Google AI Mode, AI Search, and the Significance of High-Quality Product Data

The New Google AI Mode – Paradigm Shift in Product Search

Internet search as we know it is on the brink of a radical change. With the new AI Mode, Google introduces a system which no longer banks on classic link lists but generative answers – created by Large Language Models (LLMs). Users directly receive comprehensive, context-sensitive information directly on the search results page without the need to visit a website.

This paradigm shift does not only change user behavior but also poses new challenges to both e-commerce companies and brands. This is because the product search, too, undergoes massive changes. Those who want to stay afloat in the face of AI-assisted product searches must grapple with structured data provision and hyper-personalization. Google AI Mode makes one thing clear: Only high-quality, machine-readable product data stays visible.

In this article, you learn what impacts Google AI Mode have on product search and why product data management advances to the strategic key discipline.

 

Google AI Mode vs. Google AI Overviews – What’s the Difference?

Even if the concepts are often used synonymously, there is a clear-cut difference between Google AI Mode and Google AI Overview:

• Google AI Mode is the overarching search mode that users can activate (currently only in specific regions such as the US and India). With this mode, you get the full AI-based search experience – with interactive answers, context-related follow-up questions, and extended functions like product comparison, travel and tour planer, or even shopping promotions.
• Google AI Overviews, on the other hand, are the visible, AI-generated answer fields displayed directly in the regular Google search results – even without AI Mode being activated. They deliver compact summaries, are founded on generative models, and supplement the classic search results.

And How do LLMs such as Gemini and ChatGPT differ from that?

While Google AI Mode and Google AI Overview represent concrete functions within Google Search itself, Gemini (Google) and ChatGPT (OpenAI) are so-called large language models (LLMs) – that is to say, the technological foundation on which all such functions are based.

• Gemini is Google’s own LLM utilized for a great many applications – among others, Google Search, Workspace (Gmail, Docs, etc.), and even AI Mode itself. It delivers the intelligence for generative answers and interactions within the Google ecosystem.
• ChatGPT is the LLM-based dialog system of OpenAI which is also based on its own language model (GPT-4). With the ChatGPT Search extension, you can also access real-time data from the web and integrate it in its answers.

Therefore, the difference lies in the application:
Gemini and ChatGPT are “motors” (models), while the likes of AI Mode, AI Overview, or ChatGPT Chatbot are “automobiles” (user interfaces / functions) into which this motor is built in.

 

Google AI Mode vs. Classic Search Engines: What Will Change?

The classic times of users inserting term-based search queries into Google, click on results, and tediously work through websites is a thing of the past. Over the last few years, Google has already found a competitor in Amazon when it comes to product searches. In particular when it comes to product searches for making a concrete purchasing decision. At the same time, TikTok has revolutionized the search behavior of generation Z: Here, people search for experience reviews, inspirations, and trends – fast, visual, and emotional.

While classic SERPs (Search Engine Result Pages) are a combination of ads and organic links, Google now – that is, since May 2025 regionwide in all of Germany – provides direct contextualized answers (source: Sistrix). This changes the customer journey drastically: it is shorter and much more shaped by AI.

 

Google AI Mode, the New Generation of Search

The actual paradigm change, however, starts now: With Google AI Mode, a new generation of Google Search appears on the scene. Product recommendations are no longer provided by classic SEO rankings or payed advertisement on page 1, but through a smart, AI-generated answer with only a single answer. There no longer are any classic link lists. Instead some well-selected links pop up as part of the answer text – why click on them, though, if you have already been provided with what you have been looking for?

AI Mode is in use in the US since May and has recently also been rolled out in India. When it will be introduced in Europe or Germany is currently unknown. Possible candidates include a release within this year still or perhaps even an implementation at a later date.

Parallel to the changes in search results, AI assistants such as ChatGPT by OpenAI or Google’s Gemini do also gain in significance. Both technologies are based on Large Language Models (LLMs) that do not only answer search queries but also interpret and contextualize their content in order to deliver direct, personalized results – without users having to click actively.

For e-commerce specialists, this means the following: Those who do not follow the trend will lose visibility – not only on Google applications but everywhere where AI systems dominate informational access.

 

This is How Generative AI Changes Google Search – and What this Means for Companies

The integration of generative AI in search systems revolutionizes digital retail – this is not a vision of a distant future but the here and now. The more affinity your target group has for technology, the more you can feel the first changes as early as today. Especially Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Gemini deeply influence the customer journey. The following examples show in more concrete terms what this means:

Informational Content Loses in Reach

LLMs answer simply questions directly – often times before a user must click on a website.

Example: An online shop for household devices which previously benefitted largely from organic traffic thanks to tips-and-tricks articles like ‘5 household solutions against stains’ are now experiencing a collapse in page visits. The reason: Google AI presents the answers directly in the search.

Keyword Data Loses in Meaning

Thanks to AI, search requests become more individual, context-related, and dialog-oriented. Classic keyword tools are currently hitting a wall. In the future, content ought to be centered more around search intentions and thematic relations.

For example. A sporting goods retailer who previously banked on keywords such as ‘running shoes woman’ now realizes: new search requests go like ‘Which running shoes are suitable for marathon training despite knee problems?’ – a highly specific longtail question answered directly by the AI system with personalized recommendations.

AI as the Purchaser: Who will Make the Purchase Decision in the Future?

Mit der Veröffentlichung des AI Mode in den USA wird Google zunehmend zum aktiven Shopping-Assistenten. Wo Nutzer:innen früher noch selbst recherchierten, übernimmt die KI nun proaktiv – inklusive Kaufabwicklung über Google Pay direkt beim Händler.

Wenn KI-Systeme Kaufentscheidungen vorbereiten oder sogar treffen, verändern sich Wertschöpfungsketten grundlegend. Hier sind allerdings noch viele Fragen offen!

Was passiert mit klassischen Cross-Selling-Maßnahmen? Heute sehen Nutzer:innen im Onlineshop Hinweise wie „Kund:innen kauften auch“ oder „Jetzt im Bundle sparen“. Doch wird eine KI, deren Auftrag es ist, ein bestimmtes Produkt zu beschaffen, solche Zusatzangebote überhaupt berücksichtigen?

Oder geht die Entwicklung genau in diese Richtung – und KI-Systeme fragen aktiv nach, was ich sonst noch benötige? Ob es sich dabei um Google, OpenAI oder einen anderen Anbieter handelt: Mit der zunehmenden Integration in verschiedenste Endgeräten könnten KI-Assistenten schon bald in der Lage sein, hyperpersonalisierte Kaufvorschläge zu machen, die weit über die heutige Produktsuche hinausgehen.

Und wie wird das regulatorisch eingeordnet? Die rechtliche Perspektive – insbesondere aus Sicht europäischer Gerichte – ist bislang offen. Klar ist: Anbieter wie Google haben ein starkes wirtschaftliches Interesse. Mit einem Werbeumsatz von rund 265 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 (Quelle: Statista) steht viel auf dem Spiel.

Wie also sieht die Monetarisierung von KI Suche in Zukunft aus? Wird es weiterhin klassische Ads geben – und wenn ja, wo werden sie erscheinen? Und wie sollen Händler künftig dafür bezahlen, dass der Google-KI-Assistent in ihrem Shop einkauft, wenn es keine Klickpreise oder Ziel-CPAs (Cost per Acquisition) mehr gibt?

Logisch wäre: Ein KI-Assistent müsste aus Googles Sicht darauf ausgerichtet sein, den Umsatz zu maximieren. Wo es heute vielleicht fünf Klicks braucht, bis ein Produkt gekauft wird, erledigt die KI das mit einem einzigen – effizient, aber möglicherweise umsatzschwächer für Google. Wäre ein transaktionsbasiertes Vergütungsmodell für die KI Suche denkbar? Dann würde der KI-Assistent vom reinen Einkäufer zum strategischen Verkäufer – mit dem Ziel, mehr Käufe, mehr Umsatz.

Was Gerichte dazu sagen werden, bleibt abzuwarten – ebenso wie die Frage, ob und in welchem Umfang KI-Systeme überhaupt autonom Käufe tätigen dürfen und wer im Streitfall haftet. Klar ist: Diese Fragen werden künftig den rechtlichen und ethischen Rahmen für KI im E-Commerce mitbestimmen.

 

Product Data as the Foundation of KI Search

Wir haben gesehen: Viele Fragen rund um den Einsatz von KI in der Produktsuche bleiben vorerst unbeantwortet. Doch ein Punkt ist heute schon eindeutig – und absolut entscheidend:

Nur wer maschinenlesbare, aktuelle und qualitativ hochwertige Produktinformationen liefert, wird von KI-Systemen überhaupt berücksichtigt. Die Qualität der Produktdaten entscheidet darüber, ob ein Produkt gefunden, verstanden und schließlich auch empfohlen wird.

Denn KI-Systeme wie Gemini oder ChatGPT funktionieren nicht wie klassische Suchmaschinen, die einfach auf Webseiten verlinken. Sie analysieren und interpretieren Inhalte semantisch – sie müssen also verstehen, worum es bei einem Produkt geht, welche Eigenschaften es hat, wie es sich von anderen unterscheidet und in welchen Kontext es passt.

Das gelingt nur, wenn Produktdaten:

• vollständig sind (z. B. technische Details, Maße, Materialien, Anwendungsbereiche),
• strukturiert vorliegen (z. B. in klar definierten Merkmalen, Hierarchien und Kategorien),
• konsistent gepflegt sind (über alle Kanäle hinweg),
• und regelmäßig aktualisiert werden (etwa bei Preis- oder Verfügbarkeitsänderungen).

Ohne diese Datenbasis kann eine KI kein valides Produktverständnis aufbauen – und das Produkt wird schlichtweg nicht angezeigt oder empfohlen. Hinzu kommt: Je höher die Datenqualität, desto besser funktionieren auch Hyperpersonalisierung, Produktempfehlungen und automatisierte Content-Generierung durch KI-Systeme.

Deshalb gilt: Produktdaten sind nicht nur Informationsquelle, sondern strategisches Asset. Wer sie vernachlässigt, verliert in der Welt der KI-Suche nicht nur Sichtbarkeit, sondern mittelfristig auch Marktanteile.

 

How Companies Should Prepare Right Now

Wir stehen am Anfang eines fundamentalen Wandels – und dieser wird schneller Realität, als viele aktuell erwarten. Mit dem Shopping-Assistenten hat Google einen ersten Vorgeschmack geliefert, weitere Funktionen bei ChatGPT, Gemini und anderen werden bald folgen. Die Entwicklung schreitet mit rasanter Geschwindigkeit voran.

Jetzt ist die Zeit, zu handeln. Unternehmen sollten sich so gut wie möglich auf die kommenden Veränderungen vorbereiten:

• Beobachten Sie aktuelle Entwicklungen rund um KI und Suche – insbesondere von Google, OpenAI und anderen relevanten Akteuren.
• Überprüfen Sie Ihre bestehenden Produktinformationen auf Vollständigkeit, Struktur und Aktualität.
• Investieren Sie in ein modernes PIM-System, wie ATAMYA, um Ihre Daten zentral, effizient und zukunftssicher zu verwalten.
• Optimieren Sie Ihre Produktdaten gezielt für KI-Verarbeitung, inklusive semantischer Strukturen und relevanter Attribute.
• Reichern Sie Ihre Informationen so umfassend wie möglich an – von technischen Spezifikationen bis zu kontextrelevanten Beschreibungen.
• ️Verfolgen Sie rechtliche Entwicklungen im Umgang mit KI im Handel, um Risiken frühzeitig zu erkennen und rechtssicher zu agieren.

Nur wer frühzeitig handelt, wird in der KI-getriebenen Commerce-Welt sichtbar, wettbewerbsfähig und relevant bleiben.