Produziert Marketing mehr, aber erreicht aktuell weniger?
Noch nie haben Marketingteams so viel produziert wie in den letzten Jahren (– seit den AI Overviews, Zero Click Journeys und dem Support zahlreicher KI Systeme beim Schreiben.)
Und noch nie war es so schwer nachzuweisen, dass es etwas bringt.
Mehr Kanäle. Mehr Content. Mehr Tools. Mehr Kampagnen. Und trotzdem fragt dein CEO irgendwann: Warum bringt Marketing eigentlich so wenig?
Die unangenehme Wahrheit: Die Frage ist nicht ganz unberechtigt.
Marketing hat ein Imageproblem und das ist teilweise hausgemacht. Nicht weil Marketer schlechte Arbeit leisten. Sondern weil die Disziplin gerade in einer Übergangsphase steckt: zu beschäftigt, um strategisch zu denken. Zu voll mit Output, um echte Wirkung zu erzeugen. Zu verliebt in Tools, um Ergebnisse sauber zu beweisen.
Die KI-Revolution hat dieses Problem nicht gelöst.
Sie hat es beschleunigt.
Der Mythos der Effizienz
Macht KI das Marketing wirklich effizienter?
„KI macht bestimmte Aufgaben deutlich schneller – Content-Entwürfe, Variationen, einfache Automatisierungen. Aber Effizienz in der Produktion ist nicht dasselbe wie Wirkung im Markt. Wer mit KI nur mehr Content produziert, hat mehr Output – aber nicht automatisch mehr Business Impact. Die eigentlichen Engpässe liegen woanders: in der Orchestrierung, der Datenqualität, der Attribution.“
KI beschleunigt Produktion – nicht Wirkung
„Mit KI sparen wir 60 % Produktionszeit.“ Klingt gut. Und stimmt oft auch.
Das Problem ist nur: Die gewonnene Zeit verschwindet sofort wieder. Sie wird gefüllt mit mehr Varianten, mehr A/B-Tests und mehr Kanälen, die bespielt werden müssen – weil der Wettbewerb genauso schnell arbeitet wie du.
Genau deshalb sehen viele Unternehmen trotz KI-Einsatz noch keinen klaren ROI. Studien von BCG zeigen: Die ersten Gen-AI-Use-Cases machen vor allem Produktion günstiger, aber selten Marketing wirksamer. Man hat Content billiger gemacht – nicht Marketing besser.
Und das ist ein entscheidender Unterschied.
Mehr Output bedeutet heute nicht mehr Sichtbarkeit
Natürlich gibt es Bereiche, in denen KI bereits messbare Effizienzgewinne bringt – etwa im Performance Advertising, im E-Commerce oder bei stark standardisierten Kampagnen. Dort lassen sich Varianten schneller testen und Prozesse automatisieren.
Aber genau diese Bereiche werden auch am schnellsten austauschbar. Wenn jeder schneller produziert, verschiebt sich der Wettbewerb vom Output zur Differenzierung.
Früher war „mehr Content produzieren“ ein Wettbewerbsvorteil. Heute ist es die Eintrittskarte ins Rauschen. Jeder produziert. Jeder postet. Jeder hat einen Newsletter, einen LinkedIn-Kanal, eine Podcastepisode. Und alle Algorithmen und KI-Systeme sortieren nach Autorität, Relevanz und Vertrauen – nicht nach Volumen.
KI erhöht die Produktionsgeschwindigkeit. Sie senkt aber gleichzeitig die Halbwertszeit von Aufmerksamkeit. Wer das nicht versteht, optimiert fleißig in die falsche Richtung.
KI hat Content billig gemacht. Und genau dadurch ist Marketing teurer geworden – nur eben unsichtbar teurer.
Multi-Channel ist (wieder) Grundvoraussetzung geworden
Du musst überall präsent sein – aber nicht planlos
Erinnere dich an 2015. Du musstest einen Kanal wirklich gut machen, und du gewannst. SEO oder Social. Newsletter oder Ads. Ein Team, ein Fokus, ein Hebel.
Heute? Du kannst dir keinen Kanal mehr leisten, den du ignorierst.
- Google liefert AI Overviews aus, die dein Ergebnis zusammenfassen, bevor jemand auf deine Seite klickt.
- LinkedIn bestraft Inaktivität mit Reichweitentod.
- TikTok und YouTube sind Suchmaschinen geworden.
- In ChatGPT suchen mittlerweile Menschen nach Dienstleistern – wenn du dort nicht existierst, existierst du für diese Zielgruppe schlicht nicht.
- Die Marketing Welt redet über AAO und GEO statt klassischer Suchmaschinenoptimierung – müssen die neuen Felder bespielt werden?
- Und warum erscheint Reddit in jeder KI Antwort? Muss ich jetzt auch auf Reddit aktiv sein?
Mehr Reichweite, weniger Umsatz
Das führt zu einem Phänomen, das viele Unternehmer kennen, aber kaum jemand ausspricht: mehr Reichweite, weniger Umsatz. (Mal ganz zu unabhängig von der aktuellen wirtschaftlichen Situation vieler Unternehmen.) Impressions steigen. Klicks stagnieren. Conversions werden unberechenbarer. Der Reflex, einfach noch mehr zu machen – noch mehr Kanäle, noch mehr Content, noch mehr Ads – ist verständlich. Aber er ist keine langfristige, tragbare Strategie.
Der klassische Marketing-Funnel bricht zunehmend auf
Die richtige Antwort ist nicht weniger Präsenz. Die richtige Antwort ist ein Plan. Welche Kanäle zahlen auf welche Ziele ein? Was testen wir aktiv, was läuft auf Minimum? Wo ist unsere Zielgruppe wirklich – nicht theoretisch?
Multi-Channel ist keine Frage des Ob. Es ist eine Frage des Wie und Womit.
Die Zahlen dahinter sind inzwischen gut belegt:
- Pew Research: Wenn ein AI Overview erscheint, klicken nur noch 8 % der Nutzer auf organische Ergebnisse – ohne AI Overview sind es 15 %.
- Ahrefs: AI Overviews korrelieren mit einem durchschnittlichen CTR-Rückgang von 34,5 % für das Top-Ergebnis.
- SparkToro: 59,7 % aller Google-Suchen in der EU enden ohne Klick (2024).
Zero-Click verändert die Rolle von Content
Immer häufiger bekommen Nutzer ihre Antwort bereits direkt in der Suche – ohne eine Website zu besuchen. Der klassische Funnel – Impression, Klick, Conversion – funktioniert immer seltener linear. Wer darauf wartet, dass er sich wieder „normalisiert“, wartet vergebens.
Was bedeutet Zero-Click-Search konkret für Unternehmen?
„Zero-Click bedeutet nicht, dass niemand mehr sucht – sondern dass ein wachsender Anteil der Suchanfragen direkt beantwortet wird, ohne Klick. Die relevante Frage verschiebt sich damit von ‚Ranke ich gut?‘ zu ‚Werde ich in KI-Antworten zitiert und als Quelle wahrgenommen?‘ Das erfordert ein anderes Content-Verständnis: weniger auf Klicks optimiert, mehr auf Autorität und Zitierfähigkeit.“
Marketing Ops ist das neue Marketing
Schau dir aktuelle Stellenanzeigen an – sie sind ein Seismograph dafür, was Unternehmen wirklich brauchen. Und was dort gesucht wird, hat sich fundamental verschoben. Nicht mehr „kreativ und textsicher“. Sondern:
- HubSpot-/Salesforce-Admins, die Lead-Routing und Lifecycle-Stages verstehen
- Marketing Operations Manager mit DSGVO-Wissen, Datenqualitäts-Obsession und Automations-Know-how
- Demand Generation Manager, die Sales-Alignment und Attribution gleichzeitig beherrschen
- SEO & AI Marketing Manager, die Technical SEO mit LLM-Visibility kombinieren
Das ist kein Zufall. Das ist Marktintelligenz in Echtzeit. Unternehmen merken: Content zu produzieren ist gelöst. Alles andere nicht. Die Orchestrierung, die Datenqualität, die Attribution, die Tool-Integration – das sind die Engpässe. Und die lassen sich nicht durch ein KI-Abo wegzaubern.
Auf StepStone Deutschland gibt es aktuell 1.835 offene Stellen für CRM Manager und 148 für Marketing Operations Manager. „Demand Generation“ ist mit 32 Stellen hochspezialisiert und heiß umkämpft. Der Markt zahlt für Struktur und Messbarkeit – oder möchte es zumindest tun.
Marketing ist zu teuer! Warum niemand dafür zahlen will – und warum das ein Fehler ist
Hier liegt der eigentliche Knoten. Marketing hat ein Glaubwürdigkeitsproblem beim CFO. Und das kommt nicht von ungefähr.
Jahrelang wurden Metriken präsentiert, die gut aussahen und wenig sagten. Impressions. Reichweite. Follower. Engagement-Rate. Zahlen, die marketing-intern relevant sind – aber im Boardroom niemanden bewegen. Der CFO denkt in Pipeline. In Umsatz. In Payback-Period. Und wenn Marketing das nicht übersetzen kann, wird es zur Kostenstelle deklariert – nicht zur Wachstumsfunktion.
Der CFO hat Marketing nicht missverstanden. Marketing hat es versäumt, in seiner Sprache zu sprechen.
Das gilt übrigens auch für Agenturen – und ich sage das als jemand, der selbst ein Online Marketing Team leitet. Wir liefern gute Arbeit. Wir kennen die Kanäle, die Tools, die Mechaniken. Aber uns fehlt oft der interne Blick: auf echte Anfragen, auf Sales-Gespräche, auf das, was im CRM tatsächlich passiert. Und genau deshalb können wir am Ende häufig nicht beweisen, was unsere Arbeit gebracht hat – obwohl sie etwas gebracht hat.
Das ist kein Versagen der Agentur. Es ist ein strukturelles Problem. Wenn Marketing und Vertrieb intern nicht verzahnt sind, hat keine externe Unterstützung eine Chance, das vollständig zu lösen. Die Lösung ist keine bessere Agentur. Die Lösung ist engere Zusammenarbeit – mit klaren Übergaben, gemeinsamen Definitionen und dem ehrlichen Eingeständnis, dass manche KPIs gerade schlicht nicht sauber messbar sind. Das auszusprechen ist unbequem. Aber es ist ehrlicher als so zu tun, als wäre Attribution ein gelöstes Problem.
Gleichzeitig steigt der wirtschaftliche Druck. In B2B verlängern sich Sales-Cycles. Käufer recherchieren selbst – tief und lang – bevor sie ein Gespräch führen. Edelman und LinkedIn belegen es: Kaufentscheidungen fallen oft, bevor ein Vertriebler überhaupt kontaktiert wird. Der erste Touchpoint ist ein LinkedIn-Post, ein Blogartikel, eine Erwähnung in einem KI-System. Nicht ein Kaltanruf.
Wer Marketing jetzt kürzt, weil es kurzfristig nicht messbar wirkt, setzt auf Unsichtbarkeit – genau dann, wenn Käufer anfangen, ihre Entscheidung zu treffen. Das ist kein Sparen. Das ist Marktanteile verschenken.
Was passiert mit Unternehmen, die ihr Marketing-Budget gerade kürzen?
„Kurzfristig sehen sie Einsparungen. Mittelfristig verlieren sie Sichtbarkeit in genau der Phase, in der potenzielle Käufer ihre Entscheidung treffen. Dieser Verlust zeigt sich erst mit Verzögerung – in sinkender Bekanntheit, längeren Sales-Cycles, höheren Akquisekosten. Sichtbarkeit ist keine Marketingmetrik. Sie ist eine Vertriebsvoraussetzung.“
Wie geht Marketing in 2026?
Es gibt einen Ausweg aus dem Content-Rauschen. Und er ist erstaunlich simpel – aber unbequem für viele Unternehmer: Menschen werden sichtbar. Logos werden weggescrollt.
Google hat das mit der Erweiterung von E-A-T zu E-E-A-T schon 2022 signalisiert: „Experience“ wurde als eigene Dimension ergänzt. Eigene Erfahrung. Echte Expertise. Nachweisbare Autorität. Genau das, was KI-Content strukturell nicht liefern kann.
In der Praxis bedeutet das: Der Gründer, der über seinen Markt schreibt, schlägt den anonymen Unternehmensblog. Die Expertin, die kontroverse Thesen auf LinkedIn teilt, baut mehr Vertrauen auf als die perfekte Kampagne. Der Corporate Influencer, der echte Einblicke gibt, generiert mehr Pipeline als der nächste Whitepaper-Download.
Warum? Weil Personen Expertise und Vertrauen schneller signalisieren als Marken-Assets. Weil KI-Systeme Quellen mit erkennbarer Autorität bevorzugen. Weil B2B-Käufer Menschen folgen – und dann von deren Unternehmen kaufen.
Personal Brand ist keine Eitelkeit. Es ist Trust-Infrastruktur. Wer das delegiert oder ignoriert, übergibt das Vertrauenskapital dem Wettbewerb.
KI & Marketing: Ein Modell, das den Widerspruch auflöst
Fokus ist nicht tot. Aber er hat ein zweites Stockwerk bekommen.
Früher hieß Fokus: ein Kanal. Heute heißt Fokus: ein Outcome, zwei Schichten.
- Conversion-Engine (fokussiert): ein bis zwei Hebel, die planbar Umsatz bringen – zum Beispiel Ads plus Landingpage plus Sales-Prozess. Hier wird gemessen, optimiert, skaliert.
- Trust-Layer (breit, aber schlank): wiederkehrende Signale in mehreren Umfeldern – Founder-Sichtbarkeit, Cases, Communities, PR, Partnerschaften. Nicht perfekt, nicht täglich, aber konsistent. Damit ihr überhaupt als Option auftaucht, wenn Menschen und KI-Systeme nach Antworten suchen.
Du musst nicht überall perfekt sein. Aber du kannst dir „nur einen Kanal“ als Weltbild nicht mehr leisten.
Mache ich im Marketing etwas falsch?
Bevor wir zu den Handlungsempfehlungen kommen: ein kurzer Stopp zur Selbstdiagnose. Diese Fragen sind nicht rhetorisch.
– Wenn AI Overviews Klicks fressen: Worauf optimieren wir eigentlich noch, wenn wir „SEO“ sagen?
– Wenn Impressionen steigen, aber Leads nicht: Welche Metrik belügt uns gerade am überzeugendsten?
– Was ist unser Beweis für Vertrauen – Cases, Referenzen, unabhängige Erwähnungen, Expertenstatus?
– Wenn wir Budget kürzen: Welche Präsenzfläche geben wir damit an den Wettbewerb ab?
– Wer ist bei uns die Person, der man vertraut – Geschäftsführer, Fachexperte, Vertrieb? Oder niemand?
– Was würde passieren, wenn wir morgen 50 % mehr Output erzeugen, aber 50 % weniger Klicks bekommen?
Marketingerfolg in 2026: Was jetzt wirklich zu tun ist
Keine großen Transformationsprogramme. Kein neuer Tool-Stack. Sondern drei unbequeme Entscheidungen:
1. Hört auf, Metriken zu messen, die niemanden interessieren.
Werft Impressions, Follower und Engagement-Rate aus dem Boardroom-Reporting. Ersetzt sie durch Pipeline-Beitrag, Share of Consideration, Brand-Search-Entwicklung, Conversion-Qualität. Wenn ihr das nicht messen könnt – das ist die erste Aufgabe. Nicht der nächste Content-Sprint.
2. Investiert in Orchestrierung, nicht in Output.
Mehr Content bringt euch nicht weiter. Eine saubere Datenstruktur, ein funktionierendes Attribution-Modell, klare Lead-Prozesse und ein Marketing-Ops-Setup, das Kanäle koordiniert statt parallel laufen zu lassen – das bringt euch weiter. Ob das intern aufgebaut oder mit externer Unterstützung umgesetzt wird, ist zweitrangig. Entscheidend ist, dass es passiert – und dass interne Sales-Daten dabei fließen.
3. Macht Personen sichtbar – systematisch.
Entscheidet, wer in eurem Unternehmen öffentliche Expertise aufbaut. Gebt dieser Person Zeit, Struktur und Unterstützung. Nicht als Projekt, sondern als dauerhafte Funktion. In einer Welt, in der AI Overviews Klicks fressen und Algorithmen Bekanntes bevorzugen, ist menschliche Autorität der wichtigste Differenziator.
Es leidet an zu viel Aktivität ohne Architektur.
Das zu ändern erfordert keinen neuen Kanal, kein neues Tool und keine neue Kampagne.
Es erfordert Klarheit darüber, was Marketing eigentlich leisten soll: Vertrauen aufbauen, Nachfrage erzeugen und Geschäft ermöglichen.
Die KI-Ära macht Marketing nicht einfacher. Sie macht es selektiver.
Durchschnittliches Marketing wird schneller produziert – und schneller ignoriert.
Wer heute lernt, Output von Wirkung zu trennen, baut sich einen echten Wettbewerbsvorteil auf.
Wer weiter nur mehr produziert, wird genau das bekommen: mehr Output.
Nur eben nicht mehr Wirkung.
- Pew Research Center: Analyse realer Browsing-Daten zu Klickverhalten bei Google AI Overviews (8 % vs. 15 % CTR, 1 % Quellenklicks)
- Ahrefs: AI Overviews korrelieren mit CTR-Rückgang von durchschnittlich −34,5 % für das Top-Ergebnis
- SparkToro (2024): 59,7 % aller Suchanfragen in der EU enden ohne Klick (Zero-Click-Search)
- Semrush: Analyse von über 200.000 Keywords (Jan–Okt 2025) zur Sichtbarkeitsverschiebung durch AI Overviews
- Seer Interactive: CTR-Entwicklung mit/ohne AI Overviews; Zusammenhang zwischen Zitierung im AI Overview und Traffic-Performance
- BCG: Frühe KI-Anwender erzielen häufig nicht den erwarteten ROI, weil Use Cases nicht weit genug gedacht sind
- Gartner CMO Spend Survey 2024/2025: Marketingbudgets bei 7,7 % vom Unternehmensumsatz; „Era of less“; Einsparungen bei Personal und Agenturen
- Indeed Hiring Lab Deutschland: Marketing-Stellenanzeigen −7,7 % in Q3 2025; KI-Begriffe in Marketing-Jobposts auf 15,6 % gestiegen (November 2025)
- StepStone Deutschland (März 2026): 1.835 offene Stellen CRM Manager, 148 Marketing Operations Manager, 32 Demand Generation Manager
- Edelman / LinkedIn B2B Thought Leadership Research: Kaufentscheidungen fallen häufig vor dem ersten Vertriebskontakt; selbstgesteuerte digitale Recherche dominiert
- Google Search Quality Rater Guidelines (2022): Erweiterung von E-A-T zu E-E-A-T, „Experience“ als eigene Dimension
- McKinsey (2025): Effizienz- und Einsparpotenziale von GenAI im Marketing
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