AX ist das neue AEO: Agenten lesen und handeln

Der alte Suchtrichter war eine höfliche kleine Museumsführung: ranken, klicken, vielleicht konvertieren, wenn der Besucher nicht abschweifte, um Toaster-Bewertungen zu vergleichen. Agentische Suche ist eher so, als würde man einen übermüdeten Praktikanten mit einem Browser, einem Budget und verdächtig viel Selbstvertrauen losschicken. Sie zeigt dein Unternehmen nicht nur an, sie öffnet Dinge, liest sie und entscheidet, ob du den nächsten Schritt wert bist.

Das ist die nützliche Provokation in AX is the New AEO, einem arXiv-Paper von ora research. Die Behauptung ist nicht, dass SEO tot ist, denn im Marketing stirbt nie etwas, es bekommt nur ein neues Branding und wird zu mehr Webinaren eingeladen. Die Behauptung ist schärfer: Answer-Engine-Optimierung sorgt dafür, dass du bemerkt wirst, aber die Agent Experience entscheidet, ob die Maschine tatsächlich etwas mit dir anfangen kann.

Ora research sagt, die Erwähnung ist nicht die Ziellinie

Das arXiv-Paper AX is the New AEO, datiert auf den 28. Sep. 2026 und verfasst von Ido Finder, Assaf Elovic und Gad Shalev von ora research, beschreibt den Wandel klar. Laut dem Paper hat sich KI-Beratung von der Einspeisung von Wissen in Modelltrainings im Jahr 2023 hin zur Optimierung für Live-Websuche bewegt. Dabei bringt AEO Unternehmen dazu, Signale über Foren-Threads, Listicles und Off-Site-Zitate zu verbreiten. Doch ora research argumentiert, dass es nicht mehr ausreicht, angezeigt zu werden, weil ein Agent Ergebnisse öffnet, sie vor der Entscheidung liest und für eine einzige Käuferfrage mehrere Runden von Suche und Abruf durchführen kann.

@title Von AEO zu AX
@source AX is the New AEO

  Buyer question
      │
      ▼
  Search and fetch
      │
      ▼
  Results opened
      │
      ▼
  Business site read
      │
      ▼
  Outcome decided

@caption Agenten bewegen sich vom Finden von Ergebnissen zum Lesen von Websites, bevor sie entscheiden.

Das ist ein subtiles, aber ziemlich fieses kleines Systemproblem. AEO kann deinen Namen in die Kandidatenliste bringen, was ungefähr so hilfreich ist wie ein Restaurantschild. AX fragt, ob der Agent deine Speisekarte parsen, Verfügbarkeit verstehen, Preise finden und vermeiden kann, dein Kontaktformular mit einem CAPTCHA-Escape-Room zu verwechseln.

Das Experiment ist ärgerlich praxisnah

Laut ora research umfasste die Studie 37.927 Agentenreisen, jeweils aufgebaut rund um eine Käuferfrage zu einem Unternehmen. Die Autoren sagen, dass diese Reisen über vier unabhängige Testumgebungen hinweg mit 1.056 realen Unternehmen liefen. Die Unternehmen wurden nach Bekanntheit, vorherigem Modellwissen und zwei AEO-Proxys abgeglichen, bevor sie nach AX-Niveau aufgeteilt wurden. Dieses Design ist wichtig, weil das Paper zu isolieren versucht, ob Agenten-Lesbarkeit über bloße Bekanntheit oder Zitierfreundlichkeit hinaus ein zusätzliches Signal liefert.

Das ist kein Benchmark-Schönheitswettbewerb, bei dem alle klatschen, weil ein Balkendiagramm einen Smoking trägt. Der interessante Teil ist die Analyseeinheit: Eine Käuferfrage wird zu wiederholtem Such- und Abrufverhalten. Wenn deine Produktseite für Menschen gut aussieht, aber zusammenbricht, sobald ein Agent versucht, Einschränkungen zu extrahieren, Optionen zu vergleichen oder die nächste Handlung zu finden, dann hat dein Funnel ein roboterförmiges Schlagloch entwickelt.

Praktiker sehen AX bereits als mehr als Formatierung

Retoba beschreibt Agent Experience als Erweiterung externer KI-Bereitschaft auf persönliche KI-Assistenten, die als autorisierte Agenten handeln und Dienste im Namen von Menschen verstehen und nutzen. Das passt zur Einordnung von ora research, bei der der entscheidende Schritt nicht nur ist, ob eine Answer Engine dich empfiehlt, sondern ob ein Agent deine eigene Website abrufen und lesen kann. Mit anderen Worten: AX ist kein Glitzer oben auf AEO, sondern der Teil, in dem der Agent aufhört, deine Zitate zu bewundern, und anfängt, deine Infrastruktur mit einem Stock anzustupsen.

Insivias AEO- und GEO-Ressource gibt einen eher taktischen Hinweis und beschreibt extrahierbare Formatierung als wichtige Informationen, die in Tabellen, Listen oder klar markierten Abschnitten präsentiert werden, sodass KI sie extrahieren und zitieren kann. Das klingt banal, bis man sich daran erinnert, dass die meisten Websites entscheidende Käuferinformationen wie eine Nebenquest behandeln, versteckt hinter Modals, Karussells und Texten, die von einem in einem Sales-Kickoff gefangenen Thesaurus geschrieben wurden. Saubere Struktur ist nicht langweilig, sie ist Affordance-Design für nichtmenschliche Leser.

Was Builder zuerst ändern sollten

Die Kernlektion von ora research ist einfach genug, um unangenehm zu sein: Optimiere die Seite, auf der der Agent landet, nicht nur die Orte, die dich erwähnen. Wenn ein Agent eine Käuferfrage beantworten muss, braucht er abrufbare Inhalte, lesbare Struktur und genug explizite Informationen, um zu vergleichen, zu entscheiden oder fortzufahren. Deine schöne Markenstory darf bleiben, aber gib dem Agenten etwas, das weniger interpretierbar ist als Vibes in einem Samtblazer.

Ein praktischer AX-Durchlauf beginnt dort, wo Insivias Punkt zur extrahierbaren Formatierung beginnt: Mach die wichtigen Fakten leicht extrahierbar. Platziere Preise, Voraussetzungen, Integrationen, Richtlinien, Produktunterschiede und nächste Schritte in klar markierten Abschnitten. Teste deine Website dann so, wie es ein Agent tun würde: Stelle eine konkrete Käuferfrage und beobachte, ob das System deine Seite erreichen, die relevanten Details lesen und eine vernünftige Antwort bilden kann, ohne durch dekorativen Nebel zu speläologen.

Für Leser, die Produkte, Inhalte oder APIs bauen, ist der nächste Beobachtungspunkt, ob Agentenplattformen Websites belohnen, die nicht nur autoritativ, sondern auch operativ lesbar sind. AEO brachte Marken in die Antwortbox. Bei AX geht es darum, zu überleben, was passiert, wenn der Antwortbox Hände wachsen.