Marketing für autonome KI-Agenten

Der altbewährte Marketingtrichter braucht eine neue Ausrichtung. Aber das liegt nicht etwa an aktuellen Trends im Verhalten der Verbraucher. Der Grund ist vielmehr ein grundlegender Wandel in der Art, wie Maschinen Informationen erfassen, verwerten und empfehlen.

KI-Agenten wie Operator von Open AI, Gemini von Google oder Rufus von Amazon gehen zunehmend dazu über, den gesamten Weg von der Suchanfrage bis zum Kauf zu begleiten.

Für das Marketing heißt das, dass wir damit anfangen müssen, mit den Maschinen umzugehen, als wären sie unsere Kunden.

Inhalt

1 KI-gestützte Suche: Von Platzierungen zu Schlussfolgerungen
2 Maschinenlesbare Inhalte für KI-Agenten
3 Narrative Autorität durch GEO
4 Zukunft:
5 Von Sichtbarkeit zu Zitierbarkeit: Die neue Disziplin heißt LLMO
6 Unsere Dienstleistungen und Tools:

KI-gestützte Suche: Von Platzierungen zu Schlussfolgerungen

Die Ära der agentenbasierten KI hat langsam begonnen. Autonome Software-Agenten suchen auf Basis Großer Sprachmodelle (LLMs) im Auftrag von Verbrauchern nach passenden Produkten, beurteilen diese und empfehlen sie.

Doch dabei gehen die KI-Agenten nicht so vor wie ein typischer menschlicher Verbraucher. Sie scrollen weder durch lange Listen noch lassen sie sich von bunten Werbeanzeigen verführen.

Stattdessen lesen, vergleichen und interpretieren sie Informationen, um anschließend daraus eine eigene Antwort zu formulieren. Und immer öfter treffen sie dabei auch Entscheidungen.

Schon jetzt beinhalten manchmal bis zu 86 Prozent der Suchanfragen bei Google generative Elemente. Die zunehmende Beliebtheit der KI-Suche könnte Experten zufolge das traditionelle Suchvolumen um ein Viertel reduzieren.

In diesem neuen Umfeld geht es evtl. nicht mehr darum, möglichst weit vorne in den Suchergebnissen zu stehen. Das Ziel ist vielmehr, dass unsere Marke in der KI-generierten Antwort vorkommt. Ein gutes Ranking kann hier aber unterstützen bei einigen generativen Engines.

LLMs schlagen nicht immer blaue Links/ Linksymbole vor, sondern liefern Schlussfolgerungen. Sucht ein Nutzer nach dem Smartphone mit der besten Kamera unter 300 Euro, gibt ihm das KI-Modell eine klare, konkret ausformulierte Antwort.

Diese setzt sich aus seinen Trainingsdaten und den Inhalten von anderen Webseiten, Produktbeschreibungen, Testberichten, Kundenbewertungen und vielen anderen Informationen zusammen.

In dieser Antwort kann auch unsere Marke genannt werden. Kann, muss aber nicht. Die Antwort selbst könnte inzwischen veraltet, ungenau oder sogar frei erfunden sein. Trotzdem vertraut der Verbraucher der KI-Empfehlung.

Mehr zu KI:

Ist KI gar keine Konkurrenz für die Suche per Google & Co.?

Maschinenlesbare Inhalte für KI-Agenten

Das Verbraucherverhalten verändern KI-Agenten bei einigen schon. Im Unterschied dazu steht ihre Interaktion mit Werbung noch ganz am Anfang. Trotzdem sind die ersten Erkenntnisse schon sehr aufschlussreich.

Im Rahmen einer neuen Studie der Fachhochschule Oberösterreich wurden KI-Agenten mit simulierten Aufgaben bei der Hotelbuchung getestet.

Dabei zeigte sich:

Textanzeigen mit relevanten Stichwörtern haben mehr Einfluss auf die Entscheidung als visuelle Anzeigen.

KI-Agenten bevorzugten klar strukturierte Inhalte wie Preislisten, Sternebewertungen oder Standortdaten.

Bannerwerbung floss kaum oder gar nicht in die Bewertungen ein, weil die meisten KI-Agenten noch nicht in der Lage sind, bildliche Elemente zuverlässig zu interpretieren. Semantische Klarheit und eine Ausrichtung auf den Kontext hingegen wirkten sich auf ihr Verhalten aus.

Die Studie ist zwar noch nicht abgeschlossen. Trotzdem lässt sich schon jetzt daraus ableiten, dass Maschinen die Inhalte bevorzugen, die sie analysieren können. Und das sind maschinenlesbare Inhalte aus Texten mit einer klaren Struktur.

Außerdem liegt die Vermutung nahe, dass LLMs in ihrer weiteren Entwicklung gezielt von Werbebannern weggeführt werden. Denn diese haben wenig Signalwirkung und lassen sich leicht manipulieren.

Stattdessen werden sie sich auf aussagekräftige, informative und vertrauenswürdige Inhalte konzentrieren.

Schließlich stehen solche Inhalte mit dem Sprachverständnis im Einklang. Und das Sprachverständnis ist die Kernkompetenz der LLMs.

Narrative Autorität durch GEO

Die neue Dynamik führt dazu, dass sich die traditionelle SEO verstärkt hin zu einer Zusatzdisziplin der generativen Suchmaschinenoptimierung (GEO) & (LLMO) verlagert. GEO bringt neue Strategien ins Spiel, die darauf abzielen, Content so aufzubereiten, zu strukturieren und zu verbreiten, dass die KI-Modelle ihn für ihre Antworten nutzen können.

GEO kümmert sich nicht um Keywords oder Backlinks. Das Ziel ist narrative Autorität.

An dieser Stelle schlägt die große Stunde des Content-Marketings.

Ob Fachartikel, Blogbeiträge, Anleitungen und Erklärungen, FAQs zu Produkten, Vergleiche oder Rezensionen:

Alle diese Inhalte sind nicht mehr nur Informationen für menschliche Leser, die Interesse wecken, aufklären und Vertrauen schaffen sollen. Es sind zugleich auch die Daten für das Training und die Schlussfolgerungen der KI-Agenten, die die Sichtbarkeit unserer Marke und die Entscheidungen der Verbraucher beeinflussen.

Besonders derzeit bei Suchanfragen Top of the Funnel

Mehr Infos:

Zukunft:

Das Zusammenspiel zwischen der KI-Suche und der agentenbasierten KI läutet einen grundlegenden Wandel im digitalen Marketing ein:

Es geht nicht mehr darum, Aufmerksamkeit zu gewinnen, sondern die Wahrnehmung zu gestalten. Das Ziel ist nicht, angeklickt, sondern ausgewählt zu werden.

Wie können wir diese Entscheidung beeinflussen? Indem wir zu einer Quelle werden, der die KI vertraut. Das gelingt, wenn wir authentische, einzigartige und hochwertige Inhalte mit Expertenwissen, menschlicher Note und einer klaren Struktur bereitstellen.

Dort, wo KI-Agenten die Bewertung vornehmen, ist Content-Marketing kein Instrument, um eine Marke aufzubauen. Es ist der Motor für ihre Performance.

Dafür auch wichtig:

Von Sichtbarkeit zu Zitierbarkeit: Die neue Disziplin heißt LLMO

In der Ära der KI-gestützten Antworten genügt es nicht mehr, Inhalte einfach zu veröffentlichen.

Sichtbar wird nur noch, wer zitierfähig ist in Form strukturierter, themenspezifischer Content-Chunks, die von generativen Sprachmodellen wie GPT-4, Claude oder Gemini als vertrauenswürdige Antwortbausteine herangezogen werden. Genau hier setzt LLMO an. (Large Language Model Optimization)

LLMO ergänzt die GEO-Strategie um technische und semantische Optimierungsmaßnahmen, mit denen Inhalte nicht nur gefunden, sondern auch in Antworten verwendet werden.

Statt auf klassische KPIs wie Ranking oder Klicks zu schauen, rücken neue Metriken in den Fokus:

Nennungen in AI-Antworten, Brand-Entity-Match oder KI-getriebener Referral-Traffic.

Wie LLMs wirklich arbeiten – und was das für deinen Content bedeutet

Moderne Sprachmodelle bewerten keine Webseiten als Ganzes. Sie zerlegen Inhalte in sogenannte Chunks: klar strukturierte, thematisch fokussierte Textbausteine mit einer Länge von ca. 100 bis 300 Token.

Entscheidend ist, wie präzise, verständlich und kontextreich diese Chunks aufgebaut sind:

Jeder Chunk sollte eine abgeschlossene Aussage enthalten.
Absätze benötigen klare Zwischenüberschriften, die natürlichen Suchintentionen entsprechen.
Semantische Markierungen (z. B. H2/H3, Listen, Tabellen) erleichtern KI-Systemen die inhaltliche Zuordnung.

Was bedeutet das in der Praxis?

Statt Ultimate Guides mit ewig langen Abschnitten sind heute modulare Inhalte gefragt, etwa FAQ-Bereiche, Vergleichstabellen oder klar abgegrenzte thematische Kapitel. Auch visuelle Inhalte wie interaktive Tools oder Datenvisualisierungen gewinnen an Relevanz.

Tools & Tipps:

Vom Query zur Sub-Query: Wie Google AI entscheidet, was zählt

Ein weiterer Faktor:

Der sogenannte Query Fan-Out. Gemeint ist damit die Fähigkeit von Google AI, eine Nutzerfrage in viele Teilaspekte zu zerlegen – je nach Kontext, Standort oder bisherigem Suchverhalten. Wer hier nicht vorbereitet ist, taucht schlichtweg nicht auf.

Statt auf einzelne Keywords zu setzen, sollte dein Content thematische Breite und semantische Tiefe kombinieren:

Antworte auf Fragen, bevor sie gestellt werden.
Behandle auch angrenzende Aspekte eines Themas ausführlich.
Setze auf „long-form relevance“ statt auf keyword-dichte Texte.

Google belohnt Inhalte, die viele dieser Sub-Intentionen gleichzeitig abdecken – mit Zitaten im AI-Mode, nicht mit blauen Links.

Mehr:

User Intent Analyse-Tool

Was Marken tun können: Struktur, Signale und Stärke

Was kannst du konkret tun, um deine Marke in KI-Antworten zu platzieren?

Markenstärke ausstrahlen
Unverlinkte Erwähnungen (unlinked mentions) auf hochwertigen Domains stärken dein Reputationssignal gegenüber KI-Systemen.
Strukturierte Daten einsetzen
Nutze schema.org-Tags, FAQ-Module und Produktdatenfeeds, um deine Inhalte maschinenlesbar zu machen – besonders für Preisangaben, Standortdaten oder Produkttypen.
Narrative Autorität aufbauen
Positioniere dich als Stimme deiner Branche. Thought Leadership, eigene Studien oder Expertenbeiträge signalisieren inhaltliche Relevanz und E-E-A-T Signale.
Customer Insights nutzen
Analysiere Verkaufsdaten, Nutzerfragen und Voice-of-Customer-Feedback. Daraus lassen sich strukturierte Antworten mit konkretem Nutzen generieren – besonders effektiv in Produktkategorien mit vielen vergleichbaren Angeboten.

Extra:

Marken-Archetyp Identifikator

Vom Content zur Antwortquelle

Autonome Software-Agenten verändern das Spiel. Aber das Spielfeld bleibt der Content. Was sich ändert, sind die Regeln:

Statt Top-Rankings alleine, zählen jetzt auch Top-Zitate. Statt Keyword-Fokus steht der Kontext im Mittelpunkt. Statt kurzfristiger Sichtbarkeit ist langfristige Relevanz gefragt.

Du möchtest, dass KI-Agenten dich in ihre Empfehlungen aufnehmen? Dann musst du Inhalte liefern, die antwortfähig sind. Inhalte, die Vertrauen ausstrahlen, maschinenlesbar sind und vor allem: gut strukturiert, thematisch tief und menschlich nachvollziehbar.

Denn eines ist sicher:

Die Zukunft gehört den Marken, die von Maschinen empfohlen und von Menschen verstanden werden.