Max Mustermann fragt seinen KI-Assistenten nach dem idealen Laufschuh für Marathon-Einsteiger. Die KI empfiehlt ihm den „Superlaufschuh Pro“ der Marke „Superlauf“ als besonders gelenkschonende Option. Der Marathon-Debütant stellt vertiefende Nachfragen zur Passform, zum Sohlenmaterial und zur Haltbarkeit, woraufhin ihn die KI interaktiv berät und die Materialvorteile der Marke weiter ausführt. Zwei Tage später recherchiert er zum Thema Sportgesundheit; eine andere KI zitiert eine aktuelle Biomechanik-Studie, die „Superlauf“ als führende Quelle ausweist. Dieses Zitat positioniert die Marke nun auch als wissenschaftliche Instanz.
Aufgrund seiner umfassenden KI-Beratung begibt sich der Hobbyläufer schließlich ohne Umwege über Suchmaschinen oder Banner auf die Markenwebsite von „Superlauf“ und schließt den Kauf des empfohlenen Modells direkt ab. Die Marke hat ihn allein durch die Präsenz und den Dialog innerhalb des KI-Chats überzeugt und so einen hocheffizienten, klicklosen Funnel geschaffen.
Zero-Click-Phänomen lässt Customer Journeys verschwinden
Szenarien wie diese werden zunehmend Realität. Immer mehr Customer Journeys werden verstümmelt, chaotisch oder verschwinden einfach. Das Zero-Click-Phänomen lässt sich schon längere Zeit beobachten und ist nicht erst durch Künstliche Intelligenz entstanden. Bereits die gute alte Suchmaschine konnte die gewünschten Informationen dank unterschiedlichster Content-Formate (Direct Answers, Snippets, Local Packs etc.) vollständig anzeigen.
Doch KI treibt die Zero-Click-Entwicklung auf die Spitze. Laut einer Analyse von Similarweb endeten im Jahr 2025 rund 80 Prozent der Google-Suchen, die eine KI-Antwort auslösten, ohne einen einzigen Klick. Der Grund liegt auf der Hand: Menschen wollen Antworten und keine Link-Listen.
Die neue Währung: Vertrauen durch Erwähnungen und Zitate
Damit verschiebt sich die Rolle von Markenkommunikation: Sichtbarkeit entsteht zunehmend dort, wo KI-Systeme Informationen auswählen und in Antworten integrieren. Genau hier gewinnt GEO an Bedeutung. GEO steht für Generative Engine Optimization. Der Ansatz beschreibt Maßnahmen, mit denen Marken ihre Inhalte, ihre Reputation und ihre digitale Präsenz so gestalten, dass KI-Systeme sie bevorzugt verstehen, referenzieren und zitieren. Während SEO darauf abzielte, Klicks aus Suchmaschinen zu erzeugen, zielt GEO darauf ab, Teil der Antwort zu werden.
In diesem Kontext rücken sogenannte Mentions in den Mittelpunkt der Strategie – also namentliche Erwähnungen einer Marke durch die KI, die ähnlich wie eine klassische Branding-Maßnahme wirkt. Sie etabliert die Marke im thematischen Umfeld, schafft Vertrauen und suggeriert Relevanz. Auch ohne eine direkte Verlinkung lösen diese Erwähnungen einen enormen indirekten Traffic aus, da sich die Wahrnehmung bei den Rezipienten verankert und diese zu einem späteren Zeitpunkt gezielt nach dem Unternehmen suchen. Eine Cybersecurity-Marke zum Beispiel, die konstant in Fachmedien zum Thema Datenschutz auftaucht, wird häufiger in entsprechenden KI-Antworten erwähnt werden als ein Wettbewerber ohne digitale Präsenz.
Quellen-Nennungen erzielen Doppeleffekt
Neben den Mentions spielen sogenannte Citations eine ebenso entscheidende Rolle – sie sind jedoch deutlich handlungsorientierter. Bei einer Citation wird die Marke explizit als Quelle für eine bestimmte Information herangezogen und in der Regel verlinkt, wodurch direkte Performance-Effekte ausgelöst werden können.
Doch selbst wenn ein Klick auf diese Quellenangabe im Moment der Recherche ausbleibt, zahlt die offizielle Zitierung massiv auf die wahrgenommene Kompetenz und Autorität der Marke ein. Egal ob Schuhhersteller oder Cybersecurity-Anbieter: Wer mehrfach als Quelle für Analysen, Daten oder Experteneinschätzungen auftaucht, wird als vertrauenswürdiger Akteur wahrgenommen. Genau diese Wahrnehmung beeinflusst spätere Kaufentscheidungen positiv.
Auch Diskussionen auf Plattformen wie Reddit, LinkedIn oder spezialisierten Fachforen fließen zunehmend in KI-Modelle ein. Marken profitieren davon, wenn Experten sichtbar an relevanten Debatten teilnehmen. Dabei entscheidet in der Regel nicht die reine Reichweite, sondern die inhaltliche Tiefe der Beiträge.
Mehr Expertise, weniger Marketingsprech
Um von Künstlicher Intelligenz wahrgenommen zu werden, müssen Markeninhalte von der KI überhaupt erfasst werden können. Der erste Hebel liegt daher in der Qualität und Struktur des Contents. KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die klar formuliert, faktenbasiert und semantisch sauber aufgebaut sind. Unternehmen sollten deshalb weniger generische Marketingtexte produzieren und stärker auf belastbare Expertise setzen. Eigene Studien, Whitepaper, Branchenanalysen und datengetriebene Reports besitzen hohes Potenzial, von KI-Systemen verarbeitet und referenziert zu werden, denn sie liefern genau die harten Fakten, nach denen KI-Modelle suchen, um ihre Aussagen zu belegen.
Besonders wirksam sind Inhalte, die konkrete Fragen beantworten. Wer verständlich erklärt, wie Lieferketten resilienter werden, wie nachhaltige Verpackungen funktionieren oder welche Auswirkungen KI auf das Finanzwesen hat, erhöht die Wahrscheinlichkeit, als Quelle zitiert zu werden. Auch digitale PR gewinnt massiv an Bedeutung, denn KI-Systeme bewerten nicht nur Inhalte auf der eigenen Website, sondern das gesamte öffentliche Informationsumfeld. Fachmedien, Podcasts, Konferenzbeiträge und Interviews werden daher zu wichtigen Quellen. Jede qualitativ hochwertige Erwähnung zahlt auf die Marke ein.
Hinzu kommt die technische Ebene: Strukturierte Daten, sauber gepflegte Unternehmensprofile und konsistente Informationen helfen KI-Systemen dabei, Marken korrekt einzuordnen. Klare Autoren-Nennungen, Quellenangaben und thematische Cluster steigern die Wahrscheinlichkeit einer Referenzierung zusätzlich.
Markenführung mit technischer Feedbackschleife
Da sich der Erfolg dieser Strategie nicht mehr durch Auszählung von Klicks messen lässt, müssen spezielle Analysetools eingesetzt werden. Neben quantitativen Kennwerten wie dem Share of Voice innerhalb der KI-Antworten oder der absoluten Häufigkeit der Quellenverweise können sie auch qualitative Signale auswerten, um den ROI der Marketingmaßnahmen zu beurteilen: Welche Themen verbindet eine KI mit einer Marke? In welchem Kontext wird ein Unternehmen genannt? Wird die Marke als Innovator, Problemlöser oder Experte eingeordnet? Zusätzlich gewinnen klassische Brand-Lift-Studien und direkte Befragungen wieder an Relevanz, weil sie indirekte Wirkung sichtbar machen können.
Kein Bildschirm, kein Klick
Die Entwicklung endet jedoch nicht bei textbasierten KI-Chats. Sprachsysteme sind die nächste Stufe. Amazon hat kürzlich mit Alexa+ eine KI-gestützte Version seiner Sprachassistentin vorgestellt. Sie ist das beste Beispiel dafür, dass sich Sprachinterfaces von einfachen Befehlsmaschinen zu dialogorientierten Systemen wandeln. Nutzer sprechen künftig mit Technologie, statt sie zu bedienen.
Das wird auch das Einkaufsverhalten verändern, denn wer mit einem KI-Assistenten spricht, klickt nicht mehr durch Produktlisten. Entscheidungen entstehen im Gespräch und Empfehlungen erhalten dadurch enormes Gewicht. Die Marke, die vom System genannt wird, gewinnt.
Marken müssen also auch lernen, sprachfähig zu werden. Das bedeutet, dass Inhalte so formuliert sein müssen, dass sie natürlich in Gesprächen funktionieren. Gleichzeitig steigt die Bedeutung akustischer Markenführung. Tonalität, Verständlichkeit und Wiedererkennbarkeit werden wichtiger, weil Sprache zur zentralen Mensch-Maschine-Schnittstelle wird.
Bildschirm verliert an Relevanz
Die technische Entwicklung verstärkt diesen Trend. Die Endgeräte werden kleiner und mobiler. KI wandert damit zwangsläufig aus dem Browser in Kopfhörer, Wearables, Fahrzeuge und Alltagsgeräte. Die Folge: Der Raum für Banner, Buttons und komplexe Klickpfade verschwindet und der klassische Bildschirm verliert an Dominanz.
Damit wird deutlich: Der Übergang von der Klickökonomie zur Antwortökonomie erfordert ein Umdenken im Marketing. Sichtbarkeit entsteht künftig nicht mehr primär durch Reichweite und auffällige Werbebanner, sondern durch Relevanz, Vertrauen und maschinenlesbare Expertise. Und auch das ist neu: In einer Welt der KI-Antworten gewinnt nicht zwangsläufig die lauteste Marke – sondern diejenige, die als glaubwürdigste Quelle wahrgenommen wird.
(kaz) ist Fachjournalist für digitales Marketing. Seit Mitte der Nullerjahre begleitet er mit seinen Artikeln die rasanten Entwicklungen der Online-Werbebranche. Der Maschinenraum der Marketing-Technologien fasziniert ihn dabei ebenso wie kreativ umgesetzte Kampagnen. Der freie Autor lebt und arbeitet in Berlin.
