Beobachtetes Signal · 16. Jan. 2026 · Product Launch · Quelle: ExchangeWire · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Marken navigieren durch die KI-Suche: Sichtbarkeit im Chatbot-Zeitalter
Ein Interview beleuchtet, wie Marken im Zeitalter der KI-gesteuerten LLM-Suche sichtbar bleiben können. Die Jellyfish-Manager Frederic Derian und Victor Bastia diskutieren, wie Chatbots das Suchverhalten von Verbrauchern verändern, wodurch die Bedeutung des klassischen SEO sinkt und die Attribution komplizierter wird. Jellyfish gibt an, dass das Tool 'Share of Model' automatisch Werbeoptimierungen generiert, indem es die KI-Markenwahrnehmung aus KI-Modellen nutzt, die mit LLMs wie ChatGPT und Gemini verbunden sind, um Marken im Ökosystem der generativen Suche auffindbar, sichtbar und kaufbar zu halten. Das Tool hilft angeblich dabei, Nischenbegriffe zu targeten, die von den LLMs identifiziert wurden, was zu qualitativ hochwertigerem Traffic und höheren Conversions führt. Zu den Sicherheitsvorkehrungen gehören menschliche Verifications vor der Umsetzung von Änderungen, die Ausrichtung an Markenrichtlinien über Google Ads und eine iterative Verfeinerung. Der Artikel weist auf Risiken wie KI-Halluzinationen hin und betont die semantische Analyse über verschiedene Modelle hinweg.
Mittlere Branchenrelevanz; das Signal beleuchtet ein neues, KI-gesteuertes Tool zur Markenwahrnehmung und dessen Potenzial zur Steigerung der Advertising-Performance in der generativen Suche.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Jellyfish erklärt, dass das 'Share of Model'-Tool durch die Nutzung der KI-Markenwahrnehmung automatisch Werbeoptimierungen generiert.
- Das 'Share of Model'-Tool verbindet sich mit LLMs wie ChatGPT und Gemini.
- Das Tool zielt darauf ab, Marken im Ökosystem der generativen Suche suchbarer, sichtbarer und kaufbarer zu machen.
- Kampagnenänderungen werden erst nach menschlicher Verifikation angewendet und müssen mit den Google Ads-Markenrichtlinien übereinstimmen.
- Anwender berichten von erhöhtem Traffic und mehr Conversions durch die Erschließung ungenutzter Performance-Potenziale.
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Jellyfish setzt auf LLMs zur strategischen Planung von Ad Buys
Die zur Brandtech Group gehörende Agentur Jellyfish vermarktet das Produkt „Share of Model“, das den Einsatz von Large Language Models (LLMs) für die moderne Mediaplanung nutzt. Die Lösung analysiert, wie häufig LLMs eine Marke im Vergleich zu Mitbewerbern erwähnen, bewertet Themen, Sentiment sowie kulturellen Kontext und wandelt diese Erkenntnisse in präzise Targeting-Signale für Google Performance Max (PMax) Kampagnen um. Anhand einer im Januar abgeschlossenen 90-tägigen Kampagne für das Project Management Institute (PMI) weist Jellyfish messbare Erfolge nach: ein Absatzplus von 20 Prozent, eine Steigerung der Conversions um 45 Prozent sowie eine Verbesserung des Return on Ad Spend (ROAS) um 156 Prozent. Dieser Ansatz verdeutlicht einen branchenweiten Paradigmenwechsel, bei dem Marken KI nicht mehr nur als kreativen Assistenten für die Entdeckungsphase nutzen, sondern LLM-Outputs direkt in strategische Mediaentscheidungen und programmatisches Targeting integrieren.
Jellyfish integriert KI-gestützte Anzeigenoptimierung in Share of Model
Jellyfish, das globale Digital-Marketing-Unternehmen der The Brandtech Group, hat mit „AI Ads Optimisation“ eine Funktionserweiterung für Paid Media innerhalb seiner Plattform Share of Model™ vorgestellt. Das Update geht über die bestehende Integration von Google Ads und Performance Max hinaus und liefert KI-gestützte Media-Optimierungen sowie Insights für ChatGPT-basierte Touchpoints und Kernkanäle wie TikTok, DV360, YouTube sowie Reddit (letzteres über Pilotprojekte). Zudem umfasst das Release einen Always-on-Strategieassistenten, der kontinuierlich Handlungsempfehlungen für Teams in den Bereichen SEO, Brand, PR, Paid Media und E-Commerce generiert. Share of Model wurde 2024 eingeführt, um Markensichtbarkeit innerhalb von LLMs zu messen, und fand bereits Erwähnung in der Harvard Business Review sowie der MIT Technology Review. Der Support für Google PMax, YouTube, DV360, ChatGPT und TikTok ist ab sofort weltweit verfügbar.
Jellyfish-Report: Generative Engine Marketing als neuer Wegweiser für Marken
Jellyfish hat den Report „Brands in the AI Era: Generative Engine Marketing“ veröffentlicht, der Generative Engine Marketing (GEM) als systematischen Rahmen definiert, damit Marken von Large Language Models (LLMs) und KI-Agenten entdeckt, verstanden und für Transaktionen genutzt werden können. Der Report positioniert GEM als ganzheitliches Marketing-System auf Basis der Share of Model™-Plattform von Jellyfish, das technische Optimierung, Content-Erstellung, Pre-Testing, Distribution und Messung kombiniert, um Marken-Assets für KI interpretierbar und für menschliche wie maschinelle Zielgruppen attraktiv zu machen. Anhand von Kundenerfolgen bei Gentle Monster und MSC Industrial belegt der Report zweistellige Zuwächse bei CTR, Conversion-Rate und Umsatz durch KI-gesteuerte Optimierungen. John Dawson, Vice President of Strategy bei Jellyfish USA, betont in diesem Zusammenhang die Notwendigkeit für Marken, die Modelle zu „trainieren“, die Customer Journeys zunehmend steuern.
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