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Folge 42: Ads in KI-Systemen (Teil 2) – Wie Werbetreibende sich jetzt vorbereiten

In Teil 1 haben Maggie Mues und Lara Marie Massmann gezeigt, welche Werbemöglichkeiten Google, Microsoft und OpenAI bereits in ihren KI-Systemen anbieten. Jetzt wird es konkret: Wie sollten sich Werbetreibende in Deutschland auf Ads in KI-Systemen vorbereiten?

Diese Folge liefert praxisnahe Handlungsempfehlungen für Marketing-Teams. Von der Optimierung bestehender Kampagnen über Broad Match und AI Max bis hin zu datenbasierter Steuerung und Produktfeed-Optimierung. Lara zeigt, welche Schritte jetzt notwendig sind, um für die neue Ära der KI-Werbung gerüstet zu sein.

Egal ob B2B-Leadgenerierung oder E-Commerce – diese Folge zeigt, wie klassische Kampagnentypen für KI-Systeme fit gemacht werden und welche neuen Metriken entscheidend sind.

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Vier Schritte zur Vorbereitung auf Ads in KI-Systemen

Werbetreibende können sich bereits jetzt auf Ads in KI-Systemen vorbereiten – auch wenn in Deutschland noch nicht alle Formate verfügbar sind. Die Grundlagen werden heute gelegt.

Schritt 1: Sauberes Tracking und Datenbasis schaffen

Die Basis für erfolgreiche KI-Werbung ist sauberes Tracking. Werbetreibende müssen genau definieren, was eine Conversion ist und wie viel sie wert ist.

Wichtige Maßnahmen:

  • Conversion-Definitionen präzise festlegen (z. B. Formularabsendung, Kaufabschluss, Download)
  • Conversion-Werte hinterlegen – der Algorithmus muss wissen, welche Aktionen wertvoller sind
  • Tracking-Pixel und Conversions-API korrekt implementieren
  • Datenqualität regelmäßig überprüfen

Ohne saubere Datenbasis kann der Algorithmus keine intelligenten Entscheidungen treffen.

Schritt 2: Broad Match testen und AI Max vorbereiten

Google benötigt Flexibilität, um Anzeigen auf komplexe, conversational Suchanfragen auszuspielen. Deshalb ist Broad Match Pflicht für Search Ads in KI-Systemen.

Empfohlenes Vorgehen:

  • Mit Top-Keywords starten: Welche Keywords funktionieren in Exact Match oder Phrase Match bereits gut?
  • Diese Keywords 2-3 Wochen in Broad Match testen
  • Suchanfragen-Berichte intensiv prüfen und negative Keywords aufbauen
  • Erst danach AI Max aktivieren (erweitert Broad Match noch weiter)

Tipp: KI-Tools wie Gemini oder ChatGPT können helfen, Suchanfragen-Berichte zu analysieren und negative Keywords vorzuschlagen.

Schritt 3: Lead-Qualität messen (B2B)

Im B2B-Bereich ist nicht jeder Lead gleich wertvoll. Werbetreibende müssen Lead-Qualität messen und an den Algorithmus zurückspielen.

Lead Stages definieren:

  • Formular abgesendet (Conversion 1)
  • Lead qualifiziert (Conversion 2)
  • Opportunity erstellt (Conversion 3)
  • Vertrag abgeschlossen (Conversion 4)

Conversion-Wert berechnen:

Wenn aus 100 Leads 5 Kunden werden und ein Kunde im Schnitt 10.000 Euro Umsatz bringt, dann ist der Wert pro Lead:

Conversion-Wert = (5 / 100) × 10.000 = 500 Euro

Dieser Wert muss im Tracking hinterlegt werden, damit der Algorithmus weiß, wie viel er für einen Lead bieten darf.

Schritt 4: Produktfeed optimieren (E-Commerce)

Im E-Commerce ist die Produktfeed-Optimierung entscheidend. KI-Systeme nutzen Produktdaten, um passende Anzeigen auszuspielen.

Neue Attribute für KI-Systeme:

  • Conversational Attributes: Q&As zu typischen Nutzerfragen (z. B. Was ist der beste Laufschuh für Einsteiger?)
  • Product Highlights: Besondere Merkmale hervorheben
  • Lifestyle Images: Nicht nur Produktbilder, sondern auch Anwendungsbilder (Produkt im Kontext)
  • Detaillierte Beschreibungen: Genug Kontext für KI-Systeme, um das Produkt zu verstehen

Kampagnenstruktur anpassen:

Nicht alle Produkte in eine Kampagne packen. Strukturieren nach:

  • Topseller (hohes Budget)
  • Margen-Champions (mittleres Budget)
  • Ladenhüter (kleines Budget, um sie nicht zu vernachlässigen)

Datenbasierte Steuerung: Umsatz und Gewinn im Fokus

Die Zeiten, in denen nur Klicks und Conversions zählten, sind vorbei. Werbetreibende müssen auf Umsatz und Gewinn optimieren.

Wichtige Metriken:

  • ROAS (Return on Ad Spend): Wie viel Umsatz generiert jeder investierte Euro?
  • Profit-Margin: Welche Produkte oder Kampagnen sind tatsächlich profitabel?
  • Customer Lifetime Value (CLV): Wie viel ist ein Kunde langfristig wert?

Nur wer diese Daten sauber trackt und an die Plattformen zurückspielt, kann den Algorithmus optimal steuern.

Was bedeuten Ads in KI-Systemen für die organische Reichweite?

Eine der häufigsten Fragen: Verdrängen bezahlte Anzeigen die organischen Ergebnisse in KI-Systemen?

Die Antwort ist differenziert:

  • Reichweiten-Plus statt Verdrängung: Bei Google entstehen Anzeigen in Bereichen, in denen vorher keine klassischen Search Ads geschaltet wurden (z. B. bei informationalen Anfragen)
  • Neue Touchpoints: Werbetreibende erreichen Nutzerinnen und Nutzer früher in der Customer Journey
  • Organisch bleibt wichtig: Citations und Mentions in organischen KI-Antworten bleiben ein zentraler Bestandteil von GEO

Bezahlte und organische Sichtbarkeit ergänzen sich – sie konkurrieren nicht direkt.

Fazit: Jetzt vorbereiten, später profitieren

Die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Folge:

  • Neue Formate basieren auf bekannten Kampagnentypen: Text Ads, Shopping Ads und Performance Max sind die Grundlage
  • Broad Match ist Pflicht: Wer in KI-Systemen werben will, muss Broad Match testen und optimieren
  • Datenqualität entscheidet: Sauberes Tracking, Conversion-Werte und Lead-Qualität sind entscheidend
  • Produktfeeds optimieren: Conversational Attributes, Lifestyle Images und detaillierte Beschreibungen machen den Unterschied
  • Jetzt vorbereiten: Auch wenn in Deutschland noch nicht alles verfügbar ist – die Grundlagen werden heute gelegt

Werbetreibende, die jetzt ihre Kampagnen optimieren, sind bereit, wenn Ads in KI-Systemen in Deutschland flächendeckend ausgerollt werden.

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      Quadrate und Foto von lächelnder Mitarbeiterin
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