Agentic Commerce: Wer die Infrastruktur kontrolliert, gewinnt ...

Der Kaufprozess im B2B hat eine neue erste Instanz - und die ist nicht menschlich.

In den ersten zwei Februarwochen 2026 wurden drei Infrastrukturschichten für Agentic Commerce gleichzeitig aktiviert: OpenAI startete Werbung in ChatGPT mit Omnicom, WPP und Dentsu als Pilotpartnern. Google veröffentlichte das WebMCP-Protokoll am 10. Februar. Cloudflare folgte zwei Tage später mit Markdown for Agents. Das ist kein Zufall - das ist der koordinierte Aufbau einer Schicht, die zwischen Käufer und Anbieter tritt, bevor ein Mensch die erste Suchanfrage stellt.

"This marks the end of channel-based marketing as we know it," schreibt Emily Weiss, Senior Principal Researcher bei Gartner, in der Gartner Newsroom-Analyse vom 15. Januar 2026. Jeder Abschnitt dieses Reports zeigt, warum sie recht hat - und welche konkreten Konsequenzen das für B2B-Entscheider in der DACH-Region hat.

KI-Agenten als neue Einkäufer: Der Markt nimmt Fahrt auf

Der Agentic-AI-Markt wächst von $8,5 Mrd. (2026) auf $35 Mrd. bis 2030 - laut Deloitte TMT Predictions 2026. Salesforce AgentForce steht bei $540M ARR. Intercom hat nach seinem AI-first-Pivot die $200M ARR-Marke überschritten. Goldman Sachs kündigte am 6. Februar 2026 eine Partnerschaft mit Anthropic an, um KI-Agenten für Buchhaltung und Client Onboarding einzusetzen - der Goldman-CIO bezeichnete sie als "digital co-workers for process-intensive professions".

Gartner prognostiziert, dass 60% der Marken bis 2028 Agentic AI für 1:1-Interaktionen einsetzen werden. Gleichzeitig warnt dieselbe Studie: Über 40% der Agentic-AI-Projekte werden bis Ende 2027 abgebrochen. Der Markt wächst schnell - aber nicht alle Implementierungen überleben den Praxistest.

Was das für B2B-Anbieter bedeutet, zeigt ein Test von Seer Interactive: Ein KI-Agent navigierte auf einer gut strukturierten Website eine Aufgabe in 2:09 Minuten - auf einer vergleichbaren Konkurrenzseite benötigte er 4:11 Minuten. In 18 Aufgaben über 8 Kategorien wählte der Agent konsistent denselben Anbieter zuerst - wegen konsistenter Produkt-IDs und maschinenlesbarer Daten. "Humans sometimes tolerate friction. Agents can't."

Wer gewinnt: Technisch vorbereitete B2B-Anbieter mit konsistenten Produkt-IDs, strukturierten Daten und agent-ready APIs. Anthropic (Goldman-Partnerschaft validiert Enterprise-Deployment). Salesforce und Intercom als frühe Integratoren.

Wer verliert: B2B-Anbieter, die ausschließlich auf menschenzentrierte SEO-Funnels setzen. SaaS-Unternehmen, die zur "headless API-Infrastruktur" werden, während Drittanbieter-Agenten die Kundenbeziehung übernehmen.

Mehr zu den technischen Anforderungen: Das Agentic Web - Neue Zielgruppe für Marketing und Website für KI-Suchen optimieren - SEO und GEO.

GEO und SEO: Zwei getrennte Disziplinen

AI Overviews triggern inzwischen bei rund 50% aller Google-Anfragen - ein Wachstum von 58% gegenüber dem Vorjahr, laut BrightEdge-Analyse via Search Engine Journal (Feb 2025–Feb 2026). Bei B2B-Technologie-Anfragen liegt der Wert bei 82% (vorher: 36%). Im Bildungsbereich bei 83%, im Gesundheitsbereich bei 88%.

Quellen: BrightEdge via Search Engine Journal, Position Digital

Nur 17% der in AI Overviews zitierten Quellen ranken organisch in den Top 10. Das durchschnittliche AI Overview übersteigt 1.200 Pixel Höhe bei einem 900-Pixel-Viewport - das erste organische Ergebnis liegt damit unterhalb des sichtbaren Bereichs, wenn ein AIO erscheint. Wer ausschließlich für Google-Rankings optimiert, ist im Kanal unsichtbar, der heute den oberen SERP dominiert.

BrightEdge formuliert es präzise: "Ranking number one organically does not automatically get you cited in the AIO. And not ranking on page one does not mean you are excluded from AIO citations either."

Eine Studie von SE Ranking (2,3 Mio. Seiten, Dez 2025) zeigt die stärksten Prädiktoren für AI-Mode-Zitierungen: Domain-Traffic (SHAP-Wert 0,63), Author Schema (3× höhere Zitierrate) und Inhalte, die innerhalb der letzten 60 Tage aktualisiert wurden (1,9× höhere Zitierrate). FAQ-Schema-Markup hat keinen messbaren Effekt - FAQ-Inhaltsblöcke ohne Schema hingegen erzielen +44% mehr KI-Zitierungen.

Wer gewinnt: B2B-Anbieter mit Author Schema, regelmäßig aktualisierten Inhalten, hohem Domain-Traffic und strukturierten FAQ-Inhaltsblöcken. Perplexity (starke Zitierrate, relevanter Referral-Traffic).

Wer verliert: Publisher, die auf organischen Google-Traffic angewiesen sind - HubSpot verzeichnet −70–80% organischen Traffic, Forbes −50%. Anbieter, die FAQ-Schema als GEO-Taktik einsetzen, ohne den Inhaltsblock selbst zu optimieren.

Weiterführend: Content für KI-Suchmaschinen optimieren - 9 Schritte und SEO vs. GEO - Suchmaschinen- und KI-Optimierung.

Das Dark-Search-Problem: Falsche Zahlen führen zu falschen Budgets

Eine der folgenreichsten Erkenntnisse dieses Berichtszeitraums kommt aus einem Webinar von Malte Landwehr (CPO/CMO Peac AI) bei checkdomain.de am 26. Februar 2026: Eine Agentur verzeichnete in HubSpot 0% ChatGPT-Leads. Eine direkte Kundenbefragung ergab: 21% der tatsächlichen Leads kamen über ChatGPT.

Dieses "Dark Search"-Phänomen entsteht, weil ChatGPT eine Zero-Click-Rate von ~99% aufweist - Nutzer gelangen nicht über einen trackbaren Klick auf die Website, sondern direkt durch die KI-Antwort zur Kaufentscheidung. Google AI Mode liegt bei ~95% Zero-Click. Standard-Analytics-Systeme erfassen diese Kontakte nicht.

Die Unterinvestition in LLM-Kanäle ist damit keine strategische Entscheidung - sie ist ein Messfehler. Wer Budgets auf Basis von Standard-Attribution-Daten verteilt, unterschätzt den ROI von GEO-Maßnahmen systematisch.

Weitere Daten aus einer Blinq-Analyse (~70.000 LLM-Antworten, t3n.de): Corporate-Websites machen 51,5% der zitierten Quellen aus. Reddit folgt mit 15,3%, YouTube mit 14,3%, LinkedIn mit 6,1%. "ChatGPT und Co. verändern Sichtbarkeit grundlegend. Unternehmen müssen umdenken. Wer relevant bleiben will, muss dort stattfinden, wo KI ihre Informationen bezieht," so Julian Gottke, Founder Blinq.

Wer gewinnt: Unternehmen, die direkte Kundenbefragungen und LLM-spezifische Tracking-Tools einsetzen, um Attribution-Lücken zu schließen. Agenturen mit GEO-Kompetenz, die Budgetentscheidungen auf korrekter Datenbasis treffen.

Wer verliert: Unternehmen, die ausschließlich auf Last-Click-Attribution setzen. Traditionelle SEA-Agenturen ohne LLM-Tracking-Kompetenz.

Weiterführend: Sichtbar in ChatGPT, Perplexity und Claude und Google KI-Übersicht - Chancen trotz Zero-Click.

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Plattformspezifische Zitierlogik: Eine Strategie reicht nicht

Eine SEMAI-Studie (webanditnews.com, Feb 2026, 25.540 URLs, 60 Tage) zeigt: Nur 11% der Domains werden von ChatGPT und Perplexity gemeinsam zitiert. Bei spezifischen Anfragen liegt die Überschneidung unter 1%. Jede Plattform folgt einer eigenen Zitierlogik - wer nur für eine optimiert, ist für einen Großteil der Buying-Committee-Mitglieder strukturell unsichtbar.

Quellen: SEMAI via webanditnews.com, almcorp.com

"Every platform has a different citation model. Brands that treat AI visibility as a single channel are structurally invisible to a significant portion of their buyers," so Raghunath Vijayaraghavan, CEO SEMAI.

Wer gewinnt: Unternehmen mit plattformspezifischen Content-Strategien. Forbes (einzige Marke, die in allen 11 untersuchten Branchen zitiert wird). Harvard Business Review (Claudes bevorzugte Quelle). PR Newswire und Business Wire (5× Wachstum bei Pressemitteilungs-Zitierungen). Microsoft Copilot (25× Wachstum in 2025, 100M MAU).

Wer verliert: Marken mit Single-Platform-Optimierung. Perplexity verlor im SaaS-Segment Marktanteil von 14,9% auf 7,3%. Traditionelle SEO-Agenturen ohne plattformspezifische GEO-Kompetenz.

Weiterführend: Sichtbar in ChatGPT, Perplexity und Claude, PR für KI-Modelle - Sichtbarkeit in LLMs und Digitale PR für B2B-Unternehmen.

Der GEO-Tool-Markt: Frühe Fragmentierung, kein Kategorieleader

Der Markt für LLM-Tracking- und GEO-Tools hat sich 2026 als eigenständige Softwarekategorie etabliert - mit über 20 identifizierten Anbietern und keinem klaren Marktführer. Agenturen testen im Schnitt 10–15 Plattformen vor einer Kaufentscheidung. Das ist das klassische Muster eines frühen Marktes vor der Konsolidierung.

Die Preisspanne reicht von kostenlosen Einstiegstiers (Hall, LLMrefs) über $29–$99/Monat im SMB-Segment (Otterly AI, LLM Tracker, Semrush AI-Modul) bis zu $295–$300/Monat im Mid-Market (AthenaHQ, Scrunch AI) und Enterprise-Custom-Pricing (Profound, Conductor, Meltwater GenAI Lens).

Einziger DACH-nativer Anbieter mit internationaler Präsenz: Peec AI (Berlin), €89/Monat Einstieg, €21M Series A, deckt ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews ab. Profound führt laut Community-Feedback beim Funktionsumfang (10+ Engines inklusive Grok, DeepSeek, Meta AI, Copilot). Semrush lancierte "Semrush One" mit bis zu 200 Custom Prompts/Tag - das Community-Feedback zum LLM-Modul ist allerdings kritisch.

Eine neue Funktionskategorie entsteht: aktive LLM-Beeinflussung. ALLMO.ai bietet "URL Warm-up", Aiso generiert automatisch llms.txt-Dateien. Ob diese Ansätze nachhaltig wirken, ist noch nicht belegt.

Wer gewinnt: Profound (stärkster Funktionsumfang), Peec AI (DACH-Marktkenntnis, Series-A-Finanzierung), Meltwater (Enterprise-Integration), unabhängige Analysten, die Orientierung in einem fragmentierten Markt bieten.

Wer verliert: Traditionelle Media-Monitoring-Anbieter ohne LLM-Tracking. SEO-Plattformen, die GEO-Module zu spät integrieren.

Weiterführend: PR-Tool zur Analyse von LLM-Modellaussagen und SEO-Audits 2026 - KI-Sichtbarkeit in fünf Branchen.

Agentic Commerce in Deutschland: Infrastruktur vor Strategie

63% der deutschen Verbraucher nennen ChatGPT als hilfreichstes KI-Tool für die Produktsuche - gegenüber 43% für Google Gemini global (Consumer Survey Insights Q4 2025, n=6.800+, 7 Märkte, meedia.de). 67% der deutschen Konsumenten haben bereits Marke oder Händler gewechselt. 49% sind bereit, einen KI-Assistenten unter selbst definierten Regeln eigenständig einkaufen zu lassen.

Visa hat in den USA bereits Hunderte von Transaktionen über KI-Agenten abgewickelt. Der Deutschland/Europa-Rollout ist für 2026 geplant. "Das ist das erste Mal in der Geschichte, dass Maschinen für Menschen einkaufen. Der Kernpunkt ist Vertrauen," so Tobias Czekalla, Visa-Deutschlandchef, horizont.net.

Die strukturelle Verschiebung: Der Webshop wird zum Datenendpunkt, nicht zur Conversion-Oberfläche. "Onlineshops geraten dadurch in die Rolle von Regalflächen," beschreibt Ralf Deckers vom IFH Köln die Konsequenz. Experten projizieren, dass KI-Agenten innerhalb von 3–5 Jahren 20–30% des Online-Commerce abwickeln werden. Für B2B-Anbieter bedeutet das: Produktdatenqualität, maschinenlesbare Strukturen und konsistente Entitäten sind keine technischen Details mehr - sie sind Vertriebsvoraussetzungen.

Wer gewinnt: Visa (Zahlungsinfrastruktur für KI-Agenten), OpenAI/ChatGPT (63% DE-Präferenz bei Produktsuche), Shopify (Direct-Buy-Integration), Mittelständler mit starker Produktdatenqualität.

Wer verliert: Markenabhängige Händler (67% Wechselrate), Last-Click-Attribution-Anbieter, Agenturen ohne GEO-Kompetenz.

Weiterführend: KI verändert Commerce - So finden Kunden Sie, organische Kundengewinnung durch SEO und Content und automatisierte Kundengewinnung im B2B.

Das Verdict

Der B2B-Markt steht vor einer Infrastrukturverschiebung, nicht vor einem Trend. KI-Agenten übernehmen den Erstkontakt im Kaufprozess - bevor ein Mensch eine Suchanfrage stellt, bevor eine Anzeige ausgespielt wird, bevor ein Vertriebsmitarbeiter die erste E-Mail schreibt.

Die Daten sind eindeutig: KI-vermittelter Traffic konvertiert 23× besser als organischer Traffic. 21% der tatsächlichen Leads kommen über ChatGPT - und erscheinen in keinem Standard-Dashboard. AI Overviews triggern bei 82% aller B2B-Tech-Anfragen, aber nur 17% der zitierten Quellen ranken organisch in den Top 10.

Testbare Prognose: Bis Q4 2026 werden B2B-Anbieter mit Author Schema, regelmäßig aktualisierten Inhalten und plattformspezifischen GEO-Strategien eine messbar höhere Zitierrate in AI Overviews erzielen als Anbieter, die ausschließlich auf klassische SEO-Signale setzen - mit einem Conversion-Vorteil von mindestens 10× gegenüber rein organischem Traffic. Anbieter, die diesen Umbau bis Mitte 2026 nicht eingeleitet haben, werden den strukturellen Rückstand in einem konsolidierten Markt nicht mehr aufholen können.

GEO ist keine Ergänzung zu SEO - es ist eine strukturell getrennte Disziplin mit eigenen Signalen, eigenen Plattformlogiken und eigenem Messrahmen. Unternehmen, die das als technisches Problem behandeln (strukturierte Daten, Author Schema, maschinenlesbare Produktdaten, plattformspezifische Content-Signale), bauen in den nächsten 18 Monaten einen Vorteil auf, der schwer aufzuholen ist.

"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." - Emily Weiss, Senior Principal Researcher, Gartner Marketing Practice.

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