Beobachtetes Signal · 31. Jan. 2026 · Feature Release · Quelle: AdExchanger · Relevanz: 4/5 · Sentiment: Positiv
Agentische KI im Handel: Warum Verbraucher den Kaufprozess vorerst selbst steuern
LiveRamp-CEO Scott Howe betont im Podcast AdExchanger Talks, dass agentische KI den E-Commerce zwar transformieren, die Adaption jedoch schrittweise erfolgen wird. Verbraucher dürften KI-Systeme primär zur Entscheidungsfindung nutzen, anstatt unüberwachte Käufe zu delegieren. Diese Entwicklung fällt mit dem Einstieg von OpenAI zusammen, die Werbeformate in ChatGPT ankündigten und damit die Monetarisierung in Conversational Search vorantreiben. Während Anbieter wie Perplexity Werbeaktivitäten vorerst pausiert haben, diskutiert die Branche geschäftliche Use Cases für LLM-generierte Verhaltenssignale in Kombination mit CRM-Daten. Howe empfiehlt Marken, ihre Daten „agent-ready“ aufzubereiten, den Fokus auf wirkungsvolle Customer Touchpoints wie den Kundenservice zu legen und strenge Datenschutzvorgaben einzuhalten. Eine Klarstellung von Perplexity dementierte zudem Spekulationen über eine Partnerschaft mit LiveRamp.
Die Integration von Werbung in ChatGPT durch OpenAI schafft neue Werbeinventare und Monetarisierungspfade in Conversational Search, wirft jedoch gleichzeitig komplexe Fragen zu Identitätsmanagement und Datenschutz für Advertiser und MarTech-Anbieter auf.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- LiveRamp-CEO Scott Howe prognostiziert, dass agentische KI den Handel verändern wird, Verbraucher autonome Käufe ohne Aufsicht jedoch vorerst meiden.
- OpenAI kündigte Werbeanzeigen in ChatGPT an, was den Fokus auf Monetarisierung in KI-basierten Sucherlebnissen verstärkt.
- Perplexity hat Werbebemühungen vorerst gestoppt und eine Partnerschaft oder ein Alpha-Programm mit LiveRamp dementiert.
- Howe empfiehlt Werbetreibenden, First-Party-Daten „agent-ready“ zu machen, den Datenschutz zu wahren und KI gezielt im Kundenservice einzusetzen.
- Der Bericht basiert auf einem AdExchanger Talks-Podcast und wurde nach einer offiziellen Richtigstellung von Perplexity aktualisiert.
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LiveRamp stellt Agentic AI für optimiertes Marketing vor
LiveRamp hat neue Agentic-AI-Funktionen angekündigt, mit denen spezialisierte KI-Agenten autonom auf die LiveRamp-Plattform zugreifen und Marketingkampagnen planen, ausführen, messen sowie optimieren können. Kunden können Partner-Agenten von Newton Research und SemantIQ lizensieren, um Zielgruppen aufzubauen, Cross-Media-Messungen über die LiveRamp Cross-Media Intelligence durchzuführen, Zielgruppen aus dem LiveRamp Clean Room zu aktivieren und Media-Spendings mit geschütztem Zugriff auf Premium-Daten zu optimieren. Zu den neuen Plattformfunktionen gehören KI-gestütztes Lookalike Modeling über First-, Second- und Third-Party-Data hinweg sowie eine auf Identity Management basierende Control Group für konsistente kanalübergreifende Messungen. Laut LiveRamp erfolgt der Zugriff auf die Agenten im Einklang mit unternehmensinternen KI-Richtlinien sowie den Nutzungsbedingungen der zugrundeliegenden KI-Anbieter. Die Ankündigung unterstreicht das Bestreben, KI-gestützte Prozesse innerhalb einer sicheren Datenumgebung voranzutreiben.
Werbung in KI-Assistenten: Die neuen Anforderungen an das Digital Marketing
Generative KI transformiert das digitale Marketing und entwickelt sich von der reinen Content-Erstellung hin zu konversationeller, Agenten-gestützter Werbung. Diese nutzt strukturierte Produktkataloge, Empfehlungssysteme und automatisierte Agent-to-Agent-Transaktionen. Plattformen wie Google Ads und OpenAI (ChatGPT) etablieren KI-gestützte Anzeigenformate mit CPM- und CPC-Modellen, während Amazons Alexa for Shopping (Rufus) das Potenzial Feed-basierter Shopping-Assistenten verdeutlicht. Start-ups wie Gravity arbeiten mit Retailern wie Target und Best Buy an Agent-to-Agent-Ökosystemen. Dieser Paradigmenwechsel stellt Marketer vor komplexe operative Hürden bei Attribution, CPC-Messung, Datenqualität der Product Feeds, Brand Safety sowie der Auditierbarkeit von KI-Entscheidungen. Aktuelle Analysen belegen signifikante Risiken durch unbelegte KI-Aussagen und definieren strikte Anforderungen an die Nachvollziehbarkeit. Um in KI-gesteuerten Customer Journeys wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen umgehend robuste AI Governance, optimierte Produktdaten und neue Messmethoden implementieren.
Die reale Marktreife von Agentic AI in der Werbung
Karsten Weide von W Media Research liefert eine nüchterne Einschätzung zu Agentic AI in der Werbung und betont, dass die Versprechungen der Technologie die aktuelle Produktionsrealität übertreffen. Zwar existieren Implementierungen – vor allem in der Mediaplanung, bei der Fehlerbehebung und Optimierung –, doch vollautonome Mediaeinkäufe sind selten und meist durch Human-in-the-Loop-Governance, fragmentierte Daten, Legacy-Tech-Stacks sowie Vertrauensfragen eingeschränkt. PubMatic, Viant und Yahoo gelten als Vorreiter, während Amazon, Google und Meta interne Agentic-Funktionen mit strengen Kontrollen betreiben. Start-ups und Vendors experimentieren mit agentenbasierten Planungs- und Optimierungsprozessen; Produkte wie Agentic Trust von HUMAN Security zielen darauf ab, die Transparenz zu erhöhen. Kurzfristig wird eine schrittweise Adaption erwartet, die semi-autonome Workflows bevorzugt, bis Governance, Interoperabilität und ein klarer ROI verbessert sind.
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