Die vier Säulen des zuverlässigen agentischen Marketings: Marken brauchen Wettbewerbsanalyse

Dies ist der erste Teil einer fünfteiligen Reihe über agentisches Marketing. Klicken Sie unten auf den Link, um Teil zwei zu lesen.

Warum agentisches Marketing (und warum jetzt)

Marketingverantwortliche wissen, dass KI das Entscheidungsverhalten ihrer Kund*innen hinsichtlich der Frage, wohin sie gehen, was sie unternehmen und was sie kaufen, verändert hat. Jüngste Untersuchungen zeigen, dass fast die Hälfte (42,7 %) der Menschen weltweit im vergangenen Monat KI für die lokale Suche genutzt hat . In Haushalten mit hohem Einkommen hat die KI bereits Google als Ausgangspunkt für die Suche überholt. Da 71 % der Menschen häufiger als im Vorjahr KI nutzen und eine wachsende Zahl von Kund*innen keine Bedenken bei der Übertragung von Kaufentscheidungen an KI-Agenten hat, sind Marken, die in den KI-Antworten nicht vertreten sind, praktisch unsichtbar.

In diesem Umfeld bedeutet Erfolg, dass man in den KI-Antworten in jedem lokalen Markt präzise, konsistent und im Vergleich zur Konkurrenz positiv dargestellt wird . Außerdem bedeutet es, die Marke zu sein, mit der sowohl Menschen als auch Maschinen problemlos interagieren können, sobald eine Buchung oder ein Kauf getätigt werden muss.

Dies lässt sich jedoch mit einem manuellen Ansatz nicht erreichen. Als Reaktion darauf setzen CMOs, von denen mittlerweile fast die Hälfte in ihrem Aufgabenbereich selbst über KI-Investitionen entscheidet, zur Erledigung dieser Aufgaben auf agentisches Marketing. McKinsey schätzt, dass agentische KI letztendlich mindestens 60 % der Aufgaben in Marketingteams übernehmen wird. Und fast alle (96 %) der von BCG befragten CMOs bestätigen, dass KI eine durchgängige Transformation ihres Aufgabenbereichs vorantreibt.

Doch das „Bewusstsein“ für die Notwendigkeit einer Weiterentwicklung und deren Umsetzung sind nicht ein und dasselbe. Nur etwa ein Drittel dieser CMOs hat damit begonnen, agentisches Marketing in großem Maßstab voranzutreiben. Diese Kluft zwischen dem, was Marketingverantwortliche zu verstehen vorgeben, und dem, was sie tatsächlich aufgebaut haben, ist die entscheidende Herausforderung des Jahres 2026.

Denn die damit verbundenen Risiken sind real: Agentisches Marketing auf wackeligen Beinen scheitert nicht nur, es verstärkt Fehler. Eine Marke, die beispielsweise Agenten zur Erstellung und Veröffentlichung von Inhalten einsetzt, ohne die zugrunde liegenden Daten zu überprüfen, wird für jeden ihrer Standorte eine Vielzahl widersprüchlicher oder falscher Informationen über Dutzende von Endpunkten hinweg verteilen. KI-Modelle werden die Widersprüche erkennen und die Glaubwürdigkeit der Marke mindern oder sie sogar ganz ignorieren.

Die wichtigste Erkenntnis für Marketingverantwortliche: Es ist einfach, Agenten zur Umsetzung von Marketingstrategien zu bewegen. Sicherzustellen, dass sie dies auf vertrauenswürdige Weise tun – also so, dass ihre Marke tatsächlich in Antworten erwähnt und von Käufern ausgewählt wird –, ist der schwierige Teil. Dies gilt insbesondere angesichts eines grassierenden Phänomens, das als „Agent Washing“ bezeichnet wird: Gartner schätzt, dass von den Tausenden von Anbietern agentischer KI auf dem heutigen Markt nur etwa 130 tatsächlich „echt“ sind. Der Rest besteht aus überholten Lösungen oder Automatisierungen, denen lediglich ein KI-Label aufgedrückt wurde.

Was ist also eigentlich für eine vertrauenswürdige Ausführung erforderlich ?

Ob KI-Agenten helfen oder schaden, hängt ganz von den zugrunde liegenden Rahmenbedingungen ab. Vier Faktoren müssen zusammenwirken, damit Marken das agentische Marketing erfolgreich nutzen können. Diese sind:

1. Tiefgehende Wettbewerbsanalyse: Genaue Kenntnis darüber, wo Ihre Marke in der wettbewerbsintensiven Suchmaschinenlandschaft steht und was geändert werden muss
2. Eine verifizierte Datenquelle: Pflege einheitlicher Markendaten, auf deren Grundlage Agenten handeln können
3. Direkte Distribution: Sicherstellen, dass diese verifizierten, präzisen Daten jeden Endpunkt erreichen, an dem KI sucht (und sie womöglich in Antworten zitiert)
4. Governance und Eigentum: Klare Zuständigkeiten für Daten und klare Eskalationswege, die die Handlungsfreiheit der Agenten sichern, aber nicht zu unüberlegtem Handeln führen

Marken, die diese Grundlage schaffen, können schnell handeln, ohne dabei Schaden anzurichten. Dieser Leitfaden führt Sie durch die einzelnen Säulen eines verantwortungsvollen, agentischen Marketings, erläutert, warum dies wichtig ist, und zeigt Ihnen, wie Yext Sie dabei unterstützen kann.

1. Die erste Säule des agentischen Marketings: fundierte Wettbewerbsanalyse

Kein Führungskraft kann die Suchleistung im Bereich KI verbessern, Maßnahmen vorantreiben oder Aufträge gewinnen, ohne über ausreichende Informationen über die aktuelle Lage zu verfügen. Informationen bilden die erste Säule eines vertrauenswürdigen, agentischen Marketings, da hier jeder Umsetzungsprozess seinen Ausgang nehmen muss.

Warum die meisten Erkenntnisse unzureichend sind

Die meisten Marketingteams arbeiten heutzutage mit Sichtbarkeitsdaten auf Markenebene: aggregierte Stimmung, der übergeordnete Share of Voice sowie ein grober Eindruck davon, wie ihre Marke in einigen Suchmaschinen oder KI-Tools platziert ist oder erwähnt wird. Das liefert zwar eine Orientierung, lässt sich aber nicht in konkrete Maßnahmen umsetzen .

Wir zeigen Ihnen, warum. Stellen Sie sich vor, ein nationaler Einzelhändler mit 4.000 Filialen führt einen Sichtbarkeitsscan durch und erhält als Ergebnis eine einzige Zahl: einen KI-Sichtbarkeitswert von 72 von 100. Das Tool wertet dies als Erfolg aus. Doch dieser Wert liefert dem CMO so gut wie keine nützlichen Informationen, wie zum Beispiel:

• Welche der 4.000 Filialen schneiden tatsächlich unterdurchschnittlich ab?
• Gegen welche lokalen Wettbewerber verlieren sie?
• Auf welchen Antwortmaschinen (ChatGPT? Gemini? Andere?)
• Für welche Kategorien oder Arten von Anfragen?

Ohne diese Antworten ist jede auf dieser Zahl basierende Budgetzuweisung oder Strategie auf den Durchschnitt ausgerichtet. Und das bedeutet, dass sie für viele der entscheidenden Standorte wahrscheinlich falsch ist.

Die meisten AEO-Anbieter liefern genau diese Art von Daten: aggregierte Bewertungen, übergeordnete Rankings, markenübergreifende Stimmung. Die Ergebnisse wirken zunächst umfassend, bis man tatsächlich versucht, konkrete Maßnahmen auf dieser Grundlage zu ergreifen.

Wie sieht echte Intelligenz aus?

Fundierte, handlungsrelevante Erkenntnisse erfordern drei Dinge: Tiefe, Breite und Wettbewerbskontext.

Tiefe: Detailliertheit bis hin zum einzelnen Standort, keine nationalen Durchschnittswerte. Führungskräfte müssen wissen, welche konkrete Filiale an welchen konkreten Wettbewerber und über welche konkrete Antwortmaschine Marktanteile verliert. Ein Beispiel unter vielen: Eine Restaurantkette könnte bei ChatGPT und Gemini zwar unter ihrem eigenen Namen gut abschneiden, bei Suchanfragen wie „zwangloses Restaurant mit privaten Räumlichkeiten” oder „bester Ort für Brunch in meiner Nähe” hingegen schlechte Ergebnisse aufweisen. Auf Markenebene ist diese Lücke nicht erkennbar, auf Standortebene hingegen sehr wohl.

Breite: Informationen zu jedem Endpunkt, an dem KI möglicherweise nach Antworten sucht – nicht nur auf der Website einer Marke und bei den „großen Vier“ unter den Anbietern (Google, Apple, Bing, Meta). LLMs durchsuchen Dutzende von Quellen nach standortbezogenen Anfragen mit hoher Kaufabsicht, darunter viele Long-Tail-Verzeichnisse.

Wettbewerbskontext: Die Metriken einer Marke, gemessen an der Konkurrenz, die an jedem Standort tatsächlich zählt. Eine Punktzahl ist nur dann aussagekräftig, wenn sie mit der Konkurrenz verglichen wird, die tatsächlich vor Ort ist. Sichtbarkeit ist relativ; Führungskräfte müssen wissen, ob ihr Standort bzw. ihre Standorte gegenüber einer nationalen Kette, der lokalen Konkurrenz oder beiden verliert.

Wie Yext Scout Marken die tiefgehende Wettbewerbsanalyse liefert, die sie benötigen

Yext Scout wurde genau für diese Anforderungen entwickelt. Das bietet Scout:

• Über 10 Mrd. Datenpunkte bei ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und Google analysiert
• Über 12 Millionen Unternehmensstandorte ausgewertet
• 150 Sichtbarkeitsmetriken pro Scan
• 19 verglichene Wettbewerber pro Standort

Das Ergebnis sind Erkenntnisse auf Standortebene statt allgemeiner landesweiter Zusammenfassungen. Dabei wird jede Empfehlung begründet: Bei Scout lautet die Ausgabe nicht einfach „Ihre Sichtbarkeit am Standort 1247 ist gesunken“, sondern „Sie haben bei diesem Kategoriestichwort an diesem Standort gegen Wettbewerber X verloren, wobei die folgenden drei Faktoren ausschlaggebend waren“ .

Ein undurchsichtiger Gesamtwert zur Sichtbarkeit bietet einem CMO in einer Vorstandssitzung keine Grundlage, auf die er sich stützen kann. Strukturierte, anhand von Benchmarks ermittelte Informationen hingegen schon. Sie beantworten die Fragen, auf die es wirklich ankommt: Wo genau müssen wir handeln, und warum?

Erkenntnisse, ohne die Fähigkeit, darauf zu reagieren, sind lediglich ein weiterer Bericht, den es zu lesen gilt. Wenn Informationen jedoch mit KI-Agenten kombiniert werden, die diese umsetzen können, erzielen Marken genau dort einen Wettbewerbsvorteil.

Aber das gilt nur, wenn diese KI-Agenten auf der richtigen Datengrundlage arbeiten.

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