Management Summary
Agentic Commerce beschreibt den Einkauf mit KI-Agenten, die im Auftrag von Kunden recherchieren, Produkte vergleichen und zunehmend selbständig Kaufentscheidungen treffen. Im Unterschied zu klassischen Chatbots agieren diese Agenten autonom und nutzen direkten Zugriff auf Tools und Daten – beispielsweise auf detaillierte Produktinformationen.
Die technischen Grundlagen werden aktuell von führenden Anbietern geschaffen: Visa (Intelligent Commerce), Mastercard (Agent Pay) und PayPal (Agent Toolkit & strategische Partnerschaften) ermöglichen sichere, im Hintergrund ausgeführte Zahlungen durch Agenten. Parallel bereiten die Shop-Systeme wie Shopify oder SAP Commerce ihre Plattformen darauf vor, dass Produktinformationen, Warenkorb und Checkout für KI-Agenten zugänglich sind – häufig über das Model Context Protocol (MCP), was sich als standard für die Agenten Kommunikation etabliert .
In einer Agentic-Commerce-Welt verschiebt sich der Einkauf zunehmend in Agenten-UIs: Beispiele sind der Amazon Shopping Assistant Rufus in der Amazon App, ChatGPT mit Shopping-Cards und Kauf-Links, Perplexity mit integriertem PayPal-Checkout oder Google mit dem neuen AI Mode und Shopping-Funktionen wie Preis-Tracking. Diese Entwicklung verändert Reichweite und Customer Journeys grundlegend - Marketing Strategien müssen neu überdacht werden.
Für Heads of Marketings, CTOs und CMOs bedeutet das:
- Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten und Policies in KI-Agenten tauglicher Form bereitstellen
- Touchpoints für neue Agenten-Kanäle aufbauen (AEO/GAIO statt reinem SEO)
- Kundenvertrauen stärken und Kontrollmechanismen für Transaktionslimits, Rechnungen und Rückgaben etablieren
- Frühzeitig Pilotprojekte starten, um Erfahrungen zu sammeln - Unternehmen, die neue Technologien frühzeitig und konsequent adaptieren, werden sich klar als Marktführer positionieren.
Der Markt bewegt sich schnell: Laut PwC’s AI Agent Survey setzen bereits über 70% der Unternehmen KI-Agenten ein oder implementieren diese – parallel steigen die Investitionen deutlich. [Quelle: PwC AI Agent Survey (https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-agent-survey.html)]
„Marken, die die neuen Einkaufswege nicht schnell adaptieren, verschwinden schnell aus dem Blick der Kunden.”
(Quelle: Digital Loop - KI generiert)
Was ist Agentic-Commerce?
Agentic Commerce ist die nächste Stufe des Online-Shoppings: Selbstständig handelnde KI-Agenten übernehmen für den Kunden den gesamten Einkaufsprozess - weiter über OpenAIs Operator bzw ChatGPT Agent der das Internet noch als “Proxy” benutzt um Produkte zu finden und zu vergleichen - In einer Agentic Commerce Welt findet der ganze Einkaufsprozess in einem KI-Assistenten statt. Dieser hat direkt Zugang zu notwendigen Daten und Tools, um den Einkaufsprozess durchzuführen - mit Zugang zu persönlichen Daten erlaubt das auch einen hohen Grad an Personalisierung z.B. Lieblings Hemden, Parfüms, die meinen Geschmack treffen, oder Versicherungen passend zu meiner Lebensphase.
Während KI-Agenten heute oft nur als Einkaufshelfer dienen, werden sie in Zukunft auch den kompletten Kaufabschluss übernehmen.
Praxisbeispiele heute:
- ChatGPT Search - Bietet interaktive Shopping-Karussells mit Preisen und Produktlinks und testet reibungslose Kaufabläufe.
- Check24 AI Assistent: Beantwortet Nutzerfragen, vergleicht Tarife und Angebote und unterstützt bei der Kaufentscheidung – direkt in der Check24-App.
- Perplexity + PayPal: Ermöglicht den Kauf von Produkten, Tickets oder Reisen direkt im Chat – Bezahlung bequem via PayPal oder Venmo.
- Google AI Mode: Beschreibe dein Kauf-Szenario und Google schlägt passende Produkte vor. Ausgebaut mit Features wie Price Tracker (Stand August 2025 nur in den USA ausgerollt.)
Warum sollte ich mich jetzt mit Agentic Commerce beschäftigen
Der Markt entwickelt sich rasant
Täglich neue Tools, Updates der großen Player (Google, Amazon etc.), Time-To-Market ist entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Anhand der ChatGPT User Zahlen und laut Statista sieht man klar dass die Zyklen bis Technologien, in dem Fall ChatGPT Ihren Durchbruch hatten, massiv reduziert ist. Dies bringt insbesondere große Unternehmen in Handlungszwang möglich, früher als später zu starten, wenn man berücksichtigt, dass solche Transformationen innerhalb des Unternehmens langwierig sein können.
Daraus resultiert auch dass neue KI gestützte Marketing Kanäle entstehen und größer werden (ChatGPT, Perplexity AI etc.), aber auch die dominierende Suchmaschine Google sich komplett ändert - wie man anhand der AI Overviews und dem AI Mode sieht.Ein Beispiel vom Projekt Astra, mittlerweile in Googles AI Mode integriert, zeigt wo die Reise hingeht: https://www.youtube.com/watch?v=JcDBFAm9PPI
Neue Marketing Disziplinen entstehen - Was bedeutet AOO (Agent‑Oriented Optimization)?
Bisher stand im Fokus, Webseiten so zu gestalten, dass sie von menschlichen Besuchern gut gefunden und verstanden werden – also klassisches Content Marketing, UX und SEO-Optimierung für Suchmaschinen. In der neuen Ära des Agentic Commerce reicht das nicht mehr.
Es werden KI-Agenten, die im Auftrag der Kunden Produkte suchen, vergleichen und Kaufentscheidungen vorbereiten oder treffen - sehr wahrscheinlich mit einer hohen Präzision. Damit diese Agenten Ihre Angebote bevorzugt anzeigen, brauchen sie nicht nur schöne Texte, sondern strukturierte, verlässliche und maschinenlesbare Daten.
Ein AOO (Agent‑Oriented Optimization) Manager sorgt genau dafür:
- Produktdaten anreichern: Titel, Beschreibungen, Attribute, Kontext
- Preise & Verfügbarkeiten: Echtzeit-Informationen über APIs oder Feeds
- Richtlinien & Policies: Rückgaberegeln, Lieferzeiten, Garantien
- Identifikatoren: GTIN, MPN, Markeninformationen
Wenn diese Daten direkt und in hoher Qualität bereitstehen, können Agenten fundierte Empfehlungen geben - und Ihre Produkte präziser, prominenter und konversion stärker platzieren. Im klassischen Performance Marketing, in dem man eine große Streuung in Kauf nimmt (oder statistisch gehen auch braucht!) wird hier ein genaueres Targeting möglich oder vermutlich von KI-Systemen belohnt, da diese Ihr Produkt optimieren, wenn User über diese das finden, was sie gesucht haben.
AOO ist dabei natürlich nicht isoliert zu sehen, sondern als Weiterentwicklung bestehender Strategien wie: AEO (Answer Engine Optimization) oder GAIO (Generative AI Optimization).
| Aspekt | SEO (Search Engine Optimization) | AOO (Agent-Oriented Optimization) |
| Business Impact | Sichtbarkeit in Suchmaschinen wie Google erhöhen | Auffindbarkeit & Priorisierung durch KI-Agenten erhöhen |
| Primäre Zielgruppe | Suchmaschinen-Crawler & menschliche Suchende | KI-Agenten, die für Nutzer Aufgaben ausführen |
| Aufgabenfeld | Webseiteninhalte, technische Struktur, Backlinks | Strukturierte, maschinenlesbare Produkt- und Servicedaten, Texte strukturieren |
| KPIs / Metriken | Rankings, organischer Traffic, Organische Klickrate (CTR), Impressionen, Sichtbarkeitsindex (wie effektiv sind meine einzelnen Seiten) | (Agent-Share of) Traffic, Agentic Conversion Rate, Datenvollständigkeit, Agent Discovery Rate (Wie oft werden Produkte vom Agenten empfohlen), Agenten NPS, Fehlerquote im Feed (wie bei google Shopping) |
| Technischer Fokus | Meta-Tags, Pagespeed, Mobile Optimization, Indexierung | API-Schnittstellen, Echtzeit-Preis-/Verfügbarkeitsdaten, Policy-Informationen, Strukturierte Daten |
| Content Fokus | Keyword-Optimierung, Content-Marketing, On-Page/Off-Page-Strategien | Datenqualität, Aktualität, Kontextinformationen für Agenten, Sentiment |
Wie sich Unternehmen jetzt vorbereiten sollten
Unternehmen sollten ihre Produkt- und Katalogdaten vollständig, konsistent und maschinenlesbar aufbereiten. Diese sind essentiell, um AI Agenten mehr Kontext zu geben.
Die eigenen Produkte über das Shopsystem, PIMs oder ERPs verfügbar machen - das Model Context Protocol (MCP) ist aktuell die Technologie, die sich durchsetzt und von vielen Anbieter bereits adaptiert ist.
Experimentieren und Pilotieren - Machen Sie sich und Ihre Teams mit der Technologie vertraut. Definieren und priorisieren Sie Business Use Cases, Tech Stack und Ihre Zielarchitektur.
”Time-To-Market ist hier der Schlüssel zum Erfolg."
Fahrplan für Ihr Projekt (1-3 Monate je Phase)
- Phase 1 - (Data) Readiness validieren
Ein essentieller, aber unterschätzter Schritt - Welche Datenquellen gibt es, wie komme ich technisch an diese und in welcher Datenqualität liegen diese vor?
- Phase 2 - Pilotierung
Welche Use Cases sind mir wichtig - erster POC um die Technik, aber auch Product Viability testen zu testen.
- Phase 3 - MVPs Building
Produktkonzept und ersten MVP umsetzen - ersten Business Impact schaffen.
- Phase 4 - Go-To-Market und Enabling
Ausrollen, i.d.R. Integration in die Enterprise-Landschaft und Betrieb nach Operating Model.
Das ganze natürlich iterativ und mit regelmäßigen Datenbasierten Check-ins. Dabei sollten nicht nur quantitative Metriken benutzt werden, sondern auch qualitative wie z.B. die Zufriedenheit von Anwender.
Fazit
Eine KI basierte E-Commerce Welt scheint dem einen oder anderen noch so fern, Tatsache ist aber dass die Technik bereits soweit ist und Player im E-Commerce System (Shops, Payment Anbieter etc.) bereits dabei sind den Rahmen eines neuen Agentic getrieben E-Commerce Umfelds zu schaffen.
Das beschriebene Agentic-Konzept wird auch in weiteren Business Bereichen stattfinden, z.B. wenn es darum geht, Essen zu bestellen, einen Tisch zu reservieren, Hotels zu finden und zu buchen etc.
