Marketing-Automatisierung für Startups und kleine Teams: Wie AdsPower AI-Agenten Browser-Workflows automatisieren

Veröffentlichung von Kampagnen auf mehreren Social-Media-Konten, Überprüfung der Websites von Mitbewerbern, Aktualisierung von Produktlisten, Überprüfung von Kampagnen-Dashboards, Wechsel zwischen Konten und dann das Gleiche noch einmal.

Für ein Startup oder ein kleines Marketingteam kann diese Art von Browserarbeit leicht einen großen Teil des Tages in Anspruch nehmen.

Marketing-Automatisierung übernimmt bereits viele Aufgaben innerhalb von Tools wie E-Mail-Plattformen und CRMs. Teams können E-Mail-Kampagnen, Lead-Nurturing, geplante Nachrichten und andere Routineprozesse automatisieren.

Doch ein Großteil der Marketingarbeit findet nach wie vor im Browser statt . Jemand muss sich immer noch in ein Social-Media-Konto einloggen, um einen Beitrag zu veröffentlichen, Shopify öffnen, um ein Produkt zu aktualisieren, einen Amazon-Shop überprüfen oder ein Kampagnen-Dashboard aufrufen. Diese Aufgaben sind zwar meist einfach, aber zeitaufwendig, da sie manuell und oft über mehrere Konten hinweg erledigt werden müssen.

KI-Agenten beginnen, dies zu ändern. Ein KI-Agent kann direkt im Browser arbeiten und Aufgaben anhand der erhaltenen Anweisungen ausführen. Dieser Ansatz ist Teil eines umfassenderen Wandels hin zum agentenbasierten Browsermodell , bei dem der Browser zu einer Umgebung wird, in der ein Agent Aufgaben ausführen kann, anstatt lediglich Webseiten anzuzeigen. Die wichtigere Frage ist daher nicht, ob KI Marketing im Allgemeinen automatisieren kann, sondern welche browserbasierten Marketingaufgaben es tatsächlich wert sind, an einen Agenten übergeben zu werden . Dies gewinnt noch an Bedeutung, wenn dieselbe Arbeit für mehrere Konten wiederholt werden muss.

Warum die Automatisierung mehrerer Konten komplizierter ist

Eine Aktion einmalig in einem Konto durchzuführen, ist in der Regel unkompliziert. Anders sieht es aus, wenn man dieselbe Aktion in zehn Instagram-Konten , mehreren Shopify-Shops oder einer Gruppe von Kundenkonten ausführen möchte. Jedes Konto hat möglicherweise seine eigene Anmeldesitzung, Cookies, Proxy-Einstellungen und Browsereinstellungen . Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Aktion im richtigen Konto und in der richtigen Browserumgebung ausgeführt wird.

Dies ist einer der Hauptunterschiede zwischen traditioneller Marketing-Automatisierung und Browser-Automatisierung. Ein CRM-Workflow läuft üblicherweise innerhalb eines Systems. Die Browser-Automatisierung mit mehreren Konten erfordert die Berücksichtigung einer weiteren Ebene: der Kontoumgebung selbst . Wenn Sie im selben Browser ständig zwischen Konten wechseln, können Sitzungen schnell unübersichtlich werden. Man verliert leicht den Überblick darüber, welches Konto angemeldet ist, welche Cookies zu welcher Sitzung gehören oder welcher Proxy verwendet werden soll.

Eine praktischere Lösung ist es, jedes Konto in einem eigenen, persistenten Browserprofil zu speichern. Dieses Profil speichert die Anmeldesitzung, Cookies, Proxy- und Browsereinstellungen des jeweiligen Kontos. Wenn jemand erneut daran arbeiten muss, kann er einfach dasselbe Profil wieder öffnen, anstatt alles von Grund auf neu einzurichten. Sobald diese Umgebungen eingerichtet sind, kann ein KI-Agent einen Großteil der wiederkehrenden Browseraufgaben übernehmen.

Kann der AdsPower AI Agent für mehrere Konten gleichzeitig eingesetzt werden?

Ja. AdsPower verwendet bereits separate Browserprofile zur Verwaltung mehrerer Konten . Jedes Profil behält seine eigene Kontoumgebung, sodass Teams ein Konto wieder öffnen und dort weitermachen können, wo sie aufgehört haben, ohne die Einrichtung erneut vornehmen zu müssen.

Der KI-Agent baut auf dieser Konfiguration auf . Dank dedizierter Profile für jedes Konto kann der Agent direkt mit der passenden Browserumgebung starten. Stellen Sie sich ein kleines Marketingteam vor, das mehrere internationale Social-Media-Konten verwaltet. Ohne Automatisierung müsste jemand jedes Profil manuell öffnen, prüfen, ob das Konto angemeldet ist, die Plattform besuchen, Inhalte veröffentlichen, Seiten überprüfen und dann zum nächsten Konto übergehen.

Mit dem KI-Agenten lässt sich ein Teil dieser Arbeit als Aufgabe zuweisen. Ein typischer Ablauf könnte so aussehen: Dem Agenten eine Aufgabe zuweisen → das entsprechende Profil öffnen → die Browser-Aufgabe erledigen → zum nächsten Konto wechseln → die Ergebnisse zurückgeben.

Sie müssen auch nicht jeden Klick detailliert beschreiben. In vielen Fällen können Sie dem Agenten einfach mitteilen, was Sie tun möchten, und ihn die Seite anhand der aktuellen Benutzeroberfläche bearbeiten lassen . Der AdsPower AI Agent unterstützt zudem parallele Sitzungen. Dies ist hilfreich, wenn mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden müssen. Sie können eine weitere Agentensitzung starten, während eine noch läuft, anstatt auf deren Abschluss zu warten. Für Teams, die mehrere Konten oder Browseraufgaben gleichzeitig bearbeiten, reduziert dies Leerlaufzeiten und macht den Agenten im täglichen Betrieb effizienter. Hier sind einige praktische Beispiele.

1. Mehrere Profile erstellen und konfigurieren

Bevor ein Team die Arbeit über mehrere Konten hinweg automatisieren kann, müssen die Profile selbst eingerichtet werden. Sie könnten dem Agenten beispielsweise folgende Anfrage stellen:

Der Agent kann die Profile erstellen, sie der richtigen Gruppe zuordnen, den Proxy zuweisen, die Funktion überprüfen und die Ergebnisse zurückgeben. Für ein Team, das regelmäßig neue Konten hinzufügt, spart dies viel wiederkehrenden Einrichtungsaufwand.

2. Inhalte auf verschiedenen Plattformen veröffentlichen oder planen

Die Verbreitung von Inhalten ist ein weiteres gängiges Beispiel. Angenommen, Ihr Team hat gerade einen neuen Artikel auf der Unternehmenswebsite veröffentlicht und möchte ihn nun auf Medium, Substack und anderen Kanälen verbreiten. Jede Plattform benötigt möglicherweise ein anderes Konto und ein anderes Browserprofil.

Anstatt sich einzuloggen und alles manuell zu veröffentlichen, kann das Team die entsprechenden Profile öffnen und den Agenten bitten, die vorbereiteten Inhalte zu veröffentlichen oder die Veröffentlichung für einen späteren Zeitpunkt einzuplanen.

Die Aufgabe selbst ist nicht kompliziert. Der mühsame Teil besteht darin, sie für verschiedene Konten und Plattformen zu wiederholen. Sind mehrere Profile betroffen, kann der Agent außerdem eine Zusammenfassung anzeigen, welche bereits erledigt wurden und welche noch bearbeitet werden müssen.

3. Dieselbe Aufgabe für mehrere Profile wiederholen

Manche Aufgaben sind einfach, aber wiederholend. Ein Team muss möglicherweise immer wieder dieselbe Seite besuchen, Inhalte prüfen, Kontoinformationen einsehen oder dieselbe Routineoperation für mehrere Konten durchführen.

Der AdsPower AI Agent kann die gleiche Aufgabe über mehrere Browserprofile hinweg ausführen und die Ergebnisse anschließend sammeln.
Das kann Teams, die Social-Media-Konten, Kundenkonten oder mehrere Filialen verwalten, Zeit sparen.

4. Geben Sie dem Agenten das Ziel vor, nicht jeden Klick.

Hier unterscheidet sich die Arbeitsweise eines KI-Agenten von einem herkömmlichen RPA-Workflow. Bei RPA werden die Schritte üblicherweise im Voraus definiert: Seite öffnen, Schaltfläche anklicken, Text eingeben und dann zur nächsten Aktion übergehen. Das funktioniert gut, solange die Seite vorhersehbar bleibt. Ändert sich die Benutzeroberfläche jedoch, muss der Workflow möglicherweise angepasst werden. Ein KI-Agent kann hingegen mit allgemeineren Anweisungen arbeiten. Zum Beispiel:

Der Agent kann auf das reagieren, was sich tatsächlich auf der Seite befindet, anstatt sich nur auf eine festgelegte Abfolge von Klicks zu verlassen.
Das kann nützlich sein für Browseraufgaben, bei denen das Ziel gleich bleibt, auch wenn sich die Seite selbst ändert.

5. Wandeln Sie eine Arbeitsaufgabe in einen wiederverwendbaren Workflow um.

Nicht jede erfolgreiche Aufgabe muss dauerhaft eine Aufgabe des KI-Agenten bleiben. Sobald ein Prozess stabil und wiederholbar ist, kann der AdsPower KI-Agent ihn in einen RPA-Workflow umwandeln. Teams können zudem mithilfe von Skills eigene Betriebsregeln definieren, während MCP den Agenten mit anderen Tools oder Datenquellen verbinden kann. So kann eine Aufgabe, die als einmalige Anweisung beginnt, mit der Zeit Teil eines wiederkehrenden internen Workflows werden.

Warum ein All-in-One-KI-Browser für kleine Teams wichtiger ist

Sobald KI-Agenten in reale Marketing-Workflows Einzug halten, stellt sich schnell eine weitere Frage: Was benötigt man außer dem Agenten selbst noch?

Wenn Sie einen Browserautomatisierungs-Workflow von Grund auf neu erstellen, ist der KI-Agent nur ein Teil der Einrichtung . Sie benötigen möglicherweise auch einen Browser, Browserprofile, persistente Anmeldesitzungen, Proxys, Browserautomatisierungstools, APIs, MCP, benutzerdefinierte Skripte und verschiedene Drittanbieterdienste . Jedes Tool übernimmt einen anderen Teil des Workflows, und jemand muss weiterhin alles verbinden und das Gesamtsystem am Laufen halten.

Für Unternehmen mit eigenen Entwicklungsteams kann ein solches Setup sinnvoll sein. Startups und kleine Teams haben jedoch meist andere Prioritäten. Sie müssen mehr Zeit für die eigentliche Marketingarbeit aufwenden und nicht für die Wartung einer komplexen Automatisierungsinfrastruktur.

Für kleinere Teams kann die zentrale Zusammenführung dieser Komponenten den Einrichtungs- und Wartungsaufwand für die Browserautomatisierung erheblich reduzieren. AdsPower vereint verschiedene Komponenten, die normalerweise separat verwaltet werden, in einem gemeinsamen Browser-Arbeitsbereich: unabhängige Browserprofile, KI-Agent, RPA, MCP, Skills, APIs und weitere Automatisierungsfunktionen . Browserprofile bilden die Arbeitsumgebung für jedes Konto. Jedes Konto kann über ein eigenes Profil verfügen, in dem Anmeldesitzung, Cookies, Proxy und Browsereinstellungen separat gespeichert werden.

Der KI-Agent übernimmt die Ausführung. Anstatt die Benutzer aufzufordern, jeden Schritt manuell auszuführen, kann er Anweisungen in natürlicher Sprache befolgen und Browseraktionen innerhalb der vorbereiteten Browserumgebung durchführen.

Sobald ein grundlegender Workflow funktioniert, können Teams ihn nach Bedarf erweitern. MCP ermöglicht die Anbindung externer Tools und Daten. Skills fügen dem Agenten teamspezifische Anweisungen und Betriebsregeln hinzu. RPA eignet sich für stabile, wiederholbare Workflows, während APIs AdsPower mit bestehenden Systemen und internen Tools verbinden.

Das bedeutet, dass Browserumgebungen, Kontoverwaltung, Agentenausführung und Automatisierungsfunktionen nicht mehr in separaten Systemen laufen müssen. Sie können als Teil desselben Workflows zusammenarbeiten.

Für Startups und kleine Teams ist dieser Unterschied entscheidend. Sie müssen keine komplette KI-Automatisierungsarchitektur aufbauen, bevor Sie sinnvolle Aufgaben automatisieren können. Stattdessen können Sie mit einer einzelnen Browseraufgabe beginnen und RPA, Skills, MCP oder APIs erst dann hinzufügen, wenn der Workflow sie tatsächlich erfordert. In diesem Setup ist der KI-Agent nicht einfach nur ein weiteres eigenständiges KI-Tool. Er wird zu einer Ausführungsschicht, die auf realen Browserumgebungen aufbaut.

Sie definieren die auszuführenden Aufgaben. Browserprofile schaffen die passende Umgebung. Der KI-Agent führt die Aufgabe aus. Bei Bedarf lassen sich weitere Automatisierungsfunktionen hinzufügen. Das ist einer der größten Unterschiede zwischen einem All-in-One-KI-Browser und einem eigenständigen KI-Agenten . Es handelt sich nicht nur um eine KI, die auf einer Website navigieren kann. Sie kombiniert KI-Ausführung mit den Browserumgebungen, Kontositzungen und Automatisierungstools, die für reale Arbeitsabläufe unerlässlich sind.

Erste Schritte mit dem AdsPower AI-Agenten

Wenn Ihr Team bereits mehrere Accounts verwaltet oder regelmäßig wiederkehrende Browseraufgaben erledigt, ist es nicht nötig, Ihren gesamten Marketing-Workflow von Anfang an zu automatisieren.

Ein besserer Ansatz ist, mit einer Aufgabe zu beginnen, die Sie häufig ausführen. Erstellen Sie das entsprechende Browserprofil, beschreiben Sie die Aufgabe dem KI-Agenten in natürlicher Sprache und lassen Sie ihn die Arbeit in dieser Browserumgebung ausführen.

Sobald dieser Workflow zuverlässig läuft, können Sie ihn je nach Bedarf Ihres Teams schrittweise mit RPA, Skills, MCP oder APIs erweitern. So können Teams mit einem praktischen Anwendungsfall beginnen, anstatt von vornherein ein komplexes Automatisierungssystem zu entwickeln.

Bevor Sie beginnen

Bevor Sie AI Agent verwenden, stellen Sie sicher, dass Ihr AdsPower-Client auf Version 8.4.3 oder höher aktualisiert ist und die JS-Version 2.8.8.4 oder höher ist .

Der Zugriff auf den KI-Agenten wird derzeit schrittweise eingeführt . Sollten Sie die Funktion nach dem Update nicht sehen, versuchen Sie es bitte später erneut oder kontaktieren Sie den AdsPower-Support zur Bestätigung.

Für Startups und kleine Teams ist es nicht das Ziel, alle Marketingaufgaben gleichzeitig zu automatisieren. Ein sinnvollerer Ansatz ist es, die Browseraufgaben zu identifizieren, die wiederholt manuelle Zeit in Anspruch nehmen, und diese Aufgaben nach und nach an den Agenten zu übergeben.
Beginnen Sie mit einer Aufgabe, bringen Sie einen Workflow zum Laufen und erweitern Sie ihn dann Schritt für Schritt zu einem umfassenderen Marketing-Automatisierungs-Workflow.