Revolution der Internetsuche durch KI-Agenten: Google I/O 2025, GEO und die Zukunft von SEO
- 01/06/2025
Einleitung
Die Art und Weise, wie wir im Internet suchen, steht vor einer radikalen Veränderung. Künstliche Intelligenz in Form von KI-Agenten mischt die Karten neu und verspricht, die klassische Suchmaschinen-Nutzung ebenso zu revolutionieren wie einst Google selbst. Schon jetzt experimentieren Google, OpenAI und andere Tech-Pioniere mit agentengesteuerten Suchassistenten, die nicht nur Links anzeigen, sondern Aufgaben aktiv für uns erledigen. Auf der Entwicklerkonferenz Google I/O 2025 wurden dafür wegweisende Neuerungen vorgestellt – von einer „AI Mode“-Suche mit Chatbot-Funktionen bis hin zu autonomen Agenten, die Flüge buchen, Termine vereinbaren und sogar verhandeln können. Dieser Beitrag gibt einen umfassenden Überblick über diese Entwicklungen und was sie für SEO der Zukunft bedeuten. Wir beleuchten, wie KI-Agenten die Suche grundlegend verändern, welche Ankündigungen Google auf der I/O 2025 gemacht hat, was Wettbewerber wie OpenAI (ChatGPT) und Perplexity treiben und wie neue Konzepte wie GEO (Generative Engine Optimization) klassisches SEO herausfordern. Dazu betrachten wir die Konsequenzen für Marketing und Webagenturen – inklusive der Frage, ob Websites künftig eigene KI-Bots benötigen, um mit Nutzer-Agenten zu kommunizieren. Ein Hauch Humor darf dabei nicht fehlen, denn die Vorstellung von verhandelnden AI-Assistenten ist ebenso faszinierend wie skurril. Am Ende wissen Sie, wie Sie Ihr Marketing auf die „KI-Suche“ einstellen können – und warum Content vielleicht bald für Mensch und Maschine geschrieben wird.
KI-Agenten verändern die Suche grundlegend
Stellen Sie sich vor, Sie müssten nie mehr selbst Dutzende von Webseiten durchforsten, um eine Frage zu beantworten oder das beste Angebot zu finden. Stattdessen formulieren Sie einfach Ihr Ziel – z. B. „Buche mir den günstigsten Flug nach Barcelona nächstes Wochenende“ – und ein persönlicher KI-Assistent erledigt den Rest. Genau diese Vision treiben KI-Agenten jetzt voran. KI-Agenten sind intelligente Systeme, die eigenständig im Web recherchieren, Informationen verarbeiten und Aktionen ausführen können, um Nutzern direkt Ergebnisse oder erledigte Aufgaben zu liefern (medium.com). Im Gegensatz zur klassischen Suche, die eine Liste von Links präsentiert, übernehmen KI-Agenten immer mehr Schritte selbst: Sie lesen Inhalte, fassen Antworten zusammen und können sogar Transaktionen wie Buchungen ausführen. Das Ergebnis soll eine bequemere, dialogorientierte Sucherfahrung sein, bei der der Weg zur Antwort für den Nutzer unsichtbar im Hintergrund passiert.
Diese Entwicklung hat das Potenzial, die Internetsuche ähnlich grundlegend zu verändern, wie es die Einführung von Smartphones für die mobile Internetnutzung tat. Suchanfragen werden von kurzen Stichwörtern hin zu kompletten Dialogen mit einer KI führen. Nutzer können Nachfragen stellen oder den Agenten bitten, einen Aspekt genauer zu untersuchen, ohne jeden Schritt selbst eingeben zu müssen. Google spricht in diesem Zusammenhang von einer „AI Mode“ in der Suche, die gezielt komplexere, mehrstufige Fragen beantworten soll (wired.com). Dabei wird die Suche quasi zum Gespräch: Anstatt nur die Top-10-Links zu zeigen, reagiert die KI wie ein kompetenter Assistent, der unsere Frage versteht, Rückfragen stellt und am Ende eine maßgeschneiderte Lösung liefert.
Natürlich steht diese Technologie noch am Anfang. Die ersten Experimente mit KI-überstützter Suche im Jahr 2023 (etwa Googles AI Overviews) waren teils fehleranfällig – von „plain busted“-Ergebnissen bis hin zu halluzinierten Fakten und sogar unbeabsichtigtem Plagiat war alles dabei (wired.com). Doch seither haben die Systeme viel dazugelernt. Moderne Sprachmodelle wie Gemini (Googles neueste KI) oder GPT-4 sind deutlich besser darin geworden, verlässliche Antworten zu formulieren und Quellen korrekt wiederzugeben. Die großen Player – allen voran Google – arbeiten mit Hochdruck daran, Halluzinationen zu minimieren und die Faktenbasis ständig zu erweitern. Ziel ist es, dass KI-Agenten das Vertrauen der Nutzer gewinnen und zur ersten Anlaufstelle für Suchen werden. Wenn das gelingt, könnte sich unser Informationsverhalten drastisch ändern: Wir würden seltener selbst auf Webseiten klicken und stattdessen unseren digitalen Agenten die „Drecksarbeit“ machen lassen. Für Nutzer bequem – für klassische Website-Betreiber jedoch potenziell disruptiv.
Personalisierte Assistenten: Von Flugsuche bis Preisverhandlung
Ein besonders spannender Aspekt dieser Entwicklung sind personalisierte KI-Agenten. Diese Assistenten kennen die Vorlieben, den Kontext und sogar den Kommunikationsstil eines Nutzers und können dadurch proaktiv handeln. Schon heute sehen wir Vorboten davon: So kann etwa der Google-Assistent (bzw. früher Google Duplex) Telefonate führen, um im Restaurant einen Tisch zu reservieren. Künftige Agenten gehen aber weit darüber hinaus. Sie werden in der Lage sein, komplexe Vorhaben Ende-zu-Ende zu erledigen – zum Beispiel eine komplette Reiseplanung inklusive Flugbuchung, Hotelreservierung und Mietwagen, nur basierend auf einer einfachen Anweisung des Nutzers.
Stellen Sie sich Ihren persönlichen „digitalen Reiseagenten“ vor: Sie sagen ihm, wohin es gehen soll und was Ihnen wichtig ist (etwa „Strandurlaub mit WLAN, Budget max. 1000€“). Der Agent durchsucht Flugdaten, vergleicht Hotelbewertungen, findet die besten Optionen und präsentiert Ihnen eine kurze Liste. Aber damit nicht genug – auf Wunsch bucht er den Flug direkt und reserviert das Hotelzimmer. Wenn der Flugpreis Ihnen noch zu hoch erscheint, könnte ein schlauer Agent sogar beim Anbieter nach Rabatten suchen oder – etwas futuristischer – Preisverhandlungen führen. Tatsächlich gibt es bereits die Idee, dass KI-Agenten künftig auch im E-Commerce verhandeln: etwa indem Ihr Agent dem Agenten eines Online-Shops einen Preisvorschlag unterbreitet. Was nach Science-Fiction klingt, hat realen Hintergrund: In automatisierten Börsen handeln Algorithmen schon längst miteinander. Warum also nicht irgendwann auch beim Autokauf oder der Wohnungssuche?
Ein Bereich, in dem personalisierte Agenten sich jetzt schon abzeichnen, ist das Shopping. Google demonstrierte auf der I/O 2025 neue KI-Features, die wie ein persönlicher Einkaufsberater funktionieren. Die generative KI kann verstehen, wonach Sie suchen („wasserdichte Laufschuhe Größe 42 unter 100€“) und dann passende Produkte empfehlen, inklusive Bewertungen, Testberichten und dem besten Preis – ohne dass Sie zehn verschiedene Shops abklappern müssen. Im AI Mode der Google-Suche wird es sogar möglich, Kleidung virtuell anzuprobieren, indem man ein eigenes Foto hochlädt, sodass der Agent direkt zeigt, wie das Kleidungsstück an Ihnen aussehen würde (wired.com). Das ist personalisierte Beratung auf Knopfdruck.
Auch in der Kommunikation helfen personalisierte KI-Agenten weiter. Google zeigte z. B. in Gmail eine neue Funktion namens Personalized Smart Reply, die Ihre E-Mails in Ihrem persönlichen Schreibstil beantwortet (wired.com). Die KI analysiert dazu Ihre bisherigen E-Mails, Notizen und Dokumente und lernt, wie Sie formulieren – ob kurz und sachlich oder humorvoll mit Emojis. Wenn Sie nun eine lange E-Mailanfrage erhalten, kann die KI einen Antwortentwurf generieren, der klingt, als hätten Sie ihn geschrieben. Alphabet-CEO Sundar Pichai scherzte auf der Bühne, mit solchen smarten Antworten könne er „ein besserer Freund“ sein, weil er schneller auf persönliche E-Mails reagiert (wired.com). Hier wird klar: Die Agenten der Zukunft sind nicht nur funktional, sondern auch persönlich – sie agieren quasi als digitaler Zwilling Ihres Kommunikationsstils.
Kurzum, personalisierte KI-Agenten versprechen enorme Zeitersparnis und Komfort. Sie können Routineaufgaben wie das Buchen von Flügen, das Finden des günstigsten Angebots oder das Formulieren von Antworten übernehmen. Gerade für vielbeschäftigte Menschen – ob Marketingmanager oder CEOs – könnte das ein Game-Changer sein. Aber wo Licht ist, ist auch Schatten: Wenn Agenten unsere Preisrecherche und Verhandlungen übernehmen, stellt sich die Frage, ob sie immer im besten Interesse des Nutzers handeln. Hier kommen Monetarisierungsmodelle ins Spiel, die wir später betrachten – etwa Provisionen, die ein Agent erhalten könnte, wenn er ein bestimmtes Produkt empfiehlt. Doch zunächst werfen wir einen Blick darauf, was Google mit seinen neuen Agenten vorhat.
Google I/O 2025: Die Suche wird zum KI-Agenten
Die Entwicklerkonferenz Google I/O 2025 stand ganz im Zeichen von KI in der Suche. Google hat klar gemacht, dass die Zukunft seiner Suchmaschine agentengetrieben sein soll. Unter anderem wurde ein neuer AI Mode für die Google-Suche angekündigt, der KI-gestützte Antworten direkt in die Suchergebnisse integriert – und zwar jetzt für alle Nutzer (zunächst in den USA) (wired.com). Dieser Modus, der bereits im März 2025 als Experiment startet, lässt sich in den Suchergebnissen per Klick auf einen Reiter aktivieren. Dann verwandelt sich die gewohnte Google-Seite in eine Art Chatbot-Interface. Die KI beantwortet die Anfrage in vollständigen Sätzen, kann auf Nachfrage Details erläutern und blendet relevante Links ein. Google betont, dass AI Mode vor allem bei kniffligen Suchanfragen bessere Resultate liefern soll (wired.com) – also Fragen, die mehrere Aspekte umfassen oder eine gründlichere Recherche erfordern.
Doch damit nicht genug: Google hat auf der I/O eine Reihe von agentiven Funktionen präsentiert, die weit über das reine Beantworten von Fragen hinausgehen. Hier die wichtigsten Neuerungen im Überblick:
- Agentive Aktionen direkt in der Suche: Die Google-Suche soll künftig Aufgaben für den Nutzer erledigen können. Ein Projekt namens Project Mariner bringt „agentic capabilities“ in den AI Mode, zunächst für Dinge wie Event-Tickets buchen, Restaurant-Reservierungen vornehmen und lokale Termine vereinbaren (blog.google). Das heißt, Sie könnten Google fragen „Buche zwei Karten für das Coldplay-Konzert nächsten Freitag“ – und die KI sucht nicht nur die Info, wo es Tickets gibt, sondern bucht sie idealerweise direkt für Sie. Ähnliches gilt für einen Friseurtermin oder einen Tisch im Lieblingsrestaurant: Die KI übernimmt den Buchungsprozess. Damit verschwimmt die Grenze zwischen Suche und persönlichem Assistenten.
- Search Live mit Multimodalität: Mit Project Astra führt Google die Kamera und visuelle Welt mit der Suche zusammen. Search Live erlaubt es, per Smartphone-Kamera zu suchen und dabei im Dialog mit der KI zu bleiben (blog.google). Man kann live ein Objekt filmen oder die Umgebung zeigen und die KI befragen („Was ist das für ein Gebäude?“ oder „Siehst du ein freies Taxi?“). Die KI erkennt das Gesehene und antwortet in Echtzeit. Dieses Feature, das ab Sommer ausgerollt wird, zeigt das Potenzial der KI-Agenten als stets präsenter Begleiter – sogar per Augmented Reality. Google zeigte hierzu, wie man mit der Kamera etwas filmt und gleichzeitig per Sprache mit der KI darüber sprechen kann, was man sieht (blog.google).
- Tiefere Antworten mit Deep Search: Für alle, die besonders ausführliche Antworten wünschen, führt Google Deep Search ein. Das ist eine Funktion im AI Mode, die auf tiefgehende Recherche setzt. Man könnte es sich wie einen engagierten Junior-Researcher vorstellen: Die KI liefert nicht nur eine kurze Zusammenfassung, sondern geht ins Detail, zieht zusätzliche Quellen heran und gibt eine ausführlich belegte Antwort. Dies soll komplexe Themen abdecken, wo man früher vielleicht selbst stundenlang hätte googeln müssen.
- Shopping-Assistenz und visuelle Suche: Ein großer Bereich auf der I/O 2025 war Shopping. Google kombinierte seine Shopping Graph-Datenbank mit generativer KI, um eine neue AI Shopping Experience zu schaffen (blog.google). Nutzer können sich von der KI bei Kaufentscheidungen helfen lassen – etwa indem sie sagen, welche Eigenschaften ein Produkt haben soll, und die KI liefert Inspirationen und passende Vorschläge. Zudem wurde das Feature Virtuelles Anprobieren vorgestellt: Nutzer laden ein Foto von sich hoch und können damit Milliarden Kleidungsstücke virtuell anprobieren. Die KI generiert Bilder, wie z. B. ein bestimmtes Kleid an der Person aussehen würde. Das ganze läuft zunächst als Experiment in den USA, zeigt aber wohin die Reise geht: Die Suche wird zum Modeberater und Einkaufsbegleiter.
- Automatischer Preisagent beim Checkout: Google hat auch daran gedacht, wie die KI beim Online-Kauf helfen kann. Ein agentiver Checkout ermöglicht es, einen Wunschpreis für ein Produkt zu setzen und die KI überwacht dann automatisch den Preis und schlägt zu, wenn er fällt (blog.google). Konkret kann man bei einem Produkt auf „Preis beobachten“ klicken, seinen Zielpreis angeben, und der Agent informiert einen, sobald das Angebot innerhalb des Budgets liegt – oder kauft sogar selbstständig, je nach Einstellung. Damit wird die KI zum Sparfuchs-Assistenten, der ständig den Markt im Blick behält.
- Gemini Agent Mode – der persönliche Agent im Großformat: Abseits der klassischen Suche hat Google noch einen Ausblick auf einen Agent Mode gegeben, der in der eigenständigen Gemini AI-App kommen soll (blog.google). Dieses experimentelle Feature zielt darauf ab, dass man der KI nur noch das Endziel mitteilt – z. B. „Plane mir eine Geburtstagsparty für 20 Leute“ – und der Agent alle nötigen Schritte eigenständig ausführt. Im Falle der Party könnte das heißen: passende Termine finden, Location-Vorschläge machen, Angebote für Catering einholen, Gäste einladen usw., ohne dass man jede einzelne Aufgabe beauftragt. Dieser Agent Mode soll zuerst für Abonnenten des teuren Google AI Ultra-Plans verfügbar werden, was zeigt, dass Google hier vorsichtig vorgeht. Dennoch signalisiert es klar: Google will KI-Agenten etablieren, die als universelle digitale Helfer agieren.
- Integration in Android und Workspace: Google sorgt dafür, dass KI-Agenten in alle Produktbereiche einziehen. In Android wird Gemini Live (der Chatbot/Agent in der Google-App) persönlicher, indem er an Apps wie Maps, Kalender, Tasks und Keep angebunden wird. So kann man z. B. im Chat mit der KI einen Termin vereinbaren und der Agent trägt ihn direkt im Google Calendar ein. Oder man fragt nach einem Restaurant und die KI öffnet Google Maps mit der Route. In Google Workspace wiederum helfen KI-Funktionen wie die erwähnten personalisierten Gmail-Antworten. Auch für Google Docs, Tabellen und Präsentationen gibt es die Duet AI Assistenz, die Texte formuliert, Meetings zusammenfasst und Designs erstellt. All das wurde auf der I/O weiter ausgebaut, sodass KI-Agenten künftig überall präsent sind: vom Smartphone, das mitdenkt, bis zum Büroalltag, wo die KI Protokolle schreibt.
Man spürt: Google hat den KI-Turbo gezündet, um seine Vormachtstellung in der Suche zu sichern. Die direkte Integration von agentenhaften Fähigkeiten in die weltweit meistgenutzte Suchmaschine ist ein gewaltiger Schritt. Für Nutzer könnte die Suche so viel bequemer werden – für Google selbst eröffnen sich neue Möglichkeiten, uns noch stärker an ihr Ökosystem zu binden (denn wer seinen KI-Agenten mit Google-Diensten verknüpft, bleibt wahrscheinlich dort). Gleichzeitig beobachtet Google natürlich die Konkurrenz. Und die schläft nicht, wie der nächste Abschnitt zeigt.
Wettbewerb: OpenAI, ChatGPT, Perplexity & Co.
Google ist nicht allein auf weiter Flur. Auch OpenAI, Microsoft/Bing, Perplexity und andere arbeiten daran, die Suche mit KI-Agenten neu zu erfinden. Ein prominentes Beispiel ist natürlich ChatGPT von OpenAI, das vielen Nutzern erstmals zeigte, wie leistungsfähig KI bei der Beantwortung von Fragen sein kann. Was als Chatbot begann, der einfach formulierte Antworten gab, entwickelt sich nun mehr und mehr zu einer Art Suchmaschine der nächsten Generation. OpenAI hat im Oktober 2024 einen speziellen ChatGPT Search-Modus eingeführt (searchenginejournal.com). Damit kann ChatGPT aktiv im Web nach aktuellen Informationen suchen und diese in seine Antworten einfließen lassen. ChatGPT Search wurde kontinuierlich verbessert und beherrscht mittlerweile z. B. das Verständnis von Standortdaten und aktuellen Ereignissen (searchenginejournal.com). Sogar Karten-Integration und Sprachsuche sind hinzugekommen, sodass Nutzer per Spracheingabe lokale Informationen abfragen können. Diese Entwicklung zeigt deutlich: Auch OpenAI will ein Stück vom Such-Kuchen. Im Gegensatz zu Google setzt ChatGPT dabei voll auf die Konversation – es gibt keine traditionelle Suchergebnisseite mit zehn blauen Links mehr, sondern einen fließenden Dialog.
Ein interessantes Detail bei ChatGPT Search: Die KI blendet am Ende ihrer ausführlichen Antwort prominent Links zu relevanten Websites ein, anstatt den Nutzer mit Werbung zu überschütten (searchenginejournal.com). So sah zum Beispiel die Antwort auf die Frage „What is the best reviewed television set that’s around 60 inches?“ in ChatGPT Search aus: Nach einer kurzen Kaufberatung zu 60-Zoll-Fernsehern listete ChatGPT einige Top-Modelle mit Beschreibung auf, gefolgt von direkten Links zu Testberichten und Shops. Nur fünf besonders passende Webseiten wurden angezeigt, dafür aber sehr kontextgenau und ohne Ablenkung. Viele SEO-Experten haben angemerkt, dass solche KI-Suchergebnisse zwar weniger Traffic auf die breite Masse der Seiten spülen, aber dafür qualifiziertere Besucher bringen – wer es in diese Shortlist schafft, kann sich über hochinteressierte Nutzer freuen (searchenginejournal.com). Für Google stellt dieses Modell natürlich eine Herausforderung dar, denn Googles Geschäftsmodell basierte bisher darauf, möglichst viele Anzeigen rund um die Suchergebnisse zu platzieren. ChatGPTs Ansatz „Antwort + ein paar gute Links“ zeigt jedoch, wo die Reise hingehen könnte.
Ein weiterer aufstrebender Akteur ist Perplexity AI. Perplexity bezeichnet sich selbst als „Answer Engine“ und kombiniert eine Chatbot-Oberfläche mit aktuellen Web-Ergebnissen. Das Besondere: Perplexity hat bereits begonnen, transaktionale Suchen zu integrieren. Im März 2025 kündigte das Unternehmen eine neue Funktion an, mit der Nutzer Hotels direkt über Perplexity buchen können (triptease.com). Dazu wurden sogenannte Answer Modes eingeführt, z. B. spezielle Modi für Maps, Shopping und Travel. Im Travel-Modus kooperiert Perplexity mit Tripadvisor und Selfbook, um Hotelbewertungen anzuzeigen und eine nahtlose Buchung im Interface zu ermöglichen (triptease.com). Das heißt, wenn man Perplexity nach einem Hotel in Hawaii fragt, bekommt man nicht nur eine Antwort, sondern kann über einen „Hotels“-Tab Angebote durchstöbern und direkt reservieren – ohne die Seite zu verlassen.
Die Benutzeroberfläche von Perplexity im Travel-Modus präsentiert zur Inspiration sogar visuelle Karten mit Reisezielen und kuratierte Inhalte (globetrender.com). So sieht der Start im Travel-Mode aus: Man sieht z. B. „Trending Destinations“ wie Barcelona, Edinburgh, Gold Coast als ansprechende Bild-Kacheln, daneben Reise-Inspirationen („Best hiking trails in Slovenia“ etc.), die von perplexitytravel aufbereitet wurden. Diese Inhalte dürften zum Teil KI-generiert und von Menschen redigiert sein (globetrender.com). Statt also eine klassische Liste von blauen Links zu bekommen, fühlt es sich an, als würde man einen persönlichen Reiseberater nutzen, der einen mit Ideen versorgt. Gibt man dann eine konkrete Frage ein – z. B. „Empfiehl mir ein Familienhotel in Hawaii mit Pool“ – liefert Perplexity eine Antwort mit Hotelvorschlägen und direkten Buchungslinks (powered by Selfbook). In gewisser Weise setzt Perplexity damit schon heute um, was Google als Vision für seine Suche beschreibt: ein agentiver Assistent, der nicht nur informiert, sondern direkt Aktionen ermöglicht.
Auch Microsoft hat natürlich mit Bing Chat einen Fuß in der Tür. Bereits seit Anfang 2023 nutzt Bing die GPT-4-Technologie, um Suchanfragen in Chat-Form zu beantworten. Bing hat den Vorteil, mit Microsofts Ökosystem verbunden zu sein – man denke an Windows, Office und Co. In Skype oder Teams kann der Bing-KI-Chat bereits integriert werden, und via Plugins kann Bing Chat (ähnlich wie ChatGPT) externe Dienste ansteuern, z. B. Restaurantbuchungen über OpenTable vornehmen. Zwar hat Bing (noch) einen deutlich kleineren Marktanteil als Google, doch in der KI-Nische versucht Microsoft aggressiv, sich als Innovator zu positionieren.
Ein interessanter Aspekt bei OpenAI und Perplexity ist auch die Monetarisierung. Beide experimentieren mit neuen Werbeformen, die zu KI-Agenten passen. Perplexity führte z. B. Sponsored Questions ein (globetrender.com): Unternehmen können dafür bezahlen, dass bestimmte Fragen als Vorschlag unter dem Suchfeld erscheinen – inkl. einer von der Firma abgesegneten Antwort der KI. Wenn Nutzer diese Frage anklicken, bekommen sie eine kuratierte Antwort präsentiert, die praktisch Werbung in Antwort-Form ist, aber vom Mehrwert her wie ein normaler KI-Antwort-Text wirken soll. OpenAI hingegen bietet ein Plugin-System/GPT-Store, wo externe Dienste (von Reisebuchung bis Essen bestellen) integriert sind. Hier kann OpenAI indirekt verdienen, indem z. B. Premium-Plugins gelistet werden oder Provisionen fließen. All das zeigt: Der Wettbewerb sucht nach nachhaltigen Geschäftsmodellen, während sie parallel die Technologie pushen. Für uns Nutzer bedeutet mehr Konkurrenz in diesem Fall vor allem mehr Innovation – aber auch die Qual der Wahl, welchem Assistenten wir vertrauen wollen.
Monetarisierung im KI-Suchzeitalter: Empfehlungen & Provisionen
Die klassischen Geschäftsmodelle der Internetsuche geraten mit der KI-Revolution ins Wanken. Bisher finanzierte sich Suche vorwiegend durch Werbeanzeigen – man denke an die gesponserten Ergebnisse bei Google, die pro Klick abgerechnet werden. Doch was passiert, wenn ein KI-Agent dem Nutzer direkt eine Antwort gibt und möglicherweise gar keine oder nur wenige Links anzeigt? Weniger Klicks auf Webseiten bedeuten auch weniger Anzeigen-Impressionen und Einnahmen. Dieses Dilemma wird in der Branche bereits als das „AI Search Paradox“ diskutiert (medium.com). KI-basierte Antworten sind hilfreicher für den Nutzer, könnten aber ironischerweise weniger Umsatz generieren als die alte, weniger effiziente Suche. Unternehmen wie Google müssen also neue Wege finden, um mit KI-Sucherlebnissen Geld zu verdienen – ohne die Nutzer zu vergraulen.
Ein naheliegender Ansatz ist die Verlagerung hin zu Transaktionen. Wenn der KI-Agent nicht nur informiert, sondern direkt Aufgaben erledigt, ergibt sich daraus die Möglichkeit, für diese Dienste zu kassieren. Man spricht von task-based monetization, also einer Aufgaben-basierten Monetarisierung (medium.com). Die Idee: Anstatt wie bisher vor allem für Klicks (auf Anzeigen) zu zahlen, könnten Nutzer (oder Anbieter) dafür zahlen, dass eine Aufgabe gelöst wird. Beispielsweise könnte ein Reisebüro der KI einen kleinen Betrag zahlen, wenn sie dem Nutzer direkt eine Pauschalreise bucht – analog einer Vermittlungsprovision. Der Vorteil laut Experten: Wenn der Nutzer sein Ziel erreicht (z. B. eine Buchung abgeschlossen), ist er zufrieden und sieht den Wert, den der Service geliefert hat (medium.com). Für den KI-Plattform-Betreiber entsteht eine direkte Wertschöpfung durch die abgeschlossene Transaktion, was deutlich höherwertiger sein kann als ein simpler Klick auf eine Anzeige. Amazon verdient z. B. pro Einkauf (Transaktion) viel mehr als Google pro Suchanfrage – einfach weil am Ende Geld den Besitzer wechselt. KI-Agenten bewegen sich in Richtung dieser transaktionsnahen Suchen, was die Monetarisierungschancen erhöht.
Ein konkretes Modell hierbei sind Affiliate- und Provisionsmodelle. Wenn ein KI-Agent Ihnen ein Produkt empfiehlt und Sie es kaufen, könnte der Agent – bzw. die Plattform dahinter – eine Provision vom Verkäufer erhalten (medium.com). Im Grunde wäre der KI-Agent so etwas wie ein ultra-effizienter Affiliate-Marketer, der Ihnen genau das Produkt raussucht, das zu Ihrer Anfrage passt, und im Hintergrund am Verkauf mitverdient. Dieses Prinzip ist nicht neu (Vergleichsportale und Influencer arbeiten teils so), aber die KI skaliert es auf jede individuelle Anfrage. Ein Beispiel: Sie fragen die KI „Welches Notebook soll ich mir fürs Grafikdesign kaufen?“. Der Agent liefert Ihnen eine Antwort mit 2–3 Empfehlungen und fügt gleich Kauf-Links dazu. Wenn Sie über einen dieser Links kaufen, fließt eine Vermittlungsgebühr an die KI-Plattform. Wichtig ist, dass das nahtlos passiert – der Nutzer soll nicht das Gefühl haben, von Werbung erschlagen zu werden (medium.com). Die Herausforderung besteht darin, die Monetarisierung so einzubinden, dass die Antwort weiterhin glaubwürdig und hilfreich bleibt. KI-Anbieter experimentieren hier z. B. mit Kennzeichnungen („Empfohlener Partner“) oder damit, Provisionen nur im Hintergrund abzuwickeln, ohne dass die Empfehlung davon beeinflusst scheint.
Google könnte solche Modelle relativ schnell umsetzen, da sie ohnehin schon z. B. im Shopping-Bereich mit Händlern kooperieren. Denkbar ist, dass die Google-KI bevorzugt Produkte aus dem Google Shopping Graph vorschlägt, wo Google eventuell Provisionen hat. Oder dass bei Reisebuchungen via Google (Stichwort Google Flights oder Hotels) eine Vermittlungsgebühr eingepreist ist. In Ansätzen gibt es das heute schon – viele vergleichen es mit dem Browser-Plugin Honey, das bei Online-Käufen Coupons einspielt und dafür entlohnt wird (medium.com). Künftig übernimmt diese Rolle der allwissende KI-Agent.
Neben Provisionen direkt am „Point of Sale“ gibt es Überlegungen, Premium-Services anzubieten. Google hat etwa seine Abomodelle Google AI Pro (20 $/Monat) und Ultra (250 $/Monat) vorgestellt (wired.com), die zahlende Nutzer früher oder in größerem Umfang an KI-Funktionen teilhaben lassen. Unternehmen könnten für erweiterte Agenten-Fähigkeiten zahlen (z. B. ein KI-Agent, der für einen Online-Shop personalisierte Beratung aller Kunden übernimmt). Oder es gibt gestufte Gebühren: einfache Suchanfragen frei, komplexe Buchungsaufgaben kosten eine kleine Gebühr, ähnlich wie Uber eine Vermittlungsgebühr für eine Fahrt bekommt.
Für Marketing und E-Commerce ergeben sich durch KI-Monetarisierung neue Spielregeln. Wenn Empfehlung und Kauf in eins übergehen, wird Empfehlungsmarketing noch wichtiger. Produkte müssen „agentenfreundlich“ präsentiert sein – z. B. indem sie hervorragende Bewertungen und strukturierte Daten liefern, damit der KI-Agent sie bevorzugt vorschlägt (denn kein Agent will mittelmäßige Optionen empfehlen). Gleichzeitig könnte es zu neuen Werbeformaten kommen: Man kann sich Sponsored Results in KI-Antworten vorstellen (ähnlich wie Perplexitys Sponsored Questions (globetrender.com)). Etwa stellt ein Mobilfunkanbieter sicher, dass sein spezielles Angebot von der KI genannt wird, wenn jemand nach „günstiger Handytarif“ fragt – allerdings muss das so gemacht sein, dass die KI-Antwort immer noch neutral und hilfreich wirkt.
Zusammengefasst: Monetarisierung in der KI-Suche verlagert sich weg von bloßen Klicks hin zu Mehrwertdiensten. Empfehlungen, die zum Kauf führen, und Provisionen für abgeschlossene Aktionen werden zum zentralen Erlösmodell (medium.com). Das passt auch besser zur Nutzersicht: Man bezahlt (direkt oder indirekt) dafür, dass das Problem gelöst ist, nicht dafür, dass man Werbung gesehen hat. Für Unternehmen wie Google bedeutet das aber ein tiefgreifendes Umdenken ihres Werbesystems – ein spannender Wandel, den wir in den kommenden Jahren beobachten werden.
GEO statt SEO: Generative Engine Optimization – das neue SEO?
Mit der Veränderung der Suche ändert sich auch die Optimierung dafür. Bisher drehte sich alles um SEO (Search Engine Optimization) – also darum, eine Website so zu gestalten, dass sie in den Suchergebnissen möglichst weit oben erscheint. Im Zeitalter der KI-Agenten hält nun ein neues Buzzword Einzug: GEO – Generative Engine Optimization. Darunter versteht man die Optimierung von Inhalten, damit sie von generativen KI-Suchmaschinen und Agenten verstanden, ausgewertet und bevorzugt zitiert werden (writesonic.com). Während SEO klassische Ranking-Faktoren wie Keywords, Backlinks und Nutzerverhalten im Blick hatte, geht es bei GEO darum, der KI die Informationshäppchen zu liefern, die sie braucht, um unsere Inhalte in ihre Antwort einzubauen.
Warum ist GEO notwendig? Stellen wir uns vor, ein Nutzer fragt eine KI: „Wie kann ich meinen Blog für KI-Suche optimieren?“. Die KI durchforstet dann das Web nach Antworten. Aber sie zeigt dem Nutzer am Ende nicht 100 Links, sondern vielleicht einen verdichteten Antworttext mit ein paar Quellenangaben. Wenn Sie der Website-Betreiber sind, möchten Sie natürlich, dass Ihre Info in diesem Antworttext landet – idealerweise mit Nennung Ihrer Marke oder einem Link. Genau da setzt GEO an: Es umfasst Strategien, wie man Content so erstellt, dass KI-Modelle ihn zuverlässig finden, richtig interpretieren und als autoritative Quelle auswählen(writesonic.com).
Ein wichtiger Unterschied: Struktur und Kontext schlagen Keywords. KI-Agenten schauen nicht nur nach einem exakten Keyword-Match, sondern bewerten Inhalte nach Bedeutung, Relevanz und Vertrauenswürdigkeit. Google hat bereits signalisiert, dass Konzepte wie E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) auch in KI-Antworten eine Rolle spielen. Das heißt, Content von Autoren mit echter Expertise, gut belegte Informationen und vertrauenswürdige Webseiten werden bevorzugt. Für Content-Ersteller bedeutet das, noch stärker auf Qualität und Fachkenntnis zu setzen. Thin Content oder reine SEO-Textwüsten ohne Mehrwert fallen durchs Raster – die KI weiß leider mittlerweile, wie guter Content aussieht (sie wurde daran trainiert).
Technische Optimierung bekommt ebenfalls einen neuen Dreh: Schema.org-Markups, strukturierte Daten und saubere semantische HTML könnten für GEO Gold wert sein. Warum? Weil sie es der KI erleichtern, Inhalte zu parsen und korrekt zu interpretieren. Wenn z. B. ein Produktbewertungen-Schema auf Ihrer Seite klar ausweist, was die Bewertung, der Preis, etc. ist, kann ein KI-Agent diese Infos gezielt herausziehen, anstatt den Fließtext zu „erraten“. Einige sprechen in diesem Kontext auch von AEO (Answer Engine Optimization) – ursprünglich ein Begriff aus der Zeit von Siri & Alexa – was im Grunde in GEO aufgeht. Alles zielt darauf ab, Antworten statt Links zu liefern.
Ein praktischer GEO-Tipp ist, Inhalte in einem Frage-und-Antwort-Stil aufzubauen. FAQ-Seiten oder Blogartikel, die konkrete Fragen als Überschrift haben und direkt darunter präzise Antworten liefern, werden von KI-Suchmodellen oft bevorzugt, weil sie die passende Struktur bieten. Wenn Ihre Seite z. B. die Frage „Was ist Generative Engine Optimization?“ in einer Überschrift hat und darunter eine knackige Definition liefert, steigen die Chancen, dass ChatGPT & Co genau diese Passage herauspicken, wenn jemand danach fragt. Tatsächlich definiert Writesonic GEO so: „GEO ist der strategische Prozess, deine Inhalte so zu formatieren, dass KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Claude und Gemini sie leicht verstehen, extrahieren und zitieren können“ (writesonic.com). Das bedeutet übersetzt: Klar formulierte Antworten, logische Struktur, gute Zwischenüberschriften und relevante Fakten erhöhen die Sichtbarkeit innerhalb von KI-Antworten.
Worauf es ebenfalls ankommt, ist das Citing. Wenn die KI aus verschiedenen Quellen zusammenfasst, entscheidet sie auch, welche Quellen sie dem Nutzer nennt (falls überhaupt). SEO im klassischen Sinn wollte „Platz 1 auf Google“. GEO will „Platz 1 in der Prompt-Antwort“ – also die Quelle sein, die der Agent als Referenz angibt. Dazu muss die KI überzeugt sein, dass Ihre Seite sehr vertrauenswürdig oder maßgeblich für die Antwort ist. Brand Authority und Nischenexpertise spielen daher eine noch größere Rolle. Für Marken heißt das: Thought Leadership und hochwertige Inhalte sind die beste Versicherung, um in KI-Antworten stattzufinden. Mittelmäßiger Content wird in einem KI-Kurzantwort-Setting gnadenlos aussortiert.
Eine weitere Dimension ist die Mehrsprachigkeit und Lokalisierung. Viele KI-Agenten können beliebige Sprachen ausgeben und übersetzen on the fly. Dennoch greifen sie oft auf Quellen in der Sprache der Frage zurück. Das bietet z. B. für deutschsprachige Websites die Chance, bei deutsch gestellten Fragen auch in KI-Antworten zu erscheinen – schlicht weil es weniger hochwertige deutsche Quellen gibt und die KI also auf Sie angewiesen ist (sofern Ihr Content gut ist). Andersherum kann toller deutscher Content bei einer englischen Frage unter Umständen nicht berücksichtigt werden, weil die KI primär englische Quellen nutzt. Eine GEO-Strategie könnte also sein, mehrsprachigen Content bereitzustellen, um in verschiedenen Sprach-Kontexten aufzutauchen.
Zu beachten ist: GEO ersetzt SEO nicht vollständig, sondern erweitert es. Technische SEO (Ladezeiten, Indexierbarkeit) bleibt wichtig – denn ohne sauberen Crawl keine KI-Analyse Ihrer Seite. Allerdings könnten in Zukunft KI-Crawler mit eigener Kennung auftreten, und man wird in Logfiles sehen: „AgentXYZ hat Seite Y analysiert“. Es lohnt sich, schon jetzt einen Blick auf AI-Crawler User Agents zu haben (diverse kommen von Sprachemodell-Anbietern) (momenticmarketing.com). Sicher ist, dass sich ein neues Feld auftut. Agenturbesitzer scherzen schon, dass sie bald „GEO-Spezialisten“ einstellen müssen. Und wer weiß – vielleicht entstehen Zertifizierungen und Tools speziell für GEO-Optimierung, so wie einst für SEO. Einige SEO-Tools haben bereits Beta-Features, die anzeigen, wie KI-freundlich ein Text ist.
Herausforderung für Marketing und Webagenturen
Die geschilderten Veränderungen bei Suche und Inhalt haben massive Auswirkungen auf Marketingabteilungen und Webagenturen. Bisher bestand die Kunst darin, Inhalte für menschliche Leser attraktiv zu machen und gleichzeitig für den Google-Algorithmus aufzubereiten. Künftig kommt eine dritte Zielgruppe hinzu: KI-Agenten. Man muss Inhalte erstellen, die sowohl Menschen als auch Maschinen gerecht werden. Das klingt abstrakt, bedeutet aber ganz konkret einige neue Herausforderungen – und Chancen.
Zunächst müssen sich Agenturen fragen: Wie bleiben unsere Kunden sichtbar, wenn die KI die Anfragen beantwortet? Wenn ein Großteil des Traffics gar nicht mehr direkt auf Websites landet, weil Nutzer Antworten direkt vom Assistenten beziehen, ändert sich die Strategie. Ein mögliches Szenario: Anstatt auf hohe Klickraten zu optimieren, zielt man darauf ab, dass die Marke in KI-Antworten erwähnt wird. Ein Beispiel: Ein Hotel möchte nicht nur in den Top-Listen auf Booking stehen, sondern vom Reiseagenten als Empfehlung ausgesprochen werden („Für Ihre Anfrage passt Hotel Sunshine am besten – es hat Top-Bewertungen für Familien.“). Dafür muss das Hotel hervorragende Bewertungen haben, präsent auf Plattformen sein und evtl. aktiv Partnerschaften mit KI-Plattformen eingehen. Marketing wird somit noch datengetriebener und vernetzter.
Content-Erstellung wird sich ebenso wandeln. Agenturen werden verstärkt Inhalte in Formaten produzieren, die auf Conversational AI zugeschnitten sind. Das könnte bedeuten: Mehr Q&A-Formate, mehr strukturierte Ratgeber, mehr kurze prägnante Snippets. Gleichzeitig bleibt der kreative, menschliche Touch wichtig, um sich zu differenzieren – ironischerweise vielleicht gerade gegenüber generischen KI-Texten. Möglicherweise entsteht so etwas wie ein Zwei-Ebenen-Content: Ein ausführlicher menschlicher Artikel für die Tiefenleser und zusammengefasste Kernaussagen für die KI-Agents.
Ein weiterer Aspekt ist die Kommunikationsschnittstelle. Es reicht künftig nicht, nur eine Webseite zu haben – vielleicht braucht man auch einen eigene(n) KI-Agenten oder zumindest eine Schnittstelle, über die externe Agenten Informationen abrufen können. Einige Experten sprechen hier schon von Agent Experience Optimization (AXO) (snowplow.io). Darunter versteht man, digitale Angebote so zu gestalten, dass sich AI-Agenten nahtlos zurechtfinden und interagieren können (snowplow.io). Im einfachsten Fall heißt das: maschinenlesbare Daten, APIs, saubere Strukturen (damit der Agent die Seite „versteht“). Im fortgeschrittenen Fall könnte es bedeuten: Unternehmen stellen eigene KI-Bots bereit, die Anfragen beantworten – sei es für Support, Verkauf oder Informationen. So ein Website-eigener Agent könnte mit den Nutzeragenten „verhandeln“. Man stelle sich vor, Ihr persönlicher Shopping-Agent chattet im Hintergrund mit dem KI-Agenten des Online-Shops, um den besten Preis auszuhandeln oder Verfügbarkeiten zu prüfen. Das klingt futuristisch, doch die Grundlagen dafür werden gelegt. OpenAI z. B. hat mit seinem Plugin-System etwas Ähnliches gemacht: Websites konnten eine API-Spezifikation anbieten, sodass ChatGPT direkt mit dem Service „sprechen“ konnte (z. B. eine Hotel-API für Verfügbarkeiten). Im Grunde wird damit jeder Service selbst zu einem kleinen Agenten, der mit dem großen Nutzeragenten interagiert.
Für Webagenturen bedeutet das, ihr Leistungsportfolio anzupassen. Es reicht nicht mehr, nur hübsche Websites zu bauen – man muss fragen: Ist die Website KI-kompatibel? Kann ein AI-Crawler die Inhalte gut erfassen? Braucht der Kunde vielleicht einen Conversational Interface, etwa einen Chatbot, der auch externen KI-Zugriff zulässt? Wie misst man Erfolg, wenn Seitenaufrufe zurückgehen, aber vielleicht KI-generierte Leads zunehmen? Neue KPIs könnten entstehen, wie z. B. „Anzahl der Zitationen in KI-Antworten“ oder „Konversationsabschlussrate“. Agenturen könnten sich darauf spezialisieren, Content bereitzustellen, der genau auf die Prompts optimiert ist, die Nutzer wahrscheinlich eingeben. So wie man heute Keyword-Recherchen macht, könnte man Prompt-Recherchen durchführen: Was fragt ein Nutzer den Agenten, wenn er eigentlich das Produkt meines Kunden braucht? Und wie muss die Antwort aussehen, damit meine Info auftaucht?
Eine große Herausforderung wird die Transparenz sein. Wenn KI-Agenten viel Kommunikation untereinander und vor dem Nutzer verborgen durchführen, muss Marketing Wege finden, dennoch Einfluss zu nehmen. Das kann Partnerschaften mit Plattformen erfordern oder technisch sicherstellen, dass der eigene Brand-Voice in der KI-Welt vorhanden ist. Möglicherweise werden Unternehmen auch Metadaten mitliefern, die nur für KI bestimmt sind – ähnlich wie Meta-Descriptions früher für Google (die der Nutzer nicht sah, aber der Crawler nutzte). Denkbar wäre ein Tag wie <ai-snippet>, der einen kompakten Faktensatz liefert, den KI-Crawler bevorzugt lesen. Solche Ideen sind zwar noch nicht konkret, aber der Bedarf ist da: ein Übersetzungsstück zwischen Menschenseite und KI-Leseart.
Brauchen Websites eigene KI-Agenten?
Angesichts all dieser Überlegungen taucht eine provokante Frage auf: Sollten Unternehmen und Websites sich nicht gleich ihre eigenen KI-Agenten zulegen, um in der neuen Welt mitzuhalten? Was ist damit gemeint? Ein eigener KI-Agent könnte z. B. ein Chatbot auf der Website sein, der aber weit mehr kann als die heutigen simplen FAQ-Bots. Stellen Sie sich einen Agenten vor, der das gesamte Wissen Ihrer Website (und ggf. interner Datenbanken) hat und dialogfähig nach außen repräsentiert. Wenn nun ein Nutzer mit seinem persönlichen Agenten auf Ihre Website kommt (bzw. die KI crawlt sie), könnte Ihr Site-Agent direkt mit dem Nutzeragenten sprechen. Im Idealfall tauschen sie sich in Bruchteilen von Sekunden aus und der Nutzeragent bekommt exakt die Info, die er braucht, sauber verpackt, von Ihrem Site-Agent geliefert.
Dieses Konzept ist noch neu, aber Ansätze existieren. So gibt es bereits Dienste, die aus Ihren Webseiten-Texten einen Custom ChatGPT-Bot generieren, den Sie als Support einsetzen können. Das ließe sich erweitern: Eine öffentliche API oder Schnittstelle, an die KI-Agenten Anfragen stellen können. In gewisser Weise wären das spezialisierte Mini-Agenten – zum Beispiel ein Flugbuchungs-Agent von Lufthansa, ein Versicherungs-Agent von Allianz etc. Diese könnten mit den großen allgemeinen Agenten (Google, ChatGPT etc.) interagieren, um dem Nutzer das beste Ergebnis zu liefern. Man spricht hier auch von „Agenten-Ökosystem“: viele spezialisierte Bots kommunizieren miteinander, anstelle dass ein einzelner Alleskönner-Bot alles selbst herausfinden muss.
Für Websites würde ein eigener Agent bedeuten, dass man die Kontrolle über die Kommunikation behält. Anstatt darauf zu hoffen, dass die große KI die richtigen Fakten aus der Website zieht, liefert der eigene Agent gezielt Antworten. Ein Beispiel: Eine Bank könnte einen offenen Bank-Bot haben. Fragt der Nutzeragent „Was ist der aktuelle Zinssatz für einen Autokredit bei Bank X?“, dann könnte er direkt bei diesem Bank-Bot die Antwort abrufen, statt auf möglicherweise veraltete Webtext-Informationen zurückzugreifen. Technisch ginge das über definierte Schnittstellen (man könnte es mit RSS-Feeds oder APIs vergleichen, nur intelligenter).
Die Vorstellung, dass Agent mit Agent spricht, ist nicht weit hergeholt. In der Automatisierung und im B2B gibt es solche Machine-to-Machine-Communications schon lange. Neu ist, dass jetzt Nutzer-Frontend-Agenten (die dem Endverbraucher dienen) mit Daten-Backend-Agenten (die eine Website oder Dienst vertreten) zusammenarbeiten. Für Marketing und IT heißt das: möglicherweise eigene KI-Schnittstellen aufbauen. Wer zuerst solche Angebote schafft, könnte Wettbewerbsvorteile haben. Man könnte es zugespitzt so formulieren: Websites brauchen vielleicht in Zukunft ein „KI-Update“, so wie sie vor 10–15 Jahren ein „mobilfähig“-Update brauchten. Wer 2010 keine mobile Website hatte, verlor Nutzer. Wer 2025/26 keine KI-Schnittstelle hat, könnte in den Agenten-Ergebnissen schlechter dastehen.
Natürlich ist das noch Vision und nicht jede kleine Website wird sofort einen KI-Bot programmieren. Aber große Plattformen und E-Commerce-Anbieter arbeiten sicher schon daran. Man denke an Amazon: Alexa ist ein User-Agent für Amazon, und Alexa for Business erlaubt es Dritten, Skills anzubieten. Ähnlich könnte man sich Google Assistant mit Unternehmens-Actions vorstellen. In diesem Sinne: Ja, größere Websites bzw. Unternehmen werden eigene KI-Agenten einsetzen (für Support, für Verkauf, für Infos), die dann mit den Nutzer-KIs interagieren. Kleinere werden zumindest dafür sorgen müssen, dass ihre Daten leicht von KI gelesen werden können (Stichwort AXO (snowplow.io)).
Für Webagenturen bedeutet das perspektivisch neue Projekte: Das Entwickeln von Conversational Agents wird zum Angebot gehören. Nicht mehr nur Chatbot im klassischen Sinne, sondern möglicherweise Bots, die sich nahtlos in ein Agenten-Netz einklinken. Und die Optimierung verschiebt sich dorthin: Wie sorge ich dafür, dass der Agent meines Kunden mit den anderen Agents gut spricht? – eine vollkommen neue Spielwiese, die aber enorm spannend ist.
Content für Mensch und Maschine: Die Zukunft des Bloggens
In einer KI-gesteuerten Zukunft stellt sich auch die Frage nach der Rolle von Blogbeiträgen und Informationsinhalten. Wenn immer mehr Nutzer Antworten von KI-Agenten erhalten, wer liest dann noch ausführliche Blogartikel? Die kurze Antwort: Sowohl Menschen als auch Maschinen werden weiterhin Content benötigen – aber die Art des Contents und die Art des Lesens verändern sich.
Blogs und Ratgeberartikel werden weiterhin geschrieben, aber immer öfter mit dem Gedanken im Hinterkopf: Dies könnte von einer KI zusammengefasst werden. Content-Ersteller werden lernen, ihre Texte so zu verfassen, dass Kernaussagen leicht extrahierbar sind. Ein bisschen so, als ob man für zwei Zielgruppen gleichzeitig schreibt: Der menschliche Leser will eine gute Story, Beispiele, vielleicht etwas Humor – die KI will Fakten, Struktur und Kontext. Zukünftig könnten Artikel deswegen einen noch klareren Aufbau haben, mit eindeutigen Überschriften und Absätzen, die je einen Aspekt behandeln (damit die KI genau den passenden Abschnitt greifen kann). Man wird wichtige Informationen nicht mehr tief im Fließtext verstecken, sondern offen auf den Tisch legen. Einige Publisher experimentieren sogar damit, KI eine Zusammenfassung für Maschinen mitzugeben. Man könnte zum Beispiel am Ende eines Artikels einen TL;DR in strukturierten Daten anbieten, den nur KI-Crawler sehen. Das wäre quasi ein Meta-Content, zugeschnitten auf KI.
Für menschliche Leser bleibt guter Content indes essentiell, vor allem wenn es um Tiefe und Vertrauensbildung geht. Ein KI-Agent kann zwar Antworten geben, aber viele Nutzer – insbesondere Entscheider oder Fachleute – möchten detaillierte Hintergründe nachvollziehen. Hier kommen ausführliche Blogposts, Whitepaper und Studien ins Spiel, die eine KI referenzieren kann. In diesem Sinne schreiben wir als Agentur künftig Inhalte nicht unbedingt damit Millionen Menschen sie lesen, sondern vielleicht nur Tausende Menschen und tausende KI-Modelle. Es klingt kurios, aber es ist absehbar, dass ein Teil des Traffics auf Websites nicht mehr „menschliche Augen“ sind, sondern KI-Leseprogramme, die sich Informationen ziehen (writesonic.com). Diese Bots lesen natürlich nicht zum Vergnügen, sondern um ihr Modell zu verbessern oder um für eine aktuelle Nutzeranfrage die passende Info zu finden.
Ein positiver Effekt für Content-Marketing: Qualität und Substanz werden noch wertvoller. Clickbait-Artikel oder oberflächliche SEO-Texte, die nur geschrieben wurden, um Rankings abzugreifen, verlieren in einer KI-dominierten Suche an Bedeutung – denn die KI filtert sie vermutlich weg. Stattdessen gewinnen gut recherchierte, originelle Inhalte. Wenn ein Unternehmen mit seinem Blog als vertrauenswürdige Quelle von einer KI genannt wird („Laut Firma X beträgt Wert Y …“), ist das ein großer Vertrauensbeweis. Die Herausforderung liegt darin, wie das Branding rüberkommt, wenn die KI nur referenziert. Daher ist es sinnvoll, in den Content selbst auch Markenbotschaften einzubauen, die in Zitationen sichtbar bleiben (z. B. „… erklärt Max Mustermann, CEO von Brandname in seinem Blog.“). So merkt der Nutzer, woher die Info stammt.
Nicht zuletzt wird Content zunehmend mit KI erstellt. Schon heute nutzen viele Texter Tools wie GPT-4 für Entwürfe. In Zukunft könnte ein Teil der Blog-Inhalte direkt von KI generiert und von Menschen editiert werden – optimiert von KI für KI, gewissermaßen eine maschinelle Konversation, die wir nur moderieren. Das klingt dystopisch, aber es muss nicht schlecht sein: Routineinformationen kann man automatisiert aufbereiten, während Menschen sich auf kreative und strategische Inhalte fokussieren.
In Summe sollten sich Unternehmen und Agenturen auf einen Paradigmenwechsel einstellen: Content ist nicht mehr (nur) King – „Context“ ist King. Der Kontext, in dem ein KI-Agent den Content präsentiert, entscheidet über dessen Wert. Und manchmal ist dieser „Konsument“ eben kein Mensch, sondern eine AI. Darauf kann man vorbereitet sein, indem man Inhalte so anbietet, dass beide Welten – Mensch und Maschine – bestmöglich bedient werden.
Fazit und Ausblick
Die Revolution der Internetsuche durch KI-Agenten ist in vollem Gange. Was wir auf der Google I/O 2025 gesehen haben, markiert einen Meilenstein: Die Suchmaschine wandelt sich von einer passiven Informationsbörse hin zu einem proaktiven Assistenten, der Aufgaben erledigen kann. KI-Agenten werden unsere Art zu suchen, shoppen und kommunizieren nachhaltig verändern. Für Marketingmanager, Agenturen und Unternehmensentscheider bedeutet das einerseits Veränderungsdruck, andererseits enorme Potenziale. Wer frühzeitig auf GEO – Generative Engine Optimization setzt, seine Inhalte agentengerecht aufbereitet und vielleicht sogar eigene KI-Lösungen entwickelt, wird in der neuen Landschaft sichtbar bleiben. Unternehmen sollten beginnen, ihre Daten und Angebote KI-freundlich zu gestalten, sei es durch strukturierte Inhalte oder APIs für Agenten.
Es ist durchaus angebracht, dieser Zukunft mit einem Augenzwinkern zu begegnen – die Vorstellung, dass bald unser digitaler Butler mit dem digitalen Verkäufer feilscht, hat etwas Science-Fiction-Charme. Doch wie so oft holt die Realität die Fiktion ein. In ein paar Jahren reden wir vielleicht davon, wie „damals“ alle SEO gemacht haben, während heute GEO und AXO selbstverständlich zum Marketingmix gehören. Wichtig ist, den Kern nicht zu vergessen: Am Ende zählen echte Mehrwerte, gute Produkte und vertrauenswürdige Informationen. KI-Agenten sind letztlich nur die Vermittler. Sorgen wir also dafür, dass sie unsere Botschaft transportieren.
Über den Autor Manuel Kolle
Mit einer starken technischen Basis aus dem Informatikstudium an der TU Darmstadt und ersten Projekterfahrungen im Bereich Künstliche Intelligenz hat sich Manuel Kolle früh für den Weg in die Selbstständigkeit entschieden. Heute unterstützt er Unternehmen und Gründer mit individuellen Weblösungen – von modernen Webseiten über durchdachte Online-Shops bis hin zu gezielter SEO-Optimierung.
