Beobachtetes Signal · 15. Sept. 2026 · Policy Update · Quelle: Digiday · Relevanz: 4/5 · Sentiment: Neutral
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.
Da generative KI die klassische Search- und Discovery-Landschaft grundlegend transformiert, wird die Messbarkeit der Markensichtbarkeit in LLMs zu einem kritischen AdTech-Faktor. Die Standardisierungsinitiative des IAB unterstreicht die wachsende branchenweite Relevanz dieser Entwicklung.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Das IAB entwickelt ein standardisiertes Framework zur Messung der KI-Sichtbarkeit.
- Amazon machte im Juli 4 % der Zitationen bei Microsoft Copilot aus, 0,1 % bei ChatGPT und 0 % bei Gemini.
- Reddit ist mit 28,9 % der Zitationen die primäre Datenquelle für ChatGPT.
- YouTube ist mit 21,1 % die meistzitierte Quelle bei Google, gefolgt von Facebook mit 17 %.
- 45 % der Entscheider in Marken und Agenturen sehen die Messung als zentrale Herausforderung.
- 95 % der US-Verbraucher vertrauen KI-Antworten genauso wie klassischen Suchmaschinen.
Verknüpfte Unternehmen
5 verknüpfte Unternehmen“Daten von Tinuiti zeigen den Zitationsanteil von Amazon über verschiedene KI-Plattformen hinweg.”
“Angela Seits, VP Strategy bei Dept, erörtert die Beratung von Kunden zur Auffindbarkeit in KI-Systemen.”
“Eine Studie von Adobe und Semrush analysierte die Zitationsmuster von LLMs.”
“Die Scrunch-Analyse von Sitecore untersuchte KI-Zitationen.”
“Das IAB entwickelt derzeit ein Framework, um die Messung der KI-Sichtbarkeit zu standardisieren.”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Marketer errichten Infrastruktur für Sichtbarkeit in der KI-Suche
Marketer schichten Such- und Content-Budgets um und reorganisieren Teams, um in KI-gestützten Such- und Answer-Engines Sichtbarkeit zu erlangen. Branchenstudien zeigen signifikante Investitionen: Laut Fractl fließen rund 24 Prozent der Budgets in die KI-Sichtbarkeit, während 82 Prozent der Marketer entsprechende Mittel bereitstellen. Insbesondere B2B-Unternehmen betrachten KI-generierte Antworten zunehmend als Distributionskanal. Die operative Umsetzung hinkt jedoch hinterher. Viele Marken haben nur einen Bruchteil ihrer Inhalte für die KI-Discovery optimiert, und die Mehrheit trackt weder den KI-Share-of-Voice noch Sentiment oder Bot-Traffic. Plattformfragmentierung und intransparente LLM-Quellen – Semrush-Daten belegen abweichende Quellen-Mixe bei ChatGPT, Google AI Mode und Gemini – erfordern differenzierte Strategien für unterschiedliche KI-Systeme im gesamten Advertising-Ökosystem.
KI-Suche treibt Content-Budgets vor klassischen Media-Investitionen an
Vermarkter schichten Budgets verstärkt zu Gunsten von Creators, Content, Agenturleistungen und Tools um, um die Sichtbarkeit von Marken in Large Language Models und KI-generierten Antworten zu verbessern, statt sofort in KI-Suchanzeigen zu investieren. WPP prognostiziert zwar, dass KI-Search-Advertising der am schnellsten wachsende Kanal wird, doch Agenturen und Marken verweisen auf ungelöste Herausforderungen bei Messbarkeit, Attribution und Inventartransparenz. Beispiele wie Butterball, das Carmichael Lynch für KI-Sichtbarkeit engagierte, oder Priceline, das Creator-Ausgaben erhöht und gleichzeitig ChatGPT Ads sowie Google AI Max testet, unterstreichen diesen Trend. Agenturverantwortliche betonen, dass zahlreiche Marken aktuell die organische KI-Sichtbarkeit priorisieren, während sie sich gleichzeitig darauf vorbereiten, bezahlte Placements zu skalieren, sobald ausgereifte Werbeformate und Metriken verfügbar sind.
Messbarkeit in der KI-Suche ist die nächste Grenze für Marken
Marken und Agenturen richten ihren Fokus zunehmend darauf, wie oft KI-Chats und Suchmaschinen ihre Produkte empfehlen – ein Kernaspekt der aufstrebenden Disziplin der Generative Engine Optimization (GEO). Gründer und Agenturen entwickeln Tools und Services, um KI-Empfehlungen und nachgelagerten Traffic zu quantifizieren. So baute Loftie-Gründer Matthew Hassett einen KI-Agenten zur Erfassung von Erwähnungen, Theory House launchte 'Kasper' zur Auditierung von CPG-Sichtbarkeit in der KI-Suche, und Start-ups wie Evertune und Profound bieten Messungen des AI Share of Voice an. Kürzlich integrierte Shopify ein Dashboard, mit dem Händler Umsätze und Conversions aus KI-Shopping-Kanälen tracken können. Branchenexperten betonen, dass der KI-Referral-Traffic aktuell zwar gering ist, aber ein rasantes Wachstum bevorsteht. Daher raten sie dazu, strukturierte Website-Inhalte und konsistente Messverfahren zu priorisieren, um künftige Umsatzeffekte präzise zu modellieren.
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