Agentic Search ist der Wandel von der klassischen Suchmaschine hin zu KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben für Nutzer erledigen

Agentic Search ist der Wandel von der klassischen Suchmaschine hin zu KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben für Nutzer erledigen – von der Produktrecherche bis zum Checkout. Für Google-Ads-Advertiser bedeutet das: neue Werbeformate, veränderte Kampagnenstrukturen und eine fundamental andere Rolle des Produktdaten-Feeds. Dieser Beitrag fasst zusammen, was sich konkret ändert, wie Agentic Commerce den E-Commerce transformiert und wie Unternehmen sich jetzt vorbereiten können.

Was ist Agentic Search?

Agentic Search beschreibt eine neue Generation der Websuche, bei der KI-Agenten nicht mehr nur Informationen finden, sondern eigenständig Aufgaben im Auftrag des Nutzers ausführen. Google hat mit dem Core Update im April 2026 den offiziellen Übergang von generativen Zusammenfassungen (AI Overviews) hin zu Agentic Search vollzogen.

„Die Zukunft der Suche ist agentisch.“ – Sundar Pichai, CEO Google

Das klassische Modell – Nutzer tippt Suchbegriff, erhält Linkliste, klickt auf Ergebnis – wird schrittweise abgelöst durch ein Modell, in dem KI-Agenten im Auftrag des Nutzers handeln: recherchieren, vergleichen, buchen, kaufen. Ein konkretes Beispiel zeigt, wie weit diese Entwicklung bereits ist: Google hat kürzlich weltweit die Möglichkeit eingeführt, Restaurantreservierungen direkt über die Suche abzuwickeln. Der Nutzer beschreibt lediglich seine Wünsche – Gruppengröße, Uhrzeit, gewünschte Atmosphäre – und KI-Agenten durchsuchen parallel mehrere Buchungsplattformen nach verfügbaren Optionen. Das ist keine Suche mehr, sondern Task Completion – und es verändert die Anforderungen an die digitale Präsenz von Unternehmen grundlegend. Gleichzeitig verändert sich die Art, wie Nutzer mit Google interagieren. Conversational Queries, visuelle Suchen und mehrstufige Recherchen ersetzen die klassische Keyword-Eingabe. Google reagiert darauf mit Features wie AI Mode (konversationelle Suche), Canvas (interaktive Ergebnisse) und Search Live – alles Funktionen, die den Nutzer in ein geführtes Gespräch einbinden, statt ihm eine Liste von Links zu präsentieren.

Quellen: Search Engine Journal, April 2026; Emarketer, April 2026

Agentic Search vs. RAG – Was ist der Unterschied?

In der Diskussion um KI-gestützte Suche werden zwei Konzepte häufig verwechselt: Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic Search. Beide nutzen KI, verfolgen aber fundamental unterschiedliche Ziele. Der entscheidende Unterschied: RAG ist eine Technologie (ein Baustein innerhalb von KI-Systemen), während Agentic Search ein Paradigma ist – eine komplett neue Art, wie Menschen mit Suchmaschinen interagieren. Agentic Search nutzt RAG als eine von vielen Komponenten, geht aber weit darüber hinaus: Der Agent plant, handelt, lernt und führt Transaktionen durch. Für Unternehmen bedeutet das: Wer seine Website nur auf klassische RAG-Anwendungen (z. B. FAQ-Chatbots) optimiert, verpasst den eigentlichen Paradigmenwechsel. Die Herausforderung besteht darin, Inhalte und Produktdaten so zu strukturieren, dass KI-Agenten nicht nur Antworten daraus ableiten, sondern aktiv Transaktionen durchführen können – also Agentic Commerce ermöglichen.

Agentic Commerce: Die neue Shopping-Ära

Agentic Commerce ist die logische Konsequenz aus Agentic Search für den E-Commerce: KI-Agenten übernehmen nicht nur die Recherche, sondern den gesamten Kaufprozess – vom Produktvergleich über die Preisverhandlung bis zum Checkout. Was bisher ein mehrstufiger, manueller Prozess war (Suche → Klick → Vergleich → Warenkorb → Kauf), wird zur delegierten Aufgabe. Google hat mit dem Universal Commerce Protocol (UCP) den technischen Standard dafür geschaffen. UCP standardisiert die Kommunikation zwischen KI-Agenten und Merchant-Backends – einschließlich sicherer digitaler Identität und Zahlungsabwicklung. In den USA ist der UCP-gestützte Checkout bereits aktiv (Etsy, Wayfair), Shopify, Target und Walmart folgen.

Was Agentic Commerce für Händler bedeutet

Die Konsequenz ist weitreichend: Der KI-Agent wird zum wichtigsten „Kunden“. Er entscheidet datenbasiert, welche Produkte empfohlen werden – und welche nicht. Unternehmen, deren Produktdaten-Feeds unvollständig, veraltet oder schlecht strukturiert sind, werden von KI-Agenten möglicherweise gar nicht als kaufbare Option erkannt. Zusätzlich ermöglicht das neue Werbeformat „Direct Offers“ Händlern, exklusive Rabatte direkt innerhalb von AI Mode anzuzeigen, sobald ein Käufer hohe Kaufabsicht signalisiert. Die Konfiguration erfolgt über das Google Merchant Center. Agentic Commerce betrifft nicht nur B2C: Auch im B2B-Bereich werden KI-Agenten zunehmend für Beschaffung, Angebotsvergleiche und Lieferantenauswahl eingesetzt. Unternehmen mit strukturierten, maschinenlesbaren Leistungsbeschreibungen und klaren Preis-/Leistungsdaten werden bevorzugt empfohlen.

Quellen: Google Blog – Universal Commerce Protocol, Feb. 2026; MediaPost – Google UCP, Feb. 2026

Google Ads im Wandel: AI Mode, AI Max & UCP

Drei große Entwicklungen verändern Google Ads im Jahr 2026 grundlegend. Zusammen bilden sie das Fundament für eine neue Ära des Performance Marketings, in der KI-Agenten eine zentrale Rolle zwischen Nutzer und Werbetreibendem einnehmen.

AI Mode: Ads werden Teil der Konversation

Google hat im Februar 2026 ein neues Shopping-Anzeigenformat für AI Mode vorgestellt – die konversationelle Suchoberfläche, in der Nutzer mehrstufige Recherchen durchführen können. Anzeigen erscheinen dabei als „Sponsored“ innerhalb KI-generierter Konversationen. Was viele Advertiser noch nicht wissen: Laut Netzwerk-Analysen von Discovered Labs laufen Ad-Auktionen in AI Mode bereits im Hintergrund – innerhalb von 60 Millisekunden. Die Infrastruktur für „AI Mode Bottom Ads“ und ein vollständiges Attribution-System stehen bereit. Google kann die Monetarisierung jederzeit freischalten. Für Advertiser bedeutet das: AI Mode wird zur nächsten großen Werbefläche – und wer sich nicht darauf vorbereitet, riskiert, bei der nächsten Evolutionsstufe der Google-Suche nicht sichtbar zu sein.

Quellen: Google Ads Blog – AI Mode Shopping Ads, Feb. 2026; Discovered Labs – AI Mode Ad Infrastructure, Jan. 2026

AI Max ersetzt Dynamic Search Ads ab September 2026

Am 15. April 2026 kündigte Google an, dass Dynamic Search Ads (DSA) als eigenständiges Format eingestellt werden. Ab September 2026 werden alle betroffenen Kampagnen automatisch auf AI Max for Search migriert – eine freiwillige Migration ist bereits jetzt möglich. Der entscheidende Unterschied: AI Max nutzt keine Keyword-Listen oder strikte URL-Targeting-Regeln mehr. Stattdessen arbeitet das System mit Intent-Signalen, Content-Verständnis und historischen Performance-Daten.

*Google Internal Data, 2026 (Non-Retail-Advertiser)

Quellen: Google Ads Blog – AI Max Migration, 15. April 2026; PPC Land – AI Max DSA Migration, April 2026

Universal Commerce Protocol (UCP): Checkout direkt in der Suche

Das Universal Commerce Protocol ist Googles neuer Standard für Agentic Commerce – die Interaktion zwischen KI-Agenten und Unternehmen über die gesamte Shopping-Journey, einschließlich sicherer digitaler Identität und Zahlungsabwicklung. Nutzer können damit Produkte direkt in AI Mode kaufen, ohne die Suchergebnisseite zu verlassen.

Quellen: Google Blog – Universal Commerce Protocol, Feb. 2026; MediaPost – Google UCP, Feb. 2026

Googles neue Agentic Tools für Advertiser

Google hat drei KI-gestützte Assistenten eingeführt, die weit über bisherige Automatisierungsfunktionen hinausgehen: Ads Advisor (ads.google.com) generiert Keywords und Assets für Search- und Performance-Max-Kampagnen basierend auf Website-Kontext und bestehenden Assets. Er lernt aus vergangenen Interaktionen, wird über die Zeit individueller und kann Performance-Probleme eigenständig diagnostizieren. Analytics Advisor (analytics.google.com) liefert proaktiv Insights und Trends aus Google Analytics. Er ermöglicht natürlichsprachliche Abfragen und führt automatisiert Key-Driver-Analysen durch – inklusive Wachstumsempfehlungen mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Marketing Advisor (Rollout geplant 2026) ist ein KI-Agent, der direkt im Chrome-Browser lebt und Aufgaben über verschiedene Google-Produkte hinweg erledigt – von Google Ads über Analytics bis zu CMS-Systemen. Für Agenturen bedeutet diese Entwicklung: Die Rolle verschiebt sich von der operativen Kampagnensteuerung hin zur strategischen Aufsicht und Qualitätskontrolle. Wer die Agentic Tools versteht und gezielt einsetzt, kann erhebliche Effizienzgewinne realisieren.

Quellen: Google Blog – AI Advisors, Mai 2025; Google Blog – Marketing Advisor, Nov. 2025

Auswirkungen auf Performance Marketing

Agentic Search und Agentic Commerce haben direkte Konsequenzen für die tägliche Arbeit von PPC-Teams und Marketing-Entscheidern:

CTR-Rückgang durch AI Overviews

Frühe Daten des Analyseunternehmens Adthena zeigen, dass Paid-Search-CTRs durch AI Overviews um 8–12 Prozentpunkte sinken könnten – das entspricht einem relativen Rückgang von 20–40 %. Besonders betroffen sind längere, detaillierte Suchanfragen bei kommerziellen Queries, wo sich Werbeausgaben und ROI konzentrieren.

Quelle: Adthena / Search Engine Land – AI Overviews CTR Impact, Nov. 2025

Topic Match statt Keyword Match bei Landing Pages

Wenn Google einen breiteren Intent-Cluster rund um eine Suchanfrage interpretiert, werden generische Landing Pages deutlich schlechter performen. Die neue Anforderung: Landing Pages müssen stärkeren Message Match auf Topic-Ebene liefern. Statt Inhalte nach einzelnen Keywords zu organisieren, sollten sie nach Decision Paths strukturiert werden – die erste Frage des Nutzers, seine Vergleichsfragen, seine Risikofragen und seine Handlungsfragen in einem kohärenten Content-Stück abdeckend.

Quelle: Emarketer – Topic Match & Decision Paths, April 2026

Veränderte Rolle des PPC-Managers

Agentic AI verschiebt die Aufgaben von PPC-Profis: Weniger manuelle Execution, mehr strategische Steuerung. KI-Systeme übernehmen die Analyse von Creative-Elementen, testen Kombinationen automatisiert und identifizieren Top-Performer. Die informierte Aufsicht durch erfahrene Spezialisten bleibt dabei entscheidend.

Quelle: Search Engine Land – Agentic AI & PPC Manager, Jan. 2026

Produktdaten-Feeds für Agentic Search & Agentic Commerce optimieren

Der Produktdaten-Feed ist das wichtigste digitale Asset eines E-Commerce-Unternehmens im Zeitalter der KI-Agenten. Im klassischen Google Shopping war der Produkttitel das zentrale Matching-Signal. In einer Agentic-Commerce-Umgebung ändert sich das fundamental: Der gesamte Feed wird zum Kontext, den KI-Agenten nutzen, um Produkte zu bewerten, zu vergleichen und dem Nutzer zu empfehlen. Mit dem Universal Commerce Protocol können Agenten direkt Checkout-Prozesse auslösen – unvollständige oder ungenaue Feed-Daten führen dazu, dass ein Agent das Produkt gar nicht als kaufbar erkennt.

Welche Feed-Attribute für Agentic Search besonders wichtig sind

Quelle: Google Merchant Center – Produktdaten-Spezifikation

Feed-Veredlung mit Channable

7 Handlungsempfehlungen für Advertiser

1. DSA-Migration jetzt vorbereiten. Alle aktiven Dynamic Search Ads identifizieren und die freiwillige Migration zu AI Max prüfen, bevor die automatische Umstellung im September 2026 greift. Negative-Keyword-Listen vorher auditieren. 2. Content-Strategie auf Decision Paths umstellen. Weg von reiner Keyword-Optimierung, hin zu Decision-Path-Denken. Paid- und Organic-Teams sollten von gemeinsamen Content-Annahmen aus arbeiten. 3. First-Party-Daten priorisieren. Die Remarketing-Infrastruktur ist in AI Mode bereits aktiv. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, robuste First-Party-Daten-Assets aufzubauen. 4. Produktdaten-Feed veredeln. Den Feed als strategisches Asset behandeln: Alle relevanten Attribute befüllen, Titel nach Intent-Logik optimieren, Echtzeit-Verfügbarkeit sicherstellen. Ein professionelles Feed-Management-Tool wie Channable nutzen. 5. Googles Agentic Tools aktiv einsetzen. Ads Advisor und Analytics Advisor als strategische Informationsquelle nutzen – vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt. 6. Tracking modernisieren. Server-Side Tagging implementieren, Enhanced Conversions aktivieren, Consent Mode korrekt einrichten. In einer KI-gesteuerten Werbelandschaft ist die Datenqualität der limitierende Faktor. 7. Agentic-Search-Readiness prüfen. Mit dem VeeHub Agentic Search Optimizer kostenlos prüfen, ob KI-Crawler Ihre Website erreichen, und eine llms.txt generieren. Wer für Agentic Search unsichtbar ist, wird auch im Agentic Commerce nicht stattfinden.

AI is only as good as the data you put into it.

Häufig gestellte Fragen

Dieser Beitrag basiert auf dem VeeHub White Paper „Agentic Search & Google Ads in 2026″ (April 2026). Stand: April 2026 | Version 2.0