Der Aufstieg der Agentensuche: Wie AI-Agenten Ergebnisse auswählen

Einleitung

Die Suche wandelt sich von einem passiven Abfrage-Antwort-Modell zu einem aktiven, zielorientierten, agentenbasierten System.

Anstatt einfach nur eine Frage zu beantworten, bieten agentenbasierte Suchmaschinen folgende Vorteile:

Ihre Absicht analysieren
zerlegen Sie sie in Teilaufgaben
Maßnahmen ergreifen
Informationen abrufen
Vergleichen Sie Optionen
Treffen Sie Entscheidungen
Lösungen vorschlagen
Workflows ausführen

Dieses neue Paradigma – die agentenbasierte Suche – verwandelt KI von einem Antwortgenerator in einen Suchagenten, der in Ihrem Namen die Initiative ergreift.

Generative Suchmaschinen entwickeln sich zu autonomen Assistenten, die:

Entscheiden, welchen Quellen man vertrauen kann
Schritte auswählen
konkurrierende Informationen bewerten
Abwägungen treffen
die „am besten passenden” Ergebnisse auswählen
Empfehlungen auf der Grundlage der Interpretation personalisieren

Dies verändert die Optimierung grundlegend.

Bei GEO geht es nicht mehr darum, „die beste Antwort” zu sein. Es geht darum, die beste Eingabe für KI-Agenten zu sein, die Ihre Sichtbarkeit bestimmen.

Teil 1: Was ist agentische Suche?

Agentische Suche findet statt, wenn das Suchsystem:

interpretiert das Ziel des Benutzers
Entscheidet autonom, was zu tun ist
führt mehrere Unterabfragen durch
Bewertet Informationen
wählt ein Ergebnis aus
begründet seine Argumentation

Dies unterscheidet sich grundlegend von der traditionellen Suche.

Traditionelle Suche

Benutzer fragt → Suchmaschine gibt Links zurück.

Generative Suche

Benutzer fragt → KI fasst Inhalt zusammen → zitiert Quellen.

Agentische Suche

Benutzer fragt → KI:

legt das Ziel fest
unterteilt es in Aufgaben
sucht Informationen
vergleicht Optionen
führt Überlegungen durch
entscheidet sich für das „beste” Ergebnis
ergreift Maßnahmen (optional)
erklärt das Ergebnis

Die agentenbasierte Suche ist autonom, persistent und urteilsbasiert.

Teil 2: Warum die agentische Suche gerade jetzt aufkommt

Vier Durchbrüche treiben diesen Wandel voran.

1. Multimodale Modelle

Modelle wie GPT-4.2, Claude 3.5 und Gemini Ultra können verstehen:

Text
Bilder
Video
Audio
Diagramme
Code
Dokumente

Agenten verfügen endlich über genügend Kontext, um intelligent zu handeln.

2. Speicher und Personalisierung

Agenten reagieren nicht mehr nur auf eine einzelne Anfrage – sie erstellen langfristige Nutzerprofile, wodurch Folgendes möglich wird:

Einstellungen
Muster
Einschränkungen
frühere Ergebnisse
Entscheidungshistorie

Die Suche wird persönlich.

3. Fähigkeiten zur Nutzung von Tools

KI-Agenten können nun:

im Internet surfen
Informationen extrahieren
Webhooks auslösen
Code ausführen
Formulare ausfüllen
Dokumente entwerfen
Tabellen analysieren

Die Suche wird umsetzbar.

4. Verstärkendes Lernen für die Entscheidungsfindung

Modelle bewerten nun:

Vertrauen
Zuversicht
Risiko
Kosten
Relevanz
Eignung

Dadurch wird die Suche zu einer autonomen Beurteilung und nicht mehr nur zum Abrufen von Informationen.

Teil 3: Wie KI-Agenten Ergebnisse auswählen

Die agentenbasierte Suche folgt einem mehrstufigen Entscheidungsprozess.

Das Verständnis dieses Prozesses ist für GEO von entscheidender Bedeutung.

Schritt 1 – Verständnis der Absicht

Der Agent ermittelt, was der Benutzer wirklich will.

Beispiel: Benutzer: „Helfen Sie mir bei der Auswahl eines SEO-Tools.“ KI-Agent interpretiert:

Bedarf: Vergleich
Einschränkungen: Budget + Funktionen
Präferenz: Benutzerfreundlichkeit
Ziel: Empfehlung

Marken, die während der Absichtsanalyse unsichtbar sind, werden in der endgültigen Antwort niemals erscheinen.

Schritt 2 – Aufgabenzersetzung

Der Agent unterteilt das Ziel in Teilaufgaben:

Top-Tools identifizieren
Funktionen vergleichen
Preise bewerten
Bewertungen prüfen
Anwendungsfälle untersuchen
Optionen bewerten

GEO beeinflusst, welche Tools in den einzelnen Teilaufgaben angezeigt werden.

Schritt 3 – Informationsbeschaffung

Der Agent ruft Daten ab über:

Durchsuchen
Scraping
API-Aufrufe
Einbettung Abruf
Multi-Engine-Suche
interner Speicher

Ihre Marke muss über alle Abrufmethoden zugänglich sein.

Schritt 4 – Bewertung und Filterung

Agenten filtern Daten anhand von:

Vertrauen
Aktualität
Faktische Konsistenz
Herkunft
Markenautorität
semantische Relevanz
Klarheit der Entität

An dieser Stelle werden die meisten Marken aus der Auswahl genommen.

Schritt 5 – Argumentation und Vergleich

Der Agent:

Vergleich von Merkmalen
identifiziert Vor- und Nachteile
bewertet Leistung
wägt Nutzerpräferenzen ab
analysiert Kompromisse

Ihre strukturierten Inhalte müssen vergleichbar sein.

Schritt 6 – Entscheidung und Auswahl

Der Makler:

wählt die beste Option aus
erstellt eine Rangliste
empfiehlt ein primäres Ergebnis

Dies ist die neue „erste Seite”.

Schritt 7 – Ausführung der Maßnahme (optional)

Agenten können:

meldet den Benutzer an
erstellt Entwürfe
Recherchen durchführen
baut Systeme auf
Workflows anpassen

Die Suche ist nicht mehr nur Information – sie ist Ausführung.

Teil 4: Was dies für GEO bedeutet

Die agentische Suche verändert die Optimierung vollständig.

Nachfolgend sind die wichtigsten Veränderungen aufgeführt.

Veränderung 1: KI-Agenten erstellen keine „Liste“ – sie „wählen aus“

Es kann nur ein Ergebnis ausgewählt werden.

GEO wird zum Winner-takes-all-Verfahren.

Veränderung 2: KI-Agenten bevorzugen Marken mit hohen Vertrauenswerten

Agenten bewerten:

Herkunft
Fachwissen
Faktische Zuverlässigkeit
Klarheit der Entitäten
Aktualität der Updates
multimodale Konsistenz

Vertrauen wird zum neuen Ranking-Faktor.

Veränderung 3: Vergleichbarkeit wird zum Ranking-Faktor

Agenten bevorzugen Marken, die Folgendes bieten:

strukturierte Vergleiche
transparente Preisgestaltung
klare Funktionslisten
Explizite Anwendungsfälle

Undurchsichtige Marken verlieren.

Veränderung 4: Agenten bevorzugen Marken mit stabiler Identität

Wenn Ihre:

Benennung
Produktstruktur
Botschaften
Definitionen

inkonsistent sind, wird KI Sie meiden.

Veränderung 5: Multi-Engine-Optimierung ist obligatorisch

Agenten beziehen Daten aus:

Google
Bing
ChatGPT Durchsuchen
Perplexität
Claude Search
Brave
You.com
API-Schnittstellen von Drittanbietern

GEO geht über eine einzelne Suchmaschine hinaus.

Shift 6: Agenten belohnen Daten aus erster Hand

Originelle, maßgebliche und empirische Inhalte werden stärker genutzt als generische Inhalte.

Agenten wollen:

Studien
Berichte
proprietäre Daten
Benchmarks
Umfragen

Zum Datensatz werden.

Teil 5: Wie man für die Suche durch Agenten optimiert

Eine neue Generation von GEO-Workflows entsteht.

Workflow 1: Entitätsstabilität

Stellen Sie sicher, dass Ihre:

Markennamen
Produktnamen
Kategorisierungen
Definitionen

überall konsistent sind.

Workflow 2: Vergleichsoptimierung

Veröffentlichen Sie Inhalte, die:

vergleicht Ihr Produkt korrekt
erläutert Stärken und Einschränkungen
passt sich Ihrer Kategorie an
ist für KI-Lesbarkeit formatiert

Agenten lieben klare, strukturierte Vergleiche.

Workflow 3: Strukturierte „maklerfreundliche” Inhalte

Beinhaltet:

Funktionstabellen (textbasiert)
Vor- und Nachteile
Preisaufschlüsselungen
Workflows
Erläuterungen zu Anwendungsfällen

Makler fassen strukturierte Inhalte genauer zusammen.

Workflow 4: Multimodale Inhaltsanpassung

Agenten verwenden:

Bilder
Screenshots
Videos
Diagramme

zur Überprüfung von Funktionen.

Sicherstellung multimodaler Konsistenz.

Workflow 5: Herkunft, Zeitstempel und Verifizierung

Agenten misstrauen nicht gestempelten Behauptungen.

Verwendung:

C2PA
JSON-LD
kanonische URLs
Genaue Zeitstempel

Die Authentizität wird maschinell überprüfbar.

Workflow 6: Korrekturprotokolle

Wenn Agenten Ihre Marke falsch interpretieren:

Korrekturen einreichen
Faktenseiten aktualisieren
Definitionen klären
Schema stärken

Agenten lernen aus Korrekturen – aber nur, wenn Sie frühzeitig handeln.

Workflow 7: Optimierung von Persönlichkeit und Präferenzen

KI-Agenten personalisieren Empfehlungen.

Ihre Inhalte müssen Folgendes unterstützen:

Anfängerprofile
Expertenprofile
Budgetbewusste Profile
Unternehmensprofile

Schreiben Sie für mehrere Personas, um die Vielfalt der Empfehlungen zu maximieren.

Teil 6: Die agentenbasierte Suche wird neue „Ranking-Faktoren” schaffen

Bis 2026 werden KI-Agenten Marken anhand folgender Kriterien bewerten:

1. Vertrauensgraphen-Score

Wie vertrauenswürdig ist Ihre Marke im Internet?

2. Entity Clarity Score

Sind Ihre Definitionen und Metadaten konsistent?

3. Vergleichsstärke-Score

Hilft Ihr Inhalt der KI, Ihre Vorteile zu verstehen?

4. Aktualitätswert

Wie aktuell und auf dem neuesten Stand sind Ihre Informationen?

5. Stabilitätsbewertung der Quelle

Verwenden Sie strukturierte, kanonische Quellen?

6. Herkunftswert

Sind Ihre Inhalte nachweisbar authentisch?

7. Bewertung der multimodalen Übereinstimmung

Stimmen Ihre Texte, Bilder und Videos überein?

Dies sind die zukünftigen Entsprechungen des PageRank.

Teil 7: Die GEO-Checkliste für die agentische Suche (kopieren und einfügen)

Entitätsstabilität

Klare Markendefinitionen
Stabile Produktnamen
Genaue Wikidata-Einträge
Konsistente Beschreibungen

Vertrauen und Herkunft

C2PA-signierte Assets
Verifizierte Autoren
Aktualisiertes Schema
Aktuelle Zeitstempel

Vergleichbarkeit

Aufschlüsselung der Funktionen
Anwendungsfall-Listen
Abschnitte zu Vor- und Nachteilen
Transparente Preisgestaltung

Multimodale Optimierung

UI-Screenshots
Produktbilder
Videodemos
Kommentierte Diagramme

Abrufbereitschaft

Saubere technische SEO
Crawlbarer Inhalt
Klare Informationsarchitektur
Schnelle Ladezeiten über CDN

Überwachung und Korrektur

Wöchentliche KI-Prompt-Tests
Korrekturvorschläge
Aktualisierungen der Faktenseite
Vergleich mit Wettbewerbern

Dies gewährleistet die Bereitschaft zur agentenbasierten Suche.

Fazit: Die agentische Suche wird die Regeln der Sichtbarkeit neu schreiben

Fast zwei Jahrzehnte lang ging es bei SEO um das Ranking. Dann ging es dank generativer Suche um die Sichtbarkeit von Antworten. Jetzt geht es dank agentialer Suche um die Einbeziehung von Entscheidungen.

KI-Agenten werden wählen:

Welche Marken erscheinen
Welche Produkte werden empfohlen?
Welche Arbeitsabläufe werden vorgeschlagen?
welche Quellen vertrauenswürdig sind
auf welche Ergebnisse sie reagieren

Um erfolgreich zu sein, müssen Marken:

Vertrauen stärken
die Identität klären
strukturierte Inhalte optimieren
einen Mehrwert aus erster Hand bieten
multimodale Genauigkeit aufrechterhalten
KI-Missverständnisse frühzeitig korrigieren
Vorbereitung auf autonomes Denken

Das Zeitalter der agentenbasierten Suche hat begonnen – und die Marken, die für KI-gesteuerte Entscheidungen bereit sind, werden die Zukunft der Entdeckung bestimmen.