Das Agentic Web - Neue Zielgruppe für Marketing

Auf dieser Seite

• Der Paradigmenwechsel im Marketing-Funnel
• Von SEO zu Agentic Engine Optimization
• Technische Infrastruktur des Agentic Web
• Multi-Agent-Systeme: Wie autonome Teams Marketing-Workflows übernehmen
• Klassische Marketing-Automation
• Was das für die eigene Infrastruktur bedeutet
• Governance: Wer steuert die Agenten?
• Technische Agentic Readiness als Wettbewerbsvorteil
• Marktvolumen und Enterprise-Adoption
• Das Governance-Problem
• Strategische Implikationen für B2B-Marketing
• Demokratisierung vs. Konzentration
• Jetzt vorbereiten

KI-Agenten navigieren 2026 Websites wie Menschen - sie klicken, füllen Formulare aus und treffen Kaufentscheidungen, bevor Menschen überhaupt Optionen sehen. Kantar dokumentiert, dass bereits 24% der AI-Nutzer Shopping-Assistenten verwenden. Salesforce berichtet, dass jeder fünfte Cyber Week-Kauf 2025 AI-unterstützt war.

Das verändert die Grundannahme der digitalen Kommunikation: Maschinen sind zur zentralen Zielgruppe für Unternehmenskommunikation geworden.

Der Paradigmenwechsel im Marketing-Funnel

Das traditionelle Awareness-to-Purchase-Modell bricht zusammen. KI-Agenten übernehmen Bewertungs- und Überlegungsphasen, bevor Menschen Optionen sehen. Nutzer steigen erst in der Interest-Phase ein und werden möglicherweise erst Momente vor dem Kauf auf Marken aufmerksam.

Emily Weiss, Senior Principal Researcher bei Gartner, fasst die Konsequenz zusammen: "This marks the end of channel-based marketing as we know it. Marketers must prepare by putting strong data governance in place, tracking customer journey changes weekly, and integrating agentic systems into martech stacks."

Mary Kyriakidi, Global Thought Leader Brand bei Kantar, ergänzt: "Die stärksten Marken werden diejenigen sein, die die Geschichte prägen, die AI erzählt. Marken, die es versäumen, sich zu differenzieren, riskieren, in einem Meer der Gleichförmigkeit verloren zu gehen - wenn Sie nicht die Standard-Empfehlung sind, werden Sie wegoptimiert."

Für B2B-Unternehmen mit erklärungsbedürftigen Produkten ist das besonders folgenreich: Inhalte, die bisher auf menschliche Entscheider in der Recherchephase ausgerichtet waren, müssen jetzt auch für Agenten auffindbar und auswertbar sein. Wie KI Kaufentscheidungen grundlegend verändert und was das für die Auffindbarkeit bedeutet, zeigt sich bereits in sinkenden Suchvolumen bei klassischen Produktsuchen.

Von SEO zu Agentic Engine Optimization

Das World Economic Forum definiert den fundamentalen Shift: "Search Engine Optimization (SEO) ist nicht mehr das Spiel - es ist jetzt Agentic Engine Optimization (AEO)." Brands müssen zur Antwort werden, die AI-Agenten auswählen, statt hoch zu ranken.

Seer Interactive beschreibt drei Typen von Agenten-Queries mit unterschiedlichen Anforderungen: Low-funnel (Agent muss die Marke finden), Mid-funnel (Agent führt Deep Research durch - Query Fan-out), und DIFM/Do It For Me (Agent navigiert selbstständig und schließt den Kauf ab). Jede Ebene erfordert andere technische und inhaltliche Voraussetzungen.

Der entscheidende Unterschied zur klassischen SEO: Klassische Crawler lesen HTML-Code. Agentische Systeme interagieren mit dem visuellen Interface und treffen autonome Entscheidungen basierend auf Inhaltsqualität und Vertrauenssignalen. Seer Interactive bringt es auf den Punkt: "Humans sometimes tolerate friction. Agents can't."

Technische Infrastruktur des Agentic Web

Innerhalb weniger Wochen Anfang 2026 wurden zwei relevante Protokolle angekündigt: Google WebMCP (10. Februar) ermöglicht Agenten den direkten Zugriff auf Web-Inhalte über standardisierte Schnittstellen. Cloudflare Markdown for Agents (12. Februar) liefert Webinhalte in maschinenlesbarem Markdown-Format direkt an Agenten aus.

Bereits aktiv sind das Google Universal Commerce Protocol (UCP) - ein surface-agnostischer Standard für die Verbindung von AI-Agenten mit Händlern und Zahlungssystemen, auffindbar via /.well-known/ucp - sowie das Google A2A Protocol mit fast 2.000 gelisteten Agenten, gebaut von Teams wie Accenture und PricewaterhouseCoopers.

Google Agentspace verzeichnet über 150 Enterprise-Partner. OpenAI und Stripe haben das Agentic Commerce Protocol (ACP) angekündigt, mit Wix als offiziellem Signatory und Lead-Partner für PayPals Agentic Commerce Services auf Plattformen wie Perplexity.

Parallel legen Zahlungsanbieter die transaktionale Grundlage: Visa (Intelligent Commerce), Mastercard (Agent Pay) und PayPal (Agent Toolkit) entwickeln Infrastruktur, die es Agenten erlaubt, Zahlungen im Hintergrund abzuwickeln - ohne menschliche Bestätigung im Einzelfall. Shop-Systeme wie Shopify und SAP Commerce bereiten ihre Plattformen vor, indem sie Produktinformationen, Warenkörbe und Checkout über das Model Context Protocol (MCP) für Agenten zugänglich machen.

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Multi-Agent-Systeme: Wie autonome Teams Marketing-Workflows übernehmen

Einzelne KI-Agenten sind erst der Anfang. Die nächste Stufe sind Multi-Agent-Systeme - Netzwerke aus spezialisierten Agenten, die arbeitsteilig komplexe Aufgaben erledigen, die für einen einzelnen Agenten zu umfangreich wären.

Virtual Identity hat im Leaders Lab gemeinsam mit Leaders of AI und EY ein solches System in echten Social-Media-Workflows getestet. Das Setup erinnert an eine klassische Marketingorganisation - nur digital skaliert: Ein Manager-Agent koordiniert spezialisierte Unteragenten für LinkedIn, Facebook, News-Monitoring und Podcast-Automation. Jeder Agent bringt eigene Toolzugriffe und Domänenwissen mit. Im Netzwerk prüfen, inspirieren und synchronisieren sie sich gegenseitig.

Das Prinzip dahinter: Einheitliche Frameworks und präzise Rollenbeschreibungen halten Kosten und Iterationsanzahl in Zaum. Der Mensch bleibt dort beteiligt, wo es sinnvoll ist - die KI übernimmt, wo sie schneller und präziser ist.

Für B2B-Marketing bedeutet das eine konkrete Verschiebung der Arbeitsteilung. Contentmanager.de beschreibt das Muster: Ein Content-Agent erstellt und testet Texte, ein Ad-Agent justiert Budgets und Zielgruppen, ein Analyse-Agent interpretiert Ergebnisse und stößt neue Strategien an. Das Ergebnis ist ein dynamisches, selbststeuerndes System - mit deutlich weniger manueller Eingabe als klassische Marketing-Automation.

Der strukturelle Unterschied ist entscheidend: Klassische Automatisierung führt aus. Multi-Agent-Systeme operationalisieren Ziele selbstständig. Ein Agent, der das Kampagnenziel "Steigere die Conversion Rate um 10 Prozent" erhält, analysiert eigenständig Daten, leitet Hypothesen ab und setzt Maßnahmen um - ohne dass ein Mensch jeden Schritt freigibt.

Was das für die eigene Infrastruktur bedeutet

Multi-Agent-Systeme, die im Auftrag von Kunden oder Einkäufern agieren, stellen an Unternehmenswebsites andere Anforderungen als menschliche Besucher. Malte Polzin, ehemaliger CMO und CEO mehrerer Schweizer E-Commerce-Unternehmen, benennt die Konsequenz direkt: "In einer Welt, in der KI-Agenten Produkte auswählen, spielt das Design eines Webshops keine Rolle mehr. Entscheidend ist die Qualität der Daten, die Händler bereitstellen."

Konkret heißt das: Produktinformationen, Preise, Verfügbarkeiten und Lieferzeiten müssen maschinenlesbar und in Echtzeit abrufbar sein - über standardisierte APIs, nicht über visuelle Interfaces. Wer KI-Agenten aus seinem Shop ausschließt, schließt damit auch die Kunden aus, die diese Agenten beauftragen.

Web-Crossing beschreibt den Übergang als hybriden Zustand: Die klassische Nutzererfahrung bleibt erhalten, während im Hintergrund KI-Agenten über standardisierte Protokolle kommunizieren und Aufgaben übernehmen. Eine "AI-ready Website" ist dabei der Zwischenschritt - technisch so optimiert, dass Inhalte maschinenlesbar sind (semantisches Markup, strukturierte Daten, konsistente APIs) und gleichzeitig Menschen bedienen.

Für B2B-Anbieter mit erklärungsbedürftigen Produkten gilt dasselbe Prinzip: Wer Produktspezifikationen, Preismodelle und Leistungsmerkmale nur in Fließtext oder PDFs versteckt, ist für einen Agenten, der im Auftrag eines Einkäufers recherchiert, faktisch unsichtbar. Die Grundlagen der KI-Suchmaschinenoptimierung - klare Struktur, eindeutige Aussagen, maschinenverständliche Semantik - sind damit auch die Grundlage für Multi-Agent-Readiness.

Governance: Wer steuert die Agenten?

Multi-Agent-Systeme werfen eine Frage auf, die in der Praxis oft unterschätzt wird: Wenn mehrere Agenten autonom handeln und sich gegenseitig beauftragen, ist schwer nachvollziehbar, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde. Das Transparenzproblem potenziert sich mit jeder zusätzlichen Agenten-Ebene.

Gartner prognostiziert, dass über 40% aller Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden - nicht wegen technischer Mängel, sondern weil Governance-Strukturen fehlen. Für Unternehmen, die Multi-Agent-Systeme einsetzen oder deren Infrastruktur für solche Systeme zugänglich machen wollen, folgt daraus: Klare Rollendefinitionen, dokumentierte Entscheidungspfade und definierte Eskalationspunkte sind keine optionalen Extras, sondern Voraussetzung für den Betrieb.

Technische Agentic Readiness als Wettbewerbsvorteil

Die Seer-Testdaten zeigen das Ausmaß des Vorteils konkret: In 18 Tasks über 8 Produktkategorien navigierte ein Agent in jeder nicht-markenbezogenen Suche zuerst zur selben Retailer-Website - unabhängig von der Kategorie. Selbst wenn ein Konkurrent als bevorzugter Retailer genannt wurde, öffnete der Agent zuerst seine präferierte Site. Der Grund: konsistente Produkt-IDs, vorhersehbare URL-Strukturen, maschinenlesbare Daten.

Das Zeitmessungs-Ergebnis macht den Effekt greifbar: Auf einer gut strukturierten Site schließt ein Agent eine Aufgabe in 2:09 Minuten ab. Auf einer schlecht strukturierten Konkurrenz-Site dauert dieselbe Aufgabe 4:11 Minuten. Agenten, die im Auftrag von Kunden recherchieren, werden die schnellere Route bevorzugen.

Das ist eine direkte Parallele zu den frühen SEO-Jahren: Wer die technischen Anforderungen früher erfüllt, gewinnt Sichtbarkeit, bevor der Markt die Regeln kennt. Die Grundlagen der KI-Suchmaschinenoptimierung bilden dabei die inhaltliche Basis - technische Agentic Readiness ergänzt sie auf der Infrastrukturebene.

Marktvolumen und Enterprise-Adoption

Deloitte prognostiziert den globalen Agentic AI-Markt auf 8,5 Milliarden Dollar 2026 und 35 Milliarden bis 2030. McKinsey schätzt Agentic Commerce auf 1 Billion Dollar US-B2C-Umsatz bis 2030.

Die Adoption in Unternehmen ist bereits messbar: Salesforce erzielt $540 Mio. ARR aus AgentForce. Intercom erreichte $200+ Mio. ARR nach einem AI-first Produktpivot. Goldman Sachs schätzt den globalen Software-Markt auf $780 Mrd. bis 2030 - mit dem Großteil des inkrementellen Wachstums aus agentic und AI-nativen Schichten.

Gartner prognostiziert, dass 60% der Marken bis 2028 Agentic AI für One-to-One-Interaktionen einsetzen werden. Gleichzeitig zeigt Digiday: 54% der Unternehmen nutzen noch keine Agentic AI, obwohl 86% AI allgemein adoptiert haben. Der Abstand zwischen Ankündigung und Umsetzung ist groß. Laut PwC AI Agent Survey nutzen oder implementieren bereits über 70% der Unternehmen KI-Agenten - das Investment steigt gleichzeitig signifikant.

Das Governance-Problem

Gartner prognostiziert, dass über 40% aller Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden - nicht wegen technischer Mängel, sondern weil Kosten steigen, Risiken sichtbar werden und Business Cases sich nicht festigen. Das ist das strukturelle Gegengewicht zur 60%-Adoptionsprognose.

Parallel dazu entsteht eine neue Sichtbarkeitsebene: Im Februar 2026 rollte OpenAI Werbung in ChatGPT aus, mit Omnicom, WPP und Dentsu als ersten Brands im Pilot-Programm. Damit gibt es erstmals bezahlte Sichtbarkeit innerhalb von KI-Agenten - parallel zur organischen Agentic-Visibility. Demis Hassabis, CEO Google DeepMind, positionierte sich in Davos dagegen: Google habe "no plans" für Werbung in Gemini - Advertising in AI-Assistants sei ein "trust risk."

Vertrauen ist die kritische Variable. Gartner zeigt: 78% der Konsumenten halten explizite Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten für "sehr wichtig" oder "den wichtigsten Faktor" für Vertrauen (Consumer Community Survey, n=335, Oktober–November 2025). Für B2B-Marken folgt daraus: Wer wissen will, wie die eigene Marke in KI-Systemen wahrgenommen wird, braucht eine PR-Strategie für KI-Modelle.

Strategische Implikationen für B2B-Marketing

Content muss maschinenverständlich werden. Nicht nur maschinenlesbar - das war SEO - sondern maschinenverständlich im Sinne semantischer Bedeutung. Klare Strukturen, eindeutige Aussagen, konsistente Terminologie. Ein Google Cloud AI-Verantwortlicher brachte es auf den Punkt: "Don't start with UI. Agents are your new customers."

Formulare und Interaktionen werden maschinengenutzt. Wenn ein KI-Agent im Auftrag eines Kunden eine Anfrage stellt, muss das Kontaktformular auch ohne visuelle Hinweise funktionieren. Unvollständige oder widersprüchliche Informationen werden von Agenten herausgefiltert, bevor ein Mensch überhaupt involviert ist.

Das "Headless SaaS"-Risiko ist real. Cathay Capital benennt es präzise: Unternehmen, die ihre Produkte nicht in agentic Interfaces integrieren, werden zu unsichtbarer API-Infrastruktur - während ein Drittanbieter die Kundenbeziehung über den Agentic Layer übernimmt. Für B2B-Anbieter mit erklärungsbedürftigen Produkten bedeutet das: Wer nicht im Agentic Layer sichtbar ist, verliert den Erstkontakt und damit den Einstieg in den Kaufprozess. Wer Content-Kanäle wie Affiliate-Marketing mit KI skaliert, schafft zusätzliche Einstiegspunkte in diesen Agentic Layer.

Demokratisierung vs. Konzentration

Agentic AI wirkt in zwei Richtungen gleichzeitig. Einerseits ermöglicht sie mittelständischen Marken globale Konkurrenzfähigkeit durch automatisierte Lokalisierung und Skalierung - ein struktureller Gleichmacher. Andererseits warnt BCG, dass Händler ohne aktive Positionierung zu "Hintergrund-Utilities in agent-kontrollierten Marktplätzen" werden könnten.

Jane Ostler, Chief Insights Officer bei Kantar, beschreibt die Richtung: "2026 wird die Entstehung von AI-Agenten im großen Maßstab sehen. Als Verbraucher werden wir unsere eigenen Agenten briefen und unsere Absicht für Mascara oder einen Entertainment-Service ausdrücken. Und diese Agenten werden autonomer, da Kryptowährungen eingebaut werden."

Jetzt vorbereiten

Die Frage ist nicht, ob KI-Agenten Ihre Website besuchen werden, sondern ob sie dort finden, was sie brauchen. Seer Interactive fasst es zusammen: "It's not enough to be seen. You must also be believed and be chosen."

Websites, die heute für Menschen klar, strukturiert und vertrauenswürdig sind, funktionieren morgen auch für KI-Agenten. Der Übergang ist keine Revolution - er ist die logische Fortsetzung guter digitaler Kommunikation. Wer die eigene Website optimieren will, legt damit gleichzeitig das Fundament für das Agentic Web. Die organische Kundengewinnung durch SEO-optimierte Fachinhalte funktioniert auch für AI-Agenten, die nach Expertise und Vertrauenswürdigkeit bewerten.