Budget von Google Ads zu KI-Sichtbarkeit verschieben

Ein Hersteller von Prüfmaschinen wollte im Frühjahr fünfzehn Prozent seines Suchmaschinen-Budgets in KI-Sichtbarkeit umleiten. Die Begründung klang plausibel: Der Klickpreis auf die wichtigsten Begriffe hatte sich in zwei Jahren fast verdoppelt, die Anfragen aus Anzeigen waren gleich geblieben. Also raus aus dem teuren Kanal, rein in den neuen.

Nach vier Monaten stand die Marke tatsächlich in mehr KI-Antworten. Der Umsatz war trotzdem gefallen. Der Grund lag nicht in der KI-Arbeit, sondern in der Kürzung: Gestrichen worden waren die Markenkampagnen, weil sie im Bericht die schlechteste Klickrate hatten. Über die Marken-Suchbegriffe kam aber der größte Teil der Abschlüsse. Das Beispiel ist verallgemeinert, die Konstellation begegnet uns regelmäßig.

Die falsche Frage lautet: ist KI besser als Google Ads

Die Frage suggeriert, beide Kanäle täten dasselbe. Tun sie nicht.

Eine Suchanzeige greift in dem Moment, in dem jemand ein Bedürfnis in ein Suchfeld tippt. Sie ist planbar, abschaltbar, und Sie sehen am Abend, was der Tag gekostet hat. Ihr Nachteil ist der Preis, der bei umkämpften Begriffen jedes Jahr steigt, und die Tatsache, dass die Wirkung endet, sobald die Kreditkarte nicht mehr belastet wird.

KI-Sichtbarkeit funktioniert anders. Sie wirkt in der Phase davor, wenn jemand noch gar nicht weiß, welche Anbieter es gibt, und ein Sprachmodell fragt, worauf man bei der Auswahl achten sollte. Sie ist träge in beide Richtungen: Sie baut sich langsam auf und bricht nicht sofort weg, wenn Sie aufhören zu investieren. Und sie ist deutlich schlechter steuerbar. Sie können nicht entscheiden, in welcher Antwort Sie erscheinen wollen.

Wer Budget verschiebt, tauscht also Steuerbarkeit gegen Substanz. Das kann richtig sein. Es ist keine Optimierung im engeren Sinn, sondern eine Verlagerung des Risikos.

Der Rechenweg, den wir in Projekten verwenden

Rechnen Sie nicht mit Reichweite. Reichweite in KI-Antworten ist heute nicht seriös quantifizierbar, weil keiner der Anbieter Impressionen ausweist. Rechnen Sie stattdessen mit dem, was Sie kennen: Ihren Anzeigenkosten.

Nehmen Sie einen Suchbegriff, der für Ihr Geschäft zählt. Nicht Ihren Markennamen, sondern eine generische Anfrage wie “Prüfmaschine Zugversuch Anbieter”. Notieren Sie drei Werte aus Ihrem Konto: Klickpreis, Klicks pro Monat, Kosten pro Anfrage. Multiplizieren Sie den Klickpreis mit den Klicks. Das ist der Betrag, den Sie jeden Monat dafür bezahlen, bei genau dieser Frage sichtbar zu sein.

Jetzt die andere Seite. Stellen Sie dieselbe Frage in ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity, jeweils dreimal mit leicht unterschiedlicher Formulierung. Zählen Sie, wie oft Ihre Marke vorkommt. Wenn Sie in null von zwölf Antworten auftauchen und Ihre drei stärksten Wettbewerber in acht bis zehn, dann kaufen Sie sich bei Google eine Sichtbarkeit, die Sie an anderer Stelle vollständig verlieren.

Der Wert dieser Rechnung liegt nicht in einer Zahl, sondern in der Lücke. Sie zeigt, wo Sie bezahlen und wo Sie nicht stattfinden.

Drei Signale, ab denen sich Umschichten rechnet

Aus unserer Projektarbeit lassen sich drei Bedingungen benennen. Wir halten sie für belastbar, weil sie sich mit Zahlen aus dem eigenen Konto prüfen lassen – nicht, weil eine Studie sie belegt.

Erstens: steigende Klickpreise bei stagnierendem Umsatz. Wenn Ihr Kosten-Umsatz-Verhältnis in bezahlter Suche über zwei Jahre schlechter geworden ist, obwohl Anzeigen und Zielseiten gleich gut arbeiten, bezahlen Sie zunehmend für Wettbewerbsdruck statt für Nachfrage. Zusätzliches Budget in diesem Kanal verschlechtert das Verhältnis weiter.

Zweitens: ein erklärungsbedürftiges Angebot. Je länger die Entscheidung dauert und je mehr Vorwissen sie erfordert, desto wahrscheinlicher steht am Anfang eine offene Frage an ein Sprachmodell. Bei einer Handwerkerleistung mit lokalem Bezug ist das selten. Bei einer Software für Instandhaltungsplanung mit sechsstelligem Vertragswert ist es inzwischen der Normalfall – jedenfalls berichten uns Vertriebsteams das zunehmend.

Drittens: Belege aus dem eigenen Vertrieb. Fragen Sie zwanzig Neukunden, wie sie auf Sie gekommen sind. Wenn drei oder vier eine KI-Antwort nennen, ohne dass Sie danach gefragt haben, ist der Kanal bei Ihnen real. Wenn niemand sie nennt, heißt das nicht, dass es ihn nicht gibt – Menschen erinnern Recherchewege schlecht. Aber es ist ein schwächeres Argument als eine ausdrückliche Nennung.

Zwei von drei Signalen halten wir für den Punkt, ab dem eine Umschichtung vertretbar ist. Bei einem allein reicht ein kleiner Test.

Was Sie auf keinen Fall kürzen sollten

Die häufigste Fehlentscheidung ist die aus dem Eingangsbeispiel: Markenkampagnen streichen, weil sie im Bericht billig und langweilig aussehen.

Suchanfragen auf Ihren eigenen Markennamen sind der letzte Meter vor dem Abschluss. Wer dort sucht, hat sich meistens schon entschieden. Nehmen Sie die Anzeige weg, gewinnt möglicherweise ein Wettbewerber, der auf Ihre Marke bietet. Der Effekt ist unterschiedlich stark – bei starken Marken mit klarem organischem Ergebnis oft gering, bei erklärungsbedürftigen Angeboten deutlich. Prüfen Sie es, statt es zu vermuten: Schalten Sie die Markenkampagne für zwei Wochen ab und vergleichen Sie die Gesamtzahl der Anfragen, nicht die Zahl aus dem Anzeigenkonto.

Ebenfalls nicht kürzen sollten Sie Kampagnen auf Anfragen mit direkter Kaufabsicht. “Prüfmaschine kaufen”, “Angebot anfordern”, Modellnummern. Diese Anfragen entstehen am Ende einer Entscheidung. KI-Sichtbarkeit wirkt am Anfang. Sie ersetzen hier nichts, Sie streichen nur.

Kürzen können Sie in der Regel dort, wo Sie breit und teuer auf informationsorientierte Begriffe bieten. “Was ist ein Zugversuch”, “Unterschied Zug- und Druckprüfung”. Das sind genau die Fragen, die Menschen inzwischen Sprachmodellen stellen, und genau dort funktioniert eine sauber aufgebaute Antwortseite besser als eine Anzeige.

Wie ein realistischer Testaufbau aussieht

Ein Testbudget in der Größenordnung eines Monats Ihrer Anzeigenausgaben, verteilt über vier bis sechs Monate. Bei 20.000 Euro Monatsbudget also etwa 20.000 Euro über den gesamten Zeitraum, entsprechend rund 3.500 Euro pro Monat zusätzlich. Nicht als Kürzung, sondern zunächst als Ergänzung, damit Sie einen Vergleichszeitraum haben, in dem sich nur eine Variable ändert.

Was mit dem Geld passiert, hängt vom Ausgangszustand ab. In der Praxis fällt der größte Teil auf Inhalte: Fragen, die Ihre Kunden tatsächlich stellen, in Seiten übersetzt, die eine Maschine ohne Umwege zitieren kann. Dazu technische Arbeit an der Auslesbarkeit, denn ein Teil der KI-Crawler liest kein nachgeladenes JavaScript. Und Arbeit an der Entität selbst – Verzeichnisse, strukturierte Daten, konsistente Angaben über alle Quellen hinweg.

Messen Sie mit einem festen Fragenkatalog. Fünfzehn bis zwanzig Fragen, jeden Monat identisch gestellt, in mindestens drei Systemen, Ergebnis in einer Tabelle. Erwähnung ja/nein, Position innerhalb der Antwort, welche Quelle genannt wurde. Das ist mühsam und dauert etwa zwei Stunden im Monat. Es ist die einzige Methode, die wir kennen, bei der Sie hinterher wissen, ob sich etwas verändert hat.

Erste Bewegung sehen wir bei Systemen mit Live-Abruf – Perplexity, ChatGPT mit Websuche, Gemini mit Suchanbindung – typischerweise nach vier bis sechs Wochen. Beim reinen Trainingswissen der Modelle haben wir bisher keine planbare Wirkung gesehen. Das ist eine ehrliche Grenze der Disziplin: Was in einem Modell gespeichert ist, ändern Sie nicht mit einem Quartalsbudget.

Wo die Zurechnung scheitert

Sie werden nicht sauber belegen können, dass eine Anfrage aus einer KI-Antwort stammt. Die Weiterleitungen sind lückenhaft, viele Nutzer tippen die Adresse nach dem Lesen direkt ein oder suchen den Markennamen bei Google. In den Berichten landet das als Direktzugriff oder als Markensuche.

Damit entsteht ein unangenehmer Nebeneffekt: Wenn KI-Sichtbarkeit wirkt, steigt zuerst der Anteil der Markensuchen. Und genau dort kürzen viele gerade das Budget, weil die Zahlen “günstig” aussehen. Sie messen dann eine Kanalverschiebung, die es gar nicht gibt.

Der pragmatische Umgang damit: Bewerten Sie auf Ebene des Gesamtergebnisses, nicht pro Kanal. Anfragen insgesamt, Kosten insgesamt, Anteil der Anfragen ohne bezahlte Berührung. Wenn diese Größen sich über zwei Quartale in die richtige Richtung bewegen, während Sie Budget verschoben haben, ist das das beste verfügbare Signal. Ein Beweis ist es nicht.

Wer eine belastbare Ursachenzuordnung verlangt, bevor er investiert, wird in diesem Feld nicht investieren. Das ist eine legitime Haltung – man sollte sie nur als solche benennen und nicht als methodische Sorgfalt tarnen.

Was das für Sie bedeutet

Ziehen Sie diese Woche drei Zahlen aus Ihrem Anzeigenkonto: Anteil der Ausgaben auf Markenbegriffe, Anteil auf kaufnahe Begriffe, Anteil auf informationsorientierte Begriffe. Der dritte Block ist Ihr Verhandlungsspielraum, die ersten beiden fassen Sie vorerst nicht an.

Stellen Sie dann Ihre zehn wichtigsten Kundenfragen in ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity. Notieren Sie, wer genannt wird. Wenn Ihre Wettbewerber regelmäßig auftauchen und Sie nicht, haben Sie den konkreten Anlass, den Sie für die interne Diskussion brauchen – und gleichzeitig die Ausgangsmessung.

Setzen Sie den Test als Ergänzung an, nicht als Kürzung. Erst wenn nach zwei Quartalen sichtbar ist, dass Anfragen ohne bezahlte Berührung zunehmen, verschieben Sie tatsächlich Budget – und zwar aus dem informationsorientierten Block, in Schritten von zehn Prozent, mit einem Beobachtungszeitraum von mindestens sechs Wochen zwischen den Schritten.

Und legen Sie vorher fest, woran Sie den Abbruch erkennen. Wenn nach sechs Monaten in Ihrem Fragenkatalog keine Bewegung steht, war entweder die Umsetzung zu dünn oder Ihr Markt läuft nicht über Sprachmodelle. Beides ist ein Ergebnis. Nur das Weiterlaufenlassen ohne Kriterium ist keines.