Jahrelang mussten wir die Sprache von Suchmaschinen lernen. Jetzt müssen Suchmaschinen lernen, wie Menschen sprechen.

Die Suchleiste wurde für eine andere Art von Shopping gebaut

Klassischer E-Commerce funktioniert gut, wenn man weiß, wie das Produkt heißt, und der Katalog sauber sortiert ist. Deshalb liefert eine Suche nach „schwarze Gucci Lederjacke Größe M“ gute Ergebnisse.

Aber so klar wissen wir oft gar nicht, was wir suchen. Eher so: „So was in der Art, nur in kühleren Farben.“ „Eine Jacke, die zu diesem Brautjungfernkleid passt.“ Oder: „Dieses Pinterest-Outfit, aber unter 100 € und am besten Secondhand.“

Genau so denken wir eigentlich über Produkte nach. Lange konnten Shops mit solchen Wünschen wenig anfangen. Schau dir mal ein paar der größten Onlineshops an: Bilder nehmen dort immer mehr Platz ein, die Suchleiste rückt in den Hintergrund.

Produktsuche wird visuell, per Chat und über Empfehlungen

Bilder sind der bessere Einstieg, weil sie Dinge zeigen, die man schwer in Worte fassen kann: Schnitt, Stil, Styling, Kontext oder einfach den Vibe. Laut einer Studie von Retail Dive verlassen sich 85 % der Befragten beim Onlinekauf von Kleidung oder Möbeln mehr auf Bilder als auf Text. Google zufolge hat ein Viertel aller monatlichen Suchen mit Google Lens mit Shopping zu tun, und besonders Jüngere suchen gern per Bild.

Gleichzeitig können Shopper*innen mit KI im Chat einfach beschreiben, was sie wollen. Sie ergänzen Wünsche und grenzen Ergebnisse ein, ohne alles in Filter und Suchbegriffe übersetzen zu müssen. Empfehlungen kommen noch dazu und zeigen Produkte, nach denen man nie gesucht hätte.

Suche heißt also immer weniger, Wörter abzugleichen, und immer mehr, zu verstehen, was jemand eigentlich will.

Im Secondhand-Bereich sieht man das besonders deutlich

Secondhand ist dafür das beste Beispiel.

Im klassischen Handel ist der Katalog aufgeräumt: ein Produkt, eine Artikelnummer, einheitliche Fotos, feste Angaben und mehrere Stück auf Lager. Bei gebrauchter Ware sieht es ganz anders aus. Dasselbe Teil kann auf mehreren Plattformen und von vielen Verkäufer*innen angeboten werden. Jede Anzeige hat andere Fotos, andere Titel, fehlende Angaben und eine ganz eigene Beschreibung. Und jedes Teil gibt es nur einmal, es kann jederzeit weg sein.

Mit Keywords allein kommt man da schnell nicht weiter. Beschreiben zwei Leute dasselbe Teil unterschiedlich, muss das System trotzdem erkennen, dass es vergleichbar ist. Fehlt in der Beschreibung etwas Wichtiges, muss es aus dem Foto kommen. Und wenn jemand den genauen Produktnamen nicht kennt, braucht es trotzdem einen Weg, das Richtige zu finden.

Deshalb sind Bildersuche und Suche per Chat gerade bei Secondhand so wertvoll. Sie bringen zusammen, wie Menschen beschreiben, was sie wollen, und wie verstreut die Ware tatsächlich in unserer Datenbank liegt.

So gehen wir das bei faircado an

Bei faircado bringen wir Millionen Secondhand-Anzeigen von Dutzenden Plattformen zusammen und machen sie vergleichbar. Lückenhafte Produktdaten, unterschiedliche Fotos und ständig wechselnde Verfügbarkeit sind für uns keine Ausnahme, sondern Alltag.

Darum haben wir früh auf Bilder gesetzt, und genau das macht uns bei der Gen Z so beliebt. Mit Bildabgleich, persönlichen Empfehlungen, Ähnlichkeitssuche und der Suche über deine Pinterest-Boards direkt in der App findest du dich im Secondhand-Angebot viel leichter zurecht.

Die Gen Z treibt den Wandel voran

Die Gen Z ist mit Bildern groß geworden. Deshalb fühlt sie sich mit den neuen Suchwegen besonders wohl und fordert sie auch ein. Laut ThredUp Resale Report 2026 nutzen 51 % der Gen Z schon KI, etwa für die Bildersuche, Preisvergleiche oder die richtige Größe.

Das ist wichtig, weil die Gen Z auch die Generation ist, die Secondhand in den Mainstream bringt. Wer ganz selbstverständlich zwischen Social Media, KI-Assistenten, Bildersuche und Marktplätzen wechselt, kauft eben auch ganz selbstverständlich gebraucht.

Was heißt das für den Handel?

Die naheliegende Antwort: eine Bildersuche einbauen, einen KI-Assistenten oder eine andere neue Oberfläche. Die eigentliche Arbeit liegt aber darunter.

Damit Produkte per Bild, per Chat oder über KI gefunden werden, müssen die Produktdaten so gut aufbereitet sein, dass diese Systeme sie verstehen. Bilder müssen zu einer echten Informationsquelle werden. Und Händler*innen müssen über die eigene Website hinausdenken, wenn es darum geht, gefunden zu werden.

Je öfter KI zwischen Kund*innen und Websites steht, desto weniger kann man diesen Wandel ignorieren. Laut einer Deloitte-Studie nennen 75 % der Unternehmen Daten als größtes Hindernis für KI-gestütztes Einkaufen, und nur 44 % halten ihre Daten für gut genug für KI.

Die Suchleiste verschwindet nicht. Aber sie ist nur noch ein Weg unter vielen. Und weil Kund*innen inzwischen extrem bequemes Shopping gewohnt sind, reicht es nicht mehr, sich allein auf sie zu verlassen.

Über die Autorin

Evoléna de Wilde d’Estmael ist Mitgründerin und CEO von faircado. Die Plattform bringt Millionen Secondhand-Anzeigen von europäischen Marktplätzen an einem Ort zusammen. Evoléna schreibt über Secondhand, das Kaufverhalten der Gen Z und die Zukunft des Onlinehandels. Dieser Artikel basiert auf einem Post, den Evi zuerst auf LinkedIn geteilt hat.

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Die Gen Z bringt Secondhand in den Mainstream. Gleichzeitig verändert sie, wie im Onlinehandel insgesamt Produkte gefunden, verglichen, bewertet und gekauft werden. Wer ganz selbstverständlich zwischen TikTok, Pinterest, Marktplätzen und KI-Assistenten wechselt, sieht gebraucht immer öfter als gleichwertige Alternative zu neu.

Im Secondhand-Bereich treffen also gleich mehrere Veränderungen aufeinander. Darum lässt sich hier besonders gut ablesen, worauf sich der Handel als Nächstes einstellen muss.

Shops verlieren die Kontrolle über die Produktsuche

Lange konnten Händlerinnen davon ausgehen, dass der Einkauf größtenteils bei ihnen stattfindet. Kundinnen kamen in den Shop, suchten, verglichen und kauften irgendwann.

Inzwischen verteilt sich dieser Weg auf viele Orte.

Die Gen Z entdeckt Produkte überall: auf TikTok, Instagram, Pinterest und YouTube, in KI-Tools und im Gruppenchat. 77 % der Gen Z nutzen TikTok schon, um neue Produkte zu finden, und 92 % vergleichen vor dem Kauf Preise mit KI. Wenn sie auf der Website eines Shops landen, wollen sie sich also nicht mehr entscheiden. Sie wollen ihre Entscheidung nur noch bestätigen.

Das ändert, worum es im Wettbewerb geht. Es reicht nicht mehr, Besucherinnen gut zu Kundinnen zu machen, wenn sie erst mal da sind. Produkte müssen dort sichtbar und verständlich sein, wo Leute sich tatsächlich entscheiden.

Und selbst wenn die Gen Z direkt im Shop sucht, gibt es ein zweites Problem: Die meisten Shops sind nicht dafür gemacht, wie sie sucht.

Suche ist mehr als die Suchleiste

Die Suchleiste, die Shops 20 Jahre lang optimiert haben, ist für die Gen Z nutzlos geworden.

Bei der Suche mit Keywords müssen Kund*innen ihren Wunsch in die Sprache des Katalogs übersetzen: Marke, Kategorie, Farbe, Größe. Heute wird aber per Bild gesucht, im Chat oder über Empfehlungen.

Bei Secondhand fällt das besonders auf, weil Keywords dort noch nie gut funktioniert haben. Jeder Verkäuferin fotografiert und beschreibt ein Teil anders. Wichtiger als zwei Textzeilen abzugleichen ist deshalb, zu verstehen, um welches Produkt es geht und was jemand eigentlich sucht.

Für den Onlinehandel heißt das nicht, dass Keywords ganz verschwinden. Die Suchleiste ist einfach nur noch ein Weg unter vielen.

Mit KI-Agenten werden Produktdaten zum Schaufenster

KI hilft immer öfter beim Recherchieren und Vergleichen. Shops müssen also nicht mehr nur für Menschen optimieren, die auf ihrer Website stöbern. Ihre Produkte müssen auch von Systemen verstanden werden, die mitentscheiden, was Shopper*innen überhaupt zu sehen bekommen.

Damit bekommen Produktdaten eine neue Rolle. Saubere Angaben, einheitliche Beschreibungen und gute Bilder sind nicht mehr nur für die Suche im eigenen Shop wichtig. Sie entscheiden mit, ob Produkte auch außerhalb davon auftauchen. Viele Unternehmen sind darauf noch nicht vorbereitet: 75 % nennen Daten als größtes Hindernis für KI-gestütztes Einkaufen, und nur 44 % halten ihre Daten für gut genug für KI.

Der Produkt-Feed wird zu einem neuen Teil des Schaufensters.

Secondhand arbeitet schon lange unter diesen Bedingungen

Keine dieser Veränderungen betrifft nur Secondhand.

Die Produktsuche verteilt sich im ganzen Handel auf immer mehr Kanäle. Suche per Bild und per Chat wird wichtiger. KI vergleicht immer öfter mit.

Das Besondere an Secondhand: Hier kommt das alles schon jetzt zusammen.

Im Secondhand-Bereich wechseln Kund*innen ständig die Plattform, ihre Auswahl ist nie fest, Produkte konkurrieren mit sich selbst aus zweiter und dritter Hand, und gefunden wird nicht nur über saubere Keywords oder vom Shop gesteuerte Wege.

Der Bereich musste viel früher mit unordentlichen Daten, schwer planbarem Angebot und verstreuten Kaufwegen klarkommen. Jetzt, wo dieselben Bedingungen im ganzen Onlinehandel auftauchen, werden die Lösungen aus dem Secondhand-Bereich auch für alle anderen interessant.

Was der Handel von Secondhand lernen kann

Die Lehre daraus ist nicht einfach: „Startet ein eigenes Secondhand-Angebot.“ Es geht um die Fähigkeiten, die der Secondhand-Bereich sich zwangsläufig schon aufgebaut hat.

Händler*innen sollten ihre Produkte auch außerhalb der eigenen Website verständlich machen. Sie sollten Bilder als Produktinfo sehen, nicht als Deko. Sie sollten Daten so aufbereiten, dass Menschen und Maschinen sie verstehen. Und sie sollten die Suche danach ausrichten, was Leute wirklich wollen, statt sich nur auf feste Kategorien und Keywords zu verlassen.

Bei faircado sehen wir diese Veränderungen besonders deutlich, weil wir genau in diesem Umfeld arbeiten. Wir bringen mehr als 150 Millionen Secondhand-Artikel von über 60 Partnern zusammen. Mit Bildabgleich, persönlichen Empfehlungen und Suche über KI-Agenten machen wir das verstreute Angebot leichter durchsuchbar.

Über die Autorin

Evoléna de Wilde d’Estmael ist Mitgründerin und CEO von faircado. Die Plattform bringt Millionen Secondhand-Anzeigen von europäischen Marktplätzen an einem Ort zusammen. Evoléna schreibt über Secondhand, das Kaufverhalten der Gen Z und die Zukunft des Onlinehandels. Dieser Text basiert auf einer Idee, die Evi vor Kurzem auf LinkedIn geteilt hat.

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Für einen Computer sieht dasselbe Produkt ganz anders aus

Nehmen wir drei Leute, die dasselbe Paar Sneaker verkaufen.

Eine Person gibt den genauen Modellnamen an. Die zweite nennt sie „weiße Nike Sneaker“. Die dritte lädt ein paar Fotos hoch, schreibt kaum etwas dazu und nennt sie einfach „Schuhe“.

Ein Mensch sieht sofort, dass es um ähnliche oder sogar identische Produkte geht. Ein klassischer Onlineshop erkennt diesen Zusammenhang nicht unbedingt.

Das ist ein grundlegender Unterschied zwischen Secondhand und klassischem Handel. Im normalen Katalog weiß der Shop schon, was ein Produkt ist, bevor es online geht. Bei Secondhand muss das System oft erst herausfinden, worum es sich überhaupt handelt.

Marke, Modell, Farbe, Material, Kategorie oder Zustand stehen vielleicht irgendwo im Freitext, sind nur auf dem Foto zu sehen oder fehlen ganz. Und dasselbe Produkt wird auf verschiedenen Plattformen oder von verschiedenen Verkäufer*innen ganz unterschiedlich beschrieben.

Das Problem fängt also schon vor der Suche an. Bevor ein System das richtige Produkt anzeigen kann, muss es Produkte verstehen, die nie einheitlich erfasst wurden.

Anzeigen zu bündeln, reicht nicht

Die naheliegende Lösung für verstreutes Angebot ist, es zu bündeln: Produkte von mehreren Plattformen an einem Ort zusammenbringen, damit niemand mehr jede einzeln durchsuchen muss.

Das löst einen Teil des Problems. Es kann aber auch einfach einen noch größeren Berg unordentlicher Daten erzeugen.

Wenn zehn Plattformen ihre Produkte unterschiedlich beschreiben, entsteht durch das Zusammenlegen nicht automatisch ein einheitlicher Katalog. Erst muss klar sein, was die einzelnen Anzeigen eigentlich bedeuten. Die eigentliche Arbeit beginnt nach dem Bündeln:

sammeln → vereinheitlichen → ergänzen → abgleichen → sortieren

Beschreibungen müssen vereinheitlicht werden. Fehlende Angaben müssen, wo es geht, erschlossen werden. Fotos müssen Produktinfos liefern. Ähnliche Produkte müssen erkannt werden, auch wenn ihre Titel fast nichts gemeinsam haben. Und all das passiert, während sich das Angebot ständig weiter verändert.

Deshalb ist die Suche im Secondhand-Bereich für uns weniger eine Suchfrage als eine Frage des Produktverständnisses.

So sieht das bei faircado aus

Bei faircado bringen wir mehr als 150 Millionen Secondhand-Artikel von über 60 Partnern zusammen.

Als Secondhand-Suchmaschine wissen wir, wie wertvoll ein großes Angebot ist. Wir wissen aber auch: Mehr Angebot hilft nur, wenn man sich darin zurechtfindet und wir das richtige Teil zur richtigen Zeit zeigen.

Bildabgleich, persönliche Empfehlungen und eine Ähnlichkeitssuche für ausverkaufte Teile sind nur einige unserer Lösungen. Die Oberfläche kann sich ändern. Sie funktioniert aber nur, wenn die Produkte dahinter erst einmal verständlich gemacht wurden.

Die Verfügbarkeit macht es noch schwerer

Dazu kommt das Angebot selbst.

Hinter einer Produktseite im klassischen Shop stehen oft Hunderte Stück. Hinter einer Secondhand-Anzeige steht meistens genau ein Teil. Ist es verkauft, ist die Anzeige weg.

Die Suche läuft also auf einem Angebot, das sich ständig ändert. Es reicht nicht, einmal einen festen Katalog zu erfassen und gut zu sortieren. Das System muss laufend neue Teile verstehen, verkaufte entfernen und Alternativen finden, wenn der beste Treffer weg ist.

Einzelstücke, lückenhafte Daten und ständig wechselnde Verfügbarkeit: Diese Kombination macht Secondhand deutlich schwieriger, als einfach eine weitere Produktkategorie in einen bestehenden Shop einzubauen.

Secondhand ist nicht einfach eine weitere Kategorie

Genau das unterschätzen Händler*innen leicht, wenn sie ins Secondhand-Geschäft einsteigen.

Gebrauchte Ware hinzuzufügen, ist nicht dasselbe wie Beauty, Elektronik oder eine andere neue Kategorie in den Shop aufzunehmen. Diese Kategorien kommen meist ins System, wenn jemand den Katalog schon angelegt hat.

Bei Secondhand muss das System dieses Verständnis selbst herstellen. Und je mehr Händler*innen eigene Secondhand-Angebote aufbauen, desto wichtiger wird dieser Unterschied. Es geht nicht nur darum, gebrauchte Ware in die bestehende Technik zu bekommen. Es geht darum, Technik zu bauen, die mit Produkten klarkommt, die nie dafür gemacht waren, sauber hineinzupassen.

Genau deshalb ist die Suche bei Secondhand so schwierig, und genau deshalb ist es so spannend, sie zu lösen.

Über die Autorin

Evoléna de Wilde d’Estmael ist Mitgründerin und CEO von faircado. Die Plattform bringt Millionen Secondhand-Anzeigen von europäischen Marktplätzen an einem Ort zusammen. Evoléna schreibt über Secondhand, das Kaufverhalten der Gen Z und die Zukunft des Onlinehandels. Dieser Text baut auf Gedanken auf, die Evi regelmäßig auf LinkedIn teilt: Damit Secondhand zur ersten Wahl wird, reicht es nicht, Angebot zu bündeln. Es braucht Technik, die verstreute Secondhand-Ware vereinheitlicht, ergänzt und versteht.

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