Agentic Commerce: Was es ist, warum es kommt – und wie Sie Ihr Marketing jetzt darauf vorbereiten

• Agentic Commerce bezeichnet Einkaufen mit KI-Agenten, die für Kunden recherchieren, vergleichen und zunehmend eigenständig kaufen. Anders als klassische Chatbots handeln KI-Agenten autonom, mehrschrittig und mit Zugriff auf Tools & Daten, in dem Fall z.B. Produktinformationen.
• Große Player schaffen dafür gerade die Infrastruktur: Visa (Intelligent Commerce), Mastercard (Agent Pay) und PayPal (Agent Toolkit & Partnerschaften) ermöglichen Zahlungen, die Agenten sicher im Hintergrund ausführen. Aber auch Shop Systeme wie Shopify oder SAP Commerce stellen bereits die Weichen, damit Ihre Produktinformationen, Warenkorb und Checkout für KI-Agenten erreichbar sind. I.d.R. via dem Model Context Protocol (MCP), einem offenen Standard für die Kommunikation von KI-Agenten mit Tools und Datenquellen.
• Shopping findet in einer Agentic Commerce Welt vermehrt in Agenten Oberflächen statt: Amazon Shopping Assistant Rufus in der App, ChatGPT mit Shopping‑Karten & Kauf‑Links, Perplexity mit PayPal‑Checkout und nicht zuletzt Google mit Ihrem AI Mode und Shopping Features wie der virtuelle “try-on” Service für die Fashion Branche. Reichweite und Conversion verlagern sich und klassische Suchergebnis-Denken reichen nicht mehr aus.
• Für Manager und CMOs bedeutet das: Produktdaten wie Preise, Verfügbarkeit & Einkaufs Policies agenten tauglich bereitstellen, Distribution auf neuen Agenten‑Kanäle aufbauen (AEO/ GAIO statt nur SEO), Kundenvertrauen aufbauen & Kontrollprozesse (Budgets, Quittungen, Rückgaben usw.) gestalten und früh piloten um Mitarbeiter zu enablen und mit der Technologie vertraut zu machen.
• Mit dem Markt gehen: Laut PwC’s AI Agent Survey setzen über 70 % der Unternehmen bereits KI Agenten ein oder testen sie; die Investments steigen deutlich. (Quelle: https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-agent-survey.html)

Was meint „Agentic Commerce“ in Klartext

Agentic Commerce ist die nächste Evolutionsstufe des digitalen Einkaufens: autonome, zielorientierte KI‑Agenten erledigen Aufgaben entlang der gesamten Journey: von „Finde mir die drei besten 55‑Zoll‑TVs unter 800 €“ über Review‑Zusammenfassungen, Preismonitoring, Bundle‑Vorschläge und Lieferzeit‑ Prüfungen bis zur Zahlung. Das ist mehr als nur Chat: Agenten planen, orchestrieren Tools und Informationen und führen transaktionale Schritte selbst aus.

Während heute noch KI-Agenten eher als Kaufassitenten zu sehen sind, werden zukünftig diese auch die Transaktion durchführen.

Praxisbeispiele schon heute:

• Amazon Rufus: beantwortet Einkaufsfragen, vergleicht Kategorien und hilft beim Entscheiden – direkt in der Amazon-App.
• ChatGPT Search: zeigt Shopping Carousels mit Preisen & Links und testet Shopping-Flows ohne Werbung/Provision.
• Check24 AI Assistent Sophie: beantwortet Fragen, vergleicht Tarife und Angebote und hilft beim Entscheiden – direkt in der Check24-App.
• Perplexity + PayPal: Kauf, Tickets & Reisen direkt im Chat bezahlen (PayPal/Venmo).
• Google AI Mode: Beschreibe dein Kauf-Szenario und Google schlägt passende Produkte vor. Ausgebaut mit Features wie Price Tracker und einem virtuellen Anprobier Service (“try-it-on”) für Fashion Artikel.

Warum Agentic Commerce jetzt wichtig wird

1. Zahlungsrails für KI-Agenten entstehen rasant. Visa und Mastercard binden Agenten sicher an bestehende Netzwerke (Tokenisierung, Ausgabenkontrollen, Kontaktcenter‑/Messaging-Flows). PayPal liefert SDKs/Toolkits für Agent-Checkouts. Ergebnis: Zero-Click-Commerce rückt näher.
2. Vertriebskanäle verschieben sich von Suchergebnissen zu genauen Agenten-Antworten. Studien zeigen, dass AI-Overviews die Klickrate auf klassische Links drücken, also Brands weniger Besucher auf Ihre Seiten bekommen; zugleich entstehen neue Touchpoints in ChatGPT / Perplexity / AI Mode usw. Sichtbarkeit muss neu gedacht werden. (https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/)
3. Unternehmen investieren bereits: Über 70% nutzen oder bauen KI-Agenten bereits, 88 % erhöhen Ihre Investment. Laut der Studie geht auch hervor, dass die Hürde weniger Technik als Mindset & Change ist. (Quelle: PwC’s AI Agent Survey)
4. Von SEO und AEO zu AOO (Agent‑Oriented Optimization): Anstatt Seiten für Menschen zu optimieren, versorgen Sie Agenten direkt mit belastbaren Produkt‑, Preis‑, Verfügbarkeits‑ und Policy‑Daten – und werden so bevorzugt und akkurater gerankt. AOO ist dabei als eine Weiterführung von AEO (Answer Engine Optimization) oder GAIO (Generative AI Optimization) zu sehen.

Wie sich Unternehmen jetzt schon vorbereiten können (ohne Tech‑Overkill)

1. Datenbasis & Katalog „agentenfähig“ machen
   a. Vollständige Produktdaten (Titel, Beschreibung, Attribute, Bilder, Videos, Varianten), GTIN/Brand/MPN, Preis, Verfügbarkeit, Lieferzeiten, Rückgaberegeln – konsistent und maschinenlesbar bereitstellen. Starten Sie mit Google Merchant Center (für Googles AI Mode und Shopping) & Product Structured Data (Schema.org).
   b. Identifikatoren (v. a. GTIN) erhöhen Matching-Qualität über Plattformen hinweg.
   c. Produkte mit Kontext anreichern: Beschreibungen und Attribute (Materialen Zertifizierungen, Altersgruppen, Preissegment… ) aufnehmen, die für Recherchen und Kaufentscheidungen wichtig sind.
2. Erreichbarkeit zu Agenten-Systeme aufbauen
   a. ChatGPT: Sorgen Sie dafür, dass Ihre Produkte gefunden werden.
   b. Perplexity: Bereiten Sie sich auf Commerce‑Integrationen (PayPal, Visa) vor – hier entstehen kaufnahe Antworten.
   c. Shopsystem (z.B. Shopify oder SAP Commerce): MCP‑Anbindung (Model Context Protocol) macht Ihre Katalog‑/Bestandsdaten in Echtzeit für Agenten abrufbar. Denken Sie an MCP wie an einen USB‑Anschluss für KI-Agenten. (Siehe Abbildung Model Context Protocol für Shops )
   d. Google AI Mode: Folgen Sie Googles Guidelines für den Shopping Bereich z.B. Shopping Feed Best practices.
3. Trust, Kontrolle & Governance designen
   a. Ausgabe‑Limits, Freigaben, Quittungen, Rückgaben: Regeln Sie, wann, wie viel und wie Agenten kaufen dürfen (Visa/Mastercard Ansätze).
   b. Observability: Führen Sie ein zentrales Agent Monitoring ein (Aktivitäten, Resultate, Kosten), statt Agenten-Silos. Gängige Gen AI Plattformen bringen das inzwischen mit oder z.B. Langfuse, eine Firma aus Berlin, die eine Open Source Plattform bereitstellt.
4. Organisation & Arbeitsweise
   a. Cross-Functional Task Forces (AI, Marketing, E‑Com, Data, Legal, CX) + Piloten mit klaren KPIs. Engpass ist selten die Technik, sondern Ownership & Change Management im Unternehmen.

Zusammenfassend empfiehlt es sich in der Praxis:

• Sicherstellen dass KI-Agenten Systeme meiner Seite aufrufen können
• Tech-SEO Best-Practices zu implementieren, um KI-Agenten besseren Zugriff auf die eigenen Inhalte zu geben (Crawlability, Core Web Vitals, Structured Data etc.)
• Sich mit MCP (Model Context Protokoll) vertraut machen, Konzept welche Inhalte man KI Agenten zur Verfügung stellen will und kann.
• Ihr Unternehmen auf „Data-Readiness“ zu prüfen – KI-Agenten brauchen Daten, um besser den Kontext zu verstehen.

Konkrete Use Cases die möglich werden (B2C & B2B)

B2C – Customer Experience (CX)

• „Buy‑for‑me“ Replenishment: Agenten überwachen Vorräte/Preise und kaufen innerhalb definierter Budgets autonom nach (Zahlung via Token/Spending Rules).
• Persönlicher Stil‑/Bedarfsberater: Aus Anlass/Budget/Größe werden Bundles mit Liefertermin erstellt; Reviews werden zusammengefasst.
• Conversational Checkout in Agentenoberflächen (ChatGPT/Perplexity/AI Mode) mit Direktkauf‑Links.
• After‑Sales‑Agent: Retouren, Umtausch, Garantien, „Where‑is‑my‑order?“ – automatisiert, mit Eskalation an Menschen; erste Suite‑Anbieter liefern bereits erste Bausteine. (Quelle: https://www.salesforce.com/news/stories/summer-2025-product-release-announcement/)

(Siehe: https://www.youtube.com/shorts/Vi97lxlevIA)

B2B – Umsatz & Effizienz

• Autonomes Nachbestellen / MRO: Agenten prüfen Bestände, Kataloge & Kontrakte, legen Warenkörbe an und holen Freigaben ein.
• Agent‑zu‑Agent‑Verhandlungen (Preis, Lieferfenster) – ein aktives (noch) Forschungsfeld, das in RFP‑Märkten Pilotreife erreicht. Man sollte natürlich mit Low‑Risk‑Kategorien starten. (Quelle: https://hai.stanford.edu/news/the-art-of-the-automated-negotiation)
• Außendienst & Key Account mit vordefinierten KI gestützte Vertriebs‑Playbooks (Besuchsplanung, Lückenlisten, Promotions), bereits als Branchenpakete erhältlich. (Quelle: https://www.digitalcommerce360.com/2025/04/22/salesforce-agentforce-consumer-goods-agentic-ai/)

Wie kann so eine Umsetzung aussehen – Ihr 6‑Monats‑Fahrplan im Enterprise (pragmatisch)

Was sich für Marketing ändert – Fazit

Wir optimieren nicht länger nur Seiten für Menschen, sondern geben Signale für KI-Agenten: Präzise Daten rein, belastbare Policies dran, nahtlose Zahlung dahinter, Cross-Channel. Agentic Commerce wird E-Commerce neu definieren und das Kundenverhalten disruptiv ändern.

John Muñoz

Als Gründer von Digital Loop sorgt John Muñoz dafür, dass Marketing und IT die gleiche Sprache sprechen. Mit seiner MarTech-Beratung unterstützt er Unternehmen dabei, ganzheitliche und strategische KI, Tech- und Marketinglösungen zu finden und umzusetzen.