ChatGPT Ads: Paradigmenwechsel oder die nächste Marketing-Blase?

Eine strategische Analyse für CMOs zwischen Disruption und Besonnenheit.

Der Werbemarkt erlebt gerade seinen „iPhone-Moment“ – zumindest wenn man den Schlagzeilen rund um die Einführung von Werbeanzeigen in ChatGPT Glauben schenkt. Für Unternehmen, die über Jahre hinweg hochperformante Google-Ads-Maschinen und SEO-Festungen aufgebaut haben, stellt sich eine existenzielle Frage: Müssen wir das Budget sofort umschichten?

Die Antwort ist: Ja, aber mit kühlem Kopf.

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Die neue Realität: Vom Keyword zum Kontext

Bisher basierte die digitale Werbung auf der Intention hinter einem Suchbegriff. ChatGPT bricht dieses Modell auf. Hier wird nicht „gesucht“, hier wird „gelöst“. Anzeigen erscheinen nicht mehr als Störfaktor neben Suchergebnissen, sondern als Teil einer kuratierten Antwort.

Drei zentrale Thesen zur aktuellen Entwicklung (Stand 2026)

  1. AEO (Answer Engine Optimization) ersetzt SEO
    Unklar. Die Gewichtung zwischen organischen KI-Nennungen und bezahlten Placements ist noch nicht stabil.
    (Gartner Report 2025/26: GenAI Search Impact)
  2. Zero-Click-Dominanz
    Hoch. Wenn die KI die Antwort liefert, sinkt der Traffic auf die eigene Website massiv. (Soft) Conversion findet innerhalb der Chat-Umgebung statt.
    (Search Engine Land: «The Death of the Referral?»)
  3. Contextual Targeting 2.0
    Validiert. OpenAI nutzt keine Cookies, sondern den aktuellen Gesprächsverlauf. Das ist datenschutzkonform, aber schwerer steuerbar.
    (OpenAI Business Blog (Januar 2026))
OpenAI ChatGPT Preview Ad Inline Ad Mockup 01

Das Bild zeigt, wie Ads in ChatGPT aussehen könnten.

Die Anatomie der Antwort: Dieses Interface zeigt den radikalen Bruch mit der klassischen Trefferliste, auch wenn unter der Chat-Antwort “Anzeigen” geschaltet werden können. ChatGPT und auch andere LLMs bündeln Informationen zu einer finalen Lösung, statt nur Optionen anzubieten. Für CMOs ist hier die Platzierung der Zitate (Citations) genauso entscheidend wie die Anzeigen unter der Chat-Antwort: Es ist die Geburtsstunde der Answer Engine Optimization (AEO) in Kombination mit bezahlten Anzeigeflächen. Die kritische Frage bleibt jedoch: Wie viele Nutzer klicken tatsächlich noch auf die Quellen oder auf offensichtlich bezahlte Anzeigen, wenn das Bedürfnis nach Information bereits im Chat gestillt wurde? Hier droht die „Zero-Click“-Falle zur neuen Normalität zu werden.

Das Zero-Click-Dilemma: Wenn der Traffic versiegt, aber die Relevanz steigt

Für den SEO-erfahrenen CMO ist dies ein schmerzhafter Paradigmenwechsel. Jahrelang war die Website das Zentrum des digitalen Universums. ChatGPT Ads bricht dieses Dogma.

Die Kannibalisierung des Contents

Bisher war der Deal mit Suchmaschinen einfach: „Wir liefern hochwertigen Content, ihr liefert uns qualifizierten Traffic.“ In der Welt der Answer Engines (AEO) ändert sich das Machtgefüge. Die KI nutzt deine Inhalte, um eine perfekte Antwort zu formulieren, bietet aber dem Nutzer kaum noch einen Grund, für Details auf deine Seite zu klicken.

Das „Content-Paradoxon“ in Zahlen

Wir müssen den Erfolg neu bewerten. Wenn der organische Traffic sinkt, die Markenbekanntheit aber durch KI-Empfehlungen stabil bleibt, verschiebt sich die Wertschöpfungskette. Mathematisch lässt sich der neue Brand Value (Vb) in einer KI-Umgebung vereinfacht so darstellen:

Vb = (Eai x Cconv) + Tdir

  • Vb: Brand Value
  • Eai: Exposure innerhalb der KI-Antwort (Nennung/Placement).
  • Cconv: Conversion-Rate innerhalb des Chat-Interfaces (z.B. durch Soft Conversions oder direkte Klicks zu Checkout-Prozesse).
  • Tdir: Verbleibender direkter Traffic auf die Marken-Website.

Die kritische These: Wenn Tdir (der klassische SEO-Erfolg) gegen Null geht, muss Eai (die Präsenz in der Antwort) massiv steigen, um den ROI zu halten. Das Problem: Während wir bei Google Ads auf Platz 1 bieten können, ist die Logik, nach der ChatGPT eine Marke innerhalb einer Antwort als „vertrauenswürdig“ einstuft, eine Blackbox aus Milliarden von Parametern.

Warum „Traffic“ zur Vanity Metric wird

Unternehmen, die heute erfolgreich mit Google Ads arbeiten, messen den Erfolg an Klicks und Conversions auf der Landingpage. In der ChatGPT-Welt wird die „Share of Model“ (wie oft und wie positiv wird die Marke im Modell erwähnt?) zur neuen Leitwährung.

OpenAI - ChatGPT - Preview Ad Inline - Ad Mockup 02

Dieses Bild zeigt weitere Varianten, wie Ads in ChatGPT aussehen könnten.

Native Integration vs. Werbeblindheit: OpenAI setzt auf dezent farblich unterlegte Boxen („Tinted Boxes“), um Anzeigen als „Gesponsert“ zu kennzeichnen. Während dies die Nutzererfahrung schützt, müssen Marketer kritisch hinterfragen, ob diese visuelle Zurückhaltung im Vergleich zu den prominenten Top-Placements bei Google Ads die nötigen Klickraten (CTR) liefert. Zudem ist die algorithmische Logik hinter diesen Placements noch eine Blackbox: Es bleibt unklar, wie OpenAI die Balance zwischen höchster Relevanz der KI-Antwort und dem kommerziellen Interesse der Advertiser langfristig gewichtet.

Die Gefahr des blinden Aktionismus

In den Führungsetagen herrscht oft der Drang, bei jeder technologischen Wende der „First Mover“ zu sein. Doch für CMOs, deren aktuelle Kanäle (Social Ads, Google) stabil zweistellige ROAS-Werte liefern, ist Vorsicht geboten.

  1. Das Attributions-Dilemma: Aktuell fehlen in ChatGPT Ads noch die tiefgreifenden Tracking-Tools, die wir von Meta oder Google gewohnt sind. Ein zu schneller Umstieg führt zu einem „Blindflug“ im Reporting.
  2. Markensicherheit & Halluzinationen: Es ist noch nicht vollständig geklärt, wie Anzeigen ausgespielt werden, wenn die KI faktisch falsche oder kontroverse Antworten generiert. Das Risiko einer negativen Markenassoziation ist real.
  3. Fragmentierung der Aufmerksamkeit: Nur weil ChatGPT Ads einführt, verschwindet die klassische Suche nicht über Nacht. Ein radikaler Cut der Google-Budgets gefährdet den konstanten Lead-Fluss.

 

Social Media Ads vs. Intent-Based Ads: Ein kritischer Fehler wäre es, Social-Budgets zugunsten von ChatGPT zu kürzen. Während Google und ChatGPT auf „Intent“ basieren (der Nutzer sucht aktiv), funktionieren Social Ads (Meta, TikTok usw.) „Predictive“. Sie nutzen Userverhalten und Daten, um Bedarf zu wecken, bevor der Nutzer ihn formuliert.

Strategische Empfehlung: Pilotieren statt Pivotieren

Statt einer hektischen Budgetumschichtung empfehlen wir Unternehmen einen „Dual-Track-Ansatz“ zu verfolgen:

  • Schutz des Kerns: Behalte deine SEO- und Google-Ads-Strategie grundsätzlich bei. Diese Kanäle liefern die Datenbasis, mit der die KI trainiert wird. Ohne starke Website-Präsenz existiert ihr für die KI nicht.
  • Isolierte Pilotprojekte: Definiere 5–10 % deines Test-Budgets für ChatGPT Ads oder den Aufbau eines sauberen Datenfundaments, um diese zu füttern. Ziel ist hier nicht der sofortige Abverkauf, sondern das Lernen: Welche Prompts triggern unsere Anzeigen? Wie können wir LLMs mit unseren Daten beeinflussen? Wie konvertiert der Traffic in einer dialogbasierten Umgebung?
  • AEO-Readiness: Beginne damit, deine Webinhalte so aufzubereiten, dass sie von LLMs (Large Language Models) leicht verarbeitet werden können (strukturierte Daten, FAQ-Formate, klare Entitäten).
  • Predictive Power nutzen: Halte an Social Media Ads fest, um die User-Aufmerksamkeit zu sichern, die ChatGPT (noch) nicht generieren kann.

Kritisches Fazit: ChatGPT Ads verändert die Regeln, aber es löscht die alten nicht aus. Die grösste Gefahr für einen CMO im Jahr 2026 ist nicht, ChatGPT Ads zu spät zu nutzen, sondern das funktionierende Fundament einzureissen, bevor das neue tragfähig ist.

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Image ChatGPT Ads Paradigmenwechsel oder die nächste Marketing-Blase 02

Abschliessende Gedanken​

Die Einführung von ChatGPT Ads markiert zweifellos einen Wendepunkt in der digitalen Werbelandschaft. Doch für CMOs ist jetzt nicht die Zeit für radikale, überstürzte Budgetumschichtungen, sondern für strategische Besonnenheit.

Der Schlüssel zum Erfolg im Jahr 2026 liegt in einem ausgewogenen „Dual-Track-Ansatz“:

  • Fundament sichern: Behalte deine bewährten Google- und Social-Media-Strategien bei, da diese Kanäle weiterhin stabilen Lead-Fluss und die notwendige Datenbasis für KI-Modelle liefern.
  • Gezielt pilotieren: Nutze 5–10 % deines Budgets, um in isolierten Projekten zu lernen, wie deine Marke in einer dialogbasierten Umgebung konvertiert.
  • AEO-Readiness: Optimiere deine Inhalte für Answer Engines, um deine Sichtbarkeit im „Share of Model“ langfristig zu sichern.

Zusammenfassend lässt sich sagen: Die grösste Gefahr besteht nicht darin, den KI-Trend zu verpassen, sondern das funktionierende Fundament deiner Marketing-Maschine einzureissen, bevor das neue Modell voll tragfähig ist.

Quellenverzeichnis

Unser Autor: 

CIO und Senior Partner Brain & Heart Communication, CPO VERZE
Peter Erni ist Unternehmer und Digital Marketing Thought Leader. Er arbeitet seit über 20 Jahren an der Schnittstelle von Kommunikation, Kreation und Technologie und befasst sich mit der Frage, wie digitales Marketing so aufgebaut werden kann, dass es messbar wirkt, skalierbar ist und von Algorithmen sowie AI-Systemen sinnvoll genutzt werden kann. Er unterrichtet an der HWZ, ZHAW, BFH und HSLU und begleitet mit seiner Begeisterung für strukturierte Marketingdaten, Automatisierung und AI-gestützte Kommunikation eine neue Generation von Marketers.
Seine Expertengebiete:
  • Strategisches Content Marketing & Digital Omnichannel Marketing
  • Social Media Performance Marketing & AI-basierte Werbemittelproduktion und -distribution
  • Reception Marketing & Owned Asset Optimization