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Websites sterben nicht – sie mutieren zum „Machine Web“
Während sich die Mensch‑Maschine‑Interaktion immer stärker in KI‑gestützte Dialoge verlagert, wächst die Bedeutung der Website im Hintergrund: Nicht mehr als Ziel für Besucher:innen, sondern als strukturierte Datenquelle für KI‑Agenten & Bots, Retrieval‑Augmented‑Generation (RAG)‑Systeme und andere Automationen. Forschungen sprechen von einer Agentic‑Web‑Ära, in der autonome Agenten Webseiten im Auftrag von Nutzern besuchen, Formulare ausfüllen und Transaktionen durchführen. Laut Schätzungen könnte der Suchtraffic bis 2026 um 25 % sinken; deshalb muss die Website sich neu erfinden.
Die neue Rolle der Website
Datenbereitstellung statt Designorientierung
Suchmaschinen‑Assistenten wie Google Gemini oder ChatGPT ziehen Fakten aus maschinenlesbaren Quellen. LLMs sind bereits die „primäre Zielgruppe“ für Web‑Seiten.
Standardisierung statt Individualisierung
Einheitliche Strukturen wie schema.org‑Vokabular, JSON‑LD, OpenAPI‑Schnittstellen und semantische Chunks erleichtern es Agenten, Informationen zu verarbeiten.
Schnittstellenlogik statt Nutzerführung
In der Agent Attention Economy zählt, ob ein Agent die passende API oder den strukturierten Feed findet – nicht, ob die Menüstruktur hübsch aussieht.
Zentrale Tools und Technologien
schema.org & JSON‑LD
Das zentrale Vokabular und das bevorzugte Einbettungsformat für strukturierte Daten. Sie liefern maschinenlesbare Information zu Produkten, Services, Organisationen und Veranstaltungen.
OpenAPI / Swagger
Maschinen können über definierte Endpunkte Services abfragen und Aktionen auslösen.
Vector‑Embeddings & Knowledge Graphs
Inhalte werden als semantische Vektoren codiert; AI‑Search nutzt Vector‑Datenbanken und RAG zur Zusammenstellung von Antworten.
Sitemaps & Robots.txt
Sie steuern, welche Bereiche der Site von Agenten gecrawlt werden dürfen.
Model‑Context‑Protocol (MCP) & NLWeb
Neue offene Protokolle erlauben es Agenten, längerfristige Sitzungen mit Websites und Tools zu führen und Kontext über mehrere Anfragen hinweg zu behalten.
Praxisbeispiel
Ein Software‑Dienstleister strukturiert sein Portfolio mit JSON‑LD: Jeder Service wird als `Service`‑Objekt mit Attributen wie `name`, `description`, `areaServed` (Branchen) und `applicationSoftware` (Technologien) beschrieben. Ein KI‑Agent kann dadurch exakt erkennen, dass die App Logik GmbH individuelle Software für den Energie‑ und Gesundheitssektor anbietet und welche Tech‑Stacks verfügbar sind. Diese Daten werden von Agenten nicht mehr „gelesen“, sondern direkt verarbeitet – beispielsweise wenn ein digitaler Assistent nach einem passenden IT‑Partner sucht.
Warum das Frontend an Bedeutung verliert
Das Frontend bleibt wichtig für Branding und UX, aber es ist nur noch eine Schicht. Die darunterliegende Datenarchitektur, die APIs und Semantik sind entscheidend. Ohne strukturierte Inhalte und offene Schnittstellen existiert deine Marke im Machine Web praktisch nicht.
➡️ In Teil 4 der Serie zeigen wir, wie sich die klassische Websuche durch kontextbasierte Dialogsysteme ablöst – und wie sich Unternehmen darauf vorbereiten können.
