Der ultimative Leitfaden für KI-Suchanzeigen: So schalten Sie Werbung auf ChatGPT, Perplexity & Google AI – Überblick

Künstliche Intelligenz hat die Suchmaschinenwerbung grundlegend verändert.

Die bezahlte Suche basierte auf einer sehr einfachen Gleichung: Jemand gab eine Suchanfrage ein, die Google mit dem Keyword eines Werbetreibenden abglich, der dann um die Platzierung auf der Ergebnisseite konkurrierte.

Das alles wird sich bald ändern.

Immer mehr Menschen nutzen ihre Suchanfragen in Form von Gesprächen, indem sie zusätzliche Fragen stellen, Vergleiche anstellen, um Rat fragen und ein Problem in natürlicher Sprache anstatt in Form von Schlüsselwortphrasen erläutern.

Nicht durch Suche:

Bestes CRM für kleine Unternehmen

Ein Käufer könnte fragen:

• Ich leite ein Unternehmen mit 20 Mitarbeitern; meine Vertriebsmitarbeiter arbeiten mit Tabellenkalkulationen, und ich benötige ein CRM-System, das sich problemlos ohne Administrator installieren lässt. Welches CRM-System ist für mich geeignet?

In puncto Werbung ist es eine völlig neue Welt.

Die Suchmaschine beschränkt sich nicht mehr nur darauf, Schlüsselwörter mit Anzeigen abzugleichen; sie interpretiert die Absicht, den Kontext, die Präferenzen und das Gesamtbild, das der Nutzer erreichen möchte.

Dies ist die Zukunft der KI-gestützten Suchmaschinenwerbung.

Google trägt seinen Teil dazu bei, indem es Werbung rund um und sogar innerhalb der KI-Suche platziert. OpenAI hat ChatGPT-Werbung für ausgewählte Nutzer entwickelt. Die Werbelandschaft rund um KI-basierte Suchmaschinen wie Perplexity befindet sich im ständigen Wandel.

Es gibt großes Potenzial, aber auch viel Verwirrung.

• Was genau sind KI-Suchanzeigen?
• Kann man direkt in ChatGPT werben?
• Kann man innerhalb einer Google AI-Übersicht eine Anzeige schalten?
• Ist Werbung für Perplexity noch möglich?
• Wie viel kosten KI-gestützte Suchanzeigen?
• Sollten Unternehmen ihre Budgets von der Google-Suche abziehen?

Und vielleicht am wichtigsten:

• Wie können Werbetreibende für ein Umfeld planen, in dem sich Konsumenten eher an KI wenden, anstatt die normalen Suchergebnisseiten zu durchforsten?

Dieser Leitfaden beantwortet diese Fragen und bietet eine Blaupause für die Integration von KI-gestützter Suchmaschinenwerbung in Ihre Paid-Media-Strategie.

Was sind KI-Suchanzeigen?

KI-Suchanzeigen sind bezahlte Werbeerlebnisse, die darauf abzielen, Nutzer innerhalb oder im Umfeld von KI-gestützten Such- und Dialogumgebungen zu erreichen.

Im Gegensatz zur traditionellen Suchmaschinenwerbung kann KI-gestützte Suchmaschinenwerbung mehr als nur die in ein Suchfeld eingegebenen Wörter zur Bestimmung der Relevanz heranziehen.

Das Werbesystem könnte Folgendes berücksichtigen:

• Die Gesprächsabsicht des Nutzers
• Der Kontext der aktuellen Interaktion
• Die besprochenen Produkte oder Dienstleistungen
• Die Phase des Nutzers im Kaufprozess
• Die Relevanz der Landingpage des Werbetreibenden
• Kreativität und Botschaften
• Produktinformationen und Feeds
• Publikumssignale
• Andere plattformspezifische Signale

Dies führt zu einer wichtigen Unterscheidung.

Traditionelle Suchmaschinenwerbung

• Suchanfrage → Keyword → Anzeige → Landingpage

KI-Suchmaschinenwerbung

• Konversation → Kontext → Absicht → Empfehlung/Entdeckung → Anzeige → Aktion

Das zweite Modell entspricht viel eher der Art und Weise, wie Menschen tatsächlich komplexe Entscheidungen treffen.

Ein Verbraucher kann mit einer rein informativen Frage beginnen und sich dann schrittweise einer Kaufentscheidung annähern.

Die Werbemöglichkeiten erstrecken sich zunehmend über die gesamte Customer Journey.

Was sind KI-Suchanzeigen?

KI-gestützte Suchanzeigen sind eine Form bezahlter Werbung, die in einer KI-gesteuerten Suchumgebung funktioniert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchanzeigen, bei denen Anzeigen auf spezifische Schlüsselwörter und Suchanfragen abgestimmt werden, werden KI-gestützte Suchanzeigen zunehmend kontextbezogen und konzentrieren sich auf Suchintentionen, Bedürfnisse und allgemeine Themen.

Das Aufkommen der KI-gestützten Suche beeinflusst die Informationssuche der Verbraucher auf eine Weise, die es ihnen ermöglicht, anspruchsvolle Fragen zu stellen, Folgefragen zu stellen, verschiedene Optionen zu vergleichen und zusammengefasste Antworten zu erhalten, anstatt regelmäßig der Liste der Suchergebnisse zu folgen.

Die neue Anzeigenform ermöglicht es Werbetreibenden, Kunden in verschiedenen Phasen des Entscheidungsprozesses zu beeinflussen. Anstatt um ein bestimmtes Keyword zu konkurrieren, können Marken künftig um ein bestimmtes Thema oder Problem werben.

KI-gestützte Suchmaschinenwerbung nimmt derzeit plattformübergreifend unterschiedliche Formen an. Google integriert Werbung in KI-gestützte Suchfunktionen, darunter KI-Übersichten und den KI-Modus. OpenAI hat Werbung in ChatGPT für berechtigte Nutzer eingeführt, während andere KI-Suchplattformen eigene Geschäftsmodelle entwickelt oder getestet haben.

Die Technologie und die Werbeprodukte entwickeln sich ständig weiter. Daher sollten Marketingfachleute bei der Bewertung von KI-gestützten Suchmöglichkeiten zwischen etablierten Werbemöglichkeiten, neu eingeführten Produkten und Branchenprognosen unterscheiden.

Warum unterscheidet sich KI-gestützte Suchmaschinenwerbung von herkömmlicher Suchmaschinenwerbung?

Die klassische Suchmaschinenwerbung basierte schon immer auf einem direkten Zusammenhang zwischen der Suche des Nutzers und dem Targeting-Mechanismus des Werbetreibenden. Werbetreibende wählen die Keywords, erstellen dazu passende Anzeigen, leiten die Nutzer auf die Landingpages weiter und optimieren anschließend anhand der Daten.

Die KI-Suche führt ein kontextbezogeneres Modell ein.

Die Interaktion eines Nutzers kann deutlich mehr Informationen enthalten als eine herkömmliche Suchanfrage. Das System könnte Zugriff auf den Diskussionsgegenstand, die vorherigen Suchanfragen des Nutzers, das zu behandelnde Problem und den Stand des Entscheidungsprozesses haben. 

Dies würde Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie Werbetreibende Relevanz bewerten müssen.

Von Schlüsselwörtern zur Suchintention

Keywords bleiben wichtig, insbesondere innerhalb des etablierten Werbeökosystems von Google. Durch die KI-gestützte Suche wird es jedoch immer wichtiger, die Absicht hinter diesen Keywords zu verstehen.

Ein einzelnes Thema kann verschiedene geschäftliche Bedürfnisse widerspiegeln. Jemand, der sich über Buchhaltungssoftware informiert, evaluiert möglicherweise Lösungen für ein kleines Unternehmen, vergleicht Unternehmensplattformen, sucht nach einer Alternative zu einem bestehenden Anbieter oder informiert sich einfach über die Automatisierung der Buchhaltung.

Das Ziel des Werbetreibenden besteht daher nicht einfach darin, bei der Erwähnung eines Keywords präsent zu sein. Vielmehr geht es darum, ein relevantes Angebot zu präsentieren, wenn die zugrunde liegende Absicht des Nutzers mit dem Produkt oder der Dienstleistung übereinstimmt.

Von den Suchergebnissen zur Entscheidungsfindung

Das herkömmliche Suchmodell sieht in der Regel vor, dass Nutzer zahlreiche Optionen selbstständig bewerten. KI-gestützte Suche hingegen bietet das Potenzial, Daten zu konsolidieren, zusätzliche Antworten auf Fragen zu liefern, Alternativen zu prüfen und Nutzern bei der Eingrenzung der Optionen zu helfen.

Das bedeutet, dass Werbung zu einem integralen Bestandteil eines umfassenderen Entscheidungskontexts werden kann.

Das eröffnet Marken mehr Spielraum, Konsumenten in der frühen Phase ihrer Customer Journey zu beeinflussen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an die Relevanz, da irrelevante Werbung in einem Dialogformat äußerst aufdringlich wirken kann.

Von statischen Abfragen zu kontextbezogenen Interaktionen

KI-Suchsysteme können längere und detailliertere Anfragen interpretieren. Dadurch können Nutzer ihre Anforderungen natürlicher formulieren und Plattformen erhalten zusätzlichen Kontext, um zu bestimmen, welche Informationen oder kommerziellen Optionen relevant sein könnten.

Werbetreibende müssen daher das gesamte Kundenproblem berücksichtigen, anstatt sich ausschließlich auf einzelne Suchbegriffe zu verlassen.

Wie funktionieren KI-gestützte Suchanzeigen?

Obwohl sich die Werbesysteme je nach Plattform unterscheiden, umfasst KI-gestützte Suchmaschinenwerbung im Allgemeinen mehrere Ebenen der Relevanz und Auslieferung.

Der Prozess beginnt mit der Suche oder Konversation des Nutzers. Die Plattform interpretiert die Anfrage und identifiziert Thema, Absicht und relevanten Kontext. Anschließend kann sie anhand plattformspezifischer Targeting-Kriterien, Angaben der Werbetreibenden, Relevanz der Werbemittel und weiterer Signale feststellen, ob verfügbare Anzeigen für diese Interaktion geeignet sind.

Die Anzeige wird anschließend im Rahmen der entsprechenden Suchergebnisse präsentiert, wo der Nutzer mit der Marke interagieren oder seine Recherche fortsetzen kann.

Daraus ergeben sich vier wichtige Komponenten für Werbetreibende:

• Nutzerabsicht: Der Zweck hinter den Aktionen des Nutzers.
• Kontext: Der Gesamtkontext, in dem die Suche stattfindet.
• Relevanz für den Werbetreibenden: Relevanz des Angebots, des Inhalts und der Landingpage für die Bedürfnisse des Nutzers.
• Geschäftliche Auswirkungen: Ob die Interaktion ein Geschäftsergebnis erzeugt oder nicht.

Die spezifischen Signale und Techniken variieren je nach Plattform; daher müssen Werbetreibende berücksichtigen, dass das, was bei Google Ads gilt, nicht unbedingt auch bei ChatGPT oder anderen KI-gestützten Suchplattformen anwendbar ist.

Dies ist eine detaillierte Erweiterung, die auf den neuesten verfügbaren Informationen zu diesem Thema basiert.

ChatGPT-Anzeigen: Das Wichtigste, was jeder Werbetreibende wissen muss

Anfang 2026 testete OpenAI Anzeigen auf ChatGPT. Diese Entscheidung steht im Widerspruch zur bisherigen Werbeverweigerungspolitik von CEO Sam Altman und ist auf steigende Betriebskosten und finanzielle Verluste zurückzuführen. Das Pilotprojekt hat sich schnell zu einer der meistbeachteten Entwicklungen im Bereich KI-gestützter Such- und Empfehlungsanzeigen entwickelt. 

Einführungszeitplan

OpenAI bestätigte den Plan erstmals am 16. Januar 2026 in einem Blogbeitrag. Darin wurde erklärt, dass man in den USA mit dem Testen von Werbung für Nutzer der kostenlosen und der Go-Version beginnen würde, um mehr Menschen die Nutzung der Tools mit weniger Einschränkungen oder sogar kostenlos zu ermöglichen. Der Pilotversuch selbst startete am 9. Februar 2026 und war zunächst auf eingeloggte, erwachsene Nutzer in den USA beschränkt, die die kostenlose Version oder die Go-Version für 8 US-Dollar pro Monat nutzten. 

Von da an ging alles sehr schnell:

• Im März 2026 deuteten Berichte darauf hin, dass OpenAI sich darauf vorbereitete, die Werbepräsenz auf alle Free- und Go-Nutzer in den USA auszuweiten, und das Unternehmen bestätigte Pläne, bis Mitte April nach Australien, Neuseeland und Kanada zu expandieren. 
• Tech Insider
• Dann folgte das Selbstbedienungs-Werbesystem, das von April bis zu seiner öffentlichen Einführung am 6. Mai 2026 in begrenztem Umfang getestet wurde, mit einem Mindestbudget von 25 US-Dollar pro Tag.
• StubGroup
• Am 7. Mai 2026 kündigte OpenAI an, das Werbepilotprojekt auf Großbritannien, Mexiko, Brasilien, Japan und Südkorea auszuweiten, um regional erfolgreiche Strategien zu testen.

Wer sieht Werbung und wer nicht?

Nutzer der Tarife Free und Go sehen möglicherweise Werbung, während Nutzer der Tarife Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu keine Werbung sehen. Auch das Alter spielt eine Rolle: Wenn ein Nutzer ChatGPT mitteilt, dass er unter 18 Jahre alt ist, oder ChatGPT vermutet, dass er minderjährig ist, werden ihm keine Anzeigen angezeigt. Selbst in den günstigeren Tarifen sind Nutzer nicht komplett auf Werbung angewiesen – sie können die Werbung deaktivieren und erhalten dafür weniger kostenlose Nachrichten pro Tag. 

Wie Anzeigen aussehen und funktionieren

Das aktuelle Format ist nicht in die Antwort selbst eingebettet, sondern wird als deutlich gekennzeichnete „Gesponserte“ Anzeige unterhalb der Antwort platziert und optisch vom ChatGPT-Inhalt getrennt. Die Hauptanzeige enthält Firmenname, Logo, Überschrift und Beschreibung. Auch das Targeting unterscheidet sich von traditioneller Suchmaschinenwerbung, da hier nicht wie bei Google auf Keywords geboten wird. Standardmäßig werden Anzeigen in OpenAI basierend auf dem Gesprächsthema, dem Verlauf vorheriger Gespräche und früheren Interaktionen mit Anzeigen geschaltet. Personalisierte Anzeigen lassen sich jedoch deaktivieren und alle Anzeigendaten entfernen.

Privatsphäre und Trennung von organischen Antworten

OpenAI hat ausdrücklich betont, dass Werbung vom eigentlichen Denkprozess und den Ergebnissen des Modells getrennt ist. Das Unternehmen versichert, dass Anzeigen die Antworten von ChatGPT nicht beeinflussen und Werbetreibenden keinen Zugriff auf Inhalte aus Nutzergesprächen gewähren. Werbetreibende erhalten lediglich aggregierte Daten wie Impressionen oder Klickzahlen – niemals Chatverläufe, Erinnerungen oder persönliche Nutzerinformationen. Bestimmte sensible Kategorien wie Gesundheit, psychische Gesundheit und Politik sind vollständig von der Werbeausrichtung ausgeschlossen. 

Dies ist der entscheidende Unterschied, den Werbetreibende in ihre Strategie einbeziehen sollten: Bezahlte Platzierung und organische Reichweite sind zwei völlig verschiedene Dinge. Man kann sich keine bessere Empfehlung von ChatGPT erkaufen – man kann lediglich einen gekennzeichneten Werbeplatz daneben buchen. Um in den tatsächlichen Antworten von ChatGPT gut platziert zu werden, muss man weiterhin als glaubwürdige und autoritative Quelle im Web wahrgenommen werden (was oft als AEO/Antwortmaschinenoptimierung bezeichnet wird). Die Werbeplattform ist dabei ein separater, darüberliegender bezahlter Medienkanal.

Praktische Überlegungen für Werbetreibende jetzt

• Es handelt sich hierbei noch um ein Pilotprojekt in der Entwicklung und nicht um ein ausgereiftes, vollständig selbstbedienbares System – Werbetreibende sollten daher in der Anfangsphase mit spärlichen Berichten und unübersichtlicher Zuordnung rechnen, ähnlich wie bei Google Ads in seinen Anfängen und nicht wie bei der ausgereiften Plattform, die es heute ist. 
• Erste Daten deuteten auf einen Premium-TKP von etwa 60, deutlich höher als vergleichbare Werte~38 CPM bei Google zu diesem Zeitpunkt. 
• Es gibt einige Unstimmigkeiten in der Kategorienpolitik – in den veröffentlichten Regeln von OpenAI sind Kategorien wie Rechtsdienstleistungen und Gesundheitswesen sowohl in eingeschränkten als auch in nicht zulässigen Listen aufgeführt. Daher sollten Werbetreibende in regulierten Branchen die aktuelle Zulässigkeit direkt überprüfen, anstatt Annahmen zu treffen. 
• Die geografische Verfügbarkeit wird noch erweitert, daher sollten Werbetreibende außerhalb der USA, Großbritanniens, Kanadas, Australiens, Neuseelands, Mexikos, Brasiliens, Japans und Südkoreas auf weitere Ankündigungen zur Markteinführung achten.

Wie funktioniert ChatGPT-Werbung?

Die Werbung auf ChatGPT ist auf den dialogorientierten Charakter der Plattform zugeschnitten.

Die Werbedokumentation von OpenAI gibt an, dass die Anzeigenauswahl den Gesprächskontext und die Absicht sowie vom Werbetreibenden bereitgestellte Informationen wie Werbemittel, Landingpages, Anzeigentexte und Kontextinformationen berücksichtigen kann. OpenAI betont außerdem, dass Kontextinformationen nicht mit herkömmlichen exakten Keywords gleichzusetzen sind und nicht garantieren, dass eine Anzeige in einem bestimmten Gespräch erscheint.

Dies stellt eine deutliche Abkehr von der herkömmlichen, auf Schlüsselwörtern basierenden Kampagnenplanung dar.

Werbetreibende müssen die übergeordneten Themen und wirtschaftlichen Kontexte verstehen, in denen ihre Produkte relevant sind. Die Kampagnenplanung sollte daher Kundenprobleme, Anwendungsfälle, Kaufüberlegungen, Produktkategorien und die Kaufabsicht in der Entscheidungsphase berücksichtigen.

OpenAI unterstützt derzeit sowohl CPM- als auch CPC-Werbeziele. Reichweitenkampagnen sind auf Impressionen optimiert, während klickorientierte Kampagnen darauf abzielen, Traffic auf die Websites der Werbetreibenden zu lenken.

Wie kann ich auf ChatGPT werben?

Da die auf ChatGPT eingeblendeten Anzeigen auf einer echten Nutzerfrage basieren und nicht auf einer Webseite mit Linkranking, ähnelt der Kanal eher einer Suchergebnisseite mit informativen, aber gesponserten Anleitungen. Im Folgenden werden alle Tipps ausführlich und detailliert erläutert.

1. Definition der kommerziellen Anwendungsfälle

Bevor Sie auch nur eine einzige Überschrift verfassen, benötigen Sie eine Übersicht über die konkreten Momente, in denen jemand Ihre Kategorie sinnvollerweise in ein Gespräch mit ChatGPT einbringen würde. Dies unterscheidet sich von der Keyword-Recherche – Sie suchen nicht nach Suchvolumen, sondern nach Szenarien, in denen Nutzer ihre Suchintentionen äußern.

Praktische Schritte:

• Formulierungen lassen sich aus Verkaufsgesprächen, Kundendienstanfragen, Live-Chats sowie Feedback auf G2, Capterra, Reddit und Amazon Q&A extrahieren. Die Extraktion sollte erfolgen, wenn Kunden versuchen, ein Problem zu lösen, und nicht, wenn sie sich auf Produktkategorien beziehen.
• Unterscheiden Sie zwischen Fragen zur Bewusstseinsbildung und Entscheidungsfragen. „Welche Methode ist am effektivsten, um Unternehmensausgaben zu erfassen?“ ist eine Frage, während „Ramp oder Brex für ein Startup mit 50 Mitarbeitern?“ eine andere ist. Beides sind legitime Werbemöglichkeiten, erfordern aber unterschiedliche Botschaften.
• Einwände und Bedenken gegenüber dem Katalog. Wenn Preis, Integrationskomplexität oder Vertrauen wiederkehrende Einwände darstellen, ist dies ein Hinweis auf die Notwendigkeit einer kreativen Variante und möglicherweise einer späteren, separaten Landingpage.
• Szenarien für den Kartenvergleich. Nutzer bitten ChatGPT häufig, Optionen direkt zu vergleichen. Ermitteln Sie, mit welchen Wettbewerbern oder Alternativen (einschließlich „Nichts tun“/manueller Prozesse) Sie am häufigsten verglichen werden.
• Verknüpfen Sie jedes Szenario mit einem nachvollziehbaren Nutzenversprechen. Das Ergebnis dieses Schrittes sollte eine Tabelle sein: Szenario → zugrundeliegendes Bedürfnis → warum unser Produkt hier eine glaubwürdige Lösung darstellt. Wenn Sie die dritte Spalte nicht wahrheitsgemäß ausfüllen können, ist dieser Anwendungsfall nicht lohnenswert – eine Diskrepanz führt lediglich zu irrelevanten Anzeigen und verschwendeten Ausgaben und möglicherweise zur Ablehnung gemäß den Relevanz-/Vertrauensrichtlinien von OpenAI.

Das Endergebnis ist in der Regel eine Liste von Anwendungsfällen mit etwa 10 bis 30 Szenarien, die jeweils so spezifisch sind, dass man in einem einzigen Satz erklären kann, warum die eigene Marke in diesem Kontext relevant ist.

2. Relevante Kampagnenthemen entwickeln

Sobald Sie Ihre Anwendungsfälle erfasst haben, gruppieren Sie diese in Kampagnenthemen – Gruppen verwandter Szenarien mit gemeinsamer Botschaft, Zielgruppe oder Kaufphase. Dies entspricht eher der Strukturierung einer Content-Strategie als einer herkömmlichen Keyword-Kampagne.

Möglichkeiten zur Organisation von Themen:

• Nach Geschäftsprozessen – z. B. könnte ein Lohnabrechnungsunternehmen Themen wie „Einarbeitung neuer Mitarbeiter“, „Lohnabrechnung in mehreren Bundesstaaten“ oder „Steuererklärung zum Jahresende“ behandeln, jedes mit seiner eigenen Terminologie und seinen eigenen Beweispunkten.
• Durch operative Herausforderungen – Gruppierung um einen Schmerzpunkt (z. B. „Reduzierung der Kundenabwanderung“, „Senkung der Cloud-Kosten“) anstatt um ein Produktmerkmal, da Benutzer oft Probleme beschreiben, bevor sie Lösungen beschreiben.
• Im Hinblick auf die Kundensegmente – ein Thema für Einzelgründer, eines für operative Fachkräfte im Mittelstand, eines für IT-Fachkräfte in Unternehmen, alle zugeschnitten auf die Terminologie, das Budgetbewusstsein und den Grad der technischen Detailgenauigkeit des jeweiligen Kundensegments.
• Im Hinblick auf den Anwendungsfall oder die zu erledigende Aufgabe – besonders wertvoll, wenn die Plattform eine Vielzahl von Anwendungsfällen unterstützt (wie beispielsweise eine Datenplattform, die sowohl für Marketinganalysen als auch für Finanzanalysen verwendet werden kann – dies erfordert zwei verschiedene Themen).

Dies ist hier im Vergleich zur Suche noch wichtiger, da die Auslieferung von ChatGPT-Anzeigen im Chat auf dem Gesprächskontext und nicht auf exakten Keywords basiert. Ein Thema, das auf einem realen Bedürfnis aufbaut, erzielt eine breitere organische Reichweite und bleibt dabei dennoch relevant, da alle darunterliegenden Elemente der gleichen grundlegenden „Warum wir?“-Logik folgen.

Ein hilfreicher Test für jedes Thema: Könnten Sie es in einem Satz zusammenfassen, den ein Vertriebsmitarbeiter als reales Segment seiner Pipeline erkennen würde? Wenn nicht, ist es wahrscheinlich zu stark auf Schlüsselwörter fokussiert oder zu allgemein.

3. Entwickeln Sie mehrere kreative Variationen

Da ChatGPT-Anzeigen basierend auf dem Gesprächsverlauf und nicht auf einer einzelnen Suchanfrage ausgeliefert werden, kann dasselbe Produkt in ganz unterschiedlichen Kontexten relevant sein. Ein für einen einzigen Aspekt optimiertes Werbemittel wird in diesem breiten Spektrum weniger erfolgreich sein. Stattdessen müssen Sie eine strategische Sammlung von Variationen für jeden dieser Aspekte entwickeln:

• Nutzen des Produkts – beginnen Sie mit dem Ergebnis, das der Benutzer erzielt (z. B. „Verkürzung der Schließzeit von 10 Tagen auf 3“), anstatt mit den Funktionen.
• Probleme des Kunden – Wiederholen Sie die Problemstellung in den Worten des Nutzers, bevor Sie Ihr Produkt im Werbetext vorstellen.
• Anwendungsbeispiele – zeigen Sie, wie das Produkt eine konkrete Aufgabe erfüllt („Entwickelt für Agenturteams, die mehr als 20 Kundenkonten betreuen“), anstatt es allgemein zu beschreiben.
• Alleinstellungsmerkmale – was unterscheidet Sie von der offensichtlichen Alternative, konkret formuliert (eine spezifische Fähigkeit, Integration, Preisstruktur oder Garantie – nicht ein vages „besser“ oder „führend“).
• Beweismittel – ein Anker der Glaubwürdigkeit: Statistiken, Kundenzahlen, Bestätigungen von Dritten, konkrete Ergebnisse. Dies ist oft das überzeugendste Argument bei wichtigen Kaufentscheidungen.
• Handlungsaufforderungen – variieren Sie die Aufgabe selbst: „Kostenlose Testversion starten“, „Preise ansehen“, „Tarife vergleichen“, „Vertrieb kontaktieren“. Unterschiedliche Nutzer in unterschiedlichen Szenarien sind zu unterschiedlichen nächsten Schritten bereit.

Diese Anweisung ist wichtig: Es geht nicht darum, sechs optisch unterschiedliche Versionen desselben Satzes zu erstellen. Jede Variante sollte mit einem konkreten Anwendungsfall oder Einwand aus Ihrer Sammlung aus Schritt 1 verknüpft sein und somit einen wirklich anderen – und wahrheitsgemäßen – Grund zum Klicken liefern. Übung: Schreiben Sie jede Variante so, als würden Sie auf eine konkrete Frage einer realen Person antworten. Die Antwort muss für sich allein stehen.

4. Übereinstimmung zwischen der Werbebotschaft und der Landingpage

Die Aufgabe der Anzeige besteht darin, den Besucher zum Klicken zu bewegen, und die Aufgabe der Landingpage darin, das in der Anzeige versprochene Ergebnis zu liefern. Da die Nutzer aufgrund eines bestimmten Anliegens – sei es ein Problem, ein Vergleich oder ein Anwendungsfall – auf die Seite gelangt sind, führt eine Diskrepanz zwischen dem Werbeversprechen und der Darstellung auf der Landingpage zu Reibungsverlusten im entscheidenden Moment und somit zu verschwendetem bezahltem Traffic.

Richtlinien nach Absichtsstufe:

• Breit angelegte Markenbekanntheitskampagnen können durchaus auf die allgemeine Homepage verwiesen werden, denn das Ziel solcher Kampagnen ist die Schaffung von Markenbekanntheit und nicht unbedingt die Umwandlung von Interessenten in Kunden.
• Kampagnen mit hoher Kaufabsicht oder szenariobasierte Kampagnen müssen auf eine spezielle Landingpage und nicht auf die Homepage weitergeleitet werden. 
• Diese Seite sollte Folgendes enthalten:
• Formulieren Sie das Problem, nach dem der Nutzer wahrscheinlich gefragt hat, erneut, um einen roten Faden von der Frage über die Anzeige bis zur Seite herzustellen.
• Erläutern Sie das Angebot klar und deutlich, in Begriffen, die speziell auf dieses Szenario zugeschnitten sind, und nicht in allgemeinen Marketingtexten.
• Schaffen Sie von Anfang an Glaubwürdigkeit – mit Kundenlogos, Erfahrungsberichten, Erfolgsgeschichten oder Daten, die sich speziell auf den jeweiligen Anwendungsfall oder die Zielgruppe beziehen, anstatt mit leeren Marketingfloskeln wie „Von Tausenden vertraut“.
• Erstellen Sie einen Angebotspfad, der dem jeweiligen Interesse der Nutzer entspricht – ein vergleichsorientierter Nutzer benötigt möglicherweise eine Preisseite oder eine Vergleichstabelle, bevor er eine Demo anfordert; ein Nutzer am Ende des Verkaufstrichters, der durch einen Beweis motiviert ist, könnte direkt eine Testversion anfordern.
• Ton und Wortwahl von Anzeige und Seite sollten aufeinander abgestimmt sein. Verwendet die Anzeige die vom Kunden selbst verwendete Problemsprache, sollte die Überschrift der Seite diesen Faden aufgreifen, anstatt auf interne Produktterminologie umzuschwenken.

Google KI-Übersichtsanzeigen

Google AI Overviews basieren auf einer grundlegend anderen Grundlage als ChatGPT-Anzeigen. Anstatt eine neue Werbefläche zu schaffen, die einem neuen Produkt hinzugefügt wurde, stellen sie eine Erweiterung der bereits bestehenden Infrastruktur für Search, Shopping und Performance Max dar, was sowohl die Möglichkeiten als auch die Strategie verändert.

Anzeigen können oberhalb, unterhalb oder innerhalb von KI-Übersichten in der Suche geschaltet werden, sodass Werbetreibende Kunden in neuen Momenten der Informationssuche erreichen können. Anzeigen können in allen über 200 Märkten, in denen KI-Übersichten verfügbar sind, oberhalb oder unterhalb der KI-Übersicht angezeigt werden. Die Anzeige innerhalb der KI-Übersicht selbst ist derzeit auf Englisch auf Mobilgeräten und Desktop-Computern in einer kleineren Anzahl von Märkten beschränkt – Australien, Kanada, Indien, Indonesien, Kenia, Malaysia, Neuseeland, Nigeria, Pakistan, den Philippinen, Singapur und den Vereinigten Staaten.

Entscheidend ist, dass es sich hierbei nicht um ein Opt-in-Programm handelt. Bestehende Text-, Shopping-, lokale oder App-Anzeigen, die in Such-, Shopping-, Performance Max- und App-Kampagnen geschaltet werden, können automatisch über oder unter den KI-Übersichten erscheinen, sofern die Funktion verfügbar ist. Die Anzeigen erscheinen in diesem Umfeld nicht, weil sie speziell „KI-optimiert“ sind, sondern weil Google ihnen bereits vertraut – dieselben Qualitäts-, Relevanz- und Leistungsindikatoren, die für eine Platzierung in den traditionellen Suchergebnissen ausschlaggebend sind, qualifizieren eine Anzeige auch für die Platzierung in den KI-Übersichten. 

Dies bestätigt die ursprüngliche Darstellung: KI-Übersichten sind eine Platzierung, kein neuer Kanal, der eine neue Strategie erfordert. Sie stellen eine neue Platzierung für bestehende Kampagnentypen dar – Performance Max, Shopping-Kampagnen, Broad-Match-Suche, dynamische Suchanzeigen und KI Max – und kein komplett neues Anzeigenformat. Shopping- und Performance-Max-Kampagnen erzielen aktuell die höchste Sichtbarkeit innerhalb der KI-Übersichten, während Standard-Suchkampagnen meist oberhalb oder unterhalb der KI-generierten Inhalte erscheinen.

Wie kann ich in Google AI-Übersichten werben?

Das bestehende Fundament stärken

Da die Teilnahmeberechtigung von der aktuellen Kontoqualität und nicht von einem separaten Antragsverfahren abhängt, liegt der größte Nutzen darin, die gleichen Grundlagen zu verbessern, die bei Google Ads schon immer wichtig waren:

• Die Genauigkeit des Conversion-Trackings ist die Grundlage für alle nachgelagerten automatisierten Systeme – Smart Bidding, Performance Max und AI Max treffen Platzierungs- und Gebotsentscheidungen basierend auf den von Ihnen gesendeten Conversion-Signalen. Die Auswirkungen eines ungenauen Trackings sind subtil und später oft schwer zu erkennen.
• Die Bedeutung hochwertiger Landingpages gewinnt noch mehr an Bedeutung, wenn man bedenkt, dass Google im KI-gestützten Umfeld Signale Ihrer Website nutzt, um zu entscheiden, ob Sie in den Suchergebnissen erscheinen sollen. Eine minderwertige oder langsame Landingpage wird dadurch zum Nachteil.
• Qualität und Kreativität der Assets – Die Qualität der Assets, einschließlich Erweiterungen, strukturierter Daten und Produktfeed-Optimierung, ist aufgrund des Fokus von Google auf kontextbezogene Platzierungen immer wichtiger geworden.
• Keyword-Abdeckung von suchabsichtsbezogenen Suchanfragen — Google empfiehlt, Keywords breit abzudecken und Smart Bidding zu nutzen, um die vom KI-System abgeleitete Nachfrage zu erfassen.

Beachten Sie die Messlücke.

Aktuell bietet Google Ads keine segmentierten Berichte zu den in den KI-Übersichten geschalteten Anzeigen, da Google selbst noch dazulernt und weitere Informationen veröffentlichen wird, sobald die Erfahrungen mit den Berichten sich weiterentwickeln. Dies bedeutet:

Google-Support

• Eine niedrigere Klickrate bei einer bestimmten Suchanfrage beweist nicht per se, dass die Anzeigen von AI Overview die Performance beeinträchtigen – sie kann genauso gut eine längere Antwort oberhalb der Anzeige, eine breitere Abdeckung der Suchanfrage oder einfach eine geringere Qualität des Datenverkehrs in diesem Zeitraum widerspiegeln. 
• Noah Digital
• Bevor Werbetreibende voreilig den Schluss ziehen, dass der Unterschied in den Klickraten auf die Verwendung des AI Overviews-Formats zurückzuführen ist, sollten sie Faktoren wie Suchanfragenmix, Gerät, Übereinstimmungstyp, Auktionswettbewerb, Relevanz und Konversionsqualität untersuchen.
• Da es nicht möglich ist, die Daten der KI-Übersicht in Berichten zu segmentieren, bleibt Ihnen nur die Möglichkeit, die Performance auf Konto- und Kampagnenebene zu verfolgen. Dies gilt, da Google noch keine platzierungsspezifischen ROI-Zahlen veröffentlicht.

Setzen Sie auf Googles KI-gestützte Kampagnentools.

AI Max für die Suche ist Googles wichtigster Mechanismus, um Anzeigen mit KI-gestützten Sucherlebnissen zu verknüpfen. Er geht über die Keyword-basierte Ausrichtung hinaus, indem er Intention-Signale nutzt, um Anzeigen in den Umgebungen „KI-Übersicht“ und „KI-Modus“ auszuliefern. AI Max bietet eine effiziente Alternative zur Keyword-Ausrichtung und basiert auf natürlicher Sprache sowie automatisierter Anzeigenplatzierung und -erstellung. 

Diese Lösung entspricht Googles sich wandelnder Philosophie; für Werbetreibende lohnt es sich, die damit verbundenen Vorteile für sich im Gegenzug für die erweiterte Reichweite zu erkennen:

• Werbetreibende erreichen zwar eine größere Reichweite, müssen aber eine geringere manuelle Kontrolle darüber in Kauf nehmen, wie und wo genau die Anzeigen erscheinen. 
• Googles Algorithmus entscheidet über die Eignung von Anzeigen für KI-generierte Platzierungen anhand einer Kombination aus Gebot, Qualitätsfaktor und Relevanz – es gibt keine Möglichkeit, manuell speziell für eine „KI-Übersichtsplatzierung“ zu bieten. 
• Werbetreibende können nicht manuell auf Platzierungen in der KI-Übersicht als separate Inventarposition bieten; stattdessen integriert das System diese Entscheidungen in seine bestehende Auktionslogik. Der verfügbare Stellhebel ist die Qualität und Relevanz der Eingaben, nicht die direkte Kontrolle über die Platzierung. 
• Auf der defensiven Seite stehen Werbetreibenden vor allem negative Keywords zur Verfügung, um irrelevante Suchanfragen aus diesem Umfeld fernzuhalten, da die Platzierung der KI-Übersicht selbst nicht direkt blockiert werden kann. 
• Der umfassendere Wandel: Signale statt manueller Steuerung

Das übergreifende Thema all dessen ist die Abkehr von einer detaillierten, manuellen Kampagnenverwaltung hin zur Bereitstellung fundierter Eingangsdaten und klarer Ziele für das System, wobei die Entscheidungen auf Abfrageebene dann automatisiert getroffen werden:

• Starke, strukturierte Produktfeed-Daten (für Shopping und Performance Max) dienen zunehmend als Rohmaterial, aus dem die Modelle von Google schöpfen, wenn sie eine für die KI-Übersicht geeignete Anzeige zusammenstellen.
• Die Qualität der Konversionsdaten hat direkten Einfluss darauf, wie aggressiv und präzise Smart Bidding und AI Max die durch KI aufgedeckten Chancen nutzen.
• Klare Kampagnenziele (die von den Werbetreibenden festgelegten Ziele und Leitlinien) ersetzen erschöpfende Stichwortlisten als wichtigsten Kontrollmechanismus.
• Die strategische Botschaft aus Googles eigenen Anweisungen ist eindeutig: Der Erfolg hängt weniger von der detaillierten Verwaltung von Keywords ab, sondern vielmehr von qualitativ hochwertigen Signalen, die das System dynamisch auf die Platzierungen verteilen kann.

Was dies praktisch für die meisten Unternehmen bedeutet

Da die Teilnahmeberechtigung für bestimmte Kampagnentypen automatisch und obligatorisch ist, muss keine separate „KI-Übersichtsstrategie“ entwickelt werden – Anzeigen in KI-Übersichten sind kein neues Anzeigenformat, das von Grund auf neu erstellt werden muss; sie stellen eine neue Platzierung für Kampagnen dar, die Werbetreibende wahrscheinlich bereits laufen haben. Der praktische Fahrplan sieht folgendermaßen aus: 

• Überprüfen und optimieren Sie das Conversion-Tracking, damit automatisierte Systeme mit korrekten Daten arbeiten.
• Optimieren Sie Landingpages und Produktgrafiken, um in der zunehmend vertrauenswürdigen und KI-gestützten Suchmaschinenoptimierung besser wahrgenommen zu werden. Erweitern Sie die Keyword-Abdeckung von der exakten Übereinstimmung auf die zielgerichtete Keyword-Ausrichtung.
• Testen Sie AI Max for Search, sofern dies möglich ist, und berücksichtigen Sie dabei den Kompromiss zwischen größerer Reichweite und reduzierter detaillierter Kontrolle.
• Beobachten Sie die Performance-Trends auf Kontoebene im Zeitverlauf, anstatt eine platzierungsspezifische Zuordnung zu erwarten, da segmentierte Berichte für AI Overview-Platzierungen noch nicht verfügbar sind.

Google AI-Modus vs. Google AI-Übersichten

Es ist leicht, diese beiden in einen Topf zu werfen, da beide innerhalb von Google angesiedelt sind und beide generative KI zur Beantwortung von Suchanfragen nutzen, aber es handelt sich strukturell um unterschiedliche Nutzererlebnisse – und dieser Unterschied wirkt sich direkt darauf aus, wie Werbung auf den jeweiligen Plattformen funktioniert.

Was unterscheidet sie?

Der zentrale Unterschied liegt im Nutzerverhalten: KI-Übersichten verändern das bestehende Suchverhalten, da Nutzern weiterhin organische Ergebnisse unterhalb einer KI-generierten Zusammenfassung angezeigt werden. Der KI-Modus hingegen ersetzt die Suchergebnisseite vollständig durch eine rein dialogbasierte Suche. Anders als KI-Übersichten, die die traditionelle Suche ergänzen, ist der KI-Modus ein eigenständiger Modus, den Nutzer aktiv aktivieren und der für komplexere, dialogbasierte und mehrstufige Suchanfragen konzipiert ist. 

Dieser Unterschied wirkt sich hinsichtlich des Umfangs und der Nutzerabsicht sehr unterschiedlich aus:

• KI-Übersichten bilden die Massenmarktebene. Diese Schlüsselwörter machen etwa 48 % aller Suchanfragen aus, was einem Anstieg von 58 % gegenüber Dezember 2025 entspricht und daher für alle, die auf Suchmaschinen-Traffic angewiesen sind, einen dringenden Bedarf darstellt.

• Der KI-Modus ist die Ebene mit tiefergehender Intention und geringerem Suchvolumen – vorerst. Es handelt sich um eine unabhängige Dialogsuchmaschine, in der der Nutzer keine isolierten Suchbegriffe eingibt, sondern sich an echten Dialogen beteiligt, ähnlich der Interaktion mit einem KI-Assistenten. Die Intention solcher Gespräche ist in der Regel komplexer.

Die Folgen eines Klicks unterscheiden sich ebenfalls deutlich, was für die Art und Weise, wie Werbetreibende die jeweilige Werbefläche bewerten, von Bedeutung ist:

• Bei Suchanfragen, bei denen KI-Übersichten angezeigt werden, sinken die organischen Klickraten um 15–61 %, wobei einfache Informationsanfragen den stärksten Rückgang verzeichnen – bei markenbezogenen Suchanfragen hingegen steigt die Klickrate tatsächlich um 18 %, wenn eine KI-Übersicht vorhanden ist. 
• Der KI-Modus ist noch extremer: 93 % der Anfragen im KI-Modus generieren überhaupt keine ausgehenden Klicks auf irgendeine externe Website, basierend auf einer Analyse von über 25 Millionen Impressionen. 

Diese Kombination – KI-Übersichten als unmittelbare Herausforderung aufgrund der schieren Anzahl der von ihnen betroffenen Suchanfragen und der KI-Modus als längerfristige strukturelle Bedrohung, da er die organische Ergebnisseite für engagierte Nutzer vollständig entfernt – ist der praktische Ansatz, den Werbetreibende bei der Entscheidung, wo sie ihre Aufmerksamkeit zuerst investieren, berücksichtigen sollten. 

Warum unterscheiden sich die Werbemöglichkeiten je nach Oberfläche?

Da KI-Übersichten über der herkömmlichen Suchergebnisseite angezeigt werden, basiert ihr Anzeigenmodell im Wesentlichen auf der bestehenden Auktion: Anzeigen können oberhalb, unterhalb oder innerhalb von KI-Übersichten in der Suche geschaltet werden und werden nicht nur auf die Suchanfrage des Nutzers, sondern auch auf den Inhalt der KI-Übersicht selbst abgestimmt. Aktuell können nur Text- und Shopping-Anzeigen aus bestehenden Such-, Shopping- und Performance-Max-Kampagnen innerhalb der KI-Übersicht selbst angezeigt werden. Google schaltet in KI-Übersichten überhaupt keine Anzeigen für sensible Bereiche wie Erwachseneninhalte, Alkohol, Glücksspiel, Finanzen, Gesundheitswesen und Politik. 

Die Werbeinfrastruktur des KI-Modus ist jünger, wächst aber schnell und wird mit eigenen Mechanismen aufgebaut, anstatt einfach das Format der KI-Übersicht zu übernehmen:

• Inzwischen erscheinen Anzeigen in rund 25.5 % der Suchergebnisse im KI-Modus, ein Anstieg von 394 % im Vergleich zum Vorjahr. Die Infrastruktur des KI-Modus von Google umfasst bereits eine sofort einsatzbereite Platzierung namens „AI Mode Bottom Ads“ mit 816 aktiven Experiment-IDs, in denen verschiedene Monetarisierungsansätze getestet werden. 
• Digital Applied Team
• Eine groß angelegte Keyword-Studie ergab, dass bei 29.45 % der für den AI Mode infrage kommenden Suchanfragen eine Textanzeige erschien. Dieser Wert stieg sogar auf 53.6 % bei Suchanfragen, bei denen die Kosten pro Klick 10 US-Dollar oder höher betrugen – was darauf hindeutet, dass sich die Anzeigenschaltung im AI Mode auf höherwertige Suchanfragen mit höherem Wettbewerb konzentriert. 

Dies ist von strategischer Bedeutung: Die Anzeigenplatzierung von AI Overviews ist im Wesentlichen eine automatische Erweiterung der bereits bestehenden Konten der Werbetreibenden, während sich AI Mode eher zu einer eigenständigen Monetarisierungsebene mit eigener Experimentierinfrastruktur und eigener Wettbewerbsdynamik entwickelt, auch wenn, wie bereits erwähnt, die Werbetreibenden nach wie vor keine der beiden Platzierungsarten direkt ansprechen oder deaktivieren können.

Auch die kreativen und vermögensbezogenen Auswirkungen unterscheiden sich.

Da KI-Übersichten visuell und kontextuell an eine schriftliche Zusammenfassung anknüpfen, ist die kreative Qualität von Anzeigen unterhalb der Zusammenfassung besonders wichtig. Erweiterungen, eine umfassende Einbindung von Assets und ein differenzierter Text tragen dazu bei, dass eine Anzeige hervorsticht, wenn sie um die Aufmerksamkeit des Nutzers konkurriert, nachdem dieser bereits eine zusammenfassende Antwort gelesen hat. Die Position einer Anzeige relativ zur KI-Zusammenfassung ist nun wichtiger als die reine Anzeigenposition; die Platzierung oberhalb der Zusammenfassung ist aussagekräftiger als die durchschnittliche Ranking-Position vermuten lässt, während Anzeigen unterhalb der Zusammenfassung stark von der Scrolltiefe abhängen. 

Da der KI-Modus eine vollständig dialogorientierte Umgebung darstellt, in der häufig keine Klicks erforderlich sind, werden Werbetreibende dazu angehalten, noch weiter im Voraus zu denken – nämlich innerhalb des Gesprächs selbst erwähnt oder empfohlen zu werden, anstatt überhaupt um einen Klick zu konkurrieren, da die überwiegende Mehrheit der Sitzungen im KI-Modus von vornherein keinen externen Klick generiert. 

Googles Schritt hin zu dedizierten KI-nativen kommerziellen Formaten

Google beschränkt sich nicht nur darauf, bestehende Werbeformate auf diese neuen Oberflächen auszuweiten, sondern integriert Werbung auch verstärkt in diese KI-gestützten Nutzererlebnisse. Dieser Aspekt der Entwicklung des KI-Modus wird zwar vom ursprünglichen Inhalt korrekt erkannt, fand aber im Vergleich zur Diskussion um die organische Sichtbarkeit vergleichsweise wenig Beachtung. Er zeigt, wie Google völlig neue Formate entwickelt, die Verbindungen zwischen kommerzieller Absicht und Interaktion herstellen sollen, anstatt einfach nur traditionelle Such- oder Shopping-Anzeigen auf einer KI-generierten Seite einzufügen.

Die praktischen Schlussfolgerungen für Werbetreibende

• Für AI Overviews: Schützen und erweitern Sie das bestehende Google Ads-Konto – Feedqualität, strukturierte Daten, breite Abdeckung der Kaufabsicht und Smart Bidding-Bereitschaft – da die Berechtigung automatisch aus der Stärke der aktuellen Search-, Shopping- und Performance Max-Kampagnen abgeleitet wird.
• Im KI-Modus handelt es sich um eine exklusivere, dialogorientierte Umgebung, in der Googles Anzeigensystem weiterhin auf eine vertraute Kampagnenbasis, Feed-Logik und Auktionsdynamik zurückgreift, die Eignung jedoch zunehmend von der kontextuellen Relevanz und nicht mehr von der Logik exakt übereinstimmender Schlüsselwörter abhängt – was bedeutet, dass Werbetreibende, die sich zu sehr auf spärliche Produktdaten oder starre Schlüsselwortlisten stützen, stärker gefährdet sind, als ihnen bewusst ist. 

In beiden Fällen gilt: Die wachsende Diskrepanz zwischen Sichtbarkeit und Klicks bedeutet, dass Marken in eine positive Erwähnung innerhalb der KI-generierten Antwort selbst investieren müssen, und nicht nur in das Erzielen eines Klicks im Nachhinein, da ein großer und wachsender Anteil dieser Interaktionen die KI-Erfahrung überhaupt nicht verlässt.

Dies sollte vorab erwähnt werden: Die Suchergebnisse verkomplizieren und aktualisieren in mancher Hinsicht die ursprüngliche Darstellung. Hier die überarbeitete und an die aktuellen Fakten angepasste Version.

Verwirrungsorientierte Werbung: Was Marketingfachleute wissen sollten

Perplexity positionierte sich von Anfang an anders als traditionelle Suchmaschinen. Verwandte Fragen führten zu gesponserten Beiträgen in einer Seitenleiste, ähnlich wie Googles „Nutzer fragen auch“. Gesponserte Antworten gingen noch einen Schritt weiter: Sie integrierten die Inhalte von Werbetreibenden direkt in die KI-generierte Antwort selbst – klar gekennzeichnet, aber als Teil der Antwort präsentiert, anstatt als Banner, an dem die Nutzer vorbeiscrollen. 

Die gesponserte Folgefrage war wichtiger als die Anzeigenschaltung selbst. Sie erschien im Bereich „Ähnliche Fragen“, mitten im Suchprozess des Nutzers, genau in dem Moment, als der Nutzer seine Absicht verfeinerte, und nicht in einem separaten Banner-Slot. Dadurch erhielten die Werbetreibenden eine Position, die näher an der tatsächlichen Kaufentscheidung lag als bei einer herkömmlichen Keyword-Anzeige. 

Genau diese strategische Logik deutet der ursprüngliche Inhalt an: Da die Benutzererfahrung bei Perplexity auf Synthese, Zitaten und weiterführender Recherche basiert, gelangen die Nutzer oft zu Geschäftsentscheidungen, nachdem sie innerhalb einer einzigen Sitzung wesentlich mehr recherchiert haben, als eine typische Suchanfrage liefern würde.

Die wichtigste Neuigkeit: Perplexity hat die Werbeaktivitäten eingestellt.

Ab Oktober 2025 nahm Perplexity keine neuen Werbekunden mehr an. Lediglich die ursprünglichen Werbekunden vom Start im November 2024 testeten die Plattform weiter – ohne Self-Service-Angebot und ohne Informationen darüber, wann die Website wieder für Werbekunden geöffnet werden würde. Dieser Stopp war letztendlich der Tropfen, der das Fass zum Überlaufen brachte. Perplexity hatte im November 2024 „Gesponserte Fragen“ eingeführt, bis Anfang 2025 erste Werbekunden wie Whole Foods und Indeed gewonnen und Ende 2025 die Werbung schrittweise eingestellt. Im Februar 2026 entschied sich das Unternehmen schließlich, keine Werbeverträge mehr abzuschließen. 

Aktuell ist Werbung auf Perplexity nicht möglich. Es gibt weder ein Werbeprodukt noch eine Self-Service-Plattform oder eine Warteliste. Laut Unternehmensführung plant Perplexity derzeit keine Wiedereinführung von Werbung, schließt aber eine Überprüfung in der Zukunft nicht kategorisch aus. Ein Manager sagte der Financial Times, das Unternehmen werde möglicherweise „nie Werbung brauchen“, was auf großes Vertrauen in das Abonnementmodell hindeutet. 

Die Gründe für diese Kehrtwende sind für Marketer, die sich generell mit KI-gestützter Suche beschäftigen, aufschlussreich. Ein Manager erläuterte das Kernproblem: „Das Problem mit Werbung ist, dass Nutzer anfangen würden, alles zu hinterfragen.“ Deshalb entschied das Unternehmen, dass Werbung in Zukunft nicht zielführend sei, obwohl die Anzeigen klar gekennzeichnet waren und Perplexity betonte, dass sie keinen Einfluss auf die tatsächlichen Antworten des Chatbots hätten. Das tieferliegende Vertrauensproblem ist strukturell bedingt: Suchanzeigen haben Nutzer darauf trainiert, bezahlte Platzierungen von organischen Suchergebnissen zu unterscheiden. Konversationelle Schnittstellen verwischen diese Grenze jedoch, da das Produkt bereits wie ein vertrauenswürdiger Assistent agiert. Sobald eine Anzeige als nächster Schritt vorgeschlagen wird, muss die Plattform beweisen, dass die Empfehlung in erster Linie dem Nutzer und nicht dem Werbetreibenden dient. Perplexity hat angekündigt, werbefrei zu bleiben und verstärkt auf ein Abonnementmodell zu setzen. Damit positioniert sich das Unternehmen neben Anthropics Claude als werbefreie Alternative zu ChatGPT und Google. 

Was bedeutet das für Werbetreibende heute?

Vor diesem Hintergrund erweist sich die ursprüngliche Warnung, „das aktuelle kommerzielle Angebot direkt bei Perplexity zu überprüfen, bevor Kampagnenprognosen erstellt werden“, als absolut richtig – und die aktuelle Antwort, Stand Mitte 2026, lautet: Es gibt nichts zu prognostizieren. Marken erhalten organische Einträge durch Suchmaschinenoptimierung, um in den Perplexity-Ergebnissen aufzutauchen, anstatt bezahlte Platzierungen zu nutzen. Vereinfacht ausgedrückt bedeutet das:

• Für Perplexity als bezahlten Kanal sollte derzeit kein Mediabudget eingeplant werden – es gibt kein Produkt, keinen Bewerbungsprozess und keine Warteliste, um die man planen könnte.
• Die Sichtbarkeit von Perplexity wird heute ausschließlich durch organische Mechanismen erreicht: durch die Nennung als glaubwürdige, gut strukturierte und maßgebliche Quelle, aus der die Synthese-Engine und das Zitationssystem von Perplexity schöpfen – dieselbe GEO-Disziplin (Generative Engine Optimization), die auch für eine gute Platzierung in Google AI Overviews oder den organischen Antworten von ChatGPT wichtig ist.
• Es handelt sich um ein dynamisches, nicht um ein statisches Szenario. Das Management hat sich die Möglichkeit offengehalten, die Entscheidung bei einer Veränderung des Wettbewerbsumfelds oder der Finanzlage zu überdenken. 

Die strategische Lehre bleibt gültig – und Perplexitys Rückzug unterstreicht sie sogar noch.

Die ursprüngliche Kernaussage des Inhalts wird durch die seitherigen Ereignisse eher gestärkt als geschwächt. Perplexitys Kehrtwende ist ein Paradebeispiel für die Spannung, mit der KI-gestützte Suchmaschinenwerbung konfrontiert ist: Dieselben Eigenschaften, die die dialogbasierte Suche kommerziell wertvoll machen – tiefgreifende Recherche, Synthese und das Vertrauen der Nutzer in den Assistenten – bergen auch ein ungewöhnlich hohes Risiko für das Vertrauen in Marken und Plattformen, bezahlte Anzeigen in diese Nutzererfahrung einzubinden. Perplexity zog sich nicht zurück, weil Werbetreibende das Interesse an KI-Anzeigen verloren hätten, sondern weil Anzeigen neben KI-generierten Antworten den Eindruck erwecken können, die Antwort selbst sei gekauft, selbst wenn sie klar gekennzeichnet ist. 

Das ist die wichtigste Erkenntnis für Marketer: KI-basierte Suchplattformen unterscheiden sich deutlich darin, wie sie den Konflikt zwischen Monetarisierung und Vertrauen lösen. ChatGPT verfolgt den gegenteiligen Ansatz und setzt darauf, dass offizielle Regeln zur Trennung von Werbung und Suchergebnissen, kostenpflichtige werbefreie Tarife und eine deutlich größere Nutzerbasis im kostenlosen Tarif die Grenze zwischen Antwort und Werbung so klar halten, dass Werbung und Vertrauen nebeneinander bestehen können. Perplexity hingegen ist – zumindest vorerst – zu dem Schluss gekommen, dass sich die beiden Ziele innerhalb seines Produkts nicht vereinbaren lassen. Werbetreibende sollten die Werbestrategie jeder KI-Suchplattform als dynamisches, sich ständig veränderndes Signal dafür betrachten, wie das jeweilige Unternehmen diesen Zielkonflikt löst – und nicht als statisches Merkmal, auf dem die Kanalstrategie basiert, ohne sie vorher zu prüfen.

ChatGPT vs. Google vs. Perplexity Advertising

Die drei Plattformen sollten nicht allein anhand der Reichweite oder der Werbeverfügbarkeit bewertet werden. Ihre zugrundeliegenden Suchfunktionen unterscheiden sich grundlegend.

Faktor	ChatGPT	Google AI-Suche	Verwirrung
Kernerfahrung	Konversations-KI	Suche mit KI-Integration	KI-native Suche
Primäre Stärke	Gesprächsabsicht	Umfang und etablierte kommerzielle Suche	Recherche und Antwortfindung
Werbereife	Schwellenländer	Hoch entwickeltes Ökosystem	Entwicklung
Schlüsselwortabhängigkeit	Senken	Hoch, aber im Wandel	Senken
Kontextbezogene Relevanz	Hoch	Zunehmend	Hoch
Messreife	Entwicklung	Hoch entwickelt	Entwicklung
Beste strategische Gelegenheit	Gesprächserkundung	Such- und kommerzielle Absicht	Forschungsgetriebene Entdeckung

KI-Suchmaschinenwerbestrategie nach Geschäftsart

E-Commerce-Marken

KI-gestützte Suchmaschinenwerbung ist im E-Commerce hilfreich, wenn Kunden Unterstützung bei der Bewertung von Produkten benötigen.

Informationen über Produkte werden immer wichtiger, da KI-Algorithmen strukturierte Daten benötigen, um Waren, Kategorien, Spezifikationen, Preise und Verfügbarkeit besser zu verstehen.

Marketingfachleute müssen sicherstellen, dass alle Kanäle, wie z. B. Produktfeed, Produktseite, strukturierte Daten und Anzeigen, konsistente Informationen liefern.

Software as a Service

SaaS-Unternehmen müssen die Anwendungsfälle und Probleme ihrer Kunden priorisieren.

Die besten Situationen ergeben sich oft dann, wenn Menschen nach Lösungen für operative Probleme suchen, anstatt nach Namen von Softwareunternehmen.

In diesem Fall sollten SaaS-Werbetreibende ihre Strategie mit Schulungsmaterialien, Vergleichsseiten, Dokumentationen, Fallstudien und Conversion-Landingpages verknüpfen.

Professional Services

Professionelle Dienstleister sollten der Glaubwürdigkeit große Bedeutung beimessen.

Ein KI-Algorithmus könnte das Unternehmen mit einer Person in Kontakt bringen, die nach einer Lösung sucht. Das Unternehmen muss jedoch seine Expertise unter Beweis stellen, bevor der Kunde mit ihm zusammenarbeitet.

Der Nachweis kann durch Fallstudien, Referenzen, Leistungsergebnisse anderer Kunden, Expertenbeiträge, Rezensionen, Methodik und Serviceinformationen erbracht werden.

Lokale Unternehmen

Lokale Unternehmen sollten der Genauigkeit ihrer Geschäftsinformationen in ihrem gesamten digitalen Ökosystem höchste Priorität einräumen.

Standort, Dienstleistungen, Betriebsinformationen, Bewertungen, Unternehmensbeschreibungen und Website-Inhalte sollten einheitlich und für Suchmaschinen leicht verständlich sein.

KI-gestützte Suchmaschinenwerbung sollte die lokale Suchmaschinenoptimierung und die Optimierung des Google-Unternehmensprofils ergänzen, nicht ersetzen.

Wie wird KI-gestützte Suchmaschinenwerbung das Marketing verändern?

Die wichtigste Entwicklung im Bereich der KI-Suche ist nicht einfach die Einführung einer weiteren Werbeplatzierung.

Es ist die sich wandelnde Rolle der Suche selbst.

Die traditionelle Suche half Nutzern in erster Linie dabei, Informationen zu finden und auf Websites zu navigieren. KI-gestützte Suchfunktionen unterstützen Nutzer zunehmend dabei, Informationen zu verstehen, Alternativen zu bewerten und Entscheidungen zu treffen.

Dadurch entsteht ein anderes Werbeumfeld.

Marken konkurrieren nicht mehr nur um Sichtbarkeit in einer Liste von Suchergebnissen. Sie konkurrieren zunehmend um Relevanz innerhalb eines Entscheidungsprozesses.

Dies wird folgende Aspekte stärker gewichten:

• Markenautorität
• Produkt- und Servicedaten
• Kundenabsicht
• Inhaltsqualität
• Signale vertrauen
• Strukturierte Informationen
• Kreative Relevanz
• Konvertierungsinfrastruktur

Abschluss der Checkliste für KI-Suchmaschinenwerbung

Bevor Sie eine KI-gestützte Suchmaschinenwerbestrategie starten, überprüfen Sie Folgendes:

Strategie

• Definieren Sie das Geschäftsziel.
• Identifizieren Sie die wertvollsten Kundensegmente.
• Erfassen Sie die Probleme und Fragen, die mit Ihrem Angebot verbunden sind.

Marketing

• Entwickeln Sie spezifische, nutzenorientierte Kreativkonzepte.
• Erstellen Sie mehrere relevante Varianten.
• Die Werbung sollte auf die Absicht der Kunden abgestimmt sein.
• Nutzen Sie plattformspezifische Targeting- und Gebotsfunktionen.

Website

• Erstellen Sie relevante Landingpages.
• Kommunizieren Sie klar den Wert und die Alleinstellungsmerkmale.
• Beweise und Vertrauenssignale liefern.
• Gestalten Sie Konvertierungspfade leicht verständlich.

Messung

• Implementieren Sie ein zuverlässiges Conversion-Tracking.
• Messen Sie qualifizierte Leads anstatt Roh-Leads.
• Verknüpfen Sie nach Möglichkeit Werbeaktivitäten mit Einnahmen.
• Vor der Skalierung Benchmarks festlegen.

KI-Bereitschaft

• Sorgen Sie für einheitliche Geschäftsinformationen.
• Verbessern Sie die Produkt- und Servicebeschreibungen.
• Erstellen Sie autoritative, kundenorientierte Inhalte.
• Verbessern Sie die digitale Präsenz der Marke.

Häufig gestellte Fragen

Was sind KI-Suchanzeigen?

KI-Suchanzeigen sind bezahlte Anzeigen, die in KI-gestützte Such- und Chatbot-Anwendungen wie ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode und ähnliche integriert sind. Sie unterscheiden sich von herkömmlichen Suchanzeigen dadurch, dass sie nicht nur auf den eingegebenen Suchbegriffen basieren, sondern auch auf der Suchanfrage des Nutzers, dem Gesprächskontext, der von der KI generierten Antwort und dem bisherigen Nutzerverhalten.

Diese Unterscheidung ist in der Praxis relevant. Eine herkömmliche Suchanzeige konkurriert um einen Platz neben einer Liste von Links, die mit einem Keyword verknüpft sind. Eine KI-Suchanzeige hingegen konkurriert um Relevanz innerhalb (oder im Umfeld) einer synthetisierten Antwort, die mehrere Suchintentionen in einer einzigen Antwort vereinen kann. Daher wird bei Kampagnenstruktur, Anzeigengestaltung und Targeting von KI-Suchanzeigen zunehmend auf die Beschreibung von Szenarien und Anforderungen gesetzt, anstatt auf spezifische Keyword-Kombinationen zu bieten. Dieser Punkt verbindet ChatGPT, Google AI Overviews und die Targeting-Methoden des Google AI Mode trotz ihrer unterschiedlichen Implementierung.

Können Unternehmen auf ChatGPT Werbung schalten?

Ja. Nachdem OpenAI anfänglich jegliche Werbung abgelehnt hatte, hat das Unternehmen seine Haltung geändert und bietet ab Anfang 2026 in den USA zunächst Anzeigen an. Die Ausweitung auf weitere Länder und ein Self-Service-System sind geplant. Nutzer der Free- und Go-Versionen sehen derzeit Werbung; Nutzer der Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Edu-Versionen sehen keine Werbung. Der Zugang für Werbetreibende hat sich schnell von einem Pilotprojekt mit Einladung zu einem öffentlichen Self-Service-Anzeigenmanager entwickelt. Die zulässigen Kategorien und verfügbaren Märkte haben sich mit der Weiterentwicklung des Programms kontinuierlich verändert.

Die praktische Konsequenz: Es handelt sich hierbei noch nicht um eine stabile, vollständig ausgereifte Plattform. Unternehmen, die ChatGPT-Werbung in Betracht ziehen, sollten mit sich ständig ändernden Richtlinien, weniger detaillierten Berichten als von Google oder Meta gewohnt und der Möglichkeit rechnen, dass sich Teilnahmebedingungen, Mindestausgaben oder unterstützte Märkte bis zum Kampagnenstart ändern können. Es ist daher unerlässlich, die aktuellen Bedingungen direkt bei OpenAI zu überprüfen, bevor ein Budget festgelegt wird.

Können ChatGPT-Werbeanzeigen die vom KI-System bereitgestellten Antworten beeinflussen?

Nein. Es wurde ausdrücklich klargestellt, dass Werbung eine separate Einheit darstellt und nicht mit den Ergebnissen der KI verwechselt werden kann. Die Werbung kann weder manipuliert noch nach Rangfolge sortiert oder in irgendeiner Weise durch Zahlungen von Werbetreibenden beeinflusst werden. Die Anzeigen sind zudem ordnungsgemäß als gesponsert gekennzeichnet und werden separat von den vom Modell generierten Ergebnissen bereitgestellt.

Dies ist ein wichtiger strategischer Unterschied, den Werbetreibende verinnerlichen sollten. ChatGPT-Werbung sollte als bezahlter Medienkanal geplant werden, der parallel zu den organischen Sichtbarkeitsbemühungen einer Marke läuft, und nicht als Abkürzung. Eine positive, organische Erwähnung in den ChatGPT-Antworten hängt weiterhin vollständig davon ab, vom Modell als glaubwürdige und relevante Quelle wahrgenommen zu werden. Dies ist eine eigenständige Disziplin (oft als Antwortoptimierung oder generative Suchmaschinenoptimierung bezeichnet) und unterscheidet sich vom Kauf eines markierten Werbeplatzes.

Können Google-Anzeigen in KI-Übersichten erscheinen?

Ja. Google hat die Anzeigenberechtigung für KI-Übersichten direkt in sein bestehendes Anzeigenökosystem integriert, anstatt ein separates Produkt zu entwickeln. Anzeigen können oberhalb, unterhalb oder in einer begrenzten Anzahl von Märkten innerhalb der KI-generierten Zusammenfassung selbst erscheinen. Die Berechtigung ergibt sich automatisch aus bestehenden Such-, Shopping- und Performance-Max-Kampagnen; es gibt keine separate Anwendung und – was besonders wichtig ist – keine Möglichkeit, die Platzierung in KI-Übersichten zu deaktivieren, wenn die bestehenden Kampagnen einer Marke die Voraussetzungen erfüllen.

Dies ist ein grundlegend anderes Modell als das von ChatGPT. Während ChatGPT-Werbung ein eigenständiges Produkt ist, für das sich Werbetreibende aktiv anmelden, sind Google AI Overview-Anzeigen eine automatische Erweiterung der aktuellen Status- und Qualitätssignale eines Kontos. Das bedeutet, dass die effektivste Methode zur Verbesserung der Performance von AI Overview-Anzeigen nicht in einer separaten „AI Overview-Strategie“ besteht, sondern in der Stärkung der gleichen Grundlagen, die seit jeher den Erfolg von Google Ads ausmachen: Genauigkeit des Conversion-Trackings, Qualität des Feeds, Relevanz der Landingpage und eine breite, zielgruppenorientierte Reichweite.

Ersetzt die KI-Suche die traditionelle Google-Suche?

Nein, nicht im Sinne eines kompletten Austauschs. Es handelt sich eher um eine schrittweise Überlagerung als um einen vollständigen Ersatz. KI-Übersichten erscheinen mittlerweile bei einem beträchtlichen und stetig wachsenden Anteil aller Google-Suchen – oberhalb der herkömmlichen Ergebnisseite, nicht anstelle dieser. Nutzer sehen also weiterhin organische Suchergebnisse und herkömmliche Anzeigen unterhalb der KI-generierten Zusammenfassung. Der Google KI-Modus stellt eine deutlichere Neuerung dar und bietet ein vollständig dialogbasiertes Sucherlebnis ohne herkömmliche Ergebnisseite. Aktuell macht er jedoch im Vergleich zu den KI-Übersichten einen geringeren Anteil der gesamten Suchaktivität aus.

Die präzisere Formulierung: Die traditionelle Suche bleibt wirtschaftlich bedeutsam, doch ein wachsender Anteil der Suchvorgänge wird von einer KI-Ebene abgefangen oder umgestaltet, bevor ein Nutzer überhaupt einen herkömmlichen blauen Link erreicht. Googles Strategie spiegelt dies wider: Anstatt eine KI-Suche als isolierten Ersatz zu entwickeln, erweitert das Unternehmen die KI-Funktionen innerhalb seiner bestehenden Such- und Werbeinfrastruktur (Performance Max, Smart Bidding, AI Max for Search). Für Werbetreibende bedeutet dies, dass traditionelle SEO- und bezahlte Suchpraktiken weiterhin notwendig, aber allein zunehmend nicht mehr ausreichend sind.

Ersetzen KI-gestützte Suchanzeigen SEO?

Nein. Sie lösen unterschiedliche Probleme und sind nicht durcheinander zu ersetzen. Bezahlte KI-Werbung sichert eine gekennzeichnete Platzierung; sie beeinflusst nicht, ob und wie positiv eine Marke in einer KI-generierten organischen Antwort beschrieben wird. Empfehlungen, Zitate oder positive Zusammenfassungen durch ChatGPT, Google AI Overviews oder ähnliche Systeme hängen von denselben grundlegenden Qualitätssignalen ab wie traditionelles SEO – maßgebliche Inhalte, strukturierte und präzise Produkt-/Markeninformationen, Bestätigung durch Dritte und ein guter Ruf bei den Quellen, auf die diese Modelle zurückgreifen – sowie von neueren Aspekten, die speziell die Synthese und Zitierung von Informationen durch generative Systeme betreffen.

Unternehmen, die bezahlte KI-Werbung als Ersatz für diese organische Grundlage betrachten, werden wahrscheinlich nur begrenzte Erfolge erzielen, denn:

• Bezahlte Platzierungen sind in der Regel auf bestimmte Formate und Positionen beschränkt (eine gesponserte Karte, eine gekennzeichnete Einheit über oder unter einer Antwort) und berühren weder den eigentlichen Inhalt noch die Empfehlungen der KI-generierten Antwort.
• Organische Sichtbarkeit in KI-gestützten Antworten ist systembedingt und aufgrund politischer Vorgaben nicht käuflich – sie muss durch tatsächliche Relevanz und Glaubwürdigkeit erworben werden.
• Beide Medientypen sprechen ihre Zielgruppen in unterschiedlichen Phasen an: Eine bezahlte Anzeige kann unabhängig davon platziert werden, ob die Marke tatsächlich für die Suchanfrage relevant ist, während organische KI-Sichtbarkeit nur dann auftritt, wenn es Inhalte und/oder einen entsprechenden Ruf gibt.

Die richtige Strategie wäre, beide Kanäle gleichzeitig zu verfolgen: die für die organische Sichtbarkeit von KI erforderlichen Inhalte, strukturierten Daten und Glaubwürdigkeit zu schaffen und gleichzeitig bezahlte KI-Werbung als zusätzlichen Kanal der Präsenz in relevanten Kontexten zu nutzen.

Müssen kleine Unternehmen über KI-basierte Suchmaschinen werben?

Die Antwort variiert von Unternehmen zu Unternehmen und hängt von bestimmten Kriterien ab, die vor einer Entscheidung berücksichtigt werden müssen, ähnlich wie bei jeder anderen Form der Werbung:

• Zugang: Ist die Plattform für die Art des Unternehmens und seine Zielgruppe geeignet? Einige KI-Werbenetzwerke sind nur auf Einladung zugänglich, vorübergehend nicht für neue Werbetreibende verfügbar oder haben eine geografisch begrenzte Verfügbarkeit. Dies sollte entsprechend geprüft werden.
• Preis: Erste Daten von KI-gestützten Suchanzeigennetzwerken deuten darauf hin, dass deren TKP und TKP aufgrund einer kleineren, aber engagierten und kaufkräftigen Nutzerbasis höher sind als die traditioneller Werbenetzwerke wie Google Search oder Meta. Dieser Preis muss im Hinblick auf die Konversionsmöglichkeiten bewertet werden.
• Zielgruppenrelevanz: Entspricht die Zielgruppe des Netzwerks dem Kundenstamm des Unternehmens? Die Gesamtgröße einer Plattform ist weniger wichtig als die Frage, ob das dort erreichbare spezifische Zielgruppensegment mit der Zielgruppe des Unternehmens übereinstimmt.
• Konversionspotenzial: Einige KI-Plattformen bieten derzeit nur Impressions- und Klickdaten an, ohne detailliertes Conversion-Tracking oder demografische Informationen – das schränkt die Möglichkeit ein, frühzeitig verlässliche Kosten pro Akquisition zu berechnen.
• Messbare Ergebnisse: Da die Berichterstattung auf einigen dieser Plattformen noch nicht ausgereift ist, sollten insbesondere kleine Unternehmen vorsichtig sein, ihre Ausgaben allein auf der Grundlage von Impressionszahlen oder Klickvolumen zu skalieren.

Vor diesem Hintergrund ist kontrolliertes Testen mit kleinem Budget der sinnvollere Ausgangspunkt als gleich hohe Ausgaben im Voraus zu tätigen – frühe Kampagnen sollten dazu dienen, plattformspezifische Leistungsdaten zu sammeln, bevor entschieden wird, ob (und in welchem ​​Umfang) man skalieren möchte.

Wie sollten sich Unternehmen auf KI-gestützte Suchmaschinenwerbung vorbereiten?

Die Vorbereitungsarbeit entspricht im Wesentlichen der gleichen grundlegenden Disziplin, die für eine starke Performance in jedem Werbekanal sorgt. Sie ist hier jedoch von besonderer Bedeutung, da KI-gestützte Systeme (unabhängig davon, ob sie eine bezahlte Platzierung zusammenstellen oder organische Suchergebnisse generieren) stark von der Qualität der verfügbaren Signale und Inhalte abhängen. Unternehmen sollten sich auf Folgendes konzentrieren:

• Genauigkeit und Vollständigkeit der Markeninformationen – konsistente und genaue Angaben zum Unternehmen im gesamten Web, da KI-Systeme diese Informationen nutzen, um Vertrauen und Relevanz zu bestimmen.
• Kundenorientierte Inhalte – Material, das sich an realen Kundenfragen, Problemen und Vergleichsszenarien orientiert und nicht nur Produktmerkmalslisten enthält, da KI-Übersichten und generative Assistenten in der Regel auf solchen Inhalten basieren.
• Starke Produkt- und Servicedaten – genaue, detaillierte und gut strukturierte Produktfeeds und Servicebeschreibungen, die für die Shopping- und Performance-Max-Berechtigung in KI-Übersichten und zunehmend auch für organische KI-Empfehlungen wichtig sind.
• Seiten, die eine Geschichte erzählen – Seiten, die die Erzählung der jeweiligen Frage oder Anzeige, auf die geklickt wurde, weiterführen, anstatt alle Besucher auf eine statische, standardisierte Startseite zurückzuleiten.
• Kreative Assets in verschiedenen Formen – unterschiedliche Versionen mit Fokus auf verschiedene Vorteile, Probleme, Anwendungen und Alleinstellungsmerkmale –, weil KI-gestützte Werbeumgebungen besser für kreative Vielfalt geeignet sind.
• Genaues Conversion-Tracking – die Grundlage jedes automatisierten Gebots- und Matching-Systems; ungenaue Tracking-Daten beeinträchtigen stillschweigend die Performance bei jeder KI-gestützten Platzierung.
• Digitale Autorität insgesamt – die gesammelten Vertrauenssignale (Rezensionen, Zitate, Erwähnungen durch Dritte, strukturierte Inhalte), die Einfluss darauf haben, ob eine Marke überhaupt organisch in KI-generierten Antworten auftaucht, unabhängig von Werbeausgaben.