Agentische Marketingfunktionen von Yext

TL;DR: Yext ist eine Enterprise-Plattform für agentisches Marketing, die Marken hilft, die Sichtbarkeit über KI und traditionelle Suche zu verbessern. Scout identifiziert, wo Ihre Marke an Sichtbarkeit verliert, der Knowledge Graph bietet die verifizierten Daten, denen KI-Systeme vertrauen, und im Aktionscenter führen KI-Agenten Aktionen in den Bereichen Einträge, Bewertungen und Social Media aus.

Die meiste Marketing-Software hört immer noch bei der Beratung auf. Sie analysiert Ihre Daten, ordnet die Fehler nach Priorität und sendet Ihnen die Liste zurück. Sie müssen weiterhin jedes Tool einzeln öffnen und die Änderung selbst vornehmen. Agentenbasiertes Marketing ist der Übergang von diesem Modell zu einem Modell, bei dem die Software die Arbeit innerhalb von Grenzen erledigt, die Sie festlegen.

„Agentisch“ ist nur dann von Bedeutung, wenn es Marken dabei hilft, ihre Aufgaben zu erledigen, und dazu braucht es mehr als KI. Es bedarf Wettbewerbsanalyse zur Steuerung von Entscheidungen, verifizierter Daten zur Unterstützung jeder Aktion und KI-Agenten, die in der Lage sind, Aktionen über Einträge, Bewertungen und Social Media hinweg auszuführen, alles unter menschlicher Aufsicht.

Bietet Yext agentische Marketingfähigkeiten?

Ja. Yext ist eine Enterprise-Plattform für agentisches Marketing für Unternehmen mit mehreren Standorten, die von drei Tools betrieben wird, die zusammenarbeiten. Scout liefert die Wettbewerbsanalyse, Knowledge Graph enthält die verifizierte Informationsquelle und das Aktionscenter ermöglicht es einem Team von KI-Agenten und Menschen, Markeninhalte auf allen wichtigen Plattformen zu erstellen und zu verteilen.

Was Yext von Reporting-Tools unterscheidet ist das Handeln . Ein Dashboard zeigt Ihnen, was passiert ist. Ein KI-Agent handelt entsprechend. Die KI-Agenten von Yext können falsche Einträge aktualisieren, auf Bewertungen reagieren und eine Markensichtbarkeitslücke in der KI-Suche beheben, bevor Sie ein Problem bemerken.

Was ist agentisches Marketing und warum hängt es von verifizierten Daten ab?

Agentisches Marketing ist die Praxis, KI-Agenten einzusetzen, um Marketingarbeit zielgerichtet durchzuführen und nicht nur Vorschläge zu generieren.

Der Unterschied zwischen einem KI-Assistenten und einem Agenten ist der Unterschied zwischen einem Copiloten und einem Autopiloten. Ein Copilot sitzt neben Ihnen und hilft, wenn Sie darum bitten. Ein Autopilot kennt das Ziel und fliegt die Route ab, wobei er an den wichtigen Punkten eincheckt und den Kurs überprüft. Generative KI ist ein Copilot: Sie geben ihr einen Prompt, sie schreibt einen Entwurf und wartet dann. Eine agentische KI ist wie ein Autopilot: Sie geben ihr ein Ziel vor, zum Beispiel „erfasse die Arbeitszeiten an allen Standorten korrekt“. Sie arbeitet auf dieses Ziel hin und nutzt dabei die benötigten Hilfsmittel.

Genau wegen dieser Autonomie sind die Daten, auf die sich ein Agent stützt, wichtiger als der Agent selbst. Ein Agent, der auf Basis veralteter oder widersprüchlicher Informationen handelt, scheitert nicht unbemerkt. Er setzt den Fehler voller Überzeugung an jedem Standort um, was schlimmer ist, als gar nicht zu handeln. Wenn eine Quelle besagt, dass Sie um 9 Uhr öffnen, und eine andere 10 Uhr angibt, wird ein KI-Agent, der auf Basis dieses Konflikts arbeitet, überall die falschen Öffnungszeiten veröffentlichen. Vertrauenswürdiges agentisches Marketing basiert auf einer Grundlage aus verifizierten Fakten und klarer menschlicher Führung.

Was können KI-Agenten für Multi-Location-Marken automatisieren?

Eine Marke mit Hunderten oder sogar Tausenden von Standorten, bei der an jedem einzelnen Dutzende von Signalen verwaltet werden müssen, und das über alle 52 Wochen des Jahres hinweg, muss jährlich mehrere Hunderttausend manuelle Vorgänge durchführen, nur um die Standortdaten auf dem neuesten Stand zu halten.

Eine Bewertung bleibt zwei Wochen lang unbeantwortet, ein Foto ist nicht mehr aktuell, ein Standort stellt seine Aktivitäten auf Social Media ein, Öffnungszeiten ändern sich und niemand aktualisiert sie. All dies sind konkrete Aufgaben, die direkt beeinflussen, ob Ihre Marke und Standorte überhaupt entdeckt werden.

Kein Marketingteam kann das von Hand schaffen. Und der Beweis ist bereits da: Mehr als eine Million agentische Aktionen wurden bereits von den KI-Agenten von Yext abgeschlossen, wodurch über 11.000 Stunden manueller Arbeit für Marketingteams mit mehreren Standorten eingespart wurden.

Die drei Ebenen der Agentenplattform von Yext: Intelligenz, verifizierte Daten, Ausführung

Agentisches Marketing funktioniert nur, wenn Intelligenz, vertrauenswürdige Daten und Umsetzung miteinander verbunden sind. Yext vereint alle drei auf einer einzigen Plattform:

• Intelligenz: Scout analysiert, wo Sie bei KI und traditioneller Suche gewinnen und verlieren, bis hin zum einzelnen Standort.
• Verifizierte Daten: Der Knowledge Graph ist die strukturierte, verifizierte Informationsquelle, aus der KI-Agenten lesen und die KI-Systeme zitieren.
• Umsetzung: Content-Erstellungs- und Verteilungs-Agenten erstellen und verbreiten Markeninhalte über Einträge, Bewertungen, Social Media und Seiten basierend auf diesen verifizierten Daten.

Zusammen bilden diese Funktionen einen geschlossenen Kreislauf. Scout identifiziert, was Aufmerksamkeit erfordert, der Knowledge Graph liefert vertrauenswürdige Daten und KI-Agenten ergreifen Maßnahmen vom Aktionscenter aus. Anstatt Probleme aufzuzeigen, die Marketer*innen manuell lösen müssen, hilft Yext Marken dabei, Probleme zu identifizieren, zu priorisieren und auf Basis derselben verifizierten Datenquelle zu handeln.

Ein tieferer Einblick in die Funktionsweise dieser Schleife: Sie beginnt mit einem Datenpunkt – einem Scout-Wettbewerbsscan, einer Überprüfung in Yext Listings oder Yext Reviews oder einer realen Änderung wie dem Eingang einer neuen Bewertung. Dieser Datenpunkt wird zu einer Handlungsempfehlung, in der Regel mit einer schriftlichen Erklärung, was passieren wird und warum. Sie genehmigen, bearbeiten oder lehnen sie ab. Die KI-Agenten selbst sind konfigurierbar, sodass sie die Aufgaben übernehmen, die Sie tatsächlich erledigt haben möchten. Mit zunehmendem Vertrauen erledigt sich ein Großteil der Arbeit von selbst und das Aktionscenter wird zum Ort der Überprüfung anstatt zum Ort der Arbeit.

So stellt Scout KI-Agenten Wettbewerbsanalyse bereit, um die Sichtbarkeit in der KI-Suche zu erhöhen

Ein Agent ist nur so gut wie die Intelligenz, auf die er sich stützt. Geben Sie einem Agenten ein vages Ziel vor, und er liefert selbstbewusste, generische Ergebnisse. Verleihen Sie ihm Tiefe, Breite und einen wettbewerbsfähigen Kontext, und er liefert Maßnahmen, die Sie vor Ihrem CMO rechtfertigen können.

Scout liefert die Intelligenz. Es analysiert 10 Milliarden Signale in vier KI-Modellen (ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude) für mehr als 12 Millionen Geschäftsstandorte und zeigt 150 Sichtbarkeitskennzahlen und Benchmarks im Vergleich zu 19 Wettbewerber*innen pro Standort. Diese Tiefe ist es, die „Verbesserung unserer Markenpräsenz“ in eine konkrete, fundierte Anweisung verwandelt, die eine agentische KI ausführen kann.

Zwei Scout-Kennzahlen bilden die Grundlage für die Wertung:

• Gewinnrate : wie oft Ihre Marke lokale Wettbewerber*innen in den von Scout verfolgten Suchanfragen schlägt, im Zeitverlauf analysiert und verglichen mit einem Benchmark.
• KI-Sichtbarkeits-Score: wie oft Ihre Marke in KI-Antworten auftaucht, gemessen speziell in der KI-Suche und nicht anhand herkömmlicher Rankings.

Da Scout Berichte auf Standortebene und nicht national erstellt, liefert es die Nuancen, die ein Dashboard auf Markenebene verschleiert: Das Unternehmen sieht insgesamt gesund aus, während einzelne Standorte still und leise an Sichtbarkeit gegenüber lokalen Wettbewerber*innen verlieren. Das ist das Signal, das Agenten benötigen, um präzise zu handeln.

So bietet der Knowledge Graph KI-Agenten eine verifizierte Wahrheitsquelle

Intelligenz erläutert, was zu tun ist. Die verifizierte Quelle der Wahrheit ist die Grundlage, auf der Agenten handeln.

Der Knowledge Graph von Yext ist diese Ebene: strukturierte Schema-Markup-Markendaten, die für jeden Standort aktuell gehalten werden. Datenagenten im Knowledge Graph verbinden Informationen aus verschiedenen Quellen, verifizieren sie im großen Maßstab und lösen Konflikte, bevor sie Kund*innen erreichen. Das Ergebnis ist ein einzelner Datensatz verifizierter Fakten (Öffnungszeiten, Adressen, Dienstleistungen, Attribute), denen sowohl Ihre KI-Agenten als auch externe KI-Systeme vertrauen können.

Diese verifizierten Fakten befinden sich nicht in einer Datenbank. Sie werden über das Publisher-Netzwerk von Yext übertragen. Dabei handelt es sich um eine Reihe direkter Integrationen zu mehr als 200 Endpunkten, einschließlich Google, Apple Karten, Yelp und die großen Sprachmodelle hinter der KI-Suche, ohne Aggregatoren dazwischen. Was Ihre Agenten veröffentlichen, ist das, was KI tatsächlich sieht und zitiert. Diese direkte Verteilung ist der Grund, warum der Knowledge Graph mehr als nur ein Datenspeicher ist: Er ist die Zitationsebene dafür, wie Ihre Marke in der KI-Suche angezeigt wird.

Welche Arten von Marketing-Agenten stehen bei Yext aktuell zur Verfügung?

Yext betreibt verschiedene Arten von Marketing-KI-Agenten: Daten-KI-Agenten, die die verifizierte Quelle der Wahrheit pflegen, KI-Agenten zur Content-Erstellung, die markenkonforme Inhalte erstellen, und Distributions-KI-Agenten, die diese syndizieren. Alle KI-Agenten arbeiten auf allen Kanälen auf die gleiche Weise, immer anhand der verifizierten Daten im Knowledge Graph.

• Listing Agents sorgen dafür, dass jeder Standort im Publisher-Netzwerk korrekt ist, indem sie eine geänderte Telefonnummer oder eine Reihe von Öffnungszeiten überall auf einmal aktualisieren und Duplikate unterdrücken, sodass die Verwaltung von Einträgen keine manuelle, standortspezifische Aufgabe mehr ist. Der Listings Agent korrigiert außerdem Adressen, füllt fehlende Öffnungszeiten und Kategorien aus und passt Fotos an die Spezifikationen jedes Publishers an.
• Knowledge Graph-Agenten arbeiten mit ihnen zusammen und halten jedes Profil ohne manuelle Prüfung vollständig. Sie ergänzen Fotos, Öffnungszeiten, Kategorien, Attribute und Beschreibungen und aktualisieren veraltete Galerien, wenn ein Standort weniger Bilder enthält als nahegelegene Wettbewerber*innen.
• Reviews Agenten verfassen und veröffentlichen Antworten im großen Stil und lesen die Stimmung standortübergreifend. So wird die Bewertungsverwaltung zu einem Arbeitsablauf, den eine Person steuert, anstatt alle Informationen manuell einzugeben.
• Social-Media-Agenten erstellen und planen lokalisierte Social-Inhalte für jeden Standort, sodass eine Marke ein lokales Social-Media-Management über Hunderte von Profilen betreiben kann, während eine Person für die Aufrechterhaltung der Markenstandards verantwortlich ist.

Das Aktionscenter ist der Ort, an dem diese KI-Agenten Erkenntnisse mit der Umsetzung verbinden. Es ist die Ebene, auf der ein diagnostiziertes Problem zu einer abgeschlossenen Lösung wird und nicht zu einem weiteren Punkt auf einer To-do-Liste. Ein KI-Agent, der nur Empfehlungen ausspricht, überlässt Ihnen die Arbeit, aber die Agenten von Yext schließen den Kreislauf.

Yext Agent	Funktionen des Aktionscenters
Listings	Beschreibungen nach Publisher-Spezifikation umschreiben, fehlende Kategorien und Öffnungszeiten von vergleichbaren Standorten ausfüllen, Adressen korrigieren, Zeichen entfernen, die die Synchronisierung stören, Bilder nach Spezifikation anpassen und defekte Publisher-Verbindungen kennzeichnen
Reviews	Antworten entwerfen, die auf Stimmung und Markensprache abgestimmt sind: Einladungen für Bewertungen auslösen, wenn Geschwindigkeit, Volumen oder Stimmung hinter der lokalen Konkurrenz zurückbleiben
Social	Google-Beiträge erstellen, wenn es an einem Standort ruhig wird oder dieser hinter der Konkurrenz zurückfällt, Markenbeiträge für jeden Standort lokalisieren, 5-Sterne-Bewertungen in Beiträge umwandeln und Antworten auf Kommentare entwerfen
Knowledge Graph	Fehlende Angaben zu Öffnungszeiten, Beschreibungen, Telefonnummern und Attributen durch Freigabe ergänzen, fehlende Titel- und Profilfotos hinzufügen, veraltete Galerien aktualisieren und Lücken bei Fotos oder Videos im Vergleich zu Konkurrenz in der Nähe schließen

So arbeiten Teams mit den KI-Agenten von Yext: innerhalb von Yext, über MCP oder über die APIs

Agentenbasiertes Marketing sieht für jedes Unternehmen anders aus, daher bietet Yext drei Möglichkeiten zur Einbindung.

• Arbeiten in Yext: Nutzen Sie die fertigen KI-Agenten auf der Plattform, um Einträge, Bewertungen, Social Media und Sichtbarkeitsarbeit direkt durchzuführen.
• Einbinden von Yext in Ihre KI: Verbinden Sie die Intelligenz von Scout und den Knowledge Graph mit Ihren eigenen Modellen über das Model Context Protocol (MCP), sodass Ihr KI-Stack mit den verifizierten Daten von Yext arbeitet. Yext MCP bietet Marketer*innen die Möglichkeit, ohne Dashboard zu fragen und zu handeln.
• Aufbauen auf Yext: Nutzen Sie die APIs, um Yext-Daten und agentenbasierte Verteilung in Ihre eigenen Produkte und Arbeitsabläufe zu integrieren.

Der gemeinsame Nenner ist, dass alle KI-Agenten auf dieselbe verifizierte Datenquelle zugreifen. Unabhängig davon, ob Agenten in Yext oder in Ihrem eigenen LLM leben, sie greifen auf dieselben vertrauenswürdigen Daten zu. Genau deshalb funktionieren KI-Agenten nicht ohne Wettbewerbsanalyse und eine verifizierte Grundlage.

Wer behält die Kontrolle, wenn KI-Agenten die Arbeit erledigen?

Autonomie bedeutet nicht, dass niemand zuschaut. Verlässliches agentisches Marketing gibt Marken die Kontrolle darüber, welche Aufgaben eine agentische KI selbstständig bearbeiten kann, in welchen Fällen ein Mensch hinzugezogen wird und wann eine vollständige Überprüfung notwendig ist. Diese Berechtigungen können sich im Laufe der Zeit ändern.

In der Praxis bedeutet menschliche Steuerung, dass Sicherheitsvorkehrungen bereits in die Quelle der Wahrheit integriert werden, anstatt erst nachträglich hinzugefügt zu werden. Stellen Sie sich das wie einen Not-Aus-Schalter vor, der einen Agenten stoppt, wie eine Genehmigungslogik, die sensible Änderungen an eine Person weiterleitet, und wie Beschränkungen dessen, was ein Agent eigenständig tun kann. Da der Agent nur auf verifizierte Fakten reagiert, kann er keine veraltete Adresse oder ein abgelaufenes Angebot veröffentlichen. Für regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen und das Gesundheitswesen stellen fehlerhafte Daten in großem Umfang ein rechtliches Risiko dar. Diese Governance ist also eine Grundvoraussetzung und kein nettes Exra.

Damit ändert sich auch die Rolle der Marketer*innen. Die Arbeit verlagert sich von der Erledigung der Aufgaben zur Steuerung der Ziele: Festlegung von Ergebnissen, Festlegen von Leitlinien und Eingreifen bei wirklich neuen Entscheidungen. Die Verwaltung des Systems ist besser als die manuelle Verwaltung jeder einzelnen Aufgabe.

Gute Governance bedeutet auch zu wissen, welche Aufgaben man nicht abgeben sollte. Marketer*innen treffen die Entscheidungen und KI-Agenten übernehmen die Ausführung. Einige Beispiele für Entscheidungen, die stets von Menschen getroffen werden sollten:

• Strategie und Priorisierung: Ein KI-Agent kann Ihnen sagen, dass vierzig Standorte beim Bewertungsvolumen im Rückstand sind, und er kann die Arbeit für alle vierzig abschließen. Was er Ihnen nicht sagen kann, ist, dass zwölf von ihnen sich auf einem Markt befinden, den Sie dieses Jahr verlassen. Welche Standorte eine Investition verdienen und in welcher Reihenfolge, ist eine geschäftliche Entscheidung, die über der agentischen Aktionswarteschlange steht.
• Krisenreaktion: Eine Bewertung, die während eines echten Vorfalls abgegeben wird, liest sich für einen Agenten wie jede andere negative Bewertung, und eine schnelle, markenkonforme Antwort ist genau der falsche Weg. Stimmung ist kein Kontext. Wenn eine Antwort rechtliche oder regulatorische Risiken birgt, oder wenn die richtige Antwort darin besteht, noch nichts zu sagen, dann sollte diese Entscheidung bei einer Person liegen, die weiß, was tatsächlich passiert ist.
• Jede Meldung, die noch nicht im verifizierten Datensatz enthalten ist: Da jeder Agent mit dem Knowledge Graph arbeitet, wird keiner von ihnen einen Preis, eine neue Dienstleistung oder ein Produktdetail erfinden, das nicht vorhanden ist.
• Markenaufbau: KI-Agenten können einen Markenstandard anwenden, keinen festlegen. Einen genehmigten Beitrag lokalisieren, einen etablierten Sprachstil beibehalten, eine Beschreibung zielgruppengerecht gestalten: Das sind alles Anwendungsfälle. Die Entscheidung, was Ihre Marke über sich selbst aussagen soll oder wie eine neue Kampagne gestaltet werden soll, liegt immer in der Verantwortung der Marketer*innen.

Wie man den Erfolg des agentischen Marketings misst: Gewinnrate und KI-Sichtbarkeit

Traditionelle Marketing-Metriken wurden für eine Welt der Klicks und Rankings entwickelt. Agentisches Marketing benötigt ein Scoreboard, das für die KI-Suche entwickelt wurde, bei dem die Frage lautet, ob Ihre Marke überhaupt in den Suchergebnissen angezeigt wird.

Zwei Scout-Metriken führen. Die Gewinnrate misst, wie oft Sie lokale Konkurrenz bei erfassten Suchanfragen übertreffen. Sie ist die wichtigste Kennzahl, deren Entwicklung im Zeitverlauf analysiert und mit einem Benchmark verglichen wird. Neue Studien von Yext Research über 600.000 physische Standorte für mehr als 500 Marken haben ergeben, dass Standorte im oberen Dezil der Wettbewerbs-Gewinnrate etwa dreimal so viele Kundenaktionen generieren wie jene im unteren Dezil. Genau das macht die Gewinnrate zur besten Kennzahl, die man verfolgen sollte: Sie passt sich den Kundenaktionen an, die man tatsächlich erzielen möchte.

Schließlich misst der KI-Sichtbarkeits-Score, wie häufig Ihre Marke in KI-Antworten auf ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude angezeigt wird.

Gemeinsam ersetzen sie die alte Praxis, reine Ranking-Werte als Maßstab für Präsenz und Wettbewerbsfähigkeit in der KI-Suche anzugeben. Ein Agent, der diese beiden Kennzahlen nach Standort im Blick behält, kann sofort handeln, sobald eine davon nachlässt, und so die Lücke zwischen Messung und Behebung schließen.

Sind Sie bereit, die KI-Agenten von Yext in Aktion zu sehen? Buchen Sie eine Demo, um zu erfahren, wie der Knowledge Graph, Scout und das Aktionscenter von Yext zusammenarbeiten, um die Sichtbarkeit Ihrer Marke in der KI-gestützten und traditionellen Suche zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen

Muss ich für die Nutzung der KI-Agenten von Yext extra bezahlen?

Nein. Die KI-Agenten sind in den Yext-Produkten enthalten, die Sie bereits besitzen. Kund*innen, die Yext Reviews nutzt, erhalten also Review-Agenten. Kund*innen, die Listings nutzen, erhalten Listing Agents und zwar ohne zusätzliche Kosten. Scout fügt die Wettbewerbsebene hinzu und zeigt Ihnen, hinter welchen Konkurrent*innen Sie liegen und warum eine bestimmte Aktion wichtig ist. Die kostenlose Version von Scout bietet nur einen begrenzten Wettbewerbskontext, während die kostenpflichtige Version von Scout das vollständige Bild liefert.

Muss ich die KI-Agenten konfigurieren, damit sie funktionieren?

Nein. Jeder Agent ist sofort mit einem Standard-Prompt einsatzfähig und das Kernverhalten ist gesperrt, sodass Sie nichts beschädigen können, wenn Sie ihn unverändert lassen. Die Anpassung lohnt sich für den Social-Media-Agenten, denn mit ein paar Anweisungen zur Markenstimme klingen Beiträge und Antworten eher nach Ihren Standorten als nach einer Vorlage.

Kann ich einen einzelnen Yext-Agenten deaktivieren?

Ja. Jede Aktionsart kann einzeln deaktiviert werden, sodass Sie Antworten auf Bewertungen automatisiert ausführen können, während Änderungen an Einträgen manuell bleiben, oder umgekehrt. Wenn Sie vorerst lieber keine KI-Agenten verwenden möchten, kann die gesamte Funktion für Ihr Konto deaktiviert und wieder aktiviert werden, wenn Sie bereit sind.

Wie kann ich sehen, was die KI-Agenten tatsächlich geleistet haben?

Jede abgeschlossene Aktion wird protokolliert. Das Aktionscenter berichtet über abgeschlossene Aktionen und die gesamte eingesparte Zeit. Außerdem gibt es für jeden Agenten eine Leistungsansicht, die eingesparte Zeit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit abdeckt. Dieses Protokoll macht die Arbeit nachvollziehbar, was wichtig ist, wenn jemand fragt, was sich im letzten Quartal an tausend Standorten geändert hat.

Wie arbeiten die KI-Agenten von Yext in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen?

Die Einhaltung der Vorschriften ist in den Arbeitsablauf integriert und wird nicht erst am Ende hinzugefügt. Die Antworten auf Bewertungen können die Schritte der Bestätigung, Überwachung und Offenlegung mit einem vollständigen Prüfprotokoll durchlaufen, sodass eine Antwort sowohl nachvollziehbar als auch schnell ist. In diesen Branchen werden KI-Agenten gezielt und nicht standardmäßig aktiviert, sodass Ihr Team entscheidet, wann sie eingeschaltet werden.