Seit dem 2. August gelten neue Transparenzpflichten für KI-generierte Inhalte. Für Onlineshops ist das mehr als eine Formalie: Produktbilder sind das zentrale Verkaufsargument, und wer sie ganz oder teilweise generieren lässt, muss künftig offenlegen, dass hier eine Maschine im Spiel war.

Gleichzeitig deutet eine experimentelle Studie darauf hin, dass genau dieser Hinweis Wirkung zeigt – und zwar keine erwünschte. Das KI-Label verschlechterte in dem Versuch die Wahrnehmung des Produkts. Bemerkenswert ist der Nebenbefund: Der Effekt trat auch dann auf, wenn das gekennzeichnete Foto in Wirklichkeit von einem Menschen aufgenommen worden war. Nicht die Bildqualität war also ausschlaggebend, sondern das Etikett.

Warum der Effekt Shop-Betreiber betrifft

Für Betreiberinnen und Betreiber von Onlineshops entsteht daraus eine unangenehme Spannung. Auf der einen Seite steht eine rechtliche Pflicht zur Transparenz, auf der anderen Seite ein messbarer Einfluss auf die Wahrnehmung – und damit potenziell auf die Conversion, also den Anteil der Besucher, die tatsächlich kaufen.

Die naheliegende, aber falsche Reaktion wäre, die Kennzeichnung möglichst zu vermeiden oder zu verstecken. Das ist rechtlich riskant und untergräbt zusätzlich das Vertrauen, sobald es auffällt. Die sinnvollere Frage lautet: Wie lässt sich der Hinweis so in Gestaltung und Informationsarchitektur einbetten, dass er seine Funktion erfüllt, ohne wie eine Warnung zu wirken?

Kennzeichnung als Gestaltungsaufgabe

Ein Hinweis auf KI-Einsatz ist zunächst ein Textbaustein an einer bestimmten Stelle im Interface. Wie er wahrgenommen wird, hängt von Platzierung, Formulierung und Kontext ab. Einige Überlegungen, die sich in Shop-Projekten sortieren lassen:

  • Formulierung: Ein neutraler, erklärender Satz wirkt anders als ein isoliertes Kürzel. Wer beschreibt, was generiert wurde – etwa ein Hintergrund oder eine Farbvariante – gibt der Kennzeichnung einen inhaltlichen Kern statt eines pauschalen Verdachts.
  • Platzierung: Ein Hinweis direkt über dem Preis erzeugt eine andere Nähe als einer im Bereich der Produktdetails. Beides kann zulässig sein, die Wirkung unterscheidet sich.
  • Differenzierung: Nicht jedes Bild ist gleich stark KI-gestützt. Zwischen einem vollständig generierten Motiv und einem retuschierten Foto liegt ein Unterschied, den die Kommunikation abbilden kann.
  • Konsistenz: Eine einheitliche Darstellung über alle Produkte hinweg wirkt weniger auffällig als eine, die nur bei einzelnen Artikeln erscheint.

Der technische Unterbau

Damit Kennzeichnung überhaupt zuverlässig funktioniert, braucht es eine saubere Datenbasis. In der Praxis scheitert das oft nicht am Frontend, sondern an fehlender Dokumentation: Niemand weiß mehr, welches Bild wie entstanden ist.

Sinnvoll ist deshalb ein Feld im Content-Management- oder Produktinformationssystem, das den Entstehungsweg jedes Assets festhält – vollständig generiert, teilweise bearbeitet, klassisch fotografiert. Wird dieses Feld gepflegt, lässt sich die Ausgabe im Shop automatisieren, statt sie manuell nachzuziehen. Das reduziert Fehler und macht spätere Anpassungen an veränderte Anforderungen zu einer Konfigurationsfrage statt zu einem Redaktionsprojekt.

Für TYPO3-basierte Websites und angebundene Shopsysteme heißt das konkret: Die Metadaten gehören in die zentrale Dateiverwaltung, nicht in einzelne Inhaltselemente. So bleibt die Information erhalten, auch wenn ein Bild an mehreren Stellen ausgespielt wird.

Testen statt vermuten

Die zitierte Studie ist ein Experiment und beschreibt einen Effekt unter kontrollierten Bedingungen. Wie stark er im eigenen Shop ausfällt, hängt von Sortiment, Zielgruppe und Preisniveau ab. Bei erklärungsbedürftigen Produkten kann Transparenz sogar als Qualitätssignal gelesen werden, bei stark visuell getriebenen Kategorien dürfte der Effekt deutlicher sein.

Wer die Möglichkeit hat, sollte Varianten der Kennzeichnung im laufenden Betrieb vergleichen – etwa unterschiedliche Formulierungen oder Positionen bei sonst identischer Produktseite. Das liefert belastbarere Hinweise als jede Annahme darüber, wie Kundinnen und Kunden reagieren.

Die strategische Frage dahinter

Der Befund, dass allein das Label die Wahrnehmung drückt – unabhängig davon, ob das Bild tatsächlich generiert wurde –, verweist auf ein grundsätzlicheres Thema. Offenbar verbinden viele Menschen mit KI-Bildern derzeit eine Erwartung geringerer Authentizität. Diese Zuschreibung kann sich verschieben, wenn generierte Inhalte selbstverständlicher werden.

Für die Praxis bedeutet das: Der Einsatz generierter Produktbilder sollte eine bewusste Abwägung sein und keine reine Kostenentscheidung. Wo echte Fotos einen erkennbaren Mehrwert bieten, etwa bei Materialien, Passformen oder Details, kann sich der Aufwand weiterhin rechnen – nicht zuletzt, weil dann keine Kennzeichnung nötig ist.

Für Web- und Shopprojekte verschiebt sich damit ein Teil der Arbeit nach vorn: Die Frage nach der Herkunft von Bildmaterial gehört in die Konzeptionsphase, nicht in die Nachbearbeitung kurz vor dem Launch. Wer Metadaten von Anfang an strukturiert erfasst, erfüllt Transparenzanforderungen ohne Sonderaufwand und behält gestalterischen Spielraum bei der Umsetzung. Und wer die Wirkung der Kennzeichnung misst statt sie zu fürchten, trifft die besseren Entscheidungen darüber, wo generierte Bilder überhaupt zum Einsatz kommen sollten.

Quellen