Was erzählt ChatGPT über Ihr Unternehmen? Demandbase stellt einen Agenten für KI-Sichtbarkeit vor

Wenn ein Einkäufer heute wissen will, welcher Dienstleister zu seinem Problem passt, öffnet er immer öfter nicht mehr die Suchmaschine, sondern fragt einen KI-Assistenten. Die Antwort enthält dann zwei, drei Namen. Ob Ihr Unternehmen dabei ist, und was über Sie gesagt wird, sehen Sie nicht, solange Sie nicht gezielt nachschauen. Dieses Problem hat einen Namen bekommen: AEO, kurz für „Answer Engine Optimization“. Am 20. Oktober 2026 hat der US-Anbieter Demandbase dazu einen Agenten vorgestellt, der beobachten soll, wie KI-Assistenten ein Unternehmen darstellen.

Für den Mittelstand in Deutschland, Österreich und der Schweiz ist nicht das Produkt selbst die Nachricht. Es ist ein US-Angebot, dessen Status und Verfügbarkeit in DACH die Pressemitteilung nicht nennt. Die Nachricht ist die Frage dahinter: Weiß Ihr Betrieb, was ChatGPT, Gemini und andere Assistenten über Sie erzählen? In diesem Artikel ordnen wir ein, was Demandbase laut eigener Mitteilung vorgestellt hat, was daran belegt ist und was nicht, was Sie unabhängig vom Anbieter prüfen können und wo der Mensch bei einem solchen Agenten das letzte Wort behalten sollte.

Was Demandbase am 20. Oktober 2026 vorgestellt hat

Die Quelle ist eine Pressemitteilung, verbreitet über Business Wire und lesbar bei Yahoo Finance („Demandbase Launches New AI Agents to Lead the B2A Marketing Era“, 20. Oktober 2026, abgerufen am 22. Oktober 2026). Die Seite kennzeichnet sie selbst als bezahlte Pressemitteilung. Es handelt sich also um eine Aussage des Unternehmens über sich selbst, nicht um unabhängige Berichterstattung. Vorgestellt wurden die Agenten auf der hauseigenen Konferenz GO in New York.

Genannt werden drei vernetzte Agenten für B2B-Marketing:

• AEO Agent: Er soll verfolgen und beeinflussen, wie KI-Assistenten eine Marke darstellen, bis auf die Ebene einzelner Mitglieder einer Einkaufsgruppe. Laut Mitteilung können Marketer vergleichen, wie große KI-Assistenten ihr Unternehmen beschreiben und empfehlen, veraltete Informationen und inhaltliche Lücken erkennen und daraufhin Kampagnen starten, um die Positionierung zu verbessern. Außerdem soll er anonymen, durch KI ausgelösten Website-Verkehr auf Konto- und Kontaktebene erkennen, damit der Vertrieb gezielter ansprechen kann.
• Campaign Agent: Er verknüpft Kampagnen mit Umsatzzielen, erkennt Lücken in der Leistung, empfiehlt Anpassungen und kann sich mit spezialisierten Agenten abstimmen.
• Audience Agent: Er baut und pflegt Zielgruppen auf Basis idealer Kundenprofile, Einkaufsgruppen und Kontoaktivität, erkennt fehlende Mitglieder in einer Einkaufsgruppe und hält Zielgruppen einsatzbereit.

Als Zahlen nennt die Mitteilung „342 Millionen Kontakte in 13 Millionen Unternehmen“. Das sind Angaben von Demandbase zur eigenen Datenbasis, ohne Datum und ohne Angabe, wie sie erhoben wurden. Weiter steht dort, die Agenten sollten die manuelle Arbeit verringern, „während Marketer die Kontrolle behalten“, und Teams für strategische und kreative Entscheidungen freimachen. Der Chef von Demandbase, Gabe Rogol, wird mit dem Satz zitiert: „Marketing to people isn't enough anymore because buyers no longer start with a search.“ Frei übersetzt: Nur Menschen anzusprechen reicht nicht mehr, weil Käufer nicht mehr mit einer Suche beginnen.

Die Gartner-Zahl: Was dort steht und was wir nicht prüfen konnten

Die Mitteilung verweist auf eine Prognose von Gartner, wonach bis 2028 rund 90 Prozent der B2B-Einkäufe von KI-Agenten vermittelt werden, mit einem Ausgabenvolumen von mehr als 15 Billionen US-Dollar. Wichtig ist die Reihenfolge der Quellen: Die Zahl stammt nicht von Demandbase, sondern wird dort nur verlinkt. Die verlinkte Gartner-Mitteilung haben wir nicht selbst gelesen. Eine ergänzende Suche zeigte nur Berichte von Dritten, die die Zahl Gartner zuschreiben und sie einer Veranstaltung im Oktober 2025 zuordnen. Die Gartner-eigene Fassung haben wir dabei nicht gefunden.

Eine Prognose ist keine Messung. Wer „90 Prozent“ liest, sollte sich merken: Sie beschreibt, was ein Analyseunternehmen erwartet, und nicht, was heute passiert.

Wir übernehmen die Zahl deshalb nur mit diesem Vorbehalt: Demandbase verweist auf eine Gartner-Prognose, die wir nicht im Original geprüft haben. Als Begründung für eine Investition würden wir sie nicht heranziehen. Als Hinweis darauf, dass sich das Einkaufsverhalten verschiebt, ist sie brauchbar, solange man sie als Erwartung liest.

Verfügbarkeit: angekündigt, für Sie noch offen

Das ist der Punkt, den Verkaufsseiten gern auslassen. Die Pressemitteilung nennt die Agenten „gestartet“ („launched“) und „vorgestellt“ („introduced“). Ob sie sich in einer Testphase befinden, allgemein verfügbar sind oder auf bestimmte Regionen beschränkt, steht dort nicht. Die Mitteilung erwähnt außerdem eine Architektur ohne eigene Oberfläche („headless“) mit Zugang über Programmierschnittstellen und das Model Context Protocol (MCP), macht dazu aber keine Angaben zur Verfügbarkeit.

• Status: „Launch“ laut Mitteilung, ein Status wie „allgemein verfügbar“ oder „Beta“ wird nicht genannt.
• Region: US-Unternehmen, vorgestellt in New York; Regionen für den Einsatz werden nicht genannt.
• DACH: unbekannt.

Entsprechend behandeln wir den AEO Agent als Angebot, das auf Unternehmen zukommt, nicht als etwas, das Sie heute buchen und einsetzen. Das Problem, das er beschreibt, existiert dagegen unabhängig davon, ob Sie dieses oder ein anderes Werkzeug nutzen.

Das Problem hinter dem Produkt: Wie werden Sie in KI-Antworten dargestellt?

KI-Assistenten antworten aus dem, was sie über Ihr Unternehmen finden: Ihre Webseite, Verzeichnisse, Pressemeldungen, Bewertungen, Fachbeiträge, alte Ankündigungen. Daraus entstehen Antworten, die nicht immer stimmen. Ein veralteter Preis, ein eingestelltes Produkt, ein falscher Standort oder eine Beschreibung, die einen Wettbewerber besser aussehen lässt: Solche Fehler fallen nicht auf, weil kein Mensch sie in einem Bericht sieht. Der Interessent erhält die Antwort, entscheidet sich und meldet sich bei Ihnen nie.

Deshalb ist die Frage nach der Darstellung in KI-Antworten für den Mittelstand real, auch wenn Sie nie ein US-Werkzeug einsetzen werden. Wir haben im Blog schon über verwandte Zahlen berichtet, etwa zur Nutzung von KI für die lokale Suche. Das Prinzip bleibt gleich: Wer von Kunden gefunden werden will, muss prüfen, wie die Assistenten ihn darstellen.

Eine Begriffsklärung hilft. „GEO“ (Generative Engine Optimization) und „AEO“ (Answer Engine Optimization) werden in der Praxis uneinheitlich verwendet. Oft bezeichnet GEO die Optimierung von Inhalten, damit generative Suchsysteme sie zitieren, während AEO stärker betont, wie Assistenten ein Unternehmen gegenüber einzelnen Nutzern darstellen und empfehlen. Beide beschreiben dasselbe Grundproblem: Sichtbarkeit in KI-Antworten statt in einer Liste von Suchergebnissen. Demandbase nennt sein Produkt „AEO Agent“, wir halten beide Begriffe für austauschbar genug, dass Sie sich nicht an der Bezeichnung aufhalten sollten.

Was Sie selbst prüfen können, ohne ein Produkt zu kaufen

Ein Agent kann Ihnen die Arbeit abnehmen, aber nicht das Verständnis. Beginnen Sie deshalb mit einer einfachen Stichprobe, die ein Mitarbeiter in einer Stunde schafft:

1. Fragen sammeln. Schreiben Sie zehn Fragen auf, die ein Interessent stellen würde: „Welche Anbieter für [Ihre Leistung] gibt es in [Ihrer Region]?“, „Was kostet [Ihr Produkt] ungefähr?“, „Wer ist besser, [Sie] oder [Wettbewerber]?“
2. Assistenten befragen. Stellen Sie jede Frage den gängigen Assistenten und halten Sie die Antworten schriftlich fest, mit Datum und Assistent.
3. Abweichungen markieren. Wo wird Ihr Unternehmen nicht genannt? Wo stehen veraltete oder falsche Angaben? Welche Quellen werden als Beleg angeführt?
4. Ursachen suchen. Meist liegt die Quelle des Fehlers auf einer Seite, die Sie ändern können: Ihre eigene Webseite, ein Branchenverzeichnis, ein alter Presseartikel.

Diese Stichprobe ist kein Ersatz für laufendes Beobachten, denn Antworten ändern sich. Sie zeigt aber, ob das Thema für Sie dringend ist. Wenn schon die zehn Fragen Lücken aufdecken, lohnt sich ein regelmäßiger Ablauf.

Vier Fragen an jeden Anbieter eines Sichtbarkeits-Agenten

Falls Sie in den nächsten Monaten Angebote dieser Art erhalten, helfen vier Fragen bei der Einordnung, unabhängig vom Anbieter:

1. Welche Assistenten werden geprüft, und wie oft? Antworten ändern sich. Eine einmalige Momentaufnahme sagt wenig.
2. Woher stammen die Daten, und wo werden sie verarbeitet? Gerade bei Besucher- und Kontaktdaten ist der Standort der Verarbeitung für Sie als Verantwortlichen wichtig.
3. Was darf der Agent ohne Ihre Zustimmung tun? Nur beobachten und vorschlagen, oder auch veröffentlichen und ansprechen?
4. Wie weist der Anbieter Wirkung nach? Eigenangaben zur Datenbasis sind keine Wirkung. Fragen Sie nach Referenzen, die Sie selbst prüfen können.

Welches Team bei Amazing Agents dafür zuständig ist: Nadja und Lotte

Auf amazing-agents.com gehört das Thema in das Research-Team. Nadja ist dort als Research-Lead beschrieben. Zu ihren Aufgaben zählen laut Webseite Topic-Research, Competitor-Scans, GEO-Sichtbarkeitsanalysen und Research-Briefings; sie prüft, wie eine Marke in KI-generierten Suchergebnissen vorkommt, und identifiziert Lücken, die sich durch gezielten Content schließen lassen. Lotte ist die Trend-Scout im Team: Sie erkennt schwache Signale und liefert einen wöchentlichen Trend-Report an Nadja, mit Relevanzbewertung und einer empfohlenen Reaktion wie adaptieren, beobachten oder ignorieren.

Der Teil des Demandbase-Agenten, der anonymen Website-Verkehr für den Vertrieb erkennt, gehört auf unserer Webseite eher zum Outreach-Team mit Kai und Michael. Hier ist aber Vorsicht geboten: Wer anonyme Besucher bestimmten Konten oder Personen zuordnet, verarbeitet personenbezogene Daten. Ob und wie das in Deutschland zulässig ist, hängt vom konkreten Verfahren ab und gehört in die Prüfung durch Ihre Datenschutzberatung. Die Pressemitteilung sagt dazu nichts.

Wir behaupten nicht, dass Nadja und Lotte dasselbe tun wie der Agent von Demandbase. Das sind unterschiedliche Angebote mit unterschiedlichem Umfang. Die Gemeinsamkeit liegt in der Aufgabe: beobachten, einordnen, Lücken benennen. Über Veröffentlichungen entscheidet bei uns kein Research-Agent allein. Die Webseite beschreibt, dass in der Content-Pipeline Magdalena jeden Entwurf auf Brand-Fit, Tonalität und formale Korrektheit prüft, bevor er zur Freigabe geht, und dass Natascha die Inhalte freigibt.

Mit und ohne Freigabe-Schritt: der Unterschied bei einem Sichtbarkeits-Agenten

Ohne Freigabe-Schritt würde ein Agent, der erkennt, dass ein Assistent Ihr Unternehmen falsch darstellt, selbstständig Inhalte erzeugen, Kampagnen starten und Vertriebsmitarbeiter auf erkannte Besucher ansetzen. Fehler wären teuer und schwer einzufangen: ein Text mit einer falschen Behauptung über Ihr Angebot, eine Kampagne, die nicht zu Ihrer Marke passt, eine Ansprache, für die es keine Rechtsgrundlage gibt. Weil der Absender Ihr Unternehmen ist, fallen all diese Fehler auf Sie zurück.

Mit Freigabe-Schritt beobachtet der Agent und schlägt vor. Er zeigt, wo Lücken sind, und liefert Entwürfe für Korrekturen. Ein Mensch prüft, ob die Lücke echt ist, ob der Vorschlag zur Marke passt und ob eine Veröffentlichung oder Ansprache zulässig ist, und gibt dann frei. Bei Demandbase heißt es, die Marketer behielten die Kontrolle; wie genau dieser Schritt im Produkt aussieht, beschreibt die Mitteilung nicht. Für unseren Ansatz gilt als Grundregel: Der Agent bereitet vor, der Mensch entscheidet.

Das sollten Sie jetzt vorbereiten

Da das Angebot nur angekündigt und für DACH unklar ist, steht Vorbereitung vor Nutzung. Drei Schritte reichen für den Anfang:

1. Stichprobe durchführen. Lassen Sie die zehn Kundenfragen von oben beantworten und dokumentieren Sie die Ergebnisse. Das dauert etwa eine Stunde und zeigt, wie dringend das Thema ist.
2. Eigene Quellen aufräumen. Prüfen Sie Ihre Webseite, Ihre Verzeichniseinträge und Ihre Profile auf veraltete Angaben: Leistungen, Preise, Standorte, Ansprechpartner. Was dort falsch ist, wird von Assistenten häufig weitergegeben.
3. Zuständigkeit festlegen. Entscheiden Sie, wer künftig freigibt, wenn ein Agent Korrekturen oder Inhalte vorschlägt, und wer klärt, ob eine Ansprache aus Besucherdaten zulässig ist.

Wie wir geprüft haben, was in diesem Artikel steht

Die Angaben zu den drei Agenten, zur Datenbasis, zum Zitat und zum Verfügbarkeitsstatus stammen aus der Pressemitteilung von Demandbase vom 20. Oktober 2026, die wir am 22. Oktober 2026 direkt gelesen haben. Die Gartner-Prognose haben wir nicht im Original gelesen, sie steht hier nur als Verweis der Mitteilung. Die Angaben zu Nadja, Lotte und Magdalena stammen von amazing-agents.com. Was in der Mitteilung nicht steht, haben wir nicht aufgenommen: Ob der Agent als Beta oder allgemein verfügbar läuft, was er kostet und ob er in Europa angeboten wird, ist offen. Wir haben das Produkt nicht getestet.

Der Unterschied, auf den es ankommt

Ob Ihr Unternehmen in der Antwort eines KI-Assistenten vorkommt, ist keine Frage für die ferne Zukunft. Welches Werkzeug Sie dafür einsetzen, ist zweitrangig, wichtiger ist, wer prüft und wer entscheidet. Ein Agent ohne Grenzen veröffentlicht und spricht an, auch wenn er sich irrt. Ein Agent mit Grenzen und Freigabe-Schritt beobachtet, zeigt Ihnen die Lücken und die Entwürfe und wartet auf Ihr Okay, bevor etwas unter Ihrem Namen nach außen geht.