Suchmaschinenmarketing Warum Google Ads im B2B gerade vor dem größten Wandel seit Jahren steht

Die klassische Suchergebnisseite war über zwei Jahrzehnte hinweg ein linearer Katalog. Nutzer tippten einen Begriff ein und erhielten eine Liste aus Anzeigen und organischen Treffern. Mit der Einführung der AI Overviews und dem AI Mode bricht Google diese Struktur auf. Statt einer reinen Linksammlung liefert die Suchmaschine eine direkte Antwort auf komplexe Fragen.

Für das B2B-Marketing bedeutet dies eine grundlegende Verschiebung. Die Suchmaschine wandelt sich vom einfachen Wegweiser zum direkten Antwortgeber. Dadurch sinkt die Notwendigkeit, mehrere Websites einzeln anzuklicken.

Wie sich das B2B-Suchverhalten durch KI bereits jetzt ändert:

Im B2B-Bereich sind Entscheidungsprozesse langwierig und erfordern viel Information. Mit der Einführung von KI entwickelt sich das Suchverhalten hin zu dialogorientierten, konversationellen Suchen. Nutzer geben umfassende Problemstellungen, Anforderungen oder Vergleiche ein. Die Suche wird präziser, aber auch komplexer.

B2B-Unternehmen müssen erkennen, dass der klassische „Short-Tail“-Suchbegriff an Relevanz verliert, während ein dialogischer Kontext immer wichtiger wird. Die große Unbekannte: Wo werden Anzeigen platziert, wenn die klassische SERP wegfällt? Was passiert mit den klassischen „10 blauen Links“ und den Anzeigenblöcken? Werden sie integriert oder rutschen sie weiter nach unten?

Die klassischen „10 blauen Links“ und die traditionellen Anzeigen verlieren ihre Vormachtstellung.

Durch den Platzbedarf der KI rutschen rein organische Standard-Links sowie klassische Textanzeigen oft weiter nach unten, häufig unter den sichtbaren Bereich. Google wählt hierbei keinen strikten Ausschluss, sondern verfolgt einen hybriden Ansatz. Anzeigen sterben nicht, sie verwandeln sich. Sie werden zunehmend direkt in die KI-Antworten integriert oder erweitern diese als relevanter Kontext, statt isoliert zu erscheinen.

Was bedeuten erste Tests von Google bei Sponsored Results in AI Overviews?

Googles offizielle Tests zeigen eine klare Richtung: Anzeigen werden direkt in den AI Overviews platziert. Beispielsweise könnten bei der Suche nach einer komplexen Softwarelösung relevante „Sponsored Results“ direkt unter oder innerhalb des generierten Textes angezeigt werden, passend zu den im Text erwähnten Aspekten. Diese Anzeigen wirken durch die direkte Verknüpfung mit der KI-Antwort viel natürlicher und bieten eine direkte Verbindung zur Handlung.

Verliert die oberste Anzeigenposition wirklich an Wert, wenn KI-Antworten die Aufmerksamkeit auf sich ziehen?

Die Vorstellung, dass die obere Anzeigenposition immer die wertvollste ist, bröckelt. Wenn der Nutzer automatisch auf den hervorgehobenen KI-Antwortblock blickt, verliert die darüber liegende Standard-Textanzeige an visueller Dominanz. Die wertvollste Platzierung in der Zukunft ist diejenige, die innerhalb des KI-Entscheidungsprozesses stattfindet oder als direkt verknüpfte Empfehlung im AI Overview erscheint.

Werbetreibende müssen daher ihre Gebots- und Platzierungsstrategien vom reinen Positionsdenken lösen.

Wie funktionieren Google Ads, wenn KI-Modelle Prompts in Sub-Queries aufteilen?

Das sogenannte „Query Fan-Out“ beschreibt den Prozess moderner, großer Sprachmodelle (LLMs) bei Google. Wenn ein B2B-Nutzer einen komplexen Prompt eingibt, zerlegt die KI dies in mehrteilige Aufgaben. Sie zerlegt diesen Prompt im Hintergrund in mehrere logische Unterabfragen. Sie sucht im Hintergrund nach verschiedenen Aspekten, um das Gesamtergebnis zu liefern.

Das System löst dabei parallele Prozesse aus, die einzelne Anzeigenauktionen auslösen.

Technisch gesehen lösen diese Aufteilungen im Hintergrund parallele Prozesse aus. Google nutzt diese Sub-Queries, um den passenden Anzeigenkontext zu ermitteln. Es findet nicht mehr nur eine Auktion für den gesamten Prompt statt, sondern modifizierte Micro-Auktionen für die Teilbereiche. Google kombiniert diese Signale, um die relevanteste Anzeige auszuwählen, die dem Ziel des Nutzers entspricht.

Könnten dann die Nutzer überhaupt noch Anzeigen sehen oder bekommen sie nur die KI-Antwort?

Nutzer sehen keineswegs nur KI-Antworten. Da Google ein kommerzielles Unternehmen ist, dessen Hauptumsatzquellen in den Werbeeinnahmen liegen, bleibt die Monetarisierung wichtig. Die Anzeigen werden gezielter und subtiler platziert. Wenn die KI-Antwort konkrete Lösungsansätze bietet, kann dazu eine passende Anzeige geschaltet werden. Der Nutzer sieht also Anzeigen, nimmt sie aber als Teil der Antwort wahr.

Was bedeutet das für Keyword-Targeting, das auf den ursprünglichen Prompt nicht passt?

Für klassisches Keyword-Targeting, das auf exakten Übereinstimmungen basiert, ist diese Entwicklung ein signifikanter Einschnitt. Ein Werbetreibender, der auf das Keyword [ERP-Systeme für den Mittelstand DSGVO-Konform] bietet, wird leer ausgehen. Hier kommen Broad Match und KI-gestützte Kampagnentypen wie Performance Max ins Spiel. Diese Systeme verstehen die zugrunde liegende Absicht und den Kontext, wodurch Anzeigen auch bei komplexen Sub-Queries angezeigt werden können.

Die offene Frage zur Abrechnung lautet: Was zählt als Klick oder Impression?

Wenn eine KI eine Anzeige zitiert, ohne dass jemand klickt, gilt es als normale Impression. Was zählt als Klick oder Impression?

Wenn Google ein Unternehmen in einer KI-Übersicht als Quelle oder Empfehlung nennt und visuell hervorhebt, berührt dies die grundlegende Logik der Abrechnung. Wenn diese Nennung im Rahmen eines bezahlten Formats erfolgt, wird sie vom System als Impression gewertet, sobald das Element im sichtbaren Bereich des Nutzers erscheint.

Der Unterschied zur klassischen Suchergebnisseite liegt darin, dass der Informationsbedarf des Nutzers oft schon durch das bloße Lesen des KI-Zitats gedeckt sein kann (Zero-Click-Searches).

Werden Werbetreibende künftig Themen, Probleme oder Buyer Personas targeten statt Keywords?

Ja, die Zukunft des SEA-Targetings liegt in der Definition von Zielgruppen-Clustern, Problemstellungen und Themenwelten statt in langen Keyword-Listen.

Werbetreibende füttern die Algorithmen mit detaillierten Informationen über ihre Buyer Personas, typische Anwendungsfälle und technische Spezifikationen. Die KI von Google übernimmt anschließend das Matching zwischen diesen Profilen und den hochgradig individuellen Prompts der Nutzer. Das strategische Asset des B2B-Marketers verschiebt sich somit vom “Keyword-Manager” zum “Kontext-Lieferanten".

Was die fehlende Messbarkeit für B2B-Marketingverantwortliche bedeutet

Was sind Impressionen und Klicks wert, wenn Antworten direkt aus dem KI-Output gelesen werden, und welche neuen Kennzahlen werden relevant?

Wenn Nutzer ihre Antworten direkt auf der Suchergebnisseite konsumieren, sinkt die klassische Klickrate (CTR) auf die Website. Klicks verlieren als KPIs mehr an Wert. An ihre Stelle rücken neue Kennzahlen wie die Share of Voice in AI Overviews (Wie oft wird die eigene Marke in KI-Antworten genannt?) oder die Engagement-Qualität (Wie tief interagiert ein Nutzer nach einem KI-Zitat mit den nachgelagerten Inhalten?). Reiner Traffic wird als Metrik durch qualitative Interaktionsraten abgelöst.

Wird Brand Sichtbarkeit in KI-Antworten irgendwann messbar? Wenn ja, wie?

Die Messbarkeit von Marken-Sichtbarkeit in KI-Antworten befindet sich in der Entwicklung, wird jedoch über moderne Tracking-Schnittstellen und spezialisierte Tools zunehmend transparent gemacht.

Google selbst wird voraussichtlich erweiterte Berichte in der Google Search Console und innerhalb des Google Ads Dashboards bereitstellen, die ausweisen, bei wie vielen KI-generierten Antworten die eigene Brand als Primärquelle oder Werbepartner ausgespielt wurde.

So lässt sich der qualitative Einfluss auf die Markenbekanntheit numerisch erfassen

Warum Sales-Feedback zur wichtigsten Datenquelle werden könnte

Je unschärfer die Daten auf dem Weg zwischen Suche und Website-Klick werden, desto entscheidender ist das, was am Ende der Pipeline passiert.

Für B2B-Unternehmen wird das direkte Feedback aus dem Vertrieb (Sales-Feedback) via CRM-System zur wichtigsten Datenquelle für die SEA-Optimierung.

Nur wenn das Marketing der Google-KI über Offline-Conversion-Tracking exakt rückmeldet, welche durch KI-Anzeigen generierten Kontakte tatsächlich zu qualifizierten Leads (MQL/SQL) und Abschlüssen führten, kann der Algorithmus die Kampagnen auf die wirtschaftlich richtigen Zielgruppen optimieren.

Was B2B-Unternehmen jetzt konkret tun können, obwohl vieles unklar ist

Welche Vorbereitungen unabhängig vom Ausgang sinnvoll sind

Es gilt, die eigenen Hausaufgaben im Bereich der Datenstrukturierung zu machen.

B2B-Unternehmen sollten ihre Website-Inhalte technisch und inhaltlich so aufbereiten, dass sie von KI-Systemen leicht verstanden und zitiert werden können (strukturelle Daten, Schema.org-Auszeichnungen).

Zudem ist die Implementierung eines robusten First-Party-Data-Setups (Consent Mode V2, Enhanced Conversions) und die enge Verknüpfung von CRM und Google Ads unumgänglich, um den Algorithmen präzise Signale zu liefern.

Wo es gefährlich wäre, jetzt schon all-in zu gehen

Gefährlich wäre es, bewährte, gut funktionierende Suchkampagnen von heute auf morgen komplett abzuschalten und das gesamte Budget blind in vollautomatisierte Performance Max- oder Demand Gen-Kampagnen zu stecken. Der Wandel vollzieht sich fließend. Wer die Kontrolle komplett abgibt, ohne über ausreichende Conversion-Daten zu verfügen, riskiert erhebliche Budgetverbrennung in irrelevanten Suchräumen.

Welche Kompetenzen werden Marketing-Teams und Agenturen jetzt brauchen?

Die Anforderungen an Inhouse-Teams und betreuende Agenturen wandeln sich drastisch:

• Strategisches Daten-Engineering: Die Fähigkeit, CRM-Daten sauber zu strukturieren und via APIs an Werbesysteme zu übergeben.

• Prompt- & Kontext-Kompetenz: Das tiefe Verständnis dafür, wie Zielgruppen Probleme sprachlich formulieren, um Kampagnen mit dem passenden kreativen und kontextuellen Input zu füttern.

• Ganzheitliches ROI-Denken: Die Abkehr von reiner Klick-Optimierung hin zur datengetriebenen Steuerung nach dem tatsächlichen Business-Ergebnis und dem Customer Lifetime Value (CLV)

Google Ads stirbt im KI-Zeitalter nicht. Es wird intelligenter, kontextueller und integrierter

Für B2B-Unternehmen ist dieser Wandel Fluch und Segen zugleich: Wer an starren Keyword-Listen und reinem Klick-Optimierungswahn festhält, wird in den neuen AI Overviews unsichtbar werden.

Wer es jedoch versteht, seine First-Party-Daten sauber zu pflegen, Kampagnen mit tiefem Branchenkontext zu füttern und den Vertrieb direkt mit dem Marketing-Algorithmus zu verzahnen, wird die KI-gestützte Suche als hocheffizienten Hebel für planbares B2B-Wachstum nutzen können.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der perfekten Balance aus technologischer Automatisierung, Kontrolle und fachlicher Relevanz.

*Robert Siegers ist Geschäftsführer von Siegers Media.

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