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KüNSTLICHE INTELLIGENZ: KI als Gatekeeper: Wie Marken in der Ära der AI-Assistenten sichtbar bleiben
KI-Assistenten steuern, welche Informationen, Empfehlungen und Produkte wir überhaupt zu Gesicht bekommen. Sie sind zu digitalen Gatekeepern geworden. Doch was für Nutzer*innen eine riesige Erleichterung bedeutet, ist für Marketer die vielleicht größte Herausforderung der nächsten Jahre: Sie müssen lernen, zuerst die KI zu überzeugen. Nur wer es durch die Relevanzfilter der Systeme schafft, erreicht am Ende auch die Menschen.
Stellen wir uns vor, wir möchten mit der CEO eines Unternehmens über ein dringendes Anliegen sprechen. Doch solange uns die CEO nicht persönlich kennt, haben wir keine andere Wahl, als uns im Vorzimmer anzumelden und zu hoffen. Denn hier wird entschieden, wer vorgelassen wird und welche Informationen relevant genug sind, dass sie durchdringen.
Doch was für Nutzer*innen eine riesige Erleichterung bedeutet, stellt Marketer vor die vielleicht wichtigste Aufgabe der nächsten Jahre: Wie können wir das KI-Vorzimmer überzeugen, mit unserem Anliegen zu den Millionen Chef*innen da draußen vorgelassen zu werden?
Klar ist: Immer mehr Verbraucher*innen greifen bei der Suche nach Informationen und Produkten zur KI-Anwendung, Tendenz steigend. Laut der Adobe Digital Insights Consumer Study nutzen 53 Prozent der Befragten KI-Tools zur Recherche, 40 Prozent lassen sich Produktempfehlungen anzeigen, und 36 Prozent finden über KI konkrete Angebote. Damit verschiebt sich der Weg zum Kauf fundamental – weg von der klassischen Suchmaschine hin zur generativen Assistenz.Für Marken resultiert daraus ein erheblicher Rückgang des Traffics auf ihren Webseiten, denn KI-Nutzer*innen erhalten manchmal schon in der KI-App alle Informationen, nach denen sie gesucht haben. Der Klick auf die Quellseite lohnt sich oft nicht mehr. Die Botschaft ist also klar: Wer es in den Antworten der KI-Assistenten nicht vorkommt, verliert Sichtbarkeit, Relevanz und Umsatzpotenzial.
Für Marken resultiert daraus ein erheblicher Rückgang des Traffics auf ihren Webseiten, denn KI-Nutzer*innen erhalten manchmal schon in der KI-App alle Informationen, nach denen sie gesucht haben. Der Klick auf die Quellseite lohnt sich oft nicht mehr. Die Botschaft ist also klar: Wer in den Antworten der KI-Assistenten nicht vorkommt, verliert Sichtbarkeit, Relevanz und Umsatzpotenzial.
Neue Prioritäten: Erst die KI überzeugen, dann die Kund*innen
In dieser Realität müssen Marken lernen, zuerst die KI zu überzeugen. Nur wer es durch die Relevanzfilter der Systeme schafft, erreicht am Ende auch den Menschen. Das erfordert ein Umdenken in Strategie, Organisation und Content-Produktion. Zwei Handlungsfelder stehen dabei besonders im Fokus:
In Zukunft entscheidet nicht mehr die bloße Reichweite über den Erfolg, sondern die strukturelle und semantische Relevanz von Inhalten. Marken müssen ihren Content so gestalten, dass er von KI-Systemen nicht nur gefunden, sondern auch verstanden und sinnvoll ausgespielt werden kann. Dazu gehört, Informationen in klarer, maschinenlesbarer Form bereitzustellen und Produktdaten präzise zu strukturieren.
Ebenso wichtig sind Vertrauenssignale und eine starke Markenautorität, die sich in der inhaltlichen Qualität und der Konsistenz der Kommunikation widerspiegeln. Je häufiger eine Marke in hochwertigen, thematisch relevanten Kontexten auftaucht, desto sichtbarer wird sie, sowohl in klassischen Suchmaschinen als auch in den Antworten unserer KI-Assistenten.
Damit wird Content von einem kurzfristigen Kommunikationsinstrument zum Fundament für nachhaltige Sichtbarkeit und Relevanz. Lösungen wie unser Adobe LLM Optimizer können helfen, schnell zu verstehen, wie es um die Sichtbarkeit der eigenen Marke steht – und wie der Markencontent optimiert werden kann.
Anpassungsfähige Organisationen: KI-Kompetenz und Experimentierkultur
Doch selbst der beste Content entfaltet seine Wirkung nur, wenn Unternehmen auch organisatorisch auf die neue Realität vorbereitet sind. Sie müssen den „Blick der Maschine“ verstehen und ihre gesamte Content-Supply-Chain so ausrichten, dass Inhalte standardmäßig AI-readable gedacht und produziert werden. Das erfordert einen gezielten Aufbau von KI-Kompetenzen, sei es durch Trainingsprogramme, interdisziplinäre Zusammenarbeit und eine offene, experimentierfreudige Unternehmenskultur.
Viele Unternehmen haben diesen Weg bereits eingeschlagen: Laut des gerade erschienen Adobe Agentic Readiness Report investieren 58 Prozent der Unternehmensentscheider*innen in Deutschland in interne Schulungen, fast die Hälfte baut eigene KI-Expertise auf. 85 Prozent der Befragten bewerten vorhandene KI-Kompetenzen als Schlüsselfaktor für den Erfolg agentischer Systeme. Dennoch bleibt die Umsetzung anspruchsvoll. Datenschutzbedenken, technologische Reife und Integrationskomplexität bremsen vielerorts den Fortschritt, während gleichzeitig qualifizierte Fachkräfte mit KI-Know-how fehlen. Diese Lücke zeigt, dass technologische und kulturelle Readiness untrennbar miteinander verbunden sind und dass beides zur Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit wird.
Von AI Awareness zu AI Empathy
Diese Entwicklung stellt das Marketing, wie wir es bisher kannten, grundlegend auf den Kopf. Marken müssen lernen, Empathie für KI-Systeme zu entwickeln; also lernen, zu verstehen, wie sie Informationen bewerten, kontextualisieren und weitergeben. Denn nur wer von der KI wahrgenommen wird, kann auch von den Konsument*innen entdeckt werden.