Online Marketing & SEO
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ: Traffic-Apokalypse: Wie AI Search die Medienwelt verändert
Eine hohe Conversion Rate (CVR) ist möglich – wenn Werbungtreibende die richtigen Kund:innen ansprechen. Das ist die gute Botschaft. Bleibt die Frage: Wer aber sind die richtigen Kundinnen oder Kunden? Bei welcher Gruppe lässt sich die maximale Wirkung erzielen?
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir Informationen suchen und konsumieren grundlegend. Der klassische Kreislauf aus Suche, Klick und Besuch einer Website wird zunehmend durch umfassende Antworten von KI-Modellen ersetzt. Dabei liefern ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity nicht nur Antworten, sondern oft ganze Lösungen – und das direkt auf der Suchseite.
Die Herausforderungen der neuen Suchtechnologien
Etablierte Mechanismen, die jahrzehntelang als Standard zur Steuerung von Bots und Crawlern im Web galten, verlieren zunehmend an Wirkung. Einige KI-Anbieter interpretieren oder umgehen diese Regeln zur Nutzung, sodass journalistische Inhalte trotzdem weiter abgerufen und verarbeitet werden können.
Um sich zu schützen, sind Publisher inzwischen gezwungen, deutlich aufwendigere Maßnahmen zu ergreifen. Das verursacht nicht nur zusätzliche Kosten, sondern führt auch zu einem permanenten Katz-und-Maus-Spiel. Einige der KI-Anbieter entwickeln kontinuierlich neue Strategien, um die Identität ihrer Bots weitestgehend zu verschleiern oder indirekte Wege zu finden, auf geschützte Inhalte zuzugreifen.
Befeuert wird diese Entwicklung dadurch, dass viele Anbieter mit neuen, intelligenten Browsern auf den Markt drängen. Bisher sind die Effekte in Deutschland begrenzt, da die gewohnte Suche der hierzulande dominierenden Suchmaschine Google noch funktioniert. Dies wird sich absehbar ändern, wenn das Unternehmen den Full AI Mode ausrollt, der umfassende Antworten direkt in der Google-Umgebung gibt.
Die digitale Landschaft verändert sich, doch gesucht werden nach wie vor hochwertige Inhalte. Das ist die große Chance für Publisher.
Die Schlüsselfrage lautet: Wie können Publisher nicht nur Abwehr betreiben, sondern auch von dieser Entwicklung profitieren? Wenn Inhalte in KI-Anwendungen genutzt werden, braucht es klare Rahmenbedingungen und vor allem tragfähige Geschäftsmodelle, die eine faire Monetarisierung ermöglichen. Andernfalls bleibt die Wertschöpfung einseitig bei den Technologieanbietern, während die journalistischen Marken die Kosten tragen. Begriffe wie „Cost per Crawl“ oder „Cost per Query“ sind zwar im Gespräch, doch bisher gibt es keine etablierten Standards. Was müssen Publisher jetzt tun, um auf diese veränderten Rahmenbedingungen zu reagieren?
Qualität wird wichtigster Erfolgsfaktor
In einer Welt voller generischer KI-Inhalte wird Qualität zum entscheidenden Faktor. Publisher müssen sich auf ihre Stärken konzentrieren: Inhalte erstellen, die einen echten Mehrwert bieten. Tiefgründige Analysen, Expertenwissen und regelmäßig aktualisierte Inhalte sind hier entscheidend. Gleichzeitig sollten sie die Glaubwürdigkeit und Sichtbarkeit ihrer Marken und Autoren fördern, um als vertrauenswürdige Quelle wahrgenommen zu werden.
Sichtbarkeit in KI-Modellen
Suchmaschinenoptimierung (SEO) bleibt wichtig, muss sich jedoch anpassen. Inhalte sollten so strukturiert sein, dass sie direkt als Antwort in KI-Modellen verwendet werden können – etwa durch klare Definitionen, FAQs oder Listen. Auch technische Optimierungen wie schnelle Ladezeiten und Mobilfreundlichkeit und die visuelle Begleitung mit guten Videos, Bildern oder Diagrammen spielen weiterhin eine zentrale Rolle. So bleiben die Inhalte von Marken für die Antworten von KI-Modellen relevant.
Aktuell werden Quellen in Antworten von KI-Modellen noch nicht sehr prominent gelistet. Diese Darstellung kann sich allerdings in Zukunft ändern – sei es durch regulatorische Vorgaben oder durch technische Innovationen. Wer jetzt schon seine Inhalte für KI-Modelle optimiert, kann später davon profitieren, wenn diese Modelle transparenter werden und Quellen prominenter darstellen.
Neue Monetarisierungsmodelle
Publisher müssen neue Wege finden, ihre Inhalte zu monetarisieren. Skalierbare Lizenzmodelle, über Content Marktplätze etwa, könnten eine Lösung sein, bei denen Inhalte gezielt für KI-Modelle bereitgestellt werden – gegen Bezahlung. Statt der immer volatiler werdenden Reichweite könnte sich die Aufmerksamkeit der Nutzer als Grundwährung etablieren. Gleichzeitig wird die Nutzung von First-Party-Daten immer wichtiger. Indem Publisher individuelle Nutzererfahrungen mit hoher Personalisierung schaffen und diese Daten monetarisieren, können sie neue Einnahmequellen erschließen.
Nutzerbindung durch eigene Ökosysteme
Unabhängigkeit von Plattformen kann durch den Aufbau eigener Kanäle gestärkt werden. Investitionen in Apps und Newsletter sind hier entscheidend, um direkte Beziehungen zu den Nutzern aufzubauen. Exklusive und hochwertige Inhalte, die nur über die eigene Plattform zugänglich sind und für die Nutzer bereit sind, zu zahlen, können helfen, langfristige Bindungen zu schaffen.
Allianzen bilden statt isoliert agieren
In der neuen Realität von KI-gestützten Such- und Crawling-Mechanismen stoßen Einzelkämpfer schnell an ihre Grenzen. Um wirkungsvoll Einfluss zu nehmen, müssen Publisher Allianzen bilden und gemeinsam Standards entwickeln, die den Umgang mit KI-Nutzung klar regeln. Denkbar sind Plattformen, über die Inhalte standardisiert zugänglich gemacht und fair abgerechnet werden. Ein Ansatz, an dem verschiedene Marktteilnehmer bereits intensiv arbeiten.
Die digitale Landschaft mag sich verändern, doch die Nachfrage nach hochwertigen Inhalten bleibt bestehen. Publisher haben jetzt die Chance, diese Nachfrage auf innovative Weise zu bedienen. Qualität wird dabei zum entscheidenden Erfolgsfaktor – sowohl für die Inhalte als auch für die Beziehungen zu den Nutzern.
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ChatGPT soll Gruppen-Chats und DMs bekommen
Datenschutz, Moderation und strategischer Fokus auf Android
Noch ist unklar, wie OpenAI den Datenschutz für die neuen Gruppen-Chats konkret ausgestalten wird. Hinweise auf eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung gibt es bislang nicht. In der Vergangenheit hat das Unternehmen Inhalte genutzt, um die eigenen Modelle zu verbessern, sofern Nutzer:innen dem nicht ausdrücklich widersprochen haben. Wahrscheinlich ist jedoch, dass OpenAI für den Einsatz im Messaging-Kontext ähnliche Standards etablieren wird wie bei ChatGPT Enterprise oder Team. In diesen kostenpflichtigen Abonnementmodellen ist das Training mit Kund:innendaten laut Richtlinien standardmäßig deaktiviert. Inhalte fließen dort nicht in die Weiterentwicklung der Modelle ein, was vor allem für Organisationen mit sensiblen Daten oder hohen Compliance-Anforderungen entscheidend ist.
Mit den neuen Gruppenräumen rücken außerdem klassische Herausforderungen sozialer Plattformen in den Fokus. Spam, Belästigung oder der unachtsame Umgang mit vertraulichen Informationen erfordern durchdachte Moderations- und Meldefunktionen. OpenAI wird automatisierte Systeme zur Missbrauchserkennung und klare Administrations-Tools bereitstellen müssen, um Sicherheit und Kontrolle zu gewährleisten.
Dass der Testlauf zunächst auf Android startet, ist strategisch nachvollziehbar. Android ist weltweit das meistgenutzte mobile Betriebssystem und bietet eine breite Basis für Experimente und Optimierungen. Über Feature Flags lassen sich neue Funktionen schrittweise aktivieren und anpassen. Gleichzeitig könnten Social Features dafür sorgen, dass ChatGPT häufiger und länger genutzt wird.
ChatGPT als gemeinsamer Raum für Mensch und KI
Noch ist unklar, wann und in welchem Umfang Direktnachrichten und Gruppenräume tatsächlich eingeführt werden. Die Hinweise im Code zeigen jedoch deutlich: ChatGPT soll sich von einer reaktiven 1:1-Assistenz zu einer Plattform entwickeln, auf der Menschen miteinander kommunizieren, gemeinsam Projekte gestalten und dabei aktiv von KI unterstützt werden.
Mit aktuell über 800 Millionen wöchentlich aktiven Nutzer:innen verfügt ChatGPT über eine enorme Reichweite, die OpenAI strategisch nutzen kann. Die geplanten Veränderungen stehen im Kontext weiterer strategischer Schritte. Neben dem Start der Social App Sora kündigte Altman an, dass erwachsene und verifizierte Nutzer:innen künftig auch intime oder erotische Gespräche mit ChatGPT führen können.
Insgesamt zeichnet sich klar ab, dass OpenAI ChatGPT Schritt für Schritt zu einer umfassenden Plattform weiterentwickelt, die weit über das Beantworten von Fragen hinausgeht und sich zunehmend zu einem zentralen Ort für Austausch, Zusammenarbeit und Unterhaltung wandelt. Gelingt dieser Wandel, könnte ChatGPT zu einem elementaren Bestandteil digitaler Kommunikation werden und zeigen, wie eng Mensch und KI künftig zusammenarbeiten können.
Weniger restriktiv:
ChatGPT erlaubt bald Erotika
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RFM-ANALYSE: So steigern Marketer messbar ihre Conversion Rate und ihren Werbe-Ertrag
Die CMC Print-Mailing-Studie 2025 zeigt: Wer vor einer Kampagne seine Kunden mittels RFM-Analyse segmentiert, erzielt hohe Conversion-Raten und einen ROAS von über 1000 Prozent. Damit wird deutlich, dass die Analyse von Kundendaten entscheidend für die erfolgreiche Aktivierung der Bestandskundschaft ist.
Eine hohe Conversion Rate (CVR) ist möglich – wenn Werbungtreibende die richtigen Kund:innen ansprechen. Doch wer sind die richtigen Kundinnen oder Kunden? Bei welcher Gruppe lässt sich die maximale Wirkung erzielen?
Eine Antwort liegt in der systematischen Analyse von Kundendaten. Die aktuelle CMC Print-Mailing-Studie 2025, die über 1,1 Millionen versendete Print-Mailings von 43 Online-Shops untersucht hat, liefert bereits zum achten Mal konkrete Kennzahlen dazu, wie die gezielte Segmentierung von Bestandskunden den Kampagnenerfolg steigert.
Die Bedeutung der Kundendatenanalyse im Marketing
Jede Interaktion mit Kunden hinterlässt wertvolle Daten: Kaufzeitpunkte, Bestellhäufigkeit, Warenkorbhöhen; diese Informationen strategisch zu nutzen, ist der Schlüssel für erfolgreiches Marketing. Dabei geht es nicht nur um die reine Datensammlung, sondern vor allem um die richtige Interpretation und Segmentierung der Kundschaft.
Modernen Marketingteams stehen verschiedene Analysemethoden zur Verfügung:
⦁ Die Lifecycle-Segmentierung unterteilt Kunden nach ihrer Beziehungsphase – von Neukunden über aktive Käufer bis zu gefährdeten oder ehemaligen Kunden.
⦁ Die verhaltensbasierte Segmentierung gruppiert nach tatsächlichem Kaufverhalten und Reaktionen auf Marketingmaßnahmen.
⦁ Der Customer Lifetime Value identifiziert High-Value-Kunden, die langfristig den höchsten Umsatz bringen.
⦁ Zudem kommen zunehmend KI-gestützte Cluster-Analysen und Entscheidungsbäume zum Einsatz, die automatisiert Muster in großen Datenmengen erkennen.
RFM-Analyse: Bewährte Methode mit messbaren Ergebnissen
Besonders bewährt hat sich die RFM-Analyse, ein Scoring-Verfahren, das auf drei Kennziffern basiert: Recency (Zeitpunkt des letzten Kaufs), Frequency (Kaufhäufigkeit) und Monetary Value (durchschnittliche Warenkorbhöhe). Jede dieser Dimensionen wird in Score-Werte (meist von 1 bis 5) unterteilt, wobei 5 für die besten Kunden steht und 1 für die schlechtesten.
Die CMC Print-Mailing-Studie gibt Hinweise, welche Kundengruppen besonders lukrativ sind.
Robert Käfert erläutert: „Die RFM-Analyse bietet viele Vorteile. Einer davon ist, dass Werbungtreibende die eigene Kundschaft im Vorfeld genau analysieren und darauf basierend ihre Kampagnenstrategie entwickeln können“, weiß der Geschäftsführer des Collaborative Marketing Club und erklärt: „Die CMC Print-Mailing-Studie liefert Hinweise, welche Kundengruppen besonders lukrativ sind. Und sie zeigt, dass es sich mit Blick auf den Kunden-Lebenszyklus lohnt, Einmalkäufer:innen schnell zu weiteren Käufen zu aktivieren.“
Recency: Der Zeitpunkt macht den Unterschied
Die Studienergebnisse zeigen deutlich: Der Zeitpunkt der letzten Bestellung hat erheblichen Einfluss auf die Conversion Rate. Kunden, deren letzter Kauf am kürzesten zurückliegt (Recency-Score), reagieren mit einer CVR von 5,8 Prozent – fast doppelt so stark wie Kunden, deren Kauf bereits länger zurückliegt (3,1 Prozent). Das entspricht einem Rückgang von 47 Prozent.
Diese Erkenntnis hat direkte Auswirkungen auf die Kampagnenplanung: Werbungtreibende sollten ihre Kunden zeitnah nach einem Kauf erneut ansprechen, solange das positive Kauferlebnis noch präsent ist. In dieser Phase ist die Kaufbereitschaft am höchsten und die Bindung zum Shop am stärksten. Robert Käfert resümiert: „Die RFM-Analyse bestätigt, dass es erfolgsentscheidend ist, die Kundschaft schnell nach einem Kauf wieder anzuschreiben, um sie zu regelmäßigen Käufer:innen zu machen.“
Frequency: Treue Kunden bringen mehr Umsatz
Noch deutlicher zeigt sich der Effekt bei der Kaufhäufigkeit. Kunden mit fünf oder mehr Bestellungen (Frequency-Score) erzielen eine beeindruckende Conversion Rate von 8,4 Prozent – mehr als dreimal so hoch wie Einmalkäufer mit 2,5 Prozent. Diese Steigerung um 236 Prozent verdeutlicht, wie wertvoll es ist, aus Erstkäufern Stammkunden zu machen.
Die praktische Konsequenz: Online-Händler sollten gezielt in die Kundenbindung investieren und Einmalkäufer systematisch zu Wiederkäufern entwickeln. Jede weitere Bestellung erhöht nicht nur den direkten Umsatz, sondern auch die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden auf zukünftige Marketingmaßnahmen reagieren.
Monetary Value: Höhere Warenkörbe, bessere Response
Auch die durchschnittliche Warenkorbhöhe beeinflusst die Conversion Rate signifikant. Bei Topkunden mit den höchsten Durchschnittswarenkörben (Monetary-Value-Score) liegt die CVR bei 4,8 Prozent – 55 Prozent höher als bei Kunden mit den niedrigsten Warenkörben (3,1 Prozent).
CMC PRINT-MAILING STUDIE 2025
Die CMC Print-Mailing-Studie 2025 zeigt, dass Print-Mailings äußerst effektiv im E-Commerce sind, insbesondere bei der Bestandskundenaktivierung. Die Studie befasst sich mit den Performance-Indizes (KPIs) und bietet Hinweise für Werbungtreibende, wie sie Print-Mailings kosteneffizienter einsetzen können. Für die CMC Print-Mailing-Studie 2025 wurden im Vorfeld die Kundinnen und Kunden der Online-Shops mittels RFM-Analyse (Recency-Frequency-Monetary Value) analysiert. Das Scoring-Verfahren gibt Aufschluss über die Kaufwahrscheinlichkeit verschiedener Kundengruppen.
Allerdings zeigt die Studie auch: Der Return on Advertising Spend (ROAS) fällt bei Unternehmen mit hohen durchschnittlichen Warenkörben besonders attraktiv aus. Bei Warenkörben über 150 Euro erreicht der ROAS beeindruckende 2148 Prozent, während er bei Warenkörben zwischen 0 und 50 Euro bei 491 Prozent liegt. Mit jedem eingesetzten Euro für Print-Mailings verdienen Werbungtreibende im Durchschnitt 10,11 Euro – ein klarer Business Case.
Konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis
Die Erkenntnisse aus der RFM-Analyse lassen sich direkt in die Kampagnenplanung überführen. Zunächst sollten Unternehmen ihre Kundendaten systematisch aufbereiten und pflegen. Wichtige kaufhistorische Angaben wie Bestellzeitpunkte, Kaufhäufigkeit und Warenkorbhöhen müssen aktuell und fehlerfrei im CRM-System verfügbar sein.
Vor dem Versand einer Print-Mailing-Kampagne empfiehlt sich eine RFM-Segmentierung der Bestandskunden. So lassen sich gezielt die erfolgversprechendsten Zielgruppen identifizieren – etwa Kunden mit hohem Frequency-Score oder solche, deren letzter Kauf erst kurz zurückliegt. Diese Priorisierung erhöht die Kampagneneffizienz und senkt die Kosten pro Conversion.
Für Einsteiger ins Dialogmarketing rät Torsten Grüske, Vice President Produktmanagement Dialogmarketing bei der Deutschen Post: „Print-Mailings zahlen sich aus. Sogar in der Konsumflaute beweisen Werbebriefe eine starke Aktivierungsleistung und steigern enorm den Umsatz – nicht nur im B2C-, sondern auch im B2B-Bereich.“ Erste Kampagnen sollten zunächst bei erfolgversprechenden Kundengruppen wie Mehrfachkäufern getestet werden.
Langfristige Wirkung und Traffic-Effekte
Ein weiteres bemerkenswertes Ergebnis der Studie: Print-Mailings entfalten eine besonders langanhaltende Wirkung. Während 37 Prozent der Bestellungen in den ersten zwei Wochen eingehen, folgen 47 Prozent erst ab der fünften Woche nach Versand. Diese verzögerte Response zeigt, dass Werbebriefe häufig längere Zeit in Haushalten verbleiben und auch Monate später noch Kaufimpulse auslösen können.
Zudem wirken Print-Mailings als Traffic-Booster: Zwölf Prozent der Empfänger besuchen nach Erhalt des Werbebriefs den Online-Shop, auch wenn nicht alle direkt kaufen. „Interessant ist, dass relativ viele Empfängerinnen und Empfänger den Online-Shop besuchen. Es lohnt sich also, nicht nur Botschaften klar zu kommunizieren, sondern auch einfache Zugangsmöglichkeiten zu schaffen“, so Grüske.
Fazit: Datengetriebenes Marketing als Erfolgsfaktor
Die systematische Analyse von Kundendaten ist kein Selbstzweck, sondern direkter Erfolgsfaktor für effektive Marketingkampagnen. Die RFM-Analyse bietet dabei eine pragmatische und bewährte Methode, um Bestandskunden zu segmentieren und Kampagnen gezielt auszusteuern. Mit einer durchschnittlichen Conversion Rate von 4,1 Prozent und einem ROAS von über 1000 Prozent zeigen Print-Mailings ihre Stärke als Aktivierungsinstrument – vorausgesetzt, sie erreichen die richtigen Kunden zur richtigen Zeit.
Marketingverantwortliche sollten die drei Dimensionen Recency, Frequency und Monetary Value in ihre Planung einbeziehen und kontinuierlich auswerten. Nur wer seinen Kundenstamm wirklich kennt und versteht, kann das volle Potenzial seiner Bestandskundschaft ausschöpfen.
Mehr Insights zu Print-Mailings im E-Commerce und zur neuen CMC Print-Mailing-Studie 2025 gibt es hier. Der Download der Studie ist kostenlos.
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