Suchmaschinenwerbung war lange vergleichsweise einfach zu erklären. Ein Nutzer gibt einen Begriff ein, Unternehmen bieten auf passende Suchanfragen und oberhalb oder zwischen den normalen Treffern erscheinen Anzeigen. Dieses Modell existiert weiterhin, doch generative KI-Systeme verändern die Oberfläche, auf der Werbung sichtbar wird.
Immer häufiger erhalten Nutzer nicht nur eine Liste mit Links, sondern direkt formulierte Antworten, Zusammenfassungen und Hilfen bei Entscheidungen. Google integriert KI-generierte Übersichten in die Suche. ChatGPT wird genutzt, um Produkte zu vergleichen, Optionen abzuwägen oder eine Kaufentscheidung vorzubereiten.
Damit entsteht ein neuer Werberaum: Menschen suchen nicht mehr nur über einzelne Schlagwörter, sondern formulieren vollständige Fragen, beschreiben ihre Situation und verfeinern ihre Anforderungen im Verlauf eines Dialogs.
Für Werbetreibende stellt sich deshalb eine neue Frage: Wie funktioniert Werbung, wenn nicht mehr allein die Trefferliste, sondern eine KI-gestützte Antwortumgebung den Informationsprozess prägt?
Von der Ergebnisliste zur Antwortoberfläche
Die klassische Websuche folgt einem bekannten Muster:
- Der Nutzer formuliert eine Anfrage.
- Die Suchmaschine zeigt verschiedene Treffer.
- Der Nutzer entscheidet, welchen Link er öffnet.
Generative Systeme verändern diesen Ablauf. Sie können Informationen zusammenfassen, Nachfragen berücksichtigen und mehrere Aspekte einer Entscheidung in einer einzigen Unterhaltung verbinden.
Werbung kann dabei weiterhin neben oder im Umfeld dieser Informationssuche auftreten.
Entscheidend ist jedoch: Werbung und generierte Antwort müssen voneinander unterscheidbar bleiben.
Anzeigen dürfen nicht wie eine KI-Empfehlung wirken
Diese Trennung ist besonders wichtig.
Eine KI-Antwort wird von Nutzern häufig als zusammenhängende Auskunft wahrgenommen. Würde eine bezahlte Platzierung ununterscheidbar in diese Antwort integriert, wäre kaum noch erkennbar, ob ein Produkt aufgrund des Antwortsystems erwähnt oder vom Anbieter bezahlt wurde.
Deshalb werden Anzeigen in ChatGPT klar als Werbung beziehungsweise gesponserter Inhalt gekennzeichnet und getrennt von der eigentlichen Antwort dargestellt.
Auch technisch bleiben Anzeigen und Antwortgenerierung getrennt.
Für Nutzer bedeutet das: Eine eingeblendete Werbung ist keine Empfehlung des KI-Systems.
ChatGPT Ads sind inzwischen auch in Deutschland verfügbar
Werbung in generativen Systemen ist inzwischen nicht mehr nur ein theoretisches Zukunftsthema.
ChatGPT Ads wurden 2026 zunächst in den USA getestet und anschließend in weitere Märkte ausgeweitet. Seit August 2026 gehört auch Deutschland zu den Märkten, in denen Werbetreibende auf ChatGPT werben können.
Die Anzeigen erscheinen unterhalb einer Antwort und werden sichtbar als gesponserte Inhalte gekennzeichnet.
Dabei berücksichtigt das Anzeigensystem unter anderem den Kontext und die Absicht der aktuellen Unterhaltung sowie Informationen zur Anzeige und zur Landingpage.
Das zeigt einen wichtigen Unterschied zur klassischen Suchanzeige: Nicht nur ein einzelner Suchbegriff kann relevant sein, sondern der umfassendere Gesprächskontext.
Das Keyword verliert seine Alleinstellung
Bei klassischer Suchmaschinenwerbung war das Keyword über viele Jahre der zentrale Bezugspunkt.
Ein Unternehmen entschied, bei welchen Suchbegriffen es erscheinen wollte.
Dieses Prinzip verschwindet nicht vollständig. Es bekommt jedoch Konkurrenz durch stärker kontextbezogene Modelle.
Ein Nutzer kann heute beispielsweise schreiben:
„Ich suche einen leichten Laptop für unterwegs, brauche mindestens zehn Stunden Akkulaufzeit und möchte maximal 1.000 Euro ausgeben.“
Diese Anfrage enthält deutlich mehr Informationen als das Keyword „Laptop kaufen“.
Budget, Einsatzbereich und gewünschte Eigenschaften sind bereits enthalten.
Für Werbesysteme entsteht dadurch die Möglichkeit, Anzeigen stärker an der eigentlichen Absicht auszurichten.
Kontext wird zum wichtigen Werbesignal
In einer dialogorientierten Suche entwickelt sich der Bedarf häufig über mehrere Nachrichten.
- Zunächst wird ein Thema allgemein angesprochen.
- Dann folgen Einschränkungen.
- Anschließend werden Alternativen verglichen.
- Schließlich wird eine konkrete Entscheidung vorbereitet.
Werbung kann dadurch theoretisch in sehr viel genaueren Situationen erscheinen als bei einer isolierten Suchanfrage.
Das erhöht allerdings auch die Anforderungen an Relevanz.
Eine Anzeige, die offensichtlich nicht zur Gesprächssituation passt, wirkt in einem dialogorientierten Umfeld besonders störend.
Werbung in ChatGPT berücksichtigt den Gesprächskontext
Bei ChatGPT Ads gehört die aktuelle Unterhaltung zu den Signalen, anhand derer die erwartete Relevanz einer Anzeige bestimmt werden kann.
Werbetreibende können außerdem Kontexthinweise hinterlegen, die beschreiben, bei welchen Themen, Unterhaltungen oder Keywords ihre Produkte und Leistungen relevant sein könnten.
Hinzu kommen Merkmale der Anzeige selbst, etwa:
- Landingpage
- Überschrift
- Anzeigentext
- Bildmaterial
Bei aktivierter Anzeigenpersonalisierung können außerdem ausgewählte Signale aus der weiteren ChatGPT-Nutzung berücksichtigt werden.
Für die eigentliche Antwort spielt die Werbung dagegen keine Rolle.
Landingpages bleiben entscheidend
Auch KI-basierte Werbung führt häufig weiterhin auf eine externe Website.
Damit bleibt eine alte Regel des Online-Marketings gültig:
Eine gute Anzeige kann Interesse erzeugen, aber eine schlechte Zielseite macht diesen Vorteil schnell wieder zunichte.
Die Landingpage sollte die Erwartung erfüllen, die durch die Anzeige entstanden ist.
Das bedeutet beispielsweise:
- passender Inhalt
- klar erkennbare Leistung
- korrekte Preise
- funktionierende mobile Darstellung
- nachvollziehbare nächste Schritte
Je spezifischer der Kontext der Anzeige war, desto genauer sollte auch die Zielseite passen.
Generative Engine Advertising ist ein Sammelbegriff
Im Marketing entstehen rund um KI-basierte Such- und Antwortsysteme neue Begriffe.
Einer davon ist Generative Engine Advertising, kurz GEA.
Gemeint ist damit im Kern bezahlte Sichtbarkeit in oder rund um generative Such- und Antwortumgebungen.
Wichtig ist jedoch: GEA ist kein technisch einheitlicher Industriestandard.
Google, ChatGPT und andere Plattformen besitzen unterschiedliche Werbemodelle, Datenstrukturen, Targetingmöglichkeiten und Reporting-Systeme.
Wer sich mit einer GEA Agentur beschäftigt, sollte deshalb nicht nur auf den Begriff achten. Wichtiger ist die Frage, welche konkreten Plattformen, Werbeformate und Messmöglichkeiten tatsächlich genutzt werden.
GEA und GEO müssen getrennt werden
Neben GEA wird häufig von GEO gesprochen.
GEO steht üblicherweise für Generative Engine Optimization.
Dabei geht es darum, Inhalte so aufzubereiten, dass sie von generativen Systemen gut verstanden, verarbeitet und möglicherweise als Quelle berücksichtigt werden können.
Das ist organische Sichtbarkeit.
GEA bezeichnet dagegen bezahlte Sichtbarkeit.
Die Unterscheidung ähnelt grundsätzlich der bekannten Trennung zwischen SEO und Suchmaschinenwerbung.
Bei GEO wird an Inhalten und Daten gearbeitet.
Bei GEA wird für eine Werbeplatzierung bezahlt.
Google entwickelt KI-Suche und Anzeigen parallel weiter
Auch Google verbindet generative Suchoberflächen zunehmend mit bestehenden Werbeprodukten.
KI-generierte Suchübersichten können mit Anzeigen ergänzt werden.
Dabei greifen weiterhin etablierte Kampagnentypen und Werbesysteme.
Für Unternehmen bedeutet das, dass KI-Werbung nicht automatisch ein vollständig getrenntes neues Marketinginstrument darstellt.
Bestehende Kampagnen, Produktdaten und Zielseiten können weiterhin eine Rolle spielen.
Die Herausforderung liegt stärker darin, wie diese Inhalte in neuen Suchoberflächen ausgespielt werden.
Produktdaten werden wichtiger
Besonders im E-Commerce steigt die Bedeutung strukturierter Produktinformationen.
Ein Werbesystem muss wissen:
- Was kostet das Produkt?
- Ist es verfügbar?
- Welche Variante wird angeboten?
- Welche Eigenschaften besitzt es?
- In welche Kategorie gehört es?
Je stärker Werbung automatisiert ausgewählt und an einen komplexen Kontext angepasst wird, desto wichtiger wird die Datenqualität.
Ein fehlerhafter Preis oder eine falsche Verfügbarkeitsangabe kann dazu führen, dass selbst eine grundsätzlich passende Anzeige für den Nutzer wertlos wird.
Gute Daten ersetzen keinen guten Inhalt
Strukturierte Produktdaten helfen Maschinen, ein Angebot einzuordnen.
Sie beantworten aber nicht jede Frage eines Menschen.
Ein Nutzer möchte möglicherweise wissen, welches Produkt für eine bestimmte Situation geeignet ist oder welche Unterschiede zwischen mehreren Varianten bestehen.
Dafür benötigt die Zielseite verständliche Inhalte.
Auch in einer KI-geprägten Werbewelt bleibt deshalb redaktionelle Qualität relevant.
Werbung in Dialogen folgt einer anderen Logik
Eine klassische Suchanzeige muss häufig mit wenig Platz auskommen.
In dialogorientierten Umgebungen ist dagegen bereits mehr über den Bedarf des Nutzers bekannt.
Das verändert die Rolle der Werbung.
Sehr allgemeine Botschaften können weniger überzeugend wirken.
Interessanter werden konkrete Aussagen:
- Welche Leistung wird angeboten?
- Für wen ist sie geeignet?
- Welche Eigenschaft passt zur aktuellen Situation?
- Welches Problem wird gelöst?
Der Kontext erlaubt theoretisch mehr Präzision.
Relevanz ist wichtiger als bloße Reichweite
Viele klassische Kampagnen versuchen, möglichst viele passende Nutzer zu erreichen.
In einer KI-Unterhaltung kann dagegen eine kleinere, aber sehr genau passende Zielgruppe wertvoller sein.
Das verlangt allerdings sorgfältiges Targeting.
Je persönlicher und konkreter eine Unterhaltung wird, desto stärker fällt eine unpassende Werbebotschaft auf.
Sensible Themen benötigen klare Grenzen
Nicht jede Unterhaltung eignet sich für personalisierte Werbung.
Gesundheit, psychische Belastungen, politische Themen und andere sensible Bereiche stellen besondere Anforderungen.
Bei ChatGPT werden Anzeigen beispielsweise nicht auf Grundlage sensibler persönlicher Informationen ausgewählt.
Werbetreibende erhalten außerdem keinen Zugriff auf private Chats oder personenbezogene Gesprächsdaten.
Die Anzeigenlogik bleibt innerhalb des Systems.
Werbetreibende sehen keine privaten Chats
Für Nutzer ist dieser Punkt wichtig.
Werbung kann zwar anhand des Kontexts einer Unterhaltung ausgewählt werden.
Das bedeutet jedoch nicht, dass der Werbetreibende den Gesprächsverlauf erhält.
Werbetreibende bekommen keine privaten Chatverläufe, Erinnerungen oder persönlichen Kontodaten.
Zur Messung werden beispielsweise aggregierte Informationen wie Aufrufe und Klicks bereitgestellt.
Kontextbasierte Werbung und die Weitergabe privater Gespräche sind zwei unterschiedliche Dinge.
Auch die Preislogik verändert sich
Neue Plattformen entwickeln eigene Abrechnungsmodelle.
Bei klassischer Suchmaschinenwerbung ist der Klickpreis seit vielen Jahren eine zentrale Größe.
In anderen Werbesystemen können zusätzliche Modelle relevant sein.
Deshalb sollten Unternehmen nicht davon ausgehen, dass sich bestehende SEA-Kennzahlen automatisch eins zu eins auf KI-Werbung übertragen lassen.
Wichtig bleibt die betriebswirtschaftliche Kernfrage:
Was kostet ein tatsächlich wertvoller Kundenkontakt?
Klicks allein reichen nicht
Ein neues Werbeformat wirkt schnell erfolgreich, wenn es viele Klicks erzeugt.
Das ist jedoch nur eine Zwischenkennzahl.
Entscheidend ist, was danach passiert:
- Kauft der Nutzer?
- Fordert er ein Angebot an?
- Registriert er sich?
- Kommt er später wieder?
Erst diese Daten zeigen, ob die Werbung wirtschaftlich funktioniert.
Messbarkeit bleibt eine zentrale Herausforderung
Neue Werbeumfelder bringen häufig zunächst weniger ausgereifte Auswertungsmöglichkeiten mit sich als Systeme, die seit vielen Jahren existieren.
Deshalb sollte ein Unternehmen vor dem Start klären:
- Welche Daten liefert die Plattform?
- Welche Conversions können gemessen werden?
- Lassen sich Kampagnen getrennt auswerten?
- Welche Daten fehlen?
- Wie wird Erfolg intern bewertet?
Ohne diese Fragen kann ein neues Werbeformat zwar modern wirken, aber betriebswirtschaftlich schwer zu beurteilen sein.
Klassische Suchanzeigen verschwinden nicht
Die Entwicklung generativer Systeme bedeutet nicht, dass klassische Suchmaschinenwerbung verschwindet.
Viele Anfragen sind weiterhin direkt:
- „Hotel München“
- „Drucker kaufen“
- „Dachdecker Rostock“
- „Handyvertrag günstig“
Für solche Suchanfragen bleibt eine klassische Ergebnisliste äußerst effizient.
Generative Systeme werden vor allem dort interessant, wo Nutzer mehrere Kriterien verbinden und einen komplexeren Entscheidungsprozess durchlaufen.
Beide Modelle werden voraussichtlich parallel bestehen.
Komplexe Fragen werden kommerziell besonders interessant
Eine generative Anfrage kann mehrere klassische Suchschritte ersetzen.
Beispiel:
„Ich suche einen Kinderwagen für Kopfsteinpflaster, er soll zusammengeklappt in einen Kleinwagen passen und maximal 700 Euro kosten.“
Hier stecken bereits mehrere Kaufkriterien in einer Anfrage.
Das macht solche Situationen für Werbung interessant.
Voraussetzung ist allerdings, dass Händler ihre Produktdaten so pflegen, dass Systeme relevante Eigenschaften korrekt zuordnen können.
Creatives werden vielseitiger
Moderne Werbesysteme arbeiten nicht mehr ausschließlich mit wenigen Textzeilen.
Je nach Plattform können dazugehören:
- Überschriften
- Beschreibungstexte
- Bilder
- Logos
- Videos
- Produktfeeds
- Landingpages
Automatisierte Systeme kombinieren solche Bestandteile teilweise dynamisch.
Damit wächst die Bedeutung einer gut gepflegten Asset-Bibliothek.
Mehr Automatisierung bedeutet weniger Detailkontrolle
KI-gestützte Werbesysteme können sehr viele Signale gleichzeitig verarbeiten.
Das ist ihre Stärke.
Für Werbetreibende bedeutet es gleichzeitig, dass nicht jede einzelne Auslieferung manuell kontrolliert werden kann.
Die Aufgabe verschiebt sich.
Statt jede Kombination selbst festzulegen, müssen Unternehmen gute Rahmenbedingungen definieren.
Dazu gehören:
- korrekte Daten
- klare Ziele
- saubere Conversion-Messung
- geeignete Zielseiten
- Markenrichtlinien
Automatisierung braucht Grenzen
Je mehr ein Werbesystem automatisch entscheidet, desto wichtiger sind Regeln:
- Welche Aussagen dürfen verwendet werden?
- Welche Produkte sollen nicht beworben werden?
- Welche Regionen sind relevant?
- Welche rechtlichen Einschränkungen gelten?
- Welche Creatives passen zur Marke?
Automatisierung funktioniert nur gut, wenn diese Leitplanken sauber definiert sind.
KI-Werbung löst keine schlechte Strategie
Auch die modernste Plattform beantwortet nicht automatisch grundlegende Marketingfragen:
- Wer ist die Zielgruppe?
- Warum sollte sie kaufen?
- Was unterscheidet das Angebot vom Wettbewerb?
- Welcher Kundenwert rechtfertigt welche Werbekosten?
Eine neue Anzeigenoberfläche kann diese Fragen nicht ersetzen.
Sie kann lediglich eine vorhandene Strategie auf einem neuen Kanal umsetzen.
Nicht jeder Anbieter benötigt sofort GEA
Unternehmen sollten deshalb nicht allein wegen des neuen Begriffs in KI-Werbung investieren.
Zuerst sollte geprüft werden, wo sich die eigene Zielgruppe tatsächlich informiert.
Bei manchen Produkten spielen Suchmaschinen weiterhin die größte Rolle.
Bei anderen sind Marktplätze oder soziale Netzwerke wichtiger.
Für bestimmte Zielgruppen können KI-Assistenten bereits ein relevanter Recherchekanal sein.
Eine gute Mediastrategie orientiert sich am Nutzerverhalten und nicht am neuesten Schlagwort.
Die Suche wird vielfältiger
Die wahrscheinlichste Entwicklung ist kein vollständiger Wechsel von klassischen Suchmaschinen zu KI-Assistenten.
Vielmehr entstehen mehrere parallele Wege:
- Menschen nutzen klassische Suchergebnisse.
- Sie fragen KI-Systeme.
- Sie suchen auf Amazon.
- Sie recherchieren auf Social Media.
- Sie lesen Bewertungen.
- Sie vergleichen auf Portalen.
Für Werbung bedeutet das eine zunehmend fragmentierte Customer Journey.
Werbung muss sich an den Informationsprozess anpassen
Der entscheidende Wandel liegt deshalb weniger im Begriff GEA als im Nutzerverhalten.
Menschen formulieren detailliertere Fragen und erwarten zunehmend direkt verwertbare Antworten.
Werbung kann in diesem Umfeld funktionieren, wenn sie relevant, transparent und klar vom eigentlichen Antwortsystem getrennt bleibt.
Generative Engine Advertising beschreibt damit weniger einen einzelnen Werbekanal als eine neue Entwicklung im digitalen Marketing.
Die grundlegenden Anforderungen bleiben vertraut: ein gutes Angebot, korrekte Daten, passende Zielseiten, verlässliche Messung und eine Werbebotschaft, die tatsächlich zur Situation des Nutzers passt.
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- Auf „Aktuelles Wissen“ hat Mariana Schwedt ein Zuhause gefunden, das ihren Werten und ihrer Leidenschaft für das Teilen von Wissen entspricht. Hier erforscht sie eine breite Palette von Themen, von den neuesten wissenschaftlichen Durchbrüchen bis hin zu gesellschaftlichen Entwicklungen und kulturellen Phänomenen. Dabei zeichnet sich ihre Arbeit durch eine klare, journalistische Handschrift aus, die auf Fakten und Recherche basiert.
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