Betreibt jemand bezahlte + organische + KI-Optimierung gemeinsam? Wie koordiniert ihr diese Kanäle?

Ich habe mehreren Organisationen geholfen, diese Silos aufzubrechen. Hier das Framework, das funktioniert:

Das Unified Search Intelligence Model:

Geteilte Keyword-/Query-Datenbank
         |
    +---------+---------+
    |         |         |
  Paid    Organic      KI
  Team     Team       Team
    |         |         |
    +---------+---------+
         |
   Einheitliches Reporting

Schritt 1: Einheitliche Query-Taxonomie

Erstelle eine Masterliste aller Suchanfragen/Keywords, die enthält:

• Suchvolumen
• Aktuelles organisches Ranking
• Bezahlter CPC und Conversion-Rate
• KI-Zitationsstatus
• Strategische Priorität

Schritt 2: Zuständigkeitszuweisung

Für jede Query primäre Zuständigkeit festlegen:

• Hohes organisches Ranking + KI-Zitation = Organic zuständig, Paid reduzieren
• Kein organisches Ranking + hohe Conversion = Paid zuständig, organischen Content erstellen
• Keine Zuständigkeit = Gelegenheit, nach Wert priorisieren

Schritt 3: Kanalübergreifender Erkenntnisaustausch

Wöchentlicher 30-minütiger Sync, bei dem Teams teilen:

• PPC: Top-konvertierende Queries, die organische Unterstützung brauchen
• SEO: Ranking-Verbesserungen, die Paid-Ausgaben senken können
• GEO: Zitationslücken, die Content füllen kann

Es geht nicht darum, Teams zusammenzulegen. Es geht darum, geteilte Intelligenz zu schaffen.

Von der PPC-Seite – das hat die Integration für uns verändert:

Die Kannibalisierungs-Lösung:

Wir haben jedes Keyword analysiert, auf das wir geboten UND bei dem wir organisch unter den Top 3 waren. Dabei stellten wir fest, dass wir 45.000 $/Monat für Begriffe ausgaben, bei denen Organic ohnehin über 80 % des Traffics einfängt.

Maßnahme: Gebote für diese Begriffe gesenkt, 35.000 $ auf Begriffe mit keiner organischen Sichtbarkeit umverteilt.

Ergebnis: Gesamter Suchtraffic blieb konstant, aber wir deckten 40 % mehr Begriffe mit gleichem Budget ab.

Das KI-Learning:

Wir stellten fest, dass es Begriffe gab, bei denen wir weder organisch rankten noch von KI zitiert wurden – totale Blind Spots. Diese wurden zu Prioritäten für Content-Erstellung.

Jetzt beinhaltet unser Content-Brief-Prozess:

• “Wird diese Query von KI beantwortet?”
• “Werden wir zitiert? Die Konkurrenz?”
• “Was braucht es, um zitiert zu werden?”

Die PPC-to-Content-Pipeline:

Quartalsweise teile ich unsere Top-konvertierenden Queries mit dem Content-Team. Sie erstellen umfassende Inhalte dazu. Das:

1. Verbessert den Quality Score (Relevanzsignale)
2. Führt über Zeit zu organischer Sichtbarkeit
3. Schafft Potenzial für KI-Zitationen

Es ist ein 6-Monats-Flywheel, aber der ROI wächst stetig.

KI-Sichtbarkeit passt als Frühindikator in die integrierte Strategie.

Warum:

Die Awareness-Kaskade:

1. Nutzer fragt KI eine Frage
2. KI nennt deine Marke (Awareness)
3. Nutzer sucht branded (Consideration)
4. Nutzer klickt auf organic oder paid Ergebnis (Conversion)

Wirst du in Schritt 1 nicht zitiert, verpasst du den oberen Funnel.

So integrieren wir KI-Daten:

1. Gap-Analyse – Queries, bei denen Wettbewerber zitiert werden, wir aber nicht
2. Content-Priorisierung – Diese Lücken steuern den Redaktionsplan
3. Messaging-Abgleich – Welche Sprache nutzt KI für uns? Paid/Organic Messaging angleichen
4. Brand-Monitoring – KI-Zitation ist ein Frühsignal für Markenwahrnehmung

Kennzahl fürs Management: “KI Share of Voice” – % relevanter Queries, bei denen wir vs. Wettbewerber zitiert werden.

Das berichten wir gemeinsam mit Paid-Impression-Share und Organic-Share of Voice für das vollständige Bild.

Das fügt sich zusammen. Versuch einer Zusammenfassung:

Komponenten der Unified Intelligence:

1. Master-Query-Datenbank mit Paid-, Organic- und KI-Daten
2. Zuständigkeit nach aktueller Performance zuweisen
3. Kanalübergreifender Erkenntnisaustausch (wöchentlicher Sync)

Schlüsselmetriken:

• Gesamte Suchsichtbarkeit (Paid + Organic + KI)
• Kannibalisierungsrate (verschwendetes Paid für starke Organic-Begriffe)
• KI Share of Voice
• Kanalübergreifende Kosten pro Akquisition

Workflow-Integration:

• PPC-Conversion-Daten steuern Content-Prioritäten
• Verbesserungen im Organic-Ranking führen zu Paid-Budget-Reduktion
• KI-Zitationslücken werden Content-Ziele
• Konsistente Botschaften über alle Kanäle

Frage: Wie sieht das einheitliche Reporting konkret aus? Hat jemand eine Dashboard-Struktur zum Teilen?

Unser Unified Search Dashboard hat drei Ansichten:

1. Executive Summary

• Gesamter Share of Voice: X % (Paid + Organic + KI zusammen)
• Monatlicher Trend
• Top 3 Gewinner- und Top 3 Verlierer-Queries
• Budgeteffizienz-Score (Conversions pro Dollar über alle Kanäle)

2. Kanal-Performance

• Paid: Impressions, Klicks, Conversions, CPA
• Organic: Impressions, Klicks, Conversions, Ranking-Veränderungen
• KI: Zitationsfrequenz, Share of Voice, Positionsverteilung
• Überschneidungsanalyse (wo mehrere Kanäle dieselbe Query abdecken)

3. Opportunity-Analyse

• Kannibalisierungs-Kandidaten (Paid reduzieren)
• Content-Lücken (kein Organic, keine KI-Zitation)
• KI-Zitations-Chancen (Wettbewerber zitiert, wir nicht)
• Hochwertige Queries ohne Abdeckung

Datenquellen:

• Google Ads
• Google Search Console
• Am I Cited (KI-Sichtbarkeit)
• Eigenes Attributionsmodell

Wir bauen in Looker Studio, tägliches Update, wöchentliches Review.

Attribution ist der schwierige Teil der Integration. Unser Ansatz:

Die Herausforderung: Nutzer fragt KI, sucht dann branded, klickt auf Paid Ad. Wer bekommt den Credit?

Unsere Lösung: Assisted Conversion Model

• KI-Zitation = Awareness-Assist (wenn Nutzer später konvertiert)
• Organischer Klick = Consideration-Assist
• Paid-Klick = Conversion-Treiber (bekommt Hauptcredit)

Wir tracken außerdem:

• “KI-initiierte Journeys” – Conversions, bei denen KI-Zitation der erste Touchpoint war
• “KI-Lift” – Anstieg der branded Suchanfragen korreliert mit KI-Zitationshäufigkeit

Die Erkenntnis: KI-Zitationen treiben 15–20 % unserer branded Searches. Das ist nicht wenig.

Beim echten CPA berücksichtigen wir den Beitrag der KI-Sichtbarkeit zur Awareness, die Paid und Organic füttert.

So rechtfertigen wir weitere Investitionen in KI-Optimierung, auch wenn sie keine direkten Conversions bringt.

Zum Thema Teamstruktur – man muss Teams nicht zusammenlegen, aber Integrationspunkte schaffen:

Was wir gemacht haben:

1. Wöchentliches Meeting – 30 Minuten, alle drei Teamleads

   • PPC teilt Top-konvertierende Queries
   • SEO teilt Ranking-Änderungen
   • GEO teilt Zitations-Änderungen
   • Diskussion: Was ergibt sich daraus?

2. Einheitliche Planung – Quartalsweise Content-Planung mit allen Teams

   • PPC-Input: Conversion-Daten-Prioritäten
   • SEO-Input: Ranking-Chancen
   • GEO-Input: Zitationslücken

3. Crossfunktionale Projekte – Große Kampagnen mit allen Teams

   • Produktlaunch = abgestimmtes Paid-, Organic- & KI-Messaging

4. Geteilte Metriken – Alle Teams werden an der Gesamtsichtbarkeit gemessen, nicht nur am eigenen Kanal

Der Kulturwandel: Von “mein Kanal” zu “unsere Suchsichtbarkeit.”

Es hat ca. 6 Monate gedauert, aber jetzt teilen Teams proaktiv ihre Erkenntnisse.

Schnelle Erfolge, die du diese Woche umsetzen kannst:

1. Kannibalisierungs-Audit (2 Stunden)

• Ziehe Keywords, bei denen du Top 3 rankst UND viel Paid-Budget einsetzt
• Berechne mögliche Einsparungen durch Gebotsreduktion
• Belege es mit Daten

2. Content-Lücken identifizieren (1 Stunde)

• Liste die 10 Top-konvertierenden Paid-Queries auf
• Prüfe, ob es umfassenden Organic-Content dazu gibt
• Priorisiere Content-Erstellung entsprechend

3. KI-Zitations-Check (1 Stunde)

• Teste deine Top 20 Queries in ChatGPT und Perplexity
• Notiere, wo du vs. Wettbewerber zitiert wirst
• Markiere Lücken fürs Content-Team

4. Messaging-Abgleich (30 Minuten)

• Vergleiche Paid-Anzeigentexte, organische Meta Descriptions und die Sprache, mit der KI dich beschreibt
• Finde Inkonsistenzen
• Erstelle einheitliche Messaging-Guidelines

Dafür braucht es keine Team-Umstrukturierung oder neue Tools. Einfach Daten teilen!

Großartiger Thread. Mein Aktionsplan:

Sofort (diese Woche):

• Kannibalisierungs-Audit
• KI-Zitations-Check für Top-Queries
• Ergebnisse mit Teamleads teilen

Kurzfristig (Monat 1):

• Wöchentlicher crossfunktionaler Sync starten
• Einheitliche Query-Datenbank aufbauen
• Am I Cited für KI-Tracking einrichten

Mittelfristig (Quartal 1):

• Einheitliches Dashboard bauen (Looker Studio)
• Assisted Conversion Model implementieren
• Quartalsweise integrierte Planung

Kennzahlen fürs Management:

• Gesamt-Share of Voice (alle Kanäle)
• Budgeteffizienz-Score
• KI Share of Voice Trend
• Realisierte Kannibalisierungs-Einsparungen

Wichtigste Erkenntnis: Integration bedeutet nicht Team- oder Toolfusion, sondern geteilte Intelligenz und einheitliche Ziele.

Der ROI steckt in:

1. Weniger verschwendete Ausgaben (Kannibalisierung)
2. Bessere Content-Priorisierung (PPC-Daten)
3. Konsistentes Messaging (Marken-Kohärenz)
4. Frühe Sichtbarkeit in KI (Awareness-Funnel)

Danke an alle – genau dieses Framework habe ich gebraucht.

Noch ein Gedanke zur Zukunft:

Mit wachsendem KI-Suchanteil (Gartner prognostiziert >50 % organischer Traffic-Verschiebung bis 2028) wird der integrierte Ansatz essenziell, nicht optional.

Die Gewinner in 2–3 Jahren werden die sein, die:

• KI als Kernkanal und nicht als Experiment betrachten
• Messaging über Paid, Organic und KI koordinieren
• KI-Sichtbarkeit als Frühindikator nutzen
• Integriertes Measurement von Anfang an aufbauen

Wer jetzt integriert, ist der Konkurrenz voraus, die noch in Silos arbeitet.

Die Investition in Integrations-Infrastruktur zahlt sich aus, wenn KI-Suche an Bedeutung gewinnt.