Wer mehr Agentic Commerce will, bekommt mehr Agentic Commerce: AI Overviews erobern mit rasantem Wachstum Shopping-Anfragen und Shopify macht Millionen Händler*innen direkt in KI-Chats verkaufsfähig. Außerdem klären wir, was der neue Artikel des EU AI Acts ab August 2026 für euch bedeutet und warum Apple mit Werbung in Apple Maps einen spannenden neuen Local-Kanal öffnet.
Viel Spaß beim Lesen!
Google News
#01 Google Search Console: Branded-Queries-Filter jetzt für alle Websites verfügbar
Google hat den Branded-Queries-Filter in der Search Console auf alle berechtigten Properties ausgeweitet. Die Funktion, die erstmals im November 2025 angekündigt wurde, ermöglicht es, im Performance-Bericht Marken- und Nicht-Marken-Traffic nativ zu trennen – ohne manuelle Regex-Filter oder Keyword-Listen.
Was der Filter konkret macht:
- Suchanfragen werden automatisch in Branded (Markenname, Varianten, Tippfehler, markenbezogene Produkte) und Non-Branded (alle übrigen) aufgeteilt.
- Die Segmentierung funktioniert über alle Suchtypen hinweg – Web, Bilder, Video und News.
- Zur Klassifizierung nutzt Google ein KI-gestütztes System, das Markennamen auch in verschiedenen Sprachen und Schreibweisen erkennt.
Warum das für euch relevant ist: In unserem Ausblick 2026 haben wir über „neue Währungen“ wie Share of Search und Brand Visibility gesprochen – genau hier liefert der Filter jetzt ein konkretes Werkzeug. Ihr könnt auf einen Blick sehen, wie viel eures Traffics auf bestehende Markenbekanntheit zurückgeht und wie viel auf organische Entdeckung.
Wichtig zu wissen:
- Einzelne Anfragen können falsch klassifiziert werden – laut Google ist das der kontextabhängigen Erkennung geschuldet.
- Properties mit sehr geringem Suchvolumen sind möglicherweise noch nicht berechtigt.
- Der Filter ist rein ein Reporting-Feature und hat keinen Einfluss auf Rankings.
#02 Google’s Agentic Search: Aufgabenbasierte Suche ist bereits Realität
Google-CEO Sundar Pichai hat kürzlich bekräftigt: Die Zukunft der Suche ist agentisch. Was das konkret bedeutet, zeigt ein aktuelles Beispiel: Google hat weltweit die agentische Restaurantbuchung im AI Mode ausgerollt. Nutzer*innen beschreiben ihre Wünsche (Gruppengröße, Uhrzeit, Atmosphäre), und KI-Agenten durchsuchen in Echtzeit mehrere Plattformen nach verfügbaren, buchbaren Restaurants.
Warum das ein Wendepunkt ist: Das ist keine klassische Suche mehr, sondern Task Completion – Aufgaben werden direkt erledigt, statt nur Ergebnisse aufzulisten. Pichai selbst beschreibt die Entwicklung so: Search werde künftig ein „Agent Manager“, bei dem Nutzer*innen viele parallele Aufgaben gleichzeitig laufen lassen.
Was sich grundlegend verändert:
- Von Information zu Aktion: Die Suche wandelt sich vom Abrufen von Webseiten hin zum Erledigen konkreter Aufgaben: z. B. Buchungen und Einkäufe.
- Hyper-Personalisierung: Cloudflare beschreibt den Wandel treffend: Statt, dass Millionen Menschen dieselbe Anfrage stellen und dieselben Ergebnisse bekommen, erhält künftig jede*r einen eigenen Agenten – vergleichbar mit dem Unterschied zwischen einem Restaurant (feste Speisekarte für alle) und einem persönlichen Koch (individuell für jede Person).
- CMS rüsten auf: WordPress 7.0 wird umfangreiche Schnittstellen für KI-Systeme mitbringen und den Übergang vom menschenzentrierten zum agentenzentrierten Web aktiv unterstützen.
Was das für euch bedeutet: Wer im E-Commerce oder im lokalen Geschäft arbeitet, muss sich fragen: Kann ein KI-Agent mit meiner Website interagieren? Restaurants brauchen maschinenlesbare Reservierungsdaten, Shops brauchen strukturierte Produktverfügbarkeiten. Wer das nicht liefert, wird von Agenten schlicht übergangen. Im Februar-Rückblick haben wir mit WebMCP bereits die technische Grundlage dafür vorgestellt – dieses Thema gewinnt jetzt sichtbar an Fahrt.
Die entscheidenden Fragen für SEOs:
- Wer steuert die Customer Journey, wenn ein Agent die Entscheidungen vorfiltert?
- Welchen Quellen vertraut der Agent – und taucht eure Website in dieser Entscheidungsschicht auf?
- Wie optimiert man für eine Suche, die nicht mehr „one-size-fits-all“ ist, sondern radikal individuell?
Abbildung 1: KI-Agenten verändern die Suche, Quelle: searchenginejournal.com
#03 AI Overviews erobern Shopping-Suchanfragen
AI Overviews sind im E-Commerce angekommen und zwar rasant. Laut einer Studie von Visibility Labs, die auf Basis der Ahrefs-Keyword-Datenbank 20,9 Millionen Shopping-SERPs ausgewertet hat, erscheinen AI Overviews mittlerweile bei 14 % aller Shopping-Anfragen. Im November 2025 lag der Wert noch bei 2,1 % – ein Anstieg um das 5,6-Fache in nur vier Monaten.
Die Methodik: Untersucht wurden ausschließlich Keywords, bei denen eine Shopping-Box (bezahlt oder organisch) in den Suchergebnissen erschien – also klassische Produktsuchen wie „weighted blanket“ (Gewichtsdecke) oder „protein powder“ (Proteinpulver). Von den knapp 21 Millionen identifizierten Keywords lösten rund 2,9 Millionen eine AI Overview aus.
Warum das für E-Commerce wichtig ist: Bisher waren Online-Shops von KI-bedingten Klickverlusten weitgehend verschont – das ändert sich jetzt spürbar. Google platziert AI Overviews zunehmend oberhalb der Shopping-Ergebnisse, was die Klickwahrscheinlichkeit auf klassische Produkt-Listings reduziert. Studienautor Jeff Oxford bringt es auf den Punkt: KI-SEO ist für E-Commerce keine Kür mehr, sondern Pflicht.
#04 Google March 2026 Core Update abgeschlossen
Das March 2026 Core Update – Googles erstes großes Ranking-Update des Jahres – ist nach 12 Tagen Rollout abgeschlossen. Laut dem Google Search Status Dashboard startete das Update am 27. März und wurde am 8. April um 06:12 PDT finalisiert.
- Google beschreibt das Update als reguläre Aktualisierung, die darauf abzielt, relevante und zufriedenstellende Inhalte besser sichtbar zu machen – unabhängig vom Website-Typ.
- Das Update folgte auf das March 2026 Spam Update (24.–25. März) und das February 2026 Discover Update, das wir im letzten Monatsrückblick ausführlich behandelt haben.
- Es handelt sich um ein breites Ranking-Update, das die Suchergebnisse weltweit betrifft und typischerweise spürbare Volatilität auslöst.
Was ihr jetzt tun solltet:
- Rankings und Traffic analysieren: Da der Rollout abgeschlossen ist, lassen sich Auswirkungen jetzt zuverlässig bewerten. Vergleicht eure Sichtbarkeitsdaten vor und nach dem Update.
- Keine Panik bei Verlusten: Google betont wie immer, dass Ranking-Rückgänge nicht zwingend ein Problem signalisieren – eine Erholung kann mit zukünftigen Updates kommen.
- Fokus auf hilfreiche, vertrauenswürdige Inhalte: Googles zentrale Empfehlung bleibt unverändert – setzt auf People-First-Content mit echtem Mehrwert.
Online Marketing News
#01 Apple bringt Werbung in Apple Maps – Start im Sommer 2026
Apple steht vor einem bedeutenden Schritt im Werbegeschäft: Ab Sommer 2026 wird es Sponsored Listings in Apple Maps geben – und damit einen völlig neuen, standortbasierten Werbekanal auf Apples Plattform. Das hat Apple offiziell bestätigt.
Wie es funktioniert: Das System ähnelt dem Prinzip von Google Maps – Unternehmen können auf Anzeigenplätze bei Suchanfragen innerhalb von Maps bieten. Gesponserte Ergebnisse erscheinen dann in der Maps-Suche, vergleichbar mit den bereits bekannten Sponsored Apps im App Store. Die Anzeigen werden auf iPhone, anderen Apple-Geräten und der Web-Version ausgespielt.
Warum das für Local SEO relevant ist:
- Wer in Apple Maps sucht, hat eine klare Handlungsabsicht – die Person will irgendwo hingehen oder etwas kaufen. Das macht den Kanal besonders wertvoll für lokale Unternehmen und den Einzelhandel.
- Für Werbetreibende, die bereits Google Maps- oder lokale Suchkampagnen fahren, könnte Apple Maps schnell zu einem wichtigen ergänzenden Kanal werden.
- Frühe Werbetreibende profitieren typischerweise von geringerem Wettbewerb, bevor der Markt reift.
Datenschutz: Apple bleibt seiner Linie treu – Standort und Anzeigeninteraktionen werden nicht mit dem Apple Account verknüpft. Persönliche Daten bleiben auf dem Gerät und werden weder erhoben noch an Dritte weitergegeben.
Was ihr jetzt tun solltet: Seit dem 14. April ist die neue Plattform Apple Business verfügbar. Unternehmen sollten dort jetzt ihren Standort in Maps beanspruchen – denn das ist Voraussetzung, um Anzeigen schalten zu können, sobald die Auktion im Sommer startet.
#02 Shopify macht Millionen von Händlern in KI-Chats verkaufsfähig
Shopify hat einen bedeutenden Schritt in Richtung Agentic Commerce gemacht: Ab sofort können Millionen von Händler*innen direkt in ChatGPT, Microsoft Copilot, Google AI Mode und der Gemini App verkaufen – über sogenannte Agentic Storefronts, die zentral aus dem Shopify Admin verwaltet werden.
Wie es funktioniert:
- ChatGPT-Nutzer*innen können Produkte aus dem gesamten Shopify-Ökosystem entdecken und den Kauf direkt im Chat abschließen – ohne die App zu verlassen. Markenerlebnis, Preislogik und Checkout-Anpassungen der Händler*innen bleiben dabei erhalten.
- Bestellungen fließen mit ChatGPT-Referral-Attribution ins Shopify Admin zurück – Händler*innen sehen also genau, welche Verkäufe aus dem KI-Chat kamen.
- Händler*innen bleiben Merchant of Record und behalten die volle Kontrolle über Kundenbeziehungen und Daten.
Agentic Plan für alle Marken: Auch Unternehmen, die Shopify nicht als E-Commerce-Plattform nutzen, können über den neuen Agentic Plan ihre Produkte in den Shopify Catalog einspeisen und so über KI-Kanäle verkaufbar werden. Diese KI-Oberflächen bevorzugen strukturierte Daten mit sauberen Attributen und Echtzeit-Genauigkeit – genau das liefert der Catalog.
Die größere Entwicklung: Shopify baut dabei auf das Universal Commerce Protocol (UCP) – den offenen Standard, den wir bereits im Dezember-Rückblick im Kontext von Googles „Agentic Shopping“ vorgestellt haben. UCP wird inzwischen von Walmart, Target, Etsy, American Express, Mastercard, Stripe und Visa unterstützt und soll bald auch Checkouts in Meta-Erlebnissen ermöglichen.
Was das für euch bedeutet: Commerce findet nicht mehr nur auf Websites und in Apps statt – sondern zunehmend in KI-Chats, Produktivitäts-Tools und Suchergebnissen. Wer als Händler*in in diesen Kanälen sichtbar und kaufbar sein will, braucht strukturierte, maschinenlesbare Produktdaten. Die technische Infrastruktur für KI-gestützten Handel nimmt konkrete Formen an.
Abbildung 2: Millionen von Händler*innen können nun in KI-Chats verkaufen. Quelle: shopify.com
KI-News
#01 Transparenzverpflichtungen für Anbieter und Betreiber von bestimmten KI-Systemen
Ab dem 2. August 2026 wird es ernst: Mit Artikel 50 des EU AI Acts treten umfassende Transparenzverpflichtungen in Kraft, die Anbieter und Betreiber von KI-Systemen betreffen. Das Ziel ist klar: Nutzer*innen sollen jederzeit erkennen können, wann KI im Spiel ist.
Die wichtigsten Punkte im Überblick:
Kennzeichnungspflicht bei KI-Interaktion: Wer ein KI-System einsetzt, das direkt mit Menschen interagiert (z. B. Chatbots), muss dies offenlegen.
Synthetische Inhalte müssen markiert werden: Anbieter von KI-Systemen, die Audio-, Bild-, Video- oder Textinhalte generieren, müssen ihre Outputs in einem maschinenlesbaren Format als künstlich erzeugt kennzeichnen.
Deepfakes klar offenlegen: Wer KI nutzt, um Bild-, Audio- oder Videoinhalte zu erzeugen oder zu manipulieren, die als Deepfake gelten, muss dies kenntlich machen.
KI-generierte Texte zu öffentlichen Themen: Werden KI-Texte zu Angelegenheiten von öffentlichem Interesse veröffentlicht, braucht es ebenfalls einen Hinweis – außer der Inhalt wurde redaktionell geprüft und jemand übernimmt dafür die Verantwortung.
Emotionserkennung und biometrische Kategorisierung: Betreiber solcher Systeme müssen die betroffenen Personen über den Einsatz informieren und die DSGVO-Regelungen einhalten.
Für Unternehmen bedeutet das: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um eigene KI-Workflows zu prüfen und Kennzeichnungsprozesse vorzubereiten – denn der Stichtag rückt näher.
#02 KI wird lokal: Gemini und ChatGPT bringen Standortintelligenz in den Alltag
Google und OpenAI setzen verstärkt auf lokale KI-Features: Gemini zieht in Google Maps ein und ermöglicht freihändige Dialog-Navigation, während ChatGPT künftig präzise Gerätestandorte nutzen kann, um relevantere lokale Antworten zu liefern.
Google Maps bekommt ein Gemini-Upgrade für freihändige Navigation
Google integriert Gemini direkt in Google Maps – und macht die Navigation damit dialogbasiert und freihändig. Der Blick bleibt auf der Straße, die Interaktion läuft per Sprache.
Was Gemini in Google Maps konkret kann:
Orte entlang der Route finden: Restaurants, Ladestationen oder andere POIs lassen sich per Sprachbefehl suchen – auch bei komplexen Anfragen wie „Finde ein preisgünstiges Restaurant mit veganen Optionen entlang meiner Route“, inklusive Rückfragen zu Parkplätzen oder beliebten Gerichten.
Ankunftszeiten teilen und Störungen melden: Android-Nutzer*innen können ihre ETA per Sprache teilen. Ein einfaches „Ich sehe einen Unfall“ reicht, um andere zu informieren.
Das Rollout startet in Kürze auf Android und iOS, Android Auto folgt.
ChatGPT führt Standortfreigabe für präzisere lokale Antworten ein
OpenAI zieht im Bereich Local Search nach: ChatGPT-Nutzer*innen können ab sofort ihren Gerätestandort teilen, um präzisere lokale Antworten zu erhalten. Das Feature heißt „Location Sharing“ und ist standardmäßig deaktiviert – die Freigabe erfolgt aktiv über Settings > Data Controls.
Die wichtigsten Punkte:
Präziser Standort für bessere Ergebnisse: Auf Fragen wie „What are the best coffee shops near me?“ kann ChatGPT mit der exakten Adresse deutlich relevantere Ergebnisse liefern. Auf Mobilgeräten lässt sich die präzise Freigabe separat deaktivieren, während die ungefähre Standortangabe aktiv bleibt.
Datenschutz im Fokus: Präzise Standortdaten werden laut OpenAI nach der Beantwortung gelöscht. Lokale Infos in der Antwort (Restaurantnamen, Karten) bleiben jedoch im Chatverlauf.
Noch Luft nach oben: Erste Tests – etwa von Glenn Gabe – zeigen, dass die Qualität aktuell noch nicht überzeugt.
Für Local SEO ist das Feature dennoch ein spannender Schritt: Je besser ChatGPT den Standort versteht, desto wichtiger wird lokale Sichtbarkeit in KI-Antworten.
Tipps des Monats
#01 Google Search Console direkt in Claude nutzen – so geht’s
Wer regelmäßig mit der Google Search Console arbeitet, kennt das Spiel: Daten exportieren, Tabellen filtern, Muster suchen. SEO-Experte Suganthan Mohanadasan hat dafür einen kostenlosen, quelloffenen MCP-Server veröffentlicht, der Claude direkt mit der GSC verbindet – und das manuelle Klicken überflüssig macht.
So funktioniert die Einrichtung (ca. 15 Minuten)
- Ein Google Cloud Project anlegen und die Search Console API aktivieren.
- Zugangsdaten über OAuth erstellen (einfachste Option: Anmeldung mit Google-Konto).
- Die Konfiguration in Claude Desktop hinterlegen.
Die Verbindung läuft lokal – keine Daten verlassen Euren Rechner.
Zwei praktische Anwendungen
- Quick Wins auf Knopfdruck: Claude identifiziert automatisch alle Keywords, die auf Position 4–15 ranken und Potenzial für eine schnelle Verbesserung haben – inklusive Handlungsempfehlung, ganz ohne manuelles Filtern.
- Content-Decay erkennen: Mit einer einfachen Abfrage lässt sich herausfinden, welche Seiten in den letzten Monaten kontinuierlich an Sichtbarkeit verloren haben.
Tipp: Wer mehrere Domains betreut, kann über Multi-Site-Dashboards verschiedene Properties gleichzeitig im Blick behalten – ideal für Agenturen oder Unternehmen mit mehreren Markenauftritten.
Probiert es aus – und teilt Eure Erfahrungen damit gerne mit uns.
#02 Reddit, Wikipedia, Forbes – und dann? Warum KI-Quellen-Rankings trügen können
Welche Domains zitieren ChatGPT, Perplexity, Gemini und Co. am häufigsten? Eine Analyse von Peec AI auf Basis von 30 Millionen Quellen liefert eine klare Rangliste: Reddit, YouTube, LinkedIn, Wikipedia, Forbes, G2, Yelp, Facebook, Medium, Techradar. Klingt nach einer Handlungsanleitung – ist es aber nur bedingt.
Was die Daten tatsächlich sagen
Die Studie zeigt, dass Reddit und YouTube auf allen fünf untersuchten KI-Plattformen auftauchen. Gleichzeitig unterscheiden sich die Präferenzen deutlich: Google-Systeme bevorzugen Social Content, ChatGPT setzt stärker auf redaktionelle Quellen. Bewertungsplattformen wie Yelp, G2 oder Trustpilot spielen bei produktbezogenen Anfragen eine starke Rolle.
Soweit, so gut. Doch peec.ai gibt selbst folgenden, wichtigen Hinweis: „Die beste Strategie besteht darin, herauszufinden, welche Domains für Ihre spezifische Branche am wichtigsten sind – nicht einer universellen Top-10-Liste zu folgen.“
Die kritische Untermauerung
Genau hier setzt Gaetano DiNardi auf Search Engine Land an – und er geht deutlich weiter. Seine These: Makro-Statistiken über meistzitierte Domains verleiten zu einer gefährlichen Fehlinterpretation.
- Reddit lässt sich nicht imitieren: Die von KI zitierten Threads haben im Schnitt weniger als 20 Upvotes und sind rund 900 Tage alt. Sie entstanden durch jahrelange, authentische Diskussionen – nicht durch Marketingmaßnahmen. Wer versucht, Präsenz dort zu „bauen“, wird von Moderatoren und der Community schnell enttarnt.
- Wikipedia ist keine Selbstbedienungsplattform: KI-generierte oder werbliche Inhalte werden von der Community konsequent entfernt. Der Kanal wirkt, ist aber nicht leicht zu manipulieren.
- Im B2B ist alles anders: Bei spezifischen Produktanfragen zitieren LLMs meist Nischenblogs, Fachseiten und spezialisierte Review-Plattformen – keine der generischen Top-10-Domains. Die Makrodaten verdecken genau das, was für viele Unternehmen relevant wäre.
Was das für die Praxis bedeutet
Beide Artikel kommen – wenn auch aus unterschiedlichen Richtungen – zu demselben Schluss: Eine generische Liste meistzitierter Domains ist kein Aktionsplan. Sie beschreibt das Internet, nicht Eure Branche.
Wer jetzt reflexartig in Reddit-Präsenz oder Wikipedia-Einträge investiert, optimiert womöglich an den falschen Hebeln. Stattdessen braucht es eine andere Ausgangsfrage: Welche Quellen zieht KI bei Anfragen heran, die für meine Zielgruppe, meine Produkte und mein Wettbewerbsumfeld relevant sind?
Die Empfehlung: Bevor ihr optimiert, trackt. Wer systematisch auswertet, welche Domains und Inhalte KI-Suchen in der eigenen Nische tatsächlich zitieren, findet die Hebel, die sich auch wirklich bewegen lassen – und verschwendet keine Ressourcen auf Plattformen, die zwar in globalen Rankings auftauchen, im eigenen Kontext aber kaum eine Rolle spielen.
Was ist Euer „Dark Horse“ bei KI-zitierten Quellen?
