Sie sind keine unabhängigen Branchenmittelwerte. Außerdem betreffen sie unterschiedliche Maßnahmen und Kennzahlen. „Conversion“ bedeutet nicht in jeder Fallstudie dasselbe, und die Steigerungen lassen sich nicht automatisch mit mehr qualifizierten Anfragen gleichsetzen.
Sie liefern jedoch konkrete Hinweise darauf, dass eine bessere digitale Produktauswahl auch im technischen Handel wirtschaftlich relevant ist.
Eine Suchfunktion hilft gut, wenn der Besucher bereits weiß, wonach er suchen muss. Bei erklärungsbedürftigen Produkten ist genau das häufig noch offen.
Hier braucht es Rückfragen, verständliche Erklärungen und einen Vergleich geeigneter Lösungen. Eine intelligente Suche kann deshalb der Einstieg in eine Beratung sein: zunächst den Bedarf erfassen, anschließend fehlende Informationen klären und passende Produkte empfehlen.
Für technische B2B-Unternehmen ergibt sich daraus eine praktische Gestaltungsfrage: Wo kann ein Interessent seinen Bedarf am einfachsten äußern?
Ein sichtbares Eingabefeld auf der Startseite oder in einer Produktkategorie kann dafür einen verständlichen Einstieg schaffen:
Beschreiben Sie Ihre Anwendung. Wir helfen Ihnen, das passende Produkt zu finden.
Ob diese Einbindung erfolgreicher ist als ein kleines Chatfenster am Bildschirmrand, muss im jeweiligen Einsatz gemessen werden. Die genannten Fallstudien vergleichen diese Platzierungen nicht direkt. Sie zeigen aber, dass es sich lohnt, den Zugang zur Produktauswahl gezielt zu verbessern.
Mit leo.page setzen wir bei leopard.ki an dieser Aufgabe an: Interessenten beschreiben ihren Bedarf, der KI-Produktberater fragt gezielt nach und unterstützt die Auswahl anhand strukturierter Produktinformationen. Daraus können konkrete Anfragen entstehen, die dem Vertrieb einen besser vorbereiteten Einstieg ermöglichen.
Entscheidend ist, dass die Beratung sichtbar angeboten wird und zuverlässig auf die tatsächlichen Produkte zugreift. Dazu gehören klare Angaben zu technischen Eigenschaften, Einsatzgrenzen und Kompatibilität.
Der Erfolg sollte sich an passenden Kennzahlen zeigen:
Die Ergebnisse anderer Anbieter sind ein guter Anlass, diesen Ansatz zu prüfen. Welchen Nutzen er für ein einzelnes Unternehmen bringt, zeigen die eigenen Daten.
Ihre Kunden kennen ihre Aufgabe. Helfen Sie ihnen, das passende Produkt zu finden.
Erfahren Sie, wie leo.page die Produktauswahl auf Ihrer Website unterstützen kann.
Stand: 2. Oktober 2026. Die Quellen enthalten Eigenangaben der beteiligten Anbieter und Umsetzungspartner.
[1] Swiss Marketplace Group: ImmoScout24 – KI-Suche (23.03.2026) und dialogbasierte Immobiliensuche (21.05.2026). https://swissmarketplace.group/media-release/immoscout24-ai-searches-03-2026-en/ · Medienmitteilung 21.05.2026 (PDF)
[2] AutoScout24 Schweiz: Suchbereich mit „KI Suche“; abgerufen am 02.10.2026. https://www.autoscout24.ch/
[3] Booking Holdings: Booking.com Enhances Travel Planning with New AI-Powered Features (Smart Filter). 30.10.2024. https://www.bookingholdings.com/press-releases/booking-com-enhances-travel-planning-with-new-ai-powered-features-for-easier-smarter-decisions/
[4] Amazon: Amazon's next-gen AI assistant for shopping. 18.11.2025, mit Hinweis auf die Umbenennung in Alexa for Shopping (13.05.2026). https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-rufus-ai-assistant-personalized-shopping-features
[5] AutoScout24 Deutschland: AutoScout24 startet neue KI-Fahrzeugsuche. 14.09.2026. https://www.autoscout24.de/unternehmen/corporate-meldungen/autoscout24-startet-neue-ki-fahrzeugsuche/
[6] Coveo: Leading Brands Use Coveo AI to Transform their Ecommerce Product Discovery (FleetPride). 22.05.2025. https://ir.coveo.com/en/news-events/press-releases/detail/438/leading-brands-use-coveo-ai-to-transform-their-ecommerce
[7] Smith: Boston Scientific – Transforming Product Discovery with AI-Powered Search. https://smithcommerce.com/our-work/case-studies/boston-scientific/
[8] Algolia: Swedol Customer Story. https://www.algolia.com/customers/swedol
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