KI-Suche und Auffindbarkeit

• KI-Sichtbarkeit umfasst Auffindbarkeit, Autorität, Klarheit und Vertrauen und lässt sich nicht auf einen einzigen Gesamtwert reduzieren. Frameworks wie das von Semrush erfassen inzwischen rund 18 einzelne KPIs.
• Answer Engine Optimization entwickelt sich zu einer eigenen Disziplin. Inhalte sollen von ChatGPT, Perplexity und Gemini auffindbar und zitierbar sein, nicht nur gut platziert.
• Strukturierte Checklisten für Landingpages und Über-uns-Seiten kursieren, damit Websites in KI-Antworten zitiert werden und Vertrauen gewinnen.
• Sinkende Zitationsraten von Reddit in ChatGPT zeigen, wie fragil das Hinterherlaufen hinter Algorithmen ist. Belastbares, selbst aufgebautes Markenvertrauen trägt länger.
• Gute Google-Rankings und eine führende Position in der Kategorie garantieren keine Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten.
• Die Sichtbarkeit von Marken in KI-Suchergebnissen schwankt so stark, dass einige Praktiker inzwischen ein wöchentliches Monitoring empfehlen.
• Korrekte Angaben im Google Business Profile, gute Fotos und eine ausreichende Zahl an Bewertungen bleiben die Grundlage, bevor neuere Taktiken für KI-Sichtbarkeit verfolgt werden.

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KI in Sales und SDR-Automatisierung

• Die hohe Abwanderung bei KI-SDR-Tools deutet darauf hin, dass eng umrissene Automatisierung besser funktioniert als der Versuch, Vertriebsmitarbeiter vollständig zu ersetzen.
• KI-gestützte SDR-Tools schaffen Zeit für eine echtere, von Menschen erarbeitete Relevanz in der Ansprache.
• Manche Fachleute für GTM-Systeme halten KI-SDRs für noch nicht zuverlässig genug im produktiven Einsatz.
• Um Käufer zu erreichen, die nicht ohnehin aktiv suchen, braucht es weiterhin menschliche Sales Development Reps.
• Die Ansprache im öffentlichen Sektor gilt als Beispiel dafür, dass empathisches menschliches Urteilsvermögen bislang nicht automatisierbar ist.
• Anbieter von KI-SDRs ignorieren weitgehend die Vorgabe des EU AI Act, einen künstlichen Agenten offenzulegen.
• Eine satirische Darstellung zum Ersatz eines Vertriebsteams durch KI-SDRs zeigt, wie automatisierte Massenansprache viel Volumen und keine Ergebnisse erzeugt.

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KI-Strategie, Governance und Einführung

• Ein Reifegradmodell mit fünf Stufen zeigt, dass die meisten Go-to-Market-Teams stehen bleiben, bevor sie mehrere KI-Tools zusammenspielen lassen.
• Die meisten Organisationen führen KI-Tools ein, ohne zuvor die dafür nötigen Datengrundlagen, Governance und Kompetenzen aufzubauen.
• Aufsichtsgremien stehen unter Druck, geschäftlichen Wert durch KI einzufordern statt bloßer KI-Aktivität, etwa über Frameworks wie ein Growth Strategy Agentic System.
• Der Global CMO von Snowflake führt Fortschritte im KI-gestützten Marketing darauf zurück, dass funktionale Silos aufgelöst und der Markenfokus geschärft werden.
• Agentic AI drängt Marketingorganisationen zu Unternehmensarchitektur und formaler Governance statt zu isoliertem Experimentieren.
• Die meisten CMOs sehen sich für eine hybride KI-Belegschaft gerüstet, doch nur wenige geben an, Agentic AI tatsächlich genutzt zu haben.
• Nur eine Minderheit der Organisationen verfügt über eine formale KI-Roadmap, obwohl strukturierte, planbasierte Beispiele Ergebnisse zeigen.

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Tools und Plattformen

• Google bringt einen breiten KI-Marketing-Stack an den Start, darunter Pomelli für Kampagnen entlang der Marken-DNA, AI Max für automatisierte Suchsteuerung, Asset Studio, Imagen und Veo.
• Adobe Workfront integriert AI-Collaborator-Agenten in Freigabeprozesse für Marke und Recht, darunter einen Agenten für die rechtliche Vorprüfung, der aus einem Aufgabenkommentar heraus gestartet wird.
• Eine KI-Marketingorganisation mit zwölf Rollen ist Berichten zufolge für unter 300 Dollar im Monat zusammengestellt worden, allein durch das Kombinieren von KI-Tools.
• Berichtete Ausgaben von Nvidia im Zusammenhang mit Hugging Face haben Fragen zu Lock-in-Effekten im Ökosystem und zur Neutralität der Infrastruktur aufgeworfen.
• Das jüngste Customer-Experience-Release von SAP verbindet Kundenerkenntnisse mit abgestimmten, KI-gesteuerten Maßnahmen über die gesamte Journey hinweg.
• Die Funktion Buyer Direct von Google ermöglicht garantierte Werbebuchungen direkt im Ad Manager und umgeht damit die Demand-Side-Platform.
• Mars nutzt die Multi-Agenten-Workflows von Gemini Enterprise, um die Durchlaufzeiten bei der Kampagnenumsetzung zu verkürzen.

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Marke und Vertrauen in Inhalte

• KI kann wiederkehrende Content-Workflows beschleunigen, doch die persönliche Stimme und die eigene Perspektive bleiben besser unautomatisiert.
• Ein von KI entworfener Newsletter braucht weiterhin eine menschliche Prüfung, bevor er unter einem echten Autorennamen erscheint.
• Generischer, automatisiert erzeugter Content untergräbt das Markenvertrauen. Disziplinierte und eigenständige kreative Entscheidungen bauen es dagegen auf.
• Plattformen gehen härter gegen KI-generierte Inhalte vor, doch die bisher eingesetzten Kennzeichnungen sagen wenig über die Qualität aus.

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Veranstaltungen und Ressourcen

• Das Forrester AI Forum rückte den Kundennutzen vor Kennzahlen zur Nutzung; daneben standen Prognosen zu Vertrauen in KI und zu Governance.
• Eine Session auf dem GTM Summit zeigte Blaupausen, um globale Abläufe mit Agentic-AI-Workflows zu skalieren.
• Eine Session im Marketing Academy Bootcamp führte den praktischen Einsatz von KI-Agenten für schnellere und gezieltere Kampagnen vor.
• Ein anstehender Vortrag auf einer SEO-Konferenz soll agentenbasierte Workflows im Detail vorstellen, denen zugeschrieben wird, den Zitationsanteil eines Teams in der KI-Suche verdreifacht zu haben.
• Ein CMO-Event rückte KI-native Customer Journeys, sich wandelndes Suchverhalten und eine konsistente interne Kommunikation in den Mittelpunkt.
• Kostenlose GTM-Ressourcen wie Webinare und eine Pipeline-Analyse kursieren und sollen Teams helfen, Wachstumslücken zu erkennen.

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Dank an Vanhishikha Bhargava, Jean Joseph, Anna York, Liza Adams, Nicolas Nadal, Thomas Ross, Maria Elena D., Joe St Germain, Osheen Bhau, Eugene Kadzin, Craig Rosenberg, Melissa McCabe, Yunus Emre Ozkaya, Mick Kitor, Maja Voje, Matthew Kershaw, Damon Burrell, Nadia Cameron, Caroline Bombart, Zahra Bahrololoumi, Zuzana Klimkova, Becky Barus, Louis Cho, Rachel Roundy, Tarun Luthra, Christopher Conte, Ashmita Boben, Meghana Pyla, Adriana Pricope, Marvin Chow, Sara Stella Lattanzio, Sophie Neate, Ruchita Agrawal, sowie James Clifton für die Impulse, die diese Ausgabe geprägt haben.

Die vollständige Liste der Beiträge und Stimmen auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/best-linkedin-cw-33-34-ai-b2b-marketing-thomas-allgeyer-oueqe/?trackingId=ZFjpasbgLvn4CV%2F0HUwbLA%3D%3D