Die Maschine steuern: Unsere Sicht auf den „Agentic Shift“ auf der Google Marketing Live 2026

Zusammenfassung: DieGrenzen zwischen Textsuche, dialogorientierter KI und YouTube sind nun endgültig gefallen. Es handelt sich nun um ein einziges Ökosystem. Diese neuen Werbeerlebnisse kommen zu einem entscheidenden Zeitpunkt für das Answer Engine Marketing (AEM) und die Suche insgesamt. Google führt kontextbezogene und immersive Anzeigenformate ein, und dank der Leistungsfähigkeit agentischer Berater müssen Nutzer ihr Video- oder Sucherlebnis nie mehr verlassen, um einzukaufen. Letztendlich bleiben bei diesem Wandel hin zu agentischen Produkten Ihre Datenarchitektur und Ihre kreative Positionierung der entscheidende Schlüssel zur Performance – der notwendige „Treibstoff“ für einen Full-Funnel-Ansatz beim algorithmischen Einkauf.

Die Google Marketing Live 2026 hat eines ganz deutlich gemacht: Google setzt voll und ganz auf Automatisierung und stellt seine neuesten Updates unter das Motto: „Unser Gemini-Vorteil ist Ihr Geschäftsvorteil.“ In den Bereichen Suche, Shopping, Video und Messung wandelt sich die Plattform von einem System starrer Einstellmöglichkeiten zu einem agentischen Ökosystem, das von natürlichen Sprachwünschen und -anweisungen gesteuert wird.

Doch während diese Updates die Einstiegshürde für die Durchführung von Kampagnen drastisch senken, erhöhen sie gleichzeitig den Stellenwert der strategischen Aufsicht durch den Menschen. Die Marken, die erfolgreich sein werden, sind nicht einfach diejenigen, die auf die neuen Schaltflächen klicken – es werden diejenigen sein, die verstehen, wie man die zugrunde liegenden KI-Modelle steuert.

Google hat seine diesjährigen Ankündigungen auf mehrere große Strategien ausgerichtet:

• Die Transformation der Suche entlang des gesamten Kaufprozesses
• Förderung des agentischen Handels
• Einsetzen einer neuen Ära der Performance auf YouTube
• Echter ROI, verifiziert

Hier finden Sie die detaillierte Analyse unseres Teams zu den Ankündigungen, deren Auswirkungen auf Ihren Gewinn und den Bereichen, in denen wir zur Vorsicht raten.

Suchfunktionen und Kreativlösungen mit Agentic AI neu gestalten

1. Anzeigen im AI-Modus

Nachdem Google bekannt gegeben hatte, dass der AI-Modus kürzlich die Marke von 1 Milliarde monatlich aktiver Nutzer überschritten hat, kündigte das Unternehmen an, dass neue Anzeigenplatzierungen in die dialogorientierte Suchoberfläche eingeführt werden. Anstatt wie herkömmliche Suchanzeigen auszusehen, die einfach in die Antwort eingefügt werden, werden diese Anzeigen viel eher wie eine native dialogorientierte Antwort aussehen – lediglich mit dem Vermerk „Gesponsert“. Dazu nutzen sie Gemini, um dialogorientierte Textantworten auf Long-Tail-Anfragen der Nutzer zu generieren, wobei sie auf Asset-Bibliotheken und Markenrichtlinien zurückgreifen. Marken können diese Platzierungen über AI Max und Performance Max nutzen.

In Verbindung mit den Ankündigungen vom Vortag auf der Google I/O, bei denen es darum ging,Folgefragen direkt aus den KI-Übersichten zu stellen, sowie der erweiterten Suchfunktion „Ask YouTube“, macht Google deutlich, dass das Unternehmen den Nutzern bei allen Produkten dabei hilft, von Suchanfragen zu Gesprächen überzugehen.

2. AI Brief (Text Guidelines 2.0)
Google hat „AI Brief“ eingeführt, eine neue, auf Gemini basierende Schnittstelle für natürliche Sprache, die es Werbetreibenden ermöglicht, AI Max mit ihren eigenen Worten anzuleiten. Anstatt sich vollständig auf herkömmliche Einstellungen zu verlassen, können Werbetreibende ihren geschäftlichen Kontext beschreiben, festlegen, worauf sich ihre Botschaften konzentrieren sollen, angeben, was vermieden werden soll, und spezifische Suchanfragen definieren, auf die sie ihre Anzeigen ausrichten möchten. Die Funktion wird zunächst weltweit in englischer Sprache für Suchkampagnen eingeführt; die Integration in Performance Max folgt später.

„Die meisten Menschen nutzen LLMs heute, indem sie vage Eingabeaufforderungen geben und sich dann über durchschnittliche Ergebnisse ärgern“, bemerkt Manny Delamota, Director of SEM. „Wenn Ihr Markenbriefing zu allgemein gehalten ist, werden auch Ihr AI Max-Targeting und Ihre Anzeigeninhalte ebenso allgemein ausfallen. Mit AI Brief gibt uns Google einen Teil der ‚Kontrolle‘, die wir gefordert haben, aber nun müssen wir beweisen, dass wir unsere Kunden tatsächlich gut genug kennen, um die Maschine anzuleiten.“
 

3. Multimodale Verbesserungen bei Asset Studio
Asset Studio hat sich zu einem einheitlichen kreativen Arbeitsbereich weiterentwickelt, der Googles neueste GenAI-Tools zur Bild- und Videoerstellung vereint. Marketer können nun die Anforderungen an Assets in einfachem Englisch beschreiben, anhand von Textvorgaben schnell Videokonzepte generieren und während der Kampagnenerstellung einen neuen Ein-Klick-Testablauf nutzen, um neu generierte Marken-Assets mit den bisherigen Top-Performern eines Kontos zu vergleichen.

Auch wenn die automatisierten Funktionen auf dem Papier beeindruckend klingen, mahnt Ezra Sackett, Director of Paid Search, Marken dazu, zwischen kreativer Konzeption und kreativer Verwaltung zu unterscheiden. „Es wird entscheidend sein, wo man auf natürliche Sprache setzt und wo man davon Abstand nimmt“, merkt Sackett an. „Die Produktion eines komplett neuen Videoclips sollte wahrscheinlich besser von einem KI-gestützten Kreativteam übernommen werden. Aber Anpassungen an Assets wie das Nachsynchronisieren, die Größenanpassung und das Zusammenschneiden von Videos, um verschiedene Videolängen zu testen? Das ist eine großartige Anwendung von KI in Asset Studio, die Ihrem Kreativteam keine wertvolle Arbeitszeit raubt.“

Darüber hinaus birgt die zunehmende Verbreitung rein KI-generierter Inhalte ein Makrorisiko für die Kundenbeziehungen. Delamota warnt vor einer drohenden Vertrauenskrise: „Eine der größten Herausforderungen für das Vertrauen in Marken in diesem Umfeld ist der Umgang mit der Skepsis der Verbraucher gegenüber KI-Inhalten, die kein direktes Abbild des tatsächlichen Produkts darstellen. Die Art und Weise, wie sich diese GenAI-Fähigkeiten verbreiten, wird das langfristige Vertrauen der Verbraucher stark beeinflussen.“
 

4. Ask Advisor
Für Werbetreibende, die alles selbst in die Hand nehmen, ist Googles neuer „Ask Advisor“ als hilfreicher Co-Pilot bei der Entwicklung und Umsetzung Ihrer Marketingstrategie positioniert. Der Assistent kann Fragen beantworten und Empfehlungen für Ihr Unternehmen zu einer Reihe von Google-Marketingprodukten (Google Ads, Google Analytics, Google Merchant Center und Google Marketing Platform) geben.

Derzeit nutzen sowohl Marken als auch Agenturen diese Erkenntnisse über MCP-Server, die mit anderen LLMs verknüpft sind. Dies vereinfacht die Nutzung, da der KI-„Analyst“ direkt in die Plattform integriert ist. „‚Ask Advisor‘ fühlt sich wie ein bedeutender Schritt in Richtung einer KI-gestützten Koordination über alle Google-Produkte hinweg an – ein stets verfügbarer Partner, der proaktiv Empfehlungen ausspricht, Probleme löst und bei Kampagnenentscheidungen hilft“, sagt Suzanne Taylor, Group Director, Paid Search. „Werbetreibende auf Markenseite profitieren von Zeitersparnissen, die sie in die Strategie investieren können, anstatt sie für manuelle Optimierungen aufzuwenden. Dies verändert auch die Erwartungen an Agenturpartner: Unser Mehrwert muss darin bestehen, KI-gestützte Erkenntnisse in intelligentere Geschäftsentscheidungen umzusetzen, das Wesentliche zu validieren und Plattformempfehlungen mit tatsächlichen Geschäftsergebnissen zu verknüpfen.“

Förderung von „Agentic Commerce“ und Gewinnoptimierung

1. Universal Cart und Universal Commerce Protocol
Der Universal Cart ( am Vortag auf der Google I/O angekündigt) war ein weiterer großer Schritt vorwärts bei der Zusammenführung der gesamten Customer Journey zu einem einzigen Erlebniszentrum. Dank des Universal Commerce Protocol zur Unterstützung des agentischen Einkaufs können Verbraucher nun Produkte aus dem gesamten Google-Ökosystem (von der Suche über YouTube bis hin zu Gmail) in einen gemeinsamen Warenkorb legen. Von dort aus helfen Agenten automatisch dabei, Angebote zu finden, die Kompatibilität Ihrer Produkte auf der Grundlage kontextbezogener Schlussfolgerungen zu bestätigen und Treueangebote sowie Werbeaktionen für Sie zu vergleichen – und anschließend wird die Transaktion über einen einheitlichen, nativen Bezahlvorgang abgeschlossen, ohne dass Sie die Google-Seite verlassen müssen, auf der Sie sich gerade befinden.

Alicia Pachucki, Group Director of SEM, weist darauf hin, dass Premium- oder Herausforderer-Marken in diesem vollständig konsolidierten Einkaufserlebnis möglicherweise entscheidende Kontaktmöglichkeiten mit Zielgruppen verpassen könnten. „Im alten Modell war die ‚Recherche-Hürde‘ – jene 15 geöffneten Tabs, die ein Verbraucher beim Einkaufen hat – genau der Ort, an dem Marken ihren Markenwert aufbauten, ihren Nutzen unter Beweis stellten und durch Feinheiten punkteten“, erklärt Pachucki. „Diese Reibung war ein Puffer, der es hochpreisigen Marken ermöglichte, ihre Preisgestaltung zu rechtfertigen, oder Herausforderer-Marken, sich von der Masse abzuheben. Den Rechercheaufwand zu beseitigen bedeutet, den Raum zu beseitigen, in dem Marken die Menschen tatsächlich überzeugen. Da Google das gesamte Erlebnis von Anfang bis Ende kontrolliert und Agenten Vergleiche und Bewertungen im Namen des Verbrauchers durchführen, werden sowohl Markenwert als auch impulsive Zugriffe noch kostbarer werden.“

2. AI Max für Shopping-Kampagnen
Um Einzelhandelsmarken auf das dialogorientierte Suchverhalten vorzubereiten, hat Google eine Ein-Klick-Upgrade-Funktion namens „AI Max für Shopping-Kampagnen “ angekündigt. Mit dieser Funktion können Einzelhändler ihre Standard-Merchant-Center-Feeds dynamisch in agile, dialogorientierte Anzeigenumsetzungen umwandeln, die auf Long-Tail-Suchanfragen mit hoher Kaufabsicht reagieren können, noch bevor Käufer überhaupt nach einer bestimmten Produkt-SKU suchen. Für Marken mit umfangreichen Produkt-Feeds „spart dies nicht nur Zeit bei der Feed-Optimierung, sondern erhöht auch schnell die Eignung für Long-Tail- und dialogorientierte Anzeigenplätze, die andernfalls ohne eine unhaltbare Menge an Keyword-Spamming ungenutzt geblieben wären“, sagt Eileen Lorenzo, Director of Paid Search.

Allerdings führt diese Automatisierung zu einem potenziell überfüllten Umfeld mit sich überschneidenden Kampagnentypen. Wenn sowohl „AI Max for Shopping“ als auch „Performance Max“ den Bereich erweitern, in dem Shopping-Anzeigen geschaltet werden können, besteht die Gefahr der Kannibalisierung. Wir benötigen weitere praktische Experimente, um besser zu verstehen, welchen einzigartigen Mehrwert jedes dieser Tools in diesem Zusammenhang bietet und wie man sie strategisch gemeinsam einsetzen kann.
 

3. Produktwertanpassungen ( PVA)
Eine wichtige taktische Ankündigung für den Einzelhandel sind die Produktwertanpassungen (PVA), eine Pilotfunktion, mit der Werbetreibende im Rahmen von Smart Bidding prozentuale Multiplikatoren auf die Conversion-Werte bestimmter Artikel anwenden können. Diese Konfiguration gibt Einzelhändlern die Möglichkeit, Geschäftsdaten – wie Lagerbestände oder Gewinnmargen – direkt in den Gebotsalgorithmus einzuspielen, wodurch dieser bei margenstarken Artikeln oder Überbeständen aggressiver bieten kann. Googles oberstes Ziel ist es, Marken dazu zu ermutigen, ihre Kampagnen zu konsolidieren und sich gleichzeitig auf Wertanpassungen zu stützen, um Schwankungen auf Produktebene auszugleichen.
 

4. Commerce Media Suite & Berichterstattung zu verpassten Chancen
Zur Abrundung seiner Einzelhandelsstrategie stellte Google die Commerce Media Suite vor, die Einzelhandelsnetzwerke miteinander verbindet, um Messungen auf SKU-Ebene in DV360, händler- und markenübergreifende Berichterstattung in SA360 sowie Omni-Channel-Gebote im Ladengeschäft zu ermöglichen. Ergänzt wird diese Suite durch das neue Dashboard „Missed Opportunity Reporting“ – ein Visualisierungstool, das mithilfe von Google-KI den durch eingeschränkte Gebote oder Budgets entgangenen Conversion-Wert aufzeigt und Anpassungen per „Ein-Klick“ ermöglicht, um diesen Traffic sofort zu erfassen.

Neudefinition der Leistung von YouTube und Demand Gen

1. Optimierung der View-Through-Conversion (VTC) und Attributions
für Kampagnentypen Für visuelle Formate im mittleren Trichter hat Google eine offene Beta-Version für Demand-Gen-Kampagnen gestartet, die es dem Gebotsalgorithmus ermöglicht, neben traditionellen Click-Through-Signalen auch aktiv auf View-Through-Conversions (VTC) zu optimieren. Das Ziel besteht darin, den Lernprozess der Plattform zu beschleunigen und die Gesamtbudgetausnutzung zu maximieren – und dazu beizutragen, dass die Daten der Demand-Gen-Kampagnen auf dem Papier im Vergleich zu sozialen Plattformen (genauer) wettbewerbsfähig erscheinen.

Sackett betrachtet dieses Update als funktionale Korrektur, warnt jedoch davor, umfassendere Geschäftsentscheidungen von Plattformdaten abhängig zu machen: „Demand Gen sollte nicht direkt mit der Suchwerbung mit hoher Kaufabsicht oder PMax am Ende des Trichters verglichen werden. Aber letztendlich spielt es wirklich keine Rolle, ob Meta und TikTok die plattforminternen Zahlen aufblähen und Demand Gen zu niedrige Werte ausweist … denn die plattforminternen Daten sind hier nicht die beste Quelle der Wahrheit“, erklärt Sackett. „Ja, dadurch lassen sich die Zahlen besser mit den Plattformberichten in den sozialen Medien vergleichen, aber kluge Marken verlassen sich bei diesen Entscheidungen nicht ausschließlich auf Plattformberichte. Plattformdaten sollten zur Berichterstattung und Optimierung innerhalb der Plattform genutzt werden, nicht als maßgebliche Quelle für den Zustand des Unternehmens. Um visuelle Medien im mittleren Trichter zu messen, benötigen Marken eine Kombination aus Plattformdaten, Inkrementalitätstests und Media-Mix-Modellierung (MMM).“
 

2. Experimente zu „Affiliate Partnerships Boost“ und „Demand Gen Uplift“
Um Visual Commerce besser umsetzbar zu machen, ermöglicht das Pilotprojekt „Affiliate Partnerships Boost“ Händlern, organische YouTube-Shopping-Videos von Affiliate-Creators zu entdecken und diese direkt im Rahmen bezahlter Demand-Gen-Kampagnen zu bewerben. Monks hat beobachtet, dass Creator-Inhalte auf YouTube für Marken einen erheblichen Unterschied bewirken. Bei einem Kunden, Coursera, trieb eine „Sketche“-Videoserie von Creators die Nutzer weiter im Trichter voran und steigerte die Kaufbereitschaft sowie das Suchvolumen: Nutzer, die die Anzeige sahen, suchten mit 24 % höherer Wahrscheinlichkeit nach „Coursera“ als diejenigen, die sie nicht sahen – ein Beweis dafür, dass YouTube nicht nur eine Marke aufbaut, sondern das gesamte Akquisitions-Ökosystem ankurbelt.

Um die Investition zu rechtfertigen, hat Google zudem „Demand Gen Uplift Experiments“ eingeführt – ein schlüsselfertiges A/B-Test-Framework, mit dem sich der genaue statistische Anstieg, den Demand Gen zu Standard-Kampagnenmixen (wie PMax, Video oder Display) beiträgt, über Kernkennzahlen wie Umsatz, CPA und ROAS isolieren und quantifizieren lässt. Obwohl diese Erkenntnis für Werbetreibende von entscheidender Bedeutung ist, warnt Lorenzo auch davor, dass sie nicht das A und O der Messung sein darf: „Die Isolierung des Uplifts innerhalb des Google-Ökosystems hinterlässt eine Lücke bei anderen stark visuell geprägten Kanälen wie Paid Social. Google mag zwar einen Uplift anzeigen, aber Multi-Channel-Attributions-Tools könnten ein anderes und vollständigeres Bild vermitteln.“

Echter ROI, verifiziert: Messung und Signalstabilität

1. Attributions
für Kampagnentypen Aufbauend auf dem oben beschriebenen View-Through-Conversion-Tracking hat Google die Notwendigkeit, die Wirkung von Demand-Gen-Kampagnen nachzuweisen, noch verstärkt und eine spezielle Attributionslösung eingeführt, die die Auswirkungen verschiedener Kampagnentypen voneinander trennt. Indem der Einfluss der meisten „Last-Click“-orientierten Kampagnentypen eliminiert wird, können Werbetreibende die vorgelagerten Ursachen von Conversions nachvollziehen, ihre Gebote darauf ausrichten und den Trichter kontinuierlich füllen.

„Die Kampagnentyp-Attribution wird hoffentlich dazu beitragen, die genaue Rolle aufzuzeigen, die Produkte wie Demand Gen in den Nutzerpfaden spielen, und diese den Faktoren zuzuordnen, die die tatsächlichen geschäftlichen KPIs wirklich vorantreiben, anstatt zu versuchen, sie fälschlicherweise mit anderen Kampagnentypen am unteren Ende des Trichters zu vergleichen“, bemerkt Taylor. „Ich würde Marken jedoch weiterhin dazu raten, diese Ergebnisse mit MMM-Modellen zu validieren, um Ihre Entscheidungen zur Budgetverteilung auf Ihre gesamten Geschäftsdaten zu stützen, und diese Plattformdaten lediglich als Orientierungshilfe zu betrachten.“
 

2. Qualifizierte zukünftige Konversionen
Diese neue Kennzahl nutzt KI, um den zukünftigen Wert auf der Grundlage von Signalen zu prognostizieren, die zu einem früheren Zeitpunkt der Customer Journey erfasst wurden. Google positioniert „Qualified Future Conversions“ als Brücke „von der Entdeckung zur Entscheidung“ und hilft Marketingfachleuten damit nachzuweisen, wie sich Markensuchen und engagierter Website-Traffic später in Umsatz umwandeln lassen. Da Textsuche, dialogorientierte KI und YouTube zu einem einzigen Ökosystem verschmelzen, werden wir weiterhin beobachten, wie das Zero-Click-Ver halten der Verbraucher zunehmend die Einkaufsprozesse und den Konsum von Inhalten durchdringt. „Das ist eine spannende Ankündigung für Marketingfachleute im Bereich Lead-Generierung“, erklärt Andrea Cruz, VP of Media Strategy für den B2B-Bereich. „Qualified Future Conversions können Marketingfachleuten helfen, die Wege zu verstehen, die Verbraucher und Käufer einschlagen, und Geschäftsargumente für Investitionen in Kampagnen im mittleren und oberen Teil des Trichters zu entwickeln.“

3. Weiterentwicklungen bei Tagging und Data Manager
Da KI-Modelle für ihren Erfolg auf saubere First-Party-Daten angewiesen sind, hat Google seinen Data Manager -Hub erweitert und Low-Code- sowie No-Code-API-Konnektoren für wichtige Marketing-Tech-Plattformen eingeführt, darunter Klaviyo, Mailchimp, ActiveCampaign und Google Drive. Dieses Update bündelt die Zuordnung von First-Party-Kundendaten und die Einrichtung der Conversion-Datenpipeline in einer einzigen, visuellen Oberfläche.

Als Reaktion auf die anhaltende Verschlechterung des clientseitigen Trackings hat Google zudem in den USA und Kanada das Pilotprojekt „Google Tag Gateway“ (GTG) eingeführt. GTG fungiert als serverseitiger Routing-Mechanismus, der bestehende Tag-Konfigurationen aktualisiert, ohne dass eine Neuprogrammierung des Codes auf der Seite erforderlich ist. Indem Tracking-Skripte direkt über das integrierte CDN oder die Cloud-Plattform einer Website – wie Cloudflare, Akamai, Fastly, Google Cloud oder Webflow – weitergeleitet werden, können Marken die Datenintegrität gewährleisten, die Genauigkeit des Signal-Trackings erhalten und Ad-Blocker auf Browserebene sicher umgehen.

Die Auswirkungen von GML 2026 auf die Zukunft

Für Verbraucher bedeutet die Google Marketing Live 2026 einen Wandel hin zu dialogorientierteren, multimodalen Erlebnissen, bei denen die Produktsuche und das Einkaufen zunehmend vollständig innerhalb der Google-Plattform stattfinden können – unterstützt durch kontextbezogene Assistenten. Für Marketingfachleute bestätigt dies, dass die Suche nicht mehr „nur eine Suche“ ist. Das technische Fachwissen und die strategischen Fähigkeiten, die genutzt werden, um im Google-Ads-Ökosystem erfolgreich zu sein, erfordern von Marketingfachleuten zunehmend einen ganzheitlicheren und menschlicheren Ansatz.

Zudem hat Google deutlich gezeigt, dass Reibungsverluste bei der Umsetzung von Werbemaßnahmen verschwinden. Da Anleitungen in natürlicher Sprache und Ein-Klick-Optimierungsschalter in allen Konten zum Standard werden, wird die technische Fähigkeit, eine Kampagne zu erstellen, für Marken oder Agenturen keinen Wettbewerbsvorteil mehr darstellen (was möglicherweise sogar das traditionelle Agenturmodell auf den Kopf stellen könnte). Stattdessen wird der Erfolg von den strategischen Inputs eines Werbetreibenden abhängen: von der Vielfalt seiner First-Party-Datenkreisläufe, der Einzigartigkeit seiner von Menschen gesteuerten Kreativstrategien und der Business Intelligence, die auf automatisierte Gebotsparameter und Messmethoden angewendet wird.

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