Der digitale Handel steht vor einem radikalen Wandel, der weit über klassische Optimierungsstrategien hinausgeht. Während wir jahrelang gelernt haben, Webseiten und Shops für menschliche Nutzer zu optimieren, tritt nun eine völlig neue Zielgruppe hinzu: autonome Agenten. Diese Kombination aus künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und intelligentem Transaktionsmanagement verändert, wie Produkte entdeckt, bewertet und gekauft werden. Aus meiner Sicht ist das keine Zukunftstheorie mehr – es passiert schon jetzt, und die Geschwindigkeit überrascht selbst erfahrene Marketer.
Was eigentlich hinter Agentic Commerce steckt
Im Kern beschreibt Agentic Commerce ein Szenario, in dem KI-Agenten Kaufentscheidungen und Bestellprozesse autonom im Auftrag ihrer Nutzer durchführen. Ein Mensch beschreibt also nur noch, was er sucht („Ich brauche eine neue Kaffeemaschine, die in meine Küche passt“), und die KI übernimmt alles Weitere: Recherche, Vergleich, Bewertungen, Preisverhandlung und letztlich den Kauf. Der Übergang von Informationsvermittlung zu tatsächlicher Transaktion – also vom Recommender-System zum Gatekeeper des Kaufprozesses – markiert eine neue Ära.
Die technologische Grundlage dafür bilden Standards wie das von OpenAI und Stripe eingeführte Agentic Commerce Protocol (ACP) sowie Googles brandneues Universal Commerce Protocol (UCP). Beide Systeme definieren, wie AI-Agenten, Händler und Zahlungsanbieter miteinander kommunizieren und Transaktionen sicher ausführen können. Für Marketers und SEOs ist das deshalb so brisant, weil es die bisherige Customer Journey umkrempelt: Zwischen deinem Produkt und dem Kunden steht künftig kein Mensch mehr mit Suchintention, sondern ein Algorithmus mit Datenzugriff.
ACP – das Fundament der agentenbasierten Kaufwelt
Mit der Kooperation zwischen OpenAI und Stripe begann Ende 2025 die Phase, in der sich der transaktionale KI-Einsatz industrialisiert hat. ACP setzt als offener Standard dafür einen Kommunikationsrahmen: Der Agent identifiziert ein Produkt, interagiert über definierte Schnittstellen mit dem Shop, wickelt die Zahlung über Stripe ab und bestätigt die Bestellung – alles vollautomatisch. Große Plattformen wie Shopify, Etsy und Walmart haben diese Mechanismen binnen Wochen in ihre Systeme integriert. Das bedeutet, dass Millionen Webshops theoretisch schon jetzt für agentenbasierte Einkäufe freigeschaltet sind.
Interessant ist für uns SEOs: Diese neue Schicht der „Kundeninteraktion“ ist komplett datengetrieben. Der Agent prüft keine Hero-Banner, CTA-Texte oder hübschen Produktfotos. Er ruft strukturierte Daten ab, bewertet Qualität und Verfügbarkeit über APIs und nutzt autoritative Signale wie Marken-Reputation oder unabhängige Bewertungen. Wenn also bisher Keywords und Click-Through-Rate entscheidend waren, ist es künftig die semantische und strukturelle Maschinen-Lesbarkeit.
UCP – Googles Antwort auf die neue Handelsrealität
Google ist natürlich nicht untätig geblieben. Mit dem Universal Commerce Protocol (UCP) wurde ein noch breiteres Rahmenwerk geschaffen, um den gesamten Lebenszyklus eines Kaufs über KI-Systeme hinweg abzubilden. Während ACP noch vorwiegend auf den Abschluss des Kaufaktes fokussiert ist, betrachtet UCP die gesamte Customer Journey – von der Entdeckung über Bestellung, Rabatte und Fulfillment bis zum After-Sales-Kontakt. Der Clou: UCP ist offen designed und kann über bestehende Standards wie das Model Context Protocol oder Agent2Agent-Schnittstellen agieren.
Im Klartext: Google verknüpft seine bereits existenten Plattformen – Search, Shopping, Gmail, Gemini – über ein gemeinsames Vokabular, damit Agenten nicht nur Produkte, sondern auch ihren Kontext verstehen. Wenn du also über Gmail eine Versandbestätigung erhältst oder über Maps nach einem Geschäft suchst, baut Google diese Informationen in seinen agentischen Kontext ein. Das klingt futuristisch, ist es aber nicht: Erste Tests laufen.
Kurzer Vergleich zwischen ACP und UCP
- ACP zielt auf den agentisch geführten Einkauf über Schnittstellen wie ChatGPT ab. Es regelt Bezahlung und Fulfillment im Rahmen von Partnern wie OpenAI und Stripe.
- UCP denkt den Prozess breiter: Es definiert, wie jede Art von Agent – ob Such- oder Sprachmodell – mit Händlern interagieren kann, inklusive Nachkauf-Erlebnisse.
- Während ACP den Einkauf automatisiert, orchestriert UCP ein vollkommen integratives Ökosystem.
Für uns, die wir mit Such- und Nutzerdaten arbeiten, bedeutet das: Ein einzelner Klick auf „Kaufen“ ist nicht mehr der Endpunkt, sondern Teil eines dynamischen Datenflusses, den mehrere Agenten verwalten und interpretieren. Das verändert, wie Conversion-Tracking, Attributionsmodelle und Performance-Analysen künftig funktionieren werden.
Die Herausforderung für SEOs: von Menschen zu Maschinen denken
Bislang haben wir gelernt, Inhalte für Nutzer zu gestalten – klar, lesbar, emotional überzeugend. Künftig gilt es zusätzlich, Inhalte so bereitzustellen, dass sie für KI-Agenten vollständig identifizierbar, abrufbar und bewertbar sind. Ein Agent interessiert sich nicht für Conversion-Texte, sondern für Daten-Qualität, Semantik und logische Zusammenhänge. Das bringt uns zu einem neuen Arbeitsschwerpunkt: Agentic Commerce Optimization, kurz ACO.
Natürlich ist „ACO“ kein offizieller Standard (zumindest noch nicht), aber der Begriff beschreibt gut, wo sich SEO-Arbeit hinbewegt. Denn in der Praxis gelten die gleichen Prinzipien – nur technischer, granularer und intensiver.
Wichtige Handlungsfelder der ACO
- Crawlability bleibt relevant – AI-Agenten navigieren weiterhin über semantische Links und Informationsarchitekturen. Nur: Sie nutzen keine emotionalen Trigger, sondern bewerten logische Konsistenz.
- Strukturierte Daten sind Pflicht – Schema.org wird zum Rückgrat. Produktspezifikationen, Preise, Lagerbestände, Bewertungen – alles muss sauber ausgezeichnet und aktuell sein.
- Kurzform-Inhalte – KI-Agenten bevorzugen klare, redundanzfreie Datensätze. Lange Ausschweifungen oder Marketing-Floskeln werden ignoriert, teilweise sogar als Rauschen gewertet.
- Reputation und Trust-Faktoren – Positive Erwähnungen, verifizierte Bewertungen, Markenautorität und Drittquellen werden zur Grundlage dafür, ob ein Agent dein Produkt empfiehlt oder nicht.
Spannend ist, dass diese Punkte gleichzeitig eine Rückkehr zu den Wurzeln von SEO darstellen: semantische Struktur, Datenqualität, Autorität. Nur dass der Adressat kein Mensch ist, der klickt, sondern ein System, das bewertet und entscheidet.
Schema.org – das verbindende Element
In dieser neuen Ära wird strukturierte Datenmodellierung zum zentralen Pfeiler. Wer Produktschemata bislang halbherzig gepflegt hat, wird im agentischen Handelsumfeld schlicht nicht gefunden. Standards wie GS1 garantieren eine präzise Beschreibung von Handelsgütern: Größe, Gewicht, Materialien, Varianten, Herkunft usw. – all das wird zu essenziellen Ranking-Signalen in den Datenströmen der Agenten.
Google selbst beschreibt Schema.org als das „Klebstoffelement“ zwischen Systemen. Ergänzt wird dieses Konzept durch branchenspezifische Normen: Preisfeinheiten, Versandlogistik, Nachhaltigkeitsangaben oder Treueprogramme fließen in umfassende Datenprofile ein. So gesehen entsteht eine zweite Ebene der Suchmaschinenoptimierung: Wir optimieren nicht mehr HTML-Seiten, sondern Strukturen und Schnittstellen.
Warum Autorität neu gedacht werden muss
Für Agenten zählt kein Storytelling, sondern messbare Legitimität. Sie validieren semantisch, ob deine Marke authentische Bewertungen, reputationsstark verlinkte Profile oder anerkannte Produktsiegel besitzt. Diese Daten werden zunehmend in Echtzeit gewichtet. Wenn ein Händler beispielsweise ein exzellentes Rückgabesystem oder hohe Lieferzuverlässigkeit aufweist, fließt das direkt in die Ranking-Logik der Agentennetze ein.
Man kann also sagen: Die organische Sichtbarkeit wird künftig weniger über Keyword-Rankings, sondern über strukturelle Glaubwürdigkeit und Datenkohärenz entschieden.
Praktische Schritte – was du jetzt tun kannst
1. Bestehende Produktschemata prüfen
Achte darauf, dass alle strukturierten Daten vollständig, valide und aktuell sind. Fehlerhafte Felder in JSON-LD oder ausgelassene Parameter können dazu führen, dass Agenten dein Angebot schlicht übersehen. Tools wie der Rich Results Test sollten zur Routine gehören.
2. API-Readiness sicherstellen
Viele Systeme nutzen bereits Feeds (z. B. über Merchant Center oder externe Payment APIs). In der Agentic-Commerce-Welt wird dies Pflicht, nicht Option. Achte auf Performance, Authentifizierung und klare Antwortstrukturen. Ein Agent muss sich sicher sein, dass dein Backend jederzeit korrekt antwortet.
3. Marke messbar machen
Beziehe externe Quellen in dein Monitoring ein: Social Signals, unabhängige Bewertungsportale, Erwähnungen auf Fachdiensten. Diese Reputationselemente werden durch die Agenten aggregiert und bilden dein Vertrauensprofil. SEO ist in diesem Kontext also mehr Public-Relations-Management als Keyword-Arbeit.
4. Frühzeitige Anbindung an ACP und UCP
Für Betreiber von Shopify-Shops oder WooCommerce lohnt es sich, die Schnittstellen schon jetzt zu testen. Stripe bietet Wartelisten und Pilotprogramme, über die du direkten Zugriff bekommst. Frühstarter profitieren – das ist die Erfahrung aus früheren Algorithmus-Umstellungen auch hier wieder der Fall.
Wie du Agenten testen kannst
Ein praktischer Tipp: Nutze die aktuellen KI-Plattformen als Simulation. Frag ChatGPT oder Gemini gezielt nach Produktkategorien, die du anbietest. Beobachte, welche Marken genannt werden und wie deine Produkte beschrieben sind. Was fehlt in den Antworten? Diese Lücken zeigen, wo deine Datenqualität nicht überzeugt. Nach Integration von ACP/UCP kannst du diese Tests wiederholen und Veränderungen direkt messen.
Absehbare Entwicklung bis 2026
Wenn ich mir die letzten Monate ansehe, wird 2026 das Jahr, in dem Geschäfte und Plattformen ihre Prozesse an Agenten angleichen müssen. Schon jetzt verschmelzen physische und digitale Touchpoints: Sprachassistenten leiten gesamte Bestellflüsse, generative Empfehlungen wirken wie persönliche Einkaufsberater, und Loyalitätsprogramme werden algorithmisch optimiert. Google arbeitet, wie man hört, an einer vollständigen Integration in gemini‑gesteuerte Einkaufserlebnisse, bei denen der Nutzer kaum noch eine klassische Suchanfrage stellen muss.
Für SEOs heißt das: Sichtbarkeit wird zunehmend indirekt. Man optimiert nicht mehr für menschliche Suchintention, sondern für Entdeckbarkeit durch Agenten. Diese wiederum beeinflussen, was dem Menschen vorgeschlagen wird. Wer in den Feeds, Schemas und Protokollen dieser Maschinen nicht präsent ist, spielt de facto keine Rolle mehr.
Fazit – SEO bleibt, aber in anderer Form
Auch wenn neue Begriffe wie ACO oder Agentic Optimization entstehen, verändert sich der Kern der Arbeit nicht grundlegend: Wir müssen weiterhin dafür sorgen, dass Daten, Inhalte und Marken glaubwürdig, zugänglich und strukturiert sind. Nur wird die Zielgruppe technischer – Maschinen statt Menschen. Gute SEO-Arbeit war schon immer datenfokussiert; jetzt wird sie endgültig maschinell lesbar.
Wenn du mich fragst, steckt darin eine Chance: Wer heute das Zusammenspiel von Struktur und Bedeutung versteht, gewinnt morgen doppelt – Sichtbarkeit bei den Menschen und den Agenten. Und am Ende, egal wie autonom diese Systeme werden, eines bleibt gleich: Nur wer echten Mehrwert liefert, bleibt dauerhaft sichtbar.
