Was Such-, Content- und Retail-Media-Signale über das entdeckungsorientierte Einkaufen verraten

Discovery Commerce verändert die Art und Weise, wie Nachfrage entsteht – und wie sie gemessen werden muss. 

Wenn ein Kunde nach einem Produkt sucht, ist seine Kaufentscheidung bereits weitgehend durch Inhalte geprägt worden, oft auf Plattformen wie TikTok oder Reddit. Die Herausforderung für Marketingteams besteht nicht mehr nur darin, die Kaufabsicht zu erfassen, sondern zu verstehen, wie die Produktentdeckung das Verhalten während der gesamten Customer Journey beeinflusst. 

Dies erfordert einen Wandel in der Werbemessung. Herkömmliche Ansätze, darunter Media-Mix-Modellierung und Last-Click-Attribution, haben Schwierigkeiten zu erklären, wie sich die Nachfrage in den Bereichen Content, Suche und Retail-Media entwickelt. BeiPacvue beobachten wir, dass führende Marken zunehmend auf signalbasierte Messkonzepte setzen, die Entdeckungsaktivitäten in Echtzeit mit den Ergebnissen im Einzelhandel verknüpfen. 

In diesem Artikel stellen wir drei Indikatoren vor, die zeigen, wie das entdeckungsorientierte Einkaufen das Kaufverhalten verändert: 

• Inhaltssignale, die zeigen, was Nachfrage erzeugt 
• Suchanfragen, die Aufschluss darüber geben, wie sich die Suchabsicht äußert 
• Retail-Media-Signale, die erfassen, wie sich Nachfrage in Umsatz umwandelt 

Die Realität von 2026: Signale für entdeckungsorientiertes Einkaufen zeigen sich in den Daten 

Ganz gleich, ob Ihre Produkte durch Social-Media-Algorithmen, im Streaming-TV oder durch Verkaufsberater vor Ort präsentiert werden – die Auswirkungen der Produktentdeckung lassen sich in den Daten ablesen. Suchmuster, Spitzenwerte beim Interaktionsverhalten mit Inhalten und die Effizienz von Retail-Media spiegeln wider, wie die Produktentdeckung die Nachfrage beeinflusst – oft schon lange bevor sich dies in den Konversionsdaten niederschlägt. 

Frühindikatoren aus dem vorgelagerten Bereich geben Aufschluss darüber, wie die Produktentdeckung die Nachfrage im E-Commerce beeinflusst: 

• Das Engagement für Inhalte ist ein Indikator für die Bekanntheit 
• Durch die Förderung von Influencern wird die Reichweite auf Zielgruppen ausgeweitet, die die Marke noch nicht kennen 
• Neue Suchanfragen zeigen, wie Käufer, die mit von Influencern erstellten Inhalten in Kontakt gekommen sind, über Ihr Produkt sprechen 

Nachlaufende Indikatoren im nachgelagerten Bereich helfen Ihnen dabei, die Erkenntnisse mit konkreten geschäftlichen Ergebnissen zu verknüpfen, wie zum Beispiel: 

• Wachstum bei der Markensuche 
• Steigerung der Konversionsrate 
• Effizienz von gesponserten Produkten 
• Wechsel zu einer neuen Marke 

Für sich genommen sind diese Signale unvollständig. Zusammen bilden sie eine kanalübergreifende Messebene, die verdeutlicht, wie die Kundenansprache in Nachfrage umgewandelt wird. 

Das Risiko besteht nicht in einem Mangel an Daten, sondern in deren Fehlinterpretation. 

Unternehmen, die sich auf nachlaufende Kennzahlen stützen, unterschätzen häufig die Bedeutung von Aktivitäten zur Neukundengewinnung und messen der Leistung im unteren Teil des Trichters eine zu große Bedeutung bei. Infolgedessen wird die im Vorfeld generierte Nachfrage fälschlicherweise dem nachgelagerten Bereich zugeschrieben, was ein trügerisches Gefühl der Effizienz vermittelt. Budgets werden in Conversion-Maßnahmen verlagert, die scheinbar erfolgreich sind, während die Kanäle, die tatsächlich Nachfrage generieren, unterfinanziert bleiben. Im Laufe der Zeit führt dies zu einer systematischen Fehlallokation der Ausgaben, sinkenden Erträgen und einem eingeschränkten Wachstumspotenzial. 

Das Ziel besteht nicht darin, bestehende Messkonzepte zu ersetzen, sondern ihre Anwendung weiterzuentwickeln. Die meisten Teams analysieren Discovery, Intent und Conversion nach wie vor isoliert voneinander und optimieren dabei eher das, was sich am einfachsten messen lässt, als das, was das Wachstum tatsächlich vorantreibt. 

Der neue Standard lautet: vernetzte, nachfrageorientierte Messung – dabei werden Signale aus der Erkundungsphase mit den Ergebnissen in der Folgephase verknüpft, um zwischen der Schaffung und der Erfassung von Nachfrage zu unterscheiden. Dieser Ansatz ermöglicht es Teams, Investitionen sicher umzuschichten, wirklich inkrementelle Maßnahmen zu skalieren und ein nachhaltigeres, effizienteres Wachstum aufzubauen. 

Suchsignale im Discovery Commerce: Die Suchabsicht ist stärker gesteuert und weniger linear 

Die Suche ist nach wie vor einer der deutlichsten Indikatoren für die Kaufabsicht der Kunden, doch das Verhalten hinter der Suche verändert sich. Konversionen werden mittlerweile durch Strategien zur Kundengewinnung unterstützt, und der Weg zum Kauf verläuft weniger linear. 

„51 % der Verbraucher haben in den letzten sechs Monaten ein neues Produkt oder eine neue Marke in den sozialen Medien entdeckt.“

Quelle:Cap Gemini Research Institute, „Consumer Behavior Tracker 2025“ 

Käufer auf algorithmengesteuerten Kanälen wie Amazon, TikTok und Walmart , stoßen möglicherweise zuerst über ein Video, eine Feed-Platzierung oder eine Empfehlung auf ein Produkt. Wenn sie den Artikel nicht sofort kaufen, nutzen sie später möglicherweise die Suchfunktion, um das Gesehene zu bestätigen, Optionen zu vergleichen oder den Artikel zu kaufen.  

In diesen Fällen spielt die Suche nach wie vor eine entscheidende Rolle bei der Konversion, auch wenn sie zunehmend Einflüsse widerspiegelt, die bereits zuvor – möglicherweise außerhalb der Website – stattgefunden haben. Suchmuster können dabei helfen, das Gesamtbild zu rekonstruieren, und liefern nützliche Erkenntnisse für Medienstrategien, die den gesamten Trichter abdecken. 

Wichtige Suchsignale: 

• Der sprunghafte Anstieg sowohl bei Suchanfragen nach Marken als auch nach Produktkategorien kurz nach der Discovery-Aktivität verdeutlicht die Wirkung von Discovery-Inhalten.  
• Neue Suchanfragen spiegeln möglicherweise die Sprache wider, die von Content-Erstellern und Influencern verwendet wird. 

Praktische Auswirkungen für Marken: 

• Die Nachfrage nach Markenprodukten könnte aufgrund schwankender Erkundungsaktivitäten volatiler werden. 
• Es wird immer wichtiger, das Gleichgewicht zwischen der Suche nach Produktkategorien und der Suche nach Marken im Auge zu behalten, insbesondere wenn man dies im Zusammenhang mit der Entdeckungsaktivität betrachtet. 
• Auch die automatische Vervollständigung und Suchvorschläge spielen eine größere Rolle. Diese Vorschläge lenken die Käufer zu Produkten, bei denen bereits ein steigendes Interesse zu verzeichnen ist. 

Inhaltssignale im Social Commerce: Die Nachfrage entsteht, noch bevor sie zum Ausdruck kommt 

Visuelle Inhalte haben schon immer die Konversion gefördert. Im Discovery Commerce prägen sie nun die Nachfrage, noch bevor eine Kaufabsicht zum Ausdruck kommt. Auf Plattformen wie TikTok und invideobasierten Retail-Media-Umgebungenstellen Creator-Inhalte Produkte in einer einzigen Interaktion vor, demonstrieren sie und bestätigen ihre Qualität – wodurch der Weg von der Wahrnehmung bis zur Kaufüberlegung verkürzt wird, oft noch bevor ein Käufer aktiv nach dem Produkt sucht. 

„Ein Viertel der Verbraucher hat bereits Produkte von Influencern oder Prominenten gekauft.“ 

Quelle:Cap Gemini Research Institute, „Consumer Behavior Tracker 2025“ 

Wenn Produkte in von Influencern erstellten Inhalten erscheinen, erreichen sie schnell neue Zielgruppen und wecken Interesse bei Kunden, die die Marke noch nicht kennen. Dieses Interesse zeigt sich oft schon kurz darauf in Suchmaschinen und im Einzelhandel – manchmal schon innerhalb von Stunden oder Tagen. 

Im entdeckungsorientierten Handelgeht die Leistung der Inhalte der Leistung des Einzelhandels voraus. 

Wichtige Inhaltsmerkmale: 

• Plötzliche Anstiege der Nutzerinteraktion, die mit einem späteren Anstieg der Suchanfragen, der Besucherzahlen auf Produktseiten und der Konversionsrate einhergehen 
• Wachstum durch videobasierte Einzelhandelskonzepte 
• Ein hohes Engagement der Creator deutet auf eine erhöhte Kaufbereitschaft auf Plattformen wie TikTok hin 
• Zunehmende Produktdiskussionen in Kurzvideos und sozialen Feeds, während sich die Bekanntheit außerhalb der Website steigert 

Was diese Signale in der Regel bedeuten 

• Die Inhalte wecken neues Interesse und vergrößern die Reichweite 
• Die Botschaft findet bei neuen Zielgruppen Anklang 
• Die Nachfrage entsteht bereits, bevor sie in Such- oder Verkaufsdaten sichtbar wird 

Die Herausforderung besteht nicht darin, diese Signale zu erkennen, sondern sie schnell genug umzusetzen, um die Investitionen in Retail Media und die Inventarstrategie zu beeinflussen. Den meisten Teams fehlt die Fähigkeit, die Performance von Inhalten mit Medien- und Handelsentscheidungen in Echtzeit zu verknüpfen, was zu verzögerten Reaktionen, verpassten Nachfragefenstern und einer ineffizienten Mittelverteilung führt. 

Praktische Auswirkungen für Marken 

• Die Performance von Retail Media verbessert sich oft nach intensiven Entdeckungsaktivitäten 
• Die Inhalte der Creator sollten die einheitliche Produktbotschaft und -positionierung untermauern 
• Anstiegs in der Nutzerinteraktion sollten erfasst und mit den nachfolgenden Ergebnissen in Verbindung gebracht werden 
• Themen mit hoher Performance sollten wiederholt und ausgeweitet werden 
• Produktseiten müssen so optimiert werden, dass sie den bereits im Vorfeld generierten Traffic mit hoher Kaufabsicht in Conversions umwandeln 

Signale aus dem Retail-Media-Bereich: Messung der nachgelagerten Auswirkungen von Discovery 

Wenn man die Discovery-Aktivitäten ausschließlich anhand von plattforminternen Kennzahlen wie Video-Reichweite, Interaktion oder In-App-Conversions bewertet, wird ihre tatsächliche Wirkung unterschätzt. 

Hier kommen kanalübergreifende Messungen und Inkrementalität ins Spiel. 

In der Praxis wirkt sich die Discovery-Aktivität auf Plattformen wie TikTok oft positiv auf die Performance im Einzelhandel aus. So verzeichnen Marken beispielsweise häufig einen höheren ROAS bei Amazon Ads im Anschluss an von Influencern durchgeführte TikTok-Kampagnen, da die dadurch erreichten Zielgruppen eine höhere Kaufabsicht mitbringen und effizienter konvertieren. 

Signale aus dem Bereich Retail Media sind oft die deutlichsten Anzeichen dafür, dass die Kundengewinnung im Vorfeld funktioniert, doch Signale allein reichen nicht aus. Ohne eine Betrachtung unter dem Gesichtspunkt der Inkrementalität laufen Teams Gefahr, die Erfassung von Nachfrage mit der Schaffung von Nachfrage zu verwechseln. 

Wichtige Signale im Bereich Retail Media 

• Wachstum bei der Markensuche 
• Ausbau des Marktanteils 
• Verbesserung der Konversionsrate 
• Effizienzsteigerungen bei gesponserten Produkten 
• Zuwachs an Neukunden 
• Stabilität oder Anstieg des Marktanteils 

Was diese Signale in der Regel bedeuten 

• Die Nachfrage wird bereits geprägt, bevor die Kunden den Laden betreten 
• Die Besucher von Online-Shops sind zielgruppengerechter 
• Die Forschungsaktivitäten tragen zur Steigerung der nachgelagerten Umwandlungseffizienz bei 

Wie führende Teams diese Signale bewerten 

Keine einzelne Kennzahl lässt sich die Leistungsfähigkeit der Recherche erklären. Führende Teams kombinieren verschiedene Messansätze, um die Auswirkungen zu erfassen: 

• Experimente und Holdout-Tests
  Vergleich zwischen exponierten und nicht exponierten Zielgruppen zur Ermittlung der zusätzlichen Wirkung 
• Modellierung des Inkrementals (iROAS) 
• Die Unterscheidung zwischen Nachfragegenerierung und Nachfragekapitalisierung zum Verständnis der tatsächlichen Rendite 
• Attributionsanalyse über verschiedene Fenster hinweg 
• Bewertung sowohl des Klick-basierten als auch des View-Through-Einflusses zur Erfassung der Auswirkungen vor der Konversion 
• Vergleich der kanalübergreifenden Leistung
  Verfolgung der Veränderungen der Retail-Media-Leistung während und nach der Entdeckungsphase 
• Feedback nach dem Kauf und qualitative Signale
  Erkennen, was die Kaufentscheidung tatsächlich beeinflusst hat 

Praktische Auswirkungen für Marken 

• Die Leistung von Retail Media im Zusammenhang mit vorgelagerten Discovery-Aktivitäten bewerten 
• Wenn Discovery aktiv ist, können Sie mit einer höheren Anzahl an assistierten Conversions und einem besseren ROAS rechnen 
• Vermeiden Sie es, die Leistung ausschließlich der Optimierung von Retail Media zuzuschreiben 
• Das Wachstum bei Neukunden als Indikator für die durch Entdeckung getriebene Nachfrage nutzen 

Das Problem der Signalkonvergenz im digitalen Handel 

Das Problem ist nicht ein Mangel an Daten – es ist ein Mangel an vernetzten Messungen. 

Beim Discovery Commerce im Jahr 2026 geht es ebenso sehr um die Interpretation von Signalen wie um das Medienmanagement. Signale zum Kaufverhalten werden oft falsch gedeutet, da sie über verschiedene, voneinander getrennte Teams, Tools und Berichtsrahmen verteilt sind. 

• Die Teams für Suchmaschinen-, Social-Media- und Retail-Media arbeiten unabhängig voneinander und haben jeweils nur einen Teilüberblick 
• Inhaltssignale und Leistungsdaten aus dem Einzelhandel befinden sich in getrennten Systemen 
• Nachlaufende Indikatoren werden ohne Berücksichtigung des vorangehenden Kontexts optimiert 
• Budgetentscheidungen werden auf der Grundlage unvollständiger oder falsch zugeordneter Leistungsdaten getroffen 

So kann beispielsweise ein Anstieg der Konversionsraten zu höheren Investitionen in die Suchmaschinenwerbung führen, wenn der eigentliche Grund dafür die Entdeckungsaktivitäten auf TikTok oder anderen Content-Plattformen sind. 

Diese Fragmentierung führt zu einem durchgängigen Muster: Die Kundenakquise wird unterbewertet, die Konversion wird überbewertet und die Budgets werden falsch verteilt. 

Ein kanalübergreifender Einfluss erfordert eine kanalübergreifende Interpretation – und letztlich eine kanalübergreifende Planung. 

Ein praktisches Signal-Framework für 2026 

Um die Erkennung messbar zu machen, müssen Signale als zusammenhängendes System und nicht als isolierte Kennzahlen interpretiert werden. 

Medienmessung über den gesamten Trichter hinweg im Jahr 2026: Fragen Sie: „Was hat sich geändert?“ 

Die Messung vonRetail Media beantwortet eine Frage besonders gut: „Was ist passiert?“ 

Kennzahlen wie ROAS, Konversionsrate und Umsatz spiegeln zwar das Ergebnis von Werbemaßnahmen wider, erklären jedoch nicht, was tatsächlich zu diesem Ergebnis geführt hat. Im Discovery-led Commerce ist dieser Unterschied entscheidend. 

Hier kommen Inkrementalität und iROAS ins Spiel. 

Anhand der Inkrementalitätlässt sich feststellen, ob Medienmaßnahmen neue Nachfrage generiert oder lediglich bestehende Kaufabsichten aufgegriffen haben. Der iROAS baut darauf auf, indem er den tatsächlichen Ertrag aus den Medienmaßnahmen herausrechnet – dabei wird die Basisnachfrage herausgerechnet, um zu zeigen, wie die Leistung ohne diese Investition ausgefallen wäre. Zusammen verlagern sie den Fokus der Messung von der oberflächlichen Effizienz hin zur tatsächlichen geschäftlichen Wirkung. 

Auch der zeitliche Ablauf der Signale spielt eine entscheidende Rolle. Das Verständnis dafür, wann Suchaktivitäten im Verhältnis zur Konversion stattfinden, hilft zu erklären, warum sich die Leistung verändert hat. Ein Vergleich des Verhaltens zwischen Zielgruppen, die der Werbung ausgesetzt waren, und solchen, die dies nicht waren, verdeutlicht zudem, wie vorgelagerte Aktivitäten die nachgelagerten Ergebnisse beeinflussen. 

Die wichtigsten Kennzahlen sind nach wie vor von Bedeutung. Was sich beim discovery-gesteuerten Einkauf ändert, ist der Kontext, in dem diese Kennzahlen interpretiert werden. Um die Leistung genauer zu erfassen, beziehen führende Teams zusätzliche Kennzahlen mit ein: 

• Inkrementalität, anhand derer sich feststellen lässt, ob die Maßnahme neue Nachfrage generiert hat, anstatt lediglich bestehende Kaufabsichten zu bedienen. 
• Inkrementeller ROAS (iROAS), der den tatsächlichen Ertrag aus Medienmaßnahmen misst, nachdem die Basisnachfrage berücksichtigt wurde. 
• Kanalübergreifender Einfluss, der den Halo-Effekt berücksichtigt, d. h. wie die Entdeckungsaktivitäten auf einer Plattform die Leistung auf anderen Plattformen verbessern können. 

Prognosen im Discovery Commerce: Signale in Vorhersagen umwandeln 

Wenn von Influencern erstellte Inhalte viral gehen, können Produkte innerhalb weniger Stunden ausverkauft sein. Traditionelle Retail-Medien bergen nicht das gleiche Risiko; wir könnenKampagnen automatisch hochfahren oder drosseln, je nach Faktoren wie Verfügbarkeit oder Buy-Box-Status. Zwar ist das Entdeckungs-gesteuerte Einkaufen mit einem höheren Maß an Unvorhersehbarkeit verbunden, doch die Umsetzung der Signale in Verhaltensweisen kann uns helfen, die Nachfrage vorherzusagen.  

Prognosen werden zunehmend hypothesengestützt. Anstatt sich ausschließlich auf vergangene Ergebnisse zu stützen, können Sie einfache „Wenn-Dann“-Annahmen aufstellen. Wenn beispielsweise das Engagement für Inhalte sprunghaft ansteigt, werden wahrscheinlich auch die Marken-Suchanfragen und die Konversionsraten folgen. 

Die Erfassungszeiträume sollten verlängert werden, um eine natürliche Verzögerung zwischen Exposition und Konversion zu berücksichtigen. 

Ebenso wichtig ist es, alle Beteiligten auf eine einheitliche Interpretation der Kennzahlen abzustimmen.Die Teams aus den BereichenSuche, Social Media undE-Commercemüssen auf der Grundlage derselben Leistungsdaten arbeiten, um Fehlinterpretationen der Ergebnisse oder falsche Investitionsentscheidungen zu vermeiden. 

Letztendlich kommt es auf Schnelligkeit an. Die in den Daten enthaltenen Hinweise auf das Kaufverhalten beschleunigen den Feedback-Kreislauf und helfen uns dabei, zu prognostizieren, was wahrscheinlich passieren wird, anstatt auf E-Commerce-Verkaufszahlen zu warten.  

Signale plattformübergreifend nutzbar machen 

Die Auswertung von Signalen ist nur der erste Schritt. Um darauf reagieren zu können, bedarf es einesklaren und ganzheitlichen Überblicks über die Leistungentlang der gesamten Customer Journey. 

In vielen Unternehmen kommt es zu einer mangelnden Transparenz der Signale, weil Tools und Teams voneinander isoliert bleiben: 

• Social-Media-, Such- und Retail-Media-Teams arbeiten in getrennten Systemen 
• Einzelhändler geben ihre Geschäftsergebnisse je nach Plattform unterschiedlich an 
• Die kanalübergreifenden Vergleiche sind uneinheitlich oder unvollständig 

Ohne einen einheitlichen Überblick werden Signale falsch interpretiert oder ignoriert. 

Im Zuge der Weiterentwicklung des Discovery Commerce tendiert die Branche zu integrierten Ansätzen, die Signale miteinander verknüpfen, den kanalübergreifenden Einfluss quantifizieren und Halo-Effekte berücksichtigen. 

Das Ziel sind nicht mehr Daten, sondern eine bessere Abstimmung. 

Discovery-Signale im digitalen Handel 2026 miteinander verknüpfen 

Discovery Commerce ist weder abstrakt noch nicht messbar. Es lässt sich an den Signalen erkennen, die in Daten aus den Bereichen Content, Suche und Retail Media auftauchen.  

• Innerhalb des Discovery Commerce erfüllt Content eine neue Funktion. In den Händen der Content-Ersteller prägt er die Nachfrage, noch bevor die Käufer Kaufabsichten zeigen.  
• Die Suche erfasst diese Nachfrage zwar weiterhin, spiegelt jedoch zunehmend Einflüsse wider, die bereits zu einem früheren Zeitpunkt der Customer Journey – auf der Website oder außerhalb – stattgefunden haben.  
• Die Aufgabe von Retail Media besteht darin, mithilfe vonKI-gestützten Medientools und Automatisierung Konversionen zu erzielen und das Geschäft zu skalieren.  

Erfolg im digitalen Handel beruht nicht mehr darauf, jeden Kanal für sich zu optimieren. Er beruht darauf, Signale über die gesamte Customer Journey hinweg zu verknüpfen und gemeinsam zu interpretieren. 

KontaktierenSie uns, wenn Sie erfahren möchten, wie führende E-Commerce-Teams Signale zum Kaufverhalten der Kunden mit den Ergebnissen von Retail Media verknüpfen.