Beobachtetes Signal · 19. Okt. 2026 · Case Study · Quelle: AdExchanger · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
Wie der australische Kreditgeber Lendi den versteckten Einfluss von KI misst
Das australische Hypothekenunternehmen Lendi Group investiert in KI-Messung, um zu verstehen, wie Chatbots und LLMs die Markenentdeckung beeinflussen. Der GM of Growth, Michael McCash, betont die Herausforderung, den Einfluss von KI zu messen, da herkömmliche Analysen nicht erfassen, wie KI-Plattformen Marken präsentieren. Lendi kombiniert eine hauseigene Multi-Touch-Attribution, Marketing-Mix-Modellierung (MMM) von Mutinex und dessen neuem 'AI Visibility'-Tool, das LLMs massenhaft mit Suchanfragen füttert, um Markenerwähnungen zu verfolgen. Zudem arbeiten sie mit Tracksuit für Markenkennzahlen und Askable für Umfragen. Erste Ergebnisse zeigen, dass Free-TV unterbewertet und effizient war, während KI-Chatbot-Werbung (ChatGPT, Gemini) noch keinen starken ROI erzielt. Lendi konzentriert sich auf Messung und Verständnis der Rolle von KI in der Kundenrecherche, da KI-Chatbots für Verbraucher der neue 'erste Anlaufpunkt' sind.
Stellt ein praktisches Beispiel dafür dar, wie ein großer Werbetreibender sich an die KI-getriebene Entdeckung anpasst und die Bedeutung von KI-Messlösungen für Vermarkter unterstreicht.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Lendi Group arbeitet mit Mutinex als neuem Anbieter für Marketing-Mix-Modellierung (MMM).
- Lendi ist Pilotkunde der neuen KI-Messlösung 'AI Visibility' von Mutinex.
- Lendi gibt jährlich über 10 Millionen Dollar für bezahlte Medien aus.
- Die MMM-Analyse ergab, dass Free-TV unterbewertet und effizient war.
- Lendi nutzt Tracksuit für Markenkennzahlen und Askable für Kundenumfragen.
Verknüpfte Unternehmen
1 verknüpfte Unternehmen“Neuer Anbieter für Marketing-Mix-Modellierung (MMM) von Lendi und Anbieter des AI Visibility Tools.”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Werbetreibende forcieren Messung der Markenpräsenz in generativer KI
Marketer richten ihre Werbestrategien verstärkt darauf aus, wie KI-Chatbots und Large Language Models (LLMs) ihre Marken in Antworten zitieren. Das Interactive Advertising Bureau (IAB) entwickelt derzeit ein Framework, um die Messung dieser KI-Sichtbarkeit zu standardisieren. Daten belegen, dass die Zitationsanteile je nach Plattform – wie Microsoft Copilot, ChatGPT oder Google Gemini – stark variieren und LLMs unterschiedliche Quellentypen bevorzugen. Gleichzeitig wächst das Vertrauen in KI-gestützte Suchen: 95 % der US-Nutzer stufen KI-Antworten als ebenso vertrauenswürdig ein wie traditionelle Suchmaschinen. Die größte Herausforderung bleibt jedoch die Messbarkeit, da KI-Modelle nicht-deterministisch agieren. Infolgedessen entstehen neue Positionen wie der 'Head of AI Search', während Werbebudgets gezielt umverteilt werden, um KI-Empfehlungen direkt zu beeinflussen.
Messung der KI-Suchsichtbarkeit: Die wichtigsten KPIs
Peec AI hat einen Leitfaden zur Messung der KI-gesteuerten Suchsichtbarkeit und deren Umsatzauswirkungen veröffentlicht. Der Bericht zeigt, dass traditionelle Analytics-Tools Traffic von LLMs wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews oft unterschätzen, da Empfehlungen meist ohne direkten Klick erfolgen und später organischem oder direktem Traffic zugeordnet werden. Empfohlene KPIs sind die Sichtbarkeitsrate, die Position in KI-Antworten, das Marktsentiment in zitierten Quellen sowie selbst-attribuierte Conversions. Zu den praktischen Methoden gehören die Gruppierung von Prompts, das Sampling mehrerer LLM-Antworten und wöchentliche Aggregationen. Zudem wird die Attributserhebung beim Onboarding empfohlen. Der Leitfaden verdeutlicht die Grenzen klassischer Traffic-Metriken und bietet taktische Ansätze zur Optimierung von LLM-Sentiment-Quellen.
KI in der Marketing-Messung: Zwischen Hype und Realität
Künstliche Intelligenz, insbesondere LLMs, sorgt im Bereich der Marketing-Messung für enormen Hype, liefert bei Media Mix Modeling (MMM) jedoch häufig unvalidierte und fehlerhafte Analysen. Da LLMs nicht für kausale Inferenz konzipiert sind, können Attributionsergebnisse Budgetentscheidungen trotz selbstbewusster Textausgaben gravierend in die Irre führen. Anbieter KI-gestützter MMM-Lösungen verschleiern bisweilen Methodiken und umgehen essenzielle Validierungen, was das Risiko für Enterprise-Marketer erhöht. Zwar beschleunigen KI-Anwendungen die Modellschätzung und unterstützen periphere Aufgaben wie die Zusammenfassung von Ergebnissen oder das Erkennen von Datenanomalien, sie ersetzen jedoch weder kausale Kernmodellierung noch garantieren sie Profitabilität. Ein unabhängiges Validierungsframework mit Fokus auf Experimente, Forecast Reconciliation und Qualitätsprüfungen ist unerlässlich. Am Beispiel von Alaska Airlines zeigt sich, dass selbst bei neunstelligen Marketingbudgets kleine Prognosefehler ohne strenge Validierung zu Fehlallokationen in Millionenhöhe führen können. Unternehmen sollten daher messbaren ROI und methodische Beweise über den KI-Hype stellen.
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