DMEXCO 2026: Was bleibt, wenn man die Buzzwords weglässt

Ich war für zottermedia an der DMEXCO in Köln. Wer die Messe nicht kennt: Sie ist gross, laut und voller Marketing. Dieses Jahr drehte sich erwartungsgemäss sehr vieles um künstliche Intelligenz.

Das Motto 2026 lautete «Scaling Intelligence». Über 40'000 Teilnehmende, mehr als 700 Partner – darunter rund 100 Agenturen –, etwa 1'000 Speaker, 17 Bühnen und über 230 Stunden Programm. Spannend fand ich, dass die Veranstalter bewusst nicht «Scaling Artificial Intelligence» gewählt haben. «Intelligence» soll eben nicht nur für künstliche, sondern auch für menschliche Intelligenz stehen.

Man könnte an der DMEXCO problemlos den ganzen Tag von Vortrag zu Vortrag rennen und danach mit ungefähr 150 neuen Buzzwords nach Hause fahren. Das war nicht mein Ziel.

Mich hat eine einfachere Frage interessiert: Was davon können wir als Agentur wirklich brauchen? Und was bringt es unseren Kunden?

An KI kam man dieses Jahr definitiv nicht vorbei. Ads, Analytics, Content, Shops, CRM, Suche, Automatisierung: Praktisch alles ist inzwischen «AI-powered». Das allein beeindruckt mich nicht mehr besonders. KI gehört inzwischen zum Agentur- und Arbeitsalltag.

Interessanter ist, ob dadurch tatsächlich etwas besser wird. Spart es Arbeit? Erkennt es etwas, das wir sonst übersehen hätten? Hilft es, bessere Entscheidungen zu treffen? Oder wurde einfach ein Chatfenster eingebaut, damit man «AI» auf die Website schreiben kann? Davon gab es nämlich auch genug.

Was ich persönlich aus Köln mitnehme: Wir brauchen nicht noch 20 zusätzliche KI-Tools. Davon gibt es bereits genug. Gleichzeitig scheinen viele Unternehmen nicht mehr genau zu wissen, was sie mit KI eigentlich erreichen wollen. Als Kunde dabei den Überblick zu behalten, wird zunehmend schwierig. Spannender ist für uns deshalb die Frage, wie wir vorhandene Systeme miteinander verbinden und daraus vernünftige Abläufe bauen.

Ein Beispiel aus dem SEO-Alltag: Tools liefern Crawling-Daten, Search-Console-Daten, Analytics, Rankings, Inhalte und zahlreiche weitere Kennzahlen. An Daten fehlt es selten. Es fehlt eher jemand, der diese Daten regelmässig anschaut, miteinander vergleicht und erkennt, wo tatsächlich etwas passiert ist – und was davon relevant ist.

Genau dort wird KI interessant. Nicht weil sie einen weiteren 40-seitigen SEO-Audit schreibt, den anschliessend sowieso kaum jemand liest. Sondern wenn sie beispielsweise sagt:

«Diese drei Dinge haben sich verschlechtert. Das hier ist kritisch. Und dort solltest du zuerst hinschauen.»

Das ist für mich der Unterschied zwischen einer netten Demo und einem Werkzeug, das ich im Alltag tatsächlich verwenden möchte.

Agents waren eines der grossen Themen der DMEXCO. Der Begriff wird inzwischen fast inflationär verwendet. Die Richtung dahinter finde ich trotzdem spannend. Bisher funktioniert KI meistens so: Ich frage, die KI antwortet. Ein wenig wie Google auf Steroiden.

Ein Agent geht einen Schritt weiter. Er bekommt eine konkrete Aufgabe und erledigt Teile davon selbstständig. Er sammelt zum Beispiel jeden Montag die Preise von fünf Mitbewerbern, testet nachts, ob das Kontaktformular noch funktioniert, oder bereitet Antworten auf neue Bewertungen vor, die anschliessend nur noch jemand freigeben muss. Ein sinnvoller Agent kennt seine Aufgabe, holt die nötigen Daten, prüft sie regelmässig und meldet sich dann, wenn tatsächlich etwas relevant ist.

Für uns könnte das beispielsweise bedeuten:

• Ein System überwacht SEO-Daten und meldet ungewöhnliche Veränderungen.
• Ein anderes prüft Google-Ads-Kampagnen und zeigt, wo Budget verloren geht.
• Ein Agent beobachtet für ein KMU das Google Business Profile, Bewertungen, lokale Rankings und Öffnungszeiten.

Das finde ich deutlich interessanter als den hundertsten Chatbot auf einer Website. Trotzdem gilt auch hier: Nur weil sich etwas automatisieren lässt, muss man es nicht automatisieren.

Seit ChatGPT, Gemini, Perplexity und Co. Fragen direkt beantworten, wird regelmässig das Ende von SEO ausgerufen. So einfach ist es nicht. Menschen suchen weiterhin online – aber an immer mehr Orten.

Eine der greifbarsten Demos dazu kam an der DMEXCO von Uberall und HEM. Die Beispiele waren alltäglich und gerade deshalb interessant:

• «Welche Waschanlage hat am Sonntag geöffnet?»
• «Wo kann ich auf dem Weg von A nach B einen Kaffee trinken?»

Früher hätte man dafür wahrscheinlich Google Maps geöffnet. Heute werden solche Fragen zunehmend auch direkt an ChatGPT und andere KI-Systeme gestellt. Dann reicht es nicht mehr, einfach Position 1 bei Google zu erreichen. Eine KI muss verstehen, was ein Betrieb anbietet, wo er sich befindet, wann er geöffnet hat und weshalb er zur konkreten Frage passt.

In der Session wurde gezeigt, wie zusätzliche Service-Attribute, lokale Inhalte und strukturierte Informationen dazu beitragen können, dass einzelne Standorte bei solchen Anfragen besser verstanden und berücksichtigt werden. Die Checkliste aus der Session für dieses sogenannte Local GEO (Generative Engine Optimization, also die Optimierung für KI-Antwortmaschinen) umfasste unter anderem:

• konsistente Unternehmensdaten
• aktuelle Öffnungszeiten und passende Attribute
• Bewertungen
• lokale Landingpages
• Fragen und Antworten
• Erwähnungen auf anderen Websites
• Inhalte zu konkreten Nutzerfragen
• laufendes Monitoring

Vieles davon kennen wir bereits aus dem Local SEO. Neu ist vor allem, wer diese Informationen verarbeitet und wie daraus eine Empfehlung entsteht.

Für einen Coiffeur, Zahnarzt, ein Restaurant oder eine Garage geht es am Ende nicht um einen abstrakten «AI Visibility Score». Die entscheidende Frage ist viel einfacher:

Werde ich empfohlen – oder mein Konkurrent?

Deshalb sollten wir klassisches SEO (Suchmaschinenoptimierung) und GEO aus meiner Sicht nicht künstlich voneinander trennen. Beides entwickelt sich zunehmend zur gleichen Aufgabe: dafür zu sorgen, dass ein Unternehmen digital eindeutig verstanden wird und im richtigen Moment als relevante Antwort erscheint.

Während in vielen Sessions von «AI Transformation» die Rede war, wirkte eine Google-Cloud-Folie fast wohltuend einfach: Use Case finden. Pilot starten. Resultate auswerten. Verbessern.

Das passt auch zu dem, was in einem Panel speziell KMU empfohlen wurde: ausprobieren, schnell sein und sich spezialisieren. Ein KMU wird nie das grösste KI-Team haben. Das muss es auch nicht. Dafür kann es häufig schneller entscheiden und Dinge unkomplizierter testen. Nicht jedes Unternehmen braucht zuerst ein sechsmonatiges Transformationsprogramm und ein Gremium für jeden neuen Arbeitsablauf.

Was bringt KI einem KMU?

Die wenigsten unserer Kunden brauchen eine KI-Strategie mit 14 Agenten und einem eigenen Sprachmodell. Sie haben meistens viel konkretere Herausforderungen:

• Das Marketing läuft nebenbei.
• Die Daten liegen in fünf verschiedenen Systemen.
• Die Website sollte längst überarbeitet werden.
• Google Ads laufen, aber niemand prüft sie regelmässig.
• Bewertungen bleiben unbeantwortet.
• Für SEO bleibt nur Zeit, wenn gerade nichts anderes ansteht.

Genau dort sehen wir die Chance. Nicht darin, einem KMU möglichst viel KI zu verkaufen. Sondern darin, Arbeit abzunehmen, Probleme früher zu erkennen und Abläufe einfacher zu machen.

Ein konkretes Problem auswählen. Eine kleine Lösung bauen. Messen, ob sie funktioniert. Danach verbessern. Und wenn am Ende niemand mehr versteht, wie das System funktioniert, war es vermutlich die falsche Lösung.

Eine Messe wie die DMEXCO ist natürlich auch eine grosse Show. Grosse Bildschirme, grosse Versprechen und dieses Jahr sehr viel KI. Das gehört dazu. Trotzdem bestätigt sich für mich eine Entwicklung, die sich schon länger abzeichnet: KI wird als eigenes Produkt weniger interessant. Spannender wird sie als Bestandteil der täglichen Arbeit.

Unternehmen brauchen keinen «AI SEO Agent», nur weil der Name gut klingt. Sie brauchen vielleicht ein Werkzeug, das morgens erkennt, dass wichtige Seiten Rankings verlieren, mögliche Ursachen aufzeigt und sagt, wo man zuerst nachsehen sollte. Auch einen «AI Marketing Copilot», der zehn allgemeine Instagram-Posts produziert, braucht es nicht unbedingt. Wenn das gleiche System aber erkennt, dass eine Kampagne Geld verliert, ein Formular seit drei Tagen nicht mehr funktioniert oder eine wichtige Bewertung unbeantwortet geblieben ist, wird es interessant.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht: Wo können wir KI einbauen? Sondern:

Welches echte Problem können wir damit besser lösen?

Genau dort wird das Thema auch für uns als Agentur interessant. Das klingt vielleicht weniger spektakulär als vieles, was man in Köln gesehen hat. Aber vermutlich ist es genau der Teil, der nach der Messe relevant bleibt.

Wo spart KI in Ihrem Marketing wirklich Zeit?

Nicht jedes Unternehmen braucht eine grosse KI-Strategie. Manchmal reicht es, einen konkreten Anwendungsfall anzuschauen: beispielsweise Ihre SEO-Daten, wiederkehrende Marketingaufgaben oder Prozesse, bei denen heute unnötig viel manuelle Arbeit anfällt.

Gemeinsam schauen wir uns an, wo KI und Automatisierung tatsächlich Sinn machen – und wo nicht. Danach wissen Sie, ob sich eine Automatisierung lohnt und womit Sie sinnvoll starten können.

PS: Fun Facts am Rand

• Das inoffizielle Give-away der DMEXCO 2026: Socken. Gefühlt hatte jeder zweite Stand welche.
• Gratis Kaffee gab es fast überall. Bei den AI Agents ist noch nicht alles geklärt, bei der Messeversorgung offenbar schon.