Wenn KI Ihre Marke nicht kennt, werden es auch Ihre Käufer nicht
Siebzig Prozent der Marketing-Führungskräfte wissen, dass ihre Programme verändert werden müssen, da KI das Käuferverhalten grundlegend verändert hat. Dennoch ändern die meisten von ihnen nichts.
Das ist das zentrale Ergebnis des 2026 Customer Engagement Reports von Iterable, der das Konzept des Apex-Konsumenten vorstellt: Kunden, die so raffiniert sind, dass sie die von Marketers entworfenen Systeme zu ihren eigenen Gunsten ausnutzen. Einkaufswagen werden absichtlich verlassen, um Rabattcodes auszulösen. Probeabos werden mit bereits eingeplanter Kündigung gestartet. Services werden je nach aktueller Aktion gewechselt.
Wenn Sie ein B2B-SaaS-Unternehmen führen, fühlt sich das vielleicht nicht wie Ihr Problem an. Schließlich haben Sie nicht mit Rabattcodes zu kämpfen.
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Sie stehen vor etwas Heimlichem – und in mancher Hinsicht noch Konsequenterem. Ihr Käufer bildet sich eine Meinung über Ihr Unternehmen, bevor er jemals mit Ihrem Vertriebsteam spricht, bevor er ein Formular ausfüllt und oft sogar, bevor er Ihre Website überhaupt besucht.
Ein KI-Tool hat die Recherche für ihn übernommen – die einzige relevante Frage ist nun, ob das Ergebnis Ihr Unternehmen gut dastehen lässt.
Wo Ihr Käufer seine Recherche betreibt
Jason Ing, CMO bei Typeface, entwickelt tagtäglich Marketing-Tools für Enterprise-Teams, die sich an genau diesen Wandel anpassen müssen. Er verweist auf ein Konzept, das gerade in KI-Kreisen kursiert und das er als Kontext-Graphen bezeichnet.
Die Idee dabei: Ein KI-System benötigt ein dauerhaftes Gedächtnis darüber, wer Sie sind und was Sie tun – andernfalls erfindet es Antworten, weil die wesentlichen, relevanten Informationen fehlen. Ing schildert, was dadurch passiert:
Viele KI-Ausgaben weichen vom Gewollten ab, weil kein Gedächtnis vorhanden ist oder die KI diesen Kontext nicht hat.
Das ist nicht bloß ein Inhaltsproblem. Wenn ein Interessent ChatGPT oder Gemini bittet, Ihr Unternehmen zusammenzufassen, Sie mit einem Wettbewerber zu vergleichen oder einen Anbieter in Ihrer Kategorie zu empfehlen, dann zieht das Modell Informationen aus dem Kontext, der zu Ihrer Marke im Internet existiert. Dünner oder generischer Kontext bietet dem Modell nichts Wertvolles, das abgerufen werden könnte – und Sie erscheinen gar nicht erst im Ergebnis.
Ings Team hat daraufhin einen sogenannten Brand Agent in sein Produkt eingebaut, um dem gezielt entgegenzuwirken. „Alles beginnt damit, auf Ihre Marke trainiert zu werden“, sagte er.
Unternehmen, die bereits klar definiert haben, wofür sie stehen – und das mit einer Sprache, die für ein Modell abrufbar und wiederholbar ist – tauchen in solchen Gesprächen auf. Diejenigen mit beliebigem, austauschbarem Markenauftritt nicht.
Eine Agentur hat es an sich selbst getestet
Gwen Hammes, Co-CEO von ChroMetrics, hat nicht darauf gewartet, dass jemand anderes das Vorgehen beschreibt – ihre Agentur hat das Experiment zuerst an sich selbst durchgeführt.
Im vergangenen Jahr, während sich die Google-Suche veränderte und AEO und GEO (Answer Engine Optimization und Generative Engine Optimization) unvermeidbare Themen wurden, hat ChroMetrics die eigene Website umstrukturiert.
Sie verbesserten die strukturierte Datenlage, verfassten klarere Zusammenfassungen und stellten sichtbarer dar, wer die Inhalte erstellt. All diese Faktoren signalisieren Suchmaschinen, Sprachmodellen und Menschen gleichermaßen Vertrauen.
Das Ergebnis war eine Steigerung der Empfehlungen um 80 Prozent von großen Sprachmodellen.
Was Hammes überraschte, war nicht die Menge an Besuchern – sondern wer da kam.
Wir sehen, wir haben offensichtlich die Quelle der Empfehlung, egal ob es ChatGPT oder Claude ist, und wir beobachten tatsächlich, dass diese viel häufiger kommen. Und witzigerweise sind es große Unternehmen und Konzerne.
Diese Käufer hatten ihre Hausaufgaben gemacht. Sie hatten ein Modell zu Agenturen in der Kategorie von ChroMetrics befragt, erhielten eine Antwort, in der ChroMetrics genannt wurde – und kamen bereit zum Gespräch.
Im Vergleich zum üblichen Website-Traffic, bei dem – wie Hammes sagt – „sie oft erst unsere Kundenliste oder Case Studies anschauen“, bevor sie überhaupt über eine Kontaktaufnahme nachdenken. Empfehlungen von Sprachmodellen überspringen diesen Evaluierungsschritt. Sie kommen bereits qualifiziert an.
Falls Sie als CMO dies lesen, hier die Version des Apex-Konsumenten, die für Sie gilt: Ihr Käufer hat den Vergleich längst erledigt. Die einzige offene Frage ist, ob Ihre Marke auf der Liste steht.
Was die B2C-Daten für B2B hervorheben
Die Apex-Consumer-Studie dokumentiert etwas, das B2C-Marketer aktuell in ihren Kennzahlen erleben: Verbraucher gehen nicht, weil Marken sie nicht erreichen.
Sie gehen, weil das Marketing vorhersehbar und durchschaubar geworden ist. Drei von fünf wechseln Plattformen wegen irrelevanter Inhalte. Und mehr als die Hälfte bleibt Marken, denen sie vertrauen, über ein Jahrzehnt lang treu. Die Kluft zwischen diesen beiden Ergebnissen entsteht, weil die Marke ihnen nichts Konkretes zum Festhalten bietet.
B2B-Käufer führen die gleiche Rechnung durch, nur eben früher im Funnel. Sie nutzen KI-Tools, um Anbieter vorab zu bewerten, noch bevor der Vertrieb überhaupt ins Spiel kommt. Das bedeutet: Die Qualität Ihres Markensignals – wie klar und spezifisch Sie definiert haben, wofür Sie stehen – bestimmt jetzt, ob Sie überhaupt Teil der Überlegung sind.
Der Bericht zeigt auch eine Statistik, die für Marketingverantwortliche anders wirken sollte als für Praktiker: 22 % der Marketer befürchten, dass KI schon jetzt die Marken-Differenzierung nivelliert. Wenn alle die gleichen Tools nutzen, um massenhaft die gleichen Inhalte zu generieren, werden die Marken, die etwas Besonderes aufgebaut haben, weiterhin herausstechen.
Wissen ist nicht das Problem
Priya Gill, CMO bei Iterable, entwickelte die Forschung hinter dem Apex-Consumer-Ansatz. Sie ist auch diejenige, die die Lücke zwischen Wissen und Handeln quantifiziert hat.
Nach Angaben ihres Teams wissen siebzig Prozent der Marketingverantwortlichen, dass sie ihre Programme ändern müssen. Die meisten haben aber noch nicht gehandelt, weil sie entschieden haben, dass das Risiko eines Kurswechsels größer ist als das Risiko, nichts zu tun.
Ich halte diese Einschätzung für verkehrt, und Gill sieht es genauso. Ihr Team handelt bei 80 Prozent Sicherheit, statt auf das vollständige Bild zu warten.
Unentschlossenheit in diesem Tempo hat ihren eigenen Preis. In den ersten Monaten ihres Ansatzes hat ihr Team allein durch die Überprüfung redundanter Tools im Stack mehrere Hunderttausend Dollar eingespart — so entstanden Budgetspielräume und die Glaubwürdigkeit, weiterzumachen.
Diesen Unterschied zwischen Wissen und Handeln höre ich gerade in fast jedem Gespräch mit Marketingverantwortlichen. Das Problem wird richtig beschrieben. Was fehlt, ist die Entscheidung, loszulegen, solange das Bild noch lückenhaft ist – denn wenn es vollständig ist, ist das entscheidende Fenster in der Regel schon geschlossen.
Was KI verstärkt
Liza Adams, Beraterin für KI-Marketing-Transformation, gab mir die klarste Erklärung, warum einige Marken so präsent in der KI-Suche erscheinen und andere nicht.
„KI verstärkt einfach das, was vorhanden ist“, sagte sie mir. „Wenn wir ein großartiges Unternehmen sind, ein großartiger Mensch, dann verstärkt KI das. Und wenn nicht, wird das ebenfalls verstärkt.“
Ihr Tipp für Marketers, die den Algorithmus knacken wollen: Hören Sie auf, den Algorithmus zu knacken. „Vergessen Sie den Algorithmus. Hören Sie auf, ihm hinterherzujagen. Seien Sie eine herausragende Marke.“
Dieser Rat klingt fast zu einfach im Vergleich zu Ings Context-Graph-Erklärung oder Hammes' 80-Prozent-Methode. Das ist er aber nicht. Der Context Graph ist das Fundament. Was durch diese Infrastruktur verstärkt wird, ist das, was Ihre Marke tatsächlich aufgebaut hat: spezifische Positionierung, ein validierter Standpunkt und Inhalte, die ein Modell selbstsicher abrufen und wiederholen kann.
Generische Massenbotschaften bieten einem Modell keinerlei Anhaltspunkt, egal wie ausgefeilt Ihr technisches Setup ist.
Fangen Sie da an, wo Sie stehen
Sie benötigen kein Enterprise-Transformationsbudget oder einen Sechs-Monats-Plan, um mit dieser Arbeit zu beginnen. ChroMetrics hat sein Experiment mit vorhandenen Ressourcen durchgeführt. Das von Ing beschriebene Brand-Agent-Konzept dreht sich im Kern um die Klarheit der Positionierung – Arbeit, die in den meisten Marketing-Organisationen ohnehin längst überfällig ist, unabhängig davon, was KI damit macht.
Hier 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 größten Wettbewerbern abschneiden.
Lesen Sie die Antworten kritisch. Schauen Sie sich dann Ihre eigenen veröffentlichten Inhalte an: Bieten sie einem Modell etwas Konkretes zum Abrufen, oder lesen sie sich wie alle anderen Inhalte in Ihrer Kategorie?
Suchen Sie sich eine Lücke, die Sie in diesem Quartal schließen können. Fragen Sie Ihr Team, ob sie diese Erkenntnis teilen, und motivieren Sie sie, die gleiche Übung zu machen. Dies ist Ihr Ausgangspunkt.
Sie gehören zu den 70 Prozent, die bereits wissen, dass sich etwas ändern muss. Es gibt Forschung, es gibt Praxisbeispiele und die Mechanismen dahinter sind immer besser verstanden. Der einzige ausstehende Schritt: Entscheiden Sie sich, bevor Ihr Bild komplett ist, solange "früh dran zu sein" noch einen Unterschied macht.
Mit diesem Quartal anfangen
Öffnen Sie ChatGPT, Claude und Gemini. Fragen Sie jeweils: Was macht Ihr Unternehmen, wer sind Ihre Wettbewerber und warum sollte sich ein Käufer in Ihrer Kategorie für Sie entscheiden? Lesen Sie sich die Ergebnisse ohne Beschönigung durch. Diese Rückmeldung ist ein guter Indikator dafür, was Ihre Käufer wahrnehmen, bevor sie mit Ihrem Team sprechen.
Wenn die Antworten dünn, austauschbar oder nicht von Ihren Wettbewerbern zu unterscheiden sind, ist das die Lücke. Überarbeiten Sie die veröffentlichten Inhalte, die diese Modelle füttern: Schärfen Sie Ihren Standpunkt, ergänzen Sie strukturierte Daten, stellen Sie sicher, dass die Menschen hinter Ihren Ideen als Autor:innen sichtbar sind. ChroMetrics hat dieses Experiment an sich selbst durchgeführt und innerhalb eines Jahres einen Anstieg der LLM-Weiterleitungen um 80 Prozent verzeichnet – mit Unternehmenskunden, die bereits vorqualifiziert waren.
Sie wissen bereits, dass sich etwas ändern muss. Die B2C-Daten machen deutlich, was passiert, wenn Marken zu lange warten, dieses Wissen umzusetzen. Das B2B-Pendant dieser Entwicklung läuft bereits – allerdings weiter vor Ihren Metriken, nämlich in den KI-Gesprächen, die Ihre Käufer führen, bevor sie Sie erreichen.
Wie geht es weiter?
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