Agentic Publishing: Beginnt ein technologisches Wettrüsten?

Publisher haben sich lange darauf konzentriert, für zwei Gruppen auffindbar zu sein: Menschen und Suchmaschinen. Jetzt ist auch eine dritte hinzugekommen: KI-Agenten. Sie sollen Inhalte und Werbeangebote finden, vergleichen und perspektivisch auch Transaktionen anstoßen.

Jörg Schneider von Acheron bringt es auf den Punkt: „Publisher müssen ihre Inhalte, Daten und Werbeangebote nicht nur für Menschen und Suchmaschinen, sondern auch für Agenten auffindbar und bewertbar machen.“ Gleichzeitig werde sich ein Teil der Nutzung von den eigenen Angeboten in LLMs und andere dialogbasierte Oberflächen verlagern. Publisher könnten sich dadurch vom reinen Reichweitenanbieter stärker zu Anbietern strukturierter Inhalte, Signale und kommerzieller Angebote entwickeln.

KI verändert den Zugang zu Inhalten

Dass KI-Anwendungen die Zugriffswege zu Publisher-Inhalten verändern, ist längst Teil der Branchendebatte. Für Agentic Publishing ist vor allem relevant, wie deutlich sich diese Verschiebung inzwischen messen lässt.

Eine aktuelle Feldstudie von Saharsh Agarwal von der Indian School of Business und Ananya Sen von der Carnegie Mellon University untersuchte die Auswirkungen von Googles AI Overviews. Wurde eine KI-Zusammenfassung eingeblendet, gingen die organischen Klicks auf externe Websites im Experiment um 39,8 Prozent zurück. Gleichzeitig nahm die Zahl der Suchvorgänge ohne einen Klick auf externe Seiten um 34,5 Prozent zu. Die Untersuchung liegt derzeit als Working Paper vor.

Auch IAB Europe beobachtet veränderte Zugriffswege zu Publisher-Angeboten. Eine Analyse von Traffic-Daten mehrerer hundert werbefinanzierter europäischer Websites zeigt sinkende Anteile klassischer Suchzugriffe in Teilen des Marktes. Direkte Verweise aus KI-Anwendungen sind zwar inzwischen messbar, spielen bislang aber nur eine geringe Rolle und gleichen die Verluste aus anderen Kanälen nicht aus.

Für Publisher verschärft sich damit eine bekannte Herausforderung: Inhalte werden zunehmend innerhalb von KI-Systemen gefunden und verarbeitet, ohne dass Nutzer zwangsläufig die ursprüngliche Website besuchen.

Genau darauf verweist auch Marvin Zinowsky, Head of Engineering bei YOC. KI-Systeme zögen bereits heute Aufmerksamkeit von klassischen Medienangeboten ab, insbesondere wenn Inhalte unmittelbar innerhalb von KI-Produkten konsumiert oder zusammengefasst würden. Ob die möglichen Effizienzgewinne durch Agentic Advertising diesen zusätzlichen wirtschaftlichen Druck kompensieren können, sei bislang offen.

Wenn Werbeinventar für Agenten lesbar wird

Auf der Vermarktungsseite wird die Entwicklung konkret: Damit ein Einkaufsagent Werbeangebote finden und bewerten kann, müssen Inventar, Eigenschaften und Zuständigkeiten technisch eindeutig beschrieben sein.

Mit adagents.json entwickelt AgenticAdvertising.org dafür beispielsweise eine standardisierte Datei. Publisher können darüber maschinenlesbar angeben, welche Werbeangebote sie bereitstellen und welche KI-Sales-Agents berechtigt sind, diese zu vermarkten.

Auch das Ad Context Protocol (AdCP) setzt an dieser Schnittstelle an. Es schafft einen standardisierten Rahmen dafür, wie Informationen in Advertising-Workflows strukturiert und ausgetauscht werden, damit unterschiedliche Systeme und KI-Agenten sie konsistent interpretieren können. Wie AdCP und das Agentic Real Time Framework (ARTF) zusammenspielen, hat LYDnews bereits ausführlich erläutert.

Auch das IAB Tech Lab arbeitet an entsprechenden Standards. Mit AAMP 3.0 und OpenProposal soll der Prozess von der Ausschreibung über den Angebotsvergleich bis zur Kaufentscheidung so strukturiert werden, dass Buyer- und Seller-Agenten Angebote automatisiert austauschen und bewerten können. AAMP 3.0 und OpenProposal wurden im September 2026 als Entwurf veröffentlicht und zur öffentlichen Kommentierung gestellt.

Dass solche Strukturen auch in realen Kampagnen erprobt werden, zeigt ein Beispiel aus den USA. Die Agentur Butler/Till und iHeartMedia ließen im Sommer für eine vierwöchige Kampagne einen Einkaufsagenten der Agentur mit einem Agenten des Publishers interagieren. Über diesen Weg wurden laut Digiday knapp 10.000 Dollar in Streaming-Audio- und Podcast-Inventar investiert. Das Briefing kam weiterhin von einem menschlichen Mediaplaner.

Damit zeichnet sich eine neue Anforderung für Publisher ab: Es reicht nicht, Werbeinventar lediglich technisch verfügbar zu machen. Angebote müssen so strukturiert sein, dass Agenten sie finden, verstehen und miteinander vergleichen können.

Chance für kleinere Publisher – oder Vorteil für die Großen?

Für kleinere Publisher könnte Agentic Advertising neue Chancen eröffnen. Marvin Zinowsky spricht von einer möglichen „Demokratisierung des Medienmarktes“. Publisher, die heute zu klein sind, um für große Einkaufsorganisationen oder Plattformen wirtschaftlich interessant zu sein, könnten durch Agenten leichter gefunden und in Kampagnen einbezogen werden, ohne sich zwangsläufig an große Vermarktungsstrukturen binden zu müssen.

Doch genau daraus könnte eine gegenläufige Entwicklung entstehen. Agenten müssen kontinuierlich verbessert, mit Daten versorgt und an ein sich schnell veränderndes Ökosystem angepasst werden. Zinowsky warnt deshalb: „Daraus kann ein technologisches Wettrüsten entstehen.“ Im Vorteil wären dann womöglich gerade Unternehmen mit großen Datenbeständen, entsprechender technischer Expertise und den notwendigen Investitionsmöglichkeiten, also eher große Verlags- und Mediengruppen.

Damit liegt eine der zentralen Fragen von Agentic Publishing auf der Hand: Senken KI-Agenten tatsächlich die Eintrittsbarrieren für kleinere Publisher oder entstehen an anderer Stelle neue?

Vom Content-Lieferanten zum Partner für Agenten

Auch Reza Najib von Equativ sieht die Rolle der Publisher im Wandel. Sie würden „nicht nur zu Content-Lieferanten, sondern zunehmend zu aktiven Daten-, Curation- und Monetarisierungspartnern“. Voraussetzung sei, dass Inhalte, Zielgruppen, Platzierungen und kommerzielle Bedingungen strukturiert und vertrauenswürdig für Agenten beschreibbar werden.

Jörg Schneider denkt diesen Ansatz noch weiter. Publisher müssten anfangen, über „Agentic Publishing“ nachzudenken. Sie sollten nicht nur ihren Nutzern LLMs anbieten, sondern die Agenten dahinter zu echten Content Agents entwickeln. Perspektivisch könnten sie ihre Inhalte dann im Agent-to-Agent Publishing distribuieren und monetarisieren.

Damit verändert sich auch die Frage, was ein Publisher eigentlich anbietet. Neben Inhalten, Reichweite und Werbeinventar rückt stärker in den Vordergrund, wie gut diese Angebote für Maschinen strukturiert, auffindbar und nutzbar sind.

Wer profitiert von Agentic Publishing?

Agentic Publishing könnte zwei gegenläufige Entwicklungen verstärken. KI-Agenten können den Zugang zum Werbemarkt vereinfachen und Angebote berücksichtigen, die im bisherigen Einkauf kaum eine Rolle spielen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Daten, technische Infrastruktur und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Systeme.

Ob dadurch tatsächlich ein offenerer Markt entsteht oder vor allem große Medienhäuser mit entsprechenden Ressourcen profitieren, ist noch offen. Klar ist aber: Publisher müssen sich darauf einstellen, dass nicht mehr nur Menschen und klassische Plattformen über die Sichtbarkeit und Vermarktung ihrer Angebote entscheiden. Am Ende wird deshalb nicht nur entscheidend sein, wie gut die Agenten sind, sondern auch, in wessen Auftrag sie handeln.