Agentic-Commerce-Agentur & Beratung: Leistungen, Auswahl, Kosten

Warum das gerade jetzt ein eigenes Leistungsfeld wird

Zwei Jahrzehnte Onlinehandel waren darauf ausgelegt, einen Menschen zu überzeugen: Bilder, Bewertungen, Vertrauenssignale, ein reibungsarmer Checkout. Sobald ein Agent kauft, greift davon fast nichts mehr. Ein Agent liest keine Produktbeschreibung, er parst Attribute. Er lässt sich nicht von einem Hero-Bild überzeugen, sondern vergleicht Felder. Und er wählt aus, was er eindeutig versteht – im Zweifel den Wettbewerber mit den saubereren Daten.

PwC Strategy& rechnet damit, dass bis 2030 über 10 % des deutschen Onlinehandels über Agenten läuft – bis zu 17 Mrd. € Umsatz. Das ist kein Grund für Aktionismus, aber es erklärt, warum Datenqualität von einer Fleißaufgabe zu einer Umsatzfrage wird. Die unangenehme Eigenschaft dieses Kanals: Wer nicht ausgewählt wird, sieht das nicht. Es gibt keine verlorene Session, keine Absprungrate, keinen abgebrochenen Warenkorb – der Agent erwähnt Sie schlicht nicht.

Die vier Leistungsfelder im Detail

In der Praxis liegt der Hebel selten dort, wo Unternehmen ihn vermuten. Die meisten fragen nach der Protokoll-Anbindung und brauchen zuerst eine belastbare Datenbasis. Ein Agenten-Kanal auf lückenhaften Produktdaten verstärkt nur, was ohnehin nicht funktioniert.

Agentur, Beratung oder inhouse?

Die drei Modelle unterscheiden sich weniger im Preis als in dem, was sie hinterlassen.

Woran Sie eine gute Agentic-Commerce-Agentur erkennen

Das Feld ist jung, entsprechend viele Anbieter haben ihre SEO-Leistungen umbenannt. Fünf Fragen trennen die Spreu vom Weizen – jede davon lässt sich im Erstgespräch stellen:

• „Zeigen Sie mir, wie Sie messen, ob wir heute genannt werden." Wer keine reproduzierbare Baseline-Messung hat, kann später keinen Fortschritt belegen und wird Erfolg über Vanity-Metriken erzählen.
• „Welches Protokoll empfehlen Sie uns – und warum nicht die anderen?" Eine belastbare Antwort begründet die Wahl mit Ihrem Stack und Sortiment. ACP, AP2 und MCP lösen unterschiedliche Probleme.
• „Was passiert mit unseren Daten, wenn wir die Zusammenarbeit beenden?" Feed-Logik und Markup gehören in Ihre Systeme, nicht in ein Agentur-Tool, das Sie mieten.
• „Welchen Teil sollten wir besser selbst machen?" Wer darauf keine Antwort hat, verkauft Umfang statt Ergebnis.
• „Welches Ergebnis sagen Sie uns für die ersten sechs Monate zu?" Seriöse Antworten nennen Zwischenergebnisse – Datenqualität, Nennungsrate, ein pilotierter Kanal –, keine Umsatzgarantien für einen Kanal, den es seit Ende 2025 gibt.

Umgekehrt sind drei Signale ein Warnzeichen: garantierte Platzierungen „in ChatGPT", Pauschalpakete ohne vorherigen Blick in Ihre Daten, und der Vorschlag, mit der Protokoll-Anbindung zu beginnen, bevor irgendjemand Ihren Produktkatalog gesehen hat.

Was ein Projekt kostet

Belastbare Marktpreise sind in einem so jungen Feld schwierig, die folgenden Spannen spiegeln typische DACH-Projektgrößen wider und dienen der Orientierung, nicht als Angebot. Der größte Kostentreiber ist fast immer der Zustand der Produktdaten – nicht die Technik.

Wer auf Shopify verkauft, ein gepflegtes PIM hat und ein klar abgegrenztes Teilsortiment pilotiert, liegt am unteren Rand. Wer Produktdaten aus drei Systemen zusammenführen muss, bevor überhaupt ein Feed entstehen kann, liegt darüber – und sollte den Datenteil als eigenes Projekt behandeln, weil er ohnehin auf jedes andere Digitalvorhaben einzahlt.

Typischer Projektablauf

1. Readiness- und Datenaudit

   Bestandsaufnahme von Sortiment, Datenquellen und Auszeichnung. Ergebnis ist eine ehrliche Einordnung, welche Lücken zwischen heutigem Zustand und Agenten-Lesbarkeit liegen. Zwei bis vier Wochen.

2. Sichtbarkeits-Baseline messen

   Systematisch prüfen, ob das Sortiment heute in KI-Antworten genannt wird. Ohne Ausgangsmessung lässt sich später kein Fortschritt belegen – und genau daran scheitern die meisten Projekte in der Rechtfertigung.

3. Datenbasis maschinenlesbar machen

   Attribute vereinheitlichen, Feed aufsetzen, Markup ausrollen. Sechs Wochen bis vier Monate – und der Schritt, der den größten Teil des Ergebnisses trägt.

4. Agenten-Kanal pilotieren

   Einen abgegrenzten Kanal mit einem Teilsortiment produktiv testen, statt das Gesamtsortiment auf einmal zu öffnen. Agentic Checkout zeigt, worauf es dabei ankommt.

5. Messen und nachsteuern

   Nennungen, Agenten-Traffic und agentische Bestellungen laufend erheben. Erst hier zeigt sich, welche Attribute Agenten tatsächlich zur Auswahl heranziehen.

Wann sich externe Hilfe nicht lohnt

Drei Konstellationen, in denen wir vom Projektstart abraten würden – auch wenn das gegen das eigene Geschäftsinteresse spricht:

• Das Sortiment ist noch nicht digital erfasst. Wer Preise und Verfügbarkeiten in Excel oder in Köpfen führt, löst mit Agentic Commerce das falsche Problem zuerst. Die Datenbasis ist die Aufgabe – die zahlt auf jeden Kanal ein, nicht nur auf Agenten.
• Das Geschäftsmodell ist beratungsintensiv und nicht katalogisierbar. Bei individueller Projektfertigung ohne vergleichbare Leistungseinheiten hat ein Einkaufsagent wenig, worauf er optimieren könnte. Hier ist Sichtbarkeit in KI-Antworten der sinnvolle Hebel, nicht der Agenten-Checkout.
• Es gibt intern niemanden, der die Daten dauerhaft pflegt. Ein Feed ohne Owner verrottet innerhalb von zwei Quartalen. Dann ist die Investition verloren – und der Agent liest veraltete Preise, was schlimmer ist als gar nicht gefunden zu werden.

Ob Ihre Ausgangslage in eine dieser Kategorien fällt, klärt der Readiness-Check in zwei Minuten – ohne Gespräch und ohne Verkaufsdruck.