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In unserem Blog teilen wir regelmäßig aktuelle Trends, bewährte Taktiken und praxisnahe Tipps aus langjähriger Erfahrung. Wir sind Expert:innen im Online Marketing und kämpfen für deinen Erfolg, wenn es um effektive Suchmaschinenoptimierung, gezieltes Social Media Marketing oder maßgeschneiderte Performance-Strategien geht.


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Marketing im Zeitalter der KI: Willkommen in der neuen Realität
05.09.2025

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Ein Gespenst geht um in der Marketingwelt – das Gespenst der künstlichen Intelligenz. Doch anstatt Furcht zu verbreiten, bringt es eine Welle der Transformation, die die Grundfesten unserer Branche neu definiert. Lange vorbei sind die Zeiten, in denen Marketing rein auf Intuition, manueller Segmentierung und breit gestreuten Kampagnen beruhte. Heute, im Jahr 2025, befinden wir uns mitten in einer Revolution, angetrieben von Algorithmen, maschinellem Lernen und Large Language Models (LLMs). Für uns bei internetwarriors ist klar: KI ist kein vorübergehender Trend, sondern das neue operative System für erfolgreiches Marketing. Doch was bedeutet das konkret? Was hat sich wirklich verändert? Wie musst du deine Strategien anpassen, um nicht nur zu überleben, sondern zu florieren? Und wie verändert sich die vielleicht wichtigste Komponente von allen – das Verhalten deiner Nutzer? Dieser Artikel ist dein umfassender Guide für das Marketing im Zeitalter der KI. Wir tauchen tief ein in die Veränderungen, zeigen dir praxiserprobte Strategien, beleuchten das neue Nutzerverhalten mit aktuellen Studienerkenntnissen und werfen einen Blick über den Tellerrand, um zu sehen, welche Zukunftstrends aus den USA und Asien schon bald unsere Realität sein werden. Das neue Spielfeld: Was die KI im Marketing fundamental verändert hat Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein weiteres Tool in deinem Werkzeugkasten. Sie ist die unsichtbare Hand, die Prozesse optimiert, Erkenntnisse liefert und Interaktionen in einer Geschwindigkeit und Präzision ermöglicht, die vor wenigen Jahren noch reine Science-Fiction waren. Die Kernveränderungen lassen sich in vier zentralen Bereichen beobachten: 1. Hyper-Personalisierung in Echtzeit: Früher war Personalisierung, einen Kunden mit seinem Namen in einer E-Mail anzusprechen. Heute bedeutet Personalisierung, dem Nutzer exakt den Inhalt, das Produkt oder die Botschaft zu präsentieren, die seinem aktuellen Bedürfnis entspricht – und das über alle Kanäle hinweg. KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen aus Nutzerverhalten, Kaufhistorie, demografischen Informationen und sogar kontextuellen Daten (wie Wetter oder Standort) in Millisekunden. Das Ergebnis: Dynamische Webseiten-Inhalte, personalisierte Produktempfehlungen in Online-Shops und individuell zugeschnittene Werbeanzeigen, die nicht als Störung, sondern als relevanter Service wahrgenommen werden. 2. Predictive Analytics und datengestützte Prognosen: Marketing war lange Zeit reaktiv. Wir analysierten vergangene Kampagnen, um zukünftige zu optimieren. Marketing KI dreht dieses Prinzip um. Predictive-Analytics-Modelle können mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen, welche Kunden am ehesten abwandern (Customer Churn), welche Leads die höchste Kaufwahrscheinlichkeit haben (Predictive Lead Scoring) oder welche Produkte sich in der nächsten Saison am besten verkaufen werden. Diese Voraussicht ermöglicht es dir, proaktiv zu handeln, Budgets effizienter zu verteilen und deine Ressourcen auf die vielversprechendsten Segmente zu konzentrieren. 3. Automatisierung von Content-Erstellung und -Distribution: Die generative KI hat die Content-Erstellung revolutioniert. Tools wie ChatGPT, Jasper oder auch fortschrittlichere, branchenspezifische Modelle können mittlerweile hochwertige Texte für Blogs, Social-Media-Posts, E-Mails oder Produktbeschreibungen erstellen. Doch es geht weit darüber hinaus: KI-Systeme können auch Bilder, Videos und sogar Musik generieren. Für dich als Marketer bedeutet dies eine enorme Effizienzsteigerung. Routineaufgaben, die früher Stunden dauerten, sind nun in Minuten erledigt. Gleichzeitig ermöglicht es die KI, Inhalte für A/B-Tests in unzähligen Varianten zu erstellen und automatisch über die richtigen Kanäle zur richtigen Zeit auszuspielen. 4. Effizienz durch intelligente Automatisierung: Neben der Content-Erstellung automatisiert die KI unzählige weitere Marketingprozesse. Vom programmatischen Einkauf von Werbeflächen (Programmatic Advertising) über die intelligente Steuerung von Gebotsstrategien in Google Ads bis hin zur automatischen Segmentierung von Zielgruppen – KI übernimmt repetitive, datenintensive Aufgaben. Dies führt nicht nur zu einer massiven Zeit- und Kostenersparnis, sondern minimiert auch menschliche Fehler und optimiert die Kampagnenleistung kontinuierlich und datenbasiert. Die Marketingstrategie 2025: So navigierst du erfolgreich durch das KI-Zeitalter Eine neue technologische Realität erfordert eine neue strategische Herangehensweise. Es reicht nicht, lediglich ein paar KI Marketing Tools einzuführen. Deine gesamte Marketingstrategie KI muss neu gedacht werden. 1. Von Zielgruppen zu "Segment-of-One": Deine radikale Personalisierungsstrategie Deine zentrale Strategie sollte die Hyper-Personalisierung sein. Das Ziel ist nicht mehr, eine Zielgruppe zu erreichen, sondern jeden einzelnen Kunden als ein eigenes Segment zu behandeln ("Segment-of-One"). Praktische Umsetzung: Investiere in eine robuste Customer Data Platform (CDP), die alle Kundendaten an einem Ort zentralisiert. Nutze KI-gestützte Personalisierungs-Engines für deine Webseite, deinen Online-Shop und dein E-Mail-Marketing. Diese Systeme passen Inhalte dynamisch an das Klickverhalten, die Verweildauer und die Kaufhistorie jedes einzelnen Nutzers an. 2. Conversational Marketing: Der Dialog als neuer Funnel Nutzer wollen keine Formulare mehr ausfüllen oder in Warteschleifen hängen. Sie erwarten sofortige Antworten und einen direkten Dialog. KI-gesteuerte Chatbots und Voice-Assistenten sind hier die Lösung. Praktische Umsetzung: Implementiere einen intelligenten Chatbot auf deiner Webseite, der nicht nur Standardfragen beantwortet, sondern auch Leads qualifiziert, Termine bucht und Nutzer durch den Kaufprozess führt. Trainiere den Bot mit deinen Unternehmensdaten, um präzise und markenkonforme Antworten zu gewährleisten. 3. Content-Strategie: Qualität und KI-Optimierung Hand in Hand Im Zeitalter der Content Erstellung KI wird die schiere Menge an Inhalten explodieren. Um herauszustechen, sind zwei Dinge entscheidend: erstens eine herausragende, menschenzentrierte Qualität und zweitens die Optimierung für KI-Systeme. Praktische Umsetzung: Nutze generative KI als Werkzeug zur Ideenfindung, zur Erstellung von Entwürfen und zur Optimierung von Texten für SEO. Die finale Redaktion, die strategische Ausrichtung und die emotionale Tiefe müssen jedoch von menschlichen Experten kommen. Gleichzeitig musst du deine Inhalte so strukturieren (z.B. durch Schema.org Markup), dass sie von KI-Suchmaschinen wie Googles Search Generative Experience (SGE) leicht verstanden und in den Antworten prominent platziert werden können. 4. SEO und KI: Die Symbiose für deine Sichtbarkeit SEO und KI sind untrennbar miteinander verbunden. Googles Algorithmen, insbesondere RankBrain und BERT, sind tief im maschinellen Lernen verwurzelt. Die Zukunft der Suche liegt in der Beantwortung komplexer Anfragen, nicht nur im Matching von Keywords. Praktische Umsetzung: Konzentriere dich auf thematische Autorität (Topic Clusters) anstatt auf einzelne Keywords. Erstelle umfassende Inhalte, die Nutzerfragen vollständig beantworten. Nutze KI-Tools zur Analyse von SERPs, zur Identifizierung von Content-Lücken und zur Optimierung deiner Inhalte für die semantische Suche. Globaler Ausblick: Diese KI-Trends aus den USA & Asien definieren die Zukunft Während wir in Europa beginnen, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, fungieren die USA und Asien als "Zukunftslabore". Eine andere Regulierung, eine höhere Risikobereitschaft und eine tief verankerte "Mobile-First"-Kultur beschleunigen dort die Adaption von Technologien, die bald auch bei uns den Markt bestimmen werden. Trend 1 aus Asien: Das "Super-App"-Ökosystem & Social Commerce 2.0 In Asien, allen voran China mit Apps wie WeChat oder Alibaba , dominieren "Super-Apps" den Alltag. In diesen geschlossenen Ökosystemen findet das digitale Leben statt: Chatten, Shoppen, Bezahlen, Dienstleistungen buchen. KI ist hier der Klebstoff, der eine nahtlose, hyper-personalisierte Customer Journey innerhalb einer einzigen Plattform ermöglicht. Live-Stream-Shopping auf Steroiden: Vergiss QVC. In Asien sind Live-Streams interaktive Events. KI-Tools analysieren Zuschauer-Kommentare in Echtzeit, um dem Influencer Vorschläge für Produkte zu machen, während Algorithmen die Preise dynamisch an die Nachfrage anpassen. KI-gesteuerter Community-Handel: KI identifiziert potenzielle Käufer mit ähnlichen Interessen und führt sie zu Gruppen zusammen, um durch gemeinsame Großeinkäufe bessere Preise zu erzielen. Was bedeutet das für dich? Auch wenn wir keine direkten WeChat-Klone haben, wachsen Plattformen wie WhatsApp und Instagram immer stärker in diese Richtung. Der Trend geht unaufhaltsam zum Conversational Commerce . Deine Kunden sind bereits in den Messengern – hol sie dort ab! Ein KI-Chatbot, der nicht nur Serviceanfragen beantwortet, sondern proaktiv Produkte vorschlägt und Verkäufe abschließt, ist der erste, entscheidende Schritt in diese Zukunft. Trend 2 aus den USA: "Agentic AI" und autonome Marketing-Kampagnen Im Silicon Valley geht der Trend von der Unterstützung durch KI zur Autonomie . Sogenannte "Agentic AI" sind KI-Systeme, die nicht nur Befehle ausführen, sondern selbstständig Ziele verfolgen, Strategien entwickeln und Kampagnen umsetzen. Der autonome Marketing-Manager: Statt zu sagen: "Erstelle 10 Social-Media-Posts", lautet das Ziel: "Erhöhe die Leads für Produkt Y um 15 % im nächsten Quartal." Der KI-Agent analysiert daraufhin autonom den Markt, die Zielgruppe und die Performance. Er entscheidet selbst, ob er Blogartikel schreibt, Google Ads schaltet oder eine E-Mail-Kampagne startet. Er führt diese Aufgaben aus, überwacht die Ergebnisse und optimiert seine Strategie in Echtzeit. Was bedeutet das für dich? Dieser Trend ist technologisch anspruchsvoll, wird aber deine Rolle als Marketer radikal verändern. Deine Aufgabe wird es sein, diese Agenten zu orchestrieren, die richtigen Ziele (OKRs) zu definieren und die ultimative strategische Kontrolle zu behalten. Du kannst dich vorbereiten, indem du deine Dateninfrastruktur zentralisierst (z.B. mit einer Customer Data Platform). Nur mit einer sauberen, zugänglichen Datenbasis können zukünftige KI-Agenten fundierte Entscheidungen treffen. Trend 3 aus USA & Asien: KI-Influencer und die Ära der synthetischen Medien Virtuelle, KI-generierte Influencer wie Lil Miquela (USA) oder Ayayi (China) sind Superstars mit Millionen von Followern und Verträgen mit globalen Luxusmarken. Sie sind die Vorboten einer Revolution in der Content-Erstellung. Perfekte Markenbotschafter: KI-Influencer sind 24/7 verfügbar, frei von Skandalen und können visuell und charakterlich perfekt auf eine Marke zugeschnitten werden. Für Marken wird es immer einfacher und günstiger, eigene synthetische Persönlichkeiten zu erschaffen. Dynamisch personalisierte Werbung: Stell dir vor, ein Kunde sieht auf deiner Webseite nicht ein Standard-Model, sondern eine KI-generierte Person, die seinen demografischen Merkmalen und Stilvorlieben entspricht und das Produkt auf eine Weise präsentiert, die bei ihm persönlich am besten ankommt. Was bedeutet das für dich? In einem Markt, der Authentizität hoch bewertet, liegt der Schlüssel in der Transparenz und Kreativität. Statt echte Menschen zu ersetzen, können KI-Avatare als Fantasiefiguren, futuristische Botschafter oder in Branchen wie Gaming und Tech eingesetzt werden, wo Künstlichkeit Teil des Narrativs ist. Die Technologie dahinter ist jedoch universell einsetzbar: für skalierbare, personalisierte Video-Tutorials oder dynamische Werbemittel, die in Dutzenden Sprachen und Varianten ohne neuen Videodreh erstellt werden können. Das veränderte Nutzerverhalten: Höhere Erwartungen in einer KI-geprägten Welt Die allgegenwärtige Präsenz von KI formt unweigerlich die Erwartungshaltung und das Verhalten der Nutzer. Wer heute mit Netflix, Amazon und Spotify interagiert, erwartet ein ähnliches Maß an Personalisierung und Voraussicht von allen digitalen Diensten. Gibt es dazu schon Studien? Ja. Während umfassende Langzeitstudien noch in Arbeit sind, zeigen aktuelle Erhebungen klare Tendenzen: Erwartung an sofortige und relevante Antworten: Eine Studie von internetwarriors zu Googles AI Overviews zeigt, dass Nutzer bereits bei einem signifikanten Teil ihrer Suchen auf KI-generierte Zusammenfassungen stoßen. Dies trainiert sie darauf, direkte Antworten statt nur einer Liste von Links zu erwarten. Das klassische "Suchen und Klicken" wird zunehmend durch ein "Fragen und Erhalten" ersetzt. Wachsende Nutzung von KI-Assistenten: Eine Studie des bidt (Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation) von 2024 zeigt, dass die Nutzung von generativer KI in Deutschland, insbesondere bei jüngeren Altersgruppen, fest im Alltag verankert ist. Dieses an KI-Dialoge gewöhnte Nutzerverhalten KI überträgt sich auf die Erwartungen an Marken. Geduldsschwelle sinkt: In einer Welt, in der KI-Bedürfnisse antizipiert, sinkt deine Toleranz für irrelevante Werbung, komplizierte Check-out-Prozesse oder langsame Webseiten. Die Customer Journey KI wird fragmentierter, aber auch schneller. Nutzer springen rascher ab, wenn ihre Erwartungen nicht in Echtzeit erfüllt werden. Der Wandel des Marketers: Vom Spezialisten zum KI-Dirigenten Die KI nimmt dir nicht die Arbeit weg – sie verändert sie fundamental. Repetitive, manuelle Aufgaben werden automatisiert, was dir Kapazitäten für die Bereiche freisetzt, in denen der Mensch unersetzlich ist: Strategie, Kreativität und Empathie. So musst du dich auf die heutige Situation einstellen: Entwicklung von Datenkompetenz: Du musst kein Data Scientist werden, aber du musst lernen, Daten zu interpretieren, die richtigen Fragen an die KI zu stellen und die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. Das Verständnis für die Funktionsweise von Algorithmen ist entscheidend. Fokus auf strategische Planung: Anstatt manuell A/B-Tests aufzusetzen, wird deine Aufgabe darin bestehen, die strategischen Ziele vorzugeben, die die KI dann durch unzählige Tests zu erreichen versucht. Du definierst das "Was" und "Warum", die KI optimiert das "Wie". Meister der Kreativität und des Storytellings: In einer Welt des KI-generierten Contents wird menschliche Kreativität zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Emotionale, authentische Geschichten und starke Markenidentitäten können (noch) nicht von einer KI erschaffen werden. Prompt Engineering als neue Fähigkeit: Die Qualität des Outputs einer generativen KI hängt direkt von der Qualität des Inputs (Prompts) ab. Du musst lernen, präzise und kontextreiche Anweisungen zu formulieren, um die bestmöglichen Ergebnisse von KI-Tools zu erhalten. Lebenslanges Lernen: Die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz ist rasant. Die Bereitschaft, dich kontinuierlich weiterzubilden und neue Tools und Methoden zu adaptieren, ist keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. Fazit: Die Zukunft des Marketings ist eine Symbiose aus Mensch und Maschine Das Marketing im Zeitalter der KI ist keine dystopische Zukunftsvision, in der Algorithmen die Kontrolle übernehmen. Es ist vielmehr eine aufregende neue Realität voller Chancen. Die künstliche Intelligenz befreit uns von zeitraubenden Routineaufgaben und gibt uns Werkzeuge an die Hand, um unsere Kunden besser zu verstehen und relevanter mit ihnen zu interagieren als je zuvor. Der Erfolg wird denen gehören, die diese neue Technologie nicht als Bedrohung, sondern als Partner begreifen. Die Gewinner werden die Marketer sein, die ihre menschlichen Stärken – strategisches Denken, Kreativität, Empathie und kritisches Urteilsvermögen – mit der analytischen Kraft, der Geschwindigkeit und der Skalierbarkeit der KI kombinieren. Bei internetwarriors sehen wir diese Zukunft als Gestaltungsauftrag. Begleite uns auf dieser spannenden Reise und gestalte mit uns gemeinsam die Zukunft des Marketings.
LLM Content-Fokus: Was ChatGPT, Perplexity und Gemini bevorzugen
21.08.2025

Nadine
Wolff
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Normale Suchmaschinenoptimierung war gestern – heute geht es zusätzlich darum, Inhalte so zu gestalten, dass sie auch von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity und Google Gemini gefunden, verstanden und in Antworten integriert werden. Wer in KI-generierten Ergebnissen als Quelle genannt wird, profitiert nicht nur von Markenbekanntheit, sondern oft auch von wertvollen Backlinks. Doch jedes LLM hat eigene Schwerpunkte, wenn es um die Auswahl von Content geht. In diesem Artikel erfährst du, wie diese drei Modelle arbeiten und wie du deine Inhalte auf ihre Vorlieben abstimmen kannst. Die drei LLMs im Überblick Bevor wir in konkrete Taktiken einsteigen, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Arbeitsweise der Modelle. Jedes LLM bewertet Inhalte nach eigenen Kriterien. ChatGPT punktet vor allem bei klar strukturierten Erklärungen, Perplexity legt sehr viel Wert auf Aktualität und Quellen, Gemini verwendet starke Signale aus dem Google Index und bevorzugt strukturierte sowie multimediale Inhalte. Diese Unterschiede bestimmen, welche Inhalte du priorisieren solltest. ChatGPT – Kreativer & dialogischer Content ChatGPT ist besonders stark darin, Inhalte in einer natürlichen, menschlich klingenden Sprache wiederzugeben. Es bevorzugt Texte, die leicht zu lesen sind, klare Erklärungen bieten und in einer logischen Struktur aufgebaut sind. Bevorzugte Inhalte: Storytelling, anschauliche Beispiele, Schritt-für-Schritt-Erklärungen Stil: dialogisch, zugänglich, für eine breite Leserschaft verständlich Datenquelle: Hauptsächlich Trainingsdaten, in der Pro-Version mit Webzugriff Erfolgsfaktor: Evergreen-Content, der auf vielen vertrauenswürdigen Seiten erwähnt wird, hat bessere Chancen, im Modell zu landen Perplexity – Recherche, Quellen, Aktualität Perplexity ist ein LLM mit integriertem Echtzeit-Webzugriff. Das Besondere: Es zeigt immer Quellen an und verlinkt diese direkt. Bevorzugte Inhalte: Aktuelle Studien, Statistiken, Fachartikel, präzise Analysen Stil: sachlich, faktenbasiert, prägnant Datenquelle: Live-Internetsuche + strukturierte Quellen Erfolgsfaktor: Klare Quellenangaben, Veröffentlichungsdatum, Autor, Impressum – und Inhalte, die direkt auf die gestellte Frage eingehen Extra-Tipp: FAQ-Formate und How-To-Anleitungen sind besonders sichtbar, da Perplexity Antworten oft in Q&A-Struktur präsentiert Google Gemini – Multimodal & SEO-getrieben Gemini ist stark mit dem Google-Ökosystem verknüpft und nutzt klassische Suchdaten, um Inhalte in KI-Antworten einzubinden. Zusätzlich kann es Text, Bild, Video und Audio kombinieren. Bevorzugte Inhalte: SEO-optimierte Artikel, Rich Snippets, strukturierte Daten (Schema.org) Stil: informativ, gut gegliedert, mit visuellen Elementen wie Infografiken oder Tabellen Datenquelle: Google Search Index + multimodale Analyse Erfolgsfaktor: Inhalte, die bereits im organischen Google-Ranking gut abschneiden, haben deutlich bessere Chancen, auch in Gemini zu erscheinen Content-Schwerpunkte im direkten Vergleich Zwischen den Modellen gibt es deutliche Unterschiede. ChatGPT bevorzugt lesefreundliche Erklärungen, Perplexity verlangt Aktualität und Quellen, Gemini honoriert SEO Struktur und Medienvielfalt. Nutze diese Matrix als Leitplanke für deinen Redaktionsplan. Kriterium ChatGPT Perplexity Google Gemini Art des Contents Erklärtexte, Beispiele, Storytelling Fachartikel, Daten, Primärquellen SEO strukturierte Artikel, Medienmix Aktualität eher Evergreen sehr hoch hoch, orientiert am Google Index Quellen indirekt über Trainingsdaten direkte, sichtbare Verlinkungen Google Signale, Rich Results, Markup Format Fließtext, Q and A Abschnitte FAQ, How to, Tabellen, Listen H2 H3 Struktur, Schema.org, Multimedia Sprache dialogisch, zugänglich sachlich, präzise informativ, suchintenzionsorientiert Optimierungsstrategien pro LLM Auch wenn sich Best Practices überschneiden, lohnt der Fokus auf die spezifischen Vorlieben der Modelle. So holst du mehr Mentions und Links heraus. Für ChatGPT optimieren Starte jeden zentralen Abschnitt mit der wichtigsten Antwort, gefolgt von kurzen Begründungen und mindestens einem Beispiel. Erkläre Fachbegriffe in eigener Sprache, ergänze eine kompakte Definition und verlinke bei Bedarf auf weiterführende interne Seiten. Struktur ist entscheidend. Nutze klare H2 und H3, formuliere häufige Nutzerfragen als Zwischenüberschrift und beantworte sie direkt im ersten Absatz darunter. Ergänze praxisnahe Beispiele, Checklisten und kleine Schrittfolgen. So erhöht sich die Chance, dass Passagen als fertige Antwort genutzt werden Für Perplexity optimieren Baue ein sauberes Quellenkonzept. Nenne Primärquellen, setze Zitate sparsam, aber präzise, und versieh Zahlen mit Link und Datum. Setze zu Beginn eines Artikels eine kurze Zusammenfassung mit drei bis fünf Kernaussagen. Markiere Veröffentlichungsdatum, Autor und Unternehmensangaben gut sichtbar. Aktualisiere Inhalte regelmäßig. Pflege einen FAQ Block mit echten Nutzerfragen und prägnanten Antworten von 40 bis 80 Wörtern. Füge Tabellen mit wichtigen Kennzahlen ein. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, direkt verlinkt zu werden. Ergänzend kannst du tieferführende Ressourcen bündeln und als Ressourcen Abschnitt am Ende bereitstellen. Für Gemini optimieren Setze auf saubere Onpage Grundlagen. Optimiere Title und Meta Description, richte eine klare Überschriftenhierarchie ein und nutze Schema.org Markup. Baue interne Links mit sprechendem Ankertext zu themennahen Seiten auf, zum Beispiel zu Ratgeberbeiträgen oder Leistungsseiten. Erstelle Medien, die Verständnis fördern, etwa eine Infografik mit Prozessschritten oder eine Tabelle mit Pros und Contras. Achte auf E-E-A-T Signale. Ein Autorenprofil mit Qualifikation, Referenzen und Kontakt schafft Vertrauen. Beispiele für Content Elemente, die LLMs mögen Kurze Definition zu Beginn, maximal zwei Sätze, direkt auf die Frage bezogen. Erklärungsteil mit einem Beispiel aus der Praxis. Mini Checkliste mit drei bis fünf Punkten, die eine Aufgabe lösbar macht. Tabelle mit Kriterien, etwa Vergleich von Methoden, Kosten oder Risiko. FAQ Bereich mit drei bis sieben echten Fragen. Diese Bausteine lassen sich in Blogposts, Leistungsseiten und Wissensartikeln verwenden. In Online Shops funktionieren sie auch auf Kategorieseiten als ergänzender Ratgeber. Häufige Fehler, die Mentions verhindern Einer der häufigsten Fehler ist eine unklare Struktur, bei der Nutzer*innen nicht sofort eine direkte Antwort am Beginn eines Abschnitts finden. Auch fehlende Quellen oder der Einsatz veralteter Zahlen wirken sich negativ auf die Glaubwürdigkeit aus. Wenn ein Thema zu breit gefasst auf nur einer einzigen Seite behandelt wird, sinkt die Relevanz und damit die Chance auf eine Erwähnung. Fehlen zudem Veröffentlichungsdatum und Autor, entsteht weniger Vertrauen in den Inhalt. Ebenso kann eine fehlende interne Verlinkung dazu führen, dass wichtige Kontextsignale ausbleiben und der Content von LLMs nicht als besonders relevant eingestuft wird. Um diese Hürden zu vermeiden, solltest du bestehende Inhalte regelmäßig prüfen, strukturiert aufbereiten und gezielt aktualisieren. Fazit Die Optimierung für LLMs ist keine Zukunftsmusik – sie ist bereits heute entscheidend, um in der neuen Suchwelt sichtbar zu bleiben. ChatGPT bevorzugt leicht verständliche, kreative und gut erklärte Inhalte Perplexity setzt auf aktuelle, faktenbasierte und quellengestützte Inhalte Gemini greift auf SEO-starken, strukturierten und multimedialen Content zurück Die Anforderungen von ChatGPT, Perplexity und Gemini unterscheiden sich – doch mit der richtigen Strategie kannst du in allen drei Modellen punkten. Wir unterstützen dich dabei, Inhalte zu entwickeln, die nicht nur von Suchmaschinen, sondern auch von KI-Systemen gefunden, erwähnt und verlinkt werden. Nimm jetzt Kontakt auf. FAQ – Häufige Fragen zum Content-Fokus Wie erkenne ich, ob mein Content in LLMs erwähnt wird? Bei Perplexity einfach – dort werden Quellen verlinkt. Bei ChatGPT und Gemini kannst du dies durch gezielte Abfragen testen oder über Monitoring-Tools verfolgen. Muss ich für jedes LLM separat optimieren? Ja, da die Modelle unterschiedliche Schwerpunkte haben. Es gibt jedoch Überschneidungen, z. B. bei klarer Struktur und hoher Quellenqualität. Wie oft sollte ich Content aktualisieren? Für Perplexity und Gemini regelmäßig, da Aktualität ein entscheidender Faktor ist. Evergreen-Inhalte für ChatGPT sollten ebenfalls gepflegt werden.
Der AIO- & GEO-Plattformen-Report 2025
13.08.2025

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Die digitale Marketingwelt steht vor ihrem größten Umbruch seit der Einführung des Mobile-First-Indexings. Künstliche Intelligenz, insbesondere in Form von generativen Antwortmaschinen, definiert die Spielregeln der Online-Sichtbarkeit neu. In diesem umfassenden Report analysieren wir die Landschaft der AI Tools , die speziell für diese neue Ära entwickelt wurden, und geben Ihnen einen strategischen Kompass an die Hand, um in der Welt der Generative Engine Optimization (GEO) nicht nur zu bestehen, sondern zu gewinnen. Kritische Bewertung und Einordnung der AI Tools Bei der Einarbeitung der neuen Tools wurde eine kritische Bewertung vorgenommen. Tools wie Superlines, Rankscale.ai, Kai, ALLMO.ai, Quno, Finseo, Scrunch, SEOMonitor, Ayzeo, LLM Pulse (Generative Pulse), Deepserp, AI Peekaboo und Evertune wurden als relevante GEO-Monitoring-, Content- oder Hybrid-Plattformen identifiziert und in die entsprechenden Abschnitte des Reports integriert. Andere genannte Tools wurden nach sorgfältiger Prüfung bewusst ausgeschlossen, da sie nicht dem Kernfokus der KI-Sichtbarkeitsanalyse entsprechen: Behamics ist eine E-Commerce-Revenue-Plattform, Advanced Web Ranking ein traditioneller Rank-Tracker ohne explizite GEO-Funktionen, 'Am I on AI'-Tools sind KI-Inhaltsdetektoren (die prüfen, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde, nicht was eine KI über eine Marke schreibt). Diese Differenzierung stellt sicher, dass der Report sich ausschließlich auf die für die Generative Engine Optimization relevantesten und direktesten Lösungen konzentriert. Der Paradigmenwechsel im digitalen Marketing: Generative Engine Optimization Das Aufkommen der Generative Engine Optimization (GEO) stellt den bedeutendsten Paradigmenwechsel im digitalen Marketing seit der Einführung des Mobile-First-Indexings dar. Dieser Report bietet eine umfassende Analyse des GEO-Tool-Marktes, der Prognosen zufolge bis 2031 ein Volumen von 7,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Er beschreibt detailliert die Zweiteilung des Marktes in etablierte SEO-Anbieter (SE Ranking, Semrush) und spezialisierte Start-ups (Profound, Otterly.ai), bewertet deren Fähigkeiten und liefert einen strategischen Rahmen für die Implementierung. Die zentrale Erkenntnis ist, dass die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten nicht länger optional ist; sie ist eine kritische, messbare und optimierbare Komponente der modernen Markenstrategie. Das neue Suchparadigma – Generative Engine Optimization (GEO) verstehen Dieser Teil schafft den strategischen Kontext, indem er den Wandel von der traditionellen SEO zur Optimierung für KI-gesteuerte Antwortmaschinen definiert. Er macht die Leser*innen mit der neuen Terminologie, den Prinzipien und den technischen Anforderungen vertraut, die notwendig sind, um in dieser sich entwickelnden Landschaft wettbewerbsfähig zu sein. Definition der Post-SEO-Landschaft: Von Suchmaschinen zu Antwortmaschinen Der grundlegende Wandel im digitalen Suchverhalten ist ein Übergang von einer Liste von Links (Search Engine Results Pages, SERPs) zu synthetisierten, konversationellen Antworten, die von generativen KI-Modellen bereitgestellt werden. Diese Entwicklung verändert die Customer Journey und die Ziele der Optimierung grundlegend. Während sich die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) auf das Erzielen von Klicks konzentrierte, zielt die Generative Engine Optimization (GEO) darauf ab, Zitate in den Antworten der KI zu erhalten und die Darstellung der eigenen Marke innerhalb dieser Antworten zu beeinflussen. Die aktuelle Marktlandschaft ist von einer Vielzahl sich überschneidender Begriffe geprägt. Für die Klarheit dieses Reports werden die folgenden Arbeitsdefinitionen etabliert: AIO (Artificial Intelligence Optimization): Dies ist der breiteste Begriff, der sich oft darauf bezieht, Inhalte für Maschinen lesbar zu machen. AEO (Answer Engine Optimization): Ein spezifischerer Begriff, der sich auf die Strukturierung von Inhalten konzentriert, um direkte Fragen zu beantworten. Dies zielt auf Featured Snippets, „People Also Ask“-Boxen (PAA) und die Sprachsuche ab. GEO (Generative Engine Optimization): Dies ist der aktuellste und relevanteste Begriff. Er umfasst die ganzheitliche Praxis der Optimierung von Inhalten und Markensignalen, um in KI-generierten Antworten von Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews zu erscheinen. Dieser Report wird GEO als primären Überbegriff verwenden. Dieser Wandel ist nicht nur theoretischer Natur. Die Datenlage bestätigt die Dringlichkeit und Bedeutung des Themas. Im März 2025 lösten bereits 13 % aller Google-Suchanfragen eine KI-Übersicht (AI Overview) aus – ein Anstieg von 72 % gegenüber dem Vormonat. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass das Volumen der traditionellen Suchmaschinennutzung bis 2026 um 25 % und bis 2028 um 50 % oder mehr zurückgehen wird, da die Nutzer*innen zunehmend auf KI-Assistenten umsteigen. Die Koexistenz mehrerer konkurrierender Akronyme für ein ähnliches Konzept ist ein klassisches Anzeichen für einen aufstrebenden, sich schnell entwickelnden Markt. Dies deutet nicht auf ein Versäumnis im Marketing hin, sondern ist vielmehr ein Beleg dafür, dass sich die Praxis der KI-Optimierung schneller verfestigt, als sich die Branche auf einen einheitlichen Namen einigen kann. Kernprinzipien von GEO: Ein strategischer Rahmen für KI-Sichtbarkeit Die Formalisierung von GEO als Konzept in der akademischen Forschung liefert eine rigorose theoretische Grundlage. Eine der zentralen Erkenntnisse ist, dass die Einbeziehung von Zitaten, Anführungszeichen und Statistiken die Sichtbarkeit einer Quelle in KI-Antworten um über 40 % steigern kann. Die E-E-A-T-Prinzipien von Google (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind für GEO von überragender Bedeutung. KI-Modelle sind explizit darauf ausgelegt, glaubwürdige Quellen zu priorisieren. GEO erfordert zudem einen Wandel von isolierten Keywords hin zum Aufbau thematischer Autorität um Entitäten (Personen, Produkte, Konzepte). Eine entscheidende Taktik ist das Erlangen von nicht verlinkten Markennennungen (Co-Citations) in maßgeblichen Inhalten. Metrik Traditionelle SEO Generative Engine Optimization (GEO) Primäres Ziel Ranking auf der SERP Zitiert werden in der KI-Antwort Kerneinheit der Optimierung Webseite Marke/Entität Schlüsseltaktiken Keyword-Optimierung, Backlinking Semantische Strukturierung, E-E-A-T-Signale, Co-Zitate Primäre KPIs Organischer Traffic, Keyword-Rankings Share of Voice, Erwähnungshäufigkeit, Sentiment Inhaltsfokus Langform-Artikel Snippet-fähige, strukturierte Antworten Autoritätssignale Domain Authority, Backlinks Expertenzitate, Datenzitate, Bewertungen Die technische Grundlage: Die entscheidende Rolle von KI-freundlichem Schema und llms.txt Schema-Markup ist die wesentliche Infrastruktur, die Inhalte für KI-Systeme lesbar macht. Es liefert expliziten Kontext und hilft der KI, Fakten von Füllmaterial zu unterscheiden. Best Practices für KI-sichtbares Schema: Verwendung von JSON-LD: Das von Google bevorzugte Format. Priorisierung wichtiger Schema-Typen: Organization, Product, FAQPage, HowTo und Article sind besonders wirkungsvoll. Abbildung realer, sichtbarer Inhalte: Kein Schema für unsichtbare Inhalte hinzufügen. Vollständigkeit und Genauigkeit: Weniger, aber dafür vollständige Eigenschaften sind besser als viele unvollständige. Die Datei llms.txt entwickelt sich zum neuen Standard – vergleichbar mit der robots.txt – um LLMs klare Vorgaben zur Nutzung der Website-Inhalte zu geben. Sie lässt sich einfach mit kostenlosen Online-Tools oder WordPress-Plugins wie AIOSEO erstellen. Die robots.txt hingegen sollte unbedingt von erfahrenen SEOs eingerichtet werden, da schon kleine Fehler im schlimmsten Fall dazu führen können, dass LLMs komplett vom Zugriff ausgeschlossen werden. Marktanalyse und Zukunftsaussichten Dieser Teil bietet eine Makroperspektive auf den GEO-Markt, analysiert seine Größe, Wachstumstreiber und zukünftige Entwicklung. Marktlandschaft: Dimensionierung der GEO-Chance und Wachstumsprognosen Der globale Markt für Generative Engine Optimization (GEO) Services wurde 2024 mit 886 Millionen US-Dollar bewertet und wird voraussichtlich bis 2031 auf 7,318 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 34,0 % entspricht. Dieses Wachstum wird durch die schnelle Akzeptanz von KI-gestützter Suche durch die Nutzer*innen angetrieben. Die Diskrepanz zwischen den Wachstumsraten des GEO-Marktes (34,0 % CAGR) und des traditionellen AI SEO Tools -Marktes (12,6 % CAGR) signalisiert eine Marktdisruption. Budgets werden wahrscheinlich von traditionellen Kanälen umgeschichtet. Wer nicht in GEO investiert, riskiert aktiv die Erosion seiner bestehenden Suchsichtbarkeit. Investitionen & Innovation: Ein Blick auf das GEO-Startup-Ökosystem Das hohe Wachstumspotenzial hat erhebliches Risikokapital angezogen und zur Entstehung spezialisierter Start-ups wie Profound, Otterly.ai und BrandBeacon geführt. Diese Unternehmen sind von Grund auf für GEO konzipiert und treiben Innovationen in Bereichen voran, die für das AI Search Monitoring und die AI search tracking entscheidend sind, wie Echtzeit-Markenüberwachung in LLMs und Sentiment-Analyse von KI-Antworten. Die Zukunft der digitalen Entdeckung: Expertenperspektiven Experten sind sich einig: Der Wandel ist unumkehrbar. Eine der zentralen Herausforderungen ist die Messung von GEO-Erfolgen. Traditionelle Metriken verlieren an Relevanz. Neue KPIs wie die AI Search Visibility , der Share of Voice und die Zitationshäufigkeit etablieren sich. LLMs liefern „Meinungen, keine Listen“. Wenn eine Marke nicht unter den ersten Nennungen ist, ist sie praktisch unsichtbar. Vergleichende Analyse von AIO/GEO-Sichtbarkeitsplattformen Dies ist der Kern des Reports: ein detaillierter, funktionsbasierter Vergleich der wichtigsten AI Tools auf dem Markt. Bewertungsrahmen: Schlüsselmetriken und -fähigkeiten Um die Tools fair zu bewerten, haben wir einen Rahmen mit folgenden Kriterien definiert: LLM- & Plattform-Abdeckung: Welche KI-Engines werden überwacht? Kern-Sichtbarkeitsmetriken: Was wird gemessen? (z. B. Share of Voice, Sentiment) Wettbewerbsanalyse: Wie gut werden Wettbewerber verfolgt? Daten- & Analysefähigkeiten: Wie werden die Daten verarbeitet? Handlungsorientierung & Workflow: Hilft das Tool bei der Umsetzung? Benutzerfreundlichkeit & Zielgruppe: Für wen ist es gedacht? Preisgestaltung & Wert: Wie ist die Kostenstruktur? Die Etablierten: Wie sich SEO-Suiten an die KI-Ära anpassen Diese Akteure nutzen ihre bestehende Infrastruktur, um in den GEO-Markt einzutreten. SE Ranking AI Visibility Tracker: Eine All-in-One-Plattform, die traditionelles SEO und GEO kombiniert. Ideal für SEO-Profis und Agenturen, die eine integrierte Lösung suchen. Semrush AIO: Eine Enterprise-Lösung mit Fokus auf groß angelegtes Benchmarking und unübertroffener Datentiefe. SEOMonitor: Speziell für Agenturen entwickelt, um Workflows mit KI-gestützten Tools zu optimieren. Die Herausforderer: Ein tiefer Einblick in dedizierte GEO-Monitoring-Start-ups Diese Kategorie repräsentiert die "reinen" GEO-Plattformen, die oft innovativer und agiler sind. Profound: Eine Premium-Lösung für Unternehmen mit Echtzeit-Einblicken und erweiterten Funktionen wie dem "Conversation Explorer". Otterly.ai: Ein österreichisches Start-up mit starkem Fokus auf Markensicherheit und Risikomanagement. Peec AI: Eine spezialisierte Plattform für globale Unternehmen mit mehrsprachiger und länderübergreifender Unterstützung. Rankscale.ai: Bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und KI-generierte Vorschläge zur Content-Optimierung auf URL-Ebene. Scrunch: Fokussiert auf die Optimierung der KI-Customer-Journey, inklusive Journey-Mapping und Persona-basiertem Prompting. ... und viele weitere, die in der Vergleichstabelle detailliert aufgeführt sind. Die große Vergleichstabelle der GEO-Tools Tool Strategischer Fokus Abgedeckte LLMs Abgedeckte LLMs Preismodell Ideales Nutzerprofil SE Ranking Integrierte SEO + GEO Google AIO, ChatGPT, Perplexity, Gemini Erwähnungen, Links, SoV Abonnement (Teil der SEO-Pläne) SEO-Profis, Agenturen, KMUs Semrush AIO Enterprise Monitoring Google AIO, ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini Erwähnungen, Sentiment Abonnement (Enterprise-Fokus) Große Unternehmen, E-Commerce-Marken SEOMonitor Agentur-Workflow-Automatisierung Google AIO, ChatGPT, Gemini AIO-Sichtbarkeit, GEO-Tracking Abonnement (ab 99 €/Monat) SEO- und Digital-Marketing-Agenturen Profound Enterprise GEO Intelligence ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude Erwähnungen, Zitate, SoV, Sentiment Premium-Abonnement ($499+) Enterprise-Marken, datengetriebene Agenturen Otterly.ai KMU-Markensicherheit ChatGPT, Perplexity, Google AIO Rankings, Zitate, Brand-Safety-Warnungen Gestaffeltes Abonnement ($29+) PR-Teams, Marken in sensiblen Branchen Peec AI Globale GEO-Analyse ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok Positions-Score, Sentiment Gestaffeltes Abonnement (€90+) Internationale Unternehmen, globale Agenturen Rankscale.ai Umsetzbare GEO-Analyse ChatGPT, AIOs, Perplexity, etc. Rankings, Zitate, Sentiment Günstiges Abonnement (ab 20 €/Monat) SEOs, die schnelle Einblicke suchen Scrunch KI-Customer-Journey-Optimierung Führende LLMs (inkl. Grok, Claude) Sentiment, Wettbewerbsposition Unbekannt Agenturen, Enterprise-Marken Deepserp Technisches GEO-Audit ChatGPT, Gemini, etc. AI-Crawl-Verhalten, Zitate Abonnement (ab 99 $/Monat) Große Websites, technische SEO-Teams LLMrefs Freemium-Sichtbarkeit Wichtige LLMs LLMrefs Score, Erwähnungen Freemium ($0 / $79) Freiberufler*innen, kleine Unternehmen Die Spezialisten: Nischen-, integrierte und hybride Plattformen Diese Kategorie umfasst Tools, die GEO/AEO-Funktionen in ihre Kernangebote integriert haben. Wix AI Visibility Overview: Das erste große CMS mit einem integrierten Tool zur Verfolgung der KI-Sichtbarkeit, eine äußerst praktische Lösung für Millionen von Wix-Nutzer*innen. Content- & On-Page-Optimierungsplattformen (Rankability, Surfer SEO, etc.): Diese Gruppe konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten, die strukturiert und semantisch reich genug sind, um von der KI zitiert zu werden. PR-fokussierte Plattformen (LLM Pulse): Diese Lösungen zeigen auf, welche Medien und Quellen die Darstellung einer Marke in LLMs beeinflussen. Strategische Umsetzung und Empfehlungen Dieser letzte Abschnitt übersetzt die Analyse in eine umsetzbare Strategie. Auswahl der richtigen GEO-Plattform: Eine bedarfsbasierte Entscheidungsmatrix Die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Zielen ab. Nutzerprofil Primäres Ziel Top-Empfehlung(en) Alternativen Enterprise Brand Manager Umfassendes Marken-Monitoring Profound Semrush AIO, Peec AI SEO-Agentur Skalierbares Kundenmanagement SE Ranking SEOMonitor, Semrush KMU/Startup-Inhaber*in Kostengünstige Sichtbarkeitsverfolgung Otterly.ai Rankscale.ai, LLMrefs Content Marketer/Stratege Erstellung KI-optimierter Inhalte Rankability Surfer SEO, Finseo Technischer SEO Überwachung der KI-Crawlbarkeit Deepserp ALLMO.ai Aufbau einer GEO-zentrierten Content-Strategie: Vom Audit zur Umsetzung Schritt 1: Anforderungen definieren & Tools testen: Legen Sie Ihre Ziele fest und testen Sie eine Vorauswahl an Tools. Schritt 2: Baseline-Audit durchführen: Nutzen Sie ein Tool, um Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit zu messen und Lücken zu identifizieren. Schritt 3: Analytik integrieren: Verbinden Sie GEO-Daten mit Web-Analytics (z. B. GA4), um den ROI zu messen. Schritt 4: Technische Grundlagen implementieren: Erstellen Sie KI-freundliches Schema und eine llms.txt-Datei. Schritt 5: Content-Strategie umsetzen: Erstellen Sie strukturierte, autoritative Inhalte, die Nutzerfragen direkt beantworten. Schritt 6: Überwachen, iterieren und berichten: Verfolgen Sie die Leistung kontinuierlich und verfeinern Sie Ihre Strategie. Abschließende Analyse: Sichtbarkeit an der KI-Suchfront meistern Die Synthese der Ergebnisse zeigt: Der GO-Tool-Markt ist dynamisch und zweigeteilt,doch die zugrunde liegenden Prinzipien konzentrieren sich auf E-E-A-T und strukturiere Daten . Der Wandel von Such- zu Antwortmaschinen ist unumkehrbar, was Investitionen in diesem Bereich zu einer strategischen Notwendigkeit macht. Der erfolgreichste Ansatz wird ein hybrider sein: die Kombination aus tiefgreifenden Monitoring-Funktionen spezialisierter AI Tools und den Optimierungsfunktionen von AEO-fokussierten Plattformen. Die Gewinner*innen in der nächsten Ära des digitalen Marketings werden diejenigen sein, die die Kunst und Wissenschaft beherrschen, die glaubwürdigste, zitierfähigste und maschinenlesbarste Informationsquelle in ihrem Bereich zu sein. Bereit für die neue Suchrealität? Nutze jetzt den First-Mover-Vorteil in der Generative Engine Optimization. Wir unterstützen dich dabei, deine Marke sichtbar in KI-Antworten zu platzieren – mit fundierter GEO-Strategie, Tool-Setup und Content-Optimierung. Sprich mit unseren Expert*innen und sichere dir deine KI-Sichtbarkeit von morgen!
KI Tools für performance Marketing
26.02.2025

Yasser
Teilab
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Die Landschaft des digitalen Marketings hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt. Mit schnellen Fortschritten in der Datenerhebung, -analyse und Zielgruppenansprache stehen Marketer*innen vor einer wachsenden Nachfrage nach intelligenten, personalisierten Strategien. Die Datenmenge nimmt stetig zu, und die Notwendigkeit für schnelle, präzise Entscheidungen war noch nie so groß. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel – ein revolutionäres Werkzeug, das Effizienz, Genauigkeit und Kampagnenleistung erheblich steigert. Wir zeigen euch, wie wir KI nutzen, um unsere Arbeitsabläufe zu optimieren, Kunden- und Kundinnen-Insights zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Rolle von KI im Performance Marketing KI spielt im Marketing mehrere Rollen – von der Datenanalyse und Erkennung von Kundenmustern bis hin zur Automatisierung von Prozessen und KI-gestützte Kampagnen. Durch die Integration von KI-basierten Tools erreichen wir: Schnellere und präzisere Datenanalyse Optimiertes und automatisiertes Kampagnenmanagement Verbesserte Zielgruppensegmentierung und Personalisierung Genaue Vorhersagen durch KI-gestützte Kampagnen Diese Vorteile führen zu mehr Effizienz, besseren Entscheidungen und letztendlich zu höheren Marketing Renditen. Verantwortungsvolle Anwendungsmöglichkeiten KI Bevor wir uns konkreten Anwendungsmöglichkeiten von KI widmen, sind zwei Grundprinzipien zu beachten: Datenschutz & Sicherheit – Wir geben keine Kund:innendaten an KI-Tools weiter, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Qualitätskontrolle – KI kann qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern, aber wir überprüfen und optimieren diese stets, um Fehler und Unstimmigkeiten zu vermeiden. Nun sehen wir uns die praktischen Einsatzgebiete von KI im Performance Marketing an. 1. KI-gestützte Marktforschung Ein tiefgehendes Verständnis des Marktes ist entscheidend für eine erfolgreiche Kampagnenplanung. Bei neuen Kund:innen oder Projekten starten wir mit einer umfassenden Marktforschung. Neben klassischen Kund*innenbriefings, die Informationen über das Unternehmen, Produkte, den Markt und Mitbewerber*innen enthalten, nutzen wir KI-gestützte Tools wie ChatGPT und Gemini, um eine zusätzliche Marktanalyse zu erstellen. Dies hilft uns: Potenzielle Lücken in der Erforschung zu identifizieren Neue Perspektiven auf das Kundenverhalten zu gewinnen Datengetriebene Annahmen zu validieren Ein Beispiel: Wir geben die URL einer Kund*innenwebsite ein und lassen KI eine Zusammenfassung des Unternehmens, der Wettbewerber:innen und der Markttrends erstellen. Dieses Ergebnis wird mit unseren internen Analysen abgeglichen, um seine Genauigkeit zu gewährleisten. 2. Entwicklung von Marketingstrategien KI verbessert maßgeblich die Entwicklung und Verfeinerung von Marketingstrategien. Wir nutzen KI insbesondere für: Detaillierte Zielgruppenanalyse & Segmentierung – KI hilft uns, Zielgruppen basierend auf Interessen, Verhalten und demografischen Merkmalen zu gruppieren, um gezieltere Kampagnen zu gestalten. Persona-Entwicklung – Durch KI-gestützte Analysen können wir detaillierte Kundenprofile erstellen und Marketingbotschaften personalisieren. Predictive Marketing & Analytics – KI-Modelle analysieren historische Daten, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, sodass wir Strategien proaktiv anpassen können. Wir arbeiten aktuell an der internen Entwicklung eines KITools für Unternehmen, das Daten aus Google Ads, META und GA4 integriert, um Conversion-Raten vorherzusagen und Budgets optimal zu verteilen. 3. Content-Erstellung Content ist das Herzstück jeder Marketingkampagne, und KI erleichtert kreative Prozesse erheblich. Keyword-Recherche & Anzeigentexte KI-basierte Tools wie ChatGPT und Copy.ai helfen uns, relevante Keywords für die Kampagnen zu generieren. Diese Tools unterstützen uns beim Verfassen von Anzeigen, sodass sie den Best Practices entsprechen und die Markenstimme beibehalten wird. Erstellung kreativer Inhalte KI-gestützte Design-Tools wie Canva AI und Adcreative.ai ermöglichen die schnelle Erstellung von Bannern und Visuals. Einige Werbeplattformen, darunter Google Ads und META, integrieren bereits KI-generierte kreative Elemente direkt in ihre Kampagnentools. Obwohl KI die Content-Erstellung beschleunigt, überprüfen und optimieren wir stets alle Inhalte, um Konsistenz und Qualität sicherzustellen. 4. Kampagnenoptimierung & -management Über Strategie und Content hinaus spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Optimierung laufender Kampagnen. Wir haben KI-gestützte Skripte und Tools entwickelt, um: Automatische Budgetanpassungen vorzunehmen – Ein von uns entwickeltes Skript hilft, Budgets dynamisch basierend auf der Performance zu verteilen. Zum Beispiel: Brand-Kampagnen mit einer CTR oder Conversion-Rate über 10 % erhalten 20 % des neuen Budgets. Erfolgreiche Non-Brand-Kampagnen erhalten 60 % des Budgets. Schwächer performende Kampagnen erhalten die verbleibenden 20 %. Performance-Prognosen zu erstellen – KI-gestützte Vorhersagemodelle helfen uns, zukünftige Trends zu erkennen. Durch die Analyse historischer Daten können wir abschätzen, wie Kampagnen in den nächsten 60 Tagen abschneiden werden. Diese KI-basierten Tools ermöglichen eine schnellere und genauere Kampagnenoptimierung als herkömmliche manuelle Methoden. Fazit: KI revolutioniert weiterhin das digitale Marketing und hilft Unternehmen, mit der steigenden Komplexität datengetriebener Kampagnen Schritt zu halten. Trotz aller Vorteile müssen Datenschutz und die Qualität der generierten Inhalte stets gewährleistet sein. Durch die Integration von KI in Marktforschung, Strategieentwicklung, Content-Erstellung und Kampagnenmanagement steigern wir unsere Effizienz und erzielen bessere Ergebnisse. Doch KI ersetzt keine menschliche Expertise – sie ergänzt sie, indem sie uns intelligenter arbeiten lässt. Interessiert an den Möglichkeiten von KI für Ihr Unternehmen? Kontaktieren Sie uns für individuelle Lösungen und lassen Sie uns gemeinsam Ihre Marketingstrategien optimieren!
Künstliche Intelligenz (KI) und der Datenschutz: Probleme & Lösungsansätze
23.10.2023

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz gehört zu den spannendsten digitalen Themen dieser Zeit. Neue Entwicklungen und Anwendungen erleichtern Unternehmen die Arbeit, zum Beispiel durch Automatisierung von Prozessen, etwa in der Leadgenerierung oder der Contentproduktion, sie bringen jedoch auch rechtliche Fallstricke mit sich. Die Sammlung und Verarbeitung von Informationen, die personenbezogene Daten enthalten können, muss immer unter dem Aspekt des Datenschutzes kritisch betrachtet werden. Ein Überblick über mögliche Probleme und Lösungen. Anmerkung: Dieser Artikel bietet einen Einstieg ins Thema und möchte dafür sensibilisieren, erhebt jedoch keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ersetzt keine rechtliche Beratung durch Fachpersonen, die sich mit dem Thema KI und Datenschutz auskennen. Wie funktioniert Künstliche Intelligenz? Die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz ist komplex, vereinfacht gesagt soll mit Hilfe von KI-Systemen menschliche Intelligenz simuliert werden. Ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz ist das sogenannte Machine Learning (maschinelles Lernen), das mit Hilfe der eingespeisten Daten und einem Algorithmus in der Lage ist zu lernen. Die Basis sind also Informationen und Algorithmen bzw. ein mathematisches Modell, das das menschliche Gehirn simulieren soll. Woher stammen die Daten und Informationen, mit denen KI gefüttert wird? Welche Daten konkret genutzt wurden, um die KI-Anwendung zu trainieren, hängt vom System ab und lässt sich nicht pauschal beantworten. Chat GPT zum Beispiel greift auf frei verfügbare Informationen zurück, etwa von Wikipedia, aus digital verfügbaren Büchern und frei zugänglichen Texten aus dem Internet. Zudem lernt der Chatbot aus den „Unterhaltungen“, die er mit Usern führt. Welche Rechts- und Datenschutz-Probleme können bei dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz auftreten? Mit dem Thema Datenschutz und Künstliche Intelligenz beschäftigen sich Datenschutzbeauftragte und Behörden schon seit Jahren. Bereits 2019 legte die Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder (DSK) ein Positionspapier vor, in dem sie technische und organisatorische Maßnahmen für eine datenschutzkonforme Gestaltung von KI-Systemen empfiehlt. Im Frühjahr 2022 veröffentlichte die französische Datenschutzbehörde CNIL zwei Leitfäden für die datenschutzrechtlichen Anforderungen und Bewertung von KI-Systemen. Eines der bekanntesten KI-Tools ChatGPT wurde in diesem Frühjahr zunächst von italienischen Datenschutzbehörden verboten und nach einer Erklärung des Anbieters wieder für die Nutzung in Italien erlaubt. Die Beispiele zeigen, dass sich bereits seit mehreren Jahren die Behörden verschiedener Länder damit auseinandersetzen, welche Probleme KI-Tools mit sich bringen können und ob sie sich datenschutzkonform nutzen lassen. Das Thema Datenschutz muss dann genauer betrachtet werden, wenn KI-Tools nicht-öffentliche persönliche Daten nutzen, zum Beispiel Kundendaten oder Informationen über Mitarbeitende. Zu den sensiblen personenbezogenen Daten gehören Namen, Adressen und Telefonnummern. Der Verarbeitung dieser Daten und dem Interesse des Unternehmens daran steht dem Recht auf informelle Selbstbestimmung der betroffenen Personen gegenüber. Bei besonders sensiblen Daten wie Gesundheitsdaten ist der rechtliche Rahmen übrigens noch strenger. Heikel wird es auch dann, wenn sensible, nicht-öffentliche Informationen innerhalb einer Anfrage in ein KI-System eingespeist werden, nicht wissend, dass diese genutzt werden und möglicherweise anderen Usern bei ihrer Anfrage offenbar werden könnten. Ein Beispiel ist die Aufgabe, vertrauliche Notizen aus einem Meeting zusammenzufassen oder Personendaten nach einem bestimmten Kriterium auszuwerten. KI und DSGVO Für die DSGVO relevant ist die Verarbeitung von Daten mit Personenbezug, beispielsweise die Nutzung von Datensätzen mit Personeninformationen oder die Verknüpfung des KI-Tools mit Kommunikationskanälen wie einem E-Mail-Programm. Es gilt auch hier das Grundprinzip der Datensparsamkeit: persönliche Daten dürfen nur in dem Maße erhoben und verarbeitet werden, wie für das Ziel erforderlich sind. Unnötige Sammlungen von Daten sind zu vermeiden. Im Zweifelsfall ist es auch sinnvoll nachweisen zu können, warum der Einsatz von KI bei der Verarbeitung dieser Daten notwendig ist. Personen, deren Daten verwendet werden, sollten darüber aufgeklärt werden (zum Beispiel über die Datenschutzerklärung), welche Daten erhoben werden, wie diese verwendet werden und wer Zugriff auf diese hat. Einen Unterschied in der rechtlichen Bewertung macht auch, ob diese Daten anonymisiert werden und ob die Daten ausreichend geschützt sind, zum Beispiel durch Verschlüsselung. KI und Urheberrecht Weniger diskutiert, aber dennoch relevant ist die Urheberrechtsfrage bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz. Durch KI erzeugte Werke sind nicht vom Urheberrecht geschützt, da sie nicht von Menschen geschaffen wurden, doch was ist mit den Inhalten, die KI-Anwendungen nutzen, um daraus neue Inhalte zu generieren? Diskutiert wird zum Beispiel die Frage, ob es zulässig ist, dass Bild-Datensätze ohne Einwilligung der Urheber*innen zum Training von KI-Tools verwendet werden. Die Funktion der bekannten KI-Tools, die auf eine Aufgabe ein Ergebnis liefern, erscheint zunächst ähnlich wie die Suche in einer Suchmaschine. Fragen beantworten beide, beide liefern Informationen. Allerdings zeigen Suchmaschinen nur eine Vorschau oder Auszüge der Inhalte in der ursprünglichen Form an. Im Allgemeinen werden diese Daten nicht verändert, es entsteht kein neuer Inhalt. Relevant für die Beurteilung ist, wie auch in der Offline-Welt, wie nah das neu generierte Werk (Text oder Bild) an einem Originalwerk ist. Dies ist bei der Verwendung eines KI-Tools nicht abzuschätzen, da die Quellen und damit die Originale nicht bekannt sind. Ein unkritisches Übernehmen von KI-generierten Inhalten kann damit urheberrechtlich problematisch sein. Welche Möglichkeiten gibt es, Künstliche Intelligenz datenschutzkonform zu nutzen? Dass Künstliche Intelligenz für Unternehmen zum Beispiel im Online Marketing einen großen Wert hat ( lesen Sie hierzu unter Whitepaper ), ist unumstritten. Viele Unternehmen nutzen zum Beispiel regelmäßig Chat GPT, um die Contentproduktion zu erleichtern oder zu beschleunigen. Angesichts der möglichen rechtlichen Probleme stellt sich die Frage, wie eine datenschutzkonforme Nutzung möglich ist und welche Ansätze es bereits dafür gibt. Es empfiehlt sich immer eine kritische Nutzung statt der unhinterfragten Verwendung von KI-generierten Texten oder Bildern. Auch wir zum Beispiel lassen uns von den Antworten aus KI-Tools inspirieren, unterziehen diese jedoch immer einer manuellen Prüfung und Bearbeitung. Wie Daten erhoben und genutzt werden, welche Quellen ein KI-Tool nutzt und welche Datenschutzvorkehrungen getroffen werden, unterscheidet sich zwischen einzelnen Anbietern. Das gilt vor allem für personenbezogene Daten – wie werden diese geschützt, werden sie anonymisiert, werden diese außerhalb der EU verarbeitet usw. Auch die Frage, wer im Rechtsfall verantwortlich ist (ist es der Tool-Anbieter?), sollte geklärt sein. Bevor Sie sich für eine Lösung entscheiden, ist es daher sinnvoll, diese Punkte zu prüfen und sich im Zweifel rechtlich beraten zu lassen. Bei der Verwendung von KI-basierten Chatbots ist Sensibilität gefragt, was die Eingabe der Frage oder Aufgabe betrifft. Diese Informationen können unter Umständen vom System verwendet werden, um es weiter zu trainieren – auch persönliche Informationen, die nicht für die öffentliche Nutzung bestimmt sind. Je nach genutztem Tool kann der Verwendung der eingegebenen Daten widersprochen werden. Neben der Verwendung der Online KI-Lösungen, die auf ihre rechtlichen Voraussetzungen geprüft werden müssen, gibt es zwei alternative Ansätze, auf die wir kurz eingehen möchten. Lokale/Offline Nutzung von KI-Tools Verschiedene Anbieter arbeiten an lokal nutzbaren Lösungen ihrer KI-Anwendungen. Ein Beispiel ist GPT4All, ein Open Source Klon von ChatGPT. Dieser kann im eigenen Netzwerk genutzt werden und kommt ohne Internetnutzung aus. Wie hilfreich solche lokalen KI-Lösungen sind, hängt davon ab wie umfangreich das Modell dahinter ist, wie gut das Sprachmodell und für welchen Zweck sie genutzt werden sollen. Dem Tool eigene Daten zur Verfügung zu stellen, um diese zu verarbeiten, kann beispielsweise GPT4AAll nicht. Es ist jedoch anzunehmen, dass sich in der Entwicklung und Erweiterung der aktuellen Lösungen viel bewegen wird. Entwicklung eigener KI-Tools Eine vollkommen eigenständige Programmierung eines eigenen KI-Tools ist aufwändig und für kaum ein Unternehmen rentabel. Allerdings gibt es fertige Algorithmen bzw. KI-Modelle, die diese Arbeit erleichtern und auf die eigenen Bedürfnisse angepasst werden können. Diese eigene KI-Lösung kann anschließend genutzt werden, um eigene Daten auszuwerten und Antworten zu erhalten oder Prozesse zu automatisieren. Mehr Aktuelles aus der Welt des Online Marketing und Online Business Die Entwicklungen der Online Welt beobachten wir bei den Internetwarriors laufend mit Spannung, teilweise schon seit Jahrzehnten. Wir informieren uns über neue Tools und technische Standards und prüfen diese auf Anwendung in unserer Arbeit. Unsere Kund*innen profitieren von aktuellem Wissen und davon, der Konkurrenz in der Einführung neuer Technologien und der Antwort auf wichtige Trends einen Schritt voraus zu sein. Möchten Sie immer auf dem Laufenden bleiben? Abonnieren Sie unseren Newsletter , der Sie mit aktuellen Informationen versorgt. Wünschen Sie sich Unterstützung für Ihr Online Marketing? Sprechen Sie uns an!
KI im Marketing - Trends auf der diesjährigen Google Marketing Live 2023
23.06.2023

Markus
Beck
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Auf der diesjährigen Google Marketing Live (GML) stand vor allem ein Thema im Mittelpunkt des Interesses: Künstliche Intelligenz (KI) im Marketing. Ob KI-gesteuerte Chatbots oder generative KI-Funktionen – Eins steht fest: die Zukunft von Google (Ads) wird von KI geprägt sein. In unserem Blogartikel haben wir die wichtigsten Neuvorstellungen des Events für Sie zusammengefasst und für Sie eingeschätzt. KI Kampagne mit Conversational AI erstellen Die Integration von Conversational AI in die Kampagnenerstellung bei Google Ads bietet eine spannende und effiziente Möglichkeit, KI Kampagnen zu erstellen. Werbetreibende können die Unterstützung von künstlicher Intelligenz nutzen, um ansprechende Assets zu generieren, während sie gleichzeitig die volle Kontrolle über den Prozess behalten. Such- und Shopping Anzeigen in SGE Die Search Generative Experience (SGE) wurde kürzlich auf der Google I/O vorgestellt und ist ein weiterer Schritt in Richtung personalisierte Suche. Auf der Google Marketing Live 2023 wurde angekündigt, dass Google daran arbeitet, Anzeigen direkt in die SGE zu integrieren. Dies eröffnet Werbetreibenden neue Möglichkeiten, ihre Anzeigen in den Suchergebnissen zu platzieren und ihre Sichtbarkeit zu erhöhen. Die SGE nutzt generative KI, um Suchanfragen effizienter zu verstehen und relevante Informationen bereitzustellen. Durch KI im Marketing und die Integration von Anzeigen können Werbetreibende ihre Zielgruppe noch gezielter erreichen und ihre Markenbekanntheit steigern. KI-Funktionen in Google PMax Durch die Integration von generativer KI für die Erstellung von Text- und Bildmaterial wird der Funktionsumfang von Google PMax erweitert. Zusätzlich wird AI Marketing eingesetzt, um kreative Inhalte für bild- und videobasierte Kampagnen zu generieren und so den Zielkunden optimal anzusprechen. AI Marketing-Tool für Google Product Studio Mit dem neuen Tool Google Product Studio wird Händlern die Möglichkeit geboten, ihre Produktfotos mit Hilfe von KI zu bearbeiten und zu verbessern. Durch die KI-gestützte Bildverarbeitung können Produktbilder mit dynamischen Hintergründen versehen, unattraktive Hintergründe entfernt und sogar niedrig aufgelöste Bilder schärfer dargestellt werden. Auf diese Weise können Händler hochwertige Produktabbildungen erstellen, die potenzielle Kunden eher ansprechen und die Conversion Rate erhöhen, ohne dass hohe Kosten für professionelle Unterstützung anfallen. Google stellt neue Version des Merchant Centers vor Google wird das Merchant Center ab 2024 durch das Google Merchant Center Next ersetzen. Mit dem Google Merchant Center Next können Händler ihre Produktinformationen auf ihren Websites einfach verknüpfen und steuern, wie ihre Produkte auf Google angezeigt werden, ohne dass dies eine manuelle Feed-Erstellung erfordert. Außerdem finden Sie hier Informationen zu den meistverkauften Produkten, Price Benchmarks und wettbewerbsrelevante Informationen. Neue Kampagnentypen und AI Marketing Features bei Google Ads Google Ads erhält sieben neue Funktionen für mehr Transparenz und Kontrolle in den Kampagnen. Eine dieser Funktionen ist die markenbezogene Einschränkung im Broad Match, um die Markenidentität zu schützen. Auch das Smart Bidding wird weiterentwickelt, um automatisierte Gebote effektiver zu machen. Werbetreibende haben somit bessere Tools zur Optimierung ihrer Kampagnen und zur Erreichung ihrer Marketingziele. Mit den neuen Kampagnentypen "Video Views" und "Demand Generation" eröffnen sich Werbetreibenden neue Möglichkeiten, ihre Zielgruppe zu erreichen und ihre Marketingziele zu realisieren. Video-View-Kampagnen kombinieren verschiedene Werbeformate wie skippable In-Stream Ads, In-Feed Ads und Shorts Ads, um die Anzahl der Video-Views zu maximieren. Demand Gen-Kampagnen hingegen werden auf verschiedenen Plattformen wie YouTube Shorts, YouTube In-Stream, YouTube In-Feed, Discover und Gmail geschaltet, um Konversionen zu fördern. Diese Kampagnen ermöglichen es Werbetreibenden, potenzielle Kunden gezielt individuell zu targeten und ihre Produkte oder Dienstleistungen effektiv zu vermarkten. Verbesserte Integration von GA4 und Google Ads Eine der wichtigsten Neuerungen ist die verbesserte Integration von Google Ads und Google Analytics 4 (GA4). Die Verknüpfung der beiden Plattformen erhöht den Datenfluss und ermöglicht eine genauere Interpretation der Engagement- und Konversionsdaten. Die Integration von GA4 und Google Ads ermöglicht es Werbetreibenden, umfassende Analysen durchzuführen und ihre AI Marketing Strategie besser zu optimieren. Der Einsatz von maschinellem Lernen in GA4 ermöglicht es, fortgeschrittene Erkenntnisse zu gewinnen, Anomalien zu erkennen und Trends zu identifizieren. Durch die Integration von GA4 und Google Ads können Werbetreibende ihre Kampagnen besser verwalten und ihre Zielgruppen gezielter ansprechen. Fazit - Wie präsent ist Künstliche Intelligenz im Marketing? Insgesamt war die Google Marketing Live 2023 ein deutlicher Beweis dafür, dass Künstliche Intelligenz im Marketing nicht mehr wegzudenken ist. Die vorgestellten Innovationen bieten Werbetreibenden die Chance, ihre Kampagnen durch KI auf das nächste Level zu heben und ihr Publikum gezielter anzusprechen. Indem sie die Möglichkeiten der KI nutzen und Daten intelligent einsetzen, können sie ihre Marketingziele effektiver erreichen und bessere Ergebnisse erzielen. Die Integration von KI-basierten Technologien ermöglicht es Werbetreibenden, ihre Kampagnen effizienter zu gestalten und neue Möglichkeiten zu nutzen. Von KI-gesteuerten Chatbots bis hin zur generativen KI für Text und Bilder bieten die neuen Vorstellungen vielfältige Anwendungen, die Werbetreibende zum Vorteil nutzen können. Die Zukunft des Marketings liegt in der intelligenten Nutzung von Daten und der personalisierten Ansprache von Zielgruppen. Werbetreibende sollten diese Entwicklung aufmerksam verfolgen und KI-basierte Lösungen in ihre Marketingstrategie integrieren, um weiterhin erfolgreich zu sein. Wir unterstützen Sie, damit Ihre Marketingziele erreicht werden. Kontaktieren Sie uns!
Künstliche Intelligenz im Kanal SEA: Zwischen Smart Bidding und intelligenter Attribution
04.04.2019

Johannes
Stabel
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Wie wir bereits im vergangenen Beitrag über die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Suchmaschinenoptimierung gesehen haben, setzt Google auf „AI First“. Dass dies auch den Bereich SEA beeinflusst, ist nicht verwunderlich, schließlich stammt ein erheblicher Anteil des Unternehmensumsatzes aus Google Ads-Einnahmen. Automation spielt schon seit Jahren für Google eine wichtige Rolle, der Einsatz vom maschinellen Lernen und AI-Systemen ist der logische nächste Schritt dieser Entwicklung. Wo dies bereits jetzt Anwendung findet und was es für die Zukunft des Kanals SEA bedeutet, beleuchten wir in diesem Artikel. Smart Bidding in Google Ads Machine Learning spielt schon seit vielen Jahren eine Rolle in der Entwicklung der Google Ads, beispielsweise in der Berechnung des Qualitätsfaktors. Bereits 2016 stellte Google mit Smart Bidding für Google Ads und Google Search Ads 360 (vormals DoubleClick Search) die Gebotsautomatisierung auf der Basis maschinellen Lernens vor. Wer ein Google Ads-Konto ab einer bestimmten Größe verwaltet, weiß aber schon länger, wie Google sich bemüht Werbetreibende zur Automatisierung ihrer Konten zu motivieren. An Stelle der manuellen Gebotsabgabe möchte Google das Bid Management anhand bestimmter KPIs selbst übernehmen. Mit Smart Bidding treibt Google diese Entwicklung weiter voran. Auf der Basis von Conversions werden Gebote automatisch angepasst. Das System analysiert eine Fülle unterschiedlicher Daten und erkennt zum Beispiel Muster und Ähnlichkeiten zwischen Landing Pages, Anzeigentexten oder Keywords. Das optimale Gebot wird anhand einer Vielzahl von Signalen ermittelt, etwa auch das Gerät oder den Standort. Google Ads Gebotsstrategien Kampagnen in Google Ads lassen sich auf unterschiedliche Ziele automatisiert aussteuern. Der Google Gebotsalgorithmus greift dabei neben vorhandenen Conversion-Daten auf Machine Learning zurück, um die Leistung der Kampagnen sukzessiv zu steigern. Ziel-CPA / Target CPA (Cost-per-Akquisition): Google versucht die Kampagne so auszusteuern, dass der anvisierte Ziel-CPA nicht überschritten wird. Dabei drückt der CPA Werte aus, wie teuer eine Conversion bzw. Akquisition im Schnitt sein darf. Ziel-ROAS / Target ROAS (Return-on-Advertising-Spend) Diese Bid Strategie berücksichtigt den Wert der erzielten Conversions (bei einem Onlineshop z.B. der Warenkorbwert der jeweiligen Bestellung). Der Algorithmus versucht die Gebote der Kampagne optimal auf den Ziel-ROAS einzustellen. Ziel ist also unter Berücksichtigung des Ziel ROAS maximalen Umsatz (einen maximalen Conversion Wert) zu erzielen. Klick maximieren / Maximize Clicks: Mit dieser Einstellung wird Google versuchen aus dem angegebenen Kampagnenbudget die maximale Anzahl an Klicks zu erzielen. Conversions maximieren / Maximize Conversions: Hier versucht das Smart Bidding aus dem Kampagnenbudget die maximale Anzahl von Conversions herauszuholen. Ähnlich wie bei Ziel-CPA und Ziel-ROAS wird durch Machine Learning und künstliche Intelligenz auf eine möglichst hohe Conversionrate optimiert. Ausrichtung auf Suchseitenposition / Target Search Page Location: Diese Option eignet sich gut für Brandingkampagnen, da durch die Suchseitenposition die Sichtbarkeit der Anzeigen gewährleistet werden kann. Die Ausspielung wird dabei nur durch das Kampagnenbudget begrenzt. Mögliche Zielpositionen sind die Top Positionen (1-4) und die erste Suchergebnisseite. Kompetitive Auktionsposition / Target Outranking Share: Die Positionssteuerung wird in diesem Fall abhängig vom Anzeigenrang des Wettbewerbers gemacht. Der Algorithmus wird versuchen die eigene Anzeige über der Anzeige der konkurrierenden Domain zu schalten. Angestrebter Anteil an möglichen Impressionen / Target Impression Share: Der Anteil an möglichen Impressionen drückt prozentual aus, wie oft die eigene Anzeige für ein Keyword ausgespielt wurde und setzt dies ins Verhältnis zur absoluten Anzahl von möglichen Ausspielungen. Ein Impression Share von 50% bedeutet also, dass die eigene Anzeige nur für jede zweiten Suchanfrage ausgespielt wurde. Mit der Gebotsstrategie lässt sich dieser Prozentwert als Ziel vorgeben. Auto-optimierter CPC: Durch diese Option erhält Google die Kontrolle über eine automatische Gebotsanpassung von bis zu 30 % nach oben und bis zu 100 % nach unten (gemessen am maximalen CPC Gebot). Das bedeutet, dass das Gebot für Klicks mit einer höheren Conversionwahrscheinlichkeit bis zu 30 % über dem tatsächlich eingegebenen Gebot liegen kann. Berechnet das System dagegen aus semantischen Signalen für bestimmte Klicks eine geringere Wahrscheinlichkeit, dass eine Conversion erzeugt wird, kann das Gebot um bis zu 100 % gesenkt werden. Die Anzeige wird somit seltener oder gar nicht erst angezeigt. Durch diese Funktion sollen Conversions erhöht und das Budget effektiver genutzt werden. Automatisierung bietet viele Chancen, doch ist es entscheidend, das System dahinter zu verstehen und für mögliche Probleme sensibilisiert zu sein. Und letztendlich stellt sich auch die Frage des Interessenskonfliktes, wenn Google selbst Bids und Ausgaben bestimmt und anpasst. Möchte man Kontrolle hierüber tatsächlich komplett abgeben? Attribution: Datengetriebenes Modell Nicht nur bei der Steuerung der Gebote kommen mittlerweile Automatisierungen und Artificial Intelligence zum Einsatz. Wo bisher verschiedene fest definierte Attributionsmodelle (First Click, Last Click oder das sogenannte Badewannen-Modell) zum Einsatz kamen, ermöglicht Google in Google Ads die datengetriebene Berechnung des Conversionwertes. Anhand von Performancedaten lernt das System den Wert der verschiedenen Kanäle einzuschätzen und entwickelt das Attributionsmodell fortlaufend selbständig weiter. Hierzu werden Conversionpfade miteinander verglichen, Muster erkannt und Wahrscheinlichkeiten für die Conversions nach einzelnen Klicks berechnet. Es ist jedoch eine festgelegte Menge an Daten notwendig, weshalb die datengetriebene Attribution nicht allen Werbetreibenden zur Verfügung steht. Da Nutzer lediglich das Endergebnis der Berechnung sehen, bleibt unklar, wie dieses zustande kommt. Wir müssen uns also darauf verlassen, dass das System korrekte Wahrscheinlichkeiten ermittelt und deren Genauigkeit erheblich von der verfügbaren Datenmenge abhängt. Und letztendlich darauf, dass Google im Sinne der Advertiser agiert. Auch dies ist ein möglicher Interessenskonflikt. Im Vorteil sind hier große Unternehmen, die ausreichend Daten und Ressourcen zur Verfügung stellen und schon jetzt AI-gestützte Attributionsmodelle selber aufbauen. Kleinere Unternehmen haben diese Möglichkeit nicht und müssen auf das Googles System vertrauen. Weitere Einsatzgebiete für Artifical Intelligence Auch für die Anzeigen-Optimierung im Display (und Affiliate Marketing) bieten sich Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz. Ein Beispiel ist das Unternehmen Jivox, das in 2016 eine Technologie namens „Neuron“ vorstellte , die durch maschinelles Lernen Anzeigen vorschlägt. Empfehlungen werden anhand einer Sammlung an Daten generiert, die beispielsweise Angaben darüber beinhalten, welche Farbe ein bestimmter User bevorzugt oder wie er auf animierte Anzeigen reagiert. Auch Mediaagenturen wie Havas Media , um perspektivisch effizienter Medien einkaufen und Content produzieren zu können. Zukünftig könnte also jeder genau die Banner angezeigt bekommen, auf die er oder sie am wahrscheinlichsten klicken (und anschließend konvertieren) wird. Personalisierung in Perfektion und höchster Effizienz. Herausforderungen: Der SEA Manager der Zukunft Wohin führt der Trend zur Automatisierung für Online Marketing Agenturen und SEA-Experten? Wie sieht das Berufsfeld des SEA Managers in Zukunft aus? Google zumindest drängt darauf, weniger manuell zu optimieren und mehr zu automatisieren. Einstellungsmöglichkeiten verschwinden oder werden eingeschränkt, die Kontrolle des SEA Managers schwindet zunehmend. Die operative Arbeit an Google Ads Accounts wird weniger, vielleicht verschwindet sie sogar vollständig, sodass Google künftig Konten selbständig verwaltet und fortlaufend selbstlernend optimiert: für eine größtmögliche (Kosten-)Effizienz für Advertiser und einen höchstmöglichen Gewinn für Google selbst. Bis zu einer vollständigen Automatisierung ist es aber noch ein weiter Weg. Die manuelle Optimierung ist und bleibt kurz- bis mittelfristig sehr wichtig. Insbesondere für neue Accounts, für die noch keine Daten zur Verfügung stehen, gibt es keine Alternative zur manuellen Einrichtung und Betreuung. Dies gilt auch für bestimmte Szenarien wie saisonale Schwankungen oder andere vorhersehbare Peaks. Die Arbeitserfahrung eines SEA Managers wird auch ein intelligentes System in naher Zukunft nicht ersetzen können. Was sich jedoch jetzt schon feststellen lässt: Wie auch im Kanal SEO liegt die Rolle des SEA Managers immer mehr in der Strategieentwicklung, im Verständnis der Kanäle und deren Interaktion. Auch bei AI-basierten Lösungen und zunehmender Automatisierung sind und bleiben Experten notwendig, die das System verstehen und es so „trainieren“ können, dass die Ergebnisse verlässlich sind. Auch hier ist also die Angst unbegründet, die intelligenten Maschinen könnten uns Online Marketing Experten zukünftig die Jobs kosten. Immer mehr operative Prozesse werden automatisiert ablaufen. Die Menschen, die dies alles verstehen und überwachen, bleiben aber wichtig. Notwendig sind qualifizierte Digital Marketers, die sich nicht mehr nur als Experte eines bestimmten Kanals begreifen, sondern ein umfassendes Verständnis und Erfahrung für Online Marketing vorweisen können. JETZT ANFRAGE SENDEN Was können wir für Sie tun? Brauchen Sie Unterstützung bei der Wahl und Implementierung der richtigen automatisierten Gebotsstrategie für Ihre Kampagnen? Haben Sie Fragen zum passenden Attributionsmodell für Ihre Strategie? Gerne unterstützen wir Sie bei Ihrem Anliegen. Wir freuen uns auf Ihre Anfrage .
KI im Social Media Marketing: Von Social Bots und Objekterkennung
10.04.2017

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Wie wir in den bisherigen Teilen dieser Reihe gezeigt haben, wird Künstliche Intelligenz im Online Marketing immer wichtiger. Dass auch die Social Media Welt davon beeinflusst wird, verwundert nicht. Neben Microsofts missglücktem Chat Bot-Experiment gibt es zahlreiche weitere Anwendungen, in denen KI längst Alltag ist. Von Nutzern oft nicht wahrgenommen, spielt KI-basierte Datenauswertung und Ausspielung personalisierter Inhalte eine wichtige Rolle. Doch wie sieht es mit der Produktion von Inhalten und der Kommunikation aus? Kann die Maschine den Menschen ersetzen? Wir werfen einen prüfenden Blick auf drei ausgewählte Plattformen, ihre Einsatzfelder für künstliche Intelligenz und die Entwicklungen, die wir in Zukunft erwarten können. Facebook Schon seit Jahren investiert Facebook in AI Research. Aktuell wird „deep learning“ beispielsweise zur Personalisierung von ausgespielten Anzeigen und vorgeschlagenen Seiten eingesetzt sowie zur Generierung des persönlichen Newsfeeds. Auch bei der Weiterentwicklung des Messengers zum Instrument für Kundenkommunikation spielt KI eine Rolle. Die Zukunft könnten zum Beispiel automatisierte Antworten auf Nachrichten sein, die abhängig von der Anfrage relevante Informationen, Produkte oder Bilder versenden.In der Bilderkennung sorgt Künstliche Intelligenz dafür, dass Facebook schon 2014 angab , Gesichter mit einer Trefferquote von über 97 % korrekt zuordnen zu können. Anhand des von Usern manuell vergebenen Taggings lernt das System fortlaufend dazu und erreicht so diese erstaunlich hohe Genauigkeit. Pinterest Dank ihrer Partnerschaft mit dem Startup Kosei seit 2015 verbessert auch Pinterest die Interpretation von Bildern mit Hilfe maschinellen Lernens. Die automatische Objekterkennung ermöglicht es der Plattform, personalisierte Pins und Produktvorschläge auf Basis von Relevanzberechnungen auszuspielen. In den Berechnungen werden nicht nur die Klicks und Repins eines Nutzers berücksichtigt, sondern auch die Sprache und Location (Land). Erst Anfang diesen Jahres gab das Unternehmen bekannt , das Related Pins Feature mit Hilfe von deep learning zu überarbeiten und so noch relevantere Ergebnisse und ein höheres Engagement der Nutzer zu erzielen. Die Objekterkennung soll es Nutzern zudem ermöglichen, Objekte, beispielsweise Produkte, in Bildern zu identifizieren – und zu kaufen.Um die Entwicklungen im maschinellen Lernen und im Bereich AI weiter voranzutreiben, wurde dieses Jahr Pinterest Labs ins Leben gerufen. Mit Hilfe renommierter Forscher und Wissenschaftler entwickelte Pinterest einen Algorithmus, der nicht nur für die Reihenfolge von Pins und Suchergebnissen verantwortlich ist, sondern auch relevante Anzeigen platziert, Spamcontent herausfiltert und den Inhalt der Pins verstehen lernt. LinkedIn Seit Microsoft im vergangenen Jahr LinkedIn kaufte , dürfte auch für dieses Business Netzwerk das Thema KI weiter an Bedeutung gewinnen. Seit 2014 wird mit der Bright-Technologie maschinelles Lernen dafür genutzt, Arbeitgebern passende Bewerber anzuzeigen und für Arbeitssuchende (und Freiberufler) relevante Jobvorschläge zu generieren. Auch hier entscheidet die Relevanz (anhand einer Vielzahl von Kriterien, wie dem Wohnort, den bisherigen Jobs und Schlagwörter im Profil) über den Erfolg. Ein selbstlernender Algorithmus kann anhand der Reaktionen auf die Vorschläge das Matching kontinuierlich verbessern und damit Arbeitgebern und -nehmern die bestmögliche Relevanz bieten – und die Chance auf einen passenden Job oder Bewerber erhöhen. Zieht Xing nicht nach, ist LinkedIn als Portal für die Suche nach Jobs und Mitarbeitern klar im Vorteil. Social Bots Der Vorteil, den Künstliche Intelligenz Social Media Plattformen (und dank höherer Relevanz von Inhalten und Empfehlungen auch den Nutzern) bietet, wird anhand der drei ausgewählten Beispiele deutlich. Doch wie können Unternehmen KI im Social Media Marketing einsetzen? Welche Möglichkeiten der Automatisierung bieten sich? Ähnlich dem Content Marketing stellt sich die Frage: Kann ein intelligentes System selbständig Social Media Accounts betreuen, Inhalte produzieren und verbreiten? Werden Social Media Manager damit überflüssig? Das Beispiel Microsoft, das im vergangenen Jahr durch die Presse ging, gibt zumindest zum aktuellen Zeitpunkt Grund zur Skepsis. Der von Microsoft erschaffene Chat Bot, der das künstliche Teenager-Mädchen Tay darstellen sollte, musste nach nur 24 Stunden abgeschaltet werden, da er rassistische und beleidigende Äußerungen von sich gab. Was war passiert? Da das System anhand der Kommunikation mit anderen Nutzern lernte und diese Nutzer sich einen Spaß daraus machten, „Tay“ anzügliche und andere moralisch fragwürdige Sprache und Aussagen beizubringen. Maschinen können letztendlich nur so „moralisch“ sein, wie die Datengrundlage es ihnen möglich macht. Sollten jemals KI-basierte Systeme eigenständig Accounts betreuen, so erfordert dies ein sehr kontrolliertes Training, die Definition von bestimmten Reizwörtern und Vorgaben in Bezug auf Tonalität und „Meinung“, um sicherzustellen, sodass die Unternehmensgrundsätze korrekt wiedergegeben werden und allgemeine Regeln des menschlichen Miteinanders nicht missachtet werden. Inwieweit oder wann Unternehmen ein solches Risiko eingehen werden, Aktivitäten in den sozialen Netzwerken vollkommen automatisiert durchzuführen, ist fraglich. Social Analytics Eine für den Unternehmensruf deutlich ungefährlichere aber dennoch nicht unkritische Anwendung von Künstlicher Intelligenz ist der Bereich der Social Analytics. Immer wenn es um die Auswertung großer Datenmengen geht, kommt die große Stärke von KI zum Zug. Eine vielversprechende Möglichkeit liegt darin, Daten zu Nutzern in Bezug auf bestimmte Themen, Produkte oder Unternehmen zu analysieren und Handlungsempfehlungen daraus zu generieren. Doch auch dies ist zum aktuellen Zeitpunkt nicht unproblematisch: Die Auswertung von Statusmeldungen nach positiver oder negativer Stimmung ist fehleranfällig, denn nicht jeder untermalt zum Beispiel seinen Post bei Facebook mit einem emotionalen Statuscode. Humor, Ironie oder kulturelle Unterschiede können die Bewertung erschweren. Auch Differenzierungen sind schwer automatisiert einzuschätzen. Diese Herausforderung ist schon vor Zeiten von KI aus der Medienbeobachtung bekannt. Je weniger menschliche Kontrolle im Prozess vorgesehen ist, umso fehleranfälliger sind die Ergebnisse. Eine manuelle Qualitätskontrolle ist daher ein entscheidendes Kriterium für die Aussagekraft der Auswertung. Mit AI gegen Internet Trolle Neben der automatischen Erkennung von Spam gibt es eine weitere, reale Anwendung für Künstliche Intelligenz, von der Nutzer und Unternehmen gleichermaßen profitieren: Eines der Projekte der Google-Schwester Jigsaw beschäftigt sich mit der Bekämpfung von „Trollen“ und Cyber-Mobbing. Maschinelles Lernen könnte so Betreibern und Moderatoren im Social Media Marketing dabei helfen, Pöbelkommentare und Hetze herauszufiltern und anschließend zu löschen oder darauf zu reagieren. In diesem Szenario übernimmt KI nicht die Kommunikation mit Kunden, Fans und Followern, sondern unterstützt Social Media Manager dabei, ihre Accounts effektiver zu betreuen. Ausblick: der künstliche Social Media Manager? Social Media lebt, wie es der Name schon sagt, vom sozialen Aspekt und von Beziehungen, beispielsweise zwischen einer Marke und ihren Fans. Sollte künftig die Künstliche Intelligenz selbständig die Betreuung von Accounts übernehmen, hätte dies zur Folge, dass reale Menschen eine Beziehung zu einer Maschine aufbauen, das auf einer Datenbasis und den ihm beigebrachten Inhalten und Zusammenhängen aufbaut. Abgesehen von der Tatsache, dass ein erhebliches Maß an Vertrauen in die Technologie notwendig ist, um eine Marke von einer Maschine repräsentieren zu lassen, stellt sich die Frage: Geht ohne menschliche Komponente nicht die Persönlichkeit einer Marke verloren? Inwieweit ist eine künstlich erzeugte Persönlichkeit möglich? Zweifellos kann artificial intelligence Social Media Manager bei der Verbreitung von Inhalten und der Auswertung ihrer Performance unterstützen, bei der Aggregation von Userdaten, der Erkennung von Mustern und der Ableitung von Handlungsempfehlungen. Während die Echtzeit immer wichtiger wird (Kunden erwarten zügige Kommunikation), kann die KI-basierte Datenauswertung, das Filtern und Priorisieren von Anfragen und die Empfehlung von Antworten, wertvolle Ressourcen (und Zeit) einsparen, die Social Media Manager stattdessen für die strategische Ausrichtung, für den kreativen Aspekt des Social Media Marketings verwenden können. Die Maschine dürfte also auch hier den Menschen nicht überflüssig machen, sondern ihm ein Hilfsmittel an die Hand geben, effektiver und kundengerichteter arbeiten zu können.
Content Marketing: Künstliche Intelligenz statt menschlicher Redakteure?
03.04.2017

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Es wird so viel Content produziert wie nie zuvor: Blogposts, Social Media Beiträge, Tutorials, Whitepaper, FAQs, Case Studies, Erfahrungsberichte, Checklisten und Pressemitteilungen. Längst haben die meisten Unternehmen die Bedeutung von hochwertigem Content erkannt. In der Praxis ist dies sehr zeit- und kostenintensiv, was dazu führt, dass Inhalte mit mangelhafter Qualität und fehlender Originalität erstellt werden. Generischer Content ohne Nutzerbezug und Personalisierung hat in vielen Branchen überlebt; erfolgsversprechender sind jedoch passgenaue Inhalte. Lässt sich zumindest ein Teil der Aufwände im Content Marketing mit Hilfe von künstlicher Intelligenz automatisieren, so ermöglicht dies Unternehmen, sich mehr der Strategie und dem kreativen Prozess zu widmen. Vielleicht erstellen KI-Systeme in Zukunft sogar selbständig Content, optimieren und verbreiten diesen? Ein Blick darauf, wie viel von diesem Szenario bereits Wirklichkeit ist und was dies für die Zukunft bedeuten könnte. Maschinen schreiben und verbreiten selbständig Artikel? Gartner sagt voraus , dass bis 2018 schon 20 % des gesamten Business Contents von Maschinen erstellt wird. Darunter fallen Aktienberichte, Rechtsdokumente, Marktberichte, Pressemitteilungen, Artikel und White Paper.Und auch wenn es ein wenig nach Science Fiction klingt: Die von Robotern erstellten Texte sind bereits Realität in Online Shops und in der Medienwelt. So lässt beispielsweise The Associated Press die AI-basierte Plattform Wordsmith automatisch Finanzberichte verfassen . Weitere Anwendungsbeispiele sind Sportergebnisse oder Wetterberichte. Die Basis der Textautomatisierung ist eine Sammlung von Daten aus (unterschiedlichen) Quellen, die zu Inhalten aufbereitet werden. Mit „spheer“ geht das Unternehmen Kontrast Communication Services noch einen Schritt weiter: Content wird automatisch erstellt und mit passenden Bildern auf verschiedenen Kanälen verbreitet. Dabei lernt das System aus der Performance der Inhalte und kann selbständig zukünftigen Content optimieren. Braucht es angesichts dieser Entwicklungen in Zukunft überhaupt noch menschliche Redakteure? Die Erstellung von Content, der auf sachlichen Daten beruht, beispielsweise Sportergebnissen oder dem Wetter, lässt sich recht einfach automatisieren. Die menschliche Sprache ist zwar komplex, doch die KI-Technologie nähert sich immer weiter an automatisiert erstellte Texte an, die nicht mehr von real geschriebenen Texten zu unterscheiden sind. Ein Beispiel hierfür ist eine Studie die untersuchte, wie Testpersonen einen maschinell erzeugten und real geschriebenen Text vergleichen und den „Roboterjournalisten“ ausfindig machen können. Das Ergebnis: in einigen Bewertungspunkten schnitt der von einem Menschen erstellte Text zwar besser ab, insgesamt konnten die Versuchspersonen jedoch nicht unterscheiden, ob Mensch oder Maschine der Urheber war. KI kann also tatsächlich schon jetzt in der Generierung und Verbreitung von Content einen Beitrag leisten. Doch es kann auch menschliche Redakteure bei der Arbeit unterstützen. Datengestütztes Content Marketing Es ist bekannt, dass personalisierter Content größere Erfolgschancen hat als allgemeine Inhalte, die nur begrenzt auf die Situation und Intention des Users zutreffen. Doch wie lässt sich Content so persönlich gestalten, dass sich Besucher angesprochen fühlen? Die Basis hierfür ist die Auswertung von Daten, beispielsweise die Arten von Produkten, die ein Nutzer sich angesehen oder gekauft hat, von Interessen. Das Ergebnis kann nicht nur spezifischer, für den User ausgespielter Content sein, sondern auch die Interaktion mit einem intelligenten Chat Bot, wie sie vielen bereits von Siri und Cortana bekannt sind. Und hier liegt eine der großen Chancen in der künstlichen Intelligenz: in der Auswertung großer Datenmengen, der Erkennung von Mustern und der Vorhersage von Ereignissen – beispielsweise welche Inhalte ein Nutzer hilfreich finden wird. Unabhängig davon, wie viel des Inhalts also tatsächlich automatisch erstellt wird, kann KI nicht nur in der Recherche der passenden Grundlagen (und in dem Zusammenhang auch im Erkennen von Trends) einen wertvollen und notwendigen Beitrag leisten. Auch in der Bereitstellung der passenden Inhalte für die Zielgruppe auf dem jeweiligen Kanal werden selbstlernende Systeme eine wichtige Rolle übernehmen. Content Optimierung und Content Recommendation Das Ergebnis der automatischen Auswertung und Individualisierung der Inhalte der Zukunft ist hyperpersonalisierter dynamischer Content, der jedem Nutzer und jeder Nutzerin basierend auf den vorhandenen Daten genau die Inhalte ausspielt, die am relevantesten und erfolgversprechendsten sind. Indem das System Bedürfnisse oder Verhalten von Nutzern vorhersagt, wird die Wahrscheinlichkeit einer Conversion deutlich erhöht. Doch auch einen Schritt vorher findet sich ein Einsatzgebiet für künstliche Intelligenz: In der Analyse von bereit verfasstem Content. Automatisierte Empfehlungen, wie dieser verbessert werden kann, gehen über eine reine Rechtschreibprüfung hinaus. Es geht zum Beispiel auch um einen einheitlichen Sprachstil, der ein wichtiges Merkmal der Markenkommunikation ausmacht. Denkbar ist auch die automatische Übersetzung in verschiedene Sprachen, wie dies Facebook bereits testet (Posts werden automatisch in die passende Sprache des Nutzers übersetzt). Internationale Unternehmen könnten so effektiver Content generieren und für alle Sprachen ausspielen. Ein anderes Szenario ist die automatische Anpassung an die passende Sprache des Nutzers – einfache Sprache vs. Fachsprache, Umgangssprache vs. formeller Ton. Wo Künstliche Intelligenz außerdem jetzt schon Anwendung findet ist die personalisierte Empfehlung von relevantem Content – verwandte Artikel unter einem Beitrag beispielsweise. Ähnlich dem Retargeting werden auf Basis der bereits besuchten Seiten Content Recommendations ausgespielt, die eine besonders hohe Relevanz besitzen und damit eine große Wahrscheinlichkeit haben, vom Nutzer geklickt und gelesen zu werden. Das Nutzerverhalten auf der Seite wird damit deutlich verbessert (mehr Seiten/Besuch, höhere Verweildauer). Ein weiteres Anwendungsbeispiel, das Einfluss auf die Conversions nimmt, ist ein personalisierter Einkaufsberater, der automatisch relevante Produktempfehlungen anzeigt. Ob diese Hyperpersonalisierung im großen Stil vom Nutzer angenommen wird? Oder jeder zukünftig sein eigenes Internet mit genau den Artikeln, Produkten und Empfehlungen, die auf ihn oder sie zugeschnitten sind, erhält? Die Auswertung persönlicher Daten und Bereitstellung individualisierter Inhalte ist in der Bewertung sicherlich ähnlich zu sehen, wie das Retargeting: Es ist eine Frage der Dosis und Gewöhnung, wie Nutzer darauf reagieren und ob der Mehrwert oder die Privatsphärebedenken überwiegen. Ausblick: Ersetzt KI zukünftig Redakteure? Es ist abzusehen, dass künstliche Intelligenz zunehmend die aufwändige Recherche und Analyse vor der Erstellung der Inhalte übernehmen wird. Auch in der Contentproduktion finden sich immer mehr Anwendungsgebiete, in denen Maschinen die menschliche Arbeit ersetzen können. Bots übernehmen zum Beispiel schon jetzt einen Teil des Kundenservice, indem sie Anfragen auswerten und automatisch passende Antworten geben und Inhalte bereitstellen. Auch die oben beschriebenen Themenfelder aus dem Bereich der sachlichen Ergebnisberichte können von „Roboterjournalisten“ abgedeckt werden. Aber kann künstliche Intelligenz jede Art von Inhalten automatisch, ohne jede menschliche Intervention erstellen? Schauen wir uns die Strategie Storytelling an. Ein fortgeschrittenes KI-System kann sicherlich in Zukunft deutlich mehr als einen nüchtern geschriebenen Spielbericht verfassen. Mit Hilfe von Synonymen, Metaphern und anderen Elementen, die eine natürliche menschliche Sprache ausmachen, um Emotionen auszudrücken, kann auch eine „Maschine“ Content erstellen, der eine Geschichte erzählt, den Leser abholt und mitnimmt. Ein Schritt in diese Richtung ist das System Watson, das eine ganze Ausgabe des britischen Magazins „The Drum“ eigenständig mit Inhalt und Bildern befüllte . Sicherlich kann auch durch maschinelles Lernen ein Expertenartikel mit einer Meinung verfasst werden, sofern das System über ausreichend Informationen verfügt. Wenn es jedoch um tatsächlich persönlich Erlebtes eines realen Menschen geht, so lässt sich dies sicherlich schwer automatisieren. Emotional geprägte Erfahrungsberichte werden daher auch in Zukunft von Menschen verfasst werden. Für die Erstellung von Inhalten gilt grundsätzlich: Für das Ergebnis entscheidend ist die Datenbasis und die Richtlinien, die Menschen dem System vorgeben, denn von Hause aus bringt die Maschine keine Moral o. ä. mit. Eine bestimmte politische oder moralische Ausrichtung eines Unternehmens muss ein System erst lernen. Ebenso ist fraglich, inwieweit künstliche Intelligenz menschliche Kreativität, Emotionen und kritisches Denken ersetzen kann. Ein komplexer Algorithmus kann diese typisch menschlichen Eigenschaften sicher bis zu einem gewissen Grad imitieren, doch ob eine Maschine diese in absehbarer Zeit tatsächlich gleichwertig ersetzen kann, ist fraglich. Und vielleicht gehört es in Zukunft sogar zu den Qualitätsmerkmalen von Portalen, Blogs oder Magazinen: „Bei uns können Sie sicher sein, dass echte Menschen unsere Inhalte verfassen!“
SEO: Wo Künstliche Intelligenz jetzt und in Zukunft für Suchmaschinen eine Rolle spielt
20.03.2017

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Dass die künstliche Intelligenz zu den wichtigen Technologien der Zukunft gehört und schon längst Einzug in den Alltag gehalten hat, haben wir bereits in unserem ersten Teil der Reihe aufgezeigt. Doch wie sieht es in den einzelnen Online Marketing Disziplinen aus? Wo setzen Suchmaschinen schon jetzt KI ein und was bedeutet das für die Zukunft der Suchmaschinenoptimierung? Ein Über- und Ausblick. Googles Entwicklung: DeepMind und RankBrain Seit das Unternehmen DeepMind zum Google-Imperium gehört ist offensichtlich, wie viel sich der Suchmaschinen-Platzhirsch von der Investition im Bereich der Artificial Intelligence verspricht. Laut eines Reports von CBInsights ist zudem ein signifikanter Anstieg in den von Google angemeldeten AI-relevanten Patenten zu erkennen. Dies dürfte auch darin begründet liegen, dass das Unternehmen inzwischen seine früheren Vorbehalte gegen Patentanmeldungen abgelegt hat und in den Wettstreit der großen Unternehmen (Microsoft, Google, Facebook, Apple) eingestiegen ist. Eine Entwicklung, die kritisch zu sehen ist, da sie kleinere Unternehmen benachteiligt, die im Patent-Wettstreit nicht mitmischen können. Zudem beeinträchtigt es die wissenschaftliche Forschung maßgeblich. Anfang 2015 gab Google bekannt, einen Teil der Suchanfragen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu interpretieren. Zu diesem Zeitpunkt betraf dies nach Aussage des Unternehmens noch nie vorher gestellte Anfragen (long tail keywords), mit dem Ziel auch für diese relevante Suchergebnisse auszuspielen. Seit dem vergangenen Jahr beeinflusst das RankBrain benannte System nicht mehr nur diese etwa 15 % neuer Anfragen, sondern alle Suchanfragen. Seit außerdem bekannt wurde, welch großen Einfluss RankBrain als drittwichtigster Rankingfaktor auf den Algorithmus nimmt, ist die Bedeutung der künstlichen Intelligenz und der selbstlernenden Systeme auch im Bereich SEO endgültig offensichtlich. Microsoft zeigt übrigens mit RankNet ähnliche Bestrebungen. Welches System die besseren Ergebnisse ausspielt und es besser versteht, Anfragen korrekt zu interpretieren und den Sinn dahinter zu erkennen, ist jedoch nicht eindeutig zu beantworten. Qualitätsbewertung mit Hilfe von KI Es lohnt ein Blick auf die Entwicklung bei Google: Schon mit dem Hummingbird Update bemühte sich die Suchmaschine, menschliche Sprache besser zu verstehen und die Absichten hinter Suchanfragen korrekt zu deuten sowie mit passenden Ergebnissen zu beantworten. Statt des reinen Abgleichs von Zeichenfolgen, wie dies vor vielen Jahren noch der Fall war (als es beispielsweise einen maßgeblichen Unterschied machte, ob nach Einzahl oder Mehrzahl gesucht wurde), war Google immer besser in der Lage durch semantische Analysen die Bedeutung von Begriffen zu verstehen und auch Ergebnisse zu liefern, die beispielsweise ein Synonym zur Suchanfrage im Content verwendeten. Mit RankBrain und der künstlichen Intelligenz ist ein nächster Schritt in der Interpretation von menschlicher Sprache (auch gesprochener Sprache, interessant beispielsweise für die sprachbasierte Suche oder umgangssprachliche Suchanfragen) getan. An Stelle von Menschen erstellten riesigen Datenbanken an verwandten Begriffen, Synonymen und Beziehungen zwischen Wörtern soll das System anhand von Beispielen selbstständig lernen, Sprache zu verstehen und Absichten sowie Zusammenhänge dahinter zu erkennen. So sollen Muster zwischen komplexen Suchanfragen erkannt wurden, die nach bisherigen Auswertungsmethoden scheinbar nicht verwandt sind. Mit dem Fortschritt in diesem Bereich verbessert sich auch die Fähigkeit der Suchmaschine, die Qualität des Contents zu bewerten. Auf der einen Seite könnte dies die sprachliche Qualität (journalistisch anspruchsvolle Texte vs. im Akkord geschriebene „SEO-Texte“) betreffen, zum anderen auch die inhaltliche Relevanz für die Zielgruppe. Dies bedeutet steigende Anforderungen an die Contentproduktion, die sich angesichts des seit einigen Jahren zu beobachtenden Contentsättigung in vielen Branchen ohnehin großen Herausforderungen gegenüber sieht. Reine Keywordanalysen per Google Keyword Planer ohne Blick auf die Zielgruppe und die Intention dahinter haben schon länger als effektive Strategie ausgedient. Kundenservice, Marketingverantwortliche und Social Media Abteilung müssen miteinander sprechen und Synergien nutzen: Was ist gerade aktuell in der Branche? Welche Themen beschäftigen die Zielgruppe? Welche Schwierigkeiten treten immer wieder mit dem Produkt auf, welche Kaufvorbehalte gibt es? Ein Beispiel für den Blick über den Tellerrand ist die Auswertung von tatsächlichem Traffic über long tail Keywords, wie sie beispielsweise die Google Search Console möglich macht. Der Blick über die „money keywords“ und die großen Trafficbringer hinaus lohnt: Welche Absichten stecken hinter den umständlich formulierten Anfragen, die sich Google zunehmend bemüht zu interpretieren und mit passgenauen Ergebnissen zu beantworten? Was genau braucht die Zielgruppe, um diese Bedürfnisse erfüllt zu bekommen, um auf der Seite zu bleiben und entsprechend positive Nutzersignale zu senden – und am Ende vielleicht sogar zu konvertieren? Je mehr Google Daten verstehen lernt und diese auch direkt in den Suchergebnissen abbildet (über Markups oder den Knowledge Graph), umso mehr tritt die Suchmaschine auch in Konkurrenz. Sie beantwortet Fragen selbst, ohne dass der Nutzer auf ein Ergebnis klicken muss. Auch hier stellt sich die Frage: Was kann, was muss dem Besucher geboten werden, das ihn dazu motiviert die Seite zu besuchen und auf ihr zu verweilen? Eine noch tiefere Analyse und ein umfassendes Verständnis für die Zielgruppe sind hier Grundvoraussetzung für den Erfolg. Auswertung des Nutzerverhaltens als Rankingfaktor Es ist davon auszugehen, dass das Nutzerverhalten mehr noch als bisher zur Qualitätsbewertung eine Rolle spielen wird. Qualitativ hochwertiger Content und viele Backlinks allein sind noch kein eindeutiger Beweis dafür, dass eine Seite tatsächlich die Nutzerintention für bestimmte Suchanfragen trifft. Larry Kim mutmaßt , dass maschinelles Lernen als kontrollierende Instanz fungiert, die zusätzlich zu den herkömmlichen Rankingfaktoren prüft, ob das Suchergebnis tatsächlich Klicks und Nutzerinteraktion generiert. Bei fehlender oder mangelnder Nutzerinteraktion (z.B. einer geringen Verweildauer) sinken die entsprechenden Seiten kontinuierlich im Ranking – er zeigt dies eindrucksvoll an einem Beispiel. Wie Google dies erreichen kann: Durch maschinelles Lernen, mit dessen Hilfe kontinuierlich Signale für eine Vielzahl verschiedener long tail Suchanfragen getrackt und überwacht werden. Das Ergebnis sind Schlussfolgerungen über die Qualität und Relevanz der jeweiligen Seite und eine entsprechend positive oder negative Rankingentwicklung. Angesichts Googles kommuniziertem Fokus auf eine gute „User Experience“, als wichtige Optimierungsstrategie, ist diese Annahme plausibel. Was folgt daraus? Der Trend setzt sich fort und die verschiedenen Disziplinen verknüpfen sich immer weiter: technische OnPage-Optimierung, Redaktion und Usability sind schon lange nicht mehr voneinander zu trennen, sondern müssen sich ergänzen. Die user-zentrierte Strategie ist keine neue Idee, doch wird sie weiter an Bedeutung zunehmen. Hierbei spielt auch die Webanalyse eine große Rolle: Eine korrekte und aussagekräftige Implementierung hilft dabei, schlecht performende Seiten aufzuspüren und zu verbessern. Künstliche Intelligenz wird in diesem Zusammenhang sicherlich einen wichtigen Beitrag dazu leisten, große Datenmengen auszuwerten und daraus Handlungen abzuleiten. Den direkten Kontakt mit der Zielgruppe und den Blick auf den einzelnen Menschen als Individuum, kann sie jedoch nicht ersetzen. Auch eine andere Vermutung liegt nahe: Das durch künstliche Intelligenz analysierte Nutzerverhalten dürfte nicht nur zu einer globalen Bewertung einer Seite führen, sondern auch Einfluss auf die ohnehin fortschreitende Personalisierung der Suchergebnisse nehmen. Schon jetzt ist es unmöglich, ein eindeutiges Ranking für eine bestimmte Suchanfrage und URL zu bestimmen, denn die Position hängt von vielen persönlichen Faktoren des Suchenden (z.B. Suchhistorie) und des verwendeten Geräts ab. Es ist anzunehmen, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz diesen Prozess weiter verfeinert. Video-SEO: Interpretation von Videoinhalten Im Bereich der Bild- und Videoerkennung, also der Analyse von visuellen Medien, dürfte KI ebenfalls ein wichtiges Einsatzgebiet finden. Seit der Veröffentlichung von Googles Projekt Youtube-8M im September 2016 zeigt sich, dass hinter den Kulissen schon länger daran gearbeitet wird, die Inhalte von Bildern und Videos (besser) maschinell erfassen und damit auch kategorisieren zu können. Ähnlich der Datenbank ImageNet mit Millionen von klassifizierten Bildern bietet Youtube-8m 8 Millionen Videos, die mit Hilfe von 4.800 Entitäten aus dem Knowledge Graph erfasst wurden. Diese frei verfügbare immense Datenbasis kann als Grundlage für das Machine Learning im Bereich Video dienen, also als Trainingsset für ein System, das mit diesen Daten gefüttert wird. Wird diese Technik, Videodaten zu vereinfachen und auszuwerten, weiter verbessert, bedeutet dies ganz neue Kriterien für die Videooptimierung. Waren bisher Beschreibungen in Textform oder sogar Transkriptionen sowie die manuelle Vergabe von Kategorien notwendig, kann in Zukunft das Video auch anhand seines Inhalts interpretiert und entsprechend gerankt werden. Fazit und Ausblick: Wie sieht das SEO der Zukunft aus? Angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz und der Aussicht auf einen selbstlernenden Algorithmus, der sich nach seinen eigenen Regeln weiterentwickelt, wird die „Black Box“ Google noch schwärzer. Schon jetzt gibt es nicht mehr „den“ Algorithmus. Die Faktoren bzw. ihre Gewichtung unterscheiden sich zum Teil erheblich zwischen verschiedenen Domains und Branchen. Wenn in Zukunft der Algorithmus noch stärker von Artificial Intelligence bestimmt wird, wird es noch schwerer Rankingfaktoren zu definieren. Dass diese Entwicklung stattfinden wird, beweisen Googles Aussagen zur höchsten Priorität von AI: Von „mobile first“ zu „AI-first“, wie Googles CEO Sundar Pichai zitiert wird . Das Ziel sei ein persönliches Google für jeden User. Nach zwei Jahren „mobile first“ mit einem eigenen mobilen Index können wir uns vorstellen, welche gravierenden neuen Entwicklungen durch den Fokus auf AI auf uns zukommen. Wird SEO nun doch noch überflüssig? Keineswegs, das Berufsfeld erweitert sich jedoch zunehmend. Der Suchmaschinenoptimierer von morgen tritt Googles AI-Algorithmus mit einem eigenen Tool entgegen, das die Verhaltensdaten von Nutzern im Internet aggregiert und auf dieser Basis dynamisch Content generiert, der genau auf die individuellen Nutzeranforderungen abgestimmt ist. Der SEO der Zukunft schlägt also Google mit den eigenen Waffen – mit AI-basierten Verhaltensanalysen zur Optimierung der Inhalte!
Google AI Mode: Neue Regeln für Sichtbarkeit – Empirische Studie 11/2025
24.11.2025

Moritz
Klussmann
Kategorie:
SEO

Es gibt Momente im digitalen Marketing, in denen sich die Spielregeln nicht nur leicht anpassen, sondern komplett neu geschrieben werden. Wir befinden uns genau jetzt in einem solchen Moment. Seit Oktober 2025 ist der Google AI Mode in Deutschland verfügbar und er ist Googles Antwort auf ChatGPT. Viele Marketer*innen und SEOs haben darauf gewartet, doch die Realität trifft viele härter als erwartet. Einleitung: Das SEO-Beben, das wir kommen sahen Jahrelang galt das Mantra: "Optimiere für die Top 3, und der Traffic gehört dir." Doch unsere neueste empirische Studie bei internetwarriors zeigt ein anderes Bild. Ein Bild, das für traditionelle SEO-Strategien beunruhigend, für anpassungsfähige Unternehmen aber voller Chancen steckt. Die wichtigste Erkenntnis vorab: Ein Top-Ranking in der klassischen Google-Suche ist keine Garantie mehr, um in den Large Language Models (LLMs) stattzufinden. Tatsächlich zeigt unsere Datenanalyse, dass über 60 % der Quellen, die der AI Mode zitiert, nicht einmal in den Top 50 der organischen Suche auftauchen. Was bedeutet das für deine Sichtbarkeit bei Google ? Es bedeutet, dass wir SEO neu denken müssen. In diesem Artikel tauchen wir tief in unsere Analyse von über 3.000 URLs ein und zeigen dir, wie du deine Strategie anpassen musst, um im Zeitalter der AI Search nicht unsichtbar zu werden. Die Studie: Ein Blick unter die Haube der KI Bevor wir zu den strategischen Implikationen kommen, ist es wichtig, die Datengrundlage zu verstehen. Wir wollten uns nicht auf Bauchgefühle verlassen, sondern empirische Fakten schaffen. Unser Studien-Setup: Wir haben eine umfassende Analyse durchgeführt, die folgende Parameter umfasste: Umfang: 240 verschiedene Prompts (Suchanfragen). Vielfalt: 12 unterschiedliche Branchen, von E-Commerce und Pharma bis hin zu Finanzen und Energie. Datenbasis: Insgesamt wurden 3.109 URLs identifiziert und analysiert, die von der Google AI als Quellen (Citations) ausgegeben wurden. Ziel: Wir wollten wissen, welche Typen von Websites verlinkt werden, welche Content-Formate gewinnen und wie stark die Überschneidung zur klassischen Suche ist. Die Methodenübersicht unserer Studie Diese Datenbasis liefert uns den bisher klarsten Blick darauf, wie Google im AI Mode Informationen auswählt und präsentiert. Der Schock für klassisches SEO: Die 60%-Lücke Dies ist der Punkt, an dem wir uns ehrlich machen müssen: Das klassische SEO Playbook hilft nur noch bedingt, um die Sichtbarkeit im AI Mode zu erhöhen. Unsere quantitativen Analysen förderten eine Statistik zutage, die jeden SEO-Manager aufhorchen lassen muss: "Über 60% der Citations im AI Mode sind NICHT in den Google Top 50 Ergebnissen der klassischen Suche zu finden." Lass uns das kurz sacken lassen. Selbst wenn du extrem viel Budget und Zeit investiert hast, um für ein Keyword auf Seite 1, 2 oder 3 zu ranken – die KI ignoriert dich in mehr als der Hälfte aller Fälle zugunsten anderer Quellen. Noch drastischer wird es, wenn wir uns die absolute Spitze ansehen: Nur 21,97 % der im AI Mode verlinkten URLs finden sich auch in den Top-10-Ergebnissen der klassischen Google-Suche. Was bedeutet das für "Google Ranking verbessern"? Es bedeutet, dass die Algorithmen, die das organische Ranking bestimmen (Backlinks, technische SEO, Core Web Vitals), nicht deckungsgleich mit den Auswahlkriterien der LLMs (Large Language Models) sind. Die KI sucht nach anderen Signalen. Sie sucht nach semantischer Relevanz, Informationsdichte und Kontext , nicht zwingend nach der Domain mit dem höchsten Authority Score. Wer heute nur auf das klassische Google Ranking optimieren setzt, optimiert an der Zukunft vorbei. Wir sehen eine Entkopplung der beiden Such-Modi. Überschneidung der AI Mode Links mit den organischen Top 10 Ergebnissen Unsere Daten zeigen zudem spannende Unterschiede zwischen den verschiedenen KI-Engines. Während sich Google AI Mode und Perplexity noch zu knapp 30 % überschneiden, wählt ChatGPT völlig andere Quellen (unter 10 % Überschneidung). Das "Winner-takes-it-all"-Prinzip der alten SEO-Welt, wo Platz 1 überall gewinnt, ist vorbei. Wer sind die Gewinner im AI Mode? (Websites & Content) Wenn die klassischen Top-Rankings nicht mehr ausschlaggebend sind, wer profitiert dann? Unsere Analyse der Website-Typen liefert klare Antworten, wie du deine KI Content Strategie ausrichten solltest. Brand-Websites und E-Commerce: Das Fundament steht Die gute Nachricht für Marken: Brand-Websites (44,26 %) und E-Commerce-Shops (10,57 %) machen zusammen über die Hälfte aller Verlinkungen aus. Das bedeutet, dass Google auch im AI Mode vertrauenswürdigen Markenquellen den Vorzug gibt. Aber – und das ist ein großes Aber – es kommt darauf an, welche Unterseiten verlinkt werden. Digitale PR ist der neue Backlink-Aufbau Auffällig ist der Anstieg von News/Journalismus-Seiten (10,19 %) und Vergleichsportalen (10,29 %). Zusammen machen sie über 20 % der Quellen aus. Interpretation: Die KI validiert Informationen durch Dritte. Wenn deine Marke oder dein Produkt in einem renommierten Nachrichtenartikel oder einem unabhängigen Vergleichsportal erwähnt wird, steigt die Wahrscheinlichkeit massiv, dass die KI diese Informationen aufgreift und dich als Quelle nennt. Digitale PR wird damit wichtiger als der klassische, technische Linkaufbau. Foren sind (noch) überschätzt Entgegen dem Hype um "Reddit-SEO" zeigen unsere Daten, dass Foren und Community-Seiten weniger als 3 % der erwähnten Links ausmachen. Eine reine Strategie, die nur auf User Generated Content setzt, greift also zu kurz. Typ von Websites, die im AI Mode verlinkt werden. Content-Metamorphose: Weg vom Verkauf, hin zur Orientierung Vielleicht die wichtigste Erkenntnis der Studie betrifft die Art des Contents . Hier müssen Unternehmen am schnellsten umdenken. Reine Verkaufstexte verlieren an Relevanz. Die KI versteht die Suchintention (Search Intent) viel granularer. Wenn Nutzer*innen den AI Mode nutzen, suchen sie oft nach Zusammenfassungen, Erklärungen oder Vergleichen – nicht direkt nach einem "Kaufen"-Button. Unsere Daten sprechen eine deutliche Sprache: Blogartikel dominieren: 41,23 % aller verlinkten URLs sind Blogartikel oder blog-ähnlicher Content. Listicles funktionieren: Mit 12,35 % sind Listen (z.B. "Die 10 besten...") das zweithäufigste Format. Hilfe-Seiten verlieren: Reine FAQ- oder Hilfe-Seiten liegen nur bei 4,67 %. Warum ist das so? Listicles und gut strukturierte Blogartikel bieten der KI "futtergerechte" Informationen. Sie bieten Orientierung und Struktur, die das Sprachmodell leicht extrahieren und neu zusammensetzen kann. Eine reine Produktseite bietet oft zu wenig Kontext. Eine trockene FAQ-Seite ist oft zu spezifisch und bietet nicht den umfassenden Kontext, den die KI für eine generierte Antwort benötigt. Art von Content Das Fazit für deine Content-Strategie: Content, der Orientierung bietet, gewinnt. Unternehmen müssen weg von reinem Sales-Content und hin zu informativen, nutzerzentrierten Inhalten, die Fragen umfassend beantworten. GEO (Generative Engine Optimization): Die neue Ära der Optimierung für Google Wir müssen aufhören, nur "SEO" zu sagen, wenn wir eigentlich Sichtbarkeit in KI-Systemen meinen. Der Fachbegriff, der sich hier herauskristallisiert, ist GEO (Generative Engine Optimization) . Basierend auf unserer Studie lassen sich konkrete Handlungsempfehlungen für GEO ableiten: On-Page GEO ist ein großer Hebel: Da Brand-Websites so stark vertreten sind, hast du die Kontrolle. Optimiere deine informativen Bereiche. Sorge dafür, dass deine Blogartikel klare Strukturen, Listen und prägnante Zusammenfassungen enthalten. Informational vor Transactional: Bei Prompts mit informativer Suchintention ist die Chance höher, auch mit guten Rankings in den AI Mode zu kommen. Investiere in High-Level-Content, der Themen erklärt, statt nur Produkte zu bewerben. Erweitere deine PR-Arbeit: Sorge dafür, dass du auf News-Seiten und in Vergleichsportalen stattfindest. Die KI vertraut diesen Quellen. Deine Marke muss dort präsent sein, wo Meinungen gebildet werden. Diversifiziere deine Quellen: Verlasse dich nicht darauf, dass dein Google-Ranking dich rettet. Da über 60 % der AI-Links aus dem "Nichts" (außerhalb der Top 50) kommen, hast du die Chance, mit hochspezifischem, exzellentem Content Nischen zu besetzen, die im klassischen SEO von großen Playern dominiert werden. Fazit: Wer jetzt handelt, sichert sich den Vorsprung Die Integration von KI in die Suche und die Nutzung von LLMs werden sich immer weiter verstärken. Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. Die Tatsache, dass der AI Mode oft andere Quellen wählt als der klassische Algorithmus, ist beängstigend und befreiend zugleich. Es bedeutet, dass die Karten neu gemischt werden. Kleine Player mit exzellentem Content können Giganten schlagen, die sich nur auf ihrer Domain Authority ausruhen. Unternehmen, die jetzt reagieren und ihre Strategie von reinem SEO hin zu einer hybriden SEO/GEO-Strategie entwickeln, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Warte nicht, bis dein Traffic einbricht. Nutze die Erkenntnisse aus unserer Studie, um deine Inhalte fit für die AI Suchmaschine zu machen. Möchtest du tiefer in die Daten eintauchen? Unsere Studie enthält noch viel mehr Details, Branchen-Breakdowns und spezifische Analysen zu Perplexity und ChatGPT. Lade dir jetzt die komplette Google AI Mode Studie herunter und erfahre im Detail, wie du deine SEO / GEO Strategie für die Zukunft optimierst. 🔗 Kostenloser Download der Google AI Mode Studie Hinweis zur Transparenz: Dieser Artikel basiert auf de empirischen Studie "Google AI Mode: Neue Regeln für Sichtbarkeit" von internetwarriors, durchgeführt im November 2025.
YouTube Ads 2025: Demand Gen & KI verändern das Video-Marketing
21.11.2025

Josephine
Treuter
Kategorie:
SEA

YouTube ist ein wichtiger Ort für Branding und Reichweite - ein Kanal, um Marken sichtbar zu machen und günstigen Traffic zu generieren. Auch heute bleibt YouTube ein zentraler Bestandteil der Marketingstrategie, insbesondere im Top-of-Funnel-Bereich. Doch mit der Einführung von Demand Gen-Kampagnen und dem verstärkten Einsatz von künstlicher Intelligenz eröffnen sich neue Chancen: Branding und Performance können nun kombiniert werden, sodass Marken nicht nur ihre Reichweite steigern, sondern auch gezielt und messbar ihre Performance optimieren können. Früher galt YouTube als Plattform für „Top of Funnel“-Strategien. Heute ist es ein Conversion-Motor. Dank KI-gestützter Automatisierung können Marketer nicht nur Zielgruppen präzise ansprechen, sondern auch Gebotsstrategien wie „Conversion maximieren“ oder „Ziel-ROAS“ dynamisch steuern. KI analysiert in Echtzeit, welche Nutzer*innen am wahrscheinlichsten konvertieren, und sorgt dafür, dass Budgets effizient eingesetzt werden. Demand Gen geht dabei noch einen Schritt weiter: Es kombiniert Video- und Bildanzeigen in einer einzigen Kampagne, die über YouTube, Discover und Gmail ausgespielt wird. Das bedeutet mehr Reichweite, mehr Touchpoints und mehr Möglichkeiten, deine Zielgruppe zum Handeln zu bewegen. Bevor wir tiefer in die Strategien eintauchen, lohnt sich ein Blick auf die Bedeutung von YouTube im Marketing-Mix und warum Demand Gen die Zukunft für alle ist, die Performance ernst nehmen. Warum YouTube? Bildquelle: Google Support In einer digitalen Welt ist YouTube ein zentraler Bestandteil des Marketing-Mix. Laut Statista sind weltweit mehr als 2 Milliarden Nutzer*innen monatlich auf YouTube aktiv, das entspricht etwa 40 % der globalen Internetnutzer*innen. Allein in Deutschland nutzen rund 72,6 Millionen Menschen die Plattform monatlich, mit einer täglichen Reichweite von etwa 37 % (Umfrage 2022). Diese Reichweite bietet Werbetreibenden enorme Chancen. Nutzer*innen verbringen viel Zeit auf der Plattform, konsumieren Inhalte gezielt und reagieren auf Empfehlungen ihrer Lieblings-Creator. Mit KI-gestützten Algorithmen können diese Nutzer*innen noch genauer analysiert werden und personalisierte Anzeigen in Echtzeit ausspielt werden. Das steigert nicht nur die Effektivität von Video Ads, sondern auch die Conversion-Chancen deutlich. Was ist eine Demand Gen-Kampagne? Demand Gen-Kampagnen sind die Weiterentwicklung der bisherigen Video-Aktionskampagnen und bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, Conversions über mehrere Google-Plattformen hinweg zu steigern. Statt nur auf YouTube zu setzen, kombiniert Demand Gen verschiedene Formate, darunter Video, Bild und Karussell, und spielt sie auf YouTube, Discover und Gmail aus. Das Ziel: Nutzer*innen nicht nur zu erreichen, sondern aktiv zum Handeln zu bewegen. Durch KI-gestützte Automatisierung werden Zielgruppen präzise identifiziert, Anzeigen dynamisch optimiert und Gebotsstrategien wie „Conversion maximieren“ oder „Ziel-ROAS“ effizient umgesetzt. Während Video-Aktionskampagnen bereits eine deutliche Verbesserung gegenüber den früheren TrueView for Action-Kampagnen darstellten, geht Demand Gen noch einen Schritt weiter: Mehr Reichweite, mehr Formate, mehr KI-Power. Google berichtet, dass Werbetreibende mit Demand Gen bis zu 20 % höhere Conversion-Raten erzielen können und das bei einer deutlich flexibleren Kampagnenstruktur. Wo werden die Demand Gen-Kampagnen ausgespielt und wie sehen diese aus? Demand Gen-Kampagnen bieten maximale Flexibilität bei der Ausspielung deiner Anzeigen. Statt nur auf überspringbare In-Stream-Anzeigen wie früher bei TrueView for Action zu setzen, kannst du jetzt verschiedene Formate nutzen: Videoanzeigen (inkl. YouTube Shorts) In-Feed-Anzeigen Karussell- und Bildanzeigen Diese Anzeigen erscheinen nicht nur im YouTube-Startseitenfeed, sondern auch in den Bereichen „Empfohlene Videos“, auf Suchergebnisseiten sowie in Google Discover und Gmail. Zusätzlich werden sie bei Google-Videopartnern ausgespielt, für eine deutlich größere Reichweite. Das Besondere: KI entscheidet automatisch, wo deine Anzeigen die höchste Wirkung erzielen. Sie analysiert Nutzer*innenverhalten, Conversion-Potenzial und Kontext, um die beste Platzierung in Echtzeit zu wählen. Für optimale Performance empfiehlt Google, Videos mit einer Länge von mindestens 10 Sekunden einzusetzen. Außerdem kannst du mehrere Assets wie Call-to-Actions, Überschriften und Beschreibungen hinzufügen. Die KI testet diese Kombinationen automatisch und wählt die Varianten aus, die das höchste Engagement und die besten Conversion-Raten erzielen. Mit KI zum Erfolg: Best Practices Demand Gen-Kampagnen Video Ads auf YouTube entwickeln sich rasant weiter und mit ihnen die Möglichkeiten, Conversions zu steigern. Dank KI können Marketeers ihre YouTube Ads noch präziser aussteuern und automatisch optimieren. Wer erfolgreich sein will, sollte die folgenden Best Practices beachten. 1. KI-gestütztes Targeting nutzen Die Zielgruppe richtig zu erreichen, entscheidet über den Kampagnenerfolg. Mit AI optimierte YouTube Ads analysieren Verhalten und passen Targeting dynamisch an, um Conversions zu maximieren. So werden Streuverluste minimiert und Budgets effizient eingesetzt. 2. Automatisierte Video-Creatives einsetzen Nicht jede Video-Ad erzielt sofort die maximale Wirkung. Mit KI lassen sich Video-Creatives automatisch testen und optimieren: Varianten von Intro, CTA oder visuellem Layout werden analysiert, um die höchste Engagement- und Conversion-Rate zu erzielen. 3. Gebotsstrategien intelligent optimieren YouTube Ads kann Gebote mit Hilfe von AI dynamisch anpassen, basierend auf historischen Daten, Echtzeit-Verhalten und Conversion-Potenzial. Strategien wie „Conversion maximieren“ oder „Ziel-ROAS“ lassen sich so deutlich effizienter umsetzen. 4. Performance kontinuierlich überwachen KI-gestützte Dashboards können Insights liefern, welche Creatives, Call-to-Actions oder Formate am besten performen. Marketingexpert*innen können so Entscheidungen datenbasiert treffen, Kampagnen optimieren und langfristig den ROI steigern. 5. Testen und lernen mit KI Regelmäßige Experimente sind entscheidend: KI identifiziert automatisch die besten Kombinationen von Assets, Videoformaten und Texten. Das spart Zeit und sorgt dafür, dass jede Kampagne kontinuierlich verbessert wird. Wer Kampagnen auf YouTube erfolgreich durchführen möchte, kommt an KI mittlerweile nicht mehr vorbei. Mit KI-basierten Strategien für Video Ads lassen sich Conversions steigern, Budgets effizient nutzen und kreative Prozesse automatisieren. Marketingexpert*innen, die diese Best Practices anwenden, sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Welche KI gestützten Creatives eignen sich für Video Ads? ABDC-Prinzip Das Erstellen relevanter Werbeinhalte ist der Schlüssel zum Erfolg jeder YouTube-Kampagne. Die ersten Sekunden eines Videos sind entscheidend, um die Aufmerksamkeit der Zuschauenden zu fesseln. Werden visuell ansprechende, kontrastreiche Bilder genutzt und wird sichergestellt, dass die Brand von Anfang an erkennbar ist und durchgehend im Video präsent bleibt, bildet das eine gute Grundlage. Mit KI lassen sich Creative-Varianten automatisch generieren und optimieren. Die KI analysiert dabei Texte, Bilder, Videoclips und Call-to-Actions, um herauszufinden, welche Kombinationen die höchste Engagement- und Conversion-Rate erzielen. So kann automatisch getestet werden, welche Storytelling-Elemente und visuellen Stile am besten bei deiner Zielgruppe ankommen. Wird versucht, innerhalb des Videos eine Geschichte zu erzählen, die wichtige USPs hervorhebt, aber auch Emotionen weckt, hat das einen sehr positiven Einfluss. KI kann dabei unterstützen, die effektivsten Storytelling-Elemente, visuellen Stile und Call-to-Actions automatisch zu identifizieren, um die Performance der Video Ads zu steigern. Zudem sollte jedes Video mit einer klaren Call-to-Action (CTA) enden, um Interaktionen zu fördern. Für weitere Infos kann das ABCD-Prinzip für effektive Creatives von Google als Hilfe genutzt werden. KI-gestützte Gebotsstrategien für YouTube Demand Gen-Kampagnen Da bei den Demand Gen-Kampagnen die Conversions im Vordergrund stehen, kann man Conversion-bezogene Gebotsstrategien gezielt mit KI-Unterstützung einsetzen, z. B. „Ziel-CPA“. Die KI analysiert kontinuierlich historische Daten, Nutzer*innen-Verhalten und die aktuelle Performance, um Gebote dynamisch anzupassen und Conversions effizient zu maximieren. Wichtig ist zu beachten, dass das festgelegte Kampagnenbudget beeinflusst, wie schnell der KI-Algorithmus die Kampagne hinsichtlich der Conversions optimieren kann. Besonders für die Gebotsstrategie „Ziel-CPA“ empfiehlt sich ein Tagesbudget, das mindestens dem 15-Fachen des angestrebten CPA entspricht, damit die KI genügend Daten hat, um präzise Entscheidungen zu treffen. Fortgeschrittene KI-gestützte Strategien, wie „Ziel-ROAS“ oder „Conversion-Wert maximieren“, stehen für Demand Gen-Kampagnen erst dann zur Verfügung, wenn innerhalb der Kampagne mindestens 30 Conversions erreicht wurden. Die KI sorgt dann dafür, dass Budgets und Gebote automatisch auf die profitabelsten Nutzer*innen und Zeitfenster ausgerichtet werden. Warum die Demand Gen-Kampagnen mit Hilfe von KI testen? Demand Gen-Kampagnen sind die Zukunft für Performance-Marketing auf YouTube und darüber hinaus. Sie bieten eine effektive Möglichkeit, Conversions zu steigern, Reichweite zu maximieren und den ROI nachhaltig zu verbessern. Der Einsatz von KI macht den Unterschied: präzises Targeting, dynamische Gebotsanpassungen und die automatische Optimierung von Creatives sorgen dafür, dass Budgets effizient genutzt und Streuverluste minimiert werden. Regelmäßiges Testing mit KI ist entscheidend, um die besten Kombinationen aus Videoformaten, Storytelling-Elementen und Call-to-Actions zu identifizieren. So werden Kampagnen kontinuierlich optimiert und messbare Ergebnisse erzielt. Braucht dein Unternehmen Unterstützung bei der Planung, Erstellung oder Optimierung von Demand Gen-Kampagnen? Die Warriors aus Berlin stehen bereit - kontaktiere uns für ein unverbindliches Angebot und sichere dir den Vorsprung im KI-gestützten Marketing.
Local SEO & KI-Sichtbarkeit: Die wichtigsten Maßnahmen für deine GEO-Strategie
20.10.2025

Julien
Moritz
Kategorie:
SEO

Die Suchwelt verändert sich rasant. KI und LLMs wie ChatGPT oder Google AI Mode beeinflussen, wie Unternehmen gefunden werden. Wer regional sichtbar bleiben will, muss seine Strategie anpassen und wichtige Maßnahmen für local GEO und SEO kennen. Besonders für die Sichtbarkeit lokaler Unternehmen sind diese Maßnahmen entscheidend für eine komplexe Strategie, die lokales SEO und GEO optimal verbindet. Das Wichtigste auf einem Blick Die Kombination aus local SEO und GEO-Inhalten ist heute entscheidend für maximale Sichtbarkeit. Unternehmensprofil, Bewertungen, Offpage-Maßnahmen und eine gute technische Grundlage sind die Basis für lokale Auffindbarkeit. KI und LLMs verändern die Suchwelt: Inhalte müssen maschinenlesbar, semantisch und entlang der Customer Journey strukturiert werden. Gezielter Linkaufbau und KI-optimierte Inhalte sind die wichtigsten Maßnahmen. Mit einem Prompt-Monitoring und neuen KPIs wird nachhaltiger Erfolg messbar. Prompt Datenbank aufbauen – unsere Matrix Ein zentraler Erfolgsfaktor für lokale SEO und KI-Sichtbarkeit ist die gezielte Ausrichtung der Inhalte entlang der Customer Journey. Warum ist das relevant? Nutzer befinden sich in unterschiedlichen Phasen ihrer Entscheidungsfindung und stellen jeweils andere Anforderungen an die Inhalte, die sie konsumieren. Wer seine Content-Strategie darauf abstimmt, sorgt dafür, dass die eigene Marke in KI-generierten Antworten erwähnt wird oder die Website als Quelle für die Antworten genutzt wird. Für die Erstellung dieser Prompt-Datenbank haben wir eine Matrix entwickelt. Wer seine Inhalte entlang dieser Matrix ausrichtet, spricht Nutzer gezielt in jeder Phase der Customer Journey an und steigert nachhaltig die Sichtbarkeit. Zu Beginn steht die Discovery & Awareness-Phase . Hier suchen Nutzer nach allgemeinem Wissen, möchten ein Problem verstehen oder eine Lösung kennenlernen. Unternehmen sollten in dieser Phase ihre Autorität zeigen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen anbieten und eigene Lösungen präsentieren. In der Consideration-Phase vergleichen Nutzer verschiedene Angebote und wägen Vorteile ab. Hier gilt es, Vertrauen aufzubauen, die Stärken des eigenen Angebots hervorzuheben und Produkte im Vergleich positiv darzustellen. Die Decision-Phase ist geprägt von einer klaren Kaufabsicht. Inhalte sollten hier einen direkten Handlungsaufruf enthalten und den Nutzer zur gewünschten Transaktion führen. Schließlich gibt es noch die KI-spezifischen Intents . Nutzer geben gezielt Befehle oder möchten automatisierte Prozesse anstoßen. In dieser Phase ist es wichtig, die eigene Marke in den Kontext solcher automatisierten Abläufe zu bringen und Lösungen für spezifische Aufgaben bereitzustellen. Um die Prompts zu erstellen, können relevante SEO-Keywords als gute Grundlage genutzt werden. So stellst du sicher, dass die SEO und GEO-Strategie Hand in Hand gehen. Die erstellte Prompt-Datenbank sollte anschließend in ein Monitoring-Tool hinzugefügt werden, um einen Überblick der aktuellen Sichtbarkeit in KI und Suchmaschinen zu erhalten. Daraus ergeben sich dann Maßnahmen, um bestehenden Content zu überarbeiten und Potenziale für neue Inhalte. Local GEO und SEO: Was heute wirklich zählt SEO und KI-Sichtbarkeit sind heute besonders wichtig für lokale Unternehmen. Wer bei local GEO und SEO die richtigen Maßnahmen umsetzt, bleibt für potenzielle Kunden und KI-Systeme dauerhaft präsent. Inhalte maschinenlesbar strukturieren Eine saubere und strukturierte technische Umsetzung ist für die Sichtbarkeit von lokalen Unternehmen im digitalen Raum unverzichtbar. Damit Suchmaschinen und KI-Modelle Inhalte optimal erfassen und ausspielen können, sollte die Website mit sauberem HTML und semantischen Tags wie <article> und <section> aufgebaut werden. Zusätzlich empfiehlt es sich, spezielle Markups wie FAQ- oder HowTo-Strukturen zu nutzen, um Informationen für Suchmaschinen und KI noch besser zugänglich zu machen. Die folgende GEO-Formel hat sich bewährt: Relevante Nutzerfragen werden als Überschrift (H2) formuliert. Direkt darunter folgt eine präzise und verständliche Antwort. Im Anschluss werden weiterführende Informationen angeboten, die das Thema vertiefen oder zusätzliche Aspekte beleuchten. Diese klare Struktur hilft nicht nur den Nutzern, sondern sorgt auch dafür, dass Suchmaschinen und KI-Systeme die Inhalte besser interpretieren und ausspielen können. Lokal relevante Inhalte erstellen Besonders wirkungsvoll sind stadtbezogene Case Studies, Kundenberichte, lokale Events sowie die Einbindung von Wahrzeichen und Stadtteilen. Solche Inhalte schaffen nicht nur Nähe zur Zielgruppe, sondern unterstreichen die lokale Kompetenz und Präsenz des Unternehmens. Ein weiterer zentraler Aspekt ist die regelmäßige Verwendung von lokalen Keywords (Leistung + Stadt) in den Website-Texten. Dadurch wird eine klare Verknüpfung zwischen Standort und angebotener Dienstleistung hergestellt, was die SEO- und LLM-Sichtbarkeit verbessert. Der Content sollte verschiedene Nutzerintentionen entlang der Customer Journey abdecken (siehe Prompt Matrix). So werden potenzielle Kunden in jeder Phase gezielt angesprochen und begleitet. Es ist wichtig, echte Nutzerfragen in die Inhalte zu integrieren. Indem häufig gestellte Fragen direkt beantwortet werden, erhöht sich die Relevanz der Website für Suchmaschinen und KI-Modelle. „Alte“ Grundlagen für local SEO auch für local GEO beachten Ein vollständiges Unternehmensprofil bei Google und Bing ist die Grundlage für eine starke lokale Präsenz. Je mehr Informationen hinterlegt sind, desto besser können Suchmaschinen und KI-Modelle das Unternehmen einordnen und ausspielen. Ebenso wichtig ist es, aktiv für Kundenfeedback zu sorgen und Bewertungen zu sammeln. Positive Rückmeldungen stärken die Glaubwürdigkeit und wirken sich direkt auf die lokale Sichtbarkeit in AI, LLMs und Suchmaschinen aus. Darüber hinaus sollte das Unternehmen in relevante Branchenverzeichnisse eingetragen werden, um die Auffindbarkeit und Reichweite weiter zu erhöhen. Ergänzend dazu sorgt gezielter branded Traffic über Social Media für ein gesundes Signal an Suchmaschinen und KI-Systeme. Die aktive Kommunikation und Interaktion auf sozialen Plattformen schafft zusätzliche Glaubwürdigkeit und unterstützt die lokale Sichtbarkeit nachhaltig. Linkaufbau in Zeiten von KI Sprachmodelle durchsuchen und vergleichen in der Regel nicht eigenständig einzelne Dienstleistungen oder Produkte. Stattdessen greifen sie meist auf Vergleichsseiten, Nutzerberichte und ähnliche Quellen zurück, um Empfehlungen auszusprechen. Genau hier liegt eine wertvolle Chance für Unternehmen: Wer gezielt Backlinks auf solchen Plattformen aufbaut, erhöht die Wahrscheinlichkeit, in KI-generierten Antworten und Empfehlungen berücksichtigt zu werden. So lässt sich die AI-Sichtbarkeit in LLMs gezielt stärken und gleichzeitig wird durch qualitative Backlinks die Relevanz der Website für Suchmaschinen erhöht. Die Plattformen lassen sich durch das ausgewählte Tool mit eingerichtetem Monitoring der Prompts identifizieren und priorisieren. Dabei gilt Qualität vor Quantität: Beiträge, die bereits häufig von LLMs zitiert werden, sind wertvoller als von KI selten genutzte Artikel. Bestehenden Content für echte Nutzerfragen optimieren Wenn deine Domain bereits in den organischen Suchergebnissen sichtbar ist, lohnt es sich, den Content gezielt für echte Nutzerfragen zu optimieren. Solche Fragen lassen sich beispielsweise mit der Google Search Console identifizieren, indem man nach Suchanfragen filtert, die typische Fragewörter enthalten. Wir nutzen beispielsweise folgenden Regex-Filter: Abbildung 1: Regex-Filter in der Google Search Console Abbildung 2: Suchanfragen mit dem Regex-Filter in der Google Search Console Wichtig ist, diese Fragen klar und hilfreich direkt unter einer H2-Überschrift zu beantworten. So wird der Content nicht nur für Nutzer attraktiver, sondern auch für Suchmaschinen und KI-Modelle besser verständlich. Solltest du bereits einen Chatbot auf der Website haben, können die hier gestellten Fragen ebenfalls ein guter Indikator sein, dass diese auch oft an ChatGPT & Co. gestellt werden. Also lohnt es sich auch diese Fragen bereits im Content zu beantworten, um als Quelle von LLMs genutzt zu werden und damit die Sichtbarkeit in AI auszubauen. Neue GEO-KPIs etablieren Auch wenn klassische SEO-Kennzahlen wie die Steigerung der Klicks oder des Traffics lange Zeit im Mittelpunkt standen, sind sie heute nicht mehr allein ausschlaggebend. Viele Unternehmen verzeichnen Rückgänge beim Suchmaschinen-Traffic, da KI-Modelle und LLMs zunehmend Antworten direkt ausspielen und Nutzer seltener auf die Website klicken. Der Traffic aus LLMs kann diese Einbußen meist nicht vollständig ausgleichen. Allerdings zeigt sich, dass die Qualität dieses Traffics oft deutlich höher ist und die Conversion Rate steigt. Um die Sichtbarkeit lokaler Unternehmen und den Erfolg der eigenen Maßnahmen dennoch gezielt zu messen, empfiehlt es sich, bewährte SEO-KPIs mit spezifischen GEO-KPIs zu kombinieren. Dazu zählen zum Beispiel die Brand Mention Rate, also wie häufig die eigene Marke in wichtigen Prompts genannt wird (z.B. über 40%), die AI Platform Coverage, also die Präsenz auf mehreren relevanten LLMs (z.B. mehr als fünf), sowie der Brand Search Uplift, der den Anstieg der Marken-Suchanfragen nach umfassenden GEO-Maßnahmen misst (z.B. über 25%). So entsteht ein ganzheitliches Bild, das sowohl die Reichweite als auch die Qualität der Sichtbarkeit in klassischen Suchmaschinen und KI-basierten Systemen abbildet. Fazit: Lokale Sichtbarkeit in LLMs und Suchmaschinen Die lokale Sichtbarkeit von Unternehmen in LLMs und klassischen Suchmaschinen wird heute maßgeblich durch die intelligente Kombination von SEO und GEO-Strategien bestimmt. Wer die wichtigsten Maßnahmen umsetzt bleibt sowohl in Suchmaschinen als auch in KI-basierten Systemen präsent. Die Anforderungen an Unternehmen verändern sich durch die rasante Entwicklung von KI und LLMs: Es reicht nicht mehr, nur für Google zu optimieren. Entscheidend ist, die eigene Marke und Angebote auch in KI-generierten Antworten und Empfehlungen sichtbar zu machen. Wer jetzt handelt und seine Strategie ganzheitlich ausrichtet, sichert sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in der lokalen Suche. Hier findest du die passende Checkliste zum Thema FAQ - Häufig gestellte Fragen Wie kann ich herausfinden, ob mein lokales Unternehmen in KI-generierten Antworten bereits sichtbar ist? Um die Sichtbarkeit in KI-Antworten zu prüfen, empfiehlt es sich ein Prompt-Monitoring mit spezialisierten Tools einzurichten. Diese zeigen, ob und wie oft die eigene Marke oder Website in Antworten von LLMs wie ChatGPT oder Google AI Mode genannt wird oder sie als Quelle herangezogen wird. Welche Rolle spielen strukturierte Daten für die KI-Sichtbarkeit? Strukturierte Daten helfen KI-Modellen, Inhalte besser zu verstehen und korrekt auszuspielen. Sie sind besonders wichtig, um als Quelle für KI-Antworten berücksichtigt zu werden und sollten daher konsequent eingesetzt werden. Sind KI-optimierte Inhalte auch für klassische Suchmaschinen relevant? Ja, Inhalte, die für KI-Modelle optimiert sind – etwa durch semantische Struktur, FAQ-Markup und die Beantwortung echter Nutzerfragen – werden auch von klassischen Suchmaschinen besser verstanden und ausgespielt. Wir empfehlen für Prompts zu optimieren, die auf wichtigen SEO-Keywords basieren. So lässt sich local SEO und GEO optimal kombinieren. Wie oft sollte ich meine Inhalte aktualisieren, um für Suchmaschinen und LLMs relevant zu bleiben? Die Such- und KI-Landschaft entwickelt sich schnell. Es empfiehlt sich, die Prompt-Datenbank und dazu die wichtigsten Inhalte mindestens quartalsweise zu überprüfen und bei Bedarf zu aktualisieren, um neue Trends und Nutzerfragen frühzeitig zu adressieren. Der Zeitraum kann allerdings variieren und hängt davon ab, wie dynamisch sich die Branche weiterentwickelt. Welche Fehler sollte ich bei der lokalen Suchmaschinen- und KI-Optimierung vermeiden? Häufige Fehler sind unvollständige Unternehmensprofile, fehlende lokale Keywords, technische Strukturen, die auf JavaScript basieren und clientseitig gerendert werden, keine Integration von Nutzerfragen und das Vernachlässigen von Monitoring und KPIs.
Transparenz in Google Ads: So nutzt du das Performance Max Channel Reporting richtig
10.10.2025

Josephine
Treuter
Kategorie:
SEA

Google Ads ist eine der effizientesten Möglichkeiten, um die Reichweite von Unternehmen zu steigern und gezielt Conversions zu erzielen. Doch in Zeiten von KI und Automatisierung verändert sich auch die Art, wie Kampagnen gesteuert und ausgewertet werden. Mit der Einführung der Performance Max Kampagnen hat Google einen neuen Ansatz geschaffen: Alle Kanäle, von Search über YouTube bis hin zu Shopping, werden in einer einzigen, vollautomatisierten Kampagne gebündelt. Das verspricht maximale Effizienz, erschwert jedoch gleichzeitig die Nachvollziehbarkeit, über welche Kanäle die Conversions tatsächlich generiert werden. Lange war nicht ersichtlich, welcher Kanal welchen Beitrag zur Kampagnenleistung leistet. Wer diese Informationen brauchte, musste sich mit technischen Skripten und komplexen Workarounds behelfen - ein Aufwand, der viele Teams überforderte. Mit dem neuen Channel Performance Reporting ändert sich das grundlegend und es lassen sich die Ergebnisse kanalgenau auswerten. In diesem Artikel zeigen wir dir, wie du das neue Reporting richtig nutzt, welche Best Practices sich bereits bewährt haben und wie du mit mehr Transparenz bessere Entscheidungen triffst. Als erfahrene Google Ads Agentur geben wir dir praxisnahe Tipps direkt aus dem Alltag bei internetwarriors. Das Wichtigste in Kürze Performance Max bündelt alle Google-Kanäle in einer Kampagne. Das Channel Reporting sorgt jetzt für die nötige Transparenz. Du siehst, wie Search, Display, YouTube, Discover, Maps und Gmail einzeln performen. Die Berichte lassen sich nach Anzeigenformat, Status oder Zielwerten wie CPA oder ROAS segmentieren. Durch das neue Reporting kannst du Optimierungspotenziale schneller erkennen und gezielter steuern. Der Statusbereich hilft bei technischen Problemen und bietet Handlungsempfehlungen. Was genau ist eine Performance Max Kampagne? Die Performance Max Kampagne , kurz PMax, ist ein automatisiertes Kampagnenformat in Google Ads, das seit 2021 verfügbar ist. Es ermöglicht die gleichzeitige Ausspielung von Anzeigen über mehrere Google-Kanäle wie Search, Display, YouTube, Gmail, Discover und Shopping und das alles in einer einzigen Kampagne. Im Gegensatz zu klassischen Kampagnen übernimmt bei PMax die Google-KI die Ausspielung und Optimierung. Basierend auf Zielvorhaben wie Conversions oder Umsatz entscheidet das System selbstständig, welche Anzeige welchem Nutzer auf welchem Kanal gezeigt wird. Für Werbetreibende bedeutet das: weniger manuelle Steuerung, dafür mehr Fokus auf hochwertige Assets und strategische Zieldefinition. Mit dem neuen Channel Performance Reporting wird nun endlich sichtbar, welcher Kanal welchen Beitrag zur Gesamtleistung leistet und das ist ein wichtiger Schritt hin zu mehr Transparenz und Kontrolle. Warum Transparenz bei einer PMax so wichtig ist Performance Max Kampagnen bieten viele Vorteile: Sie bündeln alle Google-Kanäle in einer einzigen Kampagne, nutzen KI zur automatisierten Ausspielung und versprechen maximale Effizienz. Doch gerade diese Automatisierung bringt eine zentrale Herausforderung mit sich: fehlende Transparenz. Lange war es kaum nachvollziehbar, über welchen Kanal eine Conversion tatsächlich zustande kam. Das war ein Problem für alle, die ihre Kampagnen datenbasiert optimieren möchten. Ohne kanalgenaue Einblicke ist es schwierig, fundierte Entscheidungen zu treffen: Soll mehr Budget in YouTube oder in Search fließen? Funktionieren Videoanzeigen besser als Textanzeigen? Welche Zielgruppen performen auf welchen Plattformen? Die Antworten auf diese Fragen sind entscheidend für eine effektive Kampagnensteuerung und genau hier setzt das neue Channel Performance Reporting an. Es schafft die nötige Transparenz, um die Leistung einzelner Kanäle zu bewerten, Optimierungspotenziale zu erkennen und Budgets gezielt zu steuern. Für Agenturen wie internetwarriors ist das ein wichtiger Schritt, um Kund*innen nicht nur Ergebnisse zu liefern, sondern auch nachvollziehbare Strategien zu entwickeln. So findest du das Channel Reporting in deinem Google Ads Konto Das neue Channel Performance Reporting für Performance Max befindet sich derzeit noch in der Beta-Phase. Das bedeutet, dass die Funktion schrittweise ausgerollt wird und nicht in jedem Google Ads Konto sofort verfügbar ist. Auch der Umfang der angezeigten Daten kann je nach Konto variieren, von grundlegenden Kanalmetriken bis hin zu detaillierten Conversion-Insights. Wenn dein Konto bereits freigeschaltet ist, findest du das Reporting direkt in der Google Ads Oberfläche unter: Kampagnenübersicht → Performance Max Kampagne auswählen → Insights → Channel Performance Dort erhältst du eine kanalgenaue Aufschlüsselung wichtiger Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, Conversions, Kosten und ROAS. Die Ansicht lässt sich nach Zeitraum, Gerät oder Conversion-Ziel filtern und bietet eine wertvolle Grundlage für datenbasierte Optimierungen. Was zeigt dir das Channel Reporting genau? Das Channel Performance Reporting liefert eine strukturierte Übersicht über die Leistung einzelner Kanäle innerhalb einer Performance Max Kampagne. Es zeigt, wie sich die Kampagne auf Plattformen wie Search, Display, YouTube, Gmail, Discover und Shopping verteilt und welcher Kanal welchen Anteil an den erzielten Conversions hat. Diese Transparenz ermöglicht eine fundierte Bewertung der Budgetverteilung, identifiziert unterperformende Kanäle und unterstützt bei der Priorisierung zukünftiger Investitionen. Darüber hinaus bietet das Reporting umfangreiche Segmentierungs- und Filtermöglichkeiten. Die Daten lassen sich nach Zielmetriken wie Cost per Acquisition (CPA), Return on Ad Spend (ROAS) oder Klickrate (CTR) analysieren. So entsteht ein ganzheitlicher Blick auf die Kampagnenleistung und das sowohl kanalübergreifend als auch datenbasiert und strategisch verwertbar. Was aus den Daten gelernt werden kann Das Channel Performance Reporting liefert weit mehr als nur Zahlen. Es eröffnet neue Perspektiven für die strategische Steuerung von Performance Max Kampagnen. Durch die kanalgenaue Aufschlüsselung von Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, Conversions und Kosten wird sichtbar, welche Plattformen tatsächlich zur Zielerreichung beitragen und wie sich das eingesetzte Budget verteilt. Diese Daten ermöglichen eine fundierte Bewertung der eingesetzten Anzeigenformate, der Zielgruppenansprache sowie der Geräteverteilung. Zudem lassen sich Rückschlüsse auf die Customer Journey ziehen und potenzielle Optimierungspotenziale identifizieren, wie etwa bei der Gestaltung von Assets oder der Budgetallokation. Für Agenturen wie internetwarriors stellt diese Transparenz eine wertvolle Grundlage dar, um Kampagnen nicht nur effizient zu optimieren, sondern auch nachvollziehbar gegenüber Kund*innen zu kommunizieren. So optimierst du deine Kampagnen mit den neuen Insights Die kanalgenauen Daten aus dem Channel Performance Reporting bieten eine wertvolle Grundlage für die strategische Optimierung von Performance Max Kampagnen. Durch die Analyse der einzelnen Kanäle lässt sich erkennen, welche Plattformen besonders effizient arbeiten, wo Streuverluste entstehen und welche Anzeigenformate die besten Ergebnisse erzielen. Auf dieser Basis können Budgets gezielter verteilt, Assets passgenauer gestaltet und Zielgruppen differenzierter angesprochen werden. Zudem ermöglichen die Insights eine präzisere Bewertung der Customer Journey: Werden Nutzer*innen über YouTube angesprochen, aber konvertieren erst über Search? Solche Muster lassen sich nun nachvollziehen und in die Kampagnenstruktur einfließen. Auch die Auswahl der Conversion-Ziele kann anhand der Daten neu bewertet werden, um die Kampagnenausrichtung noch stärker an den tatsächlichen Nutzerverhalten auszurichten. Grenzen und Fallstricke des Channel Reportings Auch wenn das Channel Performance Reporting einen wichtigen Schritt in Richtung Transparenz darstellt, sollten die aktuellen Limitationen und Fallstricke nicht außer Acht gelassen werden. Da sich das Feature derzeit noch in der Beta-Phase befindet, ist die Verfügbarkeit nicht flächendeckend gewährleistet und der Umfang der angezeigten Daten kann je nach Konto variieren. In einigen Fällen werden nur aggregierte Werte angezeigt, ohne tiefere Einblicke in einzelne Anzeigenformate oder Zielgruppen. Zudem ist zu beachten, dass Performance Max kanalübergreifend arbeitet und die einzelnen Kanäle stehen nicht isoliert für sich, sondern wirken im Zusammenspiel. Ein Kanal mit vermeintlich schwacher Performance kann dennoch einen wichtigen Beitrag zur Conversion leisten, etwa durch frühzeitige Nutzeransprache im Funnel. Die Interpretation der Daten erfordert daher ein ganzheitliches Verständnis der Customer Journey und sollte nicht ausschließlich auf Einzelmetriken basieren. Auch technische Einschränkungen wie unvollständige Conversion-Zuordnung, fehlende Asset-Daten oder eingeschränkte Segmentierungsmöglichkeiten können die Analyse erschweren. Für eine fundierte Bewertung empfiehlt sich daher eine Kombination aus Channel Reporting, Conversion-Tracking und ergänzenden Tools wie Google Analytics oder serverseitigem Tracking. Fazit: Mehr Kontrolle, bessere Entscheidungen Mit dem neuen Channel Performance Reporting wird ein entscheidender Schritt in Richtung Transparenz innerhalb von Performance Max Kampagnen vollzogen. Die Möglichkeit, kanalgenaue Daten direkt im Google Ads Interface auszuwerten, schafft eine fundierte Basis für strategische Entscheidungen und zielgerichtete Optimierungen. Auch wenn sich das Feature noch in der Beta-Phase befindet und nicht in jedem Konto vollständig verfügbar ist, zeigt sich bereits jetzt, wie wertvoll diese Insights für eine moderne Kampagnensteuerung sind. Die Kombination aus Automatisierung und datenbasierter Kontrolle ermöglicht es, Budgets effizienter zu verteilen, Assets gezielter einzusetzen und die Customer Journey besser zu verstehen. Für Agenturen wie internetwarriors bedeutet das: mehr Klarheit in der Analyse, bessere Argumente in der Kundenkommunikation und eine deutlich gesteigerte Effektivität im digitalen Marketing. Als erfahrene Google Ads Agentur unterstützen wir dich dabei, das volle Potenzial deiner Performance Max Kampagnen auszuschöpfen. Wir helfen dir nicht nur bei der Einrichtung und Optimierung deiner Kampagnen, sondern auch beim gezielten Einsatz des neuen Channel Performance Reportings. So erhältst du klare Einblicke in die Leistung einzelner Kanäle, kannst Budgets sinnvoll verteilen und datenbasierte Entscheidungen treffen. Mit unserer Expertise in KI-gestütztem Kampagnenmanagement und kanalübergreifender Analyse sorgen wir dafür, dass deine Ads nicht nur performen – sondern auch transparent und nachvollziehbar sind. Melde dich bei uns!
VKU- Marketing-Experts 2025 – KI im Fokus
08.10.2025

Axel
Zawierucha
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Inside internetwarriors

Am 24. September 2025 war Berlin der Hotspot für Marketing-Experten aus der Kommunalwirtschaft. Der VKU-Marketing-Experts Kongress bot eine exzellente Plattform, um über die drängendsten Themen der Branche zu diskutieren. Das Top-Thema in diesem Jahr: der unaufhaltsame Vormarsch der Künstlichen Intelligenz im Marketing. Als internetwarriors waren wir, vertreten durch unsere Experten Julien Moritz (SEO/GEO Experte) und Axel Zawierucha (Geschäftsführer), vor Ort, um unser Wissen zu teilen und neue Impulse mitzunehmen. Der Wandel ist jetzt: KI als Game-Changer Die Atmosphäre auf dem Kongress war von einer spürbaren Aufbruchsstimmung geprägt. In zahlreichen Vorträgen und Diskussionen wurde deutlich, dass KI nicht länger nur ein Buzzword, sondern ein handfestes Werkzeug ist, das Marketingstrategien revolutioniert. Von personalisierter Kund*innenansprache über automatisierte Content-Erstellung bis hin zu datengestützten Prognosen – die Möglichkeiten scheinen endlos. Doch mit den neuen Chancen kommen auch neue Herausforderungen. Eine der zentralen Fragen, die in vielen Gesprächen aufkam, war: Wie schaffen es Unternehmen, in einer von KI-Systemen und Sprachmodellen (LLMs) geprägten digitalen Landschaft sichtbar zu bleiben und ihre Zielgruppen effektiv zu erreichen? Unser Workshop: Sichtbarkeit im Zeitalter von KI Genau dieser Frage widmeten wir uns in unserem interaktiven Workshop. Unter dem Titel „Sichtbarkeit in der KI-Ära: So positionieren Sie Ihr Unternehmen in den neuen Systemen“ gaben Julien Moritz und Axel Zawierucha praxisnahe Einblicke und strategische Tipps. Das Interesse war überwältigend. In intensiven Diskussionen mit den Teilnehmenden wurde klar, dass viele Unternehmen nach Orientierung suchen, wie sie ihre Inhalte und Daten so aufbereiten können, dass sie von KI-basierten Such- und Empfehlungssystemen optimal erfasst und ausgespielt werden. Wir zeigten auf, wie eine durchdachte Datenstrategie und die Optimierung von Inhalten für semantische Suchen den entscheidenden Unterschied machen können. Die vielen spannenden Fragen und die engagierte Teilnahme haben uns gezeigt, dass wir hier einen Nerv getroffen haben. Wie wir als GEO-Spezialisten unterstützen können Gerade im lokalen Kontext ist geografische Sichtbarkeit entscheidend. Als GEO-Spezialisten helfen wir dir dabei, deine Präsenz in lokalen Suchsystemen und Kartenanwendungen zu stärken – ein wichtiger Faktor, um auch in KI-gesteuerten Umgebungen gefunden zu werden. Mit strukturierten Standortdaten, Local SEO und der gezielten Einbindung in semantische Suchsysteme sorgen wir dafür, dass deine Angebote dort erscheinen, wo Deine Zielgruppe sucht – heute und in der KI-getriebenen Zukunft. Kontaktiere uns!
DMEXCO 2025: CRM, KI und die Zukunft des Suchmaschinenmarketings
24.09.2025

Axel
Zawierucha
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Inside internetwarriors

Die DMEXCO 2025 in Köln war für uns bei internetwarriors.de mehr als nur eine Messe – sie war ein pulsierender Marktplatz der Ideen, ein Schmelztiegel der Innovationen und vor allem eine Bestätigung für die Themen, die uns und unsere Kund *innen tagtäglich bewegen. Mit einem Rekordandrang von über 40.000 Teilnehmer *innen und unter dem Motto "Be Bold. Move Forward." sandte die diesjährige Leitmesse des digitalen Marketings ein klares Signal aus: Die Zukunft gehört den Mutigen, den Vorreitern und denen, die bereit sind, neue Wege zu gehen. In unzähligen inspirierenden Gesprächen mit Kund*innen, Partner*innen und Branchenkolleg*innen hat sich für uns ein roter Faden herauskristallisiert, der die zentralen Herausforderungen und Chancen unserer Zeit miteinander verbindet: die untrennbare Verknüpfung von Customer-Relationship-Management (CRM), die Revolution durch Künstliche Intelligenz (KI) und die Neudefinition der Kampagnenplanung im Zeitalter generativer Modelle. Das Fundament erfolgreicher Performance-Kampagnen: Die CRM-Feedbackschleife Ein Thema, das in unseren Gesprächen auf der DMEXCO 2025 immer wieder in den Vordergrund trat, war die immense Bedeutung einer tiefen Integration von CRM-Systemen in Performance-Marketing-Kampagnen. Es ist eine Erkenntnis, die so simpel wie entscheidend ist: Wer erfolgreich Leads generieren will, darf nicht an der Oberfläche kratzen. Die bloße Generierung von Kontaktdaten ist nur die halbe Miete. Der wahre Wert entfaltet sich erst dann, wenn eine nahtlose Feedbackschleife zwischen Marketing und Vertrieb etabliert wird. Genau hier kommt das CRM ins Spiel. Es ist das Herzstück, das alle relevanten Informationen über eine n potenzielle n Kund*in bündelt und uns verrät, was aus einem generierten Lead tatsächlich geworden ist. Wurde der Kontakt qualifiziert? Kam es zu einem Verkaufsgespräch? Wurde ein Vertrag abgeschlossen? Dieses Feedback ist pures Gold für die Optimierung von Performance-Kampagnen. Ohne diese Rückkopplung agieren wir im Blindflug. Wir sehen zwar, welche Anzeigen und Keywords Klicks und Konversionen generieren, aber wir wissen nicht, welche davon wirklich zu Umsatz führen. Aus unserer langjährigen Erfahrung in der Praxis und den intensiven Gesprächen auf der Messe können wir eine klare Empfehlung aussprechen. Als offizieller Implementierungspartner von Teamleader in Deutschland haben wir tiefgreifende Einblicke in die Leistungsfähigkeit moderner CRM-Systeme. Wir sind überzeugt, dass Teamleader alle wichtigen Features vereint, um erfolgreich Business machen zu können. Von der zentralen Kontaktdatenbank über das Deal-Tracking und die Projektverwaltung bis hin zur Zeiterfassung und Rechnungsstellung bietet die Plattform eine All-in-One-Lösung, die speziell auf die Bedürfnisse von Agenturen und dienstleistungsorientierten KMUs zugeschnitten ist. Die nahtlose Integration ermöglicht genau jene wertvolle Feedbackschleife, die für datengetriebenes Marketing unerlässlich ist. Die Diskussionen auf der DMEXCO haben gezeigt, dass Unternehmen, die diese Schleife erfolgreich geschlossen haben, ihre Marketingbudgets deutlich effizienter einsetzen. Sie können ihre Kampagnen gezielt auf die Kanäle und Zielgruppen ausrichten, die die wertvollsten Kund*innen liefern. In einer Zeit, in der die Kosten für digitale Werbung stetig steigen und der Wettbewerb intensiver wird, ist diese datengestützte Präzision kein "Nice-to-have" mehr, sondern ein absolutes Muss für nachhaltigen Erfolg. Google im Wandel: Die Zukunft der Suche im Zeitalter der KI Natürlich war auch die KI Zukunft und die von Google und der organischen Suche eines der alles beherrschenden Themen in den Kölner Messehallen. Die Ära der rein keyword-basierten Suche neigt sich dem Ende zu. Generative KI-Modelle und die zunehmende Integration von KI in die Suchergebnisseiten (SERPs) läuten einen Paradigmenwechsel ein. Die Frage, die sich alle stellen, lautet: Wie wird sich die Suche verändern und was bedeutet das für unsere SEO- und SEA-Strategien? Die Keynotes und Fachvorträge auf der DMEXCO zeichneten ein klares Bild: Die Suche wird kontextueller, dialogorientierter und persönlicher. Nutzer*innen erwarten nicht mehr nur eine Liste von Links, sondern direkte Antworten und Lösungen für ihre Anliegen. Googles "Search Generative Experience" (SGE) ist hier nur der Anfang. Die Fähigkeit, komplexe Anfragen zu verstehen und in ganzen Sätzen zu beantworten, wird die Art und Weise, wie wir nach Informationen suchen, fundamental verändern. Für uns als Agentur bedeutet das, dass wir unsere Content-Strategien anpassen müssen. Es geht nicht mehr nur darum, einzelne Keywords zu optimieren, sondern umfassende Themenwelten zu schaffen, die die Fragen der Nutzer* innen ganzheitlich beantworten. "Topical Authority" wird zur neuen Währung im SEO. Wir müssen die Experten für unsere Nische werden und Inhalte erstellen, die sowohl für den die Nutzer*in als auch für die KI-gestützten Algorithmen einen echten Mehrwert bieten. Gleichzeitig eröffnen sich durch die KI auch neue Möglichkeiten für die bezahlte Suche. Performance-Max-Kampagnen sind ein gutes Beispiel dafür, wie Google KI nutzt, um die Ausspielung von Anzeigen über das gesamte Google-Netzwerk hinweg zu automatisieren und zu optimieren. Die Herausforderung für uns Marketer besteht darin, der KI die richtigen Signale zu geben – und hier schließt sich wieder der Kreis zum CRM. Je besser die Daten sind, die wir der KI zur Verfügung stellen, desto präziser kann sie arbeiten und desto besser werden die Ergebnisse sein. Die Revolution der Kampagnenplanung: Generative KI als kreativer Partner Die vielleicht greifbarste Veränderung, die die KI mit sich bringt, erleben wir derzeit in der Kreation und Planung von Kampagnen. Generative KI-Tools für die Erstellung von Texten, Bildern und sogar Videos waren auf der DMEXCO allgegenwärtig. Diese Technologien haben das Potenzial, unsere Arbeitsprozesse von Grund auf zu verändern. Sie ermöglichen es uns, in kürzerer Zeit eine größere Vielfalt an Werbemitteln zu erstellen und A/B-Tests in einem bisher ungekannten Ausmaß durchzuführen. Doch die wahre Revolution liegt nicht nur in der Effizienzsteigerung. Generative KI kann auch als kreativer Sparringspartner dienen, der uns neue Ideen und Perspektiven liefert. Sie kann uns dabei helfen, Zielgruppen noch besser zu verstehen und personalisierte Ansprachen zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse des Einzelnen zugeschnitten sind. Die Gespräche auf der Messe haben jedoch auch gezeigt, dass die menschliche Komponente dabei nicht zu kurz kommen darf. Die KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie ersetzt nicht die strategische Planung, die kreative Vision und das Markenverständnis, das erfahrene Marketingexperten auszeichnet. Die Kunst wird darin bestehen, die Stärken von Mensch und Maschine optimal zu kombinieren. Die KI liefert die Daten und die Skalierung, der Mensch die Strategie und die emotionale Intelligenz. Fazit: Mutig voranschreiten in eine datengestützte Zukunft Unsere Zeit auf der DMEXCO 2025 hat uns in unserer Überzeugung bestärkt: Die Zukunft des digitalen Marketings ist datengestützt, KI-getrieben und kund*innenzentriert. Die Silos zwischen Marketing, Vertrieb und Service müssen endgültig eingerissen werden. Eine integrierte Sicht auf dendie Kund*in, ermöglicht durch ein leistungsstarkes CRM-System, ist das Fundament für alles Weitere. Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz sind keine ferne Zukunftsmusik mehr, sondern prägen schon heute das KI im Unternehmen . Es gilt, diese Technologien mutig anzunehmen, ihre KI Chancen zu erkennen und sie intelligent in unsere Strategien zu integrieren. Die DMEXCO 2025 war ein Weckruf für alle, die noch zögern. Der Wandel ist da, und er wartet nicht. Wir bei internetwarriors.de sind bereit, diesen Wandel aktiv mitzugestalten und gemeinsam mit unseren Kund*innen die Chancen zu ergreifen, die er uns bietet. Denn wie das Motto der DMEXCO schon sagte: Es ist an der Zeit, mutig zu sein und voranzuschreiten. Sie wollen den Wandel im digitalen Marketing gemeinsam mit uns vorantreiben? Dann lassen Sie uns jetzt die nächsten Schritte gehen – datengetrieben, kreativ und mutig. Wir sind bereit. Sind Sie es auch?
Marketing im Zeitalter der KI: Willkommen in der neuen Realität
05.09.2025

Axel
Zawierucha
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Künstliche Intelligenz

Ein Gespenst geht um in der Marketingwelt – das Gespenst der künstlichen Intelligenz. Doch anstatt Furcht zu verbreiten, bringt es eine Welle der Transformation, die die Grundfesten unserer Branche neu definiert. Lange vorbei sind die Zeiten, in denen Marketing rein auf Intuition, manueller Segmentierung und breit gestreuten Kampagnen beruhte. Heute, im Jahr 2025, befinden wir uns mitten in einer Revolution, angetrieben von Algorithmen, maschinellem Lernen und Large Language Models (LLMs). Für uns bei internetwarriors ist klar: KI ist kein vorübergehender Trend, sondern das neue operative System für erfolgreiches Marketing. Doch was bedeutet das konkret? Was hat sich wirklich verändert? Wie musst du deine Strategien anpassen, um nicht nur zu überleben, sondern zu florieren? Und wie verändert sich die vielleicht wichtigste Komponente von allen – das Verhalten deiner Nutzer? Dieser Artikel ist dein umfassender Guide für das Marketing im Zeitalter der KI. Wir tauchen tief ein in die Veränderungen, zeigen dir praxiserprobte Strategien, beleuchten das neue Nutzerverhalten mit aktuellen Studienerkenntnissen und werfen einen Blick über den Tellerrand, um zu sehen, welche Zukunftstrends aus den USA und Asien schon bald unsere Realität sein werden. Das neue Spielfeld: Was die KI im Marketing fundamental verändert hat Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein weiteres Tool in deinem Werkzeugkasten. Sie ist die unsichtbare Hand, die Prozesse optimiert, Erkenntnisse liefert und Interaktionen in einer Geschwindigkeit und Präzision ermöglicht, die vor wenigen Jahren noch reine Science-Fiction waren. Die Kernveränderungen lassen sich in vier zentralen Bereichen beobachten: 1. Hyper-Personalisierung in Echtzeit: Früher war Personalisierung, einen Kunden mit seinem Namen in einer E-Mail anzusprechen. Heute bedeutet Personalisierung, dem Nutzer exakt den Inhalt, das Produkt oder die Botschaft zu präsentieren, die seinem aktuellen Bedürfnis entspricht – und das über alle Kanäle hinweg. KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen aus Nutzerverhalten, Kaufhistorie, demografischen Informationen und sogar kontextuellen Daten (wie Wetter oder Standort) in Millisekunden. Das Ergebnis: Dynamische Webseiten-Inhalte, personalisierte Produktempfehlungen in Online-Shops und individuell zugeschnittene Werbeanzeigen, die nicht als Störung, sondern als relevanter Service wahrgenommen werden. 2. Predictive Analytics und datengestützte Prognosen: Marketing war lange Zeit reaktiv. Wir analysierten vergangene Kampagnen, um zukünftige zu optimieren. Marketing KI dreht dieses Prinzip um. Predictive-Analytics-Modelle können mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen, welche Kunden am ehesten abwandern (Customer Churn), welche Leads die höchste Kaufwahrscheinlichkeit haben (Predictive Lead Scoring) oder welche Produkte sich in der nächsten Saison am besten verkaufen werden. Diese Voraussicht ermöglicht es dir, proaktiv zu handeln, Budgets effizienter zu verteilen und deine Ressourcen auf die vielversprechendsten Segmente zu konzentrieren. 3. Automatisierung von Content-Erstellung und -Distribution: Die generative KI hat die Content-Erstellung revolutioniert. Tools wie ChatGPT, Jasper oder auch fortschrittlichere, branchenspezifische Modelle können mittlerweile hochwertige Texte für Blogs, Social-Media-Posts, E-Mails oder Produktbeschreibungen erstellen. Doch es geht weit darüber hinaus: KI-Systeme können auch Bilder, Videos und sogar Musik generieren. Für dich als Marketer bedeutet dies eine enorme Effizienzsteigerung. Routineaufgaben, die früher Stunden dauerten, sind nun in Minuten erledigt. Gleichzeitig ermöglicht es die KI, Inhalte für A/B-Tests in unzähligen Varianten zu erstellen und automatisch über die richtigen Kanäle zur richtigen Zeit auszuspielen. 4. Effizienz durch intelligente Automatisierung: Neben der Content-Erstellung automatisiert die KI unzählige weitere Marketingprozesse. Vom programmatischen Einkauf von Werbeflächen (Programmatic Advertising) über die intelligente Steuerung von Gebotsstrategien in Google Ads bis hin zur automatischen Segmentierung von Zielgruppen – KI übernimmt repetitive, datenintensive Aufgaben. Dies führt nicht nur zu einer massiven Zeit- und Kostenersparnis, sondern minimiert auch menschliche Fehler und optimiert die Kampagnenleistung kontinuierlich und datenbasiert. Die Marketingstrategie 2025: So navigierst du erfolgreich durch das KI-Zeitalter Eine neue technologische Realität erfordert eine neue strategische Herangehensweise. Es reicht nicht, lediglich ein paar KI Marketing Tools einzuführen. Deine gesamte Marketingstrategie KI muss neu gedacht werden. 1. Von Zielgruppen zu "Segment-of-One": Deine radikale Personalisierungsstrategie Deine zentrale Strategie sollte die Hyper-Personalisierung sein. Das Ziel ist nicht mehr, eine Zielgruppe zu erreichen, sondern jeden einzelnen Kunden als ein eigenes Segment zu behandeln ("Segment-of-One"). Praktische Umsetzung: Investiere in eine robuste Customer Data Platform (CDP), die alle Kundendaten an einem Ort zentralisiert. Nutze KI-gestützte Personalisierungs-Engines für deine Webseite, deinen Online-Shop und dein E-Mail-Marketing. Diese Systeme passen Inhalte dynamisch an das Klickverhalten, die Verweildauer und die Kaufhistorie jedes einzelnen Nutzers an. 2. Conversational Marketing: Der Dialog als neuer Funnel Nutzer wollen keine Formulare mehr ausfüllen oder in Warteschleifen hängen. Sie erwarten sofortige Antworten und einen direkten Dialog. KI-gesteuerte Chatbots und Voice-Assistenten sind hier die Lösung. Praktische Umsetzung: Implementiere einen intelligenten Chatbot auf deiner Webseite, der nicht nur Standardfragen beantwortet, sondern auch Leads qualifiziert, Termine bucht und Nutzer durch den Kaufprozess führt. Trainiere den Bot mit deinen Unternehmensdaten, um präzise und markenkonforme Antworten zu gewährleisten. 3. Content-Strategie: Qualität und KI-Optimierung Hand in Hand Im Zeitalter der Content Erstellung KI wird die schiere Menge an Inhalten explodieren. Um herauszustechen, sind zwei Dinge entscheidend: erstens eine herausragende, menschenzentrierte Qualität und zweitens die Optimierung für KI-Systeme. Praktische Umsetzung: Nutze generative KI als Werkzeug zur Ideenfindung, zur Erstellung von Entwürfen und zur Optimierung von Texten für SEO. Die finale Redaktion, die strategische Ausrichtung und die emotionale Tiefe müssen jedoch von menschlichen Experten kommen. Gleichzeitig musst du deine Inhalte so strukturieren (z.B. durch Schema.org Markup), dass sie von KI-Suchmaschinen wie Googles Search Generative Experience (SGE) leicht verstanden und in den Antworten prominent platziert werden können. 4. SEO und KI: Die Symbiose für deine Sichtbarkeit SEO und KI sind untrennbar miteinander verbunden. Googles Algorithmen, insbesondere RankBrain und BERT, sind tief im maschinellen Lernen verwurzelt. Die Zukunft der Suche liegt in der Beantwortung komplexer Anfragen, nicht nur im Matching von Keywords. Praktische Umsetzung: Konzentriere dich auf thematische Autorität (Topic Clusters) anstatt auf einzelne Keywords. Erstelle umfassende Inhalte, die Nutzerfragen vollständig beantworten. Nutze KI-Tools zur Analyse von SERPs, zur Identifizierung von Content-Lücken und zur Optimierung deiner Inhalte für die semantische Suche. Globaler Ausblick: Diese KI-Trends aus den USA & Asien definieren die Zukunft Während wir in Europa beginnen, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, fungieren die USA und Asien als "Zukunftslabore". Eine andere Regulierung, eine höhere Risikobereitschaft und eine tief verankerte "Mobile-First"-Kultur beschleunigen dort die Adaption von Technologien, die bald auch bei uns den Markt bestimmen werden. Trend 1 aus Asien: Das "Super-App"-Ökosystem & Social Commerce 2.0 In Asien, allen voran China mit Apps wie WeChat oder Alibaba , dominieren "Super-Apps" den Alltag. In diesen geschlossenen Ökosystemen findet das digitale Leben statt: Chatten, Shoppen, Bezahlen, Dienstleistungen buchen. KI ist hier der Klebstoff, der eine nahtlose, hyper-personalisierte Customer Journey innerhalb einer einzigen Plattform ermöglicht. Live-Stream-Shopping auf Steroiden: Vergiss QVC. In Asien sind Live-Streams interaktive Events. KI-Tools analysieren Zuschauer-Kommentare in Echtzeit, um dem Influencer Vorschläge für Produkte zu machen, während Algorithmen die Preise dynamisch an die Nachfrage anpassen. KI-gesteuerter Community-Handel: KI identifiziert potenzielle Käufer mit ähnlichen Interessen und führt sie zu Gruppen zusammen, um durch gemeinsame Großeinkäufe bessere Preise zu erzielen. Was bedeutet das für dich? Auch wenn wir keine direkten WeChat-Klone haben, wachsen Plattformen wie WhatsApp und Instagram immer stärker in diese Richtung. Der Trend geht unaufhaltsam zum Conversational Commerce . Deine Kunden sind bereits in den Messengern – hol sie dort ab! Ein KI-Chatbot, der nicht nur Serviceanfragen beantwortet, sondern proaktiv Produkte vorschlägt und Verkäufe abschließt, ist der erste, entscheidende Schritt in diese Zukunft. Trend 2 aus den USA: "Agentic AI" und autonome Marketing-Kampagnen Im Silicon Valley geht der Trend von der Unterstützung durch KI zur Autonomie . Sogenannte "Agentic AI" sind KI-Systeme, die nicht nur Befehle ausführen, sondern selbstständig Ziele verfolgen, Strategien entwickeln und Kampagnen umsetzen. Der autonome Marketing-Manager: Statt zu sagen: "Erstelle 10 Social-Media-Posts", lautet das Ziel: "Erhöhe die Leads für Produkt Y um 15 % im nächsten Quartal." Der KI-Agent analysiert daraufhin autonom den Markt, die Zielgruppe und die Performance. Er entscheidet selbst, ob er Blogartikel schreibt, Google Ads schaltet oder eine E-Mail-Kampagne startet. Er führt diese Aufgaben aus, überwacht die Ergebnisse und optimiert seine Strategie in Echtzeit. Was bedeutet das für dich? Dieser Trend ist technologisch anspruchsvoll, wird aber deine Rolle als Marketer radikal verändern. Deine Aufgabe wird es sein, diese Agenten zu orchestrieren, die richtigen Ziele (OKRs) zu definieren und die ultimative strategische Kontrolle zu behalten. Du kannst dich vorbereiten, indem du deine Dateninfrastruktur zentralisierst (z.B. mit einer Customer Data Platform). Nur mit einer sauberen, zugänglichen Datenbasis können zukünftige KI-Agenten fundierte Entscheidungen treffen. Trend 3 aus USA & Asien: KI-Influencer und die Ära der synthetischen Medien Virtuelle, KI-generierte Influencer wie Lil Miquela (USA) oder Ayayi (China) sind Superstars mit Millionen von Followern und Verträgen mit globalen Luxusmarken. Sie sind die Vorboten einer Revolution in der Content-Erstellung. Perfekte Markenbotschafter: KI-Influencer sind 24/7 verfügbar, frei von Skandalen und können visuell und charakterlich perfekt auf eine Marke zugeschnitten werden. Für Marken wird es immer einfacher und günstiger, eigene synthetische Persönlichkeiten zu erschaffen. Dynamisch personalisierte Werbung: Stell dir vor, ein Kunde sieht auf deiner Webseite nicht ein Standard-Model, sondern eine KI-generierte Person, die seinen demografischen Merkmalen und Stilvorlieben entspricht und das Produkt auf eine Weise präsentiert, die bei ihm persönlich am besten ankommt. Was bedeutet das für dich? In einem Markt, der Authentizität hoch bewertet, liegt der Schlüssel in der Transparenz und Kreativität. Statt echte Menschen zu ersetzen, können KI-Avatare als Fantasiefiguren, futuristische Botschafter oder in Branchen wie Gaming und Tech eingesetzt werden, wo Künstlichkeit Teil des Narrativs ist. Die Technologie dahinter ist jedoch universell einsetzbar: für skalierbare, personalisierte Video-Tutorials oder dynamische Werbemittel, die in Dutzenden Sprachen und Varianten ohne neuen Videodreh erstellt werden können. Das veränderte Nutzerverhalten: Höhere Erwartungen in einer KI-geprägten Welt Die allgegenwärtige Präsenz von KI formt unweigerlich die Erwartungshaltung und das Verhalten der Nutzer. Wer heute mit Netflix, Amazon und Spotify interagiert, erwartet ein ähnliches Maß an Personalisierung und Voraussicht von allen digitalen Diensten. Gibt es dazu schon Studien? Ja. Während umfassende Langzeitstudien noch in Arbeit sind, zeigen aktuelle Erhebungen klare Tendenzen: Erwartung an sofortige und relevante Antworten: Eine Studie von internetwarriors zu Googles AI Overviews zeigt, dass Nutzer bereits bei einem signifikanten Teil ihrer Suchen auf KI-generierte Zusammenfassungen stoßen. Dies trainiert sie darauf, direkte Antworten statt nur einer Liste von Links zu erwarten. Das klassische "Suchen und Klicken" wird zunehmend durch ein "Fragen und Erhalten" ersetzt. Wachsende Nutzung von KI-Assistenten: Eine Studie des bidt (Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation) von 2024 zeigt, dass die Nutzung von generativer KI in Deutschland, insbesondere bei jüngeren Altersgruppen, fest im Alltag verankert ist. Dieses an KI-Dialoge gewöhnte Nutzerverhalten KI überträgt sich auf die Erwartungen an Marken. Geduldsschwelle sinkt: In einer Welt, in der KI-Bedürfnisse antizipiert, sinkt deine Toleranz für irrelevante Werbung, komplizierte Check-out-Prozesse oder langsame Webseiten. Die Customer Journey KI wird fragmentierter, aber auch schneller. Nutzer springen rascher ab, wenn ihre Erwartungen nicht in Echtzeit erfüllt werden. Der Wandel des Marketers: Vom Spezialisten zum KI-Dirigenten Die KI nimmt dir nicht die Arbeit weg – sie verändert sie fundamental. Repetitive, manuelle Aufgaben werden automatisiert, was dir Kapazitäten für die Bereiche freisetzt, in denen der Mensch unersetzlich ist: Strategie, Kreativität und Empathie. So musst du dich auf die heutige Situation einstellen: Entwicklung von Datenkompetenz: Du musst kein Data Scientist werden, aber du musst lernen, Daten zu interpretieren, die richtigen Fragen an die KI zu stellen und die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. Das Verständnis für die Funktionsweise von Algorithmen ist entscheidend. Fokus auf strategische Planung: Anstatt manuell A/B-Tests aufzusetzen, wird deine Aufgabe darin bestehen, die strategischen Ziele vorzugeben, die die KI dann durch unzählige Tests zu erreichen versucht. Du definierst das "Was" und "Warum", die KI optimiert das "Wie". Meister der Kreativität und des Storytellings: In einer Welt des KI-generierten Contents wird menschliche Kreativität zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Emotionale, authentische Geschichten und starke Markenidentitäten können (noch) nicht von einer KI erschaffen werden. Prompt Engineering als neue Fähigkeit: Die Qualität des Outputs einer generativen KI hängt direkt von der Qualität des Inputs (Prompts) ab. Du musst lernen, präzise und kontextreiche Anweisungen zu formulieren, um die bestmöglichen Ergebnisse von KI-Tools zu erhalten. Lebenslanges Lernen: Die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz ist rasant. Die Bereitschaft, dich kontinuierlich weiterzubilden und neue Tools und Methoden zu adaptieren, ist keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. Fazit: Die Zukunft des Marketings ist eine Symbiose aus Mensch und Maschine Das Marketing im Zeitalter der KI ist keine dystopische Zukunftsvision, in der Algorithmen die Kontrolle übernehmen. Es ist vielmehr eine aufregende neue Realität voller Chancen. Die künstliche Intelligenz befreit uns von zeitraubenden Routineaufgaben und gibt uns Werkzeuge an die Hand, um unsere Kunden besser zu verstehen und relevanter mit ihnen zu interagieren als je zuvor. Der Erfolg wird denen gehören, die diese neue Technologie nicht als Bedrohung, sondern als Partner begreifen. Die Gewinner werden die Marketer sein, die ihre menschlichen Stärken – strategisches Denken, Kreativität, Empathie und kritisches Urteilsvermögen – mit der analytischen Kraft, der Geschwindigkeit und der Skalierbarkeit der KI kombinieren. Bei internetwarriors sehen wir diese Zukunft als Gestaltungsauftrag. Begleite uns auf dieser spannenden Reise und gestalte mit uns gemeinsam die Zukunft des Marketings.
AI Max für Suchkampagnen - Wie KI Google Ads verändert
03.09.2025

Markus
Beck
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SEA

Online-Marketing entwickelt sich stetig weiter, getrieben durch technologische Innovationen. Ein aktuelles Beispiel ist die Einführung der AI Max Kampagnen von Google. Dieser Kampagnentyp ist speziell für Suchkampagnen konzipiert und nutzt künstliche Intelligenz, um Anzeigen effizienter zu steuern. Im Folgenden erläutern wir, was AI Max für Suchkampagnen ist, welche Vorteile es bietet und welche Anforderungen es an Werbetreibende stellt. Das Wichtigste in Kürze AI Max ist ein neue Kampagnenfunktion in Google Ads, der maschinelles Lernen für automatisierte Anzeigenplatzierungen und Gebote nutzt. AI Max kombiniert bestehende Google Ads Funktionen wie Broad Match, DSA und automatisch erstellte Assets. Der Schwerpunkt liegt auf der Maximierung von Conversions und Conversion-Werten. AI Max kombiniert klassische Suchkampagnen mit KI-gestützten Gebotsstrategien. Automatisierung reduziert den Verwaltungsaufwand, erfordert jedoch klare Zielvorgaben, Daten und qualitativ hochwertige Assets. Die Steuerung erfolgt über Zieldefinitionen und die kontinuierliche Überwachung der Kampagnenleistung. Einleitung: Was ist AI Max? Google entwickelt seine Werbeplattform kontinuierlich weiter und setzt dabei zunehmend auf künstliche Intelligenz. Mit AI Max für Suchkampagnen wird eine neue Kampagnenfunktion eingeführt, die speziell für die Google-Suche entwickelt wurde. AI Max nutzt maschinelles Lernen, um Anzeigen automatisch zu steuern, Gebote in Echtzeit anzupassen und die Wahrscheinlichkeit von Conversions zu erhöhen. Ziel ist es, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz von Suchkampagnen zu steigern. Funktionsweise von AI Max Im Unterschied zu klassischen Suchkampagnen basiert Google AI Max stark auf Automatisierung. Assets, darunter Anzeigentitel, Beschreibungen, Sitelinks oder Erweiterungen werden dem System zur Verfügung gestellt. Die KI kombiniert diese Bausteine eigenständig und erstellt dynamisch Anzeigen, die optimal zur jeweiligen Suchanfrage passen. Zusätzlich analysiert das System kontinuierlich Nutzersignale wie Standort, Suchhistorie oder Interaktionsmuster. Diese Daten werden genutzt, um relevante Zielgruppen zu identifizieren und Anzeigen in Echtzeit zu optimieren. Damit wird die Kampagnensteuerung deutlich präziser und schneller, als es manuell möglich wäre. 1. Keywordless Technology: Suchanzeigen ohne klassische Keywords Ein zentrales Element ist das sogenannte „keywordless matching“. Statt auf exakte oder phrase match Keywords zu setzen, analysiert Google mithilfe von KI die Landingpages, vorhandenen Assets und das Nutzerverhalten, um passende Suchanfragen zu bedienen. Das erinnert stark an die Funktionsweise von Dynamic Search Ads, nur in einem noch automatisierteren Rahmen. 2. Textautomatisierung durch KI Die automatisch erstellten Assets sind ein weiterer Baustein in AI Max. Google erstellt Anzeigentexte dynamisch basierend auf der Website, bisherigen Anzeigen und weiteren verfügbaren Daten. 3. Final URL Expansion Mit der finalen URL-Erweiterung darf Google Nutzer*innen auf eine andere Zielseite leiten als ursprünglich eingestellt, sofern die KI annimmt, dass dort eine bessere Conversion-Wahrscheinlichkeit besteht. Auch diese Funktion basiert auf bekannten Mechaniken aus DSA-Kampagnen. Vorteile von AI Max in Google Ads Die Einführung von AI Max bietet eine Reihe von Vorteilen für Werbetreibende: Zeitersparnis durch Automatisierung : Manuelle Anpassungen von Geboten und Anzeigentexten entfallen größtenteils. Höhere Conversion-Wahrscheinlichkeit : Google selbst gibt an, dass AI Max im Schnitt bis zu 14 % mehr Conversions generieren kann. Erweiterte Reichweite : Anzeigen werden nicht mehr nur durch klassische Keywords ausgelöst, sondern können auch weitere relevante Suchanfragen abdecken. Transparenz : Neue Berichtsfunktionen zeigen, wie die KI Entscheidungen trifft und welche Anpassungen automatisiert vorgenommen wurden. Trotz der Vorteile birgt AI Max auch Risiken. Die Automatisierung kann unerwartete und teilweise unkontrollierbare Ergebnisse hervorbringen. Beispielsweise kann die KI Anzeigen für Suchbegriffe ausspielen, die nicht direkt zum Markenkern oder zum Produkt passen, was zu irrelevantem Traffic und geringerer Effizienz führen kann. Ein weiteres Risiko besteht darin, dass die Performance stark von der Qualität der bereitgestellten Assets und der Datengrundlage abhängt. Sind diese fehlerhaft oder unzureichend, kann die KI falsche Schlüsse ziehen und die Kampagne in die falsche Richtung lenken. Das kann im schlimmsten Fall dazu führen, dass das Marketingbudget verschwendet wird, ohne die gewünschten Resultate zu erzielen. Gerade bei Kunden mit wenig Budget und einer unzureichenden Anzahl an Conversions, würden wir aktuell die Nutzung von AI Max noch nicht empfehlen. Herausforderungen und Einschränkungen Geringere manuelle Kontrolle : Viele Entscheidungen werden von der KI übernommen, was bedeutet, dass weniger Eingriffsmöglichkeiten bestehen. Abhängigkeit von Datenqualität : Nur wenn hochwertige Assets und präzise Conversion-Ziele hinterlegt sind, kann die KI effektiv arbeiten. Kontinuierliches Monitoring erforderlich : Auch automatisierte Kampagnen müssen regelmäßig überprüft und angepasst werden, um langfristig erfolgreich zu sein. Erste Einblicke in die Praxis: Was Unternehmen mit AI Max erreichen Dass AI Max nicht nur ein theoretisches Konzept bleibt, sondern bereits echte Resultate liefert, beweisen zwei frühe Case Studies aus der Beta-Phase, die Google selbst vorstellt. Sowohl L’Oréal Chile als auch der australische Anbieter MyConnect nutzten AI Max – und konnten ihre Suchkampagnen damit deutlich effizienter gestalten. L’Oréal Chile: Höhere Conversion Rates bei geringeren Kosten Der Kosmetikriese setzte AI Max gezielt ein, um neue Keyword-Potenziale zu erschließen und die Relevanz seiner Anzeigen zu steigern. Mit Erfolg: Die Conversion Rate verdoppelte sich, während der Cost-per-Conversion um satte 31 % sank. Ein Beispiel zeigt das Potenzial: Die Kampagnen griffen plötzlich Suchanfragen wie „what is the best cream for facial dark spots“ auf – Begriffe, die mit klassischen Keyword-Strategien vermutlich nie abgedeckt worden wären. AI Max half also dabei, relevante Longtail-Intentionen gezielt zu bedienen, ohne manuelles Setup. MyConnect: Mehr Leads durch neue Suchimpulse Das australische Unternehmen MyConnect war bereits mit Broad Match und tROAS unterwegs. Dennoch brachte die Aktivierung von AI Max eine klare Verbesserung: 16 % mehr Leads 13 % geringere Kosten pro Conversion 30 % mehr Conversions aus neuartigen Suchbegriffen Besonders spannend: Der starke Anstieg sogenannter „net-new queries“ – also Suchanfragen, die bislang weder von den Keywords noch den bestehenden Assets abgedeckt wurden. Hier zeigt sich der eigentliche Mehrwert von AI Max: es erkennt Chancen, die vorher nicht sichtbar waren. Best Practices für den Einsatz von AI Max Damit AI Max erfolgreich eingesetzt werden kann, sollten Unternehmen einige Grundsätze beachten: Hochwertige Assets bereitstellen – Vielfältige Anzeigentitel und Beschreibungen erleichtern der KI die Optimierung. Conversion-Ziele klar definieren – Je genauer die Zielvorgaben, desto besser kann die KI die Kampagne steuern. Regelmäßige Analyse durchführen – Trotz Automatisierung bleibt die Kontrolle über Kennzahlen wie ROAS, CTR und Conversion-Rate wichtig. Marken-Keywords prüfen – Es kann sinnvoll sein, Markenbegriffe auszuschließen, damit die Kampagne neue Zielgruppen erschließt und nicht nur bestehende Suchanfragen bedient. Fazit: Chancen und Grenzen von AI Max AI Max für Suchkampagnen ist ein Schritt in Richtung stärkerer Automatisierung bei Google Ads. Unternehmen können von der Technologie profitieren, wenn sie ihre Kampagnen strategisch vorbereiten, klare Ziele definieren und die Ergebnisse regelmäßig überwachen. Die KI ersetzt keine fundierte Marketingstrategie, sondern ergänzt sie. Richtig eingesetzt, kann AI Max dabei helfen, Budgets effizienter einzusetzen, den administrativen Aufwand zu reduzieren und die Performance zu steigern. Wenn du herausfinden möchtest, wie AI Max oder andere innovative Ansätze für Google Ads mit KI deinem Unternehmen helfen können, stehen wir dir als Expert*innen in der SEO , GEO und SEA gerne zur Seite. Kontaktiere uns noch heute für eine unverbindliche Beratung, um deine Online Marketing Strategie zu revolutionieren. FAQ: Häufig gestellte Fragen zu AI Max Was ist der Unterschied zwischen Performance Max und AI Max? Performance Max deckt alle Google-Kanäle ab, während AI Max speziell für Suchanzeigen entwickelt wurde. Eignet sich AI Max für jedes Unternehmen? AI Max eignet sich am besten für Unternehmen mit klaren Conversion-Zielen, die über ausreichend Budget verfügen, um der KI genug Daten zum Lernen zu geben. Für kleinere Budgets oder sehr spezifische Nischenmärkte kann eine klassische Google Ads Kampagne oder eine gezielte SEO-Strategie sinnvoller sein. Wie behalte ich die Kontrolle, wenn so viel automatisiert ist? Die Steuerung erfolgt über Assets, Conversion-Ziele und regelmäßige Analyseberichte. Diese geben Transparenz und zeigen, wie die KI optimiert. Kann ich Keywords ausschließen? Ja, das Ausschließen von Keywords ist eine wichtige Best Practice. Es hilft dabei, dass die Kampagne nicht nur auf Nutzer abzielt, die ohnehin nach deiner Marke suchen, sondern neue potenzielle Kunden erreicht.
LLM Content-Fokus: Was ChatGPT, Perplexity und Gemini bevorzugen
21.08.2025

Nadine
Wolff
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Normale Suchmaschinenoptimierung war gestern – heute geht es zusätzlich darum, Inhalte so zu gestalten, dass sie auch von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity und Google Gemini gefunden, verstanden und in Antworten integriert werden. Wer in KI-generierten Ergebnissen als Quelle genannt wird, profitiert nicht nur von Markenbekanntheit, sondern oft auch von wertvollen Backlinks. Doch jedes LLM hat eigene Schwerpunkte, wenn es um die Auswahl von Content geht. In diesem Artikel erfährst du, wie diese drei Modelle arbeiten und wie du deine Inhalte auf ihre Vorlieben abstimmen kannst. Die drei LLMs im Überblick Bevor wir in konkrete Taktiken einsteigen, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Arbeitsweise der Modelle. Jedes LLM bewertet Inhalte nach eigenen Kriterien. ChatGPT punktet vor allem bei klar strukturierten Erklärungen, Perplexity legt sehr viel Wert auf Aktualität und Quellen, Gemini verwendet starke Signale aus dem Google Index und bevorzugt strukturierte sowie multimediale Inhalte. Diese Unterschiede bestimmen, welche Inhalte du priorisieren solltest. ChatGPT – Kreativer & dialogischer Content ChatGPT ist besonders stark darin, Inhalte in einer natürlichen, menschlich klingenden Sprache wiederzugeben. Es bevorzugt Texte, die leicht zu lesen sind, klare Erklärungen bieten und in einer logischen Struktur aufgebaut sind. Bevorzugte Inhalte: Storytelling, anschauliche Beispiele, Schritt-für-Schritt-Erklärungen Stil: dialogisch, zugänglich, für eine breite Leserschaft verständlich Datenquelle: Hauptsächlich Trainingsdaten, in der Pro-Version mit Webzugriff Erfolgsfaktor: Evergreen-Content, der auf vielen vertrauenswürdigen Seiten erwähnt wird, hat bessere Chancen, im Modell zu landen Perplexity – Recherche, Quellen, Aktualität Perplexity ist ein LLM mit integriertem Echtzeit-Webzugriff. Das Besondere: Es zeigt immer Quellen an und verlinkt diese direkt. Bevorzugte Inhalte: Aktuelle Studien, Statistiken, Fachartikel, präzise Analysen Stil: sachlich, faktenbasiert, prägnant Datenquelle: Live-Internetsuche + strukturierte Quellen Erfolgsfaktor: Klare Quellenangaben, Veröffentlichungsdatum, Autor, Impressum – und Inhalte, die direkt auf die gestellte Frage eingehen Extra-Tipp: FAQ-Formate und How-To-Anleitungen sind besonders sichtbar, da Perplexity Antworten oft in Q&A-Struktur präsentiert Google Gemini – Multimodal & SEO-getrieben Gemini ist stark mit dem Google-Ökosystem verknüpft und nutzt klassische Suchdaten, um Inhalte in KI-Antworten einzubinden. Zusätzlich kann es Text, Bild, Video und Audio kombinieren. Bevorzugte Inhalte: SEO-optimierte Artikel, Rich Snippets, strukturierte Daten (Schema.org) Stil: informativ, gut gegliedert, mit visuellen Elementen wie Infografiken oder Tabellen Datenquelle: Google Search Index + multimodale Analyse Erfolgsfaktor: Inhalte, die bereits im organischen Google-Ranking gut abschneiden, haben deutlich bessere Chancen, auch in Gemini zu erscheinen Content-Schwerpunkte im direkten Vergleich Zwischen den Modellen gibt es deutliche Unterschiede. ChatGPT bevorzugt lesefreundliche Erklärungen, Perplexity verlangt Aktualität und Quellen, Gemini honoriert SEO Struktur und Medienvielfalt. Nutze diese Matrix als Leitplanke für deinen Redaktionsplan. Kriterium ChatGPT Perplexity Google Gemini Art des Contents Erklärtexte, Beispiele, Storytelling Fachartikel, Daten, Primärquellen SEO strukturierte Artikel, Medienmix Aktualität eher Evergreen sehr hoch hoch, orientiert am Google Index Quellen indirekt über Trainingsdaten direkte, sichtbare Verlinkungen Google Signale, Rich Results, Markup Format Fließtext, Q and A Abschnitte FAQ, How to, Tabellen, Listen H2 H3 Struktur, Schema.org, Multimedia Sprache dialogisch, zugänglich sachlich, präzise informativ, suchintenzionsorientiert Optimierungsstrategien pro LLM Auch wenn sich Best Practices überschneiden, lohnt der Fokus auf die spezifischen Vorlieben der Modelle. So holst du mehr Mentions und Links heraus. Für ChatGPT optimieren Starte jeden zentralen Abschnitt mit der wichtigsten Antwort, gefolgt von kurzen Begründungen und mindestens einem Beispiel. Erkläre Fachbegriffe in eigener Sprache, ergänze eine kompakte Definition und verlinke bei Bedarf auf weiterführende interne Seiten. Struktur ist entscheidend. Nutze klare H2 und H3, formuliere häufige Nutzerfragen als Zwischenüberschrift und beantworte sie direkt im ersten Absatz darunter. Ergänze praxisnahe Beispiele, Checklisten und kleine Schrittfolgen. So erhöht sich die Chance, dass Passagen als fertige Antwort genutzt werden Für Perplexity optimieren Baue ein sauberes Quellenkonzept. Nenne Primärquellen, setze Zitate sparsam, aber präzise, und versieh Zahlen mit Link und Datum. Setze zu Beginn eines Artikels eine kurze Zusammenfassung mit drei bis fünf Kernaussagen. Markiere Veröffentlichungsdatum, Autor und Unternehmensangaben gut sichtbar. Aktualisiere Inhalte regelmäßig. Pflege einen FAQ Block mit echten Nutzerfragen und prägnanten Antworten von 40 bis 80 Wörtern. Füge Tabellen mit wichtigen Kennzahlen ein. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, direkt verlinkt zu werden. Ergänzend kannst du tieferführende Ressourcen bündeln und als Ressourcen Abschnitt am Ende bereitstellen. Für Gemini optimieren Setze auf saubere Onpage Grundlagen. Optimiere Title und Meta Description, richte eine klare Überschriftenhierarchie ein und nutze Schema.org Markup. Baue interne Links mit sprechendem Ankertext zu themennahen Seiten auf, zum Beispiel zu Ratgeberbeiträgen oder Leistungsseiten. Erstelle Medien, die Verständnis fördern, etwa eine Infografik mit Prozessschritten oder eine Tabelle mit Pros und Contras. Achte auf E-E-A-T Signale. Ein Autorenprofil mit Qualifikation, Referenzen und Kontakt schafft Vertrauen. Beispiele für Content Elemente, die LLMs mögen Kurze Definition zu Beginn, maximal zwei Sätze, direkt auf die Frage bezogen. Erklärungsteil mit einem Beispiel aus der Praxis. Mini Checkliste mit drei bis fünf Punkten, die eine Aufgabe lösbar macht. Tabelle mit Kriterien, etwa Vergleich von Methoden, Kosten oder Risiko. FAQ Bereich mit drei bis sieben echten Fragen. Diese Bausteine lassen sich in Blogposts, Leistungsseiten und Wissensartikeln verwenden. In Online Shops funktionieren sie auch auf Kategorieseiten als ergänzender Ratgeber. Häufige Fehler, die Mentions verhindern Einer der häufigsten Fehler ist eine unklare Struktur, bei der Nutzer*innen nicht sofort eine direkte Antwort am Beginn eines Abschnitts finden. Auch fehlende Quellen oder der Einsatz veralteter Zahlen wirken sich negativ auf die Glaubwürdigkeit aus. Wenn ein Thema zu breit gefasst auf nur einer einzigen Seite behandelt wird, sinkt die Relevanz und damit die Chance auf eine Erwähnung. Fehlen zudem Veröffentlichungsdatum und Autor, entsteht weniger Vertrauen in den Inhalt. Ebenso kann eine fehlende interne Verlinkung dazu führen, dass wichtige Kontextsignale ausbleiben und der Content von LLMs nicht als besonders relevant eingestuft wird. Um diese Hürden zu vermeiden, solltest du bestehende Inhalte regelmäßig prüfen, strukturiert aufbereiten und gezielt aktualisieren. Fazit Die Optimierung für LLMs ist keine Zukunftsmusik – sie ist bereits heute entscheidend, um in der neuen Suchwelt sichtbar zu bleiben. ChatGPT bevorzugt leicht verständliche, kreative und gut erklärte Inhalte Perplexity setzt auf aktuelle, faktenbasierte und quellengestützte Inhalte Gemini greift auf SEO-starken, strukturierten und multimedialen Content zurück Die Anforderungen von ChatGPT, Perplexity und Gemini unterscheiden sich – doch mit der richtigen Strategie kannst du in allen drei Modellen punkten. Wir unterstützen dich dabei, Inhalte zu entwickeln, die nicht nur von Suchmaschinen, sondern auch von KI-Systemen gefunden, erwähnt und verlinkt werden. Nimm jetzt Kontakt auf. FAQ – Häufige Fragen zum Content-Fokus Wie erkenne ich, ob mein Content in LLMs erwähnt wird? Bei Perplexity einfach – dort werden Quellen verlinkt. Bei ChatGPT und Gemini kannst du dies durch gezielte Abfragen testen oder über Monitoring-Tools verfolgen. Muss ich für jedes LLM separat optimieren? Ja, da die Modelle unterschiedliche Schwerpunkte haben. Es gibt jedoch Überschneidungen, z. B. bei klarer Struktur und hoher Quellenqualität. Wie oft sollte ich Content aktualisieren? Für Perplexity und Gemini regelmäßig, da Aktualität ein entscheidender Faktor ist. Evergreen-Inhalte für ChatGPT sollten ebenfalls gepflegt werden.
Der AIO- & GEO-Plattformen-Report 2025
13.08.2025

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Die digitale Marketingwelt steht vor ihrem größten Umbruch seit der Einführung des Mobile-First-Indexings. Künstliche Intelligenz, insbesondere in Form von generativen Antwortmaschinen, definiert die Spielregeln der Online-Sichtbarkeit neu. In diesem umfassenden Report analysieren wir die Landschaft der AI Tools , die speziell für diese neue Ära entwickelt wurden, und geben Ihnen einen strategischen Kompass an die Hand, um in der Welt der Generative Engine Optimization (GEO) nicht nur zu bestehen, sondern zu gewinnen. Kritische Bewertung und Einordnung der AI Tools Bei der Einarbeitung der neuen Tools wurde eine kritische Bewertung vorgenommen. Tools wie Superlines, Rankscale.ai, Kai, ALLMO.ai, Quno, Finseo, Scrunch, SEOMonitor, Ayzeo, LLM Pulse (Generative Pulse), Deepserp, AI Peekaboo und Evertune wurden als relevante GEO-Monitoring-, Content- oder Hybrid-Plattformen identifiziert und in die entsprechenden Abschnitte des Reports integriert. Andere genannte Tools wurden nach sorgfältiger Prüfung bewusst ausgeschlossen, da sie nicht dem Kernfokus der KI-Sichtbarkeitsanalyse entsprechen: Behamics ist eine E-Commerce-Revenue-Plattform, Advanced Web Ranking ein traditioneller Rank-Tracker ohne explizite GEO-Funktionen, 'Am I on AI'-Tools sind KI-Inhaltsdetektoren (die prüfen, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde, nicht was eine KI über eine Marke schreibt). Diese Differenzierung stellt sicher, dass der Report sich ausschließlich auf die für die Generative Engine Optimization relevantesten und direktesten Lösungen konzentriert. Der Paradigmenwechsel im digitalen Marketing: Generative Engine Optimization Das Aufkommen der Generative Engine Optimization (GEO) stellt den bedeutendsten Paradigmenwechsel im digitalen Marketing seit der Einführung des Mobile-First-Indexings dar. Dieser Report bietet eine umfassende Analyse des GEO-Tool-Marktes, der Prognosen zufolge bis 2031 ein Volumen von 7,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Er beschreibt detailliert die Zweiteilung des Marktes in etablierte SEO-Anbieter (SE Ranking, Semrush) und spezialisierte Start-ups (Profound, Otterly.ai), bewertet deren Fähigkeiten und liefert einen strategischen Rahmen für die Implementierung. Die zentrale Erkenntnis ist, dass die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten nicht länger optional ist; sie ist eine kritische, messbare und optimierbare Komponente der modernen Markenstrategie. Das neue Suchparadigma – Generative Engine Optimization (GEO) verstehen Dieser Teil schafft den strategischen Kontext, indem er den Wandel von der traditionellen SEO zur Optimierung für KI-gesteuerte Antwortmaschinen definiert. Er macht die Leser*innen mit der neuen Terminologie, den Prinzipien und den technischen Anforderungen vertraut, die notwendig sind, um in dieser sich entwickelnden Landschaft wettbewerbsfähig zu sein. Definition der Post-SEO-Landschaft: Von Suchmaschinen zu Antwortmaschinen Der grundlegende Wandel im digitalen Suchverhalten ist ein Übergang von einer Liste von Links (Search Engine Results Pages, SERPs) zu synthetisierten, konversationellen Antworten, die von generativen KI-Modellen bereitgestellt werden. Diese Entwicklung verändert die Customer Journey und die Ziele der Optimierung grundlegend. Während sich die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) auf das Erzielen von Klicks konzentrierte, zielt die Generative Engine Optimization (GEO) darauf ab, Zitate in den Antworten der KI zu erhalten und die Darstellung der eigenen Marke innerhalb dieser Antworten zu beeinflussen. Die aktuelle Marktlandschaft ist von einer Vielzahl sich überschneidender Begriffe geprägt. Für die Klarheit dieses Reports werden die folgenden Arbeitsdefinitionen etabliert: AIO (Artificial Intelligence Optimization): Dies ist der breiteste Begriff, der sich oft darauf bezieht, Inhalte für Maschinen lesbar zu machen. AEO (Answer Engine Optimization): Ein spezifischerer Begriff, der sich auf die Strukturierung von Inhalten konzentriert, um direkte Fragen zu beantworten. Dies zielt auf Featured Snippets, „People Also Ask“-Boxen (PAA) und die Sprachsuche ab. GEO (Generative Engine Optimization): Dies ist der aktuellste und relevanteste Begriff. Er umfasst die ganzheitliche Praxis der Optimierung von Inhalten und Markensignalen, um in KI-generierten Antworten von Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews zu erscheinen. Dieser Report wird GEO als primären Überbegriff verwenden. Dieser Wandel ist nicht nur theoretischer Natur. Die Datenlage bestätigt die Dringlichkeit und Bedeutung des Themas. Im März 2025 lösten bereits 13 % aller Google-Suchanfragen eine KI-Übersicht (AI Overview) aus – ein Anstieg von 72 % gegenüber dem Vormonat. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass das Volumen der traditionellen Suchmaschinennutzung bis 2026 um 25 % und bis 2028 um 50 % oder mehr zurückgehen wird, da die Nutzer*innen zunehmend auf KI-Assistenten umsteigen. Die Koexistenz mehrerer konkurrierender Akronyme für ein ähnliches Konzept ist ein klassisches Anzeichen für einen aufstrebenden, sich schnell entwickelnden Markt. Dies deutet nicht auf ein Versäumnis im Marketing hin, sondern ist vielmehr ein Beleg dafür, dass sich die Praxis der KI-Optimierung schneller verfestigt, als sich die Branche auf einen einheitlichen Namen einigen kann. Kernprinzipien von GEO: Ein strategischer Rahmen für KI-Sichtbarkeit Die Formalisierung von GEO als Konzept in der akademischen Forschung liefert eine rigorose theoretische Grundlage. Eine der zentralen Erkenntnisse ist, dass die Einbeziehung von Zitaten, Anführungszeichen und Statistiken die Sichtbarkeit einer Quelle in KI-Antworten um über 40 % steigern kann. Die E-E-A-T-Prinzipien von Google (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind für GEO von überragender Bedeutung. KI-Modelle sind explizit darauf ausgelegt, glaubwürdige Quellen zu priorisieren. GEO erfordert zudem einen Wandel von isolierten Keywords hin zum Aufbau thematischer Autorität um Entitäten (Personen, Produkte, Konzepte). Eine entscheidende Taktik ist das Erlangen von nicht verlinkten Markennennungen (Co-Citations) in maßgeblichen Inhalten. Metrik Traditionelle SEO Generative Engine Optimization (GEO) Primäres Ziel Ranking auf der SERP Zitiert werden in der KI-Antwort Kerneinheit der Optimierung Webseite Marke/Entität Schlüsseltaktiken Keyword-Optimierung, Backlinking Semantische Strukturierung, E-E-A-T-Signale, Co-Zitate Primäre KPIs Organischer Traffic, Keyword-Rankings Share of Voice, Erwähnungshäufigkeit, Sentiment Inhaltsfokus Langform-Artikel Snippet-fähige, strukturierte Antworten Autoritätssignale Domain Authority, Backlinks Expertenzitate, Datenzitate, Bewertungen Die technische Grundlage: Die entscheidende Rolle von KI-freundlichem Schema und llms.txt Schema-Markup ist die wesentliche Infrastruktur, die Inhalte für KI-Systeme lesbar macht. Es liefert expliziten Kontext und hilft der KI, Fakten von Füllmaterial zu unterscheiden. Best Practices für KI-sichtbares Schema: Verwendung von JSON-LD: Das von Google bevorzugte Format. Priorisierung wichtiger Schema-Typen: Organization, Product, FAQPage, HowTo und Article sind besonders wirkungsvoll. Abbildung realer, sichtbarer Inhalte: Kein Schema für unsichtbare Inhalte hinzufügen. Vollständigkeit und Genauigkeit: Weniger, aber dafür vollständige Eigenschaften sind besser als viele unvollständige. Die Datei llms.txt entwickelt sich zum neuen Standard – vergleichbar mit der robots.txt – um LLMs klare Vorgaben zur Nutzung der Website-Inhalte zu geben. Sie lässt sich einfach mit kostenlosen Online-Tools oder WordPress-Plugins wie AIOSEO erstellen. Die robots.txt hingegen sollte unbedingt von erfahrenen SEOs eingerichtet werden, da schon kleine Fehler im schlimmsten Fall dazu führen können, dass LLMs komplett vom Zugriff ausgeschlossen werden. Marktanalyse und Zukunftsaussichten Dieser Teil bietet eine Makroperspektive auf den GEO-Markt, analysiert seine Größe, Wachstumstreiber und zukünftige Entwicklung. Marktlandschaft: Dimensionierung der GEO-Chance und Wachstumsprognosen Der globale Markt für Generative Engine Optimization (GEO) Services wurde 2024 mit 886 Millionen US-Dollar bewertet und wird voraussichtlich bis 2031 auf 7,318 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 34,0 % entspricht. Dieses Wachstum wird durch die schnelle Akzeptanz von KI-gestützter Suche durch die Nutzer*innen angetrieben. Die Diskrepanz zwischen den Wachstumsraten des GEO-Marktes (34,0 % CAGR) und des traditionellen AI SEO Tools -Marktes (12,6 % CAGR) signalisiert eine Marktdisruption. Budgets werden wahrscheinlich von traditionellen Kanälen umgeschichtet. Wer nicht in GEO investiert, riskiert aktiv die Erosion seiner bestehenden Suchsichtbarkeit. Investitionen & Innovation: Ein Blick auf das GEO-Startup-Ökosystem Das hohe Wachstumspotenzial hat erhebliches Risikokapital angezogen und zur Entstehung spezialisierter Start-ups wie Profound, Otterly.ai und BrandBeacon geführt. Diese Unternehmen sind von Grund auf für GEO konzipiert und treiben Innovationen in Bereichen voran, die für das AI Search Monitoring und die AI search tracking entscheidend sind, wie Echtzeit-Markenüberwachung in LLMs und Sentiment-Analyse von KI-Antworten. Die Zukunft der digitalen Entdeckung: Expertenperspektiven Experten sind sich einig: Der Wandel ist unumkehrbar. Eine der zentralen Herausforderungen ist die Messung von GEO-Erfolgen. Traditionelle Metriken verlieren an Relevanz. Neue KPIs wie die AI Search Visibility , der Share of Voice und die Zitationshäufigkeit etablieren sich. LLMs liefern „Meinungen, keine Listen“. Wenn eine Marke nicht unter den ersten Nennungen ist, ist sie praktisch unsichtbar. Vergleichende Analyse von AIO/GEO-Sichtbarkeitsplattformen Dies ist der Kern des Reports: ein detaillierter, funktionsbasierter Vergleich der wichtigsten AI Tools auf dem Markt. Bewertungsrahmen: Schlüsselmetriken und -fähigkeiten Um die Tools fair zu bewerten, haben wir einen Rahmen mit folgenden Kriterien definiert: LLM- & Plattform-Abdeckung: Welche KI-Engines werden überwacht? Kern-Sichtbarkeitsmetriken: Was wird gemessen? (z. B. Share of Voice, Sentiment) Wettbewerbsanalyse: Wie gut werden Wettbewerber verfolgt? Daten- & Analysefähigkeiten: Wie werden die Daten verarbeitet? Handlungsorientierung & Workflow: Hilft das Tool bei der Umsetzung? Benutzerfreundlichkeit & Zielgruppe: Für wen ist es gedacht? Preisgestaltung & Wert: Wie ist die Kostenstruktur? Die Etablierten: Wie sich SEO-Suiten an die KI-Ära anpassen Diese Akteure nutzen ihre bestehende Infrastruktur, um in den GEO-Markt einzutreten. SE Ranking AI Visibility Tracker: Eine All-in-One-Plattform, die traditionelles SEO und GEO kombiniert. Ideal für SEO-Profis und Agenturen, die eine integrierte Lösung suchen. Semrush AIO: Eine Enterprise-Lösung mit Fokus auf groß angelegtes Benchmarking und unübertroffener Datentiefe. SEOMonitor: Speziell für Agenturen entwickelt, um Workflows mit KI-gestützten Tools zu optimieren. Die Herausforderer: Ein tiefer Einblick in dedizierte GEO-Monitoring-Start-ups Diese Kategorie repräsentiert die "reinen" GEO-Plattformen, die oft innovativer und agiler sind. Profound: Eine Premium-Lösung für Unternehmen mit Echtzeit-Einblicken und erweiterten Funktionen wie dem "Conversation Explorer". Otterly.ai: Ein österreichisches Start-up mit starkem Fokus auf Markensicherheit und Risikomanagement. Peec AI: Eine spezialisierte Plattform für globale Unternehmen mit mehrsprachiger und länderübergreifender Unterstützung. Rankscale.ai: Bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und KI-generierte Vorschläge zur Content-Optimierung auf URL-Ebene. Scrunch: Fokussiert auf die Optimierung der KI-Customer-Journey, inklusive Journey-Mapping und Persona-basiertem Prompting. ... und viele weitere, die in der Vergleichstabelle detailliert aufgeführt sind. Die große Vergleichstabelle der GEO-Tools Tool Strategischer Fokus Abgedeckte LLMs Abgedeckte LLMs Preismodell Ideales Nutzerprofil SE Ranking Integrierte SEO + GEO Google AIO, ChatGPT, Perplexity, Gemini Erwähnungen, Links, SoV Abonnement (Teil der SEO-Pläne) SEO-Profis, Agenturen, KMUs Semrush AIO Enterprise Monitoring Google AIO, ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini Erwähnungen, Sentiment Abonnement (Enterprise-Fokus) Große Unternehmen, E-Commerce-Marken SEOMonitor Agentur-Workflow-Automatisierung Google AIO, ChatGPT, Gemini AIO-Sichtbarkeit, GEO-Tracking Abonnement (ab 99 €/Monat) SEO- und Digital-Marketing-Agenturen Profound Enterprise GEO Intelligence ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude Erwähnungen, Zitate, SoV, Sentiment Premium-Abonnement ($499+) Enterprise-Marken, datengetriebene Agenturen Otterly.ai KMU-Markensicherheit ChatGPT, Perplexity, Google AIO Rankings, Zitate, Brand-Safety-Warnungen Gestaffeltes Abonnement ($29+) PR-Teams, Marken in sensiblen Branchen Peec AI Globale GEO-Analyse ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok Positions-Score, Sentiment Gestaffeltes Abonnement (€90+) Internationale Unternehmen, globale Agenturen Rankscale.ai Umsetzbare GEO-Analyse ChatGPT, AIOs, Perplexity, etc. Rankings, Zitate, Sentiment Günstiges Abonnement (ab 20 €/Monat) SEOs, die schnelle Einblicke suchen Scrunch KI-Customer-Journey-Optimierung Führende LLMs (inkl. Grok, Claude) Sentiment, Wettbewerbsposition Unbekannt Agenturen, Enterprise-Marken Deepserp Technisches GEO-Audit ChatGPT, Gemini, etc. AI-Crawl-Verhalten, Zitate Abonnement (ab 99 $/Monat) Große Websites, technische SEO-Teams LLMrefs Freemium-Sichtbarkeit Wichtige LLMs LLMrefs Score, Erwähnungen Freemium ($0 / $79) Freiberufler*innen, kleine Unternehmen Die Spezialisten: Nischen-, integrierte und hybride Plattformen Diese Kategorie umfasst Tools, die GEO/AEO-Funktionen in ihre Kernangebote integriert haben. Wix AI Visibility Overview: Das erste große CMS mit einem integrierten Tool zur Verfolgung der KI-Sichtbarkeit, eine äußerst praktische Lösung für Millionen von Wix-Nutzer*innen. Content- & On-Page-Optimierungsplattformen (Rankability, Surfer SEO, etc.): Diese Gruppe konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten, die strukturiert und semantisch reich genug sind, um von der KI zitiert zu werden. PR-fokussierte Plattformen (LLM Pulse): Diese Lösungen zeigen auf, welche Medien und Quellen die Darstellung einer Marke in LLMs beeinflussen. Strategische Umsetzung und Empfehlungen Dieser letzte Abschnitt übersetzt die Analyse in eine umsetzbare Strategie. Auswahl der richtigen GEO-Plattform: Eine bedarfsbasierte Entscheidungsmatrix Die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Zielen ab. Nutzerprofil Primäres Ziel Top-Empfehlung(en) Alternativen Enterprise Brand Manager Umfassendes Marken-Monitoring Profound Semrush AIO, Peec AI SEO-Agentur Skalierbares Kundenmanagement SE Ranking SEOMonitor, Semrush KMU/Startup-Inhaber*in Kostengünstige Sichtbarkeitsverfolgung Otterly.ai Rankscale.ai, LLMrefs Content Marketer/Stratege Erstellung KI-optimierter Inhalte Rankability Surfer SEO, Finseo Technischer SEO Überwachung der KI-Crawlbarkeit Deepserp ALLMO.ai Aufbau einer GEO-zentrierten Content-Strategie: Vom Audit zur Umsetzung Schritt 1: Anforderungen definieren & Tools testen: Legen Sie Ihre Ziele fest und testen Sie eine Vorauswahl an Tools. Schritt 2: Baseline-Audit durchführen: Nutzen Sie ein Tool, um Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit zu messen und Lücken zu identifizieren. Schritt 3: Analytik integrieren: Verbinden Sie GEO-Daten mit Web-Analytics (z. B. GA4), um den ROI zu messen. Schritt 4: Technische Grundlagen implementieren: Erstellen Sie KI-freundliches Schema und eine llms.txt-Datei. Schritt 5: Content-Strategie umsetzen: Erstellen Sie strukturierte, autoritative Inhalte, die Nutzerfragen direkt beantworten. Schritt 6: Überwachen, iterieren und berichten: Verfolgen Sie die Leistung kontinuierlich und verfeinern Sie Ihre Strategie. Abschließende Analyse: Sichtbarkeit an der KI-Suchfront meistern Die Synthese der Ergebnisse zeigt: Der GO-Tool-Markt ist dynamisch und zweigeteilt,doch die zugrunde liegenden Prinzipien konzentrieren sich auf E-E-A-T und strukturiere Daten . Der Wandel von Such- zu Antwortmaschinen ist unumkehrbar, was Investitionen in diesem Bereich zu einer strategischen Notwendigkeit macht. Der erfolgreichste Ansatz wird ein hybrider sein: die Kombination aus tiefgreifenden Monitoring-Funktionen spezialisierter AI Tools und den Optimierungsfunktionen von AEO-fokussierten Plattformen. Die Gewinner*innen in der nächsten Ära des digitalen Marketings werden diejenigen sein, die die Kunst und Wissenschaft beherrschen, die glaubwürdigste, zitierfähigste und maschinenlesbarste Informationsquelle in ihrem Bereich zu sein. Bereit für die neue Suchrealität? Nutze jetzt den First-Mover-Vorteil in der Generative Engine Optimization. Wir unterstützen dich dabei, deine Marke sichtbar in KI-Antworten zu platzieren – mit fundierter GEO-Strategie, Tool-Setup und Content-Optimierung. Sprich mit unseren Expert*innen und sichere dir deine KI-Sichtbarkeit von morgen!
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Google AI Mode: Neue Regeln für Sichtbarkeit – Empirische Studie 11/2025
24.11.2025

Moritz
Klussmann
Kategorie:
SEO

Es gibt Momente im digitalen Marketing, in denen sich die Spielregeln nicht nur leicht anpassen, sondern komplett neu geschrieben werden. Wir befinden uns genau jetzt in einem solchen Moment. Seit Oktober 2025 ist der Google AI Mode in Deutschland verfügbar und er ist Googles Antwort auf ChatGPT. Viele Marketer*innen und SEOs haben darauf gewartet, doch die Realität trifft viele härter als erwartet. Einleitung: Das SEO-Beben, das wir kommen sahen Jahrelang galt das Mantra: "Optimiere für die Top 3, und der Traffic gehört dir." Doch unsere neueste empirische Studie bei internetwarriors zeigt ein anderes Bild. Ein Bild, das für traditionelle SEO-Strategien beunruhigend, für anpassungsfähige Unternehmen aber voller Chancen steckt. Die wichtigste Erkenntnis vorab: Ein Top-Ranking in der klassischen Google-Suche ist keine Garantie mehr, um in den Large Language Models (LLMs) stattzufinden. Tatsächlich zeigt unsere Datenanalyse, dass über 60 % der Quellen, die der AI Mode zitiert, nicht einmal in den Top 50 der organischen Suche auftauchen. Was bedeutet das für deine Sichtbarkeit bei Google ? Es bedeutet, dass wir SEO neu denken müssen. In diesem Artikel tauchen wir tief in unsere Analyse von über 3.000 URLs ein und zeigen dir, wie du deine Strategie anpassen musst, um im Zeitalter der AI Search nicht unsichtbar zu werden. Die Studie: Ein Blick unter die Haube der KI Bevor wir zu den strategischen Implikationen kommen, ist es wichtig, die Datengrundlage zu verstehen. Wir wollten uns nicht auf Bauchgefühle verlassen, sondern empirische Fakten schaffen. Unser Studien-Setup: Wir haben eine umfassende Analyse durchgeführt, die folgende Parameter umfasste: Umfang: 240 verschiedene Prompts (Suchanfragen). Vielfalt: 12 unterschiedliche Branchen, von E-Commerce und Pharma bis hin zu Finanzen und Energie. Datenbasis: Insgesamt wurden 3.109 URLs identifiziert und analysiert, die von der Google AI als Quellen (Citations) ausgegeben wurden. Ziel: Wir wollten wissen, welche Typen von Websites verlinkt werden, welche Content-Formate gewinnen und wie stark die Überschneidung zur klassischen Suche ist. Die Methodenübersicht unserer Studie Diese Datenbasis liefert uns den bisher klarsten Blick darauf, wie Google im AI Mode Informationen auswählt und präsentiert. Der Schock für klassisches SEO: Die 60%-Lücke Dies ist der Punkt, an dem wir uns ehrlich machen müssen: Das klassische SEO Playbook hilft nur noch bedingt, um die Sichtbarkeit im AI Mode zu erhöhen. Unsere quantitativen Analysen förderten eine Statistik zutage, die jeden SEO-Manager aufhorchen lassen muss: "Über 60% der Citations im AI Mode sind NICHT in den Google Top 50 Ergebnissen der klassischen Suche zu finden." Lass uns das kurz sacken lassen. Selbst wenn du extrem viel Budget und Zeit investiert hast, um für ein Keyword auf Seite 1, 2 oder 3 zu ranken – die KI ignoriert dich in mehr als der Hälfte aller Fälle zugunsten anderer Quellen. Noch drastischer wird es, wenn wir uns die absolute Spitze ansehen: Nur 21,97 % der im AI Mode verlinkten URLs finden sich auch in den Top-10-Ergebnissen der klassischen Google-Suche. Was bedeutet das für "Google Ranking verbessern"? Es bedeutet, dass die Algorithmen, die das organische Ranking bestimmen (Backlinks, technische SEO, Core Web Vitals), nicht deckungsgleich mit den Auswahlkriterien der LLMs (Large Language Models) sind. Die KI sucht nach anderen Signalen. Sie sucht nach semantischer Relevanz, Informationsdichte und Kontext , nicht zwingend nach der Domain mit dem höchsten Authority Score. Wer heute nur auf das klassische Google Ranking optimieren setzt, optimiert an der Zukunft vorbei. Wir sehen eine Entkopplung der beiden Such-Modi. Überschneidung der AI Mode Links mit den organischen Top 10 Ergebnissen Unsere Daten zeigen zudem spannende Unterschiede zwischen den verschiedenen KI-Engines. Während sich Google AI Mode und Perplexity noch zu knapp 30 % überschneiden, wählt ChatGPT völlig andere Quellen (unter 10 % Überschneidung). Das "Winner-takes-it-all"-Prinzip der alten SEO-Welt, wo Platz 1 überall gewinnt, ist vorbei. Wer sind die Gewinner im AI Mode? (Websites & Content) Wenn die klassischen Top-Rankings nicht mehr ausschlaggebend sind, wer profitiert dann? Unsere Analyse der Website-Typen liefert klare Antworten, wie du deine KI Content Strategie ausrichten solltest. Brand-Websites und E-Commerce: Das Fundament steht Die gute Nachricht für Marken: Brand-Websites (44,26 %) und E-Commerce-Shops (10,57 %) machen zusammen über die Hälfte aller Verlinkungen aus. Das bedeutet, dass Google auch im AI Mode vertrauenswürdigen Markenquellen den Vorzug gibt. Aber – und das ist ein großes Aber – es kommt darauf an, welche Unterseiten verlinkt werden. Digitale PR ist der neue Backlink-Aufbau Auffällig ist der Anstieg von News/Journalismus-Seiten (10,19 %) und Vergleichsportalen (10,29 %). Zusammen machen sie über 20 % der Quellen aus. Interpretation: Die KI validiert Informationen durch Dritte. Wenn deine Marke oder dein Produkt in einem renommierten Nachrichtenartikel oder einem unabhängigen Vergleichsportal erwähnt wird, steigt die Wahrscheinlichkeit massiv, dass die KI diese Informationen aufgreift und dich als Quelle nennt. Digitale PR wird damit wichtiger als der klassische, technische Linkaufbau. Foren sind (noch) überschätzt Entgegen dem Hype um "Reddit-SEO" zeigen unsere Daten, dass Foren und Community-Seiten weniger als 3 % der erwähnten Links ausmachen. Eine reine Strategie, die nur auf User Generated Content setzt, greift also zu kurz. Typ von Websites, die im AI Mode verlinkt werden. Content-Metamorphose: Weg vom Verkauf, hin zur Orientierung Vielleicht die wichtigste Erkenntnis der Studie betrifft die Art des Contents . Hier müssen Unternehmen am schnellsten umdenken. Reine Verkaufstexte verlieren an Relevanz. Die KI versteht die Suchintention (Search Intent) viel granularer. Wenn Nutzer*innen den AI Mode nutzen, suchen sie oft nach Zusammenfassungen, Erklärungen oder Vergleichen – nicht direkt nach einem "Kaufen"-Button. Unsere Daten sprechen eine deutliche Sprache: Blogartikel dominieren: 41,23 % aller verlinkten URLs sind Blogartikel oder blog-ähnlicher Content. Listicles funktionieren: Mit 12,35 % sind Listen (z.B. "Die 10 besten...") das zweithäufigste Format. Hilfe-Seiten verlieren: Reine FAQ- oder Hilfe-Seiten liegen nur bei 4,67 %. Warum ist das so? Listicles und gut strukturierte Blogartikel bieten der KI "futtergerechte" Informationen. Sie bieten Orientierung und Struktur, die das Sprachmodell leicht extrahieren und neu zusammensetzen kann. Eine reine Produktseite bietet oft zu wenig Kontext. Eine trockene FAQ-Seite ist oft zu spezifisch und bietet nicht den umfassenden Kontext, den die KI für eine generierte Antwort benötigt. Art von Content Das Fazit für deine Content-Strategie: Content, der Orientierung bietet, gewinnt. Unternehmen müssen weg von reinem Sales-Content und hin zu informativen, nutzerzentrierten Inhalten, die Fragen umfassend beantworten. GEO (Generative Engine Optimization): Die neue Ära der Optimierung für Google Wir müssen aufhören, nur "SEO" zu sagen, wenn wir eigentlich Sichtbarkeit in KI-Systemen meinen. Der Fachbegriff, der sich hier herauskristallisiert, ist GEO (Generative Engine Optimization) . Basierend auf unserer Studie lassen sich konkrete Handlungsempfehlungen für GEO ableiten: On-Page GEO ist ein großer Hebel: Da Brand-Websites so stark vertreten sind, hast du die Kontrolle. Optimiere deine informativen Bereiche. Sorge dafür, dass deine Blogartikel klare Strukturen, Listen und prägnante Zusammenfassungen enthalten. Informational vor Transactional: Bei Prompts mit informativer Suchintention ist die Chance höher, auch mit guten Rankings in den AI Mode zu kommen. Investiere in High-Level-Content, der Themen erklärt, statt nur Produkte zu bewerben. Erweitere deine PR-Arbeit: Sorge dafür, dass du auf News-Seiten und in Vergleichsportalen stattfindest. Die KI vertraut diesen Quellen. Deine Marke muss dort präsent sein, wo Meinungen gebildet werden. Diversifiziere deine Quellen: Verlasse dich nicht darauf, dass dein Google-Ranking dich rettet. Da über 60 % der AI-Links aus dem "Nichts" (außerhalb der Top 50) kommen, hast du die Chance, mit hochspezifischem, exzellentem Content Nischen zu besetzen, die im klassischen SEO von großen Playern dominiert werden. Fazit: Wer jetzt handelt, sichert sich den Vorsprung Die Integration von KI in die Suche und die Nutzung von LLMs werden sich immer weiter verstärken. Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. Die Tatsache, dass der AI Mode oft andere Quellen wählt als der klassische Algorithmus, ist beängstigend und befreiend zugleich. Es bedeutet, dass die Karten neu gemischt werden. Kleine Player mit exzellentem Content können Giganten schlagen, die sich nur auf ihrer Domain Authority ausruhen. Unternehmen, die jetzt reagieren und ihre Strategie von reinem SEO hin zu einer hybriden SEO/GEO-Strategie entwickeln, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Warte nicht, bis dein Traffic einbricht. Nutze die Erkenntnisse aus unserer Studie, um deine Inhalte fit für die AI Suchmaschine zu machen. Möchtest du tiefer in die Daten eintauchen? Unsere Studie enthält noch viel mehr Details, Branchen-Breakdowns und spezifische Analysen zu Perplexity und ChatGPT. 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Josephine
Treuter
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YouTube ist ein wichtiger Ort für Branding und Reichweite - ein Kanal, um Marken sichtbar zu machen und günstigen Traffic zu generieren. Auch heute bleibt YouTube ein zentraler Bestandteil der Marketingstrategie, insbesondere im Top-of-Funnel-Bereich. Doch mit der Einführung von Demand Gen-Kampagnen und dem verstärkten Einsatz von künstlicher Intelligenz eröffnen sich neue Chancen: Branding und Performance können nun kombiniert werden, sodass Marken nicht nur ihre Reichweite steigern, sondern auch gezielt und messbar ihre Performance optimieren können. Früher galt YouTube als Plattform für „Top of Funnel“-Strategien. Heute ist es ein Conversion-Motor. Dank KI-gestützter Automatisierung können Marketer nicht nur Zielgruppen präzise ansprechen, sondern auch Gebotsstrategien wie „Conversion maximieren“ oder „Ziel-ROAS“ dynamisch steuern. KI analysiert in Echtzeit, welche Nutzer*innen am wahrscheinlichsten konvertieren, und sorgt dafür, dass Budgets effizient eingesetzt werden. Demand Gen geht dabei noch einen Schritt weiter: Es kombiniert Video- und Bildanzeigen in einer einzigen Kampagne, die über YouTube, Discover und Gmail ausgespielt wird. Das bedeutet mehr Reichweite, mehr Touchpoints und mehr Möglichkeiten, deine Zielgruppe zum Handeln zu bewegen. Bevor wir tiefer in die Strategien eintauchen, lohnt sich ein Blick auf die Bedeutung von YouTube im Marketing-Mix und warum Demand Gen die Zukunft für alle ist, die Performance ernst nehmen. Warum YouTube? Bildquelle: Google Support In einer digitalen Welt ist YouTube ein zentraler Bestandteil des Marketing-Mix. Laut Statista sind weltweit mehr als 2 Milliarden Nutzer*innen monatlich auf YouTube aktiv, das entspricht etwa 40 % der globalen Internetnutzer*innen. Allein in Deutschland nutzen rund 72,6 Millionen Menschen die Plattform monatlich, mit einer täglichen Reichweite von etwa 37 % (Umfrage 2022). Diese Reichweite bietet Werbetreibenden enorme Chancen. Nutzer*innen verbringen viel Zeit auf der Plattform, konsumieren Inhalte gezielt und reagieren auf Empfehlungen ihrer Lieblings-Creator. Mit KI-gestützten Algorithmen können diese Nutzer*innen noch genauer analysiert werden und personalisierte Anzeigen in Echtzeit ausspielt werden. Das steigert nicht nur die Effektivität von Video Ads, sondern auch die Conversion-Chancen deutlich. Was ist eine Demand Gen-Kampagne? Demand Gen-Kampagnen sind die Weiterentwicklung der bisherigen Video-Aktionskampagnen und bieten eine leistungsstarke Möglichkeit, Conversions über mehrere Google-Plattformen hinweg zu steigern. Statt nur auf YouTube zu setzen, kombiniert Demand Gen verschiedene Formate, darunter Video, Bild und Karussell, und spielt sie auf YouTube, Discover und Gmail aus. Das Ziel: Nutzer*innen nicht nur zu erreichen, sondern aktiv zum Handeln zu bewegen. Durch KI-gestützte Automatisierung werden Zielgruppen präzise identifiziert, Anzeigen dynamisch optimiert und Gebotsstrategien wie „Conversion maximieren“ oder „Ziel-ROAS“ effizient umgesetzt. Während Video-Aktionskampagnen bereits eine deutliche Verbesserung gegenüber den früheren TrueView for Action-Kampagnen darstellten, geht Demand Gen noch einen Schritt weiter: Mehr Reichweite, mehr Formate, mehr KI-Power. Google berichtet, dass Werbetreibende mit Demand Gen bis zu 20 % höhere Conversion-Raten erzielen können und das bei einer deutlich flexibleren Kampagnenstruktur. Wo werden die Demand Gen-Kampagnen ausgespielt und wie sehen diese aus? Demand Gen-Kampagnen bieten maximale Flexibilität bei der Ausspielung deiner Anzeigen. Statt nur auf überspringbare In-Stream-Anzeigen wie früher bei TrueView for Action zu setzen, kannst du jetzt verschiedene Formate nutzen: Videoanzeigen (inkl. YouTube Shorts) In-Feed-Anzeigen Karussell- und Bildanzeigen Diese Anzeigen erscheinen nicht nur im YouTube-Startseitenfeed, sondern auch in den Bereichen „Empfohlene Videos“, auf Suchergebnisseiten sowie in Google Discover und Gmail. Zusätzlich werden sie bei Google-Videopartnern ausgespielt, für eine deutlich größere Reichweite. Das Besondere: KI entscheidet automatisch, wo deine Anzeigen die höchste Wirkung erzielen. Sie analysiert Nutzer*innenverhalten, Conversion-Potenzial und Kontext, um die beste Platzierung in Echtzeit zu wählen. Für optimale Performance empfiehlt Google, Videos mit einer Länge von mindestens 10 Sekunden einzusetzen. Außerdem kannst du mehrere Assets wie Call-to-Actions, Überschriften und Beschreibungen hinzufügen. Die KI testet diese Kombinationen automatisch und wählt die Varianten aus, die das höchste Engagement und die besten Conversion-Raten erzielen. Mit KI zum Erfolg: Best Practices Demand Gen-Kampagnen Video Ads auf YouTube entwickeln sich rasant weiter und mit ihnen die Möglichkeiten, Conversions zu steigern. Dank KI können Marketeers ihre YouTube Ads noch präziser aussteuern und automatisch optimieren. Wer erfolgreich sein will, sollte die folgenden Best Practices beachten. 1. KI-gestütztes Targeting nutzen Die Zielgruppe richtig zu erreichen, entscheidet über den Kampagnenerfolg. Mit AI optimierte YouTube Ads analysieren Verhalten und passen Targeting dynamisch an, um Conversions zu maximieren. So werden Streuverluste minimiert und Budgets effizient eingesetzt. 2. Automatisierte Video-Creatives einsetzen Nicht jede Video-Ad erzielt sofort die maximale Wirkung. Mit KI lassen sich Video-Creatives automatisch testen und optimieren: Varianten von Intro, CTA oder visuellem Layout werden analysiert, um die höchste Engagement- und Conversion-Rate zu erzielen. 3. Gebotsstrategien intelligent optimieren YouTube Ads kann Gebote mit Hilfe von AI dynamisch anpassen, basierend auf historischen Daten, Echtzeit-Verhalten und Conversion-Potenzial. Strategien wie „Conversion maximieren“ oder „Ziel-ROAS“ lassen sich so deutlich effizienter umsetzen. 4. Performance kontinuierlich überwachen KI-gestützte Dashboards können Insights liefern, welche Creatives, Call-to-Actions oder Formate am besten performen. Marketingexpert*innen können so Entscheidungen datenbasiert treffen, Kampagnen optimieren und langfristig den ROI steigern. 5. Testen und lernen mit KI Regelmäßige Experimente sind entscheidend: KI identifiziert automatisch die besten Kombinationen von Assets, Videoformaten und Texten. Das spart Zeit und sorgt dafür, dass jede Kampagne kontinuierlich verbessert wird. Wer Kampagnen auf YouTube erfolgreich durchführen möchte, kommt an KI mittlerweile nicht mehr vorbei. Mit KI-basierten Strategien für Video Ads lassen sich Conversions steigern, Budgets effizient nutzen und kreative Prozesse automatisieren. Marketingexpert*innen, die diese Best Practices anwenden, sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Welche KI gestützten Creatives eignen sich für Video Ads? ABDC-Prinzip Das Erstellen relevanter Werbeinhalte ist der Schlüssel zum Erfolg jeder YouTube-Kampagne. Die ersten Sekunden eines Videos sind entscheidend, um die Aufmerksamkeit der Zuschauenden zu fesseln. Werden visuell ansprechende, kontrastreiche Bilder genutzt und wird sichergestellt, dass die Brand von Anfang an erkennbar ist und durchgehend im Video präsent bleibt, bildet das eine gute Grundlage. Mit KI lassen sich Creative-Varianten automatisch generieren und optimieren. Die KI analysiert dabei Texte, Bilder, Videoclips und Call-to-Actions, um herauszufinden, welche Kombinationen die höchste Engagement- und Conversion-Rate erzielen. So kann automatisch getestet werden, welche Storytelling-Elemente und visuellen Stile am besten bei deiner Zielgruppe ankommen. Wird versucht, innerhalb des Videos eine Geschichte zu erzählen, die wichtige USPs hervorhebt, aber auch Emotionen weckt, hat das einen sehr positiven Einfluss. KI kann dabei unterstützen, die effektivsten Storytelling-Elemente, visuellen Stile und Call-to-Actions automatisch zu identifizieren, um die Performance der Video Ads zu steigern. Zudem sollte jedes Video mit einer klaren Call-to-Action (CTA) enden, um Interaktionen zu fördern. Für weitere Infos kann das ABCD-Prinzip für effektive Creatives von Google als Hilfe genutzt werden. KI-gestützte Gebotsstrategien für YouTube Demand Gen-Kampagnen Da bei den Demand Gen-Kampagnen die Conversions im Vordergrund stehen, kann man Conversion-bezogene Gebotsstrategien gezielt mit KI-Unterstützung einsetzen, z. B. „Ziel-CPA“. Die KI analysiert kontinuierlich historische Daten, Nutzer*innen-Verhalten und die aktuelle Performance, um Gebote dynamisch anzupassen und Conversions effizient zu maximieren. Wichtig ist zu beachten, dass das festgelegte Kampagnenbudget beeinflusst, wie schnell der KI-Algorithmus die Kampagne hinsichtlich der Conversions optimieren kann. Besonders für die Gebotsstrategie „Ziel-CPA“ empfiehlt sich ein Tagesbudget, das mindestens dem 15-Fachen des angestrebten CPA entspricht, damit die KI genügend Daten hat, um präzise Entscheidungen zu treffen. Fortgeschrittene KI-gestützte Strategien, wie „Ziel-ROAS“ oder „Conversion-Wert maximieren“, stehen für Demand Gen-Kampagnen erst dann zur Verfügung, wenn innerhalb der Kampagne mindestens 30 Conversions erreicht wurden. Die KI sorgt dann dafür, dass Budgets und Gebote automatisch auf die profitabelsten Nutzer*innen und Zeitfenster ausgerichtet werden. Warum die Demand Gen-Kampagnen mit Hilfe von KI testen? Demand Gen-Kampagnen sind die Zukunft für Performance-Marketing auf YouTube und darüber hinaus. Sie bieten eine effektive Möglichkeit, Conversions zu steigern, Reichweite zu maximieren und den ROI nachhaltig zu verbessern. Der Einsatz von KI macht den Unterschied: präzises Targeting, dynamische Gebotsanpassungen und die automatische Optimierung von Creatives sorgen dafür, dass Budgets effizient genutzt und Streuverluste minimiert werden. Regelmäßiges Testing mit KI ist entscheidend, um die besten Kombinationen aus Videoformaten, Storytelling-Elementen und Call-to-Actions zu identifizieren. So werden Kampagnen kontinuierlich optimiert und messbare Ergebnisse erzielt. Braucht dein Unternehmen Unterstützung bei der Planung, Erstellung oder Optimierung von Demand Gen-Kampagnen? Die Warriors aus Berlin stehen bereit - kontaktiere uns für ein unverbindliches Angebot und sichere dir den Vorsprung im KI-gestützten Marketing.
Local SEO & KI-Sichtbarkeit: Die wichtigsten Maßnahmen für deine GEO-Strategie
20.10.2025

Julien
Moritz
Kategorie:
SEO

Die Suchwelt verändert sich rasant. KI und LLMs wie ChatGPT oder Google AI Mode beeinflussen, wie Unternehmen gefunden werden. Wer regional sichtbar bleiben will, muss seine Strategie anpassen und wichtige Maßnahmen für local GEO und SEO kennen. Besonders für die Sichtbarkeit lokaler Unternehmen sind diese Maßnahmen entscheidend für eine komplexe Strategie, die lokales SEO und GEO optimal verbindet. Das Wichtigste auf einem Blick Die Kombination aus local SEO und GEO-Inhalten ist heute entscheidend für maximale Sichtbarkeit. Unternehmensprofil, Bewertungen, Offpage-Maßnahmen und eine gute technische Grundlage sind die Basis für lokale Auffindbarkeit. KI und LLMs verändern die Suchwelt: Inhalte müssen maschinenlesbar, semantisch und entlang der Customer Journey strukturiert werden. Gezielter Linkaufbau und KI-optimierte Inhalte sind die wichtigsten Maßnahmen. Mit einem Prompt-Monitoring und neuen KPIs wird nachhaltiger Erfolg messbar. Prompt Datenbank aufbauen – unsere Matrix Ein zentraler Erfolgsfaktor für lokale SEO und KI-Sichtbarkeit ist die gezielte Ausrichtung der Inhalte entlang der Customer Journey. Warum ist das relevant? Nutzer befinden sich in unterschiedlichen Phasen ihrer Entscheidungsfindung und stellen jeweils andere Anforderungen an die Inhalte, die sie konsumieren. Wer seine Content-Strategie darauf abstimmt, sorgt dafür, dass die eigene Marke in KI-generierten Antworten erwähnt wird oder die Website als Quelle für die Antworten genutzt wird. Für die Erstellung dieser Prompt-Datenbank haben wir eine Matrix entwickelt. Wer seine Inhalte entlang dieser Matrix ausrichtet, spricht Nutzer gezielt in jeder Phase der Customer Journey an und steigert nachhaltig die Sichtbarkeit. Zu Beginn steht die Discovery & Awareness-Phase . Hier suchen Nutzer nach allgemeinem Wissen, möchten ein Problem verstehen oder eine Lösung kennenlernen. Unternehmen sollten in dieser Phase ihre Autorität zeigen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen anbieten und eigene Lösungen präsentieren. In der Consideration-Phase vergleichen Nutzer verschiedene Angebote und wägen Vorteile ab. Hier gilt es, Vertrauen aufzubauen, die Stärken des eigenen Angebots hervorzuheben und Produkte im Vergleich positiv darzustellen. Die Decision-Phase ist geprägt von einer klaren Kaufabsicht. Inhalte sollten hier einen direkten Handlungsaufruf enthalten und den Nutzer zur gewünschten Transaktion führen. Schließlich gibt es noch die KI-spezifischen Intents . Nutzer geben gezielt Befehle oder möchten automatisierte Prozesse anstoßen. In dieser Phase ist es wichtig, die eigene Marke in den Kontext solcher automatisierten Abläufe zu bringen und Lösungen für spezifische Aufgaben bereitzustellen. Um die Prompts zu erstellen, können relevante SEO-Keywords als gute Grundlage genutzt werden. So stellst du sicher, dass die SEO und GEO-Strategie Hand in Hand gehen. Die erstellte Prompt-Datenbank sollte anschließend in ein Monitoring-Tool hinzugefügt werden, um einen Überblick der aktuellen Sichtbarkeit in KI und Suchmaschinen zu erhalten. Daraus ergeben sich dann Maßnahmen, um bestehenden Content zu überarbeiten und Potenziale für neue Inhalte. Local GEO und SEO: Was heute wirklich zählt SEO und KI-Sichtbarkeit sind heute besonders wichtig für lokale Unternehmen. Wer bei local GEO und SEO die richtigen Maßnahmen umsetzt, bleibt für potenzielle Kunden und KI-Systeme dauerhaft präsent. Inhalte maschinenlesbar strukturieren Eine saubere und strukturierte technische Umsetzung ist für die Sichtbarkeit von lokalen Unternehmen im digitalen Raum unverzichtbar. Damit Suchmaschinen und KI-Modelle Inhalte optimal erfassen und ausspielen können, sollte die Website mit sauberem HTML und semantischen Tags wie <article> und <section> aufgebaut werden. Zusätzlich empfiehlt es sich, spezielle Markups wie FAQ- oder HowTo-Strukturen zu nutzen, um Informationen für Suchmaschinen und KI noch besser zugänglich zu machen. Die folgende GEO-Formel hat sich bewährt: Relevante Nutzerfragen werden als Überschrift (H2) formuliert. Direkt darunter folgt eine präzise und verständliche Antwort. Im Anschluss werden weiterführende Informationen angeboten, die das Thema vertiefen oder zusätzliche Aspekte beleuchten. Diese klare Struktur hilft nicht nur den Nutzern, sondern sorgt auch dafür, dass Suchmaschinen und KI-Systeme die Inhalte besser interpretieren und ausspielen können. Lokal relevante Inhalte erstellen Besonders wirkungsvoll sind stadtbezogene Case Studies, Kundenberichte, lokale Events sowie die Einbindung von Wahrzeichen und Stadtteilen. Solche Inhalte schaffen nicht nur Nähe zur Zielgruppe, sondern unterstreichen die lokale Kompetenz und Präsenz des Unternehmens. Ein weiterer zentraler Aspekt ist die regelmäßige Verwendung von lokalen Keywords (Leistung + Stadt) in den Website-Texten. Dadurch wird eine klare Verknüpfung zwischen Standort und angebotener Dienstleistung hergestellt, was die SEO- und LLM-Sichtbarkeit verbessert. Der Content sollte verschiedene Nutzerintentionen entlang der Customer Journey abdecken (siehe Prompt Matrix). So werden potenzielle Kunden in jeder Phase gezielt angesprochen und begleitet. Es ist wichtig, echte Nutzerfragen in die Inhalte zu integrieren. Indem häufig gestellte Fragen direkt beantwortet werden, erhöht sich die Relevanz der Website für Suchmaschinen und KI-Modelle. „Alte“ Grundlagen für local SEO auch für local GEO beachten Ein vollständiges Unternehmensprofil bei Google und Bing ist die Grundlage für eine starke lokale Präsenz. Je mehr Informationen hinterlegt sind, desto besser können Suchmaschinen und KI-Modelle das Unternehmen einordnen und ausspielen. Ebenso wichtig ist es, aktiv für Kundenfeedback zu sorgen und Bewertungen zu sammeln. Positive Rückmeldungen stärken die Glaubwürdigkeit und wirken sich direkt auf die lokale Sichtbarkeit in AI, LLMs und Suchmaschinen aus. Darüber hinaus sollte das Unternehmen in relevante Branchenverzeichnisse eingetragen werden, um die Auffindbarkeit und Reichweite weiter zu erhöhen. Ergänzend dazu sorgt gezielter branded Traffic über Social Media für ein gesundes Signal an Suchmaschinen und KI-Systeme. Die aktive Kommunikation und Interaktion auf sozialen Plattformen schafft zusätzliche Glaubwürdigkeit und unterstützt die lokale Sichtbarkeit nachhaltig. Linkaufbau in Zeiten von KI Sprachmodelle durchsuchen und vergleichen in der Regel nicht eigenständig einzelne Dienstleistungen oder Produkte. Stattdessen greifen sie meist auf Vergleichsseiten, Nutzerberichte und ähnliche Quellen zurück, um Empfehlungen auszusprechen. Genau hier liegt eine wertvolle Chance für Unternehmen: Wer gezielt Backlinks auf solchen Plattformen aufbaut, erhöht die Wahrscheinlichkeit, in KI-generierten Antworten und Empfehlungen berücksichtigt zu werden. So lässt sich die AI-Sichtbarkeit in LLMs gezielt stärken und gleichzeitig wird durch qualitative Backlinks die Relevanz der Website für Suchmaschinen erhöht. Die Plattformen lassen sich durch das ausgewählte Tool mit eingerichtetem Monitoring der Prompts identifizieren und priorisieren. Dabei gilt Qualität vor Quantität: Beiträge, die bereits häufig von LLMs zitiert werden, sind wertvoller als von KI selten genutzte Artikel. Bestehenden Content für echte Nutzerfragen optimieren Wenn deine Domain bereits in den organischen Suchergebnissen sichtbar ist, lohnt es sich, den Content gezielt für echte Nutzerfragen zu optimieren. Solche Fragen lassen sich beispielsweise mit der Google Search Console identifizieren, indem man nach Suchanfragen filtert, die typische Fragewörter enthalten. Wir nutzen beispielsweise folgenden Regex-Filter: Abbildung 1: Regex-Filter in der Google Search Console Abbildung 2: Suchanfragen mit dem Regex-Filter in der Google Search Console Wichtig ist, diese Fragen klar und hilfreich direkt unter einer H2-Überschrift zu beantworten. So wird der Content nicht nur für Nutzer attraktiver, sondern auch für Suchmaschinen und KI-Modelle besser verständlich. Solltest du bereits einen Chatbot auf der Website haben, können die hier gestellten Fragen ebenfalls ein guter Indikator sein, dass diese auch oft an ChatGPT & Co. gestellt werden. Also lohnt es sich auch diese Fragen bereits im Content zu beantworten, um als Quelle von LLMs genutzt zu werden und damit die Sichtbarkeit in AI auszubauen. Neue GEO-KPIs etablieren Auch wenn klassische SEO-Kennzahlen wie die Steigerung der Klicks oder des Traffics lange Zeit im Mittelpunkt standen, sind sie heute nicht mehr allein ausschlaggebend. Viele Unternehmen verzeichnen Rückgänge beim Suchmaschinen-Traffic, da KI-Modelle und LLMs zunehmend Antworten direkt ausspielen und Nutzer seltener auf die Website klicken. Der Traffic aus LLMs kann diese Einbußen meist nicht vollständig ausgleichen. Allerdings zeigt sich, dass die Qualität dieses Traffics oft deutlich höher ist und die Conversion Rate steigt. Um die Sichtbarkeit lokaler Unternehmen und den Erfolg der eigenen Maßnahmen dennoch gezielt zu messen, empfiehlt es sich, bewährte SEO-KPIs mit spezifischen GEO-KPIs zu kombinieren. Dazu zählen zum Beispiel die Brand Mention Rate, also wie häufig die eigene Marke in wichtigen Prompts genannt wird (z.B. über 40%), die AI Platform Coverage, also die Präsenz auf mehreren relevanten LLMs (z.B. mehr als fünf), sowie der Brand Search Uplift, der den Anstieg der Marken-Suchanfragen nach umfassenden GEO-Maßnahmen misst (z.B. über 25%). So entsteht ein ganzheitliches Bild, das sowohl die Reichweite als auch die Qualität der Sichtbarkeit in klassischen Suchmaschinen und KI-basierten Systemen abbildet. Fazit: Lokale Sichtbarkeit in LLMs und Suchmaschinen Die lokale Sichtbarkeit von Unternehmen in LLMs und klassischen Suchmaschinen wird heute maßgeblich durch die intelligente Kombination von SEO und GEO-Strategien bestimmt. Wer die wichtigsten Maßnahmen umsetzt bleibt sowohl in Suchmaschinen als auch in KI-basierten Systemen präsent. Die Anforderungen an Unternehmen verändern sich durch die rasante Entwicklung von KI und LLMs: Es reicht nicht mehr, nur für Google zu optimieren. Entscheidend ist, die eigene Marke und Angebote auch in KI-generierten Antworten und Empfehlungen sichtbar zu machen. Wer jetzt handelt und seine Strategie ganzheitlich ausrichtet, sichert sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in der lokalen Suche. Hier findest du die passende Checkliste zum Thema FAQ - Häufig gestellte Fragen Wie kann ich herausfinden, ob mein lokales Unternehmen in KI-generierten Antworten bereits sichtbar ist? Um die Sichtbarkeit in KI-Antworten zu prüfen, empfiehlt es sich ein Prompt-Monitoring mit spezialisierten Tools einzurichten. Diese zeigen, ob und wie oft die eigene Marke oder Website in Antworten von LLMs wie ChatGPT oder Google AI Mode genannt wird oder sie als Quelle herangezogen wird. Welche Rolle spielen strukturierte Daten für die KI-Sichtbarkeit? Strukturierte Daten helfen KI-Modellen, Inhalte besser zu verstehen und korrekt auszuspielen. Sie sind besonders wichtig, um als Quelle für KI-Antworten berücksichtigt zu werden und sollten daher konsequent eingesetzt werden. Sind KI-optimierte Inhalte auch für klassische Suchmaschinen relevant? Ja, Inhalte, die für KI-Modelle optimiert sind – etwa durch semantische Struktur, FAQ-Markup und die Beantwortung echter Nutzerfragen – werden auch von klassischen Suchmaschinen besser verstanden und ausgespielt. Wir empfehlen für Prompts zu optimieren, die auf wichtigen SEO-Keywords basieren. So lässt sich local SEO und GEO optimal kombinieren. Wie oft sollte ich meine Inhalte aktualisieren, um für Suchmaschinen und LLMs relevant zu bleiben? Die Such- und KI-Landschaft entwickelt sich schnell. Es empfiehlt sich, die Prompt-Datenbank und dazu die wichtigsten Inhalte mindestens quartalsweise zu überprüfen und bei Bedarf zu aktualisieren, um neue Trends und Nutzerfragen frühzeitig zu adressieren. Der Zeitraum kann allerdings variieren und hängt davon ab, wie dynamisch sich die Branche weiterentwickelt. Welche Fehler sollte ich bei der lokalen Suchmaschinen- und KI-Optimierung vermeiden? Häufige Fehler sind unvollständige Unternehmensprofile, fehlende lokale Keywords, technische Strukturen, die auf JavaScript basieren und clientseitig gerendert werden, keine Integration von Nutzerfragen und das Vernachlässigen von Monitoring und KPIs.
Transparenz in Google Ads: So nutzt du das Performance Max Channel Reporting richtig
10.10.2025

Josephine
Treuter
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SEA

Google Ads ist eine der effizientesten Möglichkeiten, um die Reichweite von Unternehmen zu steigern und gezielt Conversions zu erzielen. Doch in Zeiten von KI und Automatisierung verändert sich auch die Art, wie Kampagnen gesteuert und ausgewertet werden. Mit der Einführung der Performance Max Kampagnen hat Google einen neuen Ansatz geschaffen: Alle Kanäle, von Search über YouTube bis hin zu Shopping, werden in einer einzigen, vollautomatisierten Kampagne gebündelt. Das verspricht maximale Effizienz, erschwert jedoch gleichzeitig die Nachvollziehbarkeit, über welche Kanäle die Conversions tatsächlich generiert werden. Lange war nicht ersichtlich, welcher Kanal welchen Beitrag zur Kampagnenleistung leistet. Wer diese Informationen brauchte, musste sich mit technischen Skripten und komplexen Workarounds behelfen - ein Aufwand, der viele Teams überforderte. Mit dem neuen Channel Performance Reporting ändert sich das grundlegend und es lassen sich die Ergebnisse kanalgenau auswerten. In diesem Artikel zeigen wir dir, wie du das neue Reporting richtig nutzt, welche Best Practices sich bereits bewährt haben und wie du mit mehr Transparenz bessere Entscheidungen triffst. Als erfahrene Google Ads Agentur geben wir dir praxisnahe Tipps direkt aus dem Alltag bei internetwarriors. Das Wichtigste in Kürze Performance Max bündelt alle Google-Kanäle in einer Kampagne. Das Channel Reporting sorgt jetzt für die nötige Transparenz. Du siehst, wie Search, Display, YouTube, Discover, Maps und Gmail einzeln performen. Die Berichte lassen sich nach Anzeigenformat, Status oder Zielwerten wie CPA oder ROAS segmentieren. Durch das neue Reporting kannst du Optimierungspotenziale schneller erkennen und gezielter steuern. Der Statusbereich hilft bei technischen Problemen und bietet Handlungsempfehlungen. Was genau ist eine Performance Max Kampagne? Die Performance Max Kampagne , kurz PMax, ist ein automatisiertes Kampagnenformat in Google Ads, das seit 2021 verfügbar ist. Es ermöglicht die gleichzeitige Ausspielung von Anzeigen über mehrere Google-Kanäle wie Search, Display, YouTube, Gmail, Discover und Shopping und das alles in einer einzigen Kampagne. Im Gegensatz zu klassischen Kampagnen übernimmt bei PMax die Google-KI die Ausspielung und Optimierung. Basierend auf Zielvorhaben wie Conversions oder Umsatz entscheidet das System selbstständig, welche Anzeige welchem Nutzer auf welchem Kanal gezeigt wird. Für Werbetreibende bedeutet das: weniger manuelle Steuerung, dafür mehr Fokus auf hochwertige Assets und strategische Zieldefinition. Mit dem neuen Channel Performance Reporting wird nun endlich sichtbar, welcher Kanal welchen Beitrag zur Gesamtleistung leistet und das ist ein wichtiger Schritt hin zu mehr Transparenz und Kontrolle. Warum Transparenz bei einer PMax so wichtig ist Performance Max Kampagnen bieten viele Vorteile: Sie bündeln alle Google-Kanäle in einer einzigen Kampagne, nutzen KI zur automatisierten Ausspielung und versprechen maximale Effizienz. Doch gerade diese Automatisierung bringt eine zentrale Herausforderung mit sich: fehlende Transparenz. Lange war es kaum nachvollziehbar, über welchen Kanal eine Conversion tatsächlich zustande kam. Das war ein Problem für alle, die ihre Kampagnen datenbasiert optimieren möchten. Ohne kanalgenaue Einblicke ist es schwierig, fundierte Entscheidungen zu treffen: Soll mehr Budget in YouTube oder in Search fließen? Funktionieren Videoanzeigen besser als Textanzeigen? Welche Zielgruppen performen auf welchen Plattformen? Die Antworten auf diese Fragen sind entscheidend für eine effektive Kampagnensteuerung und genau hier setzt das neue Channel Performance Reporting an. Es schafft die nötige Transparenz, um die Leistung einzelner Kanäle zu bewerten, Optimierungspotenziale zu erkennen und Budgets gezielt zu steuern. Für Agenturen wie internetwarriors ist das ein wichtiger Schritt, um Kund*innen nicht nur Ergebnisse zu liefern, sondern auch nachvollziehbare Strategien zu entwickeln. So findest du das Channel Reporting in deinem Google Ads Konto Das neue Channel Performance Reporting für Performance Max befindet sich derzeit noch in der Beta-Phase. Das bedeutet, dass die Funktion schrittweise ausgerollt wird und nicht in jedem Google Ads Konto sofort verfügbar ist. Auch der Umfang der angezeigten Daten kann je nach Konto variieren, von grundlegenden Kanalmetriken bis hin zu detaillierten Conversion-Insights. Wenn dein Konto bereits freigeschaltet ist, findest du das Reporting direkt in der Google Ads Oberfläche unter: Kampagnenübersicht → Performance Max Kampagne auswählen → Insights → Channel Performance Dort erhältst du eine kanalgenaue Aufschlüsselung wichtiger Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, Conversions, Kosten und ROAS. Die Ansicht lässt sich nach Zeitraum, Gerät oder Conversion-Ziel filtern und bietet eine wertvolle Grundlage für datenbasierte Optimierungen. Was zeigt dir das Channel Reporting genau? Das Channel Performance Reporting liefert eine strukturierte Übersicht über die Leistung einzelner Kanäle innerhalb einer Performance Max Kampagne. Es zeigt, wie sich die Kampagne auf Plattformen wie Search, Display, YouTube, Gmail, Discover und Shopping verteilt und welcher Kanal welchen Anteil an den erzielten Conversions hat. Diese Transparenz ermöglicht eine fundierte Bewertung der Budgetverteilung, identifiziert unterperformende Kanäle und unterstützt bei der Priorisierung zukünftiger Investitionen. Darüber hinaus bietet das Reporting umfangreiche Segmentierungs- und Filtermöglichkeiten. Die Daten lassen sich nach Zielmetriken wie Cost per Acquisition (CPA), Return on Ad Spend (ROAS) oder Klickrate (CTR) analysieren. So entsteht ein ganzheitlicher Blick auf die Kampagnenleistung und das sowohl kanalübergreifend als auch datenbasiert und strategisch verwertbar. Was aus den Daten gelernt werden kann Das Channel Performance Reporting liefert weit mehr als nur Zahlen. Es eröffnet neue Perspektiven für die strategische Steuerung von Performance Max Kampagnen. Durch die kanalgenaue Aufschlüsselung von Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, Conversions und Kosten wird sichtbar, welche Plattformen tatsächlich zur Zielerreichung beitragen und wie sich das eingesetzte Budget verteilt. Diese Daten ermöglichen eine fundierte Bewertung der eingesetzten Anzeigenformate, der Zielgruppenansprache sowie der Geräteverteilung. Zudem lassen sich Rückschlüsse auf die Customer Journey ziehen und potenzielle Optimierungspotenziale identifizieren, wie etwa bei der Gestaltung von Assets oder der Budgetallokation. Für Agenturen wie internetwarriors stellt diese Transparenz eine wertvolle Grundlage dar, um Kampagnen nicht nur effizient zu optimieren, sondern auch nachvollziehbar gegenüber Kund*innen zu kommunizieren. So optimierst du deine Kampagnen mit den neuen Insights Die kanalgenauen Daten aus dem Channel Performance Reporting bieten eine wertvolle Grundlage für die strategische Optimierung von Performance Max Kampagnen. Durch die Analyse der einzelnen Kanäle lässt sich erkennen, welche Plattformen besonders effizient arbeiten, wo Streuverluste entstehen und welche Anzeigenformate die besten Ergebnisse erzielen. Auf dieser Basis können Budgets gezielter verteilt, Assets passgenauer gestaltet und Zielgruppen differenzierter angesprochen werden. Zudem ermöglichen die Insights eine präzisere Bewertung der Customer Journey: Werden Nutzer*innen über YouTube angesprochen, aber konvertieren erst über Search? Solche Muster lassen sich nun nachvollziehen und in die Kampagnenstruktur einfließen. Auch die Auswahl der Conversion-Ziele kann anhand der Daten neu bewertet werden, um die Kampagnenausrichtung noch stärker an den tatsächlichen Nutzerverhalten auszurichten. Grenzen und Fallstricke des Channel Reportings Auch wenn das Channel Performance Reporting einen wichtigen Schritt in Richtung Transparenz darstellt, sollten die aktuellen Limitationen und Fallstricke nicht außer Acht gelassen werden. Da sich das Feature derzeit noch in der Beta-Phase befindet, ist die Verfügbarkeit nicht flächendeckend gewährleistet und der Umfang der angezeigten Daten kann je nach Konto variieren. In einigen Fällen werden nur aggregierte Werte angezeigt, ohne tiefere Einblicke in einzelne Anzeigenformate oder Zielgruppen. Zudem ist zu beachten, dass Performance Max kanalübergreifend arbeitet und die einzelnen Kanäle stehen nicht isoliert für sich, sondern wirken im Zusammenspiel. Ein Kanal mit vermeintlich schwacher Performance kann dennoch einen wichtigen Beitrag zur Conversion leisten, etwa durch frühzeitige Nutzeransprache im Funnel. Die Interpretation der Daten erfordert daher ein ganzheitliches Verständnis der Customer Journey und sollte nicht ausschließlich auf Einzelmetriken basieren. Auch technische Einschränkungen wie unvollständige Conversion-Zuordnung, fehlende Asset-Daten oder eingeschränkte Segmentierungsmöglichkeiten können die Analyse erschweren. Für eine fundierte Bewertung empfiehlt sich daher eine Kombination aus Channel Reporting, Conversion-Tracking und ergänzenden Tools wie Google Analytics oder serverseitigem Tracking. Fazit: Mehr Kontrolle, bessere Entscheidungen Mit dem neuen Channel Performance Reporting wird ein entscheidender Schritt in Richtung Transparenz innerhalb von Performance Max Kampagnen vollzogen. Die Möglichkeit, kanalgenaue Daten direkt im Google Ads Interface auszuwerten, schafft eine fundierte Basis für strategische Entscheidungen und zielgerichtete Optimierungen. Auch wenn sich das Feature noch in der Beta-Phase befindet und nicht in jedem Konto vollständig verfügbar ist, zeigt sich bereits jetzt, wie wertvoll diese Insights für eine moderne Kampagnensteuerung sind. Die Kombination aus Automatisierung und datenbasierter Kontrolle ermöglicht es, Budgets effizienter zu verteilen, Assets gezielter einzusetzen und die Customer Journey besser zu verstehen. Für Agenturen wie internetwarriors bedeutet das: mehr Klarheit in der Analyse, bessere Argumente in der Kundenkommunikation und eine deutlich gesteigerte Effektivität im digitalen Marketing. Als erfahrene Google Ads Agentur unterstützen wir dich dabei, das volle Potenzial deiner Performance Max Kampagnen auszuschöpfen. Wir helfen dir nicht nur bei der Einrichtung und Optimierung deiner Kampagnen, sondern auch beim gezielten Einsatz des neuen Channel Performance Reportings. So erhältst du klare Einblicke in die Leistung einzelner Kanäle, kannst Budgets sinnvoll verteilen und datenbasierte Entscheidungen treffen. Mit unserer Expertise in KI-gestütztem Kampagnenmanagement und kanalübergreifender Analyse sorgen wir dafür, dass deine Ads nicht nur performen – sondern auch transparent und nachvollziehbar sind. Melde dich bei uns!
VKU- Marketing-Experts 2025 – KI im Fokus
08.10.2025

Axel
Zawierucha
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Inside internetwarriors

Am 24. September 2025 war Berlin der Hotspot für Marketing-Experten aus der Kommunalwirtschaft. Der VKU-Marketing-Experts Kongress bot eine exzellente Plattform, um über die drängendsten Themen der Branche zu diskutieren. Das Top-Thema in diesem Jahr: der unaufhaltsame Vormarsch der Künstlichen Intelligenz im Marketing. Als internetwarriors waren wir, vertreten durch unsere Experten Julien Moritz (SEO/GEO Experte) und Axel Zawierucha (Geschäftsführer), vor Ort, um unser Wissen zu teilen und neue Impulse mitzunehmen. Der Wandel ist jetzt: KI als Game-Changer Die Atmosphäre auf dem Kongress war von einer spürbaren Aufbruchsstimmung geprägt. In zahlreichen Vorträgen und Diskussionen wurde deutlich, dass KI nicht länger nur ein Buzzword, sondern ein handfestes Werkzeug ist, das Marketingstrategien revolutioniert. Von personalisierter Kund*innenansprache über automatisierte Content-Erstellung bis hin zu datengestützten Prognosen – die Möglichkeiten scheinen endlos. Doch mit den neuen Chancen kommen auch neue Herausforderungen. Eine der zentralen Fragen, die in vielen Gesprächen aufkam, war: Wie schaffen es Unternehmen, in einer von KI-Systemen und Sprachmodellen (LLMs) geprägten digitalen Landschaft sichtbar zu bleiben und ihre Zielgruppen effektiv zu erreichen? Unser Workshop: Sichtbarkeit im Zeitalter von KI Genau dieser Frage widmeten wir uns in unserem interaktiven Workshop. Unter dem Titel „Sichtbarkeit in der KI-Ära: So positionieren Sie Ihr Unternehmen in den neuen Systemen“ gaben Julien Moritz und Axel Zawierucha praxisnahe Einblicke und strategische Tipps. Das Interesse war überwältigend. In intensiven Diskussionen mit den Teilnehmenden wurde klar, dass viele Unternehmen nach Orientierung suchen, wie sie ihre Inhalte und Daten so aufbereiten können, dass sie von KI-basierten Such- und Empfehlungssystemen optimal erfasst und ausgespielt werden. Wir zeigten auf, wie eine durchdachte Datenstrategie und die Optimierung von Inhalten für semantische Suchen den entscheidenden Unterschied machen können. Die vielen spannenden Fragen und die engagierte Teilnahme haben uns gezeigt, dass wir hier einen Nerv getroffen haben. Wie wir als GEO-Spezialisten unterstützen können Gerade im lokalen Kontext ist geografische Sichtbarkeit entscheidend. Als GEO-Spezialisten helfen wir dir dabei, deine Präsenz in lokalen Suchsystemen und Kartenanwendungen zu stärken – ein wichtiger Faktor, um auch in KI-gesteuerten Umgebungen gefunden zu werden. Mit strukturierten Standortdaten, Local SEO und der gezielten Einbindung in semantische Suchsysteme sorgen wir dafür, dass deine Angebote dort erscheinen, wo Deine Zielgruppe sucht – heute und in der KI-getriebenen Zukunft. Kontaktiere uns!
DMEXCO 2025: CRM, KI und die Zukunft des Suchmaschinenmarketings
24.09.2025

Axel
Zawierucha
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Inside internetwarriors

Die DMEXCO 2025 in Köln war für uns bei internetwarriors.de mehr als nur eine Messe – sie war ein pulsierender Marktplatz der Ideen, ein Schmelztiegel der Innovationen und vor allem eine Bestätigung für die Themen, die uns und unsere Kund *innen tagtäglich bewegen. Mit einem Rekordandrang von über 40.000 Teilnehmer *innen und unter dem Motto "Be Bold. Move Forward." sandte die diesjährige Leitmesse des digitalen Marketings ein klares Signal aus: Die Zukunft gehört den Mutigen, den Vorreitern und denen, die bereit sind, neue Wege zu gehen. In unzähligen inspirierenden Gesprächen mit Kund*innen, Partner*innen und Branchenkolleg*innen hat sich für uns ein roter Faden herauskristallisiert, der die zentralen Herausforderungen und Chancen unserer Zeit miteinander verbindet: die untrennbare Verknüpfung von Customer-Relationship-Management (CRM), die Revolution durch Künstliche Intelligenz (KI) und die Neudefinition der Kampagnenplanung im Zeitalter generativer Modelle. Das Fundament erfolgreicher Performance-Kampagnen: Die CRM-Feedbackschleife Ein Thema, das in unseren Gesprächen auf der DMEXCO 2025 immer wieder in den Vordergrund trat, war die immense Bedeutung einer tiefen Integration von CRM-Systemen in Performance-Marketing-Kampagnen. Es ist eine Erkenntnis, die so simpel wie entscheidend ist: Wer erfolgreich Leads generieren will, darf nicht an der Oberfläche kratzen. Die bloße Generierung von Kontaktdaten ist nur die halbe Miete. Der wahre Wert entfaltet sich erst dann, wenn eine nahtlose Feedbackschleife zwischen Marketing und Vertrieb etabliert wird. Genau hier kommt das CRM ins Spiel. Es ist das Herzstück, das alle relevanten Informationen über eine n potenzielle n Kund*in bündelt und uns verrät, was aus einem generierten Lead tatsächlich geworden ist. Wurde der Kontakt qualifiziert? Kam es zu einem Verkaufsgespräch? Wurde ein Vertrag abgeschlossen? Dieses Feedback ist pures Gold für die Optimierung von Performance-Kampagnen. Ohne diese Rückkopplung agieren wir im Blindflug. Wir sehen zwar, welche Anzeigen und Keywords Klicks und Konversionen generieren, aber wir wissen nicht, welche davon wirklich zu Umsatz führen. Aus unserer langjährigen Erfahrung in der Praxis und den intensiven Gesprächen auf der Messe können wir eine klare Empfehlung aussprechen. Als offizieller Implementierungspartner von Teamleader in Deutschland haben wir tiefgreifende Einblicke in die Leistungsfähigkeit moderner CRM-Systeme. Wir sind überzeugt, dass Teamleader alle wichtigen Features vereint, um erfolgreich Business machen zu können. Von der zentralen Kontaktdatenbank über das Deal-Tracking und die Projektverwaltung bis hin zur Zeiterfassung und Rechnungsstellung bietet die Plattform eine All-in-One-Lösung, die speziell auf die Bedürfnisse von Agenturen und dienstleistungsorientierten KMUs zugeschnitten ist. Die nahtlose Integration ermöglicht genau jene wertvolle Feedbackschleife, die für datengetriebenes Marketing unerlässlich ist. Die Diskussionen auf der DMEXCO haben gezeigt, dass Unternehmen, die diese Schleife erfolgreich geschlossen haben, ihre Marketingbudgets deutlich effizienter einsetzen. Sie können ihre Kampagnen gezielt auf die Kanäle und Zielgruppen ausrichten, die die wertvollsten Kund*innen liefern. In einer Zeit, in der die Kosten für digitale Werbung stetig steigen und der Wettbewerb intensiver wird, ist diese datengestützte Präzision kein "Nice-to-have" mehr, sondern ein absolutes Muss für nachhaltigen Erfolg. Google im Wandel: Die Zukunft der Suche im Zeitalter der KI Natürlich war auch die KI Zukunft und die von Google und der organischen Suche eines der alles beherrschenden Themen in den Kölner Messehallen. Die Ära der rein keyword-basierten Suche neigt sich dem Ende zu. Generative KI-Modelle und die zunehmende Integration von KI in die Suchergebnisseiten (SERPs) läuten einen Paradigmenwechsel ein. Die Frage, die sich alle stellen, lautet: Wie wird sich die Suche verändern und was bedeutet das für unsere SEO- und SEA-Strategien? Die Keynotes und Fachvorträge auf der DMEXCO zeichneten ein klares Bild: Die Suche wird kontextueller, dialogorientierter und persönlicher. Nutzer*innen erwarten nicht mehr nur eine Liste von Links, sondern direkte Antworten und Lösungen für ihre Anliegen. Googles "Search Generative Experience" (SGE) ist hier nur der Anfang. Die Fähigkeit, komplexe Anfragen zu verstehen und in ganzen Sätzen zu beantworten, wird die Art und Weise, wie wir nach Informationen suchen, fundamental verändern. Für uns als Agentur bedeutet das, dass wir unsere Content-Strategien anpassen müssen. Es geht nicht mehr nur darum, einzelne Keywords zu optimieren, sondern umfassende Themenwelten zu schaffen, die die Fragen der Nutzer* innen ganzheitlich beantworten. "Topical Authority" wird zur neuen Währung im SEO. Wir müssen die Experten für unsere Nische werden und Inhalte erstellen, die sowohl für den die Nutzer*in als auch für die KI-gestützten Algorithmen einen echten Mehrwert bieten. Gleichzeitig eröffnen sich durch die KI auch neue Möglichkeiten für die bezahlte Suche. Performance-Max-Kampagnen sind ein gutes Beispiel dafür, wie Google KI nutzt, um die Ausspielung von Anzeigen über das gesamte Google-Netzwerk hinweg zu automatisieren und zu optimieren. Die Herausforderung für uns Marketer besteht darin, der KI die richtigen Signale zu geben – und hier schließt sich wieder der Kreis zum CRM. Je besser die Daten sind, die wir der KI zur Verfügung stellen, desto präziser kann sie arbeiten und desto besser werden die Ergebnisse sein. Die Revolution der Kampagnenplanung: Generative KI als kreativer Partner Die vielleicht greifbarste Veränderung, die die KI mit sich bringt, erleben wir derzeit in der Kreation und Planung von Kampagnen. Generative KI-Tools für die Erstellung von Texten, Bildern und sogar Videos waren auf der DMEXCO allgegenwärtig. Diese Technologien haben das Potenzial, unsere Arbeitsprozesse von Grund auf zu verändern. Sie ermöglichen es uns, in kürzerer Zeit eine größere Vielfalt an Werbemitteln zu erstellen und A/B-Tests in einem bisher ungekannten Ausmaß durchzuführen. Doch die wahre Revolution liegt nicht nur in der Effizienzsteigerung. Generative KI kann auch als kreativer Sparringspartner dienen, der uns neue Ideen und Perspektiven liefert. Sie kann uns dabei helfen, Zielgruppen noch besser zu verstehen und personalisierte Ansprachen zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse des Einzelnen zugeschnitten sind. Die Gespräche auf der Messe haben jedoch auch gezeigt, dass die menschliche Komponente dabei nicht zu kurz kommen darf. Die KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie ersetzt nicht die strategische Planung, die kreative Vision und das Markenverständnis, das erfahrene Marketingexperten auszeichnet. Die Kunst wird darin bestehen, die Stärken von Mensch und Maschine optimal zu kombinieren. Die KI liefert die Daten und die Skalierung, der Mensch die Strategie und die emotionale Intelligenz. Fazit: Mutig voranschreiten in eine datengestützte Zukunft Unsere Zeit auf der DMEXCO 2025 hat uns in unserer Überzeugung bestärkt: Die Zukunft des digitalen Marketings ist datengestützt, KI-getrieben und kund*innenzentriert. Die Silos zwischen Marketing, Vertrieb und Service müssen endgültig eingerissen werden. Eine integrierte Sicht auf dendie Kund*in, ermöglicht durch ein leistungsstarkes CRM-System, ist das Fundament für alles Weitere. Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz sind keine ferne Zukunftsmusik mehr, sondern prägen schon heute das KI im Unternehmen . Es gilt, diese Technologien mutig anzunehmen, ihre KI Chancen zu erkennen und sie intelligent in unsere Strategien zu integrieren. Die DMEXCO 2025 war ein Weckruf für alle, die noch zögern. Der Wandel ist da, und er wartet nicht. Wir bei internetwarriors.de sind bereit, diesen Wandel aktiv mitzugestalten und gemeinsam mit unseren Kund*innen die Chancen zu ergreifen, die er uns bietet. Denn wie das Motto der DMEXCO schon sagte: Es ist an der Zeit, mutig zu sein und voranzuschreiten. Sie wollen den Wandel im digitalen Marketing gemeinsam mit uns vorantreiben? Dann lassen Sie uns jetzt die nächsten Schritte gehen – datengetrieben, kreativ und mutig. Wir sind bereit. Sind Sie es auch?
Marketing im Zeitalter der KI: Willkommen in der neuen Realität
05.09.2025

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Ein Gespenst geht um in der Marketingwelt – das Gespenst der künstlichen Intelligenz. Doch anstatt Furcht zu verbreiten, bringt es eine Welle der Transformation, die die Grundfesten unserer Branche neu definiert. Lange vorbei sind die Zeiten, in denen Marketing rein auf Intuition, manueller Segmentierung und breit gestreuten Kampagnen beruhte. Heute, im Jahr 2025, befinden wir uns mitten in einer Revolution, angetrieben von Algorithmen, maschinellem Lernen und Large Language Models (LLMs). Für uns bei internetwarriors ist klar: KI ist kein vorübergehender Trend, sondern das neue operative System für erfolgreiches Marketing. Doch was bedeutet das konkret? Was hat sich wirklich verändert? Wie musst du deine Strategien anpassen, um nicht nur zu überleben, sondern zu florieren? Und wie verändert sich die vielleicht wichtigste Komponente von allen – das Verhalten deiner Nutzer? Dieser Artikel ist dein umfassender Guide für das Marketing im Zeitalter der KI. Wir tauchen tief ein in die Veränderungen, zeigen dir praxiserprobte Strategien, beleuchten das neue Nutzerverhalten mit aktuellen Studienerkenntnissen und werfen einen Blick über den Tellerrand, um zu sehen, welche Zukunftstrends aus den USA und Asien schon bald unsere Realität sein werden. Das neue Spielfeld: Was die KI im Marketing fundamental verändert hat Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein weiteres Tool in deinem Werkzeugkasten. Sie ist die unsichtbare Hand, die Prozesse optimiert, Erkenntnisse liefert und Interaktionen in einer Geschwindigkeit und Präzision ermöglicht, die vor wenigen Jahren noch reine Science-Fiction waren. Die Kernveränderungen lassen sich in vier zentralen Bereichen beobachten: 1. Hyper-Personalisierung in Echtzeit: Früher war Personalisierung, einen Kunden mit seinem Namen in einer E-Mail anzusprechen. Heute bedeutet Personalisierung, dem Nutzer exakt den Inhalt, das Produkt oder die Botschaft zu präsentieren, die seinem aktuellen Bedürfnis entspricht – und das über alle Kanäle hinweg. KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen aus Nutzerverhalten, Kaufhistorie, demografischen Informationen und sogar kontextuellen Daten (wie Wetter oder Standort) in Millisekunden. Das Ergebnis: Dynamische Webseiten-Inhalte, personalisierte Produktempfehlungen in Online-Shops und individuell zugeschnittene Werbeanzeigen, die nicht als Störung, sondern als relevanter Service wahrgenommen werden. 2. Predictive Analytics und datengestützte Prognosen: Marketing war lange Zeit reaktiv. Wir analysierten vergangene Kampagnen, um zukünftige zu optimieren. Marketing KI dreht dieses Prinzip um. Predictive-Analytics-Modelle können mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen, welche Kunden am ehesten abwandern (Customer Churn), welche Leads die höchste Kaufwahrscheinlichkeit haben (Predictive Lead Scoring) oder welche Produkte sich in der nächsten Saison am besten verkaufen werden. Diese Voraussicht ermöglicht es dir, proaktiv zu handeln, Budgets effizienter zu verteilen und deine Ressourcen auf die vielversprechendsten Segmente zu konzentrieren. 3. Automatisierung von Content-Erstellung und -Distribution: Die generative KI hat die Content-Erstellung revolutioniert. Tools wie ChatGPT, Jasper oder auch fortschrittlichere, branchenspezifische Modelle können mittlerweile hochwertige Texte für Blogs, Social-Media-Posts, E-Mails oder Produktbeschreibungen erstellen. Doch es geht weit darüber hinaus: KI-Systeme können auch Bilder, Videos und sogar Musik generieren. Für dich als Marketer bedeutet dies eine enorme Effizienzsteigerung. Routineaufgaben, die früher Stunden dauerten, sind nun in Minuten erledigt. Gleichzeitig ermöglicht es die KI, Inhalte für A/B-Tests in unzähligen Varianten zu erstellen und automatisch über die richtigen Kanäle zur richtigen Zeit auszuspielen. 4. Effizienz durch intelligente Automatisierung: Neben der Content-Erstellung automatisiert die KI unzählige weitere Marketingprozesse. Vom programmatischen Einkauf von Werbeflächen (Programmatic Advertising) über die intelligente Steuerung von Gebotsstrategien in Google Ads bis hin zur automatischen Segmentierung von Zielgruppen – KI übernimmt repetitive, datenintensive Aufgaben. Dies führt nicht nur zu einer massiven Zeit- und Kostenersparnis, sondern minimiert auch menschliche Fehler und optimiert die Kampagnenleistung kontinuierlich und datenbasiert. Die Marketingstrategie 2025: So navigierst du erfolgreich durch das KI-Zeitalter Eine neue technologische Realität erfordert eine neue strategische Herangehensweise. Es reicht nicht, lediglich ein paar KI Marketing Tools einzuführen. Deine gesamte Marketingstrategie KI muss neu gedacht werden. 1. Von Zielgruppen zu "Segment-of-One": Deine radikale Personalisierungsstrategie Deine zentrale Strategie sollte die Hyper-Personalisierung sein. Das Ziel ist nicht mehr, eine Zielgruppe zu erreichen, sondern jeden einzelnen Kunden als ein eigenes Segment zu behandeln ("Segment-of-One"). Praktische Umsetzung: Investiere in eine robuste Customer Data Platform (CDP), die alle Kundendaten an einem Ort zentralisiert. Nutze KI-gestützte Personalisierungs-Engines für deine Webseite, deinen Online-Shop und dein E-Mail-Marketing. Diese Systeme passen Inhalte dynamisch an das Klickverhalten, die Verweildauer und die Kaufhistorie jedes einzelnen Nutzers an. 2. Conversational Marketing: Der Dialog als neuer Funnel Nutzer wollen keine Formulare mehr ausfüllen oder in Warteschleifen hängen. Sie erwarten sofortige Antworten und einen direkten Dialog. KI-gesteuerte Chatbots und Voice-Assistenten sind hier die Lösung. Praktische Umsetzung: Implementiere einen intelligenten Chatbot auf deiner Webseite, der nicht nur Standardfragen beantwortet, sondern auch Leads qualifiziert, Termine bucht und Nutzer durch den Kaufprozess führt. Trainiere den Bot mit deinen Unternehmensdaten, um präzise und markenkonforme Antworten zu gewährleisten. 3. Content-Strategie: Qualität und KI-Optimierung Hand in Hand Im Zeitalter der Content Erstellung KI wird die schiere Menge an Inhalten explodieren. Um herauszustechen, sind zwei Dinge entscheidend: erstens eine herausragende, menschenzentrierte Qualität und zweitens die Optimierung für KI-Systeme. Praktische Umsetzung: Nutze generative KI als Werkzeug zur Ideenfindung, zur Erstellung von Entwürfen und zur Optimierung von Texten für SEO. Die finale Redaktion, die strategische Ausrichtung und die emotionale Tiefe müssen jedoch von menschlichen Experten kommen. Gleichzeitig musst du deine Inhalte so strukturieren (z.B. durch Schema.org Markup), dass sie von KI-Suchmaschinen wie Googles Search Generative Experience (SGE) leicht verstanden und in den Antworten prominent platziert werden können. 4. SEO und KI: Die Symbiose für deine Sichtbarkeit SEO und KI sind untrennbar miteinander verbunden. Googles Algorithmen, insbesondere RankBrain und BERT, sind tief im maschinellen Lernen verwurzelt. Die Zukunft der Suche liegt in der Beantwortung komplexer Anfragen, nicht nur im Matching von Keywords. Praktische Umsetzung: Konzentriere dich auf thematische Autorität (Topic Clusters) anstatt auf einzelne Keywords. Erstelle umfassende Inhalte, die Nutzerfragen vollständig beantworten. Nutze KI-Tools zur Analyse von SERPs, zur Identifizierung von Content-Lücken und zur Optimierung deiner Inhalte für die semantische Suche. Globaler Ausblick: Diese KI-Trends aus den USA & Asien definieren die Zukunft Während wir in Europa beginnen, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, fungieren die USA und Asien als "Zukunftslabore". Eine andere Regulierung, eine höhere Risikobereitschaft und eine tief verankerte "Mobile-First"-Kultur beschleunigen dort die Adaption von Technologien, die bald auch bei uns den Markt bestimmen werden. Trend 1 aus Asien: Das "Super-App"-Ökosystem & Social Commerce 2.0 In Asien, allen voran China mit Apps wie WeChat oder Alibaba , dominieren "Super-Apps" den Alltag. In diesen geschlossenen Ökosystemen findet das digitale Leben statt: Chatten, Shoppen, Bezahlen, Dienstleistungen buchen. KI ist hier der Klebstoff, der eine nahtlose, hyper-personalisierte Customer Journey innerhalb einer einzigen Plattform ermöglicht. Live-Stream-Shopping auf Steroiden: Vergiss QVC. In Asien sind Live-Streams interaktive Events. KI-Tools analysieren Zuschauer-Kommentare in Echtzeit, um dem Influencer Vorschläge für Produkte zu machen, während Algorithmen die Preise dynamisch an die Nachfrage anpassen. KI-gesteuerter Community-Handel: KI identifiziert potenzielle Käufer mit ähnlichen Interessen und führt sie zu Gruppen zusammen, um durch gemeinsame Großeinkäufe bessere Preise zu erzielen. Was bedeutet das für dich? Auch wenn wir keine direkten WeChat-Klone haben, wachsen Plattformen wie WhatsApp und Instagram immer stärker in diese Richtung. Der Trend geht unaufhaltsam zum Conversational Commerce . Deine Kunden sind bereits in den Messengern – hol sie dort ab! Ein KI-Chatbot, der nicht nur Serviceanfragen beantwortet, sondern proaktiv Produkte vorschlägt und Verkäufe abschließt, ist der erste, entscheidende Schritt in diese Zukunft. Trend 2 aus den USA: "Agentic AI" und autonome Marketing-Kampagnen Im Silicon Valley geht der Trend von der Unterstützung durch KI zur Autonomie . Sogenannte "Agentic AI" sind KI-Systeme, die nicht nur Befehle ausführen, sondern selbstständig Ziele verfolgen, Strategien entwickeln und Kampagnen umsetzen. Der autonome Marketing-Manager: Statt zu sagen: "Erstelle 10 Social-Media-Posts", lautet das Ziel: "Erhöhe die Leads für Produkt Y um 15 % im nächsten Quartal." Der KI-Agent analysiert daraufhin autonom den Markt, die Zielgruppe und die Performance. Er entscheidet selbst, ob er Blogartikel schreibt, Google Ads schaltet oder eine E-Mail-Kampagne startet. Er führt diese Aufgaben aus, überwacht die Ergebnisse und optimiert seine Strategie in Echtzeit. Was bedeutet das für dich? Dieser Trend ist technologisch anspruchsvoll, wird aber deine Rolle als Marketer radikal verändern. Deine Aufgabe wird es sein, diese Agenten zu orchestrieren, die richtigen Ziele (OKRs) zu definieren und die ultimative strategische Kontrolle zu behalten. Du kannst dich vorbereiten, indem du deine Dateninfrastruktur zentralisierst (z.B. mit einer Customer Data Platform). Nur mit einer sauberen, zugänglichen Datenbasis können zukünftige KI-Agenten fundierte Entscheidungen treffen. Trend 3 aus USA & Asien: KI-Influencer und die Ära der synthetischen Medien Virtuelle, KI-generierte Influencer wie Lil Miquela (USA) oder Ayayi (China) sind Superstars mit Millionen von Followern und Verträgen mit globalen Luxusmarken. Sie sind die Vorboten einer Revolution in der Content-Erstellung. Perfekte Markenbotschafter: KI-Influencer sind 24/7 verfügbar, frei von Skandalen und können visuell und charakterlich perfekt auf eine Marke zugeschnitten werden. Für Marken wird es immer einfacher und günstiger, eigene synthetische Persönlichkeiten zu erschaffen. Dynamisch personalisierte Werbung: Stell dir vor, ein Kunde sieht auf deiner Webseite nicht ein Standard-Model, sondern eine KI-generierte Person, die seinen demografischen Merkmalen und Stilvorlieben entspricht und das Produkt auf eine Weise präsentiert, die bei ihm persönlich am besten ankommt. Was bedeutet das für dich? In einem Markt, der Authentizität hoch bewertet, liegt der Schlüssel in der Transparenz und Kreativität. Statt echte Menschen zu ersetzen, können KI-Avatare als Fantasiefiguren, futuristische Botschafter oder in Branchen wie Gaming und Tech eingesetzt werden, wo Künstlichkeit Teil des Narrativs ist. Die Technologie dahinter ist jedoch universell einsetzbar: für skalierbare, personalisierte Video-Tutorials oder dynamische Werbemittel, die in Dutzenden Sprachen und Varianten ohne neuen Videodreh erstellt werden können. Das veränderte Nutzerverhalten: Höhere Erwartungen in einer KI-geprägten Welt Die allgegenwärtige Präsenz von KI formt unweigerlich die Erwartungshaltung und das Verhalten der Nutzer. Wer heute mit Netflix, Amazon und Spotify interagiert, erwartet ein ähnliches Maß an Personalisierung und Voraussicht von allen digitalen Diensten. Gibt es dazu schon Studien? Ja. Während umfassende Langzeitstudien noch in Arbeit sind, zeigen aktuelle Erhebungen klare Tendenzen: Erwartung an sofortige und relevante Antworten: Eine Studie von internetwarriors zu Googles AI Overviews zeigt, dass Nutzer bereits bei einem signifikanten Teil ihrer Suchen auf KI-generierte Zusammenfassungen stoßen. Dies trainiert sie darauf, direkte Antworten statt nur einer Liste von Links zu erwarten. Das klassische "Suchen und Klicken" wird zunehmend durch ein "Fragen und Erhalten" ersetzt. Wachsende Nutzung von KI-Assistenten: Eine Studie des bidt (Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation) von 2024 zeigt, dass die Nutzung von generativer KI in Deutschland, insbesondere bei jüngeren Altersgruppen, fest im Alltag verankert ist. Dieses an KI-Dialoge gewöhnte Nutzerverhalten KI überträgt sich auf die Erwartungen an Marken. Geduldsschwelle sinkt: In einer Welt, in der KI-Bedürfnisse antizipiert, sinkt deine Toleranz für irrelevante Werbung, komplizierte Check-out-Prozesse oder langsame Webseiten. Die Customer Journey KI wird fragmentierter, aber auch schneller. Nutzer springen rascher ab, wenn ihre Erwartungen nicht in Echtzeit erfüllt werden. Der Wandel des Marketers: Vom Spezialisten zum KI-Dirigenten Die KI nimmt dir nicht die Arbeit weg – sie verändert sie fundamental. Repetitive, manuelle Aufgaben werden automatisiert, was dir Kapazitäten für die Bereiche freisetzt, in denen der Mensch unersetzlich ist: Strategie, Kreativität und Empathie. So musst du dich auf die heutige Situation einstellen: Entwicklung von Datenkompetenz: Du musst kein Data Scientist werden, aber du musst lernen, Daten zu interpretieren, die richtigen Fragen an die KI zu stellen und die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. Das Verständnis für die Funktionsweise von Algorithmen ist entscheidend. Fokus auf strategische Planung: Anstatt manuell A/B-Tests aufzusetzen, wird deine Aufgabe darin bestehen, die strategischen Ziele vorzugeben, die die KI dann durch unzählige Tests zu erreichen versucht. Du definierst das "Was" und "Warum", die KI optimiert das "Wie". Meister der Kreativität und des Storytellings: In einer Welt des KI-generierten Contents wird menschliche Kreativität zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Emotionale, authentische Geschichten und starke Markenidentitäten können (noch) nicht von einer KI erschaffen werden. Prompt Engineering als neue Fähigkeit: Die Qualität des Outputs einer generativen KI hängt direkt von der Qualität des Inputs (Prompts) ab. Du musst lernen, präzise und kontextreiche Anweisungen zu formulieren, um die bestmöglichen Ergebnisse von KI-Tools zu erhalten. Lebenslanges Lernen: Die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz ist rasant. Die Bereitschaft, dich kontinuierlich weiterzubilden und neue Tools und Methoden zu adaptieren, ist keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. Fazit: Die Zukunft des Marketings ist eine Symbiose aus Mensch und Maschine Das Marketing im Zeitalter der KI ist keine dystopische Zukunftsvision, in der Algorithmen die Kontrolle übernehmen. Es ist vielmehr eine aufregende neue Realität voller Chancen. Die künstliche Intelligenz befreit uns von zeitraubenden Routineaufgaben und gibt uns Werkzeuge an die Hand, um unsere Kunden besser zu verstehen und relevanter mit ihnen zu interagieren als je zuvor. Der Erfolg wird denen gehören, die diese neue Technologie nicht als Bedrohung, sondern als Partner begreifen. Die Gewinner werden die Marketer sein, die ihre menschlichen Stärken – strategisches Denken, Kreativität, Empathie und kritisches Urteilsvermögen – mit der analytischen Kraft, der Geschwindigkeit und der Skalierbarkeit der KI kombinieren. Bei internetwarriors sehen wir diese Zukunft als Gestaltungsauftrag. Begleite uns auf dieser spannenden Reise und gestalte mit uns gemeinsam die Zukunft des Marketings.
AI Max für Suchkampagnen - Wie KI Google Ads verändert
03.09.2025

Markus
Beck
Kategorie:
SEA

Online-Marketing entwickelt sich stetig weiter, getrieben durch technologische Innovationen. Ein aktuelles Beispiel ist die Einführung der AI Max Kampagnen von Google. Dieser Kampagnentyp ist speziell für Suchkampagnen konzipiert und nutzt künstliche Intelligenz, um Anzeigen effizienter zu steuern. Im Folgenden erläutern wir, was AI Max für Suchkampagnen ist, welche Vorteile es bietet und welche Anforderungen es an Werbetreibende stellt. Das Wichtigste in Kürze AI Max ist ein neue Kampagnenfunktion in Google Ads, der maschinelles Lernen für automatisierte Anzeigenplatzierungen und Gebote nutzt. AI Max kombiniert bestehende Google Ads Funktionen wie Broad Match, DSA und automatisch erstellte Assets. Der Schwerpunkt liegt auf der Maximierung von Conversions und Conversion-Werten. AI Max kombiniert klassische Suchkampagnen mit KI-gestützten Gebotsstrategien. Automatisierung reduziert den Verwaltungsaufwand, erfordert jedoch klare Zielvorgaben, Daten und qualitativ hochwertige Assets. Die Steuerung erfolgt über Zieldefinitionen und die kontinuierliche Überwachung der Kampagnenleistung. Einleitung: Was ist AI Max? Google entwickelt seine Werbeplattform kontinuierlich weiter und setzt dabei zunehmend auf künstliche Intelligenz. Mit AI Max für Suchkampagnen wird eine neue Kampagnenfunktion eingeführt, die speziell für die Google-Suche entwickelt wurde. AI Max nutzt maschinelles Lernen, um Anzeigen automatisch zu steuern, Gebote in Echtzeit anzupassen und die Wahrscheinlichkeit von Conversions zu erhöhen. Ziel ist es, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz von Suchkampagnen zu steigern. Funktionsweise von AI Max Im Unterschied zu klassischen Suchkampagnen basiert Google AI Max stark auf Automatisierung. Assets, darunter Anzeigentitel, Beschreibungen, Sitelinks oder Erweiterungen werden dem System zur Verfügung gestellt. Die KI kombiniert diese Bausteine eigenständig und erstellt dynamisch Anzeigen, die optimal zur jeweiligen Suchanfrage passen. Zusätzlich analysiert das System kontinuierlich Nutzersignale wie Standort, Suchhistorie oder Interaktionsmuster. Diese Daten werden genutzt, um relevante Zielgruppen zu identifizieren und Anzeigen in Echtzeit zu optimieren. Damit wird die Kampagnensteuerung deutlich präziser und schneller, als es manuell möglich wäre. 1. Keywordless Technology: Suchanzeigen ohne klassische Keywords Ein zentrales Element ist das sogenannte „keywordless matching“. Statt auf exakte oder phrase match Keywords zu setzen, analysiert Google mithilfe von KI die Landingpages, vorhandenen Assets und das Nutzerverhalten, um passende Suchanfragen zu bedienen. Das erinnert stark an die Funktionsweise von Dynamic Search Ads, nur in einem noch automatisierteren Rahmen. 2. Textautomatisierung durch KI Die automatisch erstellten Assets sind ein weiterer Baustein in AI Max. Google erstellt Anzeigentexte dynamisch basierend auf der Website, bisherigen Anzeigen und weiteren verfügbaren Daten. 3. Final URL Expansion Mit der finalen URL-Erweiterung darf Google Nutzer*innen auf eine andere Zielseite leiten als ursprünglich eingestellt, sofern die KI annimmt, dass dort eine bessere Conversion-Wahrscheinlichkeit besteht. Auch diese Funktion basiert auf bekannten Mechaniken aus DSA-Kampagnen. Vorteile von AI Max in Google Ads Die Einführung von AI Max bietet eine Reihe von Vorteilen für Werbetreibende: Zeitersparnis durch Automatisierung : Manuelle Anpassungen von Geboten und Anzeigentexten entfallen größtenteils. Höhere Conversion-Wahrscheinlichkeit : Google selbst gibt an, dass AI Max im Schnitt bis zu 14 % mehr Conversions generieren kann. Erweiterte Reichweite : Anzeigen werden nicht mehr nur durch klassische Keywords ausgelöst, sondern können auch weitere relevante Suchanfragen abdecken. Transparenz : Neue Berichtsfunktionen zeigen, wie die KI Entscheidungen trifft und welche Anpassungen automatisiert vorgenommen wurden. Trotz der Vorteile birgt AI Max auch Risiken. Die Automatisierung kann unerwartete und teilweise unkontrollierbare Ergebnisse hervorbringen. Beispielsweise kann die KI Anzeigen für Suchbegriffe ausspielen, die nicht direkt zum Markenkern oder zum Produkt passen, was zu irrelevantem Traffic und geringerer Effizienz führen kann. Ein weiteres Risiko besteht darin, dass die Performance stark von der Qualität der bereitgestellten Assets und der Datengrundlage abhängt. Sind diese fehlerhaft oder unzureichend, kann die KI falsche Schlüsse ziehen und die Kampagne in die falsche Richtung lenken. Das kann im schlimmsten Fall dazu führen, dass das Marketingbudget verschwendet wird, ohne die gewünschten Resultate zu erzielen. Gerade bei Kunden mit wenig Budget und einer unzureichenden Anzahl an Conversions, würden wir aktuell die Nutzung von AI Max noch nicht empfehlen. Herausforderungen und Einschränkungen Geringere manuelle Kontrolle : Viele Entscheidungen werden von der KI übernommen, was bedeutet, dass weniger Eingriffsmöglichkeiten bestehen. Abhängigkeit von Datenqualität : Nur wenn hochwertige Assets und präzise Conversion-Ziele hinterlegt sind, kann die KI effektiv arbeiten. Kontinuierliches Monitoring erforderlich : Auch automatisierte Kampagnen müssen regelmäßig überprüft und angepasst werden, um langfristig erfolgreich zu sein. Erste Einblicke in die Praxis: Was Unternehmen mit AI Max erreichen Dass AI Max nicht nur ein theoretisches Konzept bleibt, sondern bereits echte Resultate liefert, beweisen zwei frühe Case Studies aus der Beta-Phase, die Google selbst vorstellt. Sowohl L’Oréal Chile als auch der australische Anbieter MyConnect nutzten AI Max – und konnten ihre Suchkampagnen damit deutlich effizienter gestalten. L’Oréal Chile: Höhere Conversion Rates bei geringeren Kosten Der Kosmetikriese setzte AI Max gezielt ein, um neue Keyword-Potenziale zu erschließen und die Relevanz seiner Anzeigen zu steigern. Mit Erfolg: Die Conversion Rate verdoppelte sich, während der Cost-per-Conversion um satte 31 % sank. Ein Beispiel zeigt das Potenzial: Die Kampagnen griffen plötzlich Suchanfragen wie „what is the best cream for facial dark spots“ auf – Begriffe, die mit klassischen Keyword-Strategien vermutlich nie abgedeckt worden wären. AI Max half also dabei, relevante Longtail-Intentionen gezielt zu bedienen, ohne manuelles Setup. MyConnect: Mehr Leads durch neue Suchimpulse Das australische Unternehmen MyConnect war bereits mit Broad Match und tROAS unterwegs. Dennoch brachte die Aktivierung von AI Max eine klare Verbesserung: 16 % mehr Leads 13 % geringere Kosten pro Conversion 30 % mehr Conversions aus neuartigen Suchbegriffen Besonders spannend: Der starke Anstieg sogenannter „net-new queries“ – also Suchanfragen, die bislang weder von den Keywords noch den bestehenden Assets abgedeckt wurden. Hier zeigt sich der eigentliche Mehrwert von AI Max: es erkennt Chancen, die vorher nicht sichtbar waren. Best Practices für den Einsatz von AI Max Damit AI Max erfolgreich eingesetzt werden kann, sollten Unternehmen einige Grundsätze beachten: Hochwertige Assets bereitstellen – Vielfältige Anzeigentitel und Beschreibungen erleichtern der KI die Optimierung. Conversion-Ziele klar definieren – Je genauer die Zielvorgaben, desto besser kann die KI die Kampagne steuern. Regelmäßige Analyse durchführen – Trotz Automatisierung bleibt die Kontrolle über Kennzahlen wie ROAS, CTR und Conversion-Rate wichtig. Marken-Keywords prüfen – Es kann sinnvoll sein, Markenbegriffe auszuschließen, damit die Kampagne neue Zielgruppen erschließt und nicht nur bestehende Suchanfragen bedient. Fazit: Chancen und Grenzen von AI Max AI Max für Suchkampagnen ist ein Schritt in Richtung stärkerer Automatisierung bei Google Ads. Unternehmen können von der Technologie profitieren, wenn sie ihre Kampagnen strategisch vorbereiten, klare Ziele definieren und die Ergebnisse regelmäßig überwachen. Die KI ersetzt keine fundierte Marketingstrategie, sondern ergänzt sie. Richtig eingesetzt, kann AI Max dabei helfen, Budgets effizienter einzusetzen, den administrativen Aufwand zu reduzieren und die Performance zu steigern. Wenn du herausfinden möchtest, wie AI Max oder andere innovative Ansätze für Google Ads mit KI deinem Unternehmen helfen können, stehen wir dir als Expert*innen in der SEO , GEO und SEA gerne zur Seite. Kontaktiere uns noch heute für eine unverbindliche Beratung, um deine Online Marketing Strategie zu revolutionieren. FAQ: Häufig gestellte Fragen zu AI Max Was ist der Unterschied zwischen Performance Max und AI Max? Performance Max deckt alle Google-Kanäle ab, während AI Max speziell für Suchanzeigen entwickelt wurde. Eignet sich AI Max für jedes Unternehmen? AI Max eignet sich am besten für Unternehmen mit klaren Conversion-Zielen, die über ausreichend Budget verfügen, um der KI genug Daten zum Lernen zu geben. Für kleinere Budgets oder sehr spezifische Nischenmärkte kann eine klassische Google Ads Kampagne oder eine gezielte SEO-Strategie sinnvoller sein. Wie behalte ich die Kontrolle, wenn so viel automatisiert ist? Die Steuerung erfolgt über Assets, Conversion-Ziele und regelmäßige Analyseberichte. Diese geben Transparenz und zeigen, wie die KI optimiert. Kann ich Keywords ausschließen? Ja, das Ausschließen von Keywords ist eine wichtige Best Practice. Es hilft dabei, dass die Kampagne nicht nur auf Nutzer abzielt, die ohnehin nach deiner Marke suchen, sondern neue potenzielle Kunden erreicht.
LLM Content-Fokus: Was ChatGPT, Perplexity und Gemini bevorzugen
21.08.2025

Nadine
Wolff
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Normale Suchmaschinenoptimierung war gestern – heute geht es zusätzlich darum, Inhalte so zu gestalten, dass sie auch von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity und Google Gemini gefunden, verstanden und in Antworten integriert werden. Wer in KI-generierten Ergebnissen als Quelle genannt wird, profitiert nicht nur von Markenbekanntheit, sondern oft auch von wertvollen Backlinks. Doch jedes LLM hat eigene Schwerpunkte, wenn es um die Auswahl von Content geht. In diesem Artikel erfährst du, wie diese drei Modelle arbeiten und wie du deine Inhalte auf ihre Vorlieben abstimmen kannst. Die drei LLMs im Überblick Bevor wir in konkrete Taktiken einsteigen, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Arbeitsweise der Modelle. Jedes LLM bewertet Inhalte nach eigenen Kriterien. ChatGPT punktet vor allem bei klar strukturierten Erklärungen, Perplexity legt sehr viel Wert auf Aktualität und Quellen, Gemini verwendet starke Signale aus dem Google Index und bevorzugt strukturierte sowie multimediale Inhalte. Diese Unterschiede bestimmen, welche Inhalte du priorisieren solltest. ChatGPT – Kreativer & dialogischer Content ChatGPT ist besonders stark darin, Inhalte in einer natürlichen, menschlich klingenden Sprache wiederzugeben. Es bevorzugt Texte, die leicht zu lesen sind, klare Erklärungen bieten und in einer logischen Struktur aufgebaut sind. Bevorzugte Inhalte: Storytelling, anschauliche Beispiele, Schritt-für-Schritt-Erklärungen Stil: dialogisch, zugänglich, für eine breite Leserschaft verständlich Datenquelle: Hauptsächlich Trainingsdaten, in der Pro-Version mit Webzugriff Erfolgsfaktor: Evergreen-Content, der auf vielen vertrauenswürdigen Seiten erwähnt wird, hat bessere Chancen, im Modell zu landen Perplexity – Recherche, Quellen, Aktualität Perplexity ist ein LLM mit integriertem Echtzeit-Webzugriff. Das Besondere: Es zeigt immer Quellen an und verlinkt diese direkt. Bevorzugte Inhalte: Aktuelle Studien, Statistiken, Fachartikel, präzise Analysen Stil: sachlich, faktenbasiert, prägnant Datenquelle: Live-Internetsuche + strukturierte Quellen Erfolgsfaktor: Klare Quellenangaben, Veröffentlichungsdatum, Autor, Impressum – und Inhalte, die direkt auf die gestellte Frage eingehen Extra-Tipp: FAQ-Formate und How-To-Anleitungen sind besonders sichtbar, da Perplexity Antworten oft in Q&A-Struktur präsentiert Google Gemini – Multimodal & SEO-getrieben Gemini ist stark mit dem Google-Ökosystem verknüpft und nutzt klassische Suchdaten, um Inhalte in KI-Antworten einzubinden. Zusätzlich kann es Text, Bild, Video und Audio kombinieren. Bevorzugte Inhalte: SEO-optimierte Artikel, Rich Snippets, strukturierte Daten (Schema.org) Stil: informativ, gut gegliedert, mit visuellen Elementen wie Infografiken oder Tabellen Datenquelle: Google Search Index + multimodale Analyse Erfolgsfaktor: Inhalte, die bereits im organischen Google-Ranking gut abschneiden, haben deutlich bessere Chancen, auch in Gemini zu erscheinen Content-Schwerpunkte im direkten Vergleich Zwischen den Modellen gibt es deutliche Unterschiede. ChatGPT bevorzugt lesefreundliche Erklärungen, Perplexity verlangt Aktualität und Quellen, Gemini honoriert SEO Struktur und Medienvielfalt. Nutze diese Matrix als Leitplanke für deinen Redaktionsplan. Kriterium ChatGPT Perplexity Google Gemini Art des Contents Erklärtexte, Beispiele, Storytelling Fachartikel, Daten, Primärquellen SEO strukturierte Artikel, Medienmix Aktualität eher Evergreen sehr hoch hoch, orientiert am Google Index Quellen indirekt über Trainingsdaten direkte, sichtbare Verlinkungen Google Signale, Rich Results, Markup Format Fließtext, Q and A Abschnitte FAQ, How to, Tabellen, Listen H2 H3 Struktur, Schema.org, Multimedia Sprache dialogisch, zugänglich sachlich, präzise informativ, suchintenzionsorientiert Optimierungsstrategien pro LLM Auch wenn sich Best Practices überschneiden, lohnt der Fokus auf die spezifischen Vorlieben der Modelle. So holst du mehr Mentions und Links heraus. Für ChatGPT optimieren Starte jeden zentralen Abschnitt mit der wichtigsten Antwort, gefolgt von kurzen Begründungen und mindestens einem Beispiel. Erkläre Fachbegriffe in eigener Sprache, ergänze eine kompakte Definition und verlinke bei Bedarf auf weiterführende interne Seiten. Struktur ist entscheidend. Nutze klare H2 und H3, formuliere häufige Nutzerfragen als Zwischenüberschrift und beantworte sie direkt im ersten Absatz darunter. Ergänze praxisnahe Beispiele, Checklisten und kleine Schrittfolgen. So erhöht sich die Chance, dass Passagen als fertige Antwort genutzt werden Für Perplexity optimieren Baue ein sauberes Quellenkonzept. Nenne Primärquellen, setze Zitate sparsam, aber präzise, und versieh Zahlen mit Link und Datum. Setze zu Beginn eines Artikels eine kurze Zusammenfassung mit drei bis fünf Kernaussagen. Markiere Veröffentlichungsdatum, Autor und Unternehmensangaben gut sichtbar. Aktualisiere Inhalte regelmäßig. Pflege einen FAQ Block mit echten Nutzerfragen und prägnanten Antworten von 40 bis 80 Wörtern. Füge Tabellen mit wichtigen Kennzahlen ein. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, direkt verlinkt zu werden. Ergänzend kannst du tieferführende Ressourcen bündeln und als Ressourcen Abschnitt am Ende bereitstellen. Für Gemini optimieren Setze auf saubere Onpage Grundlagen. Optimiere Title und Meta Description, richte eine klare Überschriftenhierarchie ein und nutze Schema.org Markup. Baue interne Links mit sprechendem Ankertext zu themennahen Seiten auf, zum Beispiel zu Ratgeberbeiträgen oder Leistungsseiten. Erstelle Medien, die Verständnis fördern, etwa eine Infografik mit Prozessschritten oder eine Tabelle mit Pros und Contras. Achte auf E-E-A-T Signale. Ein Autorenprofil mit Qualifikation, Referenzen und Kontakt schafft Vertrauen. Beispiele für Content Elemente, die LLMs mögen Kurze Definition zu Beginn, maximal zwei Sätze, direkt auf die Frage bezogen. Erklärungsteil mit einem Beispiel aus der Praxis. Mini Checkliste mit drei bis fünf Punkten, die eine Aufgabe lösbar macht. Tabelle mit Kriterien, etwa Vergleich von Methoden, Kosten oder Risiko. FAQ Bereich mit drei bis sieben echten Fragen. Diese Bausteine lassen sich in Blogposts, Leistungsseiten und Wissensartikeln verwenden. In Online Shops funktionieren sie auch auf Kategorieseiten als ergänzender Ratgeber. Häufige Fehler, die Mentions verhindern Einer der häufigsten Fehler ist eine unklare Struktur, bei der Nutzer*innen nicht sofort eine direkte Antwort am Beginn eines Abschnitts finden. Auch fehlende Quellen oder der Einsatz veralteter Zahlen wirken sich negativ auf die Glaubwürdigkeit aus. Wenn ein Thema zu breit gefasst auf nur einer einzigen Seite behandelt wird, sinkt die Relevanz und damit die Chance auf eine Erwähnung. Fehlen zudem Veröffentlichungsdatum und Autor, entsteht weniger Vertrauen in den Inhalt. Ebenso kann eine fehlende interne Verlinkung dazu führen, dass wichtige Kontextsignale ausbleiben und der Content von LLMs nicht als besonders relevant eingestuft wird. Um diese Hürden zu vermeiden, solltest du bestehende Inhalte regelmäßig prüfen, strukturiert aufbereiten und gezielt aktualisieren. Fazit Die Optimierung für LLMs ist keine Zukunftsmusik – sie ist bereits heute entscheidend, um in der neuen Suchwelt sichtbar zu bleiben. ChatGPT bevorzugt leicht verständliche, kreative und gut erklärte Inhalte Perplexity setzt auf aktuelle, faktenbasierte und quellengestützte Inhalte Gemini greift auf SEO-starken, strukturierten und multimedialen Content zurück Die Anforderungen von ChatGPT, Perplexity und Gemini unterscheiden sich – doch mit der richtigen Strategie kannst du in allen drei Modellen punkten. Wir unterstützen dich dabei, Inhalte zu entwickeln, die nicht nur von Suchmaschinen, sondern auch von KI-Systemen gefunden, erwähnt und verlinkt werden. Nimm jetzt Kontakt auf. FAQ – Häufige Fragen zum Content-Fokus Wie erkenne ich, ob mein Content in LLMs erwähnt wird? Bei Perplexity einfach – dort werden Quellen verlinkt. Bei ChatGPT und Gemini kannst du dies durch gezielte Abfragen testen oder über Monitoring-Tools verfolgen. Muss ich für jedes LLM separat optimieren? Ja, da die Modelle unterschiedliche Schwerpunkte haben. Es gibt jedoch Überschneidungen, z. B. bei klarer Struktur und hoher Quellenqualität. Wie oft sollte ich Content aktualisieren? Für Perplexity und Gemini regelmäßig, da Aktualität ein entscheidender Faktor ist. Evergreen-Inhalte für ChatGPT sollten ebenfalls gepflegt werden.
Der AIO- & GEO-Plattformen-Report 2025
13.08.2025

Axel
Zawierucha
Kategorie:
Künstliche Intelligenz

Die digitale Marketingwelt steht vor ihrem größten Umbruch seit der Einführung des Mobile-First-Indexings. Künstliche Intelligenz, insbesondere in Form von generativen Antwortmaschinen, definiert die Spielregeln der Online-Sichtbarkeit neu. In diesem umfassenden Report analysieren wir die Landschaft der AI Tools , die speziell für diese neue Ära entwickelt wurden, und geben Ihnen einen strategischen Kompass an die Hand, um in der Welt der Generative Engine Optimization (GEO) nicht nur zu bestehen, sondern zu gewinnen. Kritische Bewertung und Einordnung der AI Tools Bei der Einarbeitung der neuen Tools wurde eine kritische Bewertung vorgenommen. Tools wie Superlines, Rankscale.ai, Kai, ALLMO.ai, Quno, Finseo, Scrunch, SEOMonitor, Ayzeo, LLM Pulse (Generative Pulse), Deepserp, AI Peekaboo und Evertune wurden als relevante GEO-Monitoring-, Content- oder Hybrid-Plattformen identifiziert und in die entsprechenden Abschnitte des Reports integriert. Andere genannte Tools wurden nach sorgfältiger Prüfung bewusst ausgeschlossen, da sie nicht dem Kernfokus der KI-Sichtbarkeitsanalyse entsprechen: Behamics ist eine E-Commerce-Revenue-Plattform, Advanced Web Ranking ein traditioneller Rank-Tracker ohne explizite GEO-Funktionen, 'Am I on AI'-Tools sind KI-Inhaltsdetektoren (die prüfen, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde, nicht was eine KI über eine Marke schreibt). Diese Differenzierung stellt sicher, dass der Report sich ausschließlich auf die für die Generative Engine Optimization relevantesten und direktesten Lösungen konzentriert. Der Paradigmenwechsel im digitalen Marketing: Generative Engine Optimization Das Aufkommen der Generative Engine Optimization (GEO) stellt den bedeutendsten Paradigmenwechsel im digitalen Marketing seit der Einführung des Mobile-First-Indexings dar. Dieser Report bietet eine umfassende Analyse des GEO-Tool-Marktes, der Prognosen zufolge bis 2031 ein Volumen von 7,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Er beschreibt detailliert die Zweiteilung des Marktes in etablierte SEO-Anbieter (SE Ranking, Semrush) und spezialisierte Start-ups (Profound, Otterly.ai), bewertet deren Fähigkeiten und liefert einen strategischen Rahmen für die Implementierung. Die zentrale Erkenntnis ist, dass die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten nicht länger optional ist; sie ist eine kritische, messbare und optimierbare Komponente der modernen Markenstrategie. Das neue Suchparadigma – Generative Engine Optimization (GEO) verstehen Dieser Teil schafft den strategischen Kontext, indem er den Wandel von der traditionellen SEO zur Optimierung für KI-gesteuerte Antwortmaschinen definiert. Er macht die Leser*innen mit der neuen Terminologie, den Prinzipien und den technischen Anforderungen vertraut, die notwendig sind, um in dieser sich entwickelnden Landschaft wettbewerbsfähig zu sein. Definition der Post-SEO-Landschaft: Von Suchmaschinen zu Antwortmaschinen Der grundlegende Wandel im digitalen Suchverhalten ist ein Übergang von einer Liste von Links (Search Engine Results Pages, SERPs) zu synthetisierten, konversationellen Antworten, die von generativen KI-Modellen bereitgestellt werden. Diese Entwicklung verändert die Customer Journey und die Ziele der Optimierung grundlegend. Während sich die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) auf das Erzielen von Klicks konzentrierte, zielt die Generative Engine Optimization (GEO) darauf ab, Zitate in den Antworten der KI zu erhalten und die Darstellung der eigenen Marke innerhalb dieser Antworten zu beeinflussen. Die aktuelle Marktlandschaft ist von einer Vielzahl sich überschneidender Begriffe geprägt. Für die Klarheit dieses Reports werden die folgenden Arbeitsdefinitionen etabliert: AIO (Artificial Intelligence Optimization): Dies ist der breiteste Begriff, der sich oft darauf bezieht, Inhalte für Maschinen lesbar zu machen. AEO (Answer Engine Optimization): Ein spezifischerer Begriff, der sich auf die Strukturierung von Inhalten konzentriert, um direkte Fragen zu beantworten. Dies zielt auf Featured Snippets, „People Also Ask“-Boxen (PAA) und die Sprachsuche ab. GEO (Generative Engine Optimization): Dies ist der aktuellste und relevanteste Begriff. Er umfasst die ganzheitliche Praxis der Optimierung von Inhalten und Markensignalen, um in KI-generierten Antworten von Plattformen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews zu erscheinen. Dieser Report wird GEO als primären Überbegriff verwenden. Dieser Wandel ist nicht nur theoretischer Natur. Die Datenlage bestätigt die Dringlichkeit und Bedeutung des Themas. Im März 2025 lösten bereits 13 % aller Google-Suchanfragen eine KI-Übersicht (AI Overview) aus – ein Anstieg von 72 % gegenüber dem Vormonat. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass das Volumen der traditionellen Suchmaschinennutzung bis 2026 um 25 % und bis 2028 um 50 % oder mehr zurückgehen wird, da die Nutzer*innen zunehmend auf KI-Assistenten umsteigen. Die Koexistenz mehrerer konkurrierender Akronyme für ein ähnliches Konzept ist ein klassisches Anzeichen für einen aufstrebenden, sich schnell entwickelnden Markt. Dies deutet nicht auf ein Versäumnis im Marketing hin, sondern ist vielmehr ein Beleg dafür, dass sich die Praxis der KI-Optimierung schneller verfestigt, als sich die Branche auf einen einheitlichen Namen einigen kann. Kernprinzipien von GEO: Ein strategischer Rahmen für KI-Sichtbarkeit Die Formalisierung von GEO als Konzept in der akademischen Forschung liefert eine rigorose theoretische Grundlage. Eine der zentralen Erkenntnisse ist, dass die Einbeziehung von Zitaten, Anführungszeichen und Statistiken die Sichtbarkeit einer Quelle in KI-Antworten um über 40 % steigern kann. Die E-E-A-T-Prinzipien von Google (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) sind für GEO von überragender Bedeutung. KI-Modelle sind explizit darauf ausgelegt, glaubwürdige Quellen zu priorisieren. GEO erfordert zudem einen Wandel von isolierten Keywords hin zum Aufbau thematischer Autorität um Entitäten (Personen, Produkte, Konzepte). Eine entscheidende Taktik ist das Erlangen von nicht verlinkten Markennennungen (Co-Citations) in maßgeblichen Inhalten. Metrik Traditionelle SEO Generative Engine Optimization (GEO) Primäres Ziel Ranking auf der SERP Zitiert werden in der KI-Antwort Kerneinheit der Optimierung Webseite Marke/Entität Schlüsseltaktiken Keyword-Optimierung, Backlinking Semantische Strukturierung, E-E-A-T-Signale, Co-Zitate Primäre KPIs Organischer Traffic, Keyword-Rankings Share of Voice, Erwähnungshäufigkeit, Sentiment Inhaltsfokus Langform-Artikel Snippet-fähige, strukturierte Antworten Autoritätssignale Domain Authority, Backlinks Expertenzitate, Datenzitate, Bewertungen Die technische Grundlage: Die entscheidende Rolle von KI-freundlichem Schema und llms.txt Schema-Markup ist die wesentliche Infrastruktur, die Inhalte für KI-Systeme lesbar macht. Es liefert expliziten Kontext und hilft der KI, Fakten von Füllmaterial zu unterscheiden. Best Practices für KI-sichtbares Schema: Verwendung von JSON-LD: Das von Google bevorzugte Format. Priorisierung wichtiger Schema-Typen: Organization, Product, FAQPage, HowTo und Article sind besonders wirkungsvoll. Abbildung realer, sichtbarer Inhalte: Kein Schema für unsichtbare Inhalte hinzufügen. Vollständigkeit und Genauigkeit: Weniger, aber dafür vollständige Eigenschaften sind besser als viele unvollständige. Die Datei llms.txt entwickelt sich zum neuen Standard – vergleichbar mit der robots.txt – um LLMs klare Vorgaben zur Nutzung der Website-Inhalte zu geben. Sie lässt sich einfach mit kostenlosen Online-Tools oder WordPress-Plugins wie AIOSEO erstellen. Die robots.txt hingegen sollte unbedingt von erfahrenen SEOs eingerichtet werden, da schon kleine Fehler im schlimmsten Fall dazu führen können, dass LLMs komplett vom Zugriff ausgeschlossen werden. Marktanalyse und Zukunftsaussichten Dieser Teil bietet eine Makroperspektive auf den GEO-Markt, analysiert seine Größe, Wachstumstreiber und zukünftige Entwicklung. Marktlandschaft: Dimensionierung der GEO-Chance und Wachstumsprognosen Der globale Markt für Generative Engine Optimization (GEO) Services wurde 2024 mit 886 Millionen US-Dollar bewertet und wird voraussichtlich bis 2031 auf 7,318 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 34,0 % entspricht. Dieses Wachstum wird durch die schnelle Akzeptanz von KI-gestützter Suche durch die Nutzer*innen angetrieben. Die Diskrepanz zwischen den Wachstumsraten des GEO-Marktes (34,0 % CAGR) und des traditionellen AI SEO Tools -Marktes (12,6 % CAGR) signalisiert eine Marktdisruption. Budgets werden wahrscheinlich von traditionellen Kanälen umgeschichtet. Wer nicht in GEO investiert, riskiert aktiv die Erosion seiner bestehenden Suchsichtbarkeit. Investitionen & Innovation: Ein Blick auf das GEO-Startup-Ökosystem Das hohe Wachstumspotenzial hat erhebliches Risikokapital angezogen und zur Entstehung spezialisierter Start-ups wie Profound, Otterly.ai und BrandBeacon geführt. Diese Unternehmen sind von Grund auf für GEO konzipiert und treiben Innovationen in Bereichen voran, die für das AI Search Monitoring und die AI search tracking entscheidend sind, wie Echtzeit-Markenüberwachung in LLMs und Sentiment-Analyse von KI-Antworten. Die Zukunft der digitalen Entdeckung: Expertenperspektiven Experten sind sich einig: Der Wandel ist unumkehrbar. Eine der zentralen Herausforderungen ist die Messung von GEO-Erfolgen. Traditionelle Metriken verlieren an Relevanz. Neue KPIs wie die AI Search Visibility , der Share of Voice und die Zitationshäufigkeit etablieren sich. LLMs liefern „Meinungen, keine Listen“. Wenn eine Marke nicht unter den ersten Nennungen ist, ist sie praktisch unsichtbar. Vergleichende Analyse von AIO/GEO-Sichtbarkeitsplattformen Dies ist der Kern des Reports: ein detaillierter, funktionsbasierter Vergleich der wichtigsten AI Tools auf dem Markt. Bewertungsrahmen: Schlüsselmetriken und -fähigkeiten Um die Tools fair zu bewerten, haben wir einen Rahmen mit folgenden Kriterien definiert: LLM- & Plattform-Abdeckung: Welche KI-Engines werden überwacht? Kern-Sichtbarkeitsmetriken: Was wird gemessen? (z. B. Share of Voice, Sentiment) Wettbewerbsanalyse: Wie gut werden Wettbewerber verfolgt? Daten- & Analysefähigkeiten: Wie werden die Daten verarbeitet? Handlungsorientierung & Workflow: Hilft das Tool bei der Umsetzung? Benutzerfreundlichkeit & Zielgruppe: Für wen ist es gedacht? Preisgestaltung & Wert: Wie ist die Kostenstruktur? Die Etablierten: Wie sich SEO-Suiten an die KI-Ära anpassen Diese Akteure nutzen ihre bestehende Infrastruktur, um in den GEO-Markt einzutreten. SE Ranking AI Visibility Tracker: Eine All-in-One-Plattform, die traditionelles SEO und GEO kombiniert. Ideal für SEO-Profis und Agenturen, die eine integrierte Lösung suchen. Semrush AIO: Eine Enterprise-Lösung mit Fokus auf groß angelegtes Benchmarking und unübertroffener Datentiefe. SEOMonitor: Speziell für Agenturen entwickelt, um Workflows mit KI-gestützten Tools zu optimieren. Die Herausforderer: Ein tiefer Einblick in dedizierte GEO-Monitoring-Start-ups Diese Kategorie repräsentiert die "reinen" GEO-Plattformen, die oft innovativer und agiler sind. Profound: Eine Premium-Lösung für Unternehmen mit Echtzeit-Einblicken und erweiterten Funktionen wie dem "Conversation Explorer". Otterly.ai: Ein österreichisches Start-up mit starkem Fokus auf Markensicherheit und Risikomanagement. Peec AI: Eine spezialisierte Plattform für globale Unternehmen mit mehrsprachiger und länderübergreifender Unterstützung. Rankscale.ai: Bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und KI-generierte Vorschläge zur Content-Optimierung auf URL-Ebene. Scrunch: Fokussiert auf die Optimierung der KI-Customer-Journey, inklusive Journey-Mapping und Persona-basiertem Prompting. ... und viele weitere, die in der Vergleichstabelle detailliert aufgeführt sind. Die große Vergleichstabelle der GEO-Tools Tool Strategischer Fokus Abgedeckte LLMs Abgedeckte LLMs Preismodell Ideales Nutzerprofil SE Ranking Integrierte SEO + GEO Google AIO, ChatGPT, Perplexity, Gemini Erwähnungen, Links, SoV Abonnement (Teil der SEO-Pläne) SEO-Profis, Agenturen, KMUs Semrush AIO Enterprise Monitoring Google AIO, ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini Erwähnungen, Sentiment Abonnement (Enterprise-Fokus) Große Unternehmen, E-Commerce-Marken SEOMonitor Agentur-Workflow-Automatisierung Google AIO, ChatGPT, Gemini AIO-Sichtbarkeit, GEO-Tracking Abonnement (ab 99 €/Monat) SEO- und Digital-Marketing-Agenturen Profound Enterprise GEO Intelligence ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude Erwähnungen, Zitate, SoV, Sentiment Premium-Abonnement ($499+) Enterprise-Marken, datengetriebene Agenturen Otterly.ai KMU-Markensicherheit ChatGPT, Perplexity, Google AIO Rankings, Zitate, Brand-Safety-Warnungen Gestaffeltes Abonnement ($29+) PR-Teams, Marken in sensiblen Branchen Peec AI Globale GEO-Analyse ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok Positions-Score, Sentiment Gestaffeltes Abonnement (€90+) Internationale Unternehmen, globale Agenturen Rankscale.ai Umsetzbare GEO-Analyse ChatGPT, AIOs, Perplexity, etc. Rankings, Zitate, Sentiment Günstiges Abonnement (ab 20 €/Monat) SEOs, die schnelle Einblicke suchen Scrunch KI-Customer-Journey-Optimierung Führende LLMs (inkl. Grok, Claude) Sentiment, Wettbewerbsposition Unbekannt Agenturen, Enterprise-Marken Deepserp Technisches GEO-Audit ChatGPT, Gemini, etc. AI-Crawl-Verhalten, Zitate Abonnement (ab 99 $/Monat) Große Websites, technische SEO-Teams LLMrefs Freemium-Sichtbarkeit Wichtige LLMs LLMrefs Score, Erwähnungen Freemium ($0 / $79) Freiberufler*innen, kleine Unternehmen Die Spezialisten: Nischen-, integrierte und hybride Plattformen Diese Kategorie umfasst Tools, die GEO/AEO-Funktionen in ihre Kernangebote integriert haben. Wix AI Visibility Overview: Das erste große CMS mit einem integrierten Tool zur Verfolgung der KI-Sichtbarkeit, eine äußerst praktische Lösung für Millionen von Wix-Nutzer*innen. Content- & On-Page-Optimierungsplattformen (Rankability, Surfer SEO, etc.): Diese Gruppe konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten, die strukturiert und semantisch reich genug sind, um von der KI zitiert zu werden. PR-fokussierte Plattformen (LLM Pulse): Diese Lösungen zeigen auf, welche Medien und Quellen die Darstellung einer Marke in LLMs beeinflussen. Strategische Umsetzung und Empfehlungen Dieser letzte Abschnitt übersetzt die Analyse in eine umsetzbare Strategie. Auswahl der richtigen GEO-Plattform: Eine bedarfsbasierte Entscheidungsmatrix Die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Zielen ab. Nutzerprofil Primäres Ziel Top-Empfehlung(en) Alternativen Enterprise Brand Manager Umfassendes Marken-Monitoring Profound Semrush AIO, Peec AI SEO-Agentur Skalierbares Kundenmanagement SE Ranking SEOMonitor, Semrush KMU/Startup-Inhaber*in Kostengünstige Sichtbarkeitsverfolgung Otterly.ai Rankscale.ai, LLMrefs Content Marketer/Stratege Erstellung KI-optimierter Inhalte Rankability Surfer SEO, Finseo Technischer SEO Überwachung der KI-Crawlbarkeit Deepserp ALLMO.ai Aufbau einer GEO-zentrierten Content-Strategie: Vom Audit zur Umsetzung Schritt 1: Anforderungen definieren & Tools testen: Legen Sie Ihre Ziele fest und testen Sie eine Vorauswahl an Tools. Schritt 2: Baseline-Audit durchführen: Nutzen Sie ein Tool, um Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit zu messen und Lücken zu identifizieren. Schritt 3: Analytik integrieren: Verbinden Sie GEO-Daten mit Web-Analytics (z. B. GA4), um den ROI zu messen. Schritt 4: Technische Grundlagen implementieren: Erstellen Sie KI-freundliches Schema und eine llms.txt-Datei. Schritt 5: Content-Strategie umsetzen: Erstellen Sie strukturierte, autoritative Inhalte, die Nutzerfragen direkt beantworten. Schritt 6: Überwachen, iterieren und berichten: Verfolgen Sie die Leistung kontinuierlich und verfeinern Sie Ihre Strategie. Abschließende Analyse: Sichtbarkeit an der KI-Suchfront meistern Die Synthese der Ergebnisse zeigt: Der GO-Tool-Markt ist dynamisch und zweigeteilt,doch die zugrunde liegenden Prinzipien konzentrieren sich auf E-E-A-T und strukturiere Daten . Der Wandel von Such- zu Antwortmaschinen ist unumkehrbar, was Investitionen in diesem Bereich zu einer strategischen Notwendigkeit macht. Der erfolgreichste Ansatz wird ein hybrider sein: die Kombination aus tiefgreifenden Monitoring-Funktionen spezialisierter AI Tools und den Optimierungsfunktionen von AEO-fokussierten Plattformen. Die Gewinner*innen in der nächsten Ära des digitalen Marketings werden diejenigen sein, die die Kunst und Wissenschaft beherrschen, die glaubwürdigste, zitierfähigste und maschinenlesbarste Informationsquelle in ihrem Bereich zu sein. Bereit für die neue Suchrealität? Nutze jetzt den First-Mover-Vorteil in der Generative Engine Optimization. Wir unterstützen dich dabei, deine Marke sichtbar in KI-Antworten zu platzieren – mit fundierter GEO-Strategie, Tool-Setup und Content-Optimierung. Sprich mit unseren Expert*innen und sichere dir deine KI-Sichtbarkeit von morgen!
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