Best of LinkedIn: AI in B2B Marketing KW 19/ 20

Bei KI im B2B-Marketing beginnt eine neue Umsetzungsphase, in der Sichtbarkeit, Vertrauen und Workflow-Design die kommerzielle Wirkung bestimmen. Am deutlichsten zeigt sich der Übergang von isolierten Produktivitäts-Anwendungsfällen hin zu einer KI-geprägten Informationssuche der Käufer, agentenbasierten GTM-Systemen und engerer menschlicher Aufsicht über Marke, Content und Outbound-Aktivitäten hinweg.

Datum

May 22, 2026

AI in B2B Marketing

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu AI in B2B Marketing KW 19/ 20 zusammen:

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KI-Sichtbarkeit

KI-Sichtbarkeit wird zu einer zentralen Marketing-Priorität, wobei Marken darum konkurrieren, in ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity und Google-KI-Erlebnissen zu erscheinen
AEO und GEO legten eine neue Ebene über SEO, mit Fokus auf Antwortaufnahme, Entity-Vertrauen, strukturierten Content und Autorität durch Dritte
Marketer dachten nicht mehr in Traffic, sondern in Empfehlungen, bei denen der Erfolg davon abhängt, ob KI-Systeme eine Marke auswählen und zitieren
HubSpot AEO, der AI Visibility Checker von Massive, GAIO Tech und Live-KI-Suchaudits zeigten schnelles Tool-Wachstum rund um die Messung von KI-Suche

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KI-SDRs & Outbound

Die Einführung von KI-SDRs zeigte wachsende Spannung zwischen Produktivitätspotenzial und Bedenken hinsichtlich generischer Automatisierung, Spam und schwindendem Käufervertrauen
Stärkere Anwendungsfälle konzentrierten sich auf Intent-Signale, Reaktivierung verlorener Deals, Account-Bereitschaft, Recherche, Priorisierung und kontextbezogenes Outreach
KI wurde als nützlich für wiederholbare SDR-Arbeit positioniert, während menschliches Urteilsvermögen entscheidend blieb für Relevanz, Timing, Verhandlung und Beziehungsaufbau
Ausgereifte Outbound-Beispiele kombinierten KI-Trigger-Erkennung, Analyse historischer Einwände, maßgeschneidertes Messaging und menschliches Routing für werthaltige Accounts

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GTM-Agenten

GTM-Teams gingen zunehmend zu agentenbasierten Workflows über über Enrichment, Recherche, Outbound, Kreativarbeit, Sales Intelligence und interne Tool-Erstellung hinweg
Clay, Claude, Relevance AI, n8n, Lindy, Zapier, Perplexity, Apollo, Instantly.ai, lemlist, HeyReach, Smartlead, Gong und Common Room traten als zentrale Infrastrukturkomponenten in Erscheinung
Claude Code gewann als programmierbare GTM-Ebene für Enrichment, Prospecting, Sequenzierung, Signal-Tracking und agentenbasierte Umsetzung an Relevanz
Der Builder Agent von Clay, Apollo MCP, der lokale Business-Daten-Agent von Openmart und die Multichannel-Ausrichtung von Nooks spiegelten eine breitere Verschiebung hin zu komponierbaren GTM-Systemen wider

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Content & Marke

Die Content-Strategie erweiterte sich von Ranking und Conversion hin zu maschineller Lesbarkeit, Zitierbereitschaft, Entity-Klarheit und Eignung für KI-Empfehlungen
Markenidentität gewann an Bedeutung, da LLMs auf konsistente Signale über Owned Content, Drittquellen, Bewertungen, Partnerschaften, Podcasts und Communities hinweg angewiesen sind
KI-zitierfähiger Content wurde als strukturiert, autoritativ, antwortorientiert und gestützt durch klare Expertise, Daten und thematische Tiefe beschrieben
Menschliche Strategie blieb zentral für Positionierung, Nachrichtenqualität, emotionale Resonanz, Kategorienarrativ und die Vermeidung generischen KI-Outputs

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Operating Model

Der zentrale KI-Engpass lag nicht mehr beim Zugang zu Tools, sondern bei der Workflow-Neugestaltung, der organisatorischen Aktivierung, der Ownership und der Einführungsdisziplin
Die Verantwortung der CMOs nahm zu, da CEOs, Boards und kommerzielle Führungskräfte klarere KI-Kompetenz und messbare operative Wirkung erwarteten
KI-Budgets und Anwendungsfälle wuchsen, doch die Skalierung blieb uneinheitlich aufgrund schwacher Governance, unklarer Prozess-Ownership und begrenztem Change Management
Teams gingen von verstreuter Prompt-Nutzung zu definierten Workflows über, wiederverwendbaren Systemen, klaren Entscheidungspunkten und verantwortbaren Outputs

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Messung & Vertrauen

Die Messung von KI-Sichtbarkeit wird komplexer, da Empfehlungen je nach Account-Kontext, persönlicher Historie, Posteingangssignalen und verbundenen Google-Erlebnissen variieren
Gmail-basierte Markenerwähnungen schienen die Empfehlungen des Google AI Mode zu beeinflussen, was auf eine stärker personalisierte und schwerer messbare Discovery-Umgebung hindeutet
Content aus dem Finanzdienstleistungsbereich unterstrich den Governance-Zielkonflikt zwischen dem Blockieren von KI-Crawlern zur Risikokontrolle und dem Verlust von Sichtbarkeit in KI-geführten Recherche-Journeys
Vertrauen, Compliance, souveräne KI, Crawler-Zugang und verteidigbare Sichtbarkeit traten als strategische Themen für regulierte europäische Märkte hervor

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Produkt-Highlights

HubSpot AEO stach als bemerkenswerter Launch für die Messung von Markenerscheinung über ChatGPT, Gemini und Perplexity hinweg hervor
Der kostenlose AI Visibility Checker von Massive spiegelte die wachsende Nachfrage nach einfachem Wettbewerbs-Benchmarking über KI-Engines hinweg wider
Ahrefs Agent A zeigte die Verschiebung von manueller SEO-Lücken-Analyse hin zu agentengestützter Content-Strategie
Ride-Along Superhuman von 1mind positionierte KI als Live-Teilnehmer im Vertrieb für Calls, technische Q&A und GTM-Abdeckung

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