Bild: Funnel to Chat. Quelle: Clue One
Von Heiko Willers
Was ich gleich schreibe, sind keine gesicherten Wahrheiten. Es sind meine aktuellen Thesen, entstanden aus dem, was ich in der täglichen Arbeit mit Unternehmen beobachte, aus Gesprächen mit Marketingverantwortlichen und aus dem, was ich selbst ausprobiere. Ich kann falsch liegen. Und ich freue mich ausdrücklich über Widerspruch.
Als OpenAI Anfang 2026 beschrieben hat, wie Werbung in ChatGPT getestet werden soll, gab es in der Branche zwei Reaktionen. Die einen haben es als Hype abgetan. Die anderen haben verstanden, dass sich gerade etwas Strukturelles verschiebt. Ich neige zur zweiten Gruppe. Aber ich halte es für wichtig, das als Einschätzung zu formulieren, nicht als Gewissheit.
Ein Journalist der Absatzwirtschaft hat mich kürzlich gefragt, wie richtungsweisend dieser Schritt für das Marketing ist. Meine Antwort war: fundamental. Aber was ich eigentlich gemeint habe, ist nicht das Werbeformat selbst. Es ist das, was dahinter steckt.
These 1
Der Ort, an dem Entscheidungen entstehen, verschiebt sich gerade.
Meine Beobachtung: Wer heute eine Kaufentscheidung vorbereitet, sucht nicht mehr zwingend auf Google. Viele Endkunden und B2B-Entscheider fragen ChatGPT, Perplexity oder Claude. Sie bekommen eine Antwort, keine Liste von Links. Und in diesem Gespräch entsteht Absicht, explizit, kontextreich und tiefer als jede Suchanfrage es je abbilden konnte.
Wenn das stimmt, dann ist die Konsequenz für Paid Media erheblich. Gutes SEA zielt schon heute nicht auf Keywords, sondern auf Intent. Was sich verschiebt, ist die Oberfläche, auf der dieser Intent entsteht. Ein Gespräch liefert reichere Signale als jede Suchanfrage. Und eine relevante Antwort in diesem Moment schlägt meiner Einschätzung nach jeden noch so präzise getargeten Banner.
Das klassische Display- und Push-Marketing verliert in dieser Welt strukturell an Boden. Ob das so kommt und wie schnell, weiß vermutlich keiner. Aber diese Fragen nehme ich seit der Ankündigung durch OpenAI in das Werbegeschäft einzusteigen sehr ernst.
These 2
Sichtbarkeit in LLMs ist kein Werbebudget-Thema. Noch nicht.
LLMs ziehen ihre Antworten aus Quellen, die sie als relevant, glaubwürdig und gut strukturiert einstufen. Meine These ist deshalb: Wer jetzt in KI-Chats sichtbar sein will, fängt nicht mit dem Werbebudget an, sondern mit dem Content. Klare Struktur, echte Substanz, belegbare Aussagen, verzahnt mit der PR.
Paid Sichtbarkeit in LLMs wird kommen. Aber wer jetzt keine organische Präsenz aufbaut, erkauft sich später Sichtbarkeit ohne Fundament. Und ja – das geht. Das zeigt sich in unserer täglichen Praxis als Agentur. Aber klar ist auch: die Mechanismen sind noch zu wenig transparent, um mit Gewissheit zu sagen, dass organische Zitate in LLMs als Basis wichtig bleiben.
These 3
D2C und First-Party Data wird noch relevanter.
In einem LLM-Chat gibt es keinen Klick auf die Produktseite, keine UTM-Parameter, kein klassisches Conversion-Tracking. Die KI empfiehlt ein Produkt, der Nutzer kauft es beim nächsten Händler, der es auf Lager hat, und die Marke schaut ins Leere.
Ich glaube, dass das gerade passiert, und zwar häufiger als viele denken. Deshalb halte ich D2C und First-Party-Daten für strategisch wichtiger als je zuvor. Nicht als Kanal, sondern als Prinzip. Wer die Kundenbeziehung direkt hält, ist in einer LLM-Welt strukturell im Vorteil. Ob das so bleibt oder ob es neue Tracking-Lösungen gibt, die das lösen, weiß ich nicht. Aber ich würde nicht darauf warten.
These 4
Content schlägt Marke. Nicht nur in LLMs.
Das ist die These, bei der ich am wenigsten Zweifel habe, weil sie sich nicht aus Prognosen ergibt, sondern aus dem, was die Algorithmen der großen Social Media Netzwerke heute bereits tun – und was wir in unserer Praxis auf vielen Kundenprojekten sehen.
YouTube hat die Signalgewichtung fundamental verschoben, weg von Kanal-Loyalität und Reichweite, hin zu Viewer Satisfaction. Kleine, völlig unbekannte Creator schlagen etablierte Markenkanäle, weil ihr Content besser bewertet wird. TikTok arbeitet nach derselben Logik. Der Algorithmus fragt nicht, wer sendet. Er fragt, ob der Inhalt funktioniert. Das ist kein Trend, das ist die aktuelle Mechanik dieser Plattformen.
Und damit zur Trennung zwischen Branding und Performance in KI-Oberflächen: In einem Chat gibt es keinen oberen Funnel und keinen unteren Funnel. Es gibt einen Moment, in dem jemand eine Frage stellt. Wer dort als hilfreicher, glaubwürdiger Hinweis auftaucht, wirkt gleichzeitig auf Bekanntheit und Konversion.
In LLMs gilt die Content-schlägt-Marke-Logik noch konsequenter als auf YouTube oder TikTok. Wenn eine KI Empfehlungen ausspielt, entscheidet sie nach Relevanz und Autorität, nicht nach Markenbekanntheit. Eine mittelgroße B2B-Marke mit substanziellen, gut strukturierten Inhalten kann dort genauso auftauchen wie ein Konzern mit achtstelligem Mediabudget. Wer Markenstärke bisher über Reichweite erkauft hat, ohne in inhaltliche Substanz zu investieren, verliert diesen Vorteil gerade systematisch. Das ist meine feste Überzeugung, auch wenn die LLM-spezifischen Ausprägungen davon noch schwer vorherzusagen sind.
Was ich daraus ziehe, und was ich euch fragen würde.
Wenn meine Thesen auch nur teilweise stimmen, dann würde ich drei Dinge priorisieren: Content-Substanz jetzt aufbauen, nicht irgendwann. First-Party-Daten und direkte Kundenbeziehungen ernst nehmen. Also ja: auch wieder die vermeintlich langweiligen Themen wie Datenstrukturen, CRM, Intentclusterung und Content-Prozesse. Und früh lernen, wie KI-Werbung funktioniert, nicht weil die Antworten schon klar sind, sondern weil frühes Lernen später Druck spart.
Aber ich bin ehrlich: Das sind meine Einschätzungen aus meiner Perspektive. Ich beobachte einen Markt, der sich gerade so schnell verändert, dass keine These wirklich stabil ist.
Was mich deshalb wirklich interessiert: Wie seht ihr das? Welche dieser Thesen deckt sich mit eurer Erfahrung, welche nicht? Und wo liegt vielleicht ein blinder Fleck in meiner Einschätzung? Ich freue mich über den Austausch – bei LinkedIn oder per mail an heiko.willers@clueone.de.
