Erkenntnisse aus B2C für B2B-Marketing-Führungskräfte
Siebzig Prozent der Marketingverantwortlichen wissen, dass ihre Programme sich ändern müssen, weil KI das Kaufverhalten neu geprägt hat. Trotzdem verändern die meisten von ihnen nichts.
Das ist das zentrale Ergebnis des 2026 Customer Engagement Reports von Iterable, der um den sogenannten Apex-Konsumenten herum aufgebaut ist – Kunden, die ausgeklügelt genug sind, um genau die Systeme auszutricksen, die Marketer entwickelt haben, um sie zu beeinflussen. Verlassene Warenkörbe, um Rabattcodes zu aktivieren. Kostenlose Testversionen, bei denen die Kündigung schon geplant ist. Wechsel zwischen Diensten, je nachdem, welche Aktion gerade läuft.
Wenn Sie ein B2B-SaaS-Unternehmen führen, fühlt sich das vermutlich nicht wie Ihr Problem an. Schließlich kämpfen Sie nicht gegen Rabattcodes.
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Sie stehen etwas Heimlichem gegenüber – und das ist in mancher Hinsicht noch bedeutsamer. Ihr Käufer hat sich längst ein Bild von Ihrem Unternehmen gemacht, noch ehe er mit Ihrem Vertriebsteam spricht, bevor er ein Formular ausfüllt, und oft sogar, ehe er Ihre Website überhaupt besucht.
Ein KI-Tool hat die Recherche für ihn übernommen. Die einzige entscheidende Frage ist, ob die gefundene Information ein gutes Bild von Ihnen zeichnet.
Wo Ihre Käufer ihre Recherche betreiben
Jason Ing, CMO bei Typeface, verbringt seine Tage damit, Marketingtools für Unternehmensteams zu entwickeln, die genau diesen Wandel durchlaufen. Er verweist auf ein Konzept, das gerade in KI-Kreisen kursiert, und bezeichnet es als das Kontext-Graphen-Prinzip.
Die Idee dahinter: Ein KI-System benötigt ein dauerhaftes Gedächtnis darüber, wer Sie sind und was Sie tun, andernfalls erfindet es Antworten ohne die wesentlichen, relevanten Hintergrundinformationen. Ing beschreibt, was dann passiert:
Viele ihrer KI-Ausgaben weichen vom eigentlichen Ziel ab, weil es kein Gedächtnis oder die KI keinen Kontext hat.
Ich würde das noch weiter fassen: Das ist nicht nur ein Content-Problem.
Wenn ein Interessent ChatGPT oder Gemini bittet, Ihr Unternehmen zusammenzufassen, Sie mit einem Wettbewerber zu vergleichen oder einen Anbieter in Ihrer Kategorie zu empfehlen, zieht das Modell sämtliche verfügbaren Kontextinformationen zu Ihrer Marke im Internet heran. Schmaler oder generischer Kontext liefert dem Modell nichts Wertvolles – und Sie tauchen nicht auf.
Ings Team hat dafür einen sogenannten Brand Agenten in ihr Produkt eingebaut. „Alles beginnt damit, dass er auf Ihrer Marke trainiert wird“, sagt er.
Unternehmen, die bereits festgelegt haben, wofür sie stehen – und das in einer für Modelle nachvollziehbaren, spezifischen Sprache – sind präsent in solchen Gesprächen. Unternehmen mit generischer Positionierung sind es nicht.
Eine Agentur hat es mit sich selbst getestet
Gwen Hammes, Co-CEO von ChroMetrics, hat nicht darauf gewartet, dass jemand anders das Vorgehen entwickelt. Ihre Agentur hat das Experiment zunächst mit sich selbst durchgeführt.
Im vergangenen Jahr, in dem sich die Googlesuche gewandelt hat und AEO und GEO (Antwortmaschinen-Optimierung und generative Engine-Optimierung) zu unvermeidbaren Themen wurden, hat ChroMetrics die eigene Website neu strukturiert.
Sie verbesserten die Datenstruktur, formulierten klarere Zusammenfassungen und machten mehr Informationen über die Autor:innen der Inhalte sichtbar. Alle diese Aspekte signalisieren Vertrauen – sowohl für Suchmaschinen, LLMs als auch für Menschen.
Das Ergebnis war ein 80-prozentiger Zuwachs an Empfehlungen von großen Sprachmodellen.
Was Hammes überraschte, war nicht die Menge der Besucher:innen. Es war, wer tatsächlich kam.
Wir sehen, wir haben natürlich die Referralquelle, ob es ChatGPT oder Claude ist, und tatsächlich nehmen wir wahr, dass diese Empfehlungen viel öfter auftauchen. Und witzigerweise kommen die wirklich von großen Kunden und Unternehmen.
Diese Käufer hatten ihre Recherche bereits erledigt. Sie fragten ein Sprachmodell nach Agenturen in der Kategorie von ChroMetrics, erhielten eine Antwort, in der ChroMetrics genannt wurde – und kamen direkt, um zu sprechen.
Vergleichen Sie das mit dem typischen Website-Traffic, wo Besucher laut Hammes „meist erst noch schauen, ob sie unsere Kundenliste oder Referenzprojekte interessiert“, bevor sie sich für eine Kontaktaufnahme entscheiden. LLM-Empfehlungen überspringen diesen Evaluierungsprozess komplett. Sie kommen bereits qualifiziert an.
Wenn Sie als CMO dies lesen, ist das die Variante des Apex-Konsumenten, die für Sie zählt: Ihr Käufer hat den Vergleich längst abgeschlossen. Die einzige offene Frage ist, ob Ihre Marke mit auf der Ergebnisliste steht.
Was die B2C-Daten für B2B hervorheben
Die Apex Consumer Studie dokumentiert, was B2C-Marketer aktuell in ihren Kennzahlen erleben: Die Konsumenten gehen nicht, weil Marken sie nicht erreichen.
Sie wenden sich ab, weil das Marketing berechenbar genug geworden ist, um es rückwärts zu analysieren. 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. Die Lücke zwischen diesen beiden Szenarien sind weder Volumen noch Kanäle. Entscheidend ist, ob die Marke ihnen etwas Konkretes bietet, an das sie sich binden können.
B2B-Käufer führen dieselbe Kalkulation durch, nur zu einem früheren Zeitpunkt im Funnel. Sie nutzen KI-Tools, um Anbieter zu prüfen, noch bevor der Vertrieb überhaupt ins Spiel kommt. Das bedeutet: Die Qualität Ihres Markenauftritts und wie klar und spezifisch Sie definiert haben, wofür Sie stehen, entscheidet nun darüber, ob Sie überhaupt ins Gespräch kommen.
Der Bericht bringt zudem eine Statistik ans Licht, die für Marketingverantwortliche anders wiegt als für Umsetzende: 22 % der Marketer befürchten, dass KI die Markenunterscheidung bereits nivelliert. Wenn alle dieselben Tools nutzen, um massenhaft denselben Content zu erstellen, heben sich die Marken, die schon vor der Flut etwas Spezifisches aufgebaut haben, auch weiterhin ab.
Wissen ist nicht das Schwierige
Priya Gill, CMO bei Iterable, hat die Forschung zur Apex-Consumer-Perspektive aufgebaut. Sie ist auch diejenige, die die Lücke zwischen Wissen und Handeln quantifiziert hat.
Siebzig Prozent der Marketingverantwortlichen, so die Zählung ihres Teams, wissen, dass sich ihre Programme ändern müssen. Die meisten handeln aber nicht, weil sie entschieden haben, dass das Risiko einer Kursänderung größer ist als das Risiko, nichts zu tun.
Ich halte diese Kalkulation für verkehrt, und Gill sieht das genauso. Ihr Team handelt mit 80-prozentigem Vertrauen, anstatt auf das vollständige Bild zu warten.
Bei diesem Tempo birgt Unentschlossenheit eigene Kosten. In den ersten Monaten dieser Arbeitsweise spürte ihr Team durch das Audit redundanter Tools im Stack mehrere Hunderttausend Dollar frei auf – das schuf sowohl Budget als auch Glaubwürdigkeit für weitere Fortschritte.
Ich höre eine Version dieses Gaps fast in jedem Gespräch, das ich aktuell mit Marketingentscheidern führe. Sie können das Problem exakt beschreiben. Was fehlt, ist die Entscheidung, in Bewegung zu kommen, solange das Bild noch unvollständig ist – denn wenn es komplett ist, hat sich das relevante Zeitfenster meist schon geschlossen.
Was KI verstärkt
Liza Adams, Beraterin für KI-Marketing-Transformation, hat mir die klarste Erklärung dafür gegeben, warum manche Marken sauber in der KI-Suche auftauchen und andere nicht.
„KI verstärkt einfach das, was schon da ist“, sagte sie mir. „Wenn wir ein großartiges Unternehmen sind, ein großartiger Mensch, dann verstärkt sie das. Und wenn nicht, dann verstärkt sie das ebenso.“
Ihr Rat an Marketer, die darüber nachdenken, wie man den Algorithmus knackt: Hört auf, den Algorithmus knacken zu wollen. „Vergesst den Algorithmus. Hört auf, dem Algorithmus hinterherzulaufen. Seid eine starke, großartige Marke.“
Dieser Ratschlag klingt fast zu einfach, verglichen mit Ings Kontext-Graph-Erklärung oder Hammes' 80-Prozent-Sprung. Aber das ist er nicht. Der Kontext-Graph ist die Infrastruktur. Was darüber verstärkt wird, ist das, was Ihre Marke tatsächlich geschaffen hat – also Dinge wie eine klar definierte Positionierung, eine validierte Perspektive sowie Inhalte, die etwas liefern, das ein Modell abrufen und mit Überzeugung wiedergeben kann.
Generische Massenbotschaften liefern einem Modell keine verwertbaren Anhaltspunkte, egal wie ausgeklügelt Ihre technische Lösung auch ist.
Beginnen Sie dort, wo Sie sind
Sie brauchen dafür weder ein Enterprise-Transformationsbudget noch einen Sechsmonatsplan. ChroMetrics hat das Experiment mit bestehenden Ressourcen durchgeführt. Das von Ing beschriebene Brand-Agent-Konzept dreht sich letztlich um Klarheit in der Positionierung – eine Aufgabe, die in den meisten Marketingorganisationen ohnehin überfällig ist, egal, was KI damit macht.
So würde ich anfangen, wenn ich Sie wäre: Fragen Sie ChatGPT, Claude und Gemini, was sie über Ihr Unternehmen wissen und wie Sie im Vergleich zu den drei wichtigsten Wettbewerbern abschneiden.
Lesen Sie die Antworten kritisch. Sehen Sie sich anschließend Ihre eigenen veröffentlichten Inhalte an und analysieren Sie, ob Sie dem Modell überhaupt etwas Konkretes liefern, das abgerufen werden kann – oder ob Ihre Inhalte wie die aller anderen in Ihrer Kategorie erscheinen.
Wählen Sie eine einzige Lücke aus, die Sie in diesem Quartal schließen können. Fragen Sie Ihr Team, ob es diese Erkenntnis teilt, und ermutigen Sie es, denselben Test zu machen. Das ist Ihr Startpunkt.
Sie gehören zu den 70 Prozent, die bereits wissen, dass sich etwas ändern muss. Die Forschung ist da, die Fallstudien existieren, und der Mechanismus hinter alldem wird inzwischen immer besser verstanden. Alles, was noch fehlt: Die Entscheidung, loszugehen, bevor Sie das komplette Bild haben – solange früh dran zu sein noch einen Unterschied macht.
Starten Sie hier, dieses Quartal
Öffnen Sie ChatGPT, Claude und Gemini. Fragen Sie jedes davon, was Ihr Unternehmen macht, wer Ihre Wettbewerber sind und warum ein Käufer in Ihrer Kategorie sich für Sie entscheiden sollte. Lesen Sie die Antworten, ohne mit der Wimper zu zucken. Diese Antworten sind ein realistisches Abbild dessen, was Ihre Käufer sehen, bevor sie überhaupt mit Ihrem Team sprechen.
Fallen die Antworten dünn, generisch oder kaum unterscheidbar vom Wettbewerb aus, ist das die Lücke. Verbessern Sie die veröffentlichten Inhalte, die diese Modelle speisen: Schärfen Sie Ihren Standpunkt, ergänzen Sie strukturierte Daten, machen Sie die Menschen hinter Ihren Ideen als Autor:innen sichtbar. ChroMetrics machte diesen Test bei sich selbst – und verzeichnete innerhalb eines Jahres einen Anstieg von LLM-Verweisen um 80 Prozent, mit Unternehmens-Kunden, die schon vorqualifiziert eintrafen.
Sie wissen längst, dass eine Veränderung nötig ist. Die B2C-Daten zeigen, was passiert, wenn Marken mit deren Umsetzung zu lange warten. Die B2B-Version dieser Entwicklung läuft schon – nur findet sie weiter oben im Funnel statt, in KI-Gesprächen, die Ihre Käufer führen, bevor sie bei Ihnen ankommen.
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