Warum nach dem Kauf einer Waschmaschine weitere Waschmaschinen empfohlen werden, wie die Rückkopplung entsteht und welche Signale ein Profil bräuchte, damit es trägt.
Von der Piqit-Redaktion
Veröffentlicht am 12. August 2026 · Aktualisiert am 14. August 2026
Wer einmal eine Waschmaschine gekauft hat, bekommt wochenlang Waschmaschinen empfohlen. Wer einmal ein Geschenk für jemand anderen gesucht hat, bekommt monatelang Vorschläge für einen Geschmack, der nie der eigene war.
Empfehlungen sind der älteste KI-Baustein im Handel und der am schlechtesten gealterte. Dieser Beitrag beschreibt, was solche Systeme messen, warum daraus eine Rückkopplung wird und welche Signale fehlen, damit aus Ähnlichkeit so etwas wie Geschmack wird.
Zwei Verfahren dominieren, und beide sind älter als der aktuelle KI-Zyklus.
Das inhaltsbasierte Verfahren vergleicht Produkte miteinander: gleiche Kategorie, ähnliche Attribute, ähnliche Beschreibung. Wer sich einen hellen Eichentisch angesehen hat, bekommt weitere helle Holztische.
Das kollaborative Verfahren vergleicht Menschen: Wer sich dieses Produkt angesehen hat, hat sich auch jenes angesehen. Es braucht keine Ahnung vom Produkt, nur genügend Verhalten.
Beide messen Nähe. Keines misst Absicht. Der Unterschied zwischen „gefällt mir“ und „versehentlich angeklickt“ existiert in den Daten dieser alten Lösungen nicht.
Daraus entsteht ein Kreislauf, der sich selbst bestätigt. Das System zeigt, was es für passend hält. Geklickt werden kann nur, was gezeigt wurde. Der Klick gilt als Bestätigung. Also wird mehr davon gezeigt.
Nach ein paar Runden misst ein solches System vor allem die eigene Ausspielung. Das erklärt, warum Empfehlungen mit der Zeit enger statt besser werden, obwohl mehr Daten da sind. Es ist keine Frage der Datenmenge, sondern der Herkunft: Die Daten sind nicht das Ergebnis freier Auswahl, sondern das Ergebnis dessen, was das System vorher angeboten hat.
Am Anfang gibt es dieses Problem nicht, weil es überhaupt keine Daten gibt. Ein neuer Besucher hat keine Historie, ein neu eingelistetes Produkt hat niemanden, der es angesehen hat.
Die übliche Notlösung sind Bestseller. Sie ist verständlich und trotzdem schwach: Bestseller sind der Durchschnitt vieler Menschen, also der Geschmack von niemandem. Wer neu ist, sieht damit ausgerechnet das, was am wenigsten über ihn aussagt.
Dann kommt der Fehler, den jeder kennt. Eine gekaufte Waschmaschine erzeugt weitere Waschmaschinen-Empfehlungen, obwohl der Bedarf gerade gedeckt wurde.
Der Grund ist, dass die meisten Signale kein Verfallsdatum haben. Bei Musik und Serien ist das richtig so: Wer Jazz hört, hört morgen wieder Jazz. Bei größeren Anschaffungen ist es falsch. Interesse an einer Kategorie ist dort ein Ereignis mit kurzer Halbwertszeit, kein dauerhafter Wesenszug.
Ein brauchbares Profil müsste also unterscheiden, was bleibt und was vergeht. Eine Vorliebe für schlichte Formen bleibt. Der Bedarf an einem Trockner ist mit dem Kauf beendet. Beides landet in den meisten Systemen im selben Topf.
Fast alle Systeme sammeln Zustimmung: Klicks, Käufe, Merklisten. Ablehnung sammeln sie kaum, obwohl sie viel schärfer ist.
„Kein Chrom“, „keine Rüschen“, „nichts mit Muster“ schließt in einem Satz mehr aus, als zehn Klicks je einschließen könnten. Solche Sätze sind selten und darum wertvoll. Sie werden nur nicht erfasst, weil ein Klick bequem zu zählen ist und ein Satz nicht.
Im Chat ändert sich das, denn dort sagen Menschen ohnehin, was sie nicht wollen. Das ist der Punkt, an dem ein Gespräch dem Klickverhalten überlegen ist: nicht wegen der Technik dahinter, sondern weil das Format Ablehnung überhaupt zulässt.
Dieselbe Person sucht heute einen Schreibtisch fürs Büro, morgen eine Lampe fürs Kinderzimmer und übermorgen ein Hochzeitsgeschenk. Ein Profil, das daraus einen Durchschnitt bildet, trifft in allen drei Fällen daneben.
Daraus folgt eine klare Rangfolge: Die aktuelle Anfrage regiert. Ein Profil darf nur dort mitreden, wo es zur Anfrage passt, also bei Stilfragen, wenn nach Stil gefragt ist, und bei Materialvorlieben, wenn Material zur Wahl steht. Bei „Ersatzfilter für den Staubsauger“ hat es zu schweigen.
Diese Zurückhaltung fühlt sich nach weniger Personalisierung an. Sie ist der Unterschied zwischen einem System, das einen kennt, und einem, das einen ständig daran erinnert, dass es einen beobachtet.
Wir setzen an den drei Stellen an, die oben fehlen.
Das Profil wird nicht heimlich abgeleitet, sondern selbst geschrieben. Wer festhält, was ihm gefällt und was nicht, sagt in zwei Sätzen mehr, als sich aus Klicks je rekonstruieren ließe. Und er kann es jederzeit ändern, was bei einem abgeleiteten Profil naturgemäß nicht geht.
Ablehnung zählt eigenständig. Sie ist kein fehlendes Ja, sondern ein Nein.
Und Personalisierung greift nur ein, wenn sie zur Anfrage passt. Sie sortiert die Auswahl, sie ersetzt sie nicht, und sie kommentiert sich nicht selbst. Eine gute Empfehlung fällt nicht auf. Sie sieht einfach nach einem passenden Vorschlag aus.
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