AI Consumer Agents verändern das Marketing - und Unternehmen müssen reagieren

Die Spielregeln in der Kundenkommunikation verändern sich grundlegend. Nicht mehr der Empfänger selbst entscheidet, mit welchen Inhalten, Angebote oder Produkten er sich beschäftigt. Diese Aufgaben übernehmen zunehmend digitale Stellvertreter: sogenannte AI Consumer Agents. Sie analysieren, bewerten & filtern - schnell, effizient und augenscheinlich immer im Sinne ihres Nutzers.
In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie AI Consumer Agents die Kommunikation entlang der Customer Journey verändern und weshalb Inhalte künftig nicht nur für Menschen, sondern vor allem für Maschinen attraktiv sein müssen.


Der Agent als Intermediär
Die klassische direkte Schnittstelle zwischen Marke und Kunde wird seltener. Stattdessen agieren Consumer Agents als Intermediäre, die Inhalte interpretieren, filtern und Handlungsempfehlungen aussprechen. Die neue Herausforderung: Nicht der Empfänger entscheidet, was relevant ist - sondern sein Agent.
Das bedeutet: Inhalte müssen so gestaltet sein, dass sie von Maschinen korrekt interpretiert und als relevant eingestuft werden können. Nur so gelangen Botschaften überhaupt noch in das digitale Sichtfeld des Nutzers.

Consumer Agents verändern die Customer Journey an mehreren Stellen grundlegend:

Sie ergänzen Inhalte auf Produktseiten automatisch mit besseren Angeboten oder Bewertungen - unabhängig von der Markeninszenierung.

Sie filtern eingehende Kommunikation wie Werbung oder Newsletter rigoros vor.

Sie verdichten komplexe Informationen zu kompakten Zusammenfassungen.

Sie agieren proaktiv, indem sie bei Produktverfügbarkeiten oder Marktveränderungen selbstständig informieren.

Die Folge: Marken verlieren an Deutungshoheit. Wer es nicht schafft, mit strukturierten, maschinenlesbaren Inhalten durch den Filter zu kommen, wird unsichtbar im digitalen Alltag.



Datenstrategie unter Druck
Je stärker Consumer Agents Aufgaben wie Produktsuche, Vergleich und Kauf automatisiert übernehmen, desto weniger direkte Interaktionen finden zwischen Konsumenten und Marke statt. Damit sinkt auch die Verfügbarkeit von First-Party-Daten - also jenen Daten, die Unternehmen bislang durch Website-Besuche, Klickverhalten oder Interaktionen im CRM-System gesammelt haben. Klassische Customer-Relationship-Strategien verlieren an Wirksamkeit und müssen neu gedacht werden: weg von personenbezogenen Datensammlungen, hin zu agentenkompatiblen, maschinenlesbaren Interaktionspunkten.

Damit gehen neue Anforderungen an Transparenz und technisches Verständnis einher - denn die Funktionsweise von Consumer Agents basiert auf komplexen Algorithmen, deren Entscheidungslogiken für Marketingverantwortliche bislang weitgehend intransparent sind. Doch wer in Zukunft erfolgreich mit diesen Agenten kommunizieren will, muss verstehen, wie sie Informationen priorisieren, welche Signale sie auswerten und wie sie Kaufempfehlungen ableiten. Diese neue Realität verlangt nach technischem Grundverständnis, interdisziplinärem Know-how - und nach neuen Formen der Produktdarstellung, die sowohl maschinenlesbar als auch strategisch klug gestaltet sind.



Agentenoptimiertes E-Mail-Marketing: Neue Regeln für die Inbox
Auch das E-Mail-Marketing bleibt von diesem Wandel nicht unberührt. AI Consumer Agents lesen E-Mails nicht einfach - sie analysieren, bewerten und filtern Inhalte automatisiert. Nur strukturierte, relevante und maschinenlesbare Inhalte schaffen es durch diesen digitalen Filter und erreichen den Nutzer überhaupt.

Damit das gelingt, müssen Unternehmen ihre E-Mails - ebenso wie andere digitale Inhalte - nach klaren technischen Standards gestalten:

Strukturierte Betreffzeilen

Maschinenlesbarer Content (z. B. via schema.org oder JSON-LD)

Strukturierte Datenfeeds mit Bewertungen, Preisen, Verfügbarkeiten

API-basierte Aktualisierungen für dynamische Inhalte (z. B. aktuelle Lagerbestände)

Sprachbasierte und kontextuell optimierte Inhalte für Conversational Commerce

Prompt Engineering zur gezielten Beeinflussung maschineller Auswahlmechanismen

Moderne Kampagnen setzen zunehmend auf API-basierten Daten, damit Inhalte auch beim Öffnen der E-Mail aktuell und relevant bleiben.

Auch die Erfolgsmessung verändert sich: Neue KPI wie die AI Agent Approval Rate oder Meaningful Interaction Rate zeigen, ob und wie gut E-Mails von Agenten verarbeitet und in Handlung übersetzt werden. Klassische Kennzahlen wie Öffnungs- oder Klickraten verlieren an Aussagekraft - entscheidend ist, ob eine Botschaft maschinell als relevant eingestuft und weitergeleitet wurde.



Fazit
Die Einführung von AI Consumer Agents verändert die Spielregeln im digitalen Marketing grundlegend. Wer weiterhin nur für Menschen schreibt, aber von Maschinen aussortiert wird, verliert Sichtbarkeit - bevor der Empfänger überhaupt hinschaut. Inhalte müssen klar strukturiert, standardisiert und maschinell interpretierbar sein, um überhaupt noch durch den digitalen Filter zu gelangen. Unternehmen müssen daher ihre technische Infrastruktur und Content-Strategie ganzheitlich überdenken. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, bestehende Inhalte und Kampagnen zu überprüfen - und neue Formen der Kommunikation zu entwickeln: für Menschen und Maschinen zugleich.

Mehr Infos unter: https://www.elaine.io/blog/ai-consumer-agents-veraendern-das-marketing/