Die Ergebnisse der OMR 2025 unterstreichen die Ablösung klassischer traditioneller Webseiten durch KI-Agenten, die selbstständig Informationen recherchieren, vergleichen und Kaufentscheidungen im Sinne ihrer Nutzer treffen. Im AI2C-Ansatz stehen semantische Datenarchitekturen im Mittelpunkt, während Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity und Claude als neue Einstiegspunkte fungieren. Sichtbarkeit bemisst sich künftig an modularen Antwortmodulen. Schindler Parent unterstützt Unternehmen bei der ganzheitlicher Konzeption und prozessorientierter Implementierung datengetriebener, KI-optimierter anwenderfreundlicher Benutzeroberflächen für Mensch und Maschine.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Traditionelle Websites verlieren Bedeutung durch KI-gestützte Schnittstellen und Automatisierung
Im Rahmen der OMR 2025 erklärte Amy Webb, dass digitale Kommunikationsformen einen radikalen Wechsel erfahren. Aufbauend auf Pilotphasen in 2023 und 2024 sowie initialen KI-Anwendungen bis 2025 betont sie die bevorstehende Automatisierung durch intelligente Agenten. Roland Eisenbrand von OMR führt aus, dass KI-gesteuerte Schnittstellen traditionelle Touchpoints wie Landingpages und Navigation verdrängen. Infolgedessen verlieren klassische Websites an Relevanz, während Sichtbarkeit künftig über modulare Datenblöcke gesteuert wird und Kommunikationsstrategien neu zu denken.
Markenimage verliert Gewicht zugunsten Datenqualität und Modellrelevanz im AI2C-Zeitalter
Autonome Multi-Agenten-Systeme übernehmen im AI2C-Ansatz sämtliche Phasen der Customer Journey für Endverbraucher und Geschäftskunden. Sie identifizieren relevante Angebote, führen semantische Vergleiche durch, optimieren verhandelte Konditionen und schließen eigenverantwortlich Kaufverträge ab. Traditionelle Marketingkanäle sowie die Einteilung in B2C und B2B verlieren an Wirksamkeit. Entscheidend werden Datenmodell-Integrität, Taxonomie-Genauigkeit und Kompatibilität zu KI-Frameworks. Firmen müssen ihre digitalen Ökosysteme auf modulare, semantisch optimierte Prozesse umstellen. Semantic-Engine-Anbindung und automatisierte Content-Pipelines gewährleisten Modellkonformität und Sichtbarkeit multiplizieren.
Autonome KI-Agenten übernehmen Kaufentscheidungen, klassische Brand Websites verlieren Relevanz
Die Analyse von Roland Eisenbrand erläutert, wie klassische Brand-Websites durch Googles AI Overview massiv an Reichweite verloren haben: organische CTRs verfallen von 4,0 Prozent auf 0,6 Prozent, Paid-Search-Quoten sinken von 17,2 Prozent auf 6,6 Prozent. Gleichzeitig verlagern sich Kundeninteraktionen zu Chatbots, multimodalen Suchplattformen und persönlichen Assistenten. Um Sichtbarkeit und Conversion zu sichern, müssen Unternehmen modulare Interfaces entwickeln, semantische Datenmodelle etablieren und kanalübergreifende Nutzererlebnisse orchestrieren, professionell skaliert datengetrieben benutzerfreundlich dynamisch flexibel.
Relevanzkriterien orientieren sich an Modellkompatibilität statt an herkömmlichen Klickmetriken
Modulare abrufbare Antwortsegmente werden künftig primäre Touchpoints für KI-Agenten und ersetzen die starren Strukturen klassischer URLs. Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Claude verarbeiten Informationen entlang semantischer Netzwerke statt starrer Seitenhierarchien. Die Priorisierung basiert auf der Kompatibilität mit Sprachmodellen anstelle von Klickstatistiken. Um bevorzugt ausgeliefert zu werden, sind Inhalte klar sequenziert, semantisch angereichert und so gegliedert, dass sie im KI-Modell optimale Gewichtung und Lesbarkeit erzielen und dadurch langfristig bessere Auffindbarkeit sichern.
E-Mail-Marketing misst Relevanz anhand Assistenteninteraktion statt klassischer Öffnungsraten präziser
Die Neuorientierung von SEO zielt heute auf die Modellrelevanz ab, statt auf isolierte Schlagwörter. Webseiten müssen strukturierte Inhalte liefern, die KI-gestützten Agenten Prioritäten vermitteln. Multimodale Social-Media-Signale aus Text, Bild und Nutzerinteraktion fließen in einheitliche Relevanzwertberechnungen ein. E-Mail-Marketing wird hinsichtlich der Relevanzbewertung in digitalen Assistenten optimiert, nicht nur anhand traditioneller Kennzahlen. Eine durchdachte Datenarchitektur sorgt für strukturierte Informationsbereitstellung und effiziente Modellintegration im Backend innerhalb skalierbarer KI-Infrastrukturen und Echtzeitanalysen sowie optimierter Automatisierung.
Kanaldenken verliert Bedeutung im multimodalen Design für smarte Interfaces
Heutige digitale Berührungspunkte müssen simultan menschliche Interaktionen erleichtern und maschinelle Anforderungen erfüllen. Strategische Zielsetzung, multimediale Content-Produktion und technische Infrastruktur verschmelzen zu einer einheitlichen User-Journey-Architektur. Linear abgegrenzte Kanäle verlieren an Relevanz, da Algorithmen selbstständig auf modulare Datenbestandteile zugreifen. Projektteams klären detailliert, welche Nutzerinformationen wie priorisiert und transformiert werden. Dies erfordert agile Prozesse sowie eine enge Verzahnung von Marketing, IT-Engineering und Data-Science-Kompetenzen. Regelmäßige Performance-Messungen, automatisierte Feedback-Loops und interdisziplinäre Schulungen sichern die Qualität.
Schindler Parent entwickelt modulare, datenbasierte, KI-optimierte und maßgeschneiderte Interface-Architekturen
Durch ganzheitliche Audits bewertet Schindler Parent die maschinelle Lesbarkeit und Modellkompatibilität existierender Kundenschnittstellen. In praxisnahen Workshops decken Teams gemeinsam Unstimmigkeiten und Verbesserungspotenziale auf. Anschließend entstehen semantisch verankerte Inhalte in Form von Texten, Bildern und Videos, die sich nahtlos in modulare, datenbasierte und KI-optimierte Benutzeroberflächen einbinden lassen. Ein begleitendes Schulungs- und Supportprogramm fördert die interne Expertise und sichert eine kontinuierliche Weiterentwicklung der digitalen Systeme. Zudem optimiert Framework Effizienz, Skalierbarkeit und Nutzererlebnis.
Digitale Infrastruktur analysieren, optimieren und für autonome Agenten gestalten
Die Implementierung KI-basierter Interfaces verändert Arbeitsabläufe, Kundenbeziehungen und Touchpoints nachhaltig. Unternehmen evaluieren ihre digitale Infrastruktur entlang tatsächlicher Customer Journeys und leiten daraus maschinenverständliche Strukturen ab. Inhalte werden modular aufgebaut und semantisch angereichert, um Relevanz in KI-Modellen zu maximieren. Durch diese Anpassungen entstehen effiziente, adaptive Kommunikationsprozesse. Organisationen, die frühzeitig auf dieses Paradigma setzen, profitieren von erhöhter Agilität und sichern sich langfristige Sichtbarkeit sowie Wettbewerbsvorteile im Zeitalter autonomer AI-Agenten geschäftliche Ergebnisse optimieren.
