Produktbilder im E-Commerce: Hinweis „KI-generiert" schadet laut Studie selbst echten Fotos

Die Herausforderung der Transparenz im Onlinehandel

Seit dem 2. August 2026 gelten mit dem EU AI Act neue Transparenzpflichten für KI-generierte oder manipulierte Inhalte. Während Unternehmen wie der Modehändler About You durch den Einsatz von KI-Fotostudios – etwa mit den Scayle Studios – enorme Effizienzgewinne bei der Produktion erzielen, stellt die Kennzeichnungspflicht die Branche vor eine psychologische Herausforderung. Die Kostenersparnis bei der Erstellung von Produktbildern ist signifikant, doch die rechtlich geforderte Transparenz könnte das Nutzererlebnis und die Kaufentscheidung negativ beeinflussen.

Das KI-Label-Paradoxon

Eine experimentelle Studie der Hochschule Hannover, die Anfang September erscheint, liefert nun erste Erkenntnisse zur Wahrnehmung dieser Kennzeichnungen. In einem Online-Experiment mit 163 Teilnehmenden wurde untersucht, wie sich KI-Labels auf die Einstellung zu Produkten wie Kaffee, Schokolade, Jacken oder Rucksäcken auswirken. Das überraschende Ergebnis: Nicht die KI-Erstellung an sich ist das Problem, sondern das Label selbst.

Die Untersuchung zeigte, dass KI-generierte Bilder isoliert betrachtet sogar eine leicht höhere Kaufabsicht auslösen können als konventionelle Fotos. Wurde jedoch ein „KI-generiert“-Icon hinzugefügt, sanken sowohl die Einstellung zum Produkt als auch die Kaufabsicht deutlich. Besonders kritisch: Dieser negative Effekt trat unabhängig davon auf, ob das Bild tatsächlich KI-generiert war oder von einem Menschen stammte. Ein echtes Foto verlor also allein durch die fälschliche Kennzeichnung an Überzeugungskraft.

Warum das Label den Kaufprozess stört

Die Forscher vermuten, dass die Kennzeichnung einen ungewollten Reflexionsprozess anstößt. Während Kunden Produktbilder normalerweise schnell und intuitiv erfassen, unterbricht der Hinweis auf die KI-Herkunft diesen Fluss. Es entsteht ein Zweifel an der Authentizität der Darstellung. Kunden stellen sich plötzlich die Frage, ob das gezeigte Produkt in der Realität tatsächlich dem Bild entspricht. Dieser Effekt ließ sich in der Studie weder durch das Alter noch durch die KI-Kompetenz der Teilnehmenden abmildern.

Strategien für den E-Commerce

Angesichts dieser Ergebnisse sollten Onlinehändler ihre Strategie zur Bildproduktion und Kennzeichnung überdenken. Ein hybrider Ansatz erscheint in der Praxis am sinnvollsten:

* **Referenzbilder erhalten:** Es empfiehlt sich, innerhalb einer Bilderserie mindestens eine reale Aufnahme als Hauptbild beizubehalten.

* **Kontextuelle Kennzeichnung:** Statt eines pauschalen Warnsignals könnten präzisere Hinweise wie „Hintergrund KI-generiert, Produktdarstellung unverändert“ helfen, das Vertrauen zu wahren.

* **Vertrauensbildende Maßnahmen:** Ergänzende Elemente wie 360-Grad-Ansichten, verifizierte Kundenfotos oder klare Rückgabebedingungen können Unsicherheiten kompensieren.

* **Systematische Tests:** Händler sollten A/B-Tests durchführen, die nicht nur die Conversion-Rate, sondern auch die langfristige Kundenzufriedenheit und Retourenquoten berücksichtigen.

Transparenz als Teil der User Experience

Das Beispiel der Werbekampagne von Guess aus dem Jahr 2025 verdeutlicht, dass eine unauffällige oder versteckte Kennzeichnung riskant ist. Ein prominenter Hinweis, der in der Öffentlichkeit als Täuschungsversuch wahrgenommen wird, kann zu einem Reputationsschaden führen. Die Kennzeichnung ist daher kein reines Compliance-Thema, sondern ein zentraler Bestandteil der User Experience.

Für den E-Commerce bedeutet dies, dass Transparenz nicht nur eine rechtliche Pflicht ist, sondern aktiv gestaltet werden muss. Händler müssen ihren Kunden erklären, in welchem Umfang KI eingesetzt wird, ohne dabei das Vertrauen in die visuelle Darstellung des Produkts zu untergraben. Die Herausforderung besteht darin, die Effizienzvorteile der Technologie zu nutzen, ohne die Kunden durch undifferenzierte Warnhinweise zu verunsichern.