Künstliche Intelligenz im Online-Marketing: Wie KI Google Ads, Suche und Kampagnenmanagement verändert
Geschätzte Lesezeit: ca. 10 Minuten
Kaum ein Thema wird im Online-Marketing derzeit so intensiv diskutiert wie Künstliche Intelligenz. Fast täglich gibt es neue Updates, neue Tools und neue Schlagzeilen. Im vierten Interview des NSG-Kanals spricht Teamleiter André mit seinem Kollegen darüber, was diese Entwicklung konkret für die tägliche Arbeit im Google-Ads-Kosmos bedeutet, wo die größten Chancen liegen, welche Risiken entstehen und warum Unternehmen aus seiner Sicht gerade jetzt auf eine spezialisierte Agentur setzen sollten.
Das Gespräch liefert einen fundierten Einblick aus der Praxis eines Kampagnenmanagers. Der folgende Beitrag ordnet die Aussagen fachlich ein und ergänzt sie um Hintergrundwissen zu KI-Suchergebnissen, Kampagnenautomatisierung und den strategischen Fragen, die sich Unternehmen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz aktuell stellen sollten.
Schaut euch das ganze Interview im Video an
Inhaltsverzeichnis
- KI ist kein neues Thema, aber jetzt sichtbar
- AI Overviews: Wie Googles KI die Suchergebnisse verändert
- Was AI Overviews für SEO und SEA bedeutet
- KI und Chat-basierte Suchmaschinen: Werbung in neuen Kanälen
- Data Engineering: Die unterschätzte Stärke der KI
- KI in der Content-Erstellung: Visuals, Video und digitale Avatare
- KI-Agenten: Die nächste Stufe der Personalisierung
- Kanalübergreifende Vernetzung: Suche, Shopping und Creative wachsen zusammen
- Chancen und Risiken im Überblick
- Wie sich Erfolg im KI-Zeitalter neu definieren lässt
- Wie Unternehmen KI in Google Ads sinnvoll einsetzen
- Warum Unternehmen für das Thema KI eine Agentur brauchen
- Typische Fehler im Umgang mit KI im Kampagnenmanagement
- Praxistipps
- Fazit
KI ist kein neues Thema, aber jetzt sichtbar
André stellt im Interview klar, dass Künstliche Intelligenz im Google-Kosmos keineswegs neu ist. Google nutzt KI bereits seit längerem im Hintergrund, etwa um bei Google Ads automatisiert zu testen, welche Kombinationen aus Anzeigentiteln und Bildern am besten funktionieren oder wie Keywords am treffsichersten zugeordnet werden. Neu ist vor allem, dass diese Technologie jetzt deutlich sichtbarer nach außen tritt, insbesondere durch die jüngsten Veränderungen der Google-Suchergebnisse.
Diese Beobachtung deckt sich mit der allgemeinen Entwicklung von Suchmaschinenalgorithmen. Bereits seit vielen Jahren setzen Suchmaschinen maschinelles Lernen ein, um Relevanz, Nutzerabsicht und Qualität von Inhalten einzuschätzen. Der Unterschied zur aktuellen Phase liegt darin, dass generative KI nun direkt sichtbare Ergebnisse produziert, die Nutzerinnen und Nutzer unmittelbar wahrnehmen, statt nur im Hintergrund Rankingfaktoren zu berechnen.
AI Overviews: Wie Googles KI die Suchergebnisse verändert
Ein zentrales Thema des Gesprächs sind sogenannte AI Overviews, also von Künstlicher Intelligenz erstellte Zusammenfassungen von Webseiteninhalten, die direkt in den Suchergebnissen erscheinen. André beschreibt, dass diese Zusammenfassungen mittlerweile häufig die ersten drei bis vier Positionen der Suchergebnisse einnehmen können, wodurch bezahlte Anzeigen und klassische organische Treffer weiter nach unten rutschen.
Diese Verschiebung ist deshalb so bedeutsam, weil die Aufmerksamkeit auf Suchergebnisseiten alles andere als gleichmäßig verteilt ist. André verweist darauf, dass die Verteilung der Klicks nicht linear, sondern exponentiell abnimmt: Der erste Treffer erhält nach seiner Einschätzung einen Großteil der Aufmerksamkeit, während Positionen ab Platz vier oder fünf kaum noch relevanten Traffic erzeugen. Auch wenn sich die genauen Prozentwerte je nach Branche, Endgerät und Suchintention unterscheiden können, bestätigt eine Vielzahl unabhängiger Studien zum Nutzerverhalten in Suchmaschinen dieses grundsätzliche Muster: Die oberste Position vereint den mit Abstand größten Teil der Klicks auf sich, und mit jeder weiteren Position sinkt die Klickrate deutlich.
Wenn KI-generierte Zusammenfassungen nun zusätzlich vor den klassischen Ergebnissen platziert werden, verschärft das den ohnehin bestehenden Wettbewerb um die Sichtbarkeit an erster Stelle zusätzlich. Nach Andrés Einschätzung erscheinen AI Overviews aktuell bei etwa jeder vierten Suchanfrage, wobei die Häufigkeit stark vom jeweiligen Thema abhängt.
| Kurz erklärt: AI Overviews • Von KI erstellte Zusammenfassungen direkt in den Google-Suchergebnissen • Erscheinen laut Andrés Einschätzung bei ungefähr jeder vierten Suchanfrage • Verdrängen bezahlte und organische Treffer sichtbar nach unten |
Was AI Overviews für SEO und SEA bedeutet
Für die Suchmaschinenoptimierung ergibt sich daraus eine Herausforderung, die André im Interview treffend beschreibt: Wenn eine Webseite viel Zeit und Ressourcen in die Optimierung für bestimmte Suchanfragen investiert und daraufhin tatsächlich von der KI als relevante Quelle erkannt wird, aber die Information nur zusammengefasst statt verlinkt dargestellt wird, geht der eigentliche Website-Traffic verloren. Für die suchende Person ist das komfortabel, für den Betreiber der Webseite bedeutet es jedoch, dass der Aufwand für die Erstellung hochwertiger Inhalte nicht mehr im gleichen Maß mit Besucherzahlen belohnt wird.
Dieses Phänomen wird in der Fachwelt häufig als Zero-Click-Suche bezeichnet: Nutzerinnen und Nutzer erhalten eine Antwort, ohne eine Webseite besuchen zu müssen. Für Unternehmen bedeutet das, dass klassische SEO-Kennzahlen wie Sichtbarkeit oder Rankingposition allein nicht mehr ausreichen, um den tatsächlichen Erfolg einer Content-Strategie zu bewerten. Stattdessen rückt die Frage in den Vordergrund, ob Inhalte auch dann noch Markenbekanntheit, Vertrauen oder spätere Conversions erzeugen, wenn kein direkter Klick auf die Webseite erfolgt.
Für den Bereich der bezahlten Suchmaschinenwerbung, im Interview als SEA bezeichnet, bedeutet die veränderte Ergebnisdarstellung, dass Kampagnenstrukturen und Gebotsstrategien regelmäßig überprüft werden müssen, um trotz zusätzlicher KI-Flächen in den Suchergebnissen weiterhin ausreichend Sichtbarkeit zu erzielen.
KI und Chat-basierte Suchmaschinen: Werbung in neuen Kanälen
André weist zudem darauf hin, dass auch Chat-basierte KI-Systeme wie ChatGPT begonnen haben, werbliche Inhalte in ihre Antworten einzubinden, etwa in Form von Produktanzeigen. Dieses Feld befindet sich nach seiner Einschätzung noch im Beta-Stadium und ist aktuell nicht kostenpflichtig, stellt aber ein neues potenzielles Betätigungsfeld für Suchmaschinenwerbung dar.
Aus Marketingsicht ist diese Entwicklung naheliegend: Chat-basierte KI-Anwendungen übernehmen zunehmend Aufgaben, die früher klassische Suchmaschinen erledigt haben, etwa Produktrecherche oder Kaufberatung. Wo Aufmerksamkeit entsteht, entsteht mittelfristig auch ein Werbemarkt. Unternehmen sollten diese Kanäle deshalb frühzeitig beobachten, auch wenn sich noch keine etablierten Werbeformate oder verlässlichen Erfolgskennzahlen herausgebildet haben.
Data Engineering: Die unterschätzte Stärke der KI
Neben den sichtbaren Veränderungen in der Suche sieht André eine der größten Chancen im Bereich Data Engineering. Bei großen Werbekonten mit entsprechend hohem Datenaufkommen lassen sich Muster in den Daten, etwa welche Seiten wie lange besucht wurden oder warum bestimmte Personen gekauft haben und andere nicht, kaum noch manuell erkennen. Genau hier kann Künstliche Intelligenz laut André sehr große Datenmengen analysieren und mehrere Parameter gleichzeitig in Relation setzen, was mit klassischer Software oder manueller Auswertung deutlich aufwendiger wäre.
Diese Einschätzung deckt sich mit der Entwicklung in der Marketinganalytik insgesamt. Je mehr Kanäle, Endgeräte und Touchpoints eine Customer Journey umfasst, desto komplexer wird die Frage, welcher Kontaktpunkt tatsächlich zur Kaufentscheidung beigetragen hat. Klassische, regelbasierte Attributionsmodelle stoßen hier zunehmend an ihre Grenzen. Maschinelles Lernen kann demgegenüber deutlich mehr Variablen gleichzeitig berücksichtigen und daraus differenziertere Attributionsmodelle sowie Prognosen ableiten, etwa zur erwarteten Kaufwahrscheinlichkeit einzelner Zielgruppensegmente.
KI in der Content-Erstellung: Visuals, Video und digitale Avatare
Ein weiteres Praxisfeld, das André anspricht, ist die Content-Erstellung im Bereich Visuals und Videos. Er beschreibt, dass NSG in diesem Bereich bereits gut aufgestellt ist, die technologische Entwicklung aber noch deutlich weitergehen wird. Als Beispiele nennt er KI-gestützte Voiceovers, Voice Cloning sowie die Möglichkeit, einen eigenen digitalen Avatar von sich selbst zu erstellen. Diese Technologien seien aktuell noch nicht vollständig ausgereift, würden sich seiner Einschätzung nach in den kommenden Jahren aber erheblich weiterentwickeln.
Für Unternehmen ergeben sich daraus schon heute praktische Vorteile: Werbematerial lässt sich schneller und kostengünstiger produzieren, Varianten für unterschiedliche Zielgruppen können effizienter getestet werden und auch kleinere Unternehmen erhalten Zugang zu Produktionsmöglichkeiten, die früher aufwendigen Videoproduktionen vorbehalten waren. Gleichzeitig gilt es, den technologischen Fortschritt kritisch zu begleiten, etwa im Hinblick auf Kennzeichnungspflichten für KI-generierte Inhalte und die Frage, wie viel synthetischer Content eine Marke authentisch wirken lässt.
KI-Agenten: Die nächste Stufe der Personalisierung
Besonders weitreichend ist Andrés Ausblick auf sogenannte KI-Agenten, persönliche digitale Assistenten, die nach seiner Einschätzung in den kommenden ein bis zwei Jahren deutlich an Bedeutung gewinnen werden. Ein solcher Agent kennt demnach nicht nur das bisherige Kaufverhalten einer Person, sondern auch berufliche und private Lebensumstände, Interessen und Hobbys. Diese Informationen laufen laut André bei den jeweiligen KI-Anbietern zusammen und werden mittelfristig eine Schnittstelle zum Marketing bilden, da es sich um besonders wertvolle Daten handelt.
Er weist zudem darauf hin, dass der Betrieb von KI-Systemen erhebliche Kosten verursacht, etwa für Rechenleistung, Energie und Serverinfrastruktur, weshalb auch KI-Anbieter ein wirtschaftliches Interesse an einer Refinanzierung über Werbeeinnahmen haben. Diese Einschätzung ist aus wirtschaftlicher Sicht naheliegend: Je persönlicher und umfassender die Datenbasis eines KI-Systems ist, desto präziser lassen sich Bedürfnisse vorhersagen, was aus Marketingsicht wertvoll, aus Datenschutzsicht aber auch mit besonderer Sorgfalt zu behandeln ist. Unternehmen, die perspektivisch mit KI-Agenten als neuem Werbekanal planen, sollten deshalb frühzeitig auf transparente Datennutzung und die Einhaltung geltender Datenschutzvorgaben achten.
Kanalübergreifende Vernetzung: Suche, Shopping und Creative wachsen zusammen
Ein weiterer Aspekt, den André anspricht, ist die zunehmende kanalübergreifende Vernetzung und Automatisierung innerhalb des Google-Ökosystems. Als Beispiel nennt er, dass eine in Gmail erwähnte Reiseabsicht nach Paris dazu führen kann, dass passende Anzeigen anschließend auf YouTube oder anderen Webseiten ausgespielt werden. Dieses Verhalten ist laut André nicht grundsätzlich neu, werde aber zunehmend präziser.
In diesem Zusammenhang verweist er auch auf die fortschreitende Bedeutung von Broad-Match-Keywords, die von Google zunehmend bevorzugt und ausgebaut werden. Hinter dieser Entwicklung steht ebenfalls Künstliche Intelligenz, die nicht nur die reine Suchanfrage oder den bisherigen Website-Besuch auswertet, sondern ein umfassenderes Profil der suchenden Person berücksichtigt, um die eigentliche Absicht hinter einer Suche zu erkennen, etwa ob eine Reise gebucht, ein Buch gekauft oder Musik gehört werden soll.
Für die Praxis im Kampagnenmanagement bedeutet das, dass die klassische Trennung zwischen Suche, Shopping und Creative-Kampagnen zunehmend verschwimmt. Kampagnenstrukturen, die früher strikt nach Kanal getrennt aufgebaut wurden, sollten heute stärker als Gesamtsystem gedacht werden, in dem Daten und Signale aus mehreren Kanälen gemeinsam die Aussteuerung beeinflussen. Wichtig bleibt dabei, wie in der Praxis der Suchmaschinenwerbung üblich, Broad Match nur in Kombination mit sauberem Conversion-Tracking, guter Datenqualität und einer funktionierenden Smart-Bidding-Strategie einzusetzen, statt die Steuerung vollständig unkontrolliert der Automatisierung zu überlassen.
Chancen und Risiken von KI im Kampagnenmanagement im Überblick
Die im Interview angesprochenen Punkte lassen sich zu einer Übersicht der wichtigsten Chancen und Risiken zusammenfassen.
| Chancen | Risiken |
| Effiziente Auswertung großer Datenmengen und Muster | Sinkender Website-Traffic durch Zero-Click-Ergebnisse |
| Schnellere, kostengünstigere Content-Produktion | Fehloptimierung auf oberflächliche Kennzahlen statt Geschäftsziele |
| Präzisere Aussteuerung durch kanalübergreifende Signale | Hohe Komplexität durch mehrere automatisierte Plattformen |
| Neue Werbeflächen in KI-Suche und Chat-Anwendungen | Datenschutz- und Transparenzfragen bei KI-Agenten |
Wie sich Erfolg im KI-Zeitalter neu definieren lässt
Die von André beschriebene Zero-Click-Problematik wirft eine grundsätzliche Frage auf: Woran misst man künftig eigentlich den Erfolg von Content und Kampagnen, wenn klassische Kennzahlen wie Klicks und Sitzungen an Aussagekraft verlieren? In der Praxis etablieren sich dafür zunehmend ergänzende Kennzahlen. Dazu zählen die Sichtbarkeit einer Marke innerhalb von KI-generierten Zusammenfassungen selbst, auch wenn kein Klick erfolgt, die Entwicklung direkter Suchanfragen nach dem eigenen Markennamen als Indikator für gestiegene Bekanntheit sowie die längerfristige Entwicklung von Anfragequalität und Abschlussraten bei den Nutzerinnen und Nutzern, die trotz allem noch auf die Webseite gelangen.
Für Unternehmen bedeutet das einen Perspektivwechsel: Sichtbarkeit in der KI-gestützten Suche wird zunehmend als eigenständiges Ziel neben dem klassischen Website-Traffic betrachtet, ähnlich wie Markenbekanntheit im klassischen Marketing schon lange nicht ausschließlich über direkte Verkaufszahlen bewertet wird. Wer ausschließlich auf Klickzahlen optimiert, läuft Gefahr, den tatsächlichen Wert einer guten Content-Strategie in einer Suchlandschaft zu unterschätzen, in der ein Teil des Nutzens gar nicht mehr über einen Website-Besuch entsteht.
Wie Unternehmen KI in Google Ads sinnvoll einsetzen
Einen der wichtigsten Praxishinweise liefert André im Hinblick auf den sinnvollen Einsatz von KI im Kampagnenmanagement: Bevor eine KI-gestützte Kampagne optimiert werden kann, muss zunächst intern klar definiert sein, welches Ziel tatsächlich verfolgt wird, etwa Markenbekanntheit, Verkäufe oder Leads. Erst danach lässt sich dieses Ziel so an die eingesetzten KI-Systeme kommunizieren, dass tatsächlich die richtigen Signale optimiert werden.
André macht deutlich, dass eine KI ansonsten leicht auf oberflächliche Kennzahlen wie möglichst viele Klicks oder Impressionen optimieren kann, obwohl das eigentliche Unternehmensziel etwa neue Käuferinnen und Käufer mit einem hohen Warenkorbwert wäre. Diese Beobachtung verweist auf ein grundlegendes Prinzip moderner Kampagnensteuerung: Automatisierungssysteme optimieren immer auf die Zielgröße, die ihnen vorgegeben wird. Wird das falsche Ziel definiert oder fehlt eine saubere Datengrundlage für Conversions, führt auch die leistungsfähigste KI nicht automatisch zu wirtschaftlich sinnvollen Ergebnissen. Eine belastbare Zieldefinition und sauberes Conversion-Tracking bleiben deshalb auch im Zeitalter automatisierter Kampagnensteuerung die Grundvoraussetzung für erfolgreiche Werbemaßnahmen.
Warum Unternehmen für das Thema KI eine Agentur brauchen
Aus unternehmerischer Perspektive erklärt André, warum viele Unternehmen aus seiner Sicht auf eine spezialisierte Agentur setzen sollten, statt das Thema KI und Online-Marketing vollständig intern abzubilden. Die Entwicklung sei so schnell, dass es einer Person bedarf, die sich in Vollzeit ausschließlich damit beschäftigt. Eine gute Agentur bleibe durch die tägliche Arbeit mit mehreren Kunden am Puls der Zeit, kenne aktuelle Tests und wisse, welche Ansätze in welchen Branchen funktionieren.
Er weist zudem auf einen wirtschaftlichen Aspekt hin: Unterhalb einer bestimmten Unternehmensgröße sei es aus seiner Sicht unwirtschaftlich, das Thema komplett intern abzubilden, da für eine verlässliche Betreuung mehrere Personen nötig wären, etwa um Ausfälle durch Krankheit oder Urlaub abzufedern. Hinzu kommen laufende Kosten für Weiterbildung und Fachveranstaltungen, die notwendig sind, um mit der Entwicklung Schritt zu halten.
Diese Einschätzung lässt sich um eine allgemeine Kosten-Nutzen-Betrachtung ergänzen. Der aus dem klassischen Projektmanagement stammende sogenannte Bus-Faktor beschreibt das Risiko, das entsteht, wenn wesentliches Wissen nur bei einer einzelnen Person liegt. Fällt diese Person aus, gerät die Betreuung ins Stocken. Agenturen können dieses Risiko durch Teamstrukturen und internen Wissensaustausch über mehrere Mitarbeitende hinweg deutlich reduzieren, was gerade bei einem so schnelllebigen Thema wie Künstlicher Intelligenz ein relevanter Vorteil ist.
Typische Fehler im Umgang mit KI im Kampagnenmanagement
- Fehlende Zieldefinition, bevor automatisierte Systeme aktiviert werden
- Unsauberes Conversion-Tracking, wodurch KI-Systeme auf falscher Datengrundlage optimieren
- Zu schnelles, unkontrolliertes Ausrollen neuer KI-Funktionen ohne Testphase
- Ausschließliche Fokussierung auf oberflächliche Kennzahlen wie Klicks statt Geschäftsziele
- Fehlendes Monitoring von Suchbegriffen und Placements bei automatisiert ausgesteuerten Kampagnen
Praxistipps für den Umgang mit KI im Online-Marketing
| Praxistipps auf einen Blick • Vor jeder Automatisierung klare, wirtschaftlich sinnvolle Zielgrößen definieren • Conversion-Tracking regelmäßig prüfen und aktuell halten • Neue KI-Funktionen zunächst kontrolliert und mit ausreichendem Budget testen • Suchbegriffs- und Placement-Berichte auch bei Automatisierung regelmäßig auswerten • Content-Strategie auch auf Markenwirkung jenseits einzelner Klicks ausrichten |
Fazit
Das Gespräch mit André macht deutlich, dass Künstliche Intelligenz das Online-Marketing nicht erst in der Zukunft, sondern schon heute grundlegend verändert, von veränderten Suchergebnissen über neue Werbeflächen in Chat-Anwendungen bis hin zu leistungsfähigeren Analysemöglichkeiten im Kampagnenmanagement. Gleichzeitig zeigt das Interview, dass der erfolgreiche Einsatz von KI nicht in erster Linie eine Frage der Technologie ist, sondern der klaren Zieldefinition, sauberer Daten und kontinuierlicher fachlicher Betreuung. Unternehmen, die diese Grundlagen ernst nehmen und sich bei Bedarf spezialisierte Unterstützung holen, können die Chancen der Entwicklung deutlich besser nutzen als jene, die KI-Systeme ohne klare Strategie einfach nur aktivieren.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was sind AI Overviews bei Google?
AI Overviews sind von Künstlicher Intelligenz erstellte Zusammenfassungen von Webinhalten, die direkt in den Google-Suchergebnissen erscheinen und häufig die vorderen Positionen einnehmen, noch vor bezahlten Anzeigen und klassischen organischen Treffern.
Was bedeutet Zero-Click-Suche?
Zero-Click-Suche beschreibt Suchanfragen, bei denen Nutzerinnen und Nutzer eine ausreichende Antwort direkt in den Suchergebnissen erhalten, ohne eine Webseite besuchen zu müssen, wodurch der Website-Traffic trotz guter Sichtbarkeit sinken kann.
Ersetzt KI die klassische Google-Ads-Betreuung?
Nein. KI-Systeme optimieren Kampagnen nur so gut, wie die zugrunde liegenden Ziele und Daten definiert sind. Zieldefinition, Conversion-Tracking und strategische Einordnung bleiben weiterhin Aufgabe von Menschen.
Warum sollten Unternehmen für KI-Themen eine Agentur beauftragen?
Weil sich die Entwicklung sehr schnell vollzieht und eine kontinuierliche, fachlich fundierte Betreuung erfordert. Für viele Unternehmen ist der interne Aufbau eines vollständigen Teams dafür wirtschaftlich nicht sinnvoll.
Wie misst man Erfolg, wenn KI-Suchergebnisse den Traffic reduzieren?
Ergänzend zu klassischen Kennzahlen wie Klicks lohnt sich ein Blick auf Markenbekanntheit, direkte Suchanfragen nach dem eigenen Markennamen und die Qualität der verbleibenden Website-Besuche.