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Der Agent gibt nicht einfach so eine Antwort. Es zerlegt die Anfrage in kleinere Schritte, wie zum Beispiel: Hotels suchen → nach Pool filtern → Preise vergleichen → Verfügbarkeit prüfen.
Er betrachtet Markendaten, APIs, Geschäftsprofile und verifizierte Quellen, um zu entscheiden, was der nächste Schritt ist.
3. Aktion: Ausführen der Aufgabe
Als Nächstes verwendet der Agent Tools, wie eine API für die Hotelsuche oder ein Buchungssystem, um Echtzeitergebnisse zu erhalten oder eine Aufgabe zu erledigen. Diese Tools helfen dem Agenten, in Ihrem Namen zu handeln, egal ob es darum geht, Optionen zu finden oder das Zimmer direkt zu buchen.
Schauen wir uns an, wie das in der Praxis aussehen könnte.
Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen
Finanzdienstleistungen
Ein KI-Agent unterstützt bei der Auswahl einer passenden Versicherung, indem er relevante Angaben automatisch in Antragsformulare einträgt, unterschiedliche Tarif- und Leistungsoptionen vergleicht und Policen hervorhebt, die zu individuellen Bedürfnissen und gesetzlichen Rahmenbedingungen in Deutschland passen.
Die Eröffnung eines Girokontos kann durch einen KI-Agenten vollständig digital begleitet werden, inklusive Identitätsprüfung, Abgleich von Voraussetzungen und Ausfüllen des Antrags, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich ist.
Gesundheitswesen
Ein KI-Agent kann die Terminvereinbarung beim Arzt erleichtern, indem er verfügbare Zeiten prüft, passende Ärzt*innen auf Basis von Fachgebiet und Versicherungsstatus vorschlägt und den Termin direkt innerhalb der Agent-Oberfläche bestätigt.
Auch die Wiederbestellung von Medikamenten lässt sich durch einen KI-Agenten unterstützen, etwa durch Prüfung der Dosierung, Abgleich mit der Verfügbarkeit in der Apotheke und Initiierung der Bestellung, ohne zusätzliche Website oder App.
Gastgewerbe
Bei der Hotelbuchung kann ein KI-Agent Präferenzen wie Lage, Ausstattung oder Bonusprogramme berücksichtigen, verfügbare Angebote aus geprüften Quellen vergleichen und die Reservierung direkt abschließen.
Komplexere Reisen lassen sich durch einen KI-Agenten koordinieren, indem Flüge, Unterkünfte und lokale Transportmittel zu einem nahtlosen Reiseplan zusammengeführt werden – basierend auf Nutzerpräferenzen und bisherigen Buchungen.
Einzelhandel
Ein KI-Agent kann Kaufentscheidungen unterstützen, indem er Angebote mehrerer Händler vergleicht, Produktspezifikationen und Bewertungen analysiert und den Kauf beim vertrauenswürdigsten Anbieter abschließt.
Darüber hinaus können KI-Agenten personalisierte Empfehlungen oder Verfügbarkeitsbenachrichtigungen liefern, basierend auf früheren Käufen – inklusive automatischem Hinzufügen zu Warenkorb oder Merkliste, sofern gewünscht.
Hinter den Kulissen verlassen sich Agenten auf strukturierte Daten und verifizierte Quellen, um diese Entscheidungen zu treffen. Und wenn die Informationen Ihrer Marke nicht korrekt, strukturiert und abrufbar sind, könnten Agenten Sie möglicherweise komplett übersehen.
Erfahren Sie, warum Ihre Website jetzt sowohl Menschen als auch KI bedienen muss.
4. Iteration: Lernen und Anpassen
Das unterscheidet Agenten von der traditionellen Suche: Sie arbeiten in Schleifen. Wenn die erste Suche keine familienfreundlichen Hotels ergibt, ändert der Agent die Filtereinstellungen und versucht es erneut. Er passt die Vorgehensweise an, bis die Aufgabe erledigt ist.
Warum KI-Agenten für Marken von Bedeutung sind
In einer KI-orientierten Welt sind Agenten die neuen Gatekeeper. Das ist sehr wichtig für die Sichtbarkeit und Konversion, denn wenn jemand eine Frage stellt oder eine Anfrage eingibt und der Agent Ihre Marke nicht „sieht“ oder auswählt, wird auch der Kunde Sie nicht sehen oder auswählen.
So verändern KI-Agenten die Spielregeln:
Es geht nicht mehr darum, in einer Suche gefunden zu werden, sondern darum, ausgewählt zu werden. KI-Agenten liefern nicht 10 blaue Links. Sie wählen für den Benutzer bzw. die Benutzerin. Wenn Ihre Marke nicht Teil dieser Entscheidung ist, sind Sie unsichtbar.
Die Daten machen den Unterschied. Agenten vertrauen strukturierten, korrekten und überprüfbaren Daten – nicht nur Stichworten oder cleveren Formulierungen.
Zero-Click ist die Norm. Immer häufiger schließen Kund*innen ihre Customer Journey ab, ohne jemals die Website einer Marke zu besuchen. Agenten beschleunigen diesen Trend. Lesen Sie hier mehr über die Zero-Click-Suche.
Aber während viele Marken mit Agenten experimentieren, scheitern die meisten Strategien schon vor dem Skalieren. Es gibt drei Situationen, die typischerweise zu Problemen führen:
Es findet keine Abstimmung statt. Agenten automatisieren Aufgaben, ohne die Ergebnisse abzugleichen.
Sie basieren auf schwachen Datenfundamenten und stützen sich auf unvollständige oder uneinheitliche Markenfakten. Ihnen fehlt die direkte Verteilung.
Updates bleiben in Aggregator-Schleifen hängen, anstatt die Oberflächen zu erreichen, die KI-Agenten tatsächlich zitieren.
Gleichzeitig verändern auch KI-Agenten die Erwartungen der Kund*innen. Sie wollen schnelle, zuverlässige Antworten – keine langen Formulare oder verwirrende Menüs. Deshalb ist die Optimierung agentischer KI ein wichtiger Schlüssel für Ihre Markensichtbarkeitsstrategie.
Optimierung für KI-Agenten
Um in dieser von KI-Agenten geprägten Landschaft relevant zu bleiben, brauchen Sie mehr als Sichtbarkeit. Sie brauchen Orchestrierung: eine Strategie, die Daten, Informationen und Ausführung miteinander verbindet.
Die meisten Agentenstrategien scheitern, weil sie nicht groß genug angelegt sind. Um zu gewinnen, muss Ihre Marke die Grundlagen für eine agentische Orchestrierung legen. Dazu müssen Sie sich auf Folgendes konzentrieren:
1. Strukturieren und Verknüpfen aller Markenfakten
Bauen Sie eine KI-fähige Datengrundlage auf: Öffnungszeiten, Anbieter, SKUs, Dienstleistungen, Bewertungen, und das alles verknüpft, verifiziert und organisiert.
Agenten verlassen sich auf strukturierte Daten, da diese ihnen helfen, Ihre Markeninformationen zu verstehen, zu empfehlen und auf sie zu reagieren.
Nutzen Sie Tools wie den Yext Knowledge Graph, um Ihre Markenfakten über Standorte, Dienstleistungen und Kanäle hinweg zu organisieren und zu verknüpfen.
2. In allen vertrauenswürdigen Quellen, die von Agenten überprüft werden, präsent sein und Updates veröffentlichen
Google ist nicht mehr der einzige Akteur auf dem Markt. KI-Agenten beziehen Informationen aus dem gesamten digitalen Ökosystem: Karten, Verzeichnisse, Nischenseiten, Listings, Produktfeeds, Bewertungen und mehr. Damit Ihre Marke die Chance hat, von einem Agenten gefunden, empfohlen und/oder für eine Transaktion verwendet zu werden, müssen Ihre Informationen überall korrekt, verifiziert und einheitlich sein.
Das bedeutet, Ihre Listings zu aktualisieren, alle Ihre Webseiten zu optimieren und sicherzustellen, dass Ihre Marke in vertrauenswürdigen Quellen erscheint. (Übrigens: 86 % der KI-Zitate (also das, was die LLMs, auf die Agenten zurückgreifen, betrachten und zitieren) sind Marken-gesteuert. Hier erfahren Sie, was das bedeutet.)
Das Publisher-Netzwerk von Yext sorgt mit dem größten Netzwerk direkter Integrationen für Einheitlichkeit.
3. Vertrauen durch Datenqualität und Transparenz aufbauen
Agenten möchten sicherstellen, dass sie die beste Entscheidung für Benutzer*innen treffen – daher priorisieren sie vertrauenswürdige Informationen. Wenn Ihre Daten veraltet, unklar oder widersprüchlich zu anderen Quellen sind, werden Sie ignoriert. Nutzen Sie faktenbasierte Inhalte, genaue Metadaten und klare Produktdetails, um das Vertrauen der Agenten zu gewinnen.
4. Governance und Aufsicht hinzufügen – Autonomie funktioniert nur mit Verantwortlichkeit
KI-Agenten können zwar schnell agieren, benötigen aber dennoch Anweisungen. Ohne integrierte Leitlinien können Agenten uneinheitliche Erlebnisse schaffen, unvollständige Daten veröffentlichen oder Entscheidungen treffen, die nicht mit der Markenpolitik übereinstimmen.
Deshalb ist menschliche Aufsicht wichtig. Integrieren Sie Genehmigungsworkflows, Compliance-Checks und Überwachungstools, die Ihnen Transparenz und Kontrolle geben, ohne Agenten auszubremsen.
5. Über Markendaten hinausblicken – Kontext hilft Agenten, klügere Entscheidungen zu treffen
Agenten brauchen nicht nur Markenfakten – sie brauchen Perspektive. Ohne Wettbewerbskontext priorisieren sie möglicherweise Aufgaben, die nicht wirklich etwas bewegen (wie die Erhöhung der Anzahl der Bewertungen an Standorten, an denen Sie bereits ganz oben stehen).
Um die Leistung zu optimieren, müssen Marken sich einen Überblick über Wettbewerber, Marktbedingungen und Standortdynamik verschaffen. Auf diese Weise können Agenten die Aktivitäten priorisieren, die echte Ergebnisse erzielen, statt nur weitere Aufgaben zur Folge zu haben.
Yext Scout macht das, indem es Milliarden von Signalen scannt, Ihre Leistung mit dem Markt vergleicht und relevante Empfehlungen anzeigt.
Wie Yext hilft
Yext hilft Marken dabei, sich auf KI vorzubereiten, indem es sicherstellt, dass ihre Daten die folgenden Anforderungen erfüllen:
Für die KI-Erkennung strukturiert
In allen Quellen, auf die Agenten sich verlassen, synchronisiert
Verifiziert, korrekt und einfach auf dem neuesten Stand zu halten
Unsere Plattform hilft Ihnen, sichtbar zu bleiben, und zwar auch dann, wenn Agenten die Entscheidung treffen.
In Zukunft werden KI-Agenten nicht nur ein Teil der Customer Journey ausmachen, sie werden wahrscheinlich die gesamte Customer Journey sein. Das bedeutet, dass Marken darüber nachdenken müssen, wie sie auftreten, wie sie Vertrauen gewinnen und wie sie ausgewählt werden.
In der Vergangenheit hat es ausgereicht, gesehen zu werden. Im Zeitalter der Agenten ist das Ziel: von einer Maschine ausgewählt zu werden (und ihr Vertrauen zu haben).
Das bedeutet, dass Daten nicht mehr nur ins Backend gehören. Sie sind ein wichtiger Faktor für die Markenperformance.
Und die Marken, die ihre Informationen strukturieren, sie überall verbreiten und ihre Agenten koordinieren? Sie werden nicht einfach nur Schritt halten. Sie werden gewinnen.
Erfahren Sie, wie Yext Scout Ihnen dabei hilft zu verstehen, was KI-Agenten sehen.
