AI „umzingelt“ die traditionelle Werbebranche – wer erweckt die grenzüberschreitend expandierenden Marken wieder zum Leben?

Suchmaschinenrankings, Performance-Werbeschaltungen, Splash-Screen-Weiterleitungen... Im letzten Jahrzehnt, in einer Ära so florierender sozialer Medien, haben Marken eine relativ stabile Reihe von Überlebensstrategien angesammelt, um ihr Wachstum als wirtschaftliche Einheiten aufrechtzuerhalten. Die zugrundeliegende Annahme dieses Ansatzes lautet, dass Verbraucher aktiv nach Ihnen suchen werden – Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie an der Spitze stehen, wenn sie suchen.

Diese Annahme verliert jedoch an Gültigkeit.

Laut einer exklusiven Umfrage von EMARKETER unter mehr als tausend US-Verbrauchern hat fast ein Fünftel der Befragten bereits direkt auf Grundlage von KI-Empfehlungen bestellt, ohne zur Überprüfung traditionelle Suchvorgänge durchzuführen. Bei der Generation Z und den Millennials ist dieser Anteil 2,5 Mal so hoch wie bei der Babyboomer-Generation. Dieselbe Umfrage zeigt zudem, dass 59 % der Verbraucher angeben, dass sie sehr wahrscheinlich die Website einer Marke besuchen werden, wenn diese von einer KI erwähnt wird.

KI spielt gleichzeitig zwei Rollen: Für einige ersetzt sie Suche und Preisvergleich direkt, und die von der KI gelieferte Antwort ist der Endpunkt. Für andere ist sie ein Einstiegspunkt, der Interesse weckt und die nächste Handlung anleitet. Unabhängig davon, welchen Weg die Verbraucher nehmen, werden ihre Verhaltenswege von der KI umgestaltet – und die meisten Marken sind sich der Bedeutung dieser Tatsache noch nicht einmal bewusst.

Für Marken, die auf internationale Expansion abzielen, ist das Problem besonders gravierend. Sie stehen ohnehin einem unbekannten Markt gegenüber und müssen Vertrauen und Bekanntheit von Grund auf aufbauen. Kulturelle Barrieren, fragmentierte Kanäle, unzureichende Lokalisierung – es gab in der Vergangenheit bereits genug Schwierigkeiten, und nun kommt eine weitere Filterung durch KI hinzu.

Das ist die reale Notlage, mit der internationale expandierende Marken derzeit konfrontiert sind. Die Effizienz der alten Kundenakquisepfade nimmt ab, die neue Kette von Konsumentscheidungen ist noch nicht vollständig erkennbar, und die KI übernimmt die Rolle eines undurchsichtigen Torwächters. Die Tools, die Marketingteams zur Verfügung haben – ob SEO, Gebotsanzeigen oder KOL-Werbung – sind alle für das Konsumverhalten der vorherigen Generation konzipiert.

Was die KI-Ära erfordert, ist möglicherweise ein völlig anderer Ansatz zum Aufbau von Vertrauen.

Teil 1: Die Präferenzen der KI bei der Inhaltsauswahl – welche Vertrauenswerte werden benötigt?

Glücklicherweise ist die Filterlogik der KI halböffentlich.

Wenn verschiedene große Modelle verbraucherbezogene Fragen erhalten, durchsuchen sie das gesamte Internet nach Inhalten, sortieren die Quellen nach Glaubwürdigkeit und priorisieren die Übernahme von Inhalten von unabhängigen Dritten mit hohem Gewicht. Dazu gehören beispielsweise Berichte von Fachmedien, Analysen unabhängiger Bewerter und Diskussionen echter Nutzer in Communities.

Aus diesem Grund hat das Reddit-Marketing in Übersee in den letzten zwei Jahren plötzlich an Bedeutung gewonnen. Die KI extrahiert in großem Umfang die fragenbasierten Inhalte von echten Nutzern auf Reddit und weist ihnen ein hohes Gewicht zu, da sie qualitativ hochwertig und glaubwürdig sind und der Auswahllogik der KI entsprechen.

Gleichzeitig lässt sich ein beobachtbares Phänomen feststellen: Das Ranking einer Marke bei Google und ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten entkoppeln sich zunehmend. Laut Analyse der Beratungsfirma GEO Brandlight ist die Übereinstimmung zwischen Links in den vorderen Suchergebnissen und den tatsächlich von der KI zitierten Quellen von etwa 70 % auf weniger als 20 % gesunken.

Eine Marke kann bei Google ein gutes Ranking haben, aber die KI zitiert sie nicht. Einfach ausgedrückt: Ihr SEO ist gut, aber sie taucht in den Antworten der KI überhaupt nicht auf.

Natürlich mag das als Werbung für das eigene Geschäft der Firma GEO interpretiert werden. Sicher ist aber, dass der Wert von Inhalten „unabhängiger Dritter“ gestiegen ist. Wie viele Medien über sie berichtet haben, wie viele Ersteller ihre Produkte getestet haben, wie viele Nutzer in Communities über sie diskutieren – die Dichte und Qualität dieser Drittinhalte sind die Vertrauenswerte einer Marke in den Augen der KI.

Diese Präferenz ist keine Erfindung der KI. Die Signaltheorie in der Wirtschaftswissenschaft beschreibt diesen Mechanismus schon lange: Auf Märkten mit asymmetrischen Informationen zwischen Käufern und Verkäufern ist das Eigenlob des Verkäufers ein billiges Signal, da es keine Kosten verursacht und jeder es äußern kann. Wenn Dritte jedoch bereit sind, ihre eigene Reputation als Garantie einzusetzen, Bewertungen durchzuführen und Diskussionen zu führen, ist dieses Signal aufgrund seiner Fälschungssicherheit wirklich wertvoll.

Verbraucher vertrauen seit jeher eher Letzterem. Die KI hat diese uralte Vertrauenslogik lediglich zu ihrem Auswahlorganisationsprinzip gemacht.

Das Problem ist, dass Marken zwar einzeln Medien ansprechen und einzeln Blogger suchen können – dieser Ansatz ist aber ineffizient und nicht nachhaltig. Es braucht einen Mechanismus, der Medien, Inhaltsersteller, Bewertungsinstitutionen und strategische Partner in großem Maßstab verbindet, um kontinuierlich Drittinhalte zu erzeugen.

Dieser Mechanismus trägt den Namen „Partner-Marketing“ bereits seit vielen Jahren: eine Form der systematischen Zusammenarbeit von Marken mit allen Arten von Dritten zur Erstellung von Inhalten. Es ist die Synthese aus Content-Marketing, Influencer-Marketing, strategischen Allianzen und Inhaltskooperationen. Am Beispiel der relativ ausgereiften Plattform impact.com in diesem Bereich lassen sich die Entdeckung und Rekrutierung von Partnern, die Beziehungsverwaltung und die Erfolgsverfolgung alle auf derselben Plattform erledigen, was Marken viel Personal- und Materialressourcen spart. Dadurch wird die Fähigkeit der Marke, „die Außenwelt zu verbinden“, von verstreuten Ressourcenoperationen zu einer skalierbaren betriebsfähigen Kompetenz.

Viele Marken mit ausgeprägtem unternehmerischen Gespür haben dies bereits erkannt. Der zuvor von impact.com veröffentlichte Globale Einblicksbericht zum Partner-Marketing (im Folgenden kurz „Bericht“ genannt) zeigt, dass Marken durchschnittlich gleichzeitig mit 3 bis 4 Arten von Partnern zusammenarbeiten. Dabei ist der Erwartungswert für Kooperationen mit Social-Media-Influencern sowie mit Inhalts- und Bewertungspartnern um 14 bzw. 11 Prozentpunkte netto gestiegen. Der Schwerpunkt neuer Kooperationen von Marken verlagert sich auf Drittknotenpunkte, die an Produktentdeckung, Aufklärung und Vertrauensaufbau beteiligt sein können.

In der Auswahllogik der KI ist dies genau ein effektiver Weg für Marken, Vertrauenswerte in großem Maßstab zu erwerben – also die Sicherheit, die Marken in der KI-Ära ergreifen können.

Teil 2: Eine Rechnung, die längst klar sein sollte

Partner-Marketing ist eigentlich kein neues Konzept. Viele Marken sind in verschiedenen Formen damit in Berührung gekommen: Affiliate-Promotionen, KOL-Kooperationen, strategische Allianzen.

Sogar im letzten Jahr hat sich dieser Trend noch deutlicher gezeigt. Der Bericht zeigt, dass 74 % der Marken ihre Investitionen in das Partner-Marketing im letzten Jahr deutlich erhöht haben – der Hauptgrund liegt darin, dass die Kosten traditioneller Marketingkanäle die Erträge bereits erreichen oder sogar übersteigen. Rund 38 % der Marken weisen bereits 21 % bis 30 % ihres Marketingbudgets dem Partner-Kanal zu, und sogar 6 % der mutigen Pioniere stecken mehr als die Hälfte ihres Budgets in diesen Bereich.

Aber der Wert einer Methodik wird immer von zwei Dingen gemeinsam bestimmt: Was sie schafft und wie sie gemessen wird. Ersteres: Das Partner-Marketing entspricht tatsächlich besser der Logik der KI-Ära. Letzteres befindet sich aber noch in der vorherigen Ära.

Die überwiegende Mehrheit der Marken misst das Marketing-Attribution immer noch nach dem Prinzip des letzten Klicks. Wem der letzte Klick des Verbrauchers zu verdanken ist, der bekommt die gesamte Anerkennung. Diese Logik entstand in einer Zeit mit sehr kurzen Entscheidungswegen und wird aufgrund ihrer Bequemlichkeit bis heute angewendet.

Die Verzerrungen, die im Zeitalter des Wachstums verborgen waren, treten im Zeitalter des stagnierenden Marktes wieder deutlich hervor.

Schon lange folgen die Entscheidungen der Verbraucher keinem geraden Weg mehr. Ein Kauf ähnelt eher einer wochenlangen Reise: Zuerst lernt man die Marke in einer professionellen Bewertung kennen, entwickelt dann Sympathie für sie in einem Video eines YouTube-Bloggers und schließt schließlich den Kauf in einem Online-Shop oder auf einer Gutscheinwebsite ab – das Prinzip des letzten Klicks schreibt die gesamte Leistung dem letzten Schritt zu.

In der KI-Ära steigen die Kosten dieser unklaren Rechnung sprunghaft an. Die Inhaltsersteller, deren Beitrag am Anfang der Kette „nicht klar berechnet werden kann“, sind genau die Dritten, die die KI bei der Erstellung von Antworten bevorzugt zitiert. Marken hoffen einerseits, dass deren Inhalte ihre Vertrauenswerte in den Augen der KI stärken, andererseits vergüten sie sie mit einem Buchführungssystem, das ihren Beitrag nicht erfasst.

Die Entstehung des Werts und die Messung des Werts weisen in zwei verschiedene Richtungen. Ohne diese Lücke zu schließen, können Vertrauenswerte nicht aufgebaut werden.

Aus diesem Grund suchen Marken nach Lösungen. Der Bericht zeigt zudem, dass 94 % der Marken planen, im kommenden Jahr neue Attributionsmodelle auszuprobieren oder in Betracht zu ziehen. Und bei den Partnern ist die Präferenz sehr klar: 32 % der Inhaltsersteller bevorzugen die Attribution nach dem ersten Klick, was seitens zeigt, dass Beiträge am Anfang der Wahrnehmungskette neu bewertet werden müssen.

Die Plattform impact.com, die seit vielen Jahren im Bereich des Partner-Marketings tätig ist, hat große Anstrengungen in diesem Bereich unternommen. Ihr vollständiges Verfolgungs- und Attributionssystem wandelt die übliche Marketing-Attribution, die „nur den letzten Schritt betrachtet“, in eine vollständige Transparenz der gesamten Kette um – so wird der tatsächliche Beitrag jedes Partners entlang der gesamten Konsumentscheidungskette sichtbar.

Das bedeutet, dass Marken mit dieser Kernkompetenz erkennen können, wer an welcher Stelle welchen Einfluss und in welchem Ausmaß ausgeübt hat. Dadurch können sie Partner fair bewerten und den Wert dieses Kanals auch intern klar darstellen.

Die Marke für hochwertige maßgeschneiderte Schmuckstücke Taylor & Hart ist ein repräsentatives Beispiel.

Als typische Kategorie mit hohem durchschnittlichem Bestellwert hat Taylor & Hart eine längere Entscheidungsdauer für seine Kunden. Der Weg des Verbrauchers von der ersten Begeisterung bis zum Kauf erstreckt sich oft über Wochen oder sogar Monate, mit viel mehr Berührungspunkten als bei gewöhnlichen Kategorien. Die Marke litt zudem lange unter massivem Traffic-Betrug, bei dem Budget durch gefälschten Traffic verbraucht wurde. Bevor das Unternehmen impact.com für die vollständige Kettenverfolgung einsetzte, basierten die Bewertungen des Teams ausschließlich auf den Konversionsdaten des letzten Schrittes.

Die Veränderung trat ein, als das Team begann, jeden Partner anhand seines Beitrags entlang der gesamten Kette zu bewerten. Die Partner, die unter dem Prinzip des letzten Klicks „keine Ergebnisse lieferten“, haben in Wirklichkeit ständig die Markenwahrnehmung am Anfang der Entscheidungskette aufgebaut – nur wurde dies nie richtig gemessen. Darüber hinaus integrierte das Team die Marketingdaten von impact.com in Salesforce, sodass die Kanalleistung direkt mit der Anzahl der Anfragen und dem Umsatz verknüpft wurde.

Die Marketingzahlen wurden endlich in die Geschäftssprache übersetzt, und das Management konnte direkt sehen, welchen Beitrag dieser Kanal zum Geschäftsergebnis leistet. Schließlich erreichte das ROI dieses Systems 37,55.

Für diese neue Rechnung gibt es noch eine notwendige Voraussetzung: Die Daten müssen echt sein.

Die KI-Ära verschärft die Schäden durch Traffic-Betrug. Früher hat gefälschter Traffic nur das Budget verbraucht – das war ein einmaliger Verlust. Jetzt verschmutzt er die Daten, anhand derer Marken beurteilen, „wer die Wahrnehmung der Verbraucher beeinflusst“. Die vollständige Kettenattribution ist im Wesentlichen eine Landkarte, mit der Marken den Markt wahrnehmen. Sobald gefälschte Berührungspunkte in die Kette gelangen, weicht jede nachfolgende Entscheidung systematisch ab.

Die Verhinderung von Traffic-Betrug und die Gewährleistung von Datentransparenz sind Grundvoraussetzungen für den Aufbau langfristiger Wettbewerbsfähigkeit. Deshalb legt impact.com den gleichen Wert auf Datenschutz und Betrugsprävention wie auf Verfolgung und Attribution – es schützt nicht nur das Budget selbst, sondern auch die Voraussetzung für richtige Entscheidungen der Marke.

Teil 3: Tiefer im KI-nativen Zeitalter

Die Präferenz der KI für Drittinhalte, die vollständige Kettenattribution zur Sichtbarmachung von Werten und die Echtheit der Daten als Grundlage – all dies gilt für alle Marken, die international expandieren.

Aber Software- und Hardwareunternehmen, die mit der KI-Welle aufgewachsen sind, brauchen diese Logik dringender und sehen die Ergebnisse viel schneller. Auf der Plattform von impact.com sind solche Unternehmen immer häufiger zu finden.

Die Situation dieser Unternehmen trägt die typische Spannung dieser Zeit: Sie sind durch KI entstanden und werden schon früher von den Vertrauensregeln der KI-Ära geprüft.

Einerseits steht die Realität des Unternehmensüberlebens im Vordergrund. Die meisten KI-nativen Unternehmen befinden sich noch in der Phase, in der sie Wachstum mit Geld verbrennen. Der Wunsch zu überleben steht über allem, und die Rendite jeder einzelnen Marketingausgabe wird bis ins Detail gep