Agentic Marketing: Wie KI-Agenten dein Marketing verbessern

Ein Fachinterview ist aufgezeichnet. Im Vertrieb liegen neue Kundenfragen. Die letzte Kampagne hat Leads gebracht, aber noch niemand hat geprüft, welche davon tatsächlich zum Unternehmen passen. Gleichzeitig wartet das Marketing auf Informationen für den nächsten Blogartikel.

In solchen Übergaben steckt viel Arbeit: Informationen zusammensuchen, bewerten, aufbereiten, abstimmen und in unterschiedliche Systeme übertragen. Genau hier kann Agentic Marketing ansetzen.

KI-Agenten können zusammenhängende Marketingaufgaben bearbeiten, Informationen aus mehreren Quellen nutzen und nächste Schritte vorbereiten oder innerhalb festgelegter Grenzen ausführen. Dadurch lässt sich beispielsweise aus einer Kundenfrage ein recherchierter Themenvorschlag entwickeln, daraus ein freigegebener Beitrag erstellen und dessen Wirkung später mit Vertriebsdaten bewerten.

Für Unternehmen entsteht dabei eine konkrete Chance: weniger manuelle Koordination und mehr Zeit für Zielgruppenverständnis, gute Inhalte und fundierte Entscheidungen. Wie weit das funktioniert, hängt von den Daten, der Gestaltung der Abläufe und der Qualität der Kontrolle ab.

Mit AI Cowork setzen wir an dieser Verbindung an: Unternehmenswissen, virtuelle Mitarbeiter und abgestimmte Abläufe kommen in einem unternehmenseigenen KI-System zusammen. In diesem Artikel erfährst du, welche Marketingaufgaben sich dafür eignen und wie ein sinnvoller Einstieg aussehen kann.

Was ist Agentic Marketing?

Agentic Marketing bezeichnet den Einsatz zielorientierter KI-Agenten, die Marketingaufgaben planen, mithilfe angebundener Werkzeuge bearbeiten und ihre nächsten Schritte anhand von Ergebnissen anpassen. Sie arbeiten mit definierten Datenzugriffen, Qualitätsanforderungen und Entscheidungsrechten. Menschen geben Ziele vor und verantworten kritische Freigaben.

Im Deutschen begegnen dir dafür auch die Begriffe „agentisches Marketing“ und „agentenbasiertes Marketing“. Adobe beschreibt den Ansatz unter anderem als Einsatz von AI Agents, die Aufgaben und Entscheidungen innerhalb von Marketing-Workflows eigenständig übernehmen. Der Grad der Autonomie kann unterschiedlich ausfallen. Quelle: Adobe

Ein beispielhafter Auftrag lautet:

Analysiere die freigegebenen Kundenfragen der vergangenen Wochen. Identifiziere drei relevante Themen für unsere Zielgruppe und erstelle dazu Content-Briefings mit Quellen. Lege sie der Marketingleitung zur Prüfung vor.

Ein entsprechend eingerichteter Agent entscheidet innerhalb dieses Auftrags, welche Quellen er benötigt, welche Fragen zusammengehören und ob Informationen fehlen. Die Veröffentlichung gehört erst dann zu seinem Handlungsspielraum, wenn du sie ausdrücklich vorgesehen hast.

Agentic Marketing, generative KI und Marketing Automation im Vergleich

In der Praxis ergänzen sich diese Ansätze. Die folgende Einordnung zeigt typische Einsatzformen; konkrete Produkte können mehrere davon verbinden.

Anthropic unterscheidet entsprechend zwischen Workflows mit vorgegebenen Ausführungspfaden und Agenten, die ihren Prozess und Werkzeugeinsatz dynamisch steuern. Gleichzeitig empfiehlt das Unternehmen, mit der einfachsten geeigneten Lösung zu beginnen und zusätzliche Komplexität anhand ihres Nutzens zu bewerten. Quelle: Anthropic

Für dein Marketing bedeutet das: Eine zuverlässige Versandregel darf eine Versandregel bleiben. Agentische Funktionen werden dort interessant, wo Informationen unvollständig sind, mehrere Quellen bewertet werden müssen oder der nächste sinnvolle Schritt vom Ergebnis abhängt.

Warum Agentic Marketing mehr als eine Content-Aufgabe ist

Ein Beitrag kann sprachlich sauber sein und trotzdem am Bedarf deiner Zielgruppe vorbeigehen. Eine Anzeige kann günstige Klicks erzeugen, während dein Vertrieb überwiegend unpassende Anfragen erhält.

Marketingqualität umfasst deshalb mehrere Ebenen: fachliche Richtigkeit, Markenwirkung, Relevanz und wirtschaftliches Ergebnis. Ein Agent braucht für seine Arbeit Kriterien auf diesen Ebenen.

Meine Empfehlung ist, vor jeder Automatisierung drei Fragen zu beantworten:

• Welches konkrete Kundenproblem soll unsere Kommunikation aufgreifen?
• Welche Informationen und Belege braucht das System dafür?
• Woran erkennen wir, dass die Unterstützung unser Marketing verbessert?

Auch Jim Lecinski betont in seinem Beitrag bei Think with Google die Bedeutung gestalteter Workflows, klarer Entscheidungsrechte und definierter Übergaben zwischen Menschen und KI. Quelle: Think with Google

Das gilt für kleine Marketingteams ebenso wie für größere Abteilungen. Wer jede Woche fehlende Produktinformationen sucht, gewinnt durch besser organisierte Wissenszugänge möglicherweise mehr als durch zusätzliche Textvarianten.

Sieben Anwendungsfälle für Agentic Marketing

Die folgenden Beispiele beschreiben mögliche Systemkonfigurationen. Sie setzen passende Schnittstellen, Datenzugriffe und Prüfprozesse voraus.

1. Kundenfragen analysieren und Themen priorisieren

In freigegebenen Gesprächsnotizen, Supportanfragen und CRM-Einträgen steckt wertvolles Wissen: Welche Fragen wiederholen sich? Welche Einwände verzögern Entscheidungen? Wo wird dein Angebot missverstanden?

Ein Research-Agent kann diese Informationen thematisch ordnen und mit öffentlich verfügbaren Quellen ergänzen. Als Ergebnis liefert er priorisierte Themenvorschläge samt Belegen und offenen Fragen.

Beispiel: Ein Maschinenbauunternehmen erhält wiederholt Rückfragen zur Umrüstung bestehender Anlagen. Der Agent schlägt einen Fachbeitrag vor, der Voraussetzungen, Ablauf und typische Stillstandszeiten erläutert. Die zuständigen Fachleute liefern die belastbaren Angaben.

Du bewertest den Nutzen daran, ob die Vorschläge relevante Kundenfragen treffen und wie viel Recherchearbeit bis zum verwertbaren Briefing nötig ist.

2. SEO und Content Marketing unterstützen

Ein SEO-Agent kann Suchergebnisse untersuchen, vorhandene Inhalte berücksichtigen und ein Briefing erstellen. Er kann zudem prüfen, ob ein Thema bereits ausreichend behandelt wird oder eine bestehende Seite aktualisiert werden sollte.

Ein sinnvoller Auftrag enthält Zielgruppe, Suchintention, Leistungsbezug und Anforderungen an Quellen. Der Entwurf sollte dann konkrete Fachinformationen, eigene Beispiele und eine nachvollziehbare Antwort auf die Suchfrage liefern.

Für Google bleiben Genauigkeit, Qualität und Relevanz entscheidend. Die massenhafte Erstellung von Seiten ohne zusätzlichen Nutzen kann gegen Googles Spam-Richtlinien verstoßen. Quelle: Google Search Central

Agentic Marketing kann hier vor allem Recherche, Aktualisierung und redaktionelle Koordination erleichtern. Aussagekräftig sind anschließend beispielsweise organische Zugriffe aus relevanten Suchanfragen und die daraus entstehenden qualifizierten Kontakte.

3. Fachinhalte für Social Media weiterverarbeiten

Aus einem Webinar oder Interview lassen sich mehrere Formate entwickeln: kurze Videoausschnitte, ein LinkedIn-Beitrag, ein Newsletter-Abschnitt oder eine Checkliste.

Ein Agent kann geeignete Passagen identifizieren, Aussagen auf ihren ursprünglichen Kontext prüfen und Formatvorschläge vorbereiten. Vor der Veröffentlichung kontrolliert dein Team, ob Inhalt, Bild und Ton zusammenpassen.

Das ist auch bei KI-Avataren relevant. Ihr Nutzen hängt vom Format, von der Umsetzung und von den Erwartungen des Publikums ab. Für die Bewertung eignen sich beispielsweise Wiedergabedauer, qualifizierte Reaktionen und daraus entstehende Gespräche. Die eingesparte Produktionszeit allein sagt wenig über die Wirkung aus.

Für den Einstieg würde ich ein bereits funktionierendes Format wählen und zuerst dessen Vorbereitung und Nachbearbeitung vereinfachen.

4. Performance Marketing mit Leadqualität verbinden

Ein Agent kann Kampagnendaten mit freigegebenen CRM-Auswertungen zusammenführen. Dadurch lässt sich untersuchen, welche Anzeigen qualifizierte Anfragen erzeugen und welche vor allem günstige Formulareinsendungen liefern.

Ein vereinfachtes Rechenbeispiel zeigt den Unterschied:

Fiktive Zahlen zur Veranschaulichung; kein Kundenresultat.

Kampagne B liefert in diesem Beispiel bei gleichen Ausgaben mehr qualifizierte Kontakte. Daraus entsteht eine sinnvolle Prüfhypothese für weitere Tests. Für eine Budgetentscheidung braucht es zusätzlich ausreichend Daten, einen vergleichbaren Betrachtungszeitraum und Informationen zum weiteren Vertriebsverlauf.

Zum Start sollte der Agent Auffälligkeiten melden und Änderungen begründen. Budgetanpassungen erfolgen nach Freigabe. So lässt sich seine Analysequalität prüfen, bevor er operative Entscheidungsrechte erhält.

5. E-Mail-Marketing und Lead Nurturing vorbereiten

Ein Interessent lädt einen technischen Leitfaden herunter. Später nimmt er an einem Webinar teil und fragt nach einer bestimmten Anwendung. Diese Informationen können helfen, den nächsten Inhalt sinnvoll auszuwählen.

Ein Agent kann für zulässig nutzbare Kontakte relevante Inhalte vorschlagen, Antwortentwürfe vorbereiten oder eine Aufgabe für den Vertrieb anlegen. Dazu braucht er definierte Kontaktregeln, aktuelle CRM-Daten und einen verlässlichen Versandprozess.

Inhaltserstellung, Empfängerauswahl und Versandfreigabe sollten getrennt prüfbar sein. Abmeldungen und Kontaktsperren müssen im Prozess berücksichtigt werden.

Als Erfolgsmaß eignen sich je nach Ziel qualifizierte Antworten, Terminvereinbarungen oder Fortschritte im Vertriebsprozess. Welche datenschutz- und werberechtlichen Anforderungen für den konkreten Kanal gelten, muss vor der Umsetzung geklärt sein.

6. Marketingprojekte koordinieren

Der Engpass liegt häufig zwischen den Arbeitsschritten: Ein Briefing ist unvollständig, eine Freigabe fehlt oder die aktuelle Produktinformation befindet sich bei einer anderen Abteilung.

Ein entsprechend angebundener Agent kann offene Aufgaben erkennen, fehlende Angaben benennen und den Bearbeitungsstand zusammenfassen. Aus einer Kampagnenbesprechung entstehen dann beispielsweise Aufgabenentwürfe mit Verantwortlichen und vorgeschlagenen Terminen.

Hier lässt sich Entlastung oft direkt beobachten: Wie lange wartet ein Beitrag auf Rückmeldung? Wie viele Nachfragen sind nötig? Wie hoch ist der Koordinationsaufwand pro Kampagne?

Gerade für kleine Teams ist das ein prüfenswerter Einstieg. Ihr vorhandenes Fachwissen erreicht schneller die Stellen, an denen es gebraucht wird.

7. Reporting in konkrete Prüfaufträge übersetzen

Ein Bericht sollte nachvollziehbar machen, welche Entscheidungen anstehen. Ein Agent kann dafür Daten zusammenstellen, Abweichungen untersuchen und nächste Prüfschritte formulieren.

Sinkt beispielsweise die Conversion-Rate einer Landingpage, könnte er Veränderungen bei Trafficquellen, Formularen und Kampagnenbotschaften untersuchen. In seinem Ergebnis trennt er belegte Beobachtungen von möglichen Ursachen.

Ein hilfreicher Report nennt Datenquelle, Zeitraum, Befund und vorgeschlagene Maßnahme. Fehlende Daten werden ausdrücklich markiert. Dein Team kann dadurch schneller beurteilen, welche Hypothese einen Test rechtfertigt.

Wie ein Agentic-Marketing-System aufgebaut sein sollte

Für die Umsetzung würde ich fünf Bausteine zusammen betrachten.

Ein gemeinsames Marketingwissen

Zum Arbeitskontext gehören Positionierung, Zielgruppen, Produktinformationen, freigegebene Referenzen, Sprachstil und belegbare Leistungsversprechen. Hinzu kommen Regeln dafür, welche Angaben vertraulich oder veraltet sind.

Ein solches Unternehmensgedächtnis lässt sich als KI Second Brain nutzen: Der Agent erhält für die jeweilige Aufgabe passende, freigegebene Informationen. Zu jeder wichtigen Quelle sollte erkennbar sein, wer sie verantwortet und wann sie aktualisiert wurde.

Klar beschriebene Fähigkeiten

Wiederkehrende Tätigkeiten brauchen einheitliche Arbeitsanweisungen. Ein Skill für ein Content-Briefing kann beispielsweise Zielgruppe, erforderliche Quellen, Gliederung und Qualitätsprüfung festlegen.

Dadurch muss dein Team die gleichen Anforderungen nicht bei jedem Auftrag neu formulieren. Änderungen am Vorgehen lassen sich gezielt dokumentieren und an Beispielen überprüfen.

Passende Systemzugriffe

Der Agent benötigt Zugriff auf die Werkzeuge seines Aufgabenbereichs, etwa CRM, Dokumentenablage, Analyseplattform oder CMS. Der Umfang sollte zur Aufgabe passen.

Ein Agent, der Kampagnen untersucht, kann zunächst mit Leserechten arbeiten. Ein Content-Agent kann Entwürfe anlegen, während Veröffentlichungsrechte bei der Redaktion bleiben. Technisch hinterlegte Berechtigungen machen diese Grenzen verbindlich.

Freigaben und nachvollziehbare Aktionen

Für einen Pilotbetrieb bietet sich folgende Aufteilung an:

Protokolliere dabei verwendete Quellen, erzeugte Ergebnisse, Freigaben und tatsächlich ausgeführte Aktionen. Das erleichtert die Fehlersuche und die Weiterentwicklung.

Eine überprüfbare Rückkopplung

Wenn Redakteure regelmäßig dieselbe Formulierung korrigieren, sollte daraus eine überprüfte Anpassung des Sprachstils entstehen. Wenn der Vertrieb Leads anders bewertet, muss die Qualifizierungslogik überprüft werden.

„Lernfähig“ bedeutet dabei nicht automatisch, dass sich das zugrunde liegende KI-Modell selbst trainiert. Verbesserungen können durch aktualisierte Wissensquellen, Arbeitsanweisungen, gespeichertes Feedback und angepasste Regeln entstehen. Jede relevante Änderung sollte an geeigneten Beispielen geprüft werden.

Welche Tools eignen sich für Agentic Marketing?

Die Auswahl beginnt mit deinem bestehenden System und dem Prozess, den du verbessern möchtest. Drei Ansätze sind sinnvoll zu prüfen:

Agenten in einer vorhandenen Marketingplattform. HubSpot beschreibt beispielsweise Agenten für Marketing, Vertrieb und Service, die auf CRM-Daten aufbauen. Wenn dein Unternehmen bereits in diesem Umfeld arbeitet, kann die Integration ein Vorteil sein. Prüfe den konkreten Funktionsumfang und die benötigten Nutzungsrechte. Quelle: HubSpot

Ein gemeinsamer Arbeitsbereich mit angebundenen Werkzeugen. Hier bearbeitet dein Team unterschiedliche Aufgaben mit freigegebenem Wissen und wiederverwendbaren Anweisungen. Für die Auswahl sind Datenzugriff, Dateiverarbeitung, Freigaben und die Bedienbarkeit im Alltag entscheidend.

Ein individuell integriertes KI-System. Dieser Ansatz ist interessant, wenn mehrere Bestandssysteme, besondere Rollen oder individuelle Abläufe zusammenkommen. Dann werden die benötigten Agenten und Schnittstellen anhand des Prozesses konfiguriert.

Mehrere spezialisierte Agenten können sinnvoll sein, wenn ihre Aufgaben und Übergaben klar abgegrenzt sind. Für einen begrenzten Anwendungsfall kann ein einzelner Agent mit passenden Werkzeugen ausreichen.

Agentic Marketing mit AI Cowork: Ein B2B-Beispiel

Stell dir einen technischen B2B-Dienstleister vor, der hochwertige Erstgespräche gewinnen möchte. Fachwissen ist vorhanden, aber Marketing und Vertrieb arbeiten in getrennten Abläufen. Für diesen Anwendungsfall lässt sich AI Cowork mit passenden virtuellen Rollen, freigegebenen Wissensquellen und den benötigten Schnittstellen konfigurieren.

Ein möglicher Prozess beginnt mit freigegebenen Gesprächsnotizen. Der Agent erkennt wiederkehrende Fragen zur Einführung einer bestimmten Lösung und erstellt ein Themenbriefing. Ein Fachexperte ergänzt Erfahrungen und prüft Aussagen. Anschließend bereitet das System einen Artikel und passende Social-Media-Entwürfe vor.

Nach der Veröffentlichung werden Reichweite und Website-Nutzung ausgewertet. Soweit die zulässige Datengrundlage es ermöglicht, fließen auch CRM-Informationen zu eingegangenen Anfragen ein. Der nächste Themenvorschlag berücksichtigt, welche Fragen bei passenden Interessenten weiterhin offenbleiben.

Der Kreislauf verbindet damit vier Dinge: Kundenwissen, Content, Veröffentlichung und Ergebnisbewertung. An jeder Übergabe ist festgelegt, welche Informationen weitergegeben werden und wer entscheidet.

So könnten die Aufgaben in einer individuell eingerichteten AI-Cowork-Lösung verteilt sein:

Die Bezeichnungen beschreiben mögliche Rollen für dieses Beispiel. Welche davon du benötigst, legen wir im Projekt fest. Für den ersten Schritt kann ein einzelner virtueller Mitarbeiter genügen.

Das ist ein konzeptionelles Beispiel. Ob es für dein Unternehmen wirtschaftlich ist, hängt vor allem vom heutigen Aufwand, vom Aufgabenvolumen und von der Integrationsqualität ab. Auf der AI-Cowork-Seite findest du die Grundlage dafür: ein individuell aufgebautes System mit Unternehmensgedächtnis, Rollen, Freigaben und modularen Erweiterungen. Die beschriebenen Marketingabläufe werden entsprechend deinem Projektumfang eingerichtet.

So führst du Agentic Marketing in deinem Unternehmen ein

Schritt 1: Einen konkreten Engpass auswählen

Beschreibe, was heute Zeit kostet oder Ergebnisse verschlechtert. Ein präziser Ausgangspunkt wäre: „Die monatliche Kampagnenauswertung benötigt zwei Arbeitstage, und die Leadqualität wird bisher separat geprüft.“

Dokumentiere den aktuellen Aufwand und die Ergebnisqualität. Diese Ausgangswerte brauchst du für einen fairen Vergleich.

Schritt 2: Daten und Zuständigkeiten klären

Lege fest, welche Quellen benötigt werden, wer sie pflegt und welche Zugriffe erlaubt sind. Bestimme Zusätzlich, wer das Ergebnis fachlich prüft und den Prozess verantwortet.

Bei personenbezogenen Daten gehören insbesondere Zweck, Rechtsgrundlage, Datenminimierung, Speicherdauer und Schutzmaßnahmen in die Planung. Die EU-Kommission erläutert diese Grundprinzipien der DSGVO. EU-Hosting allein deckt diese Anforderungen nicht vollständig ab. Quelle: Europäische Kommission

Schritt 3: Mit begrenzten Rechten testen

Lass den Agenten zunächst Entwürfe und Empfehlungen erstellen. Vergleiche seine Arbeit mit dem bisherigen Vorgehen und prüfe auch unvollständige, widersprüchliche oder fehlerhafte Eingaben.

Ein gutes Ergebnis umfasst die richtigen Inhalte und einen angemessenen Umgang mit Unsicherheit. Wenn eine Quelle fehlt, soll der Agent das sichtbar machen.

Schritt 4: Den gesamten Aufwand messen

Erfasse Vorbereitung, Prüfung, Korrektur und Betrieb. Eine schnell erzeugte Auswertung bringt wenig Entlastung, wenn ihre Kontrolle anschließend genauso lange dauert wie die bisherige Erstellung.

Für die wirtschaftliche Bewertung kannst du mit einer einfachen Rechnung arbeiten:

Monatlicher Kapazitätswert = eingesparte Arbeitsstunden × interner Vollkostensatz.

Davon ziehst du laufende Kosten für Modelle, Infrastruktur und Betreuung ab. Die Einführungskosten betrachtest du separat. Freie Arbeitszeit wird erst dann zu einer realisierten Kostenersparnis, wenn Ausgaben tatsächlich entfallen; ansonsten entsteht zusätzliche Kapazität.

Schritt 5: Bewährte Abläufe erweitern

Wenn die Ergebnisse zuverlässig sind und der Aufwand sinkt, kannst du weitere Datenquellen, Aufgaben oder Handlungsspielräume ergänzen. Behalte dabei eine verantwortliche Person pro Prozess und überprüfbare Qualitätskriterien bei.

Bei AI Cowork ist dieser schrittweise Ausbau Teil des Ansatzes: Du kannst mit einer definierten Aufgabe beginnen und später weitere virtuelle Mitarbeiter und Schnittstellen ergänzen. So lässt sich die Investition an den Prioritäten deines Unternehmens ausrichten.

Häufige Fragen zu Agentic Marketing

Mit AI Cowork dein Agentic Marketing aufbauen

Für die Umsetzung verbinde ich Marketingstrategie mit der Entwicklung und Integration von KI-Agenten. Wir prüfen gemeinsam, welche Aufgaben sich eignen, welche Informationen benötigt werden und wo Menschen entscheiden sollen.

Unsere KI-gestützte Marketing & Content Automation umfasst unter anderem Themenrecherche, Content-Erstellung und Kampagnenoptimierung. Über maßgeschneiderte AI Agents für Unternehmen lassen sich passende Abläufe mit bestehenden Systemen verbinden.

AI Cowork ist unsere Lösung, um diese Aufgaben in einem unternehmenseigenen KI-System zusammenzuführen. Virtuelle Mitarbeiter greifen auf freigegebenes Wissen zu, bearbeiten definierte Aufgaben und legen Ergebnisse zur Prüfung vor. Welche Marketingfunktionen umgesetzt werden, legen wir anhand deiner Anforderungen und Schnittstellen fest.

Für dein Marketing sind dabei vor allem vier Eigenschaften relevant:

• Gemeinsames Unternehmenswissen: Positionierung, Leistungen und freigegebene Informationen bilden den Arbeitskontext.
• Definierte Rollen und Freigaben: Du legst fest, wer welche Aufgaben bearbeitet und wer Ergebnisse bestätigt.
• Anbindung an bestehende Systeme: Benötigte Verbindungen zu CRM und weiterer Software werden im Projekt abgestimmt.
• Modularer Ausbau: Weitere Aufgaben und virtuelle Mitarbeiter können schrittweise ergänzt werden.

AI Cowork wird individuell aufgebaut. Es fallen keine laufenden AI-Cowork-Lizenzgebühren an; abhängig von der gewählten Umsetzung entstehen Kosten für Infrastruktur, Modellnutzung und gegebenenfalls Wartung. Den Umfang eines Marketingprojekts und die laufenden Kosten klären wir vorab.

Du möchtest wissen, welche Marketingaufgaben AI Cowork in deinem Unternehmen übernehmen kann? Im Erstgespräch betrachten wir deinen bisherigen Ablauf und prüfen, wo Recherche, Content, Koordination oder Auswertung sinnvoll unterstützt werden können. Daraus lässt sich ein konkreter erster Anwendungsfall ableiten.

Buche eine kostenlose Erstberatung auf unserer Webseite unter www.peter-krause.net/kontakt.

Über den Autor

Peter Krause

KI-Berater, Buchautor & Gründer

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