„Algorithmic Branding“ - revisited

Ein kurzer Hinweis vorweg, in eigener Sache: Im Frühjahr 2024 habe ich für die dritte Auflage des Sammelbands „Marke und digitale Medien“ ein Kapitel mit dem Titel „Algorithmic Branding“ geschrieben (Totz, 2025). Das Manuskript hatte ich im Mai 2024 fertiggestellt, das Lektorat war im Herbst des gleichen Jahres abgeschlossen... erschienen ist das Buch im Dezember 2025. Zwischen den verschriftlichten Gedanken und dem Moment, in dem Sie diesen Text lesen, liegen damit mehr als zwei Jahre. In Verlagsjahren ist das vielleicht nur ein Wimpernschlag. In „KI-Jahren“ sind es zwei Epochen: der Übergang von generativer zu agentischer KI sowie die anhaltende, schleichende Ablösung der klassischen Suche durch „Answer Engines“ (Antwortmaschinen, die gleich die fertige Antwort liefern statt zehn blauer Links). Schon im Moment der Veröffentlichung hatte ich das (leicht beklemmende) Gefühl, den Beitrag eigentlich noch einmal prüfen und aktualisieren zu müssen. In Druckprozessen ist das nicht vorgesehen. In einem Blog schon... here we go. Also: Stehe ich noch zu dem, was ich damals für wahrscheinlich und realistisch gehalten habe? Was trägt, was fehlt, was folgt? Spoiler Alert: Der Rahmen hält einigermaßen. Überrascht haben mich jedoch die Geschwindigkeit – und ein Adressat:innenwechsel, den ich so nicht habe kommen sehen.

„OK guys… Just informing everyone I'm the world's most renowned AI visibility expert. Thank you for your attention to this matter.“ Mit diesem vollmundigen LinkedIn-Beitrag erklärte sich der SEO-Berater Pedro Dias Ende Juni kurzerhand selbst zum weltweit renommiertesten Experten für KI-Sichtbarkeit. Wenige Tage später lieferte Googles KI-Übersicht prompt die Bestätigung: Dias sei in der Such- und Digital-Marketing-Community weithin als führender Experte für AI Visibility anerkannt (Tremlett, 2026). Ein „Prank“? Vielleicht. Ein Einzelfall? Sehr wahrscheinlich nicht. Diese Anekdote ist die kürzestmögliche Zusammenfassung dessen, was sich seit 2024 verändert hat: Hier wurde eine Marke – in diesem Fall eine Personenmarke – nicht in der Wahrnehmung von Menschen verankert, sondern in der einer Maschine. Und die Maschine hat es geglaubt.

Was hält: das Modell von 2024

Im Kapitel habe ich Algorithmic Branding als „Einsatz komplexer, lernender Algorithmen zur (zumindest in Teilen automatisierten) Verbesserung von Prozessen … und Entscheidungen zur Markenbildung“ (Totz, 2025, S. 10) definiert und die Effekte entlang dreier Achsen geordnet: Identities (was die Marke ist), Interfaces (wo sie erscheint), Interaktionen (was zwischen Marke und Menschen geschieht). Diese Systematik wirkt auch heute noch schlüssig und stabil. Auch die drei Risiken, vor denen der Text warnt, haben sich nicht erledigt – im Gegenteil: das „Übervertrauen“ in Algorithmen (Totz, 2025, S. 19), die „begrenzte Originalität & Korrektheit“ der generierten Ergebnisse (S. 16) und der „Verlust der Differenzierung“ der Marke (S. 20) sind 2026 keine Projektionen mehr, sondern Beobachtungen. Wenn ich mein 2024er-Ich also etwas auf die Schulter klopfen darf: Die Achsen waren ganz passend gesetzt. Unterschätzt habe ich nicht die Richtung, in die sich das Thema entwickelt, sondern das Tempo.

Und doch wäre es zu bequem, es einfach dabei zu belassen. Denn eine implizite Voraussetzung des Beitrags ist ins Rutschen geraten. Eine so selbstverständliche Vorstellung, dass ich sie 2024 gar nicht als Annahme erkannt habe: dass am Ende der algorithmischen Kette ein Mensch sitzt, der sieht, der liest, der klickt. Nicht der Rahmen ist überholt. Seine Voraussetzung ist es.

Was sich verschiebt: die Regie wechselt

2024 habe ich Algorithmen im Auftrag der Marke gedacht: Personalisierung, Optimierung, Automatisierung – lernende Systeme als verlängerter Arm der Markenführung, als Bühnentechnik gewissermaßen, die hinter den Kulissen dafür sorgt, dass die Inszenierung, die Performance beim Publikum möglichst überzeugend ankommt. 2026 gestehe ich, dass man dieselben drei Achsen zusätzlich aus einer zweiten Leserichtung denken muss: aus der Perspektive fremder Algorithmen bzw. KIs, die im Auftrag der Kund:innen handeln. „Answer Engines“, die Antworten formulieren, Assistent:innen („Agent“ kann man in der deutschen Übersetzung auch ruhig mal gendern, oder? Nicht alle „Agents“ tragen männliche französische Vornamen), die vergleichen, vorauswählen und vereinzelt auch schon kaufen (Accornero, 2026). Das Werkzeug hat die Seite gewechselt. Es steht nicht mehr nur hinter der Bühne, es sitzt fortan zunehmend im Publikum, anstelle der Menschen, die dort sonst saßen. Und dieses neue Publikum liest anders, wählt anders und lässt sich, wie noch zu zeigen sein wird, auch anders täuschen.

1. Der Adressat wechselt: von Menschen zu ihren Assistenten

Wie real ist diese Verschiebung – jenseits der Theorie und Konferenz-Rhetorik? Für den deutschsprachigen Raum gibt es inzwischen einigermaßen belastbare Nutzungszahlen, nicht nur bloße „würde-werde-wahrscheinlich“-Bekundungen: Laut einer Bitkom-Befragung von Ende 2025 (n = 1.156) nutzt bereits die Hälfte der Internetnutzer:innen zumindest gelegentlich KI-Chats statt der klassischen Suche, bei den 16- bis 29-Jährigen sind es zwei Drittel (Bitkom, 2025). Speziell mit Blick aufs Einkaufen: Rund ein Drittel recherchiert Produkte über KI-Chatbots (29,7 %) oder Googles KI-Zusammenfassungen (29,4 %), bei den Jüngeren 42,7 % (Celum & TQS Research, 2026); und 35 % der KI-Nutzenden ziehen KI bereits bei Einkaufsentscheidungen heran (Bitkom, 2026a). Hinweis zur Grundgesamtheit: „der KI-Nutzenden“, nicht „aller Deutschen“. Es ist (noch) kein Phänomen der Breite, aber eine Richtung – früh, wachsend, und für eine Disziplin, die von Sichtbarkeit lebt, alles andere als eine Randnotiz. Wer heute seine Markenkommunikation ausschließlich auf Menschen ausrichtet, ignoriert einen wachsenden Teil der Instanzen, die faktisch vorauswählen.

2. Zero-Click: die Brücke bröckelt

Die zweite Verschiebung lässt sich ebenfalls beziffern. In den USA endeten zwischen Januar und April 2026 rund 68 % aller Google-Suchen ohne einen einzigen Klick, 2024 waren es noch gut 60 %; KI-Übersichten erscheinen inzwischen bei über einem Fünftel der Suchanfragen und lassen die Klickraten der klassischen Ergebnisse massiv sinken (Fishkin, 2026a). Der Klick aber war die Brücke, über die algorithmische Auswahl und Markenpräsenz zusammenfanden. Schon 2024 hatte ich beschrieben, dass sich Sichtbarkeit „in algorithmisch kuratierten Umgebungen … nur noch eingeschränkt“ kaufen lässt (Totz, 2025, S. 12–13) – dass die schiere Auffindbarkeit einer Marke also immer stärker von den Algorithmen der Plattformen abhängt. Diese Diagnose gilt weiter; sie beruhte allerdings auf einer stillschweigenden Voraussetzung, die ich damals nicht als solche erkannt habe: dass die verbliebene Sichtbarkeit am Ende doch in einem Klick, im Besuch eines Kanals mündet. Genau diese Brücke wirkt schon leicht marode. Und damit greift auch meine daran anschließende Empfehlung, den Markenauftritt konsequent den „Algorithmus-Präferenzen“ anzupassen (Totz, 2025, S. 21), zu kurz: Sie optimiert noch für das Gesehenwerden auf einer Ergebnisseite, die immer seltener jemand überhaupt betritt.

Hingewiesen sein aber auch auf die ehrliche Nuance, die in alarmistischen Posts gerne fehlt: Deutschland hat im Sechs-Länder-Vergleich die niedrigste Zero-Click-Rate (62,1 % gegenüber 69,5 % in UK und 68,0 % in den USA) und die höchste Klickrate (Fishkin, 2026b). Woran das liegt? Vielleicht an EU-Regeln, die es Google verbieten, in den Suchergebnissen die eigenen Dienste nach vorn zu stellen (sog. Selbstbevorzugung); vielleicht an Sprach- und Suchkultur. Das ist aber nur eine These, kein Befund. Und methodisch sollte bedacht werden, woher die Zahlen stammen: aus Clickstream-Panels – anonymisiert und tatsächlich beobachtete Browserverläufe von Desktop- und Mobil-Nutzenden (hier: Similarweb, Januar bis April 2026), also keine Befragung, aber auch keine Vollerhebung. Ein starkes Indiz, kein exakter Messwert. Insofern: Der Trend gilt, hierzulande (noch?) abgeschwächt. Kein Alarm also, aber ein Hinweis, ein Signal. Ein Gedanke am Rande: Wer in den KI-Antworten zitiert wird, profitiert womöglich sogar – Sichtbarkeit wandert vom Klickvolumen zur Erwähnung durch die KI. Nur messen wir Zweiteres bislang kaum.

3. Die aggregierte Öffentlichkeit: Kontrollverlust — und Manipulierbarkeit

Woraus stammt eigentlich das, was die KI über eine Marke „weiß“? Überwiegend nicht aus den eigenen Kanälen. Auswertungen von LLM-Zitationen (Anbieter-Daten, ausdrücklich als Indiz zu lesen) zeigen: Reddit, LinkedIn, Wikipedia, Medium und YouTube dominieren die Quellenlage; bei markenbezogenen Anfragen stammt knapp die Hälfte der zitierten Inhalte aus Earned Media, also aus Foren, Reviews, redaktionellen Beiträgen (Harsel, 2025; Omniscient Digital, 2025). Der Kontrollverlust, vor dem das 2024er-Kapitel warnt, ist damit nicht falsch, aber präziser zu fassen: Es ist weniger ein Kontrollverlust durch Algorithmen als einer durch algorithmisch aggregierte Öffentlichkeit. Die Marke wird von anderen, von Nutzenden erzählt, geprägt – und die Maschine schreibt mit.

Und hier kippt die Pedro-Dias-Anekdote vom Anfang dann auch vom Lustigen ins Ernste... Diese aggregierte Öffentlichkeit ist für Marken nicht nur unkontrollierbar, sie ist manipulierbar. Ein Forschungsprojekt der Cornell University hat gezeigt, dass schon ein kurzer Beitrag von rund 13 Wörtern die Ausgabe einer generativen KI gezielt verändern kann (Zhang et al., 2026); die Systeme bevorzugen dabei Inhalte, die einer Suchanfrage syntaktisch ähneln – „oft auf Kosten der Wahrheit“, wie einer der Forscher einräumt (Koebler, 2026). Das Verfahren – das gezielte „Vergiften“ der Quellen, aus denen die KI ihre Antworten zieht – nennt sich „Data Poisoning“; und es ist beunruhigend banal: Ein kostenloser Social-Media-Post, formuliert als Antwort auf eine typische Suchanfrage, kann die eigene Marke in der KI-Antwort nach oben „pushen“. Auf Reddit lässt sich die Gegenwehr bereits besichtigen: Die Moderator:innen des Forums r/biohackers verboten Beiträge zu Peptiden und Hormontherapien, weil ihr Forum systematisch für AEO – „Answer Engine Optimization“, die Nachfolgedisziplin der Suchmaschinenoptimierung – missbraucht wurde (Koebler, 2026).

Die Pointe dieses Falls reicht tiefer, als es zunächst scheint. Das alte SEO-Spiel hatte bei aller Trickserei einen eingebauten Realitätstest: Der Mensch musste die Seite anklicken und dort verweilen. Relevanz wurde so, wenigstens näherungsweise, durch Verhalten getestet. Die KI-Antwort kommt ohne diesen Test aus. Wo niemand mehr klickt, prüft auch niemand mehr nach; die meisten Suchenden lesen die Antwort, sind zufrieden und gehen ihres Weges (Tremlett, 2026). Im Buchbeitrag habe ich 2024 bzw. 2025 vor der „begrenzte[n] Originalität & Korrektheit“ der generierten Ergebnisse gewarnt (Totz, 2025, S. 16). Die eher leichte Warnung bekommt hier eine zweite, dunklere Lesart: Das Problem ist nicht nur, dass die Maschine irrt. Es ist, dass man sie gezielt irren lassen, dass man ihre Gutgläubigkeit und Oberflächlichkeit schamlos ausnutzen kann – und dass die Instanz, die das früher korrigierte, gerade abgeschafft wird. Zugleich erklärt der Fall, warum die von KI-Systemen zitierten Quellen und Marken so erstaunlich flüchtig sind – 2026 überholte etwa YouTube Reddit als meistzitierte Social-Quelle (Ostwal, 2026): Sichtbarkeit, die auf einer derart dünnen, umkämpften und manipulierbaren Datenbasis ruht, kann gar nicht stabil sein.

4. De-Personalisierung: die Person verschwindet hinter dem Agenten

Eine vierte Verschiebung hätte ich 2024 für paradox gehalten. Die große Erzählung lautete damals „mass hyper-personalization“ – eine individuelle, relevante Ansprache jeder/jedes Einzelnen, in Echtzeit, bezahlbar. Der Agent:innen-Layer dreht diese Bewegung teilweise um: Eine Assistent:in, die/der im Auftrag seiner Nutzerin vergleicht, optimiert textlich manifestierte Kriterien, nicht sensorisch erfahrene Erlebnisse. Preis, Verfügbarkeit, Kompatibilität, Bewertungen... die/der Agent:in liest das Faktenblatt, konsultiert vielleicht noch soziale Medien und ignoriert die Inszenierung. Erste Befunde deuten immerhin darauf hin, dass Menschen nicht präferenzlos delegieren, sondern mit Vorgaben: Der Agent optimiert innerhalb eines gesetzten Rahmens, die Marke verschiebt sich von der Kaufauslösung zur Vorauswahl (Bitkom, 2026b; als Richtung, nicht als gesicherte Größe). Für die Markenführung heißt das: Neben die Konsumenten-Persona tritt die Agent:in-Persona. Was priorisiert die/der Agent:in? Welche Kriterien kann sie/er überhaupt lesen? Und: Ist unsere Marke in den Daten, die er liest, sichtbar – oder nur in den emotionalen Bildern, Reels und Videos, die er ignoriert?

5. Machine-readable Brand: die konstruktive Konsequenz (nur angerissen)

Damit ist die konstruktivste Konsequenz umrissen, vertiefen will ich sie an dieser Stelle bewusst nicht: Wenn „Answer Engines“ und Agent:innen Marken über Entitäten (Wikidata, Wikipedia, Schema.org) und extrahierbare Fakten verarbeiten – konkrete Zahlen, Maße, Kompatibilitäten statt emotionaler „Adjektiv-Nebel“ –, dann wird die maschinelle Lesbarkeit der Marke zur eigenständigen Führungsaufgabe. Im 2024er-Beitrag ist das erst als „Anpassung an Algorithmus-Präferenzen“ (Totz, 2025, S. 21) angedeutet; heute lässt es sich klarer und präzise ausbuchstabieren. Der Pedro-Dias-Fall zeigt allerdings auch die „dark side“ dieser Aufgabe: Maschinenlesbar ist eine technische Eigenschaft, es bedeutet noch lange nicht wahr. Wer die Marke für Maschinen lesbar macht, konkurriert künftig mit denen, die den Maschinen einfach etwas „erzählen“. Zu beidem – Handwerk und Abgrenzung – ist ein eigener Beitrag geplant; das Thema ist wichtig und gibt mehr her als einen Absatz.

Schon real, aber noch nicht robust

KI-Agent, Multi-Agenten-Systeme, Agentic AI... Ist „agentisch“ nicht einfach nur das Hype-Wort der Saison? Der Einwand verdient mehr als ein Achselzucken. Tatsächlich fehlen für den DACH-Raum belastbare Adoptionszahlen zum Agentic Commerce. Was aus den USA berichtet wird (Handelsplattformen, die direkt an KI-Assistenten andocken), ist hierzulande bislang nur ein internationales Schlaglicht, kein Befund im eigenen Markt. Zugleich zeigen peer-review-nahe Preprints, dass der Übergang läuft, aber noch unreif ist: KI-Kaufagenten weisen dokumentierte Verzerrungen und Modellabhängigkeiten auf: welches Modell den Agenten antreibt, beeinflusst, welche Marken er bevorzugt (Allouah et al., 2025; Chauhan & Jayswal, 2026). Das ist keine Entwarnung, sondern eine neue Risikoklasse. Und noch eine Beobachtung kommt hinzu: Agentisches findet unter der Oberfläche statt. Dem fertigen Artefakt – der Antwort, der Auswahl, der Bestellung – sieht man nicht an, ob ein agentisches System es erzeugt hat. Was man nicht sieht, kann man schlecht beobachten, schwer messen und noch schwerer regulieren. Insofern: schon real, aber noch nicht robust – und gerade deshalb kein Grund zum Abwarten.

„Was lernt uns das?“

Drei Konsequenzen, möglichst unaufgeregt formuliert. Erstens: Marken-Entitäten pflegen – die strukturierten Spuren der Marke in Wikidata, Wikipedia und Schema.org sind keine IT-Fußnote mehr, sondern Markenführung (mehr dazu im angekündigten Folgebeitrag). Zweitens: Erfolgsindikatoren umdenken – von Reichweite und Klickrate hin zur Sichtbarkeit in generativen Antworten; mit gesunder Skepsis gegenüber den noch unausgereiften „Visibility-Scores“, die der Markt gerade erfindet. Drittens: Reputationsarbeit dorthin verlagern, wo die KI liest – in Foren, Reviews und Communitys; mit Substanz, nicht mit Schrott, und wachsamen Geist gegenüber denen, die dort "den Pedro Dias machen".

Bleibt der ehrlichste Satz, den ich meinem 2024er-Ich schreiben würde... Ich habe damals über Algorithmen als Werkzeug der Marke geschrieben – als eine Art Bühnentechnik, die dem menschlichen Publikum die Vorstellung bereitet. Zwei Jahre später sitzt das Werkzeug im Publikum, liest mit, wählt vor und kauft gelegentlich schon die Tickets. Der Rahmen stimmt noch. Nur das Publikum hat sich verändert. Sein neuester Teil applaudiert nicht, er entscheidet. Pedro Dias hat das früher verstanden als die meisten Markenverantwortlichen. Man muss es ihm nicht nachmachen. Man sollte das Prinzip aber verstehen.

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Referenzen

Accornero, P. F. (2026, 5. Feb.). The Shopper Schism: Competing When AI Agents Become Your Customer. California Management Review. https://cmr.berkeley.edu/2026/02/the-shopper-schism-competing-when-ai-agents-become-your-customer/

Allouah, A., Besbes, O., Figueroa, J. D., Kanoria, Y., & Kumar, A. (2025). What is your AI agent buying? Evaluation, biases, model dependence, & emerging implications for agentic e-commerce [Preprint]. arXiv:2508.02630. https://arxiv.org/abs/2508.02630

Bitkom e. V. (2025, 20. Nov.). Internet-Suche im Wandel: Die Hälfte nutzt bereits KI-Chats [Presseinformation; telefonische Befragung, n = 1.156, davon 1.030 Internetnutzende, KW 39–43/2025]. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Internet-Suche-Wandel-Haelfte-nutzt-KI-Chats

Bitkom e. V. (2026a). Künstliche Intelligenz (Verbraucher) 2026 [Umfrage]. Bitkom Research. https://bitkom-research.de/studien/kuenstliche-intelligenz-verbraucher-2026

Bitkom e. V. (2026b). KI-Trends im E-Commerce [Whitepaper]. https://www.bitkom.org/sites/main/files/2026-04/bitkom-whitepaper-ki-trends-im-ecommerce.pdf

Celum & TQS Research & Consulting. (2026). Befragung zur KI-gestützten Produktrecherche in Deutschland [Marktstudie]. Zitiert nach Halm, S. (2026, 30. Juni), Jeder Dritte schickt den Bot auf Produktsuche, iBusiness. https://www.ibusiness.de/aktuell/db/739903sh.html

Chauhan, D., & Jayswal, M. (2026, 29. April). The rise of AI intermediaries: How agentic systems are rewiring customer relationships. California Management Review. https://cmr.berkeley.edu/2026/04/the-rise-of-ai-intermediaries-how-agentic-systems-are-rewiring-customer-relationships/

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Harsel, L. (2025, 10. Nov.). The most-cited domains in AI: A 3-month study. Semrush Blog. https://www.semrush.com/blog/most-cited-domains-ai/

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