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Herbert Simon, der US-Nobelpreisträger, formulierte schon 1971 ein Grundproblem der digitalen Welt: Ein Überfluss an Information erzeugt einen Mangel an Aufmerksamkeit. Die Plattformökonomie hat daraus ein Geschäftsmodell gebaut. Wer Aufmerksamkeit bündelt, kann sie in kleinen Einheiten verkaufen – als Suchanzeige, Feed-Post, Video-Spot oder Display-Banner. Reichweite, Frequenz und verfügbares „Inventory“ bestimmen den Takt.
Google und Meta sind die erfolgreichsten Maschinen dieser Attention Economy. Alphabet erwirtschaftete 2025 mehr als 70 Prozent seines Umsatzes mit Onlinewerbung. Bei Meta kamen 196 von 201 Milliarden Dollar Umsatz aus Anzeigen, also rund 98 Prozent. Das Ziel dieser Systeme ist nicht bloß, eine Frage zu beantworten, sondern eben auch, möglichst viele relevante Gelegenheiten für Werbung zu erzeugen: auf Suchergebnisseiten, in Feeds, Videos, Apps und Partnerangeboten. Je mehr nutzbare Aufmerksamkeit, desto größer der Markt.
Mit generativer KI verändert sich die Oberfläche – und womöglich die ökonomische Einheit dahinter. Wer eine Suchmaschine nutzt, bekommt traditionell eine Liste von Möglichkeiten. Wer mit einem KI-System spricht, erwartet eine Synthese, eine einzige Antwort. Die Nutzerin will nicht zehn Links zu Reiseseiten, sondern einen passenden Reiseplan. Der Mitarbeiter will nicht fünfzig Dokumente, sondern die entscheidungsreife Vorlage. Die Forscherin will nicht möglichst viele Treffer, sondern eine belastbare Antwort mit Quellen, Unsicherheiten und offenen Fragen.
Genau hier beginnt die Intention Economy. Ihr knappes Gut ist nicht mehr allein meine Aufmerksamkeit, sondern das genaue Verständnis dessen, was ich erreichen will. Eine Suchanfrage ist nur ein Signal. Die Intention liegt dahinter: vergleichen, entscheiden, lernen, kaufen, programmieren, diagnostizieren oder ein Risiko vermeiden. KI-Systeme können Rückfragen stellen, Kontext aufnehmen, Zwischenschritte planen und Werkzeuge benutzen. Dadurch kommen sie, wenn alles richtig läuft, dem gewünschten Ergebnis immer näher.
Bisher zählte, wie lange wir hinschauen. Künftig zählt, wie genau ein System versteht, was wir wollen.
Das Versprechen einer „exakten Antwort“ braucht allerdings Präzision. Bei vielen Aufgaben gibt es nicht die eine objektiv richtige Lösung. Ein guter digitaler wie menschlicher Assistent muss Zielkonflikte erkennen: Soll eine Reise besonders günstig, klimafreundlich oder bequem sein? Ist bei einer Analyse Geschwindigkeit wichtiger als Vollständigkeit? Die Intention Economy ist kein Gedankenlesen. Sie ist ein Dialog, in dem ein System Absicht, Randbedingungen und Unsicherheit „verstehen“ und sichtbar machen muss, bevor es handelt.
Für die Plattformökonomie bedeutet das eine paradigmatische Wende. In der Attention Economy gewinnt, wer die meisten Kontaktchancen erzeugt und monetarisiert. In der Intention Economy gewinnt, wer mit möglichst wenig Reibung das am besten nutzbare Ergebnis liefert. Die zentralen Kennzahlen wären dann nicht Impressions, Klicks oder Verweildauer, sondern gelöste Aufgaben: War die Antwort richtig? War sie überprüfbar? Hat sie Zeit gespart? Hat sie tatsächlich zu einer besseren Entscheidung geführt?
Damit verschiebt sich auch die Wertschöpfungskette. In der alten Logik führt eine Suche zu mehreren Seitenaufrufen, und jeder Aufruf schafft neues Anzeigeninventar. Eine gute KI-Antwort kann diesen Weg auf einen einzigen Dialog verkürzen. Für Nutzer ist das effizient; Publishern, Vergleichsportalen und Händlern entzieht sie vermutlich Reichweite, vielleicht Relevanz und sicher Monetarisierung im traditionellen Sinn. Der Kampf der Zukunft dreht sich nicht mehr um Eyeballs und simple Reichweite, sondern darum, wessen Daten zitiert, wessen Angebot empfohlen und wessen Transaktion direkt im Assistenten abgeschlossen wird.
Das bedeutet nicht, dass Werbung verschwindet. Auch KI-Antworten können Empfehlungen, gesponserte Optionen oder bezahlte Prioritäten enthalten. Und gerade Google und Meta verfügen über enorme Vorteile: Daten, Distribution, Werbekunden und bestehende Auktionssysteme. Der Wandel kann deshalb ebenso gut die nächste Stufe ihres Geschäftsmodells werden. Alphabet beschreibt selbst, wie große Sprachmodelle natürlichere Fragen und bessere Ergebnisse ermöglichen; dieselbe Technik kann die Absicht eines Nutzers jedoch auch viel genauer vermarktbar machen.
Hier liegt die gefährliche Seite des Begriffs. Yaqub Chaudhary und Jonnie Penn warnen in der Harvard Data Science Review vor einer Intention Economy, in der nicht nur Aufmerksamkeit, sondern Signale menschlicher Absichten gesammelt, prognostiziert, beeinflusst und an Interessenten verkauft werden. Aus der Anzeigenauktion könnte eine Absichtsauktion werden. Dann entschiede ein Assistent nicht nur, welche Antwort zu mir passt, sondern versuchte vielleicht unmerklich zu verändern, was ich überhaupt wollen soll.
Darum ist „Intention“ nicht automatisch die freundlichere Alternative zu „Attention“. Eine gute, nachhaltige Intention Economy muss anders konstruiert sein. Sie braucht eine klare Trennung von Antwort und Werbung. Bezahlte Einflüsse müssen sichtbar sein. Quellen, Annahmen und Unsicherheit müssen prüfbar bleiben. Nutzer müssen bestimmen können, welcher Kontext gespeichert wird. Und ein System sollte auf das erklärte Ziel des Nutzers optimieren – nicht auf die Marge eines unsichtbaren Dritten.
Für Unternehmen, die Inhalte und auch Produkte anbieten, verschiebt sich damit die strategische Frage. Lautete sie bisher: Wie erreichen wir unsere Zielgruppe möglichst umfassend und effizient? In der Intention Economy könnte sie lauten: In welchem Moment können wir eine konkrete Absicht nachweislich besser erfüllen als alte Systeme? Das verlangt weniger Kampagnenlogik und mehr Inhalts- und Produktlogik. In der Folge müssen Marken nicht überall vorkommen. Sie müssen dort vertrauenswürdig, maschinenlesbar und belegbar sein, wo eine KI eine Entscheidung vorbereitet.
Wir verlassen die Attention Economy also nicht über Nacht. Aber KI verändert ihre Schwerkraft. Das Internet der Anzeigenplätze wird zunehmend von einer Schicht aus Assistenten überlagert, die auswählen, verdichten und handeln. Wer nur Inventory besitzt, riskiert austauschbar zu werden. Wer Intention versteht und loyal im Interesse des Nutzers erfüllt, kann die wertvollere Beziehung gewinnen. Die entscheidende Frage ist deshalb nicht, ob KI unsere Absichten erkennt. Sondern wem sie verpflichtet ist, wenn sie danach handelt.