So schützen Sie Ihre Marke in KI-Suchergebnissen
Erfahren Sie, wie Sie Ihren Markenruf in KI-generierten Antworten von ChatGPT, Perplexity und Gemini schützen und kontrollieren. Entdecken Sie Strategien für Ma...
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Wie ist das Verhältnis zwischen PPC und KI-Suche?
PPC und KI-Suche stehen in einem komplexen Verhältnis: KI-gestützte Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity verändern traditionelle Modelle der bezahlten Werbung, indem sie Nutzern direkte Antworten liefern und dadurch die Sichtbarkeit und Klickrate von Anzeigen verringern. Gleichzeitig eröffnet KI neue Möglichkeiten durch KI-gestützte Gebotsabgabe, gezieltes Targeting und neue Anzeigenplatzierungen innerhalb von KI-generierten Antworten.
Das Verhältnis zwischen PPC und KI-Suche verstehen
Das Verhältnis zwischen Pay-per-Click-(PPC)-Werbung und KI-Suchmaschinen zählt zu den bedeutendsten Veränderungen im digitalen Marketing der Gegenwart. Traditionelle Suchmaschinen wie Google basieren auf schlagwortgetriebenen Algorithmen und indexierten Webseiten, um Ergebnisse zu liefern. Doch das Aufkommen von großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity AI, Google Gemini und Microsoft Copilot hat die Online-Informationssuche grundlegend verändert. Diese KI-gestützten Suchmaschinen priorisieren direkte, dialogorientierte Antworten gegenüber klassischen blauen Links. Für PPC-Werbetreibende entstehen dadurch sowohl Herausforderungen als auch Chancen, da sie ihre Strategien anpassen müssen, um in dieser neuen Landschaft sichtbar zu bleiben.
Wie KI-Suchmaschinen traditionelle PPC-Modelle verändern
KI-Überblicke und KI-generierte Antworten verändern grundlegend die Sichtbarkeit bezahlter Anzeigen auf Suchergebnisseiten. Suchen Nutzer auf KI-gestützten Plattformen, erhalten sie synthetisierte Antworten aus mehreren Quellen – oft mit Bildern, Videos und Produktvergleichen – alles vor den traditionellen Anzeigenplatzierungen. Dies hat zum sogenannten „Zero-Click“-Phänomen geführt: Nutzer erhalten ihre Antworten direkt von der KI, ohne eine Website oder Anzeige anklicken zu müssen.
Die Auswirkungen auf traditionelle PPC-Leistungskennzahlen sind erheblich und messbar. Studien zeigen, dass bei KI-Überblicken in den Google-Suchergebnissen traditionelle Anzeigen deutlich weiter nach unten auf der Seite rutschen, oft unter den sichtbaren Bereich. Dadurch werden zentrale PPC-Leistungsindikatoren direkt beeinflusst: Die Klickrate (CTR) sinkt, da Nutzer Antworten ohne Klick auf Anzeigen erhalten, die Kosten pro Klick (CPC) steigen wegen des verschärften Wettbewerbs um die verbleibenden sichtbaren Anzeigenplätze, und die gesamten Anzeigenimpressionen nehmen ab, da KI-Antworten die Häufigkeit der Anzeige von bezahlten Suchanzeigen reduzieren. Für umsatzstarke Keywords zeigen Studien, dass etwa 20–30 % der bezahlten Anzeigen branchenübergreifend von KI-Überblicken betroffen sind.
| PPC-Kennzahl | Auswirkung der KI-Suche | Geschäftliche Bedeutung |
|---|---|---|
| Klickrate (CTR) | Gesunken | Nutzer erhalten Antworten direkt von KI, weniger Klicks auf Anzeigen |
| Kosten pro Klick (CPC) | Gestiegen | Konkurrenz um verbleibende sichtbare Plätze erhöht Kosten |
| Anzeigenimpressionen | Gesunken | KI-Überblicke reduzieren Sichtbarkeit von Anzeigen |
| Conversion-Funnel | Gestört | Traditionelles Landingpage-Modell wird in Frage gestellt |
| Wert der Anzeigenplatzierung | Gesunken | Premium-Positionen oberhalb des Sichtbereichs weniger wertvoll |
Neue KI-basierte Anzeigenplatzierungen innerhalb von KI-Antworten
Statt PPC ganz aufzugeben, integrieren große Suchplattformen bezahlte Werbung direkt in KI-generierte Antworten. Google kündigte auf der Marketing Live 2025 an, dass Such- und Shopping-Anzeigen nun als Teil von KI-Überblicken erscheinen können und so die Grenze zwischen organischen und bezahlten Inhalten verwischt wird. Eine Suche wie „beste Laufschuhe für Marathontraining“ könnte beispielsweise einen KI-Überblick liefern, der Technologien vergleicht und einen gesponserten Link zum neuesten Modell einer Marke direkt im Text oder in einem Produktkarussell einbettet.
Das stellt eine wesentliche Weiterentwicklung der PPC-Funktion in KI-Suchumgebungen dar. Anstatt um klassische Top-Positionen zu konkurrieren, eröffnen sich Werbetreibenden nun Möglichkeiten, direkt in der KI-generierten Antwort präsent zu sein. Dieses neue Platzierungsmodell erfordert jedoch andere Optimierungsstrategien. Die Relevanz der Anzeige wird im KI-Kontext strenger bewertet, da das System beurteilt, ob eine Anzeige sinnvoll in die generierte Antwort passt. PPC-Manager müssen daher noch stärker auf ein optimales Landingpage-Erlebnis achten und Anzeigentexte so gestalten, dass sie hilfreiche, logische nächste Schritte bieten, statt aggressiv zu werben.
Wie KI die PPC-Optimierung und Automatisierung antreibt
Während KI-Suche traditionelle PPC-Modelle stört, verbessert künstliche Intelligenz zugleich die Leistungsfähigkeit von PPC-Kampagnen durch fortschrittliche Automatisierungs- und Optimierungstools. KI-gestützte Gebotssysteme wie Googles Smart Bidding verwenden maschinelles Lernen, um Gebote in Echtzeit automatisch an die Wahrscheinlichkeit einer Conversion anzupassen und so das Budget optimal zu nutzen. Diese Systeme analysieren riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen, die menschlichen Managern entgehen könnten, und ermöglichen so eine effizientere Budgetverwendung.
Performance Max-Kampagnen und die neueren AI Max for Search-Kampagnen setzen KI ein, um Anzeigen über mehrere Google-Plattformen und Gebotsmöglichkeiten hinweg zu verteilen – auch innerhalb von KI-Überblicken. Googles AI Max for Search verspricht +14 % mehr Conversions zum gleichen CPA, indem Algorithmen nicht mehr nur klassische Keyword-Listen nutzen, sondern Anzeigen auf eine Vielzahl von dialogorientierten und Longtail-Anfragen ausrichten. Responsive Search Ads (RSAs) verwenden KI, um dynamische Anzeigentexte passend zur Nutzerabsicht zu generieren und automatisch verschiedene Kombinationen von Überschriften und Beschreibungen zu testen, um für jede Zielgruppe die effektivste Botschaft zu finden.
Auch außerhalb des Google-Ökosystems entstehen mit KI-gestützten Werbeplattformen wie ChatGPT und Perplexity AI neue potenzielle PPC-Kanäle. Diese Plattformen testen gesponserte Inhalte direkt innerhalb von KI-Antworten und bieten Marken völlig neue Wege, Konsumenten über KI-Antwortgeneratoren zu erreichen. Metas Advantage+ Tool hilft, optimale Anzeigenplatzierungen über Facebook, Instagram und Messenger zu finden. Ähnliche KI-basierte Lösungen von Microsoft und anderen Anbietern erweitern die Möglichkeiten für automatisierte, intelligente Anzeigenplatzierung stetig.
PPC-Strategie für das KI-Suchzeitalter anpassen
Erfolgreiches PPC-Management im KI-Suchzeitalter erfordert einen grundlegenden Wandel von isolierten, keyword-zentrierten Ansätzen hin zu integrierten, intent-getriebenen Strategien. Keywords mit hoher Kaufabsicht gewinnen an Bedeutung, da KI-Antworten die Sichtbarkeit von Anzeigen bei informativen Suchanfragen verringern. Transaktionale und kommerzielle Suchbegriffe – also solche mit klarer Kaufabsicht wie „jetzt kaufen“, „bester Preis für“ oder „wo kaufen“ – werden voraussichtlich weiterhin Klicks generieren, da KI-Systeme das unmittelbare Kaufbedürfnis nicht vollständig befriedigen können. Werbetreibende sollten ihr Keyword-Targeting und die Nutzung von First-Party-Daten verfeinern, um diese hochkonvertierenden Suchbegriffe gezielt anzusteuern.
Die Diversifizierung der PPC-Kanäle über die klassische Google-Suche hinaus ist entscheidend, um Risiken durch sinkende Sichtbarkeit abzufedern. Vorausschauende Marketer investieren in Social-Media-Werbung (LinkedIn, Facebook, Instagram Ads), Retail-Media-Netzwerke (Amazon, Walmart Connect) und Video-Werbung (YouTube Ads, TikTok Ads), um Reichweite zu sichern und die Abhängigkeit von einzelnen Plattformen zu reduzieren. Dieser Multi-Channel-Ansatz gewährleistet Sichtbarkeit entlang der gesamten Customer Journey, selbst wenn einzelne Kanäle durch KI-Suche gestört werden.
Die Optimierung von Anzeigentexten für dialogorientierte Suchanfragen spiegelt wider, wie KI-Suchmaschinen natürliche Sprache verarbeiten. Da KI auf Natural Language Processing (NLP) setzt, werden Nutzeranfragen zunehmend dialogisch statt keyword-fokussiert formuliert. Anzeigentexte sollten diese Entwicklung aufgreifen – etwa durch fragende Überschriften und antwortähnliche Formate –, um Relevanz zu steigern und der natürlichen Nutzerkommunikation mit KI-Assistenten zu entsprechen. Darüber hinaus sollten AI-optimierte Landingpages getestet werden, um Besucherströme aus KI-Suchmaschinen effektiv zu konvertieren. Dazu gehören der Einsatz von Chatbots für KI-User, dynamische Inhalte passend zu KI-Antworten sowie schnelle, mobilfreundliche Designs, die den Erwartungen KI-vermittelter Nutzer entsprechen.
Die Rolle des Brand Monitorings bei KI-Sichtbarkeit
Da PPC und KI-Suche immer stärker miteinander verschmelzen, wird die Überwachung der Markenpräsenz in KI-generierten Antworten entscheidend für die Wettbewerbsanalyse. KI-Suchmaschinen wie ChatGPT, Perplexity, Google Gemini und Microsoft Copilot sind für viele Nutzer bereits primäre Kanäle zur Informationsfindung. Die meisten Marken wissen jedoch nicht, wie oft sie in KI-Antworten erscheinen oder wie sie im Vergleich zum Wettbewerb positioniert werden. Diese Transparenzlücke birgt Risiken: Konkurrenten könnten in KI-Antworten präsent sein, während die eigene Marke unsichtbar bleibt – oder die Marke wird ohne korrekte Attribution oder im falschen Kontext genannt.
Effektives Brand Monitoring in KI-Suchumgebungen umfasst die Beobachtung zentraler Kennzahlen: Zitationshäufigkeit (wie oft erscheint die eigene Domain in KI-Antworten), Zitationskontext (wird die Marke positiv, neutral oder negativ erwähnt), Wettbewerbspositionierung (wie rangiert die Marke im Vergleich zu Wettbewerbern in KI-Antworten) und URL-Performance (welche Seiten und Inhalte werden zitiert). Diese Daten helfen PPC-Managern zu verstehen, welche Inhalte bei KI-Systemen ankommen, die Content-Strategie zu optimieren und Chancen zur Sichtbarkeitssteigerung in KI-Antworten zu erkennen, die klassische Werbung ergänzen.
Ausblick: Integration von PPC und KI-Suche
Die Zukunft von PPC in KI-Suchumgebungen wird voraussichtlich eine tiefere Integration von bezahlter Werbung innerhalb von KI-generierten Antworten bringen, da Suchplattformen Nutzererlebnis und Umsatzziele ausbalancieren. Große Plattformen wie Google und Microsoft werden PPC nicht aufgeben können – dafür ist der Umsatz zu bedeutend –, doch sie werden ihre PPC-Modelle weiter an KI-getriebenes Suchverhalten anpassen. So entstehen neue Anzeigenformate speziell für KI-Suchergebnisse, etwa bezahlte Content-Empfehlungen innerhalb von KI-Antworten oder native Werbung in KI-Assistenten.
Der Wettbewerbsvorteil wird zunehmend bei Werbetreibenden liegen, die KI-basierte Automatisierung mit strategischer menschlicher Steuerung verbinden. Erfolgreiche PPC-Profis setzen auf hybride Ansätze, die die Effizienz der KI nutzen und zugleich menschliches Urteilsvermögen für Markensicherheit, Relevanz und Geschäftsziele einbringen. Mit der Weiterentwicklung der KI-Suche werden die Fähigkeiten, Markenpräsenz plattformübergreifend zu überwachen, Nutzerintentionen zu verstehen und in Echtzeit PPC-Strategien anzupassen, zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen. Unternehmen, die diesen integrierten Ansatz verfolgen – also PPC-Optimierung mit KI-Monitoring und Content-Strategie verbinden – bleiben sichtbar und erzielen Conversions in einer zunehmend KI-zentrierten Suchwelt.