Können KI-Assistenten Marken lieben?

OpenAI hat vergangene Woche seinen lang erwarteten KI-Agenten "Operator" vorgestellt – ein krasser Meilenstein bei der Automatisierung von Alltagsaufgaben.

Was aber bedeutet es für Marken, wenn nicht ein Mensch kauft bzw. bestellt, sondern ein KI-Assistent? Geht es dann nur um den Preis? Oder um die Verfügbarkeit? Oder auch um die Markenvorlieben der Nutzenden? Und was heißt das für Marketing, CMOs und Agenturen?

Ich hab'mir dazu Gedanken gemacht. Klar: KI hat mir dabei geholfen. 🙂

KI als neuer "Makler" zwischen Marke und Mensch

OpenAI hat mit „Operator“ einen KI-Agenten vorgestellt, der selbstständig im Web navigieren und Aufgaben ausführen kann – von
Preisvergleichen über Hotelbuchungen bis hin zu Einkäufen. Die aktuellen Erfolgsraten sind dabei noch unterschiedlich: Während einfache Aufgaben zu 87 Prozent gelingen, liegt die Erfolgsquote bei komplexeren Anfragen wie Reiseplanungen bei nur etwa 38 Prozent. Gut, wir stehen ja aber auch erst am Anfang.

Das AI-Startup Perplexity indes, bisher eher bekannt für seine Antwort-Maschine, hat seine Technologie zu einem mobilen Assistenten weiterentwickelt. Einmal installiert und mit den entsprechenden Zugriffen ausgestattet, kann der Assistent beispielsweise Tischreservierungen über OpenTable vornehmen, bei Best Buy einkaufen, oder Produktvergleiche und -empfehlungen erstellen. Google und Anthropic arbeiten aktuell an vergleichbaren Technologien.

KI als autonomer Kaufentscheider

KI-Agenten entwickeln sich zu eigenständigen Akteuren im Kaufprozess. Sie analysieren nicht nur Angebote, sondern treffen zunehmend autonome Entscheidungen für ihre Nutzer. Die zentrale Frage für Marken: Wie können sie in dieser neuen Realität nicht nur relevant bleiben, sondern sich sogar einen Wettbewrbsvorteil erdribbeln?

Wann KI-Assistenten Marken "mögen"

Der Schlüssel dürfte darin liegen, Markenwerte und Alleinstellungsmerkmale so zu verankern, dass sie sowohl von Menschen als auch von KI-Agenten als präferierte Wahl wahrgenommen werden. Die Markenpräferenz könnte sich künftig auf zwei parallel verlaufenden Ebenen entwickeln, die sich dann gegenseitig verstärken sollten.


👉🏻 EBENE 1: Digitale Optimierung für KI-Agenten

Die technische Dimension erfordert eine präzise digitale Markenpräsenz. KI-Agenten treffen bereits heute – wenn auch noch nicht massenhaft von Menschen genutzt – autonome Kaufentscheidungen. Es ist eine Entwicklung, die sich Marketers anschauen müssen, um schon jetzt Weichen zu stellen und Vorbereitungen zu treffen.

Zentrale Handlungsfelder:

• Strukturierte Produktdaten und messbare Qualitätskriterien:

Produkte und Services müssen in maschinenlesbaren Formaten mit eindeutigen Spezifikationen und quantifizierbaren Qualitätsmerkmalen hinterlegt sein, damit KI-Agenten diese effektiv vergleichen und bewerten können.

• Transparente Leistungsversprechen und verifizierbare Claims:

Markenversprechen brauchen eine nachprüfbare Grundlage – zum Beispiel in Form von Zertifizierungen, Testberichten oder dokumentierten Kundenreferenzen, die von KI-Systemen validiert werden können.

• Technische Schnittstellen für KI-Agenten:

Die Implementierung standardisierter APIs und Schnittstellen ermöglicht es KI-Agenten, direkt mit der Marke zu „interagieren“, Echtzeitdaten abzurufen und Transaktionen automatisiert durchzuführen.

👉🏻 EBENE 2: Digitale Resonanz „verführt“ auch die KI

KI-Agenten bewerten Marken anhand der Resonanz, die sie digital erfahren. Je authentischer und intensiver Menschen mit einer Marke interagieren, desto relevanter wird sie für autonome Systeme. Drei Hebel ermöglichen es Marken, diese digitale Resonanz systematisch aufzubauen und zu verstärken:

• „Storydoing“ als Resonanz-Auslöser:

Marken können berichtenswerte Momente schaffen, die Menschen zu aktiver Interaktion motivieren. Sie können etwas passieren und geschehen lassen, das Menschen berichten, teilen und kommentieren lässt. Ob die Vorstellung einer Innovation, der Launch einer Limited Edition oder ein krasser Messeauftritt: Die resultierenden Bewertungen, Kommentare und Erfahrungsberichte in Online-Shops, auf Vergleichsportalen und in sozialen Medien werden von KI-Agenten als authentische Qualitätssignale interpretiert.

• Wertegetriebene Markenführung:

Kunden, die sich mit den Werten einer Marke identifizieren, empfehlen diese häufiger in sozialen Medien weiter. Dafür muss glasklar sein, wofür eine Marke steht und was sie verspricht. Diese echten Nutzerempfehlungen bilden für KI-Agenten eine Grundlage bei der Bewertung von Marken.

• Orchestrierung der Markenmomente:

Die systematische Verzahnung von analogen Markenerlebnissen und deren digitaler Dokumentation und Resonanz steigert die Relevanz für KI-Agenten. Je mehr positiv bewertbare Berührungspunkte eine Marke digital nachweisbar generiert, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, von autonomen Systemen als präferierte Option eingestuft zu werden.

📌 Kurzum:

Eine zunehmende Nutzung von KI-Agenten dürfte das Marketing und die Markenkommunikation verändern. Der Erfolg von Marken könnte in Zukunft gar davon abhängen, sich stark an der Arbeitsweise von KI-Assistenten zu orientieren. Dafür braucht es beides: Tech und Tun!

KI-Assistenten müssen Marken „spüren“ und „vermessen“ können. Und sie müssen „wahrnehmen“ können, wie die einzelne Marke auf Menschen wirkt und welche Reaktionen die Marke mit ihrem Tun im digitalen Raum auslöst.