Blog zu KI-Recherche im Einkauf

Stand · 11. Juni 2026

Wie KI-Antworten darüber entscheiden, welche Lieferanten auf die Shortlist kommen

Hier sammle ich fortlaufend Beiträge zu externen Studien und Ankündigungen — jeweils mit Quelle und eigener Einordnung.

Neu hier? Grundlagen in 5 Minuten

Zitierte Studien, Reports & Institutionen

  1. · Produktdaten & Standards · 4 Min.

    Model Context Protocol wird an die Linux Foundation übergeben

    Anthropic übergibt den Standard, über den KI-Anwendungen an externe Systeme andocken, an eine herstellerneutrale Stiftung — mitgetragen von OpenAI, Google, Microsoft, AWS und anderen.

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  2. · Systeme & Anbieter · 3 Min.

    Google weitet den AI Mode auf über 40 weitere Länder und 35 Sprachen aus

    Die KI-Antwortoberfläche der Google-Suche ist damit in über 200 Ländern verfügbar — auch in weiten Teilen Europas. Google berichtet zudem von deutlich längeren Suchanfragen.

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  3. · Systeme & Anbieter · 5 Min.

    OpenAI startet Instant Checkout in ChatGPT und öffnet das Agentic Commerce Protocol

    Kaufabschluss direkt im Chat: OpenAI und Stripe veröffentlichen einen offenen Standard, über den Assistenten Bestellungen bei Händlern auslösen können.

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  4. · Grundlagen & Forschung · 6 Min.

    Studie 2025: KI-Suchsysteme bevorzugen systematisch fremde Quellen gegenüber eigenen Websites

    Eine kontrollierte Vergleichsstudie zwischen KI-Suche und Google findet eine deutliche Bevorzugung von Earned Media — und eine Benachteiligung kleiner Anbieter gegenüber großen Marken.

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    Stanford HAI AI Index Report: die nüchternste Gesamtübersicht zum KI-Markt

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    Strukturierte Produktdaten: Was Google und schema.org tatsächlich vorgeben

  5. · Systeme & Anbieter · 3 Min.

    Anthropic führt eine Zitations-Funktion ein: Antworten mit Belegstelle

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    OpenAI dokumentiert seine Crawler — und wie man sie zulässt oder sperrt

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  9. · Grundlagen & Forschung · 6 Min.

    GEO: Generative Engine Optimization — die erste systematische Studie dazu, welche Texte KI-Antworten zitieren

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    GraphRAG: Microsoft Research verknüpft Dokumente zu einem Wissensgraphen

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    Gartner-Prognose: 25 Prozent weniger Suchmaschinenvolumen bis 2026

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    Sieben typische Fehlerquellen in Retrieval-Systemen — aus der Praxis dokumentiert

  16. · Grundlagen & Forschung · 5 Min.

    Übersichtsarbeit: Wie sich Retrieval-Systeme seit 2020 entwickelt haben

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    „Lost in the Middle“: Warum Informationen in der Mitte langer Dokumente untergehen

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    Retrieval-Augmented Generation: die Originalarbeit, auf der heutige KI-Suche aufbaut