Menschen stellen ihre Fragen immer öfter einem KI-Assistenten. Sie vergleichen im Dialog und bekommen eine zusammengefasste Antwort statt einer Trefferliste. Marken müssen deshalb mehr leisten, als irgendwo aufzutauchen: KI-Systeme sollen sie korrekt verstehen, richtig wiedergeben und im besten Fall empfehlen.

Für Marketingteams kommen neue Fragen hinzu. In welchen Antworten erscheint die eigene Marke? Neben welchen Wettbewerbern? Und auf welche Quellen stützt sich das System? Rankings und Klickraten beantworten das nicht. Deshalb bekommt SEO mit seiner Weiterentwicklung GEO deutlich mehr Fläche.

Recherchiert ein AI-Agent Produkte, helfen ihm aufwendig gestaltete Produktseiten wenig. Er braucht vollständige, aktuelle und maschinenlesbare Angaben zu Preis, Verfügbarkeit, Varianten, Maßen und Lieferbedingungen. Damit gewinnt ein Thema an Gewicht, das bisher im Hintergrund lief: Datenqualität. Wer schon einmal einen Produktfeed mit tausenden Artikeln gepflegt hat, weiß, wie mühsam diese Arbeit ist.

Dabei eignet sich längst nicht jeder Kauf für einen Agenten. Taschentücher nachbestellen lassen? Gern. Sich von einer KI für neue Sneaker begeistern lassen? Eher nicht. Je emotionaler die Kaufentscheidung, desto wichtiger bleiben die Marke und das Erlebnis.

Für Marken stellt sich trotzdem eine unbequeme Frage: Was passiert, wenn ein Agent die Vorauswahl trifft? Die beste Markengeschichte auf der eigenen Website nützt wenig, wenn das Produkt vorher aussortiert wurde.

Die Modelle werden jedes Jahr besser, trotzdem hakt es in vielen Unternehmen an anderer Stelle. Ein erfolgreicher Pilot ergibt noch keine KI-Strategie. Ein Agent kann nur mit Informationen arbeiten, auf die er zugreifen darf. Und jeder automatisierte Prozess ist höchstens so verlässlich wie die Daten dahinter.

Wer KI ernsthaft einsetzen will, muss zuerst Grundlegendes klären: Wo liegen die eigenen Daten? Wer verantwortet ihre Qualität? Welche Systeme sind verbunden? Und wo darf eine KI selbst handeln?

Wie sehr diese Fragen die Branche beschäftigen, zeigte sich Ende September auf der DMEXCO. KI war in fast jeder Session Thema, im Mittelpunkt stand die Umsetzung. Laut Markus Caspari von Dentsu Germany sind 99 Prozent dessen, was heute als AI-Commerce gilt, noch kein echter Agentic Commerce. Das Fazit vieler Commerce-Sessions fiel entsprechend nüchtern aus: Marke stärken, guten Content bauen, Produktdaten aufräumen. Wer tiefer einsteigen möchte, findet viele Vorträge inzwischen in der Video-on-Demand-Library der DMEXCO.

Besonders auffällig war die Stimmung. Die wirtschaftliche Lage ist angespannt, Budgets stehen unter Druck, KI stellt Geschäftsmodelle und Jobprofile infrage. „Und trotzdem hatte ich nicht das Gefühl, einer verunsicherten Branche zu begegnen“, schreibt Verena Gründel, Host und Brand & Communications Director der DMEXCO, in ihrem Digital Digest Newsletter. „Im Gegenteil. Die Menschen hatten Lust, die Veränderung mitzugestalten.“

Als Marketingverantwortliche großer Marken auf der DMEXCO über die wichtigsten Trends für 2027 abstimmten, gewann ausgerechnet „The Return of Experience“. Damit setzte sich ein sehr menschliches Thema durch, und das in einem Jahr, in dem sich fast alles um KI drehte. Das deckt sich mit Gründels eigenem Eindruck: „Zwei Tage lang sprechen wir darüber, welche Aufgaben Maschinen künftig für uns übernehmen. Gleichzeitig ist das Wertvollste, was ich mitnehme, etwas ziemlich Menschliches: die Energie, die entsteht, wenn Menschen zusammenkommen.“

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