Kontrollverlust im Handel: Neue Studie zur Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI

Die technologische Entwicklung im E-Commerce erreicht durch die Einführung offener Infrastrukturen für autonome Systeme eine neue Stufe. Während Plattformen wie Google mit dem Universal Commerce Protocol die direkte Kaufabwicklung innerhalb von digitalen Assistenten ermöglichen, zeigt der aktuelle Guide to Next 2026 von Publicis Sapient erhebliche Defizite auf Seiten der Hersteller. Die Untersuchung belegt, dass die Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI zunehmend gefährdet ist, da Algorithmen Informationen bevorzugt von Händlern und Marktplätzen beziehen, während die Markenhersteller selbst die Kontrolle über ihre digitale Präsenz verlieren.

Algorithmen ersetzen die klassische Produktsuche

In der modernen Handelswelt verschiebt sich die Entdeckung von Produkten weg von physischen Regalen oder klassischen Suchmaschinenergebnissen hin zu Empfehlungen durch künstliche Intelligenz. Diese agentischen Systeme agieren als Vermittler, die im Auftrag der Konsumenten Entscheidungen treffen. Die Studie von Publicis Sapient macht deutlich, dass viele Unternehmen der Konsumgüterindustrie (CPG) diesen Wandel unterschätzen. Ein zentrales Problem für die Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI ist die geringe Frequenz, mit der Unternehmen ihre Darstellung in diesen Systemen prüfen.

Lediglich 37 Prozent der befragten Führungskräfte geben an, monatlich oder öfter zu auditieren, wie KI-Assistenten wie ChatGPT oder Gemini ihre Produkte beschreiben. Ein Viertel der Unternehmen führt eine solche Prüfung sogar nur einmal im Jahr durch. In einer Umgebung, in der Algorithmen ihre Datenbasis kontinuierlich aktualisieren, führt eine solch seltene Kontrolle zwangsläufig zu einem Verlust an Relevanz. Ohne regelmäßige Audits bleibt unklar, ob die künstliche Intelligenz korrekte Fakten liefert oder ob Wettbewerber in den Empfehlungslisten bevorzugt werden.

Dominanz der Händler auf dem digitalen Regal

Ein weiteres Kernergebnis der Untersuchung ist die massive Machtverschiebung zugunsten von Retailern und Marktplätzen. Diese Plattformen verfügen oft über besser strukturierte Daten und eine höhere Relevanz für die Crawler der KI-Systeme. Laut der Studie publizieren 68 Prozent der Hersteller ihre Informationen konsistent auf Händler-Websites, aber nur 52 Prozent pflegen ihre eigenen Markenpräsenzen mit der gleichen Sorgfalt. Dies hat direkte Auswirkungen auf die Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI, da die Assistenten primär dort nach Informationen suchen, wo sie die höchste Datendichte vorfinden.

Aktuell berichten nur 31 Prozent der Unternehmen, dass ihre eigenen Inhalte bei KI-Suchen an erster Stelle erscheinen. Stattdessen dominieren Inhalte von Drittplattformen oder Vergleichsseiten das Bild. Das über Jahrzehnte mühsam aufgebaute Markenkapital droht in einer Welt, die auf reinem Datenaustausch basiert, zu einer bloßen Zeile in einer Datenbank zu werden, die von externen Akteuren kontrolliert wird. Wenn die Markenbeschreibung durch einen Händler den ersten Eindruck bei einer Online-Suche prägt, verliert der Hersteller die Hoheit über seine eigene Geschichte und seine Alleinstellungsmerkmale.

Datenqualität als technisches Hindernis für die Auffindbarkeit

Die Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI hängt maßgeblich von der Maschinenlesbarkeit der bereitgestellten Informationen ab. KI-Assistenten benötigen keine emotionalen Werbetexte, sondern strukturierte Fakten, die sie vergleichen können. Hier offenbart die Studie eine signifikante Lücke: Nur ein Drittel der Befragten bezeichnet die eigenen Produktinformationen über alle digitalen Kanäle hinweg als sehr konsistent. Zudem geben lediglich 36 Prozent an, dass ihre Daten vollständig strukturiert und für Maschinen unmittelbar verwertbar sind.

Fast die Hälfte der Unternehmen befindet sich noch in einem Transformationsprozess und arbeitet mit einem Mix aus maschinenlesbaren und herkömmlichen Formaten. Diese Inkonsistenz führt dazu, dass Algorithmen im Zweifelsfall die Daten des Wettbewerbers wählen, die einfacher zu verarbeiten sind. Die Pflege von Attributen wie Inhaltsstoffen, Nachhaltigkeitszertifizierungen oder präzisen technischen Spezifikationen wird damit zu einer Grundvoraussetzung, um in der algorithmischen Welt überhaupt stattzufinden.

Verantwortlichkeiten und organisatorische Barrieren

Ein wesentlicher Grund für die mangelnde Vorbereitung ist das Fehlen klarer Zuständigkeiten innerhalb der Unternehmen. Die Optimierung der Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI ist oft ein fragmentierter Prozess ohne zentralen Owner. Zwar verfügen 64 Prozent der Firmen über eine theoretische Strategie zur Beeinflussung von KI-Assistenten, doch nur 39 Prozent haben dafür eine dedizierte Rolle oder ein spezialisiertes Team geschaffen. In vielen Fällen wird die Aufgabe zwischen digitalem Marketing, Brand Management und der IT-Abteilung aufgeteilt, was zu Reibungsverlusten führt.

Neben strukturellen Problemen bremsen auch technische Barrieren den Fortschritt. Als größte Hindernisse nennen die Entscheider Talentlücken, regulatorische Bedenken im Bereich Datenschutz sowie eine limitierte digitale Infrastruktur. Viele Unternehmen kämpfen mit einer Vielzahl unverbundener Systeme, die eine einheitliche Datenstrategie erschweren. Solange die Agent Experience als reines Nebenprojekt behandelt wird, bleibt die notwendige strategische Neuausrichtung aus.

Regionale Unterschiede in der strategischen Umsetzung

Die Studie zeigt deutliche Diskrepanzen zwischen den untersuchten Märkten. Frankreich und die USA nehmen eine Vorreiterrolle ein, wenn es um die Häufigkeit von KI-Audits geht. In Deutschland hingegen führt weniger als die Hälfte der Unternehmen monatliche Prüfungen durch. Großbritannien zeigt zwar eine hohe Qualität bei der Bereitstellung strukturierter Daten, hinkt aber bei der Kontrollfrequenz hinterher. China liegt im internationalen Vergleich überraschend weit zurück, insbesondere bei der regelmäßigen Analyse der KI-Präsenz.

Für die Zukunft bedeutet dies, dass Unternehmen ihre Prioritäten grundlegend verschieben müssen. Die Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI wird nicht mehr durch das Budget für klassische Werbeanzeigen bestimmt, sondern durch die technologische Exzellenz in der Datenaufbereitung. Für kleinere Herausforderer bietet dies eine historische Chance: Da Algorithmen Klarheit und Struktur über Marktmacht stellen, können Challenger-Brands durch präzise maschinenlesbare Daten etablierte Marktführer überholen.

Die Transformation zum datengesteuerten Markenmanagement

Die Ergebnisse des Publicis Sapient Berichts unterstreichen, dass die Ära der menschenzentrierten Suche durch eine Ära der maschinengestützten Entscheidung ersetzt wird. Um die Sichtbarkeit von Marken in agentischer KI langfristig zu sichern, müssen Hersteller ihre Rolle neu definieren. Es reicht nicht mehr aus, emotional ansprechende Kampagnen zu entwerfen. Die Marke muss als System kodierter Unterscheidungsmerkmale verstanden werden, das in Millisekunden von einer künstlichen Intelligenz bewertet werden kann.

Wer die Kontrolle über seine Datenhoheit behalten will, muss in automatisierte Audit-Verfahren investieren und sicherstellen, dass die eigenen Quellen für die KI-Systeme die höchste Glaubwürdigkeit besitzen. Nur wenn die technologische Infrastruktur mit dem kulturellen Markenanspruch schritthält, wird die künstliche Intelligenz im Sinne des Herstellers entscheiden. Der Übergang von der klassischen Markenführung zur Agent Experience ist keine rein technische Aufgabe, sondern eine strategische Notwendigkeit für das Überleben im digitalen Zeitalter.

Faktenbox