Erkenntnisse aus B2C für B2B-Marketing-Führungskräfte
Siebzig Prozent der Marketingverantwortlichen wissen, dass ihre Programme sich anpassen müssen, weil KI das Kaufverhalten neu geprägt hat. Dennoch ändert die Mehrheit von ihnen nichts.
Das ist das zentrale Ergebnis des 2026 Customer Engagement Reports von Iterable, der sich um das Konzept des sogenannten Apex-Kunden dreht: Kunden, die so versiert sind, dass sie die von Marketern geschaffenen Systeme zu ihrem Vorteil nutzen können. Warenkorbabbrüche, um Rabattcodes zu erhalten. Kostenlose Testphasen, bei denen die Kündigung bereits eingeplant ist. Wechsel von Dienstleistern, je nachdem, welche Aktion gerade läuft.
Wenn Sie ein B2B-SaaS-Unternehmen führen, erscheint Ihnen das womöglich gar nicht als Ihr Problem. Sie haben schließlich keine Rabattcodes, um die Sie konkurrieren müssen.
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Ihr Gegner ist etwas Heimliches – und in mancher Hinsicht sogar weitreichender. Ihre Käufer bilden sich eine Meinung über Ihr Unternehmen, bevor sie überhaupt mit Ihrem Vertriebsteam sprechen, bevor sie ein Formular ausfüllen, und oft sogar, bevor sie Ihre Website besucht haben.
Ein KI-Tool hat die Recherche für Ihren Käufer übernommen. Die einzig relevante Frage: Hat das, was die KI gefunden hat, Ihr Unternehmen positiv erscheinen lassen?
Wo Ihre Käufer ihre Recherche durchführen
Jason Ing, CMO bei Typeface, entwickelt täglich Marketing-Tools für Unternehmensteams, die genau diesen Wandel erleben. Er verweist auf ein derzeit in KI-Kreisen häufig diskutiertes Konzept, das er als Kontextgraph bezeichnet.
Die Idee dahinter ist, dass ein KI-System ein fortlaufendes Gedächtnis darüber haben muss, wer Sie sind und was Sie tun. Sonst beginnt es, Antworten ohne die wesentlichen, relevanten Informationen zu erfinden. Ing schildert die Folgen:
Viele KI-Ausgaben weichen von der eigentlichen Intention ab, weil kein Gedächtnis vorhanden ist oder der KI dieser Kontext fehlt.
Ich würde noch weitergehen: Das ist nicht nur ein Content-Problem.
Wenn ein Interessent ChatGPT oder Gemini bittet, Ihr Unternehmen zusammenzufassen, Sie mit einem Konkurrenten zu vergleichen oder einen Anbieter in Ihrer Kategorie zu empfehlen, greift das Modell auf den bestehenden Kontext zu, der über Ihre Marke im Internet vorhanden ist. Wenn der Kontext dünn oder allgemein gehalten ist, gibt es für das Modell nichts Abrufbares – Sie tauchen dann schlicht nicht auf.
Ings Team hat zur gezielten Lösung dafür einen sogenannten Brand Agent in ihr Produkt integriert. „Alles beginnt damit, dass auf Ihrer Marke trainiert wird“, sagte er.
Unternehmen, die bereits klar definiert haben, wofür sie stehen, und dies in einer Sprache, die spezifisch und verständlich genug für ein Modell ist, werden in diesen Gesprächen genannt. Unternehmen mit austauschbarer Positionierung hingegen nicht.
Eine Agentur hat es an sich selbst getestet
Gwen Hammes, Co-CEO von ChroMetrics, hat nicht gewartet, bis jemand anderes das richtige Vorgehen vorlebt. Ihre Agentur hat das Experiment zuerst an sich selbst ausprobiert.
Im vergangenen Jahr, als sich die Google-Suche wandelte und AEO sowie GEO (Answer Engine Optimization und Generative Engine Optimization) zum unvermeidlichen Thema wurden, strukturierte ChroMetrics die eigene Website um.
Sie verbesserten strukturierte Daten, verfassten klarere Zusammenfassungen und machten die Informationen darüber, wer ihre Inhalte erstellt, sichtbarer. All diese Aspekte signalisieren Suchmaschinen, LLMs und Menschen gleichermaßen Vertrauen.
Das Ergebnis: eine Steigerung der Verweise aus großen Sprachmodellen um 80 Prozent.
Überrascht hat Hammes dabei nicht das Besucheraufkommen, sondern, wer tatsächlich kam.
Wir sehen, dass wir den Verweis-Quelltext haben, sei es ChatGPT oder Claude, und sehen diese Einträge jetzt viel häufiger. Und lustigerweise handelt es sich dabei um große Kunden und Konzerne.
Diese Käufer hatten ihre Hausaufgaben bereits erledigt. Sie hatten ein Modell nach Agenturen in ChroMetrics' Kategorie gefragt, erhielten eine Antwort, in der ChroMetrics genannt wurde, und kamen bereits vorinformiert zum Gespräch.
Im Gegensatz dazu das übliche Website-Traffic-Muster, wo laut Hammes „oft erstmal unsere Kundenliste oder unsere Fallstudien betrachtet werden“ – bevor überhaupt über eine Kontaktaufnahme entschieden wird. LLM-Verweise überspringen diesen Evaluierungsschritt komplett. Diese Leads sind direkt qualifiziert.
Wenn Sie als CMO das lesen, ist das die Version des Apex-Kunden, die auf Sie zutrifft: Ihr Käufer hat den Vergleich längst gemacht. Die einzig offene Frage ist, ob Ihre Marke es auf die Liste geschafft hat.
Was die B2C-Daten für B2B verdeutlichen
Die Apex-Consumer-Studie dokumentiert, was B2C-Marketer heute schon in ihren Zahlen beobachten: Konsumenten gehen nicht, weil Marken sie nicht erreichen.
Sie gehen, weil das Marketing so vorhersehbar wurde, dass sie es rückwärts entschlüsseln können. Drei von fünf haben bereits eine Plattform wegen irrelevanter Inhalte verlassen. Mehr als die Hälfte bleibt Marken, denen sie vertrauen, über ein Jahrzehnt lang treu. Der Unterschied zwischen beiden Szenarien ist nicht Reichweite oder Kanalabdeckung, sondern ob die Marke ihnen etwas Konkretes gegeben hat, an das sie sich halten können.
B2B-Käufer führen dieselbe Rechnung durch, nur früher im Funnel. Sie nutzen KI-Tools, um Anbieter vorab zu bewerten, noch bevor überhaupt der Vertrieb ins Spiel kommt. Das bedeutet: Die Qualität Ihres Markenauftritts und wie klar und spezifisch Sie definiert haben, wofür Sie stehen, bestimmen jetzt, ob Sie überhaupt in die engere Auswahl kommen.
Der Bericht zeigt außerdem eine Statistik, die für Marketingleiter anders wirken sollte als für Praktiker: 22 % der Marketer befürchten, dass KI bereits die Markenunterscheidung verwässert. Wenn alle dieselben Tools nutzen, um massenhaft ähnliche Inhalte zu produzieren, stechen die Marken heraus, die schon vor der Masse etwas Eigenständiges aufgebaut haben.
Wissen ist nicht das Schwierige
Priya Gill, CMO bei Iterable, hat die Forschung hinter dem Apex-Consumer-Rahmen erstellt. Sie ist auch diejenige, die die Lücke zwischen Wissen und Handeln quantifiziert hat.
Ihrem Team zufolge wissen siebzig Prozent der Marketingverantwortlichen, dass sie ihre Programme ändern müssen. Die meisten haben jedoch nichts unternommen, weil sie glauben, dass das Risiko eines Kurswechsels größer ist als das des Stillstands.
Ich halte diese Rechnung für falsch, und Gill sieht das genauso. Ihr Team handelt bei 80-prozentiger Sicherheit – sie warten nicht auf das komplette Bild.
Unentschlossenheit in diesem Tempo hat ihren eigenen Preis. In den ersten Monaten dieser Arbeitsweise konnte ihr Team Hunderttausende Dollar freimachen, allein durch den prüfenden Blick auf redundante Tools im Tech-Stack. So wurde nicht nur Budget geschaffen, sondern auch Glaubwürdigkeit, um weiterzumachen.
Ich begegne dieser Lücke derzeit in nahezu jedem Gespräch mit Marketingentscheidern. Das Problem lässt sich präzise beschreiben. Was fehlt, ist der Entschluss, ins Handeln zu kommen, während das Bild noch unvollständig ist – denn wenn es vollständig ist, hat sich das entscheidende Zeitfenster meist schon geschlossen.
Was KI verstärkt
Liza Adams, Beraterin für KI-Marketingtransformation, gab mir die klarste Aussage, die ich bisher gehört habe, warum manche Marken bei KI-Suchen gut abschneiden – und andere nicht.
„KI verstärkt einfach das, was schon da ist“, sagte sie mir. „Wenn wir ein großartiges Unternehmen sind, großartige Menschen, dann verstärkt es das. Und wenn nicht, dann verstärkt KI eben auch das.“
Ihr Rat an Marketer, die sich Sorgen um den Algorithmus machen: Hört auf, dem Algorithmus hinterherzulaufen. „Vergesst den Algorithmus. Hört auf, dem Algorithmus nachzujagen. Seid eine großartige Marke.“
Diese Empfehlung klingt fast zu simpel im Vergleich zur Kontextgraph-Erklärung von Ing oder Hammes' 80-Prozent-Schwelle. Doch das täuscht. Der Kontextgraph bildet die Infrastruktur. Was durch diese Infrastruktur verstärkt wird, ist das, was Ihre Marke tatsächlich aufgebaut hat: Eindeutige Positionierung, eine belastbare Perspektive und Inhalte, die etwas vermitteln, das ein Modell zuverlässig auffassen und wiedergeben kann.
Generische Botschaften, die massenweise produziert werden, liefern dem Modell dagegen keinerlei Mehrwert – ganz gleich, wie ausgefeilt Ihr technisches Setup ist.
Fangen Sie dort an, wo Sie stehen
Sie brauchen weder ein riesiges Transformationsbudget noch eine Sechsmonats-Roadmap, um mit dieser Arbeit zu beginnen. ChroMetrics hat das Experiment mit vorhandenen Ressourcen durchgeführt. Das von Ing beschriebene Konzept des Markenagenten dreht sich im Kern um eine klare Positionierung. Das ist Arbeit, die in den meisten Marketingorganisationen ohnehin überfällig ist – egal, was KI damit macht.
So würde ich an Ihrer Stelle starten: Fragen Sie ChatGPT, Claude und Gemini, was sie über Ihr Unternehmen wissen und wie Sie im Vergleich zu Ihren drei stärksten Wettbewerbern abschneiden.
Lesen Sie die Antworten kritisch. Vergleichen Sie dann Ihre eigenen veröffentlichten Inhalte und prüfen Sie, ob diese dem Modell etwas Konkretes liefern – oder ob sie sich wie die aller anderen in Ihrer Kategorie lesen.
Suchen Sie eine Lücke aus, die Sie in diesem Quartal schließen können. Fragen Sie Ihr Team, ob es Ihr Ergebnis teilt, und ermutigen Sie zu demselben Vorgehen. Das ist Ihr Startpunkt.
Sie gehören zu den 70 Prozent, die längst wissen, dass sich etwas ändern muss. Die Forschung ist vorhanden, die Fallstudien existieren, und der Mechanismus hinter all dem wird immer besser verstanden. Es bleibt nur noch, den Schritt zu tun, bevor das Bild vollständig ist – solange frühes Handeln noch einen Unterschied macht.
Starten Sie hier, in diesem Quartal
Öffnen Sie ChatGPT, Claude und Gemini. Fragen Sie jedes Modell, was Ihr Unternehmen macht, wer Ihre Wettbewerber sind und warum ein Käufer in Ihrer Kategorie Sie wählen sollte. Lesen Sie, was zurückkommt – ohne Beschönigung. Diese Rückmeldung ist ein vernünftiger Näherungswert dessen, was Ihre Käufer sehen, bevor sie mit Ihrem Team sprechen.
Wenn die Antworten dünn, beliebig oder von Ihrer Konkurrenz kaum unterscheidbar sind, ist das die Lücke. Überarbeiten Sie die veröffentlichten Inhalte, die diesen Modellen zugrunde liegen: Schärfen Sie Ihren Standpunkt, fügen Sie strukturierte Daten hinzu, sorgen Sie dafür, dass die Menschen hinter Ihren Inhalten als Autoren sichtbar werden. ChroMetrics hat dieses Experiment selbst durchgeführt und einen Anstieg der LLM-Verweise um 80 Prozent innerhalb eines Jahres verzeichnet – mit Unternehmenskunden, die bereits qualifiziert kamen.
Sie wissen bereits, dass sich etwas ändern muss. Die B2C-Daten zeigen, was passiert, wenn Marken zu lange zögern, auf diese Erkenntnis zu reagieren. Im B2B-Umfeld findet dieselbe Entwicklung schon statt – sie spielt sich nur weiter vorne in der Kette ab: in den KI-Konversationen Ihrer Käufer, bevor diese überhaupt bei Ihnen ankommen.
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