„Sind wir in KI-Antworten überhaupt sichtbar?“ – diese Frage treibt Marketing Teams, Creator und Publisher aktuell weltweit um. Denn immer häufiger entdecken Menschen Produkte nicht mehr über klassische Suchkontexte, sondern über Chatbots, generative Suchfunktionen oder Empfehlungen in KI-Oberflächen. Adobe setzt genau hier an und bringt gleich mehrere große Neuerungen: ein Tool, das Marken für KI sichtbarer macht, eine praktische Chrome-Erweiterung und spezialisierte Agents, die komplexe B2B-Prozesse vereinfachen.

Mehr Zeit fürs Kreative:
Adobes Nadine Wolanke über Marketing mit Agent Power

Von SEO zu GEO: Adobes neuer LLM Optimizer stärkt Marken im KI-Zeitalter

Mit dem jetzt verfügbaren LLM Optimizer können Unternehmen erstmals gezielt analysieren, wie ihre Marke in generativen Suchergebnissen vertreten ist und diese Präsenz aktiv verbessern. Das Tool zeigt nicht nur, welche Inhalte von Large Language Models (LLMs) genutzt und welche Seiten priorisiert werden, sondern visualisiert diese Daten auch übersichtlich in einem Dashboard (siehe Bild unten). So können Marketing Teams beispielsweise erkennen, wie oft ihre Marke in KI-Antworten erwähnt oder zitiert wird und wie sich diese Werte im Vergleich zur Konkurrenz entwickeln.

Loni Stark, Vice President Strategy and Product bei Adobe Experience Cloud, ordnet die Entwicklung so ein:

Generative Engine Optimization ist in kürzester Zeit zu einem C-Level-Thema geworden. Unternehmen, die frühzeitig Autorität über KI-Oberflächen aufbauen, sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Besonders hilfreich ist auch die kostenlose Chrome-Erweiterung „Is Your Webpage Citable?“, die sofort zeigt, welche Inhalte einer Website für LLMs sichtbar sind und welche nicht. Wer darauf aufbauen will, kann direkt in die Enterprise-Lösung einsteigen und Optimierungen aus einer Hand umsetzen.

KI verändert Nutzer:innenverhalten und die Spielregeln

Wie groß der Handlungsdruck ist, zeigen aktuelle Daten aus dem Adobe Newsroom: Der KI-Traffic, also der Besucher:innenstrom, der über KI-Anwendungen und Chatbots auf Websites gelangt, ist im September 2025 im Vergleich zum Vorjahr um etwa 1.100 Prozent gestiegen. Bei dieser Analyse lag die Verweildauer von Nutzer:innen, die über generative Tools auf eine Website gelangten, im Schnitt zwölf Prozent über der von Besucher:innen aus klassischen Quellen. Genau das meint auch Google, wenn von qualitativ hochwertigeren Klicks aus den AI Overviews die Rede ist. Außerdem kaufen diese Nutzer:innen rund fünf Prozent häufiger als Besucher:innen aus klassischen Quellen wie Suchmaschinen oder Social Media.

Diese Zahlen zeigen klar: KI-Plattformen sind für viele der zentrale Startpunkt für Recherche und Kaufentscheidungen. Und wer die Suche nach wie vor auf Google beginnt, wird zusehends mit KI-Zusammenfassungen konfrontiert. Mit dem neuen Google AI Mode, der jetzt auch in Deutschland verfügbar ist, wird die Zitierfähigkeit von Websites noch entscheidender. Marken, die weder in ChatGPT-Antworten noch in Googles Ki-Ergebnissen erscheinen, verlieren Sichtbarkeit und damit Reichweite, Zielgruppen und Umsatzpotenzial.

OnlineMarketing.de hat den LLM Optimizer von Adobe im Praxistest ausprobiert

Wie wirkungsvoll eine gezielte Optimierung sein kann, zeigt ein internes Beispiel. Adobes eigenes Marketing Team nutzte den LLM Optimizer, um die Sichtbarkeit von Acrobat zu erhöhen. Die Zitationen für Firefly verfünffachten sich innerhalb einer Woche. Bei Acrobat stieg die Sichtbarkeit im Vergleich zu Wettbewerber:innen um 200 Prozent, während der KI-vermittelte Traffic auf Adobe.com um 41 Prozent zunahm.

Wie einfach sich die Sichtbarkeit einer Seite überprüfen lässt, zeigt ein Test mit Adobes LLM Optimizer. Mithilfe der kostenlosen Chrome-Erweiterung „Is Your Webpage Citable?“ haben wir analysiert, wie gut Inhalte von OnlineMarketing.de für KI-Modelle wie ChatGPT oder Perplexity zugänglich und zitierbar sind. Das Ergebnis: Eine Citation Readability von 98 Prozent: Ein Wert, der zeigt, dass nahezu alle Inhalte korrekt ausgelesen und in KI-Antworten eingebunden werden können. Nur 21 Wörter fehlen aktuell, weil sie beispielsweise in Navigation oder Footer versteckt sind. Dieses Beispiel verdeutlicht, wie gezielte Optimierungen Marken helfen können, ihre Inhalte für generative KI besser auffindbar zu machen.

Parallel erweitert Adobe das eigene Portfolio und bietet ab sofort spezialisierte B2B-KI-Agents an. Sie unterstützen Marketing und Vertriebs-Teams bei zentralen Aufgaben: von der Zielgruppenanalyse über die Orchestrierung komplexer Customer Journeys bis hin zur Datenanalyse und Lead-Qualifizierung.

Diese neuen Adobe Agents und Neuerungen sollten Marketer jetzt kennen

Adobes KI-Agenten verkürzen die Zeit, die nötig ist, um zentrale Entscheidungsträger zu identifizieren und Journeys zu orchestrieren. So können wir Engagement steigern und Abschlüsse beschleunigen.

Mit diesen Worten beschreibt Brett Rafuse, Vice President of Demand Marketing bei Cisco, den Effekt der neuen KI-Agents von Adobe. Und tatsächlich: Was Adobe jetzt launcht, könnte Marketing-Prozesse grundlegend verändern – von der Sichtbarkeit in KI-Antworten bis zur Automatisierung ganzer B2B Workflows.

Brian Glover, Senior Director Product Marketing bei Adobe, sieht darin den Beginn einer neuen „agentischen KI-Ära“. Die neuen Tools zielen darauf ab, Marketing Teams in einer Zeit zu stärken, in der generative KI nicht nur Inhalte erstellt, sondern auch entscheidet, welche Marken sichtbar sind.

Hier ein Überblick über alle neuen Tools und Agents, die Marketer kennen sollten:

• LLM Optimizer: Das neue Enterprise Tool zeigt, wie sichtbar eine Marke in generativen KI-Interfaces ist, wo Inhalte von LLMs zitiert werden und wie sich diese Präsenz mit Wettbewerber:innen vergleichen lässt. Außerdem liefert es konkrete Empfehlungen zur Optimierung von Content, Code und Metadaten.
• Is Your Webpage Citable?: Die bereits kurz vorgstellte kostenlose Chrome-Erweiterung zeigt sofort, welche Teile einer Website für KI sichtbar sind und wo noch Potenzial liegt.
• Attribution-Funktion: Sie verknüpft KI-Sichtbarkeit direkt mit Nutzer:innenverhalten und Conversions. So lässt sich der konkrete Einfluss von GEO-Maßnahmen belegen und intern weitergeben.
• Audience Agent: Analysiert Datenquellen, identifiziert relevante Personas und schlägt Mitglieder für Buying Groups vor. Spart Zeit bei der Zielgruppenbildung und macht Kampagnenplanung präziser.
• Journey Agent: Unterstützt beim Aufbau und bei der Optimierung von Customer Journeys über verschiedene Kanäle und erkennt Schwachstellen entlang der Touchpoints.
• Data Insights Agent: Macht Datenanalysen einfacher: Der Agent beantwortet Fragen in natürlicher Sprache, zeigt Trends auf und erstellt Prognosen, ohne dass Teams tief in Analyse-Tools einsteigen müssen.
• Account Qualification Agent (bald verfügbar): Bewertet potenzielle Kund:innen automatisch und hilft Vertriebsteams, Leads schneller zu qualifizieren.
• Brand Concierge (bald verfügbar): Schafft dialogorientierte, personalisierte Kund:innenerlebnisse direkt aus der Interaktion heraus und unterstützt Text-, Sprach- und Bildanfragen.

KI verändert das Machtgefüge im Netz

Den Handlungsdruck, auf den Adobes Lösung reagiert, verdeutlichen auch aktuelle Debatten in der Branche. Denn die wachsende Bedeutung von KI-Surfaces stellt zentrale Fragen nach Urheber:innenschutz, Vergütung und Marktmacht neu. KI-Modellumgebungen wie ChatGPT greifen weiterhin auf Inhalte aus dem Netz zu, häufig ohne Zustimmung oder Bezahlung der ursprünglichen Publisher. Das führt zunehmend zu juristischen Auseinandersetzungen. So haben die Encyclopaedia Britannica Group und Merriam-Webster laut Reuters gemeinsam Klage gegen Perplexity AI eingereicht, weil das Unternehmen Inhalte systematisch kopieren, Traffic abziehen und Urheber:innenrechte verletzen soll. Auch zwei große japanische Medienhäuser, Nikkei und Asahi Shimbun, sind mit ähnlichen Vorwürfen vor Gericht gezogen.

Auch gegen Google wächst der Druck. In Italien hat der Verleger:innenverband FIEG eine Beschwerde gegen das neue Feature AI Overviews eingereicht. Wie The Guardia berichtet berichtet, kritisieren die Publisher, dass generative Antworten direkt in den Suchergebnissen Nutzer:innen davon abhalten, auf Originalseiten zu klicken – mit deutlichen Folgen für Reichweite und Werbeeinnahmen.

Parallel versuchen einige Anbieter:innen gegenzusteuern. Cloudflare hat mit der neuen Content Signals Policy eine Möglichkeit vorgestellt, mit der Websites über spezielle Direktiven wie in der robots.txt verhindern können, dass ihre Inhalte für AI Overviews verwendet werden. Voraussetzung ist allerdings, dass Plattformen diese Vorgaben auch respektieren. Perplexity wiederum testet neue Modelle zur Umsatzbeteiligung mit Publishern, um Vertrauen aufzubauen und neue Kooperationsformen zu etablieren.

Wie weitreichend dieser Wandel bereits ist, zeigt auch die aktuelle Folge „Warum stirbt das Internet?“ des ARD-Podcasts Der KI-Podcast. Darin diskutieren Marie Kilka und Gregor Schmalzried, dass inzwischen rund die Hälfte aller Inhalte im Netz von KI generiert wird, viele davon qualitativ minderwertig oder fehlerhaft.

Warum sollte ich mich noch durch Seiten voller schlechter KI-Texte klicken, wenn ich direkt beim Chatbot eine wahrscheinlich richtige Antwort bekomme?,

fragt Schmalzried. Besonders Funktionen wie Googles AI Mode verändern laut Kilka die Struktur des Netzes grundlegend.

Das Netz als etwas, was verschiedene Seiten miteinander vernetzt, wird gar nicht mehr richtig repräsentiert,

erklärt sie. Sie selbst habe zunehmend den Eindruck, Google würde stellvertretend für sie ins Internet gehen, Informationen zusammentragen und diese so aufbereiten, dass ein eigener Klick auf die Originalseiten gar nicht mehr nötig sei.

SERP Scraping und Publisher-Unmut:
Das Geschäft mit der KI-Suche von OpenAI und Perplexity

Wer im KI-Zeitalter nicht sichtbar wird, wird womöglich unsichtbar

Mit dem LLM Optimizer und der neuen Agent Suite liefert Adobe nicht nur Werkzeuge für mehr Sichtbarkeit, sondern auch eine Antwort auf eine der zentralen Herausforderungen des KI-Zeitalters: Inhalte müssen künftig so gestaltet sein, dass sie von KI-Systemen erkannt, genutzt und korrekt zitiert werden. Denn generative KI verändert die Spielregeln digitaler Sichtbarkeit grundlegend.

Sichtbar sind zunehmend die Antworten, nicht unbedingt die Akteur:innen dahinter. Für Publisher, Marken und Creator bedeutet das sinkende Reichweiten, weniger Einfluss und eine Verschiebung der wirtschaftlichen Basis des offenen Internets. Wer in dieser neuen Ordnung bestehen will, muss seine Inhalte rechtzeitig für KI optimieren, sonst droht Unsichtbarkeit.

Die Google-Suche ist einem steten Wandel unterworfen. Aktuell verändert sich enorm viel, vor allem die AI Overviews und der AI Mode prägen das Bild der weltgrößten Suchmaschine jetzt auch in Deutschland völlig neu. Doch neben den größten Umwälzungen werden ebenso die klassischen organischen Suchergebnisse sowie diverse Snippets immer wieder mit aufsehenerregenden Tests gespickt. So hat Googles Suche für viele User sogar unabhängig von den teils schon personalisierten Ergebnisseiten eine differente Darstellung zu bieten. Derzeit testet das Unternehmen die Integration einer weiteren Verlinkung in den Ergebnis-Snippets sowie dynamische Preisanzeigen für Retailer und einen bestimmten Zeitraum.

Google AI Mode jetzt in Deutschland

– Nano Banana kommt dazu

Zwei Google-Tests: Vorteile für Shopper und Retailer, vage Link-Hoffnung für Seitenbetreiber:innen

Die neuen Preis-Tracking-Charts hat der Account SERP Alert mit dem SEO-Experten Brodie Clark dahinter entdeckt. Dabei zeigt Google in einem Zusatzbereich neben den gesponserten Ergebnissen für eine Produktsuchanfrage ein Diagramm an, das dynamische Preisanzeigen für unterschiedliche Retailer darstellt. Diese Anzeigen sind farblich markiert, die User können die einzelnen Retailer-Preise anklicken, vergleichen, und über einen längeren Zeitraum analysieren.

Can see this competitor price history drop-down within free listings being especially useful to customers.

You’re able to select specific retailers to see how their pricing is trending for at least a couple of months.

In this example, you would likely hold off on purchasing… pic.twitter.com/zSpCCr6XGA

— SERP Alert ⚡️ (@SERPalerts) October 15, 2025

Auch der SEO-Experte Barry Schwartz berichtet darüber und kann in manchen Browsern ebenfalls die Charts sehen. Wir selbst haben die Ansicht aus dem Test bisher nicht reproduzieren können. Für User mit einem etwaigen Kaufinteresse bieten sich solche Übersichten als Analyseansatz an. Für die Retailer wiederum könnte diese Ansicht ebenso zur Konkurrenzanalyse dienen wie zur Einordnung der eigenen Preisstruktur im Wettbewerb. Womöglich könnten sie mit solchen Tools schnell auf Preisreduzierungen Dritter reagieren, um nicht potentiell Käufer:innen an andere Unternehmen zu verlieren.

Barry Schwartz berichtet dieser Tage ebenfalls über eine neue Link-Option direkt in den SERPs. Dabei zeigt Google am Ende des Snippet-Textes ein Büroklammer-Symbol an. Dieses ist für viele als Icon für einen Link bekannt, es ähnelt den Link-Kettensymbolen – und genau das soll es sein. Denn der Klick darauf führt Suchende direkt auf die Quell-Website des Suchergebnisses. Das zeigen Sachin Patel und Gagan Ghotra in ihren Beispiel-Posts auf X.

Now showing up for me too! pic.twitter.com/9tREGFNYqk

— Gagan Ghotra (@gaganghotra_) October 16, 2025

Damit kommt für Suchende eine dritte Weiterleitung im Snippet hinzu. Neben dem clickable Snippet-Titel und der Domain- sowie URL-Anzeige darüber können die User über die Büroklammer zur Ergebnisseite gehen. Beim Klick in den Snippet-Text gelangt man ohne dieses Icon eigentlich nicht dorthin.

Und so könnte dieses bekannte Symbol als Link Touchpoint Publishern ein klein wenig Hoffnung auf mehr Traffic machen. Allerdings ist ein Link-Klick auch ohne diesen Zusatz im Snippet gut möglich. Die geringere Traffic-Generierung via Google aufgrund von umfassenden Zusammenfassungen in AI Overviews und im konversationellen AI Mode wird indes so oder so zu einem Problem werden, dem sich die gesamte Branche stellen muss.

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Google:

So kannst du jetzt Ads in der Suche verstecken

Für Entwickler:innen und solche, die es ohne allzu großes Vorwissen werden möchten, wird Anthropics Claude zu einer immer reizvolleren Option. Zuletzt wurde mit Claude Sonnet 4.5 das nach Angaben des Unternehmens „beste Coding-Modell der Welt“ umfassend bereitgestellt. Kurz darauf folgte der Launch von Claude Haiku 4.5. Dieses Modell übertrifft das leistungsfähige Modell Sonnet 4 bereits in der Software Engineering Benchmark und kann sogar mit GPT-5 und GPT-5-Codex von OpenAI mithalten. Der große Vorteil liegt für User laut Anthropic aber in der Beschaffenheit dieses Modells. Als kleinere Option etwa im Vergleich zu Sonnet 4.5, das bei der Leistung im Coding-Bereich noch über den genannten steht, läuft Haiku 4.5 besonders schnell. Es soll doppelt so schnell agieren wie Sonnet 4 und dabei ist es für ein Drittel des Preises verfügbar. Damit stellt es eine kosteneffiziente Alternative zu anderen aktuellen Modellen dar.

Und jetzt liefert das KI-Unternehmen noch mehr Coding Support, mit Claude Code direkt im Web.

Günstiger und schneller:
Claude Haiku 4.5 ist da

So einfach funktioniert Claude Code jetzt im Web: Betaversion und Preview für erste User verfügbar

Das Coding, oder besser: die Auslagerung des Coding an die KI wird einfacher denn je. Während hochleistungsfähige KI-Modelle wie Claude Sonnet 4.5 und Claude Haiku 4.5 Developer und Co. bereits facettenreich bei der Entwicklungsarbeit unterstützen können, hilft Claude Code als Tool im Hintergrund bei diversen Aufgaben. Es kann beim Debugging von Code helfen, das Refacturing begleiten oder schlichtweg Dokumentationsaufgaben übernehmen. Und das funktioniert neuerdings direkt im Web, im Browser und auch via iOS. So erklärt Anthropic auf der eigenen Website:

Today, we’re introducing Claude Code on the web, a new way to delegate coding tasks directly from your browser. Now in beta as a research preview, you can assign multiple coding tasks to Claude that run on Anthropic-managed cloud infrastructure, perfect for tackling bug backlogs, routine fixes, or parallel development work.

Die neue Option liegt vorerst als Betaversion in der Research Preview für Pro und Max User vor. Der große Vorteil liegt für diese User darin, dass sie nicht eigens ihr Terminal zum Einsatz von Claude Code öffnen müssen. Durch einfache Verbindung von Github Repositories kann Claude im Web direkt die zugewiesenen Aufgaben übernehmen.

Jede Session läuft in einer isolierten Umgebung ab und wird in Echtzeit getrackt. Wenn es notwendig ist, können die User dann – zum Beispiel von unterwegs aus – unmittelbar Anpassungen vornehmen. Da Claude Code über die Cloud läuft, können mehrere solcher Aufgaben parallel bewältigt werden, auch aus unterschiedlichen Repositories. Gerade für Routineaufgaben, Backend-Anpassungen, Tests und Repository Mapping ist der Einsatz hilfreich, so Anthropic.

Der gesamte Code ist durch Claudes sicheren Proxy Service geschützt, Claude kann nur auf Repositiries mit Autorisieung zugreifen. Über personalisierte Netzwerkeinstellungen können User zudem verwalten, auf welche Domains Claude Code aus der Sandbox als Umgebung zugreifen darf.

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Effizient und personalisiert:

Claude kümmert sich um deine Aufgaben

– mit Skills