• LLM

Was die Agentensuche für SEO im Jahr 2026 bedeutet

  • Felix Rose-Collins
  • 6 min read

Einleitung

Die Suche ist nicht mehr nur ein statisches System aus Abfrage und Ergebnis. Sie wird zunehmend agentenbasiert – das heißt, KI beantwortet nicht nur Abfragen, sondern reagiert auch darauf.

Im Jahr 2026 entwickelt sich die Suche von

„Finde Informationen für mich.“ zu „Erledige das für mich.“

Die Nutzer wechseln von keywordbasierten Abfragen zu tiefergehenden, zielorientierten Aufgaben:

✔ „Plane eine 7-tägige Reise nach Italien mit einem Budget von 2.000 Dollar.“

✔ „Finde die besten SEO-Tools, vergleiche sie und empfehle mir das günstigste, das meinen Anforderungen entspricht.“

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✔ „Überprüfe meine Website und behebe alle Fehler.“

✔ „Hilf mir dabei, einen Marketingplan für ein neues SaaS-Startup zu erstellen.“

✔ „Sagen Sie mir, welches CRM ich basierend auf meinem Workflow verwenden sollte.“

Dieses neue Paradigma wird durch agentenbasierte LLM-Systeme ermöglicht – KI-Agenten, die:

✔ Absichten interpretieren

✔ Aufgaben in einzelne Schritte unterteilen

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✔ Informationen abrufen

✔ Optionen bewerten

✔ Maßnahmen ergreifen

✔ Abwägungen treffen

✔ Das beste Ergebnis auswählen

✔ Ergebnisse personalisieren

Dies verändert SEO für immer.

In einer Welt, in der KI-Agenten entscheiden, was Nutzer sehen – und was nicht –, wird das traditionelle Ranking nur noch zu einem kleinen Teil des Discovery-Puzzles.

Dieser Artikel erklärt genau, was agentische Suche ist, wie sie funktioniert und was Marketer und SEO-Experten tun müssen, um 2026 zu überleben und erfolgreich zu sein.

1. Was ist agentische Suche? (Einfache Definition)

Agentische Suche bezieht sich auf Suchsysteme, in denen KI-Agenten:

✔ komplexe Aufgaben verstehen

✔ mehrstufige Schlussfolgerungen ausführen

✔ relevante Daten abrufen

✔ Informationen bewerten

✔ diese umwandeln

✔ und umsetzbare Ergebnisse liefern

Anstatt eine Liste mit Links anzuzeigen, bieten agentische Suchmaschinen Folgendes:

✔ planen

✔ entscheiden

✔ vergleichen

✔ empfehlen

✔ Maßnahmen ergreifen

✔ anpassen

✔ Personalisieren

Stellen Sie sich das als Suche + Argumentation + Assistent + Automatisierung in einem vor.

Das ist der Unterschied zwischen:

Alte Suche: „Wie baut man Tomaten an?“ → 10 blaue Links

Agentische Suche: „Ich möchte Tomaten auf einem Balkon mit wenig Sonnenlicht anbauen. Was sollte ich kaufen? Erstellen Sie einen Plan und listen Sie die genauen Schritte auf.“ → personalisierter Plan + Produktliste + Kostenvoranschlag + Erinnerungen + fortlaufende Hilfe

Die Suche wird zu intelligentem Verhalten, nicht zum Abrufen von Informationen.

2. Wie die agentische Suche funktioniert (technische Aufschlüsselung)

Agentische Systeme kombinieren vier Engines:

1. LLM-Argumentationsmaschine

Interpretiert das Ziel, die Einschränkungen und den Kontext des Benutzers.

2. Task-Decomposition-Engine

Teilt eine Anfrage in strukturierte Schritte auf.

Beispiel: „Helfen Sie mir bei der Auswahl eines E-Mail-Marketing-Tools.“

Der Agent unterteilt die Anfrage in folgende Schritte:

  1. Identifizieren Sie die Bedürfnisse der Nutzer

  2. Budget festlegen

  3. Vergleichen Sie Tools

  4. Funktionen bewerten

  5. Optionen bewerten

  6. Empfehlen Sie die am besten geeignete Option

3. Abruf-Engine

Bezieht Daten aus:

✔ Websites

✔ APIs

✔ Datenbanken

✔ Produktseiten

✔ Bewertungen

✔ PDFs

✔ Suchindizes

✔ Foren

Hier spielt die Auffindbarkeit durch Suchmaschinenoptimierung (SEO) nach wie vor eine wichtige Rolle.

4. Entscheidungsmaschine

Bewertet, ordnet und wählt die besten Antworten aus.

Hier wird die Optimierung von Empfehlungen zum neuen SEO.

3. Warum die agentische Suche SEO mehr verändert als alle bisherigen Updates

Drei wichtige Paradigmenwechsel:

1. Links, Rankings und Titel verlieren an Bedeutung – Antworten gewinnen an Bedeutung

Benutzer sehen niemals eine SERP. Sie erhalten eine Entscheidung.

SEO lautet nicht mehr: „Wie werde ich die Nummer 1?“ Sondern: „Wie werde ich ausgewählt?“

2. KI-Agenten vermitteln nun die Entdeckung von Marken

Der Agent entscheidet, welche Marken angezeigt werden.

Ihre Beziehung ist nicht mehr:

Nutzer ↔ Website sondern: Nutzer ↔ KI-Agent ↔ Marken

Agenten sind jetzt die neuen Gatekeeper.

3. Trichter brechen zusammen

Agenten ersetzen:

✔ Suche

✔ Vergleich

✔ Bewertungen

✔ Überlegung

✔ Entscheidungsfindung

Innerhalb eines Gesprächs.

Ihre Marke muss für die Auswahl von Agenten optimiert sein, nicht nur für das Ranking.

4. Das neue SEO-Framework: „Agent Optimization” (AO)

Die agentenbasierte Suche führt eine neue SEO-Disziplin ein: Agentenoptimierung (AO).

Dazu gehört die Optimierung für:

1. maschinelles Vertrauen

2. Kompatibilität der Argumentation

3. KI-freundliche Datenstrukturen

4. Vergleichbarkeit

5. Erklärungsblöcke

6. Aufgabenanpassung

7. Entitätsstärke

8. Empfehlungswahrscheinlichkeit

Dies ist die Weiterentwicklung von:

✔ SEO

✔ AIO

✔ AEO

✔ GEO

✔ LLMO

Agent Optimization verbindet sie miteinander.

5. Was die agentische Suche priorisiert (neue Ranking-Signale)

LLMs und Agenten priorisieren:

1. Klare, sachliche, strukturierte Informationen

Agenten benötigen vorhersehbare Blöcke, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

Hilfreiche Elemente:

✔ kurze Definitionen

✔ Aufzählungspunkte

✔ Schritt-für-Schritt-Inhalte

✔ Frage-und-Antwort-Abschnitte

✔ Strukturierte Zusammenfassungen

✔ Schema

✔ Spezifikationen

✔ Vergleiche

2. Starke Entitätsidentität

Agenten bevorzugen Marken, die sie verstehen können, nicht nur crawlen.

Dies erfordert:

✔ Organisationsschema

✔ Produktschema

✔ Konsistente Markennamen

✔ Wikidata

✔ Interne Verlinkung

✔ Übersichtliche „Was wir tun“-Seiten

3. Verifizierte Fachkompetenz

Agenten vermeiden Halluzinationsrisiken.

Sie bevorzugen Marken, die Folgendes aufweisen:

✔ Zitate

✔ Erfahrung

✔ reale Beispiele

✔ eigene Forschungsergebnisse

✔ datengestützte Behauptungen

✔ identifizierbare Autoren

E-E-A-T wird wichtiger denn je.

4. Antwortorientierte Formatierung

Agenten fassen Ihre Inhalte sofort zusammen.

Wenn Ihr Artikel Folgendes nicht enthält:

✔ unmittelbare Klarheit

✔ übersichtliche Logik

✔ direkte Antworten

—werden Sie nicht ausgewählt.

5. Vergleichbare Klarheit

Agenten führen interne Vergleiche durch.

Seiten, die Folgendes enthalten:

✔ Vor- und Nachteile

✔ Für wen es geeignet ist

✔ Für wen es nicht geeignet ist

✔ Funktionen

✔ Preise

✔ Alternativen

wird häufiger verwendet werden.

6. Zugänglichkeit beim Abrufen

Agenten überspringen Inhalte, die:

✘ zu lang

✘ unstrukturiert

✘ übermäßig kreativ

✘ mehrdeutig

✘ vage

„Lesbar für LLMs“ wird zu einem Ranking-Faktor.

6. Der Aufstieg von „agentenorientierten Inhalten“

Um bei der agentenorientierten Suche erfolgreich zu sein, müssen Marketer Folgendes produzieren:

1. Aufgabenbasierte Inhalte

Seiten, die auf Ziele ausgerichtet sind:

✔ „Wie wählt man ... aus?“

✔ „Wie berechnet man ...“

✔ „Wie wählt man ...“

✔ „Was tun, wenn ...“

Agenten lieben aufgabenorientierte Seiten, da sie sich ganz natürlich an den Zielen der Nutzer orientieren.

2. Entscheidungsreife Inhalte

Seiten, die alles bieten, was ein Makler braucht:

✔ Vergleichstabellen

✔ Kriterienlisten

✔ reale Beispiele

✔ Preisblöcke

✔ strukturierte Vor- und Nachteile

3. Maklerfreundliche Zusammenfassungen

Ihre Inhalte müssen Folgendes enthalten:

✔ destilliertes Wissen

✔ prägnante Definitionen

✔ Faktenreichtum

✔ logische Reihenfolge

Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte zitiert werden.

4. Varianten auf Persona-Ebene

Agenten personalisieren Antworten.

Sie benötigen Inhalte für:

✔ Anfänger

✔ Experten

✔ KMUs

✔ Unternehmen

✔ Freiberufler

✔ Technische Anwender

7. Agente Suche und Marketing: Die bevorstehende Disruption

Agentische Systeme werden das Marketing in vier wesentlichen Punkten verändern.

1. Empfehlungs-SEO wird zum neuen Schlachtfeld

Agenten werden:

✔ Ihr Produkt bewerten

✔ mit anderen vergleichen

✔ entscheiden, ob Sie zum Nutzer passen

Sie müssen für die Auswahl optimieren, nicht für die Sichtbarkeit.

2. KI-Agenten werden die Customer Journey neu gestalten

Der heutige Trichter:

Bekanntheit → Suche → Vergleich → Entscheidung wird verkürzt zu:

KI-Agent → Empfehlung → Kauf

Ihr Marketing muss dies vorwegnehmen.

3. Markenvertrauen wird programmatisch

Agenten beurteilen:

✔ Autorität

✔ Reputation

✔ Fachwissen

✔ Konsistenz

✔ Klarheit der Einheit

Der Markenwert wird zu einem maschinell bewerteten Vermögenswert.

4. Multi-LLM-Sichtbarkeit ist obligatorisch

Ihre Marke muss präsent sein in:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Apple Intelligence

✔ Domänenspezifische SLMs

Agenten werden mehrere Engines miteinander vergleichen.

Sie müssen alle Engines optimieren.

8. Wie man sich auf die agentische Suche vorbereitet (Aktionsplan für 2026)

Dies ist der praktische Entwurf.

1. Schreiben Sie wichtige Inhalte in einer agentengerechten Struktur um

Verwenden Sie:

✔ Einleitungen mit der Antwort zuerst

✔ klare Aufzählungslisten

✔ prägnante Definitionen

✔ Sachliche Blöcke

✔ Logische Abläufe

2. Stärken Sie die Präsenz Ihres Unternehmens

Veröffentlichen:

✔ Über uns

✔ Produktseiten

✔ Vergleichsseiten

✔ FAQ-Cluster

Anwenden:

✔ Organisationsschema

✔ Produktschema

✔ FAQ-Schema

✔ Artikel-Schema

3. Erstellen Sie übersichtliche Vergleichsressourcen

Agenten werden Ihre Vergleichsseiten als Datenquellen nutzen.

4. Erhöhen Sie Ihre Faktenkonzentration

Verwenden Sie:

✔ Statistiken

✔ Daten

✔ Fälle

✔ Beispiele

✔ Tabellen

✔ Preistransparenz

Agenten vertrauen Inhalten mit konkreten Fakten.

5. Füttern Sie Ihre Marke in LLMs

Dazu gehören:

✔ Erwähnungen

✔ Backlinks

✔ Wissenspanels

✔ Wikidata

✔ strukturierte Datensätze

✔ Kohärenz interner Links

9. Die Rolle von Ranktracker bei der agentenbasierten Suchmaschinenoptimierung

Ranktracker-Tools unterstützen direkt die agentische Suchoptimierung:

Keyword-Finder

Identifizieren Sie aufgabenbasierte, zielbasierte und agentenausgelöste Suchanfragen.

SERP-Checker

Analysieren Sie den Wettbewerb zwischen Entitäten – entscheidend für das Vertrauen der Agenten.

Web-Audit

Stellen Sie die Maschinenlesbarkeit, Schemakorrektheit und strukturelle Klarheit sicher.

KI-Artikelschreiber

Erstellen Sie strukturierte, agentenfähige Inhaltsformate in großem Umfang.

Backlink-Checker + Monitor

Autoritätssignale speisen agentenbasierte Vertrauensmodelle.

Rank Tracker

Überwachen Sie die Leistung, während die agentische Suche die SERPs neu gestaltet.

Abschließender Gedanke:

Agentische Suche ist nicht das Ende von SEO – sie ist die Weiterentwicklung hin zu intelligenter Entdeckung.

Die neuen Gatekeeper von Informationen sind keine Suchalgorithmen – es sind KI-Agenten mit Denkvermögen, Gedächtnis und Entscheidungsfähigkeit.

In dieser Welt

✔ ist das Ranking weniger wichtig

✔ ist es wichtiger, ausgewählt zu werden

✔ gewinnt strukturierte Klarheit

✔ starke Unternehmen gewinnen

✔ gewinnen vertrauenswürdige Marken

✔ Maschinenlesbare Inhalte gewinnen

✔ Faktenreichtum gewinnt

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✔ Vergleichsfähige Inhalte gewinnen

Die agentenbasierte Suche ist die größte Veränderung im digitalen Marketing seit der mobilen Suche.

Die Marken, die sich jetzt anpassen, werden den KI-Wandel nicht nur überstehen – sie werden ihn dominieren.

Denn ab 2026 geht es bei SEO nicht mehr darum, um Rankings zu kämpfen. Es geht darum, die Antwort zu werden, nach der Ihre Nutzer – und deren KI-Agenten – suchen.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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