Die Zukunft des Marketings mit AI Consumer Agents

In diesem Whitepaper zeigt ELAINE technologies, 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.

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Das vollständige Whitepaper finden Sie hier: Whitepaper: Die Zukunft des Marketings mit AI Consumer Agents