Generative Engine Advertising (GEA) – Ein neuer Ansatz fürs Performance Marketing
Google Ads, Social Ads, Retail Media – und jetzt Generative Engine Advertising (GEA)? Mit der zunehmenden Nutzung generativer KI-Systeme verändert sich nicht nur die Art, wie Menschen Informationen suchen. Auch für das Performance Marketing entsteht ein neuer Werbekontext.
Wer heute ChatGPT, Perplexity, Gemini oder andere KI-basierte Systeme nutzt, formuliert häufig keine klassischen Suchanfragen mehr. Statt „CRM Software Mittelstand“ einzugeben, könnte die Frage beispielsweise lauten: „Welche CRM-Lösung eignet sich für ein mittelständisches B2B-Unternehmen mit 50 Vertriebsmitarbeitern?“
Der Unterschied ist erheblich: Nutzer suchen nicht mehr nur nach Informationen oder Links. Sie erwarten konkrete Antworten, Empfehlungen und Entscheidungshilfen.
Genau an dieser Stelle setzt Generative Engine Advertising (GEA) an.
Was ist Generative Engine Advertising (GEA)?
Unter Generative Engine Advertising lässt sich die bezahlte Platzierung von Unternehmen, Produkten, Dienstleistungen oder Angeboten innerhalb bzw. im Umfeld von generativen KI-Systemen verstehen.
Während sich Generative Engine Optimization (GEO) damit beschäftigt, Inhalte so aufzubereiten, dass Marken und Informationen von generativen Such- und Antwortsystemen gefunden, verarbeitet und möglichst als Quelle berücksichtigt werden, erweitert GEA diesen Ansatz um die Paid-Media-Perspektive.
Vereinfacht gesagt:
SEO optimiert für klassische Suchmaschinen.
SEA schafft bezahlte Sichtbarkeit in Suchmaschinen.
GEO optimiert für generative Such- und Antwortsysteme.
GEA schafft bezahlte Sichtbarkeit im Umfeld generativer KI-Systeme.
Damit könnte sich neben SEO, SEA und GEO eine weitere Disziplin im digitalen Marketing etablieren.
Warum Generative Engine Advertising für das Performance Marketing interessant ist
Performance Marketing lebt davon, Nutzer möglichst effizient in relevanten Situationen zu erreichen. Genau hier besitzen generative KI-Systeme ein besonderes Potenzial.
Der entscheidende Unterschied liegt im Kontext.
Bei klassischen Display-Anzeigen kennt der Werbetreibende häufig nur einige Merkmale des Nutzers oder der besuchten Website. Bei Suchmaschinenwerbung ist bereits eine konkrete Suchintention vorhanden. Generative KI geht einen Schritt weiter. Durch ausführlich formulierte Prompts und Dialoge kann ein wesentlich differenzierterer Nutzungskontext entstehen. Nutzer beschreiben ihre Anforderungen, Probleme, Rahmenbedingungen und teilweise sogar konkrete Entscheidungskriterien.
Aus:
„Golfhotel Mallorca“
wird beispielsweise:
„Ich suche für eine Gruppe von acht Personen ein hochwertiges Golfhotel auf Mallorca. Wir möchten vier Tage bleiben, drei verschiedene Plätze spielen und benötigen einen Mietwagen.“
Für das Marketing ist dieser Unterschied fundamental. Die zweite Anfrage liefert erheblich mehr Kontext über die aktuelle Bedarfssituation.
Vom Keyword zum Kontext
Eine der spannendsten Veränderungen durch generative KI könnte deshalb der Bedeutungsverlust des klassischen Keywords sein. Suchmaschinenmarketing wurde über viele Jahre stark durch Keywords geprägt. Unternehmen überlegen, welche Suchbegriffe potenzielle Kunden verwenden, und buchen entsprechende Anzeigenplätze. Bei Generative Engine Advertising könnte stattdessen der Kontext des Dialogs stärker in den Mittelpunkt rücken.
Relevant sind dann beispielsweise:
- Welche Aufgabe möchte der Nutzer lösen?
- In welcher Phase des Entscheidungsprozesses befindet er sich?
- Welche Anforderungen nennt er?
- Welche Alternativen werden diskutiert?
- Welche Einschränkungen bestehen?
- Welche Kauf- oder Handlungsabsicht lässt sich aus dem aktuellen Kontext erkennen?
Damit entwickelt sich Targeting möglicherweise von einem Keyword Targeting zu einem Intent- und Context-Targeting.
GEA trifft Nutzer im Entscheidungsmoment
Besonders interessant wird Generative Engine Advertising dort, wo KI-Systeme als persönliche Entscheidungsassistenten eingesetzt werden.
Menschen lassen sich beispielsweise Produkte vergleichen, Reisen planen, Software empfehlen, Weiterbildungsmöglichkeiten recherchieren oder Lösungsalternativen für geschäftliche Probleme zusammenstellen.
Damit entstehen Werbemöglichkeiten nicht zwingend am Anfang einer Customer Journey. Sie können unmittelbar in einem konkreten Entscheidungsprozess auftauchen. Das macht GEA für das Performance Marketing besonders relevant.
Eine Anzeige muss dann nicht lediglich Aufmerksamkeit erzeugen. Sie kann eine bereits vorhandene Intention aufgreifen und einen passenden nächsten Schritt anbieten.
Beispielsweise:
Problem → KI-Beratung → Lösungsvergleich → relevante Anzeige → Landingpage → Conversion
Der Abstand zwischen Informationssuche und Handlung kann dadurch deutlich kleiner werden.
GEA ist nicht einfach „Google Ads in ChatGPT“
Es wäre allerdings zu kurz gedacht, Generative Engine Advertising lediglich als Übertragung klassischer Suchmaschinenanzeigen auf KI-Plattformen zu verstehen. Generative Systeme funktionieren anders. Sie liefern keine reine Liste von Suchergebnissen, sondern erzeugen individuelle Antworten aus dem jeweiligen Dialogkontext. Werbung muss deshalb stärker in diesen Nutzungskontext passen.
Die zentrale Frage lautet nicht mehr nur:
„Zu welchem Keyword soll meine Anzeige erscheinen?“
Sondern:
„In welcher Situation bietet mein Angebot für den Nutzer einen relevanten Mehrwert?“
Das verändert auch die Anforderungen an Werbemittel. Statt einer universellen Anzeige könnten künftig stärker kontextbezogene Botschaften gefragt sein, die sich an Problemstellung, Entscheidungsphase oder Informationsbedarf orientieren.
Welche Chancen bietet Generative Engine Advertising?
Für Unternehmen ergeben sich daraus mehrere interessante Perspektiven.
1. Höhere Kontextrelevanz
Generative Systeme verfügen innerhalb eines Dialogs über deutlich mehr Kontext als eine einzelne Suchanfrage vermitteln kann. Werbung kann dadurch potenziell präziser zur aktuellen Situation passen.
2. Nähe zur Entscheidung
Viele KI-Anfragen entstehen während konkreter Recherche-, Vergleichs- oder Entscheidungsprozesse. Dadurch kann Werbung näher an der tatsächlichen Handlung des Nutzers platziert werden.
3. Neue Touchpoints
Mit der steigenden Nutzung generativer KI entstehen zusätzliche Kontaktpunkte innerhalb der Customer Journey. Unternehmen müssen deshalb prüfen, welche Rolle diese Systeme zukünftig in ihrem Media-Mix spielen.
4. Neue Möglichkeiten für Performance-Kampagnen
Wenn Klicks, Leads, Käufe oder andere Conversions messbar sind, lässt sich GEA grundsätzlich in bestehende Performance-Marketing-Strukturen integrieren.
5. First-Mover-Lerneffekte
Neue Werbeplattformen bieten insbesondere in frühen Marktphasen die Möglichkeit, Erfahrungen mit Zielgruppen, Anzeigenformaten, Landingpages und Conversion-Pfaden aufzubauen, bevor sich Standards etabliert haben.
Welche Herausforderungen entstehen?
So interessant der Ansatz ist: Generative Engine Advertising bringt neue Fragestellungen mit sich.
Eine zentrale Herausforderung ist die Transparenz. Nutzer müssen erkennen können, welche Inhalte organisch erzeugt und welche Inhalte bezahlt platziert wurden. Hinzu kommen Fragen rund um Datenschutz, Targeting, Brand Safety und Messbarkeit. Auch die Attribution wird anspruchsvoll. Wenn ein Nutzer über mehrere Prompts hinweg Informationen sammelt, anschließend eine Anzeige sieht und später über einen anderen Kanal konvertiert, stellt sich erneut die bekannte Frage:
Welcher Touchpoint hat welchen Beitrag zur Conversion geleistet?
Performance Marketer werden deshalb neue Messmodelle und KPIs benötigen.
Welche KPIs könnten bei GEA relevant werden?
Viele bekannte Performance-Kennzahlen werden weiterhin eine Rolle spielen:
- Impressions
- Klickrate (CTR)
- Cost per Click (CPC)
- Conversion Rate
- Cost per Lead (CPL)
- Cost per Acquisition (CPA)
- Return on Advertising Spend (ROAS)
Interessant könnten zusätzlich Kennzahlen werden, die stärker den Kontext und die Qualität des Kontakts berücksichtigen.
Denkbar wären beispielsweise Metriken zur Intent-Qualität, zur Position innerhalb eines KI-gestützten Entscheidungsprozesses oder zur Interaktion nach einer KI-Empfehlung.
Damit könnte sich auch die Erfolgsmessung weiterentwickeln: weg von der reinen Reichweitenbetrachtung und stärker hin zur Frage, wie relevant ein Werbekontakt innerhalb eines konkreten Entscheidungskontexts war.
GEO und GEA zusammendenken
Für Unternehmen sollte Generative Engine Advertising nicht isoliert betrachtet werden. Vielmehr zeichnet sich ein Zusammenspiel aus Owned, Earned und Paid Visibility innerhalb generativer Systeme ab. Mit Generative Engine Optimization (GEO) versuchen Unternehmen, durch relevante und maschinenlesbare Inhalte organisch in KI-Antworten präsent zu sein. Mit Generative Engine Advertising (GEA) können zusätzliche bezahlte Kontaktpunkte entstehen. Für das Marketing bedeutet das:
Organische KI-Sichtbarkeit + bezahlte KI-Sichtbarkeit = ganzheitliche Präsenz in generativen Systemen.
Ähnlich wie Unternehmen heute SEO und SEA aufeinander abstimmen, könnte zukünftig auch die Kombination aus GEO und GEA zu einem festen Bestandteil der digitalen Marketingstrategie werden.
Was sollten Unternehmen jetzt tun?
Generative Engine Advertising befindet sich noch in einer frühen Entwicklungsphase. Gerade deshalb lohnt es sich, das Thema nicht erst dann zu betrachten, wenn sich sämtliche Plattformen, Formate und Benchmarks etabliert haben.
Unternehmen können bereits heute wichtige Grundlagen schaffen:
KI-Sichtbarkeit analysieren: Taucht die eigene Marke bei relevanten Fragen in generativen Systemen überhaupt auf?
Customer Journey untersuchen: Bei welchen Fragestellungen könnten Kunden bereits heute ChatGPT, Gemini, Perplexity oder andere KI-Systeme einsetzen?
GEO aufbauen: Inhalte sollten so gestaltet werden, dass generative Systeme das Unternehmen und seine Angebote möglichst eindeutig verstehen und einordnen können.
Paid-Media-Kompetenz erweitern: Teams sollten neue KI-basierte Werbeformate frühzeitig testen und mit bestehenden Performance-Kanälen vergleichen.
Messbarkeit sicherstellen: Landingpages, Conversion Tracking und Attribution müssen darauf vorbereitet sein, zusätzliche Traffic- und Leadquellen differenziert auszuwerten.
Fazit: Vom Search Marketing zum Generative Marketing
Generative KI verändert nicht einfach nur die Suchmaschine. Sie verändert die Art und Weise, wie Menschen Informationen beschaffen und Entscheidungen vorbereiten. Für das Performance Marketing entsteht daraus eine neue Perspektive.
Während klassische Suchmaschinenwerbung stark vom Keyword geprägt wurde, könnte Generative Engine Advertising stärker vom individuellen Nutzungskontext geprägt sein.
Damit verschiebt sich die zentrale Frage im digitalen Marketing:
Nicht mehr nur:
„Wonach sucht der Nutzer?“
Sondern zunehmend:
„Was möchte der Nutzer gerade erreichen – und welchen relevanten Beitrag können wir in diesem Moment leisten?“
Genau darin liegt das Potenzial von Generative Engine Advertising.
Unternehmen, die GEO und GEA frühzeitig zusammendenken, können sich auf eine Marketingwelt vorbereiten, in der Sichtbarkeit nicht mehr ausschließlich auf Suchergebnisseiten entsteht, sondern zunehmend innerhalb KI-gestützter Informations-, Beratungs- und Entscheidungsprozesse.
