Die agentische Ebene: Die drei möglichen Zukünfte für Handelsmedien und digitale Werbung

Dieser Moment wird nie wieder derselbe sein.

Laut Comscore machen generative KI-Engines heute nur 3,3 % der Online-Suchzeit in den USA aus. ChatGPT, Claude und Perplexity zusammen kriegen nur einen Bruchteil des Traffics von Google Search. Aber das wird sich ändern. Google baut KI in die Suche ein. KI-Plattformen bieten immer mehr agentenbasierte Einkaufserlebnisse. Konversations-KI macht schon im September 2025 15 bis 20 % des Referral-Traffics von Einzelhändlern aus. Bis 2027 wird der Unterschied zwischen Suche und agentenbasierter Entdeckung wahrscheinlich verschwunden sein. Und laut McKinsey könnten US-Einzelhändler bis 2030 bis zu 1 Billion US-Dollar an orchestrierten Einnahmen aus agentenbasiertem Handel erzielen.

In den letzten Monaten hat die Infrastruktur dafür langsam Gestalt angenommen. OpenAI hat sein Agentic Commerce Protocol (ACP) veröffentlicht, einen technischen Standard, der es Händlern ermöglicht, den Checkout direkt in KI-Konversationen zu integrieren. Shopify und Etsy waren die ersten, die das Protokoll übernommen haben und ihren Händlern ermöglichen, über ChatGPT zu verkaufen. Dann kündigte Walmart eine Partnerschaft mit OpenAI an, damit Kunden über ChatGPT konversationell einkaufen können. Perplexity integrierte das Einkaufen mit PayPal. 

Zusammengenommen bestätigen diese Schritte die Entstehung einer neuen Browsing-Ebene zwischen Entdeckung und Kaufabwicklung. Damit einher geht eine komplette Umstrukturierung der Art und Weise, wie gesponserte Produkte, Medienkampagnen und Werbeinventar entdeckt und angezeigt werden.

Um diesen Wandel vollständig zu verstehen, muss klar sein, wer die Kontrolle über das Browsing-Erlebnis hat, wie gesponserte Produkte durch diese neuen Kanäle fließen und was passiert, wenn Werbung von keywordbasierter zu kontextgesteuerter Werbung wird.

Die Frage der Kuration

In den letzten zehn Jahren war die Geschichte der Einzelhandelsmedien einfach: Amazon, Walmart und Shopify bauten eigene Medienunternehmen auf, weil sie den Moment der höchsten kommerziellen Absicht besaßen. Einzelhandelsdaten. Die Zielgruppe der Einzelhändler. Werbeflächen für Einzelhändler. So entstand ein Markt mit einem Volumen von 180 Milliarden US-Dollar.

Jetzt stell dir eine Ebene darüber vor. Ein Verbraucher fragt ChatGPT: "Ich brauche eine neue Kaffeemaschine. Sie sollte kompakt sein, weniger als 150 Dollar kosten und auf einer kleinen Theke stehen." Die KI versteht die Anfrage, sucht in allen Händlern, auf die sie Zugriff hat, zeigt Optionen an und schließt die Kaufabwicklung möglicherweise vollständig im Chat ab. Kein Click-Through zu Amazon. Keine Weiterleitung zu Walmart.

Das wirft eine grundlegende Frage auf: Wer entscheidet, welche Produkte in dieser Antwort erscheinen?

Erstes Szenario: Einzelhändler behalten die Kontrolle. Amazon, Walmart und Shopify syndizieren ihre Produktfeeds und Werbeinventare über Erweiterungen von Protokollen wie ACP in KI-Assistenten. Einzelhändler pushen gesponserte Werbung und Produktdaten in den Protokollstapel. Kampagnen, die bereits über DSPs des Einzelhändlers laufen, werden automatisch in den KI-Assistenten eingeblendet. Der Einzelhändler behält die Markenbeziehung bei und monetarisiert sein Inventar auf die gleiche Weise wie heute. Die KI-Plattform wird zur Infrastruktur - leistungsstark, aber eben Infrastruktur.

Zweites Szenario: KI-Plattformen bauen ihre eigene Werbeschicht auf. OpenAI, Perplexity und Google beschließen, dass der Moment der Entdeckung innerhalb der agentenbasierten Antworten zu wertvoll ist, um ihn den Einzelhändlern zu überlassen. Sie bauen ihre eigenen Werbenetzwerke auf. Die Marken bieten direkt für die Platzierung von Anzeigen. Die KI-Plattform entscheidet darüber, welche Produkte, welche Marken und welche Anzeigen erscheinen. Das ist das Google AdWords-Modell, das auf Konversationen angewandt wird; Einzelhändler verlieren die Kontrolle vollständig.

Drittes Szenario: ein Hybrid. Einzelhändler pushen Kampagnen in KI-Plattformen. Die Plattformen behalten sich das Recht vor, Impressionen auch nativ zu monetarisieren. Shopify-Händler übermitteln Produktfeeds über ACP, aber OpenAI akzeptiert auch direkte Gebote von Werbetreibenden. Perplexity aggregiert die Daten der Händler, fügt aber seine eigenen gesponserten Ergebnisse ein. Kontrollfragmente und beide Streams koexistieren.

Die Struktur, die du am Ende hast, bestimmt alles darüber, wie Werbung im nächsten Jahrzehnt funktionieren wird. Aber die Antwort steht noch nicht fest. In dieser Unklarheit lebt die Strategie.

Der Markt zeigt uns bereits, welches Szenario jeder Einzelhändler bevorzugt. Amazon zögert, kuratierte Produktfeeds an Plattformen weiterzugeben, die zu Konkurrenten werden könnten, und zieht es stattdessen vor, die gesamte Customer Journey von der Entdeckung bis zum Kauf zu besitzen. Das Unternehmen zog sich im Juli 2025 vollständig aus Google Shopping zurück und sperrte im August 2025 den KI-Crawlern von OpenAI, Anthropic und anderen den Zugriff auf seine Einzelhandelsdaten. Gleichzeitig baut das Unternehmen seine eigenen agentenbasierten Funktionen auf (Rufus für die Entdeckung vor Ort; "Buy for Me" für den Einkauf auf Websites von Drittanbietern), um die Kontrolle über die Entdeckungsebene vollständig im Unternehmen zu behalten.

Andere große Einzelhändler nehmen ähnliche defensive Positionen ein: Walmart startete Sparky, Lowe's führte Mylow ein, und Home Depot baute Magic Apron. Shopify hat das Gegenteil getan: Es hat sich über ACP mit OpenAI integriert und ermöglicht es Händlern, sich für Instant Checkout zu entscheiden. Die Unterschiede sind nicht unauffällig. Sie deuten darauf hin, dass die Einzelhändler ihr Werbeinventar nicht einheitlich in KI-Plattformen einbringen werden. Einige werden ihre eigene Agentenebene schützen. Andere werden KI-Plattformen als Vertriebskanal für ihr Mediengeschäft nutzen.

Für Werbetreibende bedeutet das, dass die nächsten 18 Monate chaotisch sein werden. Welche Einzelhändler welches Inventar für welche KI-Plattformen freigeben, ist noch nicht geklärt. Der Job des Medieneinkäufers wird deutlich komplexer. Du optimierst nicht mehr nur die einzelnen Kanäle. Du versuchst vorherzusagen, welche Kanäle es überhaupt geben wird.

Gesponserte Produkte im Zeitalter der Agenten

Gegenwärtig führen Marken ihre Kampagnen über eine nachfrageseitige Plattform durch, die Verbraucher auf der Grundlage ihres Suchverhaltens, ihres Surfverhaltens und ihres Interesses an bestimmten Kategorien anspricht. Gesponserte Produkte, die derzeit 70 % des Medienumsatzes im Einzelhandel ausmachen, erscheinen neben den organischen Ergebnissen. Der Werbetreibende zahlt pro Klick. Der ROI wird anhand von Konversionsdaten gemessen. 

Diese Infrastruktur gibt es bei Amazon, Walmart, Shopify und Dutzenden kleinerer Mediennetzwerke im Einzelhandel. Sie ist ausgereift, optimiert und tief in die Budgetvergabe der Marken integriert. Und sie funktioniert.

In einer agentenbasierten Welt wird das anders sein: Eine Marke, die hochwertige Küchengeräte verkauft, führt heute eine Kampagne über die DSP ihres Einzelhändlers durch. Wenn der Einzelhändler morgen seine Werbeobjekte über Protokolle wie ACP offenlegt, könnte dieselbe Werbung in einer OpenAI-Antwort auftauchen. Ein und dasselbe Medienobjekt erscheint auf mehreren Oberflächen: in traditionellen Suchergebnissen, im Eigentum des Einzelhändlers und in den Konversationsantworten des KI-Assistenten.

Das schafft sowohl Chancen als auch Spannungen.

Die Chance liegt auf der Hand: eine einzige Kampagne, mehrere Oberflächen, keine neue Kreativität oder Targeting-Logik erforderlich. Marken, die bereits kanalübergreifend optimieren, erhalten plötzlich Zugang zu einem weiteren Kanal.

Die Spannung ist noch interessanter. Damit dies in großem Umfang funktioniert, müssen Einzelhändler den KI-Plattformen ihr Werbeinventar auf strukturierte, standardisierte Weise zur Verfügung stellen: Amazon stellt gesponserte Produktobjekte für OpenAI zur Verfügung. Walmart erlaubt Perplexity, seine Werbung in Konversationsantworten einzubinden. Die Werbetreibenden von Shopify geben ihre Zustimmung, dass Kampagnen in KI-Ebenen von Drittanbietern einfließen.

Nichts von alledem kann standardmäßig geschehen. Es erfordert ausgehandelte Partnerschaften und technische Standards. Außerdem müssen die Einzelhändler den KI-Plattformen ihr wertvollstes Gut anvertrauen: den Moment der Kaufabsicht. Wenn die KI-gesteuerte Entdeckung das herkömmliche Surfen vollständig verdrängt, laufen Einzelhändler Gefahr, auf Fulfillment-Netzwerke mit Treueprogrammen reduziert zu werden, wobei ihr Onsite-Traffic einen Großteil seines Wertes in der Entdeckungsphase verliert. Die margenstarken Medieneinnahmen des Einzelhandels, die auf der Kontrolle des Entdeckungsmoments beruhen, wären direkt bedroht.

Als Walmart eine Partnerschaft mit OpenAI einging, ging es um mehr als nur um den Checkout. Walmart- und Sam's Club-Mitglieder können jetzt über ChatGPT einkaufen, indem sie über ihre Bedürfnisse chatten (Mahlzeiten planen, Vorräte auffüllen, neue Produkte entdecken), während Walmart den Rest erledigt. Walmart nennt dies "agentic commerce": KI, die von reaktiv auf proaktiv umschaltet, lernt und Kundenbedürfnisse vorhersagt.

Aber es gibt eine Komplikation: Wenn Walmart durch seine OpenAI-Partnerschaft Produkte anzeigt, fließen dann auch die von Walmart gesponserten Produkte in diese Ergebnisse ein? Sollten konkurrierende Einzelhändler den gleichen Zugang zu OpenAIs Antwortschicht erhalten? Oder erhält Walmart durch seine Partnerschaft eine bevorzugte Platzierung? Wenn Agenten die Entdeckung und den Checkout zu einer einzigen Konversation zusammenfassen, könnte der Verkehr auf den Websites der Einzelhändler einbrechen. Wenn die Kunden nicht mehr Seite für Seite durchblättern, gibt es nicht mehr genug Impressionen, die bedient werden können.

Wenn das von Einzelhändlern kontrollierte Angebot dominiert, ändert sich das Geschäftsmodell nicht grundlegend. Der Einzelhandel ist nach wie vor für das Angebot zuständig. Die KI-Plattform wird zu einer neuen Oberfläche, auf der von Einzelhändlern vermittelte Werbung angezeigt wird. Die Beziehung zwischen Marke, Medienkäufer und Einzelhändler bleibt intakt.

Wenn KI-Plattformen unabhängige Werbenetzwerke aufbauen, ändert sich die Machtdynamik dramatisch. Einzelhändler verlieren die Kontrolle. Marken erhalten direkten Zugang zu OpenAI oder Perplexity. Das wäre eine Rückkehr in die Zeit vor den Einzelhandelsmedien, als Marken über Google und Facebook ohne Vermittlung der Einzelhändler konkurrierten. Das wäre eine echte Neuordnung des Marktes.

Die Antwort wird wahrscheinlich unübersichtlicher sein: eine Mischung aus beidem. Unterschiedliche Einzelhändler werden unterschiedliche Wetten eingehen. Aber die Mischung bestimmt, wer den Wert erfasst. Und das ist es, was wirklich zählt.

Jenseits von Keywords und Klicks

Wenn du digitales Marketing in der Google AdWords-Ära gelernt hast, kennst du die grundlegende Logik: Schlüsselwörter identifizieren, auf Schlüsselwörter bieten, die Auktion gewinnen, und deine Anzeige erscheint. Die Messung ist einfach: Klicken oder nicht klicken, konvertieren oder nicht konvertieren. War der ROAS positiv?

Dieses Modell ist nicht mehr ausreichend. Der KI-Modus von Google erreicht über 100 Millionen monatliche Nutzer. Wenn ein Verbraucher fragt: " Hilf mir, einen Laufschuh zu finden, der für das Marathontraining geeignet ist und zu schmalen Füßen passt", wird die Anfrage nicht in Schlüsselwörter zerlegt. Sie wird als komplex und mehrdimensional verstanden: Produktkategorie, Anwendungsfall, Passformprofil und persönliche Vorlieben. Die KI erstellt eine narrative Antwort - vergleicht Schuhe, bespricht die Passformtechnologie, erwähnt Marken - und zeigt dann Anzeigen an.

Aber diese Anzeigen werden nicht durch Keyword-Gebote ausgelöst. Sie werden auf der Grundlage von viel umfassenderen Signalen geschaltet: vollständiger Suchanfragenkontext, Konversationsverlauf, abgeleitete Absichten, Suchverlauf der Nutzer, Markenerwähnungen in der Antwort und die Qualität der Produktdaten des Werbetreibenden. Google nennt dies "multidimensionales Targeting". Marken, die Performance Max- und Shopping-Kampagnen mit breiter Übereinstimmung nutzen, sind automatisch für AI Mode-Platzierungen qualifiziert. Aber Eignung bedeutet nicht gleich Wirksamkeit.

Um tatsächlich Sichtbarkeit in den Antworten der Agenten zu erlangen, müssen Marken auf Signale optimieren, die über die traditionelle Keyword-Strategie hinausgehen. Die Qualität des Produktfeeds ist entscheidend. Nicht für die organische Auffindbarkeit. Sondern für das KI-Verständnis.

Wenn ein LLM Tausende von Produktangeboten analysiert, versteht er strukturierte Daten: Beschreibungen, Spezifikationen, Materialien, Abmessungen und Bewertungen. Eine Marke mit reichhaltigen, gut organisierten Produktdaten wird aufgespürt. Eine Marke mit spärlichen Daten dagegen nicht. Das ist eine harte Einschränkung, kein weicher Vorschlag.

Was den agentenbasierten Handel so interessant macht, ist, dass er ein echtes Problem der Verbraucher löst: Das richtige Produkt zu finden, egal ob es sich um ein Outfit für einen bestimmten Anlass oder eine Waschmaschine mit bestimmten Funktionen handelt, kann ohne KI-Unterstützung eine Stunde oder länger dauern. Konversations-KI verkürzt diese Recherchephase drastisch, was erklärt, warum sich die Akzeptanz selbst bei Verbrauchern beschleunigt, die ihre Einkäufe weiterhin über traditionelle Kanäle tätigen.

Laut Salesforce verzeichneten Einzelhandelsunternehmen in der ersten Hälfte des Jahres 2025 einen monatlichen Anstieg von 128 % bei der Nutzung von KI-Tools und -Assistenten. Verbraucher, die regelmäßig KI-Agenten nutzen, geben doppelt so häufig an, dass sich ihre Erfahrungen mit Einzelhändlern verbessert haben.

Einige vorausschauende Marken entwickeln bereits so etwas wie eigene Mini-Sprachmodelle, die auf Daten von Erstanbietern basieren: Produkt-Feeds, Website-Inhalte, Kundenrezensionen und verknüpfte Datenquellen. Diese Mini-Modelle sind so konzipiert, dass sie in größere LLMs integriert oder mit KI-Plattformen als vertrauenswürdige Datenquellen geteilt werden können. Die Marke wird zum Kurator ihrer eigenen Geschichte innerhalb der agentischen Ebene.

Das ist ein grundlegender Unterschied zum Keyword-Bid-Modell. Anstatt zu sagen: "Ich möchte auftauchen, wenn jemand nach X sucht", heißt es jetzt: "Ich möchte, dass mein Produkt, meine Markengeschichte und mein Wertversprechen genau dargestellt werden, wenn ein KI-Agent eine Frage in meiner Kategorie beantwortet."

Die Messung muss sich im Gleichschritt weiterentwickeln. In einer agentenbasierten Welt sind Klicks ein weniger zuverlässiger Indikator für die Werbewirkung. Ein Kunde liest eine KI-Zusammenfassung, in der dein Produkt erwähnt wird, vergleicht es mit anderen Produkten und klickt sich entweder zum Händler durch oder setzt das Gespräch fort, um zu vergleichen. Traditionelle Analysen zeigen keine direkten Klicks. Aber du hast die Überlegungen beeinflusst. Du hast die Erzählung geprägt. Du hast den Verbraucher dazu gebracht, eine Entscheidung zu treffen.

Dieser Einfluss ist wichtig. Und er muss gemessen werden.

Vorausschauende Vermarkter erweitern den KPI-Rahmen, um dies zu erfassen: die Tiefe des Engagements (wie lange ein Nutzer mit dem Lesen der Antwort verbringt, wie viele Folgefragen er stellt, wie viele alternative Produkte er erkundet), die Anzahl der Suchanfragen, in denen eine Marke erwähnt wird, die Stimmung dieser Erwähnung und der Kontext. All dies werden zu Leistungsindikatoren. Die letztendliche Konversion ist immer noch wichtig, aber der Weg dorthin ist weniger linear und schwieriger durch traditionelle Trichteranalysen zuzuordnen.

Was als nächstes passiert

Eine neue Browsing-Ebene organisiert die Art und Weise, wie Commerce Discovery und Werbung funktionieren, neu: Sie ist keine Ergänzung der bestehenden Infrastruktur, sondern ein neues Medium mit einer anderen Kurationslogik, anderen Bietmechanismen und anderen Leistungssignalen.

Die kurzfristigen Ergebnisse sind einigermaßen klar. Einzelhändler, die über umfangreiche eigene Daten verfügen, werden damit experimentieren, ihr Inventar KI-Plattformen zur Verfügung zu stellen und gleichzeitig ihre eigenen agentenbasierten Erfahrungen aufzubauen. Amazon tut dies bereits. Walmart tut dies. Google wird im Rahmen seiner Gemini-Monetarisierungsstrategie Anzeigen in den KI-Modus integrieren. OpenAI und Perplexity werden ihre Shopping-Integrationen monetarisieren. 

Die defensiven Vorteile der Einzelhändler liegen weiterhin in den Bereichen Kundenerfahrung, Treue-Ökosysteme, Fulfillment-Netzwerke und Omnichannel-Assets. Aber das wird nicht ausreichen. Einzelhändler und Marken müssen aggressiv auf native Agentenerlebnisse drängen, um sicherzustellen, dass ihre Anzeigen, Agenten und Handelsintegrationen in die neuen Entdeckungspfade der KI integriert sind.

Aber sie können es nicht allein tun. Sie brauchen Partner, die die Komplexität, die auf sie zukommt, bewältigen können. Insbesondere Partner, die sowohl mit KI-Plattformen als auch mit Einzelhändlern gut vernetzt sind. Partner, die wissen, wie man agenturische Kampagnenobjekte strukturiert - das können nicht die gesponserten Produkte von gestern in neuer Verpackung sein. Partner, die als Bindeglied fungieren und die Nachfrage dort bündeln, wo KI-Plattformen weniger direkte Markenbeziehungen bevorzugen. Und ganz wichtig: Partner, die Messkapazitäten für agentenspezifische Metriken aufbauen: Engagement-Tiefe, Gesprächsergebnisse und unterstützte Konversionen. Die Anbieter, die alle vier Kriterien glaubwürdig erfüllen können, werden unverzichtbar. Diejenigen, die immer noch auf Klicks optimieren, werden zunehmend an den Rand gedrängt.

Die mittelfristige Struktur ist noch sehr ungewiss. Werden KI-Plattformen weiterhin als Vertriebskanäle für das Inventar von Einzelhändlern dienen, oder werden sie unabhängige Werbenetzwerke aufbauen? Werden sich Marken aus den traditionellen Einzelhandelsmedien zurückziehen und direkt bei KI-Plattformen bieten? Werden sich die Mediennetzwerke des Einzelhandels weiterentwickeln, um sich mit agentenbasierten Erfahrungen zu verbinden, oder werden sie verdrängt?

Für diejenigen, die für die Werbestrategie verantwortlich sind, ist es wichtig zu erkennen, dass dies ein Wendepunkt ist. Die Infrastruktur, die Beziehungen und die Messsysteme, die du aufgebaut hast, sind nicht überflüssig. Aber sie werden von einer neuen Ebene des Handels auf die Probe gestellt, die nach anderen Prinzipien arbeitet.

Die Gewinner werden diejenigen sein, die erkennen, dass agentenbasierte KI keine Ergänzung zu den bestehenden Werbekanälen ist, sondern ein neues Medium. Diejenigen, die ihre Strategie und Infrastruktur anpassen, werden davon profitieren. Diejenigen, die die KI als einen neuen Werbestrom betrachten, der an das Spielbuch von gestern angehängt wird, werden sich an den Rand gedrängt sehen.

Das agenturische Zeitalter in der digitalen Werbung ist bereits da. Es bleibt nur noch zu klären, wer diese Erfahrung kuratiert. Und wer im Gegenzug davon profitiert.

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Häufig gestellte Fragen