Auf der OMR 2025 wurde der Wandel der digitalen Kommunikation vorgestellt: Autonome KI-Agenten übernehmen künftig Kaufentscheidungen und ersetzen herkömmliche Touchpoints wie Webseiten und Anzeigen. Im AI2C-Paradigma verhandeln und bewerten diese Systeme Angebote selbstständig, während Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity und Claude relevante Suchergebnisse liefern. Suchverkehr wird durch modulare, semantisch strukturierte Inhalte bestimmt. Schindler Parent unterstützt Unternehmen passgenau bei der Analyse und effizienten Neugestaltung datenbasierter, KI-optimierter Interfaces entlang moderner Customer Journeys.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
OMR 2025 prognostiziert KI-Agenten statt klassischer Touchpoints in Zukunft
Amy Webb stellte auf der OMR 2025 einen grundlegenden Wandel in der digitalen Kommunikation heraus. Aufbauend auf experimentellen Phasen in 2023 und 2024 sowie ersten KI-Anwendungen zwischen 2024 und 2025 weist sie nun den Kurs zur Automatisierung durch autonome Agenten. Roland Eisenbrand von OMR ergänzt, dass KI-gestützte Schnittstellen klassische Customer Touchpoints ersetzen und die Bedeutung traditioneller Websites schwinden lässt. Unser Verständnis von Sichtbarkeit erfährt dadurch eine radikale Neudefinition, unwiderruflich. Jetzt.
Autonome KI-Agenten übernehmen Kaufentscheidungen im AI2C-Paradigma zugunsten ihrer Nutzer
Autonome KI-Agenten übernehmen im AI2C-Paradigma Verhandlungsführung und Kaufabwicklung im Namen ihrer Nutzer. Multi-Agenten-Systeme interagieren eigenständig, bewerten Produkte anhand semantischer Metadaten, vergleichen Angebote und treffen Entscheidungen autonom. Klassische Unterscheidungen zwischen B2C und B2B verlieren an Bedeutung, während emotionale Markenattribute an Einfluss einbüßen. Stattdessen bestimmen Datenqualität, Struktur und Relevanz innerhalb des Modells den Erfolg. Unternehmen müssen ihre Inhalte und Schnittstellen darauf ausrichten. Sie passen sich an Nutzerpräferenzen an und optimieren kontinuierlich Abläufe.
Google AI Overview reduziert Klickrate, klassische Brand Websites sterben
Roland Eisenbrand prognostiziert das Ende klassischer Markenwebsites, da Googles AI Overview organische Click-Through-Rates von 4,0 Prozent auf lediglich 0,6 Prozent reduziert und Paid-Search-Rates von 17,2 Prozent auf nur 6,6 Prozent senkt. Nutzer beginnen ihre Kundenreise verstärkt in Chatbots, multimodalen Suchsystemen oder persönlichen virtuellen Assistenten. Unternehmen müssen daher ihre traditionellen Webauftritte überdenken und kanalübergreifende Strategien entwickeln, um Sichtbarkeit und Conversion in neuen digitalen Umgebungen sicherzustellen, effizient und nutzerorientiert anzupassen, prozessuale Anpassungen.
KI-Sichtbarkeit durch semantische Module statt klassischer URLs und Klickzahlen
Zukünftige Sichtbarkeit beruht nicht mehr auf klassischen URLs, sondern auf modularen Antwortbausteinen, die KI-gesteuerte Systeme gezielt abrufen. Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Claude nutzen semantische Datenarchitekturen, um Informationen effizient zu verarbeiten. Suchergebnisse werden zunehmend anhand der Kompatibilität mit dem zugrunde liegenden Modell bewertet, während Klickzahlen an Bedeutung verlieren. Um optimal berücksichtigt zu werden, müssen Inhalte präzise und systematisch strukturiert sein, sodass Lesbarkeit, Gewichtung und semantische Relevanz im KI-Modell maximiert werden.
SEO-Fokus verschiebt sich von Keywords hin zu KI-Modellrelevanz dynamisch
Die Suchmaschinenoptimierung entwickelt sich von einer rein auf Schlagwörter ausgerichteten Strategie zu einer Fokussierung auf Modellrelevanz. Webseiten müssen explizit KI-Agenten kennzeichnen, welche Inhalte zur Priorisierung geeignet sind. Multimodale Bewertungen in sozialen Netzwerken kombinieren Text, Bild und Nutzerverhalten zu einem zusammenhängenden Relevanzwert. Im E-Mail-Marketing geht es nicht mehr allein um Öffnungsraten, sondern um die tatsächliche Relevanz für digitale Assistenten. Die zugrundeliegende Datenarchitektur wird damit zum zentralen Element innerhalb neuer automatisierter Prozesse.
Digitale Touchpoints Menschen und Maschinen durch integrierte Prozesse bedienen
Die Konzeption digitaler Berührungspunkte berücksichtigt gleichermaßen die Bedürfnisse menschlicher Anwender und automatisierter Systeme. Dabei verschmelzen strategische Planung, zielgerichtete Inhalte und technische Umsetzung zu einem integrierten Prozess. Reduzierung des traditionellen Kanaldenkens zugunsten einer holistischen Sichtweise erhöht die Effizienz. Planer müssen verstehen, welche Daten ein System sammelt, wie es sie priorisiert und verarbeitet. Dafür sind neue Abläufe nötig und eine enge, interdisziplinäre sowie dauerhafte Kooperation zwischen Marketing, IT und Data Science erforderlich.
Schindler Parent analysiert vorhandene Touchpoints und optimiert semantische Datenstrukturen
Schindler Parent analysiert bestehende Berührungspunkte hinsichtlich maschineller Lesbarkeit und Modellrelevanz und identifiziert in interaktiven Workshops strukturelle Lücken sowie Optimierungspotenziale. Experten erarbeiten gemeinsam klare semantische Strukturen für Inhalte in Text-, Bild- oder Videoformaten. Dabei entstehen modulare, datenbasierte und KI-optimierte Interfaces, die flexibel erweiterbar sind. Ein umfassendes Enablement-Konzept unterstützt Unternehmen nachhaltig bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung ihrer digitalen Touchpoints und garantiert dauerhafte Orientierung im dynamischen Technologiemarkt und steigert langfristig die Effizienz sowie Zukunftssicherheit.
KI-optimierte Interfaces revolutionieren digitale Touchpoints, Erwartungen und Prozesse grundlegend
KI-optimierte Interfaces verändern Unternehmensprozesse, Nutzererwartungen und digitale Berührungspunkte grundlegend. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, analysieren Verantwortliche bestehende Systeme entlang detaillierter Customer Journeys. Basierend auf diesen Erkenntnissen entwerfen sie Schnittstellen, die sowohl menschliche als auch maschinelle Anforderungen erfüllen. Der Schlüssel liegt in frühzeitiger Integration strukturierter Inhalte und effizienten Abläufen, die auf KI-Modellen optimiert sind. Unternehmen, die diese Vorgehensweise implementieren, sichern dauerhafte Sichtbarkeit und strategische Vorteile im Zeitalter autonomer KI-Agenten signifikante Operationseffizienz erzielen.
