Sichtbarkeit für KI-Agenten: Wie Unternehmen für Agentic Search optimieren

Was ist Agentic Search?

Bei einer klassischen Suche formuliert ein Nutzer eine Anfrage und erhält eine Ergebnisliste. Generative Suchsysteme gehen bereits weiter: Sie fassen Quellen zusammen und formulieren daraus eine Antwort.

Agentic Search erweitert diesen Ablauf um eine aufgabenorientierte Handlungsebene. Ein KI-Agent kann beispielsweise den Auftrag erhalten, geeignete Lieferanten für ein bestimmtes Bauteil zu recherchieren. Dafür kann er mehrere Suchanfragen durchführen, technische Anforderungen vergleichen, ungeeignete Anbieter ausschließen und eine begründete Vorauswahl erstellen.

Der Agent sucht also nicht nur nach einer einzelnen passenden Webseite. Er versucht, eine Aufgabe über mehrere Schritte zu lösen. Dazu kann er Websuche, interne Dateien, Datenbanken, APIs oder andere Werkzeuge verwenden. Moderne Agentenplattformen unterstützen bereits die Verbindung von Sprachmodellen mit Websuche, Dateien, externen Tools und Remote-MCP-Servern.

Agentic Search ist deshalb weniger eine neue Suchmaschine als eine neue Art, digitale Informationen zu verwenden.

Was bedeutet Sichtbarkeit für KI-Agenten?

Bei Google bedeutet Sichtbarkeit überwiegend, dass eine Seite für relevante Suchanfragen in den Suchergebnissen erscheint. Bei generativen KI-Systemen umfasst Sichtbarkeit zusätzlich Markennennungen, Quellenzitate, fachliche Einordnungen und Empfehlungen.

Für KI-Agenten kommt eine weitere Ebene hinzu: Informationen müssen funktional nutzbar sein. Ein Agent muss aus ihnen ableiten können:

• für welche Aufgaben ein Unternehmen geeignet ist,
• welche Produkte oder Leistungen angeboten werden,
• welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen,
• welche Einschränkungen bestehen,
• wodurch Aussagen überprüft werden können,
• welcher nächste Schritt möglich ist.

Ein Unternehmen kann daher in einer KI-Antwort sichtbar sein, ohne für einen Agenten besonders gut nutzbar zu sein. Eine allgemein formulierte Leistungsseite kann eine Marke bekannt machen. Für eine konkrete Vorauswahl fehlen jedoch möglicherweise technische Daten, Einsatzgrenzen, Referenzen oder eindeutige Kontakt- und Anfrageprozesse.

SEO, GEO und Agentic Search Optimization im Vergleich

SEO, Generative Engine Optimization und Agentic Search Optimization bauen aufeinander auf. Sie verfolgen jedoch unterschiedliche Ziele.

Die Unterschiede bedeuten nicht, dass eine neue Disziplin die vorherige ersetzt. Ohne technisch erreichbare und indexierbare Inhalte fehlt häufig bereits die Grundlage für SEO und GEO. Ohne eine klare fachliche Einordnung kann ein Agent wiederum kaum beurteilen, ob ein Unternehmen für eine Aufgabe geeignet ist.

Google weist für seine generativen Suchfunktionen ausdrücklich darauf hin, dass keine besonderen KI-Markups erforderlich sind. Die bekannten SEO-Grundlagen bleiben relevant: zugängliche Seiten, hilfreiche Inhalte, interne Verlinkung und strukturierte Daten, die mit dem sichtbaren Inhalt übereinstimmen.

Drei unterschiedliche Arten von KI-Agenten

Die Anforderungen an die eigene Website hängen davon ab, welche Aufgabe ein Agent übernimmt. Unternehmen sollten deshalb nicht pauschal „für KI-Agenten optimieren“, sondern zwischen drei Einsatzebenen unterscheiden.

Recherche- und Analyseagenten

Diese Agenten sammeln Informationen, prüfen Quellen und erstellen Zusammenfassungen. Für sie sind gut zugängliche Fachinhalte, eindeutige Leistungsbeschreibungen, Studien, technische Dokumentationen und nachvollziehbare Quellen besonders relevant.

Im industriellen B2B kann ein Rechercheagent beispielsweise Hersteller eines bestimmten Werkstoffs identifizieren oder Anbieter für eine spezielle Fertigungsmethode zusammentragen.

Empfehlungs- und Auswahlagenten

Diese Systeme vergleichen mehrere Optionen anhand von Anforderungen. Sie benötigen nicht nur Erklärungen, sondern belastbare Kriterien für eine Bewertung.

Dazu gehören beispielsweise:

• Branchen- und Anwendungsschwerpunkte,
• technische Spezifikationen,
• Materialien und Verfahren,
• Zertifizierungen,
• Lieferregionen,
• Mindestmengen,
• Projektgrößen,
• Einsatzgrenzen.

Je eindeutiger diese Informationen vorliegen, desto leichter kann ein Agent eine Passung feststellen. Daraus folgt jedoch keine Garantie auf eine Empfehlung. Agenten können unterschiedliche Modelle, Quellen, Suchzugänge und Bewertungsvorgaben verwenden.

Transaktions- und Ausführungsagenten

Diese Agenten führen im Auftrag des Nutzers konkrete Aktionen aus. Sie können etwa Verfügbarkeiten prüfen, Termine auswählen, Produktdaten abrufen oder einen Bestellprozess vorbereiten.

Für diese Ebene reichen Texte und strukturierte Webseiten allein häufig nicht aus. Benötigt werden zuverlässige Formulare, Datenfeeds, APIs oder Tool-Schnittstellen. Auch Authentifizierung, Berechtigungen und kontrollierte Übergabepunkte werden relevant.

OpenAI beschreibt agentische Anwendungen ausdrücklich als Systeme, die neben Web- und Dateisuche auch externe Tools verwenden können. MCP standardisiert die Verbindung von KI-Anwendungen zu externen Datenquellen und Werkzeugen.

Wie KI-Agenten Anbieter recherchieren und vergleichen

Es gibt keine einheitliche, öffentlich bekannte Rankinglogik für alle KI-Agenten. Ein Agent kann je nach System, Aufgabe und Zugriffsrechten völlig unterschiedliche Quellen verwenden.

Ein typischer Auswahlprozess lässt sich dennoch als Arbeitsmodell beschreiben:

1. Die Aufgabe und ihre Bedingungen werden erfasst.
2. Der Agent zerlegt die Aufgabe in einzelne Recherchefragen.
3. Er sammelt Informationen aus verfügbaren Quellen.
4. Er ordnet Anbieter, Produkte oder Lösungen den Anforderungen zu.
5. Ungeeignete Optionen werden ausgeschlossen.
6. Verbleibende Optionen werden verglichen und gegebenenfalls empfohlen.
7. Der Prozess wird an einen Menschen oder ein anderes System übergeben.

Für Unternehmen ist dabei vor allem entscheidend, dass zentrale Informationen nicht nur irgendwo auf der Website vorhanden sind. Sie müssen eindeutig einer Leistung, einem Produkt oder einem Einsatzbereich zugeordnet werden können.

Der Beitrag Welche Quellen verwendet ChatGPT bei industriellen Anbieterfragen? zeigt, dass Anbieterempfehlungen nicht aus einem festen, öffentlich einsehbaren Verzeichnis entstehen. Je nach System können bestehendes Modellwissen, Webrecherche und unterschiedliche externe Quellen zusammenwirken.

Welche Inhalte für Agentic Search geeignet sind

Agententaugliche Inhalte müssen nicht künstlich oder ausschließlich für Maschinen geschrieben sein. Sie sollten in erster Linie präzise, nachvollziehbar und vollständig sein.

Eindeutige Leistungsbeschreibungen

Allgemeine Aussagen wie „individuelle Lösungen für höchste Ansprüche“ helfen weder Menschen noch Agenten bei einer konkreten Auswahl. Eine Leistungsseite sollte klar beschreiben:

• welche Aufgabe gelöst wird,
• für welche Zielgruppen die Leistung gedacht ist,
• welche Voraussetzungen gelten,
• wie die Umsetzung erfolgt,
• welches Ergebnis erwartet werden kann.

Konkrete Einsatzbereiche

Ein Agent muss erkennen können, ob ein Angebot zum angefragten Kontext passt. Dafür sollten Branchen, Anwendungen, Materialien, Verfahren und typische Problemstellungen explizit benannt werden.

Ein Hersteller ist leichter einzuordnen, wenn er nicht nur „Kunststoffteile“ anbietet, sondern Werkstoffe, Fertigungsverfahren, Toleranzen, Stückzahlen und Branchenanwendungen beschreibt.

Auswahl- und Ausschlusskriterien

Ausschlusskriterien können die Vergleichbarkeit erhöhen. Ein Unternehmen sollte deshalb auch erklären, wann eine Leistung nicht geeignet ist, welche Mindestanforderungen bestehen oder wann ein anderes Verfahren sinnvoller wäre.

Das bedeutet nicht, dass KI-Agenten nachweislich jede klar formulierte Einschränkung bevorzugen. Eindeutige Bedingungen reduzieren jedoch Interpretationsspielraum und erleichtern sowohl Menschen als auch automatisierten Systemen die Bewertung.

Belege statt Eigenbehauptungen

Behauptungen wie „führend“, „innovativ“ oder „höchste Qualität“ sind ohne Beleg kaum überprüfbar. Nutzbarer sind:

• konkrete Projektergebnisse,
• Fallstudien,
• Zertifikate,
• Normen und Prüfverfahren,
• Fachautoren und verantwortliche Ansprechpartner,
• Studien und eigene Daten,
• externe Referenzen und Erwähnungen.

Welche Seitentypen als Quelle in KI-Systemen infrage kommen, erläutert der Beitrag Welche Unternehmensseiten werden von KI-Systemen zitiert?.

Die technischen Grundlagen für Sichtbarkeit bei KI-Agenten

Bevor Unternehmen über spezielle Agentenschnittstellen nachdenken, sollten die allgemeinen technischen Grundlagen stimmen.

Crawlbares und verständliches HTML

Zentrale Informationen sollten im auslesbaren Seiteninhalt stehen und nicht ausschließlich in Bildern, PDFs, Animationen oder schwer zugänglichen Skripten verborgen sein. Navigation, interne Links und klare Seitenstrukturen helfen Suchmaschinen und anderen automatisierten Systemen, Inhalte zu erfassen.

Auch für Google bleiben Crawling und Indexierung die Grundlage dafür, dass Seiten in der Suche berücksichtigt werden können.

Strukturierte Daten

Schema.org-Markup kann Informationen über Unternehmen, Produkte, Ansprechpartner, Veranstaltungen oder Angebote maschinenlesbar beschreiben. Strukturierte Daten sollten jedoch immer mit dem sichtbaren Seiteninhalt übereinstimmen.

Sie sind kein allgemeiner Rankingfaktor für KI-Agenten und keine Garantie dafür, dass ein Agent eine Information verwendet. Google weist zudem darauf hin, dass für generative Suchfunktionen kein spezielles KI-Schema erforderlich ist.

Aktuelle Produkt- und Leistungsdaten

Für standardisierte Produkte werden Datenqualität und Aktualität besonders wichtig. Preise, Verfügbarkeit, Varianten, technische Eigenschaften und Lieferbedingungen sollten nicht in widersprüchlichen Versionen auf verschiedenen Seiten stehen.

Strukturierte Produktdaten können bereits heute dazu beitragen, Preise, Verfügbarkeiten und weitere Angebotsinformationen in Suchsystemen eindeutig bereitzustellen.

Stabile Formulare und Prozesse

Ein Agent, der eine Anfrage oder Terminbuchung vorbereitet, benötigt einen klaren Prozess. Formulare sollten verständliche Felder, eindeutige Fehlermeldungen und nachvollziehbare Bestätigungsschritte besitzen.

Je kritischer die Handlung ist, desto wichtiger sind menschliche Kontrolle, Sicherheitsmechanismen und transparente Übergabepunkte.

Welche Rolle spielen llms.txt und Action-Schema?

Die Datei llms.txt wird als Möglichkeit vorgeschlagen, Sprachmodellen eine kompakte Übersicht wichtiger Inhalte einer Website bereitzustellen. Sie kann beispielsweise zentrale Dokumentationen und Ressourcen auflisten.

Wichtig ist die korrekte Einordnung: llms.txt ist ein Vorschlag und kein allgemein verbindlicher Webstandard. Die Projektseite bezeichnet das Format selbst als Vorschlag zur Standardisierung. Eine Datei kann ergänzend sinnvoll sein, ersetzt aber weder eine saubere Informationsarchitektur noch Crawlbarkeit, Sitemaps und interne Verlinkung.

Auch Schema.org-Eigenschaften wie potentialAction können mögliche Handlungen beschreiben. Daraus folgt jedoch nicht automatisch, dass aktuelle KI-Agenten die Aktion erkennen oder ausführen.

Unternehmen sollten solche Ergänzungen deshalb nicht als zentralen Agentic-Search-Hebel verkaufen oder bewerten. Sie sind optionale semantische Hinweise, deren praktische Nutzung vom jeweiligen System abhängt.

Wann APIs, MCP und Tools relevant werden

APIs und MCP-Schnittstellen sind dann sinnvoll, wenn ein Agent nicht nur Informationen lesen, sondern aktuelle Daten abrufen oder eine Aktion ausführen soll.

Typische Anwendungsfälle sind:

• Verfügbarkeiten und Lieferzeiten abfragen,
• Produktvarianten filtern,
• technische Daten vergleichen,
• Termine prüfen,
• Angebotsanfragen vorbereiten,
• Informationen aus ERP-, CRM- oder PIM-Systemen abrufen.

MCP ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen mit externen Systemen und Werkzeugen verbunden werden können. OpenAI und Anthropic unterstützen die Anbindung externer MCP-Server in ihren Plattformen.

Ein eigener MCP-Server ist dennoch nicht automatisch sinnvoll. Unternehmen benötigen zunächst einen klaren Anwendungsfall, belastbare Daten und definierte Berechtigungen. Ohne diese Grundlagen entsteht lediglich eine zusätzliche technische Schnittstelle ohne wirtschaftlichen Nutzen.

Agentic Search im B2B und in der Industrie

Im industriellen B2B werden viele Kaufentscheidungen nicht vollständig automatisiert werden. Produkte sind erklärungsbedürftig, technische Risiken hoch und Projekte häufig individuell.

Trotzdem können KI-Agenten wichtige Teile der Recherche und Vorauswahl übernehmen:

• geeignete Hersteller identifizieren,
• Materialien oder Verfahren vergleichen,
• Zertifizierungen prüfen,
• technische Anforderungen mit Anbieterinformationen abgleichen,
• Lieferantenlisten vorbereiten,
• Fragen für ein Erstgespräch zusammenstellen.

Für Industrieunternehmen bedeutet Agent Readiness daher zunächst nicht, dass ein Agent selbstständig eine Sondermaschine bestellt. Realistischer ist, dass das Unternehmen bei einer automatisierten Vorauswahl berücksichtigt und korrekt eingeordnet wird.

Welche Besonderheiten dabei für industrielle Märkte gelten, erläutert der Beitrag GEO für die Industrie. Für standardisierte Produkte und Komponenten wird zusätzlich die Bereitstellung konsistenter Produktfeeds für KI-Agenten relevant.

Was Unternehmen heute konkret tun sollten

Unternehmen müssen nicht sofort eigene Agentenschnittstellen entwickeln. Eine sinnvolle Vorbereitung beginnt mit Grundlagen, die gleichzeitig SEO, GEO und die allgemeine Datenqualität verbessern.

1. Positionierung eindeutig formulieren

Das Unternehmen muss klar benennen, welche Aufgaben es für welche Zielgruppen löst. Diese Aussagen sollten auf Startseite, Leistungsseiten, Brancheninhalten und Unternehmensprofilen konsistent sein.

2. Entscheidungsrelevante Informationen ergänzen

Produkte und Leistungen benötigen konkrete Angaben zu Einsatzbereichen, Voraussetzungen, Varianten, Grenzen und Ergebnissen.

3. Belege systematisch veröffentlichen

Referenzen, Projektergebnisse, Studien, Zertifizierungen und nachvollziehbare Fachautorenschaft verbessern die Überprüfbarkeit.

4. Daten konsistent strukturieren

Produktdaten, Leistungsinformationen und Unternehmensangaben dürfen sich nicht zwischen Website, Verzeichnissen, Datenblättern und externen Profilen widersprechen.

5. Technische Zugänglichkeit sichern

Crawlbarkeit, interne Verlinkung, Sitemaps, verständliches HTML und korrekt eingesetzte strukturierte Daten bleiben die Basis.

6. Relevante Aktionen identifizieren

Erst danach sollte geprüft werden, welche Prozesse ein Agent sinnvoll unterstützen könnte. Nicht jeder Geschäftsprozess benötigt eine API oder einen MCP-Server.

Eine übergreifende Planung bietet die GEO-Strategie. Die praktische Weiterentwicklung von Inhalten beschreibt die Content-Strategie für KI-Suchsysteme.

Was bei Agentic Search noch nicht belastbar ist

Das Thema entwickelt sich schnell. Trotzdem sollten Unternehmen und Agenturen nicht den Eindruck vermitteln, es gäbe bereits eine universelle Agentic-Search-Formel.

Derzeit gibt es insbesondere:

• keine einheitliche Rankinglogik für alle KI-Agenten,
• keine allgemein anerkannte Agentic-Search-Kennzahl,
• keine Garantie, dass bestimmte Schema.org-Eigenschaften genutzt werden,
• keinen Nachweis, dass eine llms.txt automatisch bessere Auswahlchancen schafft,
• keinen einheitlichen Standard für „SEO für KI-Agenten“,
• keine vollständige Transparenz über alle verwendeten Quellen und Bewertungsschritte.

Agentic Search Optimization sollte deshalb als strategische Vorbereitung verstanden werden, nicht als neues Versprechen für garantierte Platzierungen.

Woran sich Agent Readiness erkennen lässt

Ob eine Website für KI-Agenten vorbereitet ist, lässt sich anhand von sechs Bereichen beurteilen:

Nicht jedes Unternehmen muss in allen sechs Bereichen dieselbe Reife erreichen. Für einen Hersteller individueller Anlagen ist die eindeutige fachliche Einordnung wichtiger als eine automatisierte Bestellung. Für einen Händler standardisierter Komponenten können dagegen Produktfeeds, Verfügbarkeiten und Schnittstellen entscheidend werden.

Wie wichtig wird Sichtbarkeit für KI-Agenten?

Sichtbarkeit für KI-Agenten wird voraussichtlich dort zuerst wirtschaftlich relevant, wo Produkte und Leistungen standardisiert, digital vergleichbar oder direkt ausführbar sind. Dazu gehören E-Commerce, Reisebuchungen, Software, lokale Termine, Ersatzteile, standardisierte Industriekomponenten und digitale Dienstleistungen.

Bei komplexen Beratungsleistungen, Sondermaschinen und individuellen Industrieprojekten werden Agenten eher die Recherche und Vorauswahl unterstützen. Die endgültige Bewertung, technische Klärung und Beauftragung bleibt dort zunächst überwiegend menschlich.

Das Thema ersetzt daher weder klassische SEO noch KI-Sichtbarkeit. Es erweitert beide Bereiche um eine funktionale Ebene:

• SEO schafft Auffindbarkeit.
• GEO unterstützt Einordnung und Empfehlung.
• Agentic Search Optimization verbessert Vergleichbarkeit, Überprüfbarkeit und Ausführbarkeit.

Unternehmen müssen nicht auf einen fertigen Standard warten

Agentic Search ist noch keine vollständig etablierte Optimierungsdisziplin. Die grundlegende Entwicklung ist jedoch real: Sprachmodelle werden mit Websuche, Datenquellen, Werkzeugen und ausführbaren Prozessen verbunden. Dadurch verändert sich, wie Informationen recherchiert und verwendet werden.

Unternehmen müssen deshalb nicht vorsorglich jede neue technische Möglichkeit implementieren. Sinnvoller ist es, die eigene digitale Informationsbasis so aufzubauen, dass Menschen, Suchmaschinen, generative KI-Systeme und Agenten dieselben eindeutigen und überprüfbaren Informationen vorfinden.

Wer Leistungen klar beschreibt, Daten konsistent strukturiert, Belege veröffentlicht und Prozesse digital zugänglich macht, verbessert nicht nur die Sichtbarkeit für KI-Agenten. Diese Grundlagen stärken bereits heute SEO, GEO, Vertrieb und die gesamte digitale Positionierung.