Traditionelle Suchanfragen basieren auf Keywords, Rankings und Klicks. Dialogbasierte KI verändert diesen Weg grundlegend: Käuferinnen und Käufer können detaillierte Fragen stellen, Optionen vergleichen, Kriterien verfeinern und zusammengefasste Empfehlungen erhalten, noch bevor sie eine Website aufrufen.
Für Teams in Marketing, Experimenten und CRO verändert diese Entwicklung den Ansatz bei Tests für Landingpages. A/B-Tests müssen nach wie vor Messaging, CTAs und die User Experience messen. Doch bei KI-vermittelten Besuchenden kommt ein weiterer Faktor hinzu: Kontext, Kontinuität und die Übereinstimmung mit dem Dialog, das sie auf die Seite geführt hat.
Dieser Blog-Artikel behandelt:
- Wie Besuchende von KI-Plattformen das Verhalten auf Landingpages beeinflussen
- Wo klassische A/B-Tests an ihre Grenzen stoßen
- Landingpages für von KI vermittelte Besuchende testen und optimieren
- Landingpages für von KI vermittelte Besuchende messen
- A/B-Tests für Landingpages fit machen für KI-gestützte Entdeckung
Wie Besuchende von KI-Plattformen das Verhalten auf Landingpages beeinflussen.
Besuchende, die über KI-Assistenten auf eine Seite gelangen, verhalten sich anders als solche, die über klassische Suchergebnisse klicken. Bei der traditionellen Suche prägen ein Keyword, ein Suchergebnis und ein Klick die Erwartungen. Bei von KI vermittelten Besuchenden hingegen sind es vorausgegangene Dialoge, die ihre Erwartungen formen.
In einer klassischen Such-Journey sucht eine kaufinteressierte Person vielleicht nach „beste Analyseplattform“, vergleicht organische Ergebnisse, klickt auf einige Seiten und bildet sich dort schrittweise eine Meinung. In einer KI-gestützten Journey hingegen fragt dieselbe Person einen KI-Assistenten, Analyseplattformen für ein globales Einzelhandelsunternehmen zu vergleichen, die Liste nach Integrationsanforderungen einzugrenzen, zu ermitteln, welche Anbieter Echtzeit-Personalisierung unterstützen – und klickt dann auf eine empfohlene Quelle. Bis zum ersten Klick hat der Dialog mit dem KI-Assistenten die Erwartungen bereits geprägt. Landingpages müssen diesen Erwartungen schnell und klar gerecht werden.
KI-vermittelte Besuchende landen auf Landingpages häufig mit höherer Kaufabsicht und konkreteren Anforderungen. Sie haben ihre Bedürfnisse bereits beschrieben, kontextbezogene Informationen erhalten und sich aufgrund einer KI-generierten Antwort für die weitere Recherche entschieden. Wer ihnen dann mit einer generischen Headline begegnet, die nicht zu ihren Erwartungen passt, verliert sie. Sie setzen ihre Journey einfach bei anderen Marken fort.
KI-Assistenten und Answer Engines verkürzen die Recherchewege erheblich. Wer eine Landingpage besucht, nachdem er mit einem KI-Assistenten Anbieter verglichen oder Produktkategorien geprüft hat, erwartet dort sofort eine Antwort auf die nächste naheliegende Frage. Jemand, der nach „KI-Personalisierungs-Tools für Finanzdienstleistungen“ gesucht hat, möchte beispielsweise Belege für die Brancheneignung, Informationen zu Governance, Integrationsdetails oder messbare Ergebnisse sehen – keine allgemeine Erklärung, was Personalisierung überhaupt ist.
Besucherinnen und Besucher, die über KI-Empfehlungen kommen, beurteilen Vertrauen auf andere Weise. Sie bringen häufig bereits eine Zusammenfassung, eine Empfehlung oder einen Vergleich mit und suchen nach Signalen, die das Gelesene bestätigen. Sowohl der Website-Content als auch strukturierte Daten müssen korrekt sein, damit KI-Plattformen Marken nicht fälschlicherweise falsch zitieren.
KI-gestützte Customer Journeys entfalten sich häufig über mehrere Touchpoints hinweg. Interessierte nutzen einen KI-Assistenten, um Optionen einzugrenzen, besuchen dann eine Landingpage zur Überprüfung einer Forderung, ziehen eine Drittquelle für den Vergleich hinzu und kehren später über eine Markensuche oder direkt zurück. Zur Optimierung der KI-Conversion-Rate sollte eine Landingpage daher nicht nur danach bewertet werden, was in einer einzigen Sitzung passiert. Entscheidend ist, wie gut sie den nächsten Schritt der Besucherinnen und Besucher unterstützt, auch wenn die Conversion erst später stattfindet.
Wo klassische A/B-Tests an ihre Grenzen stoßen.
Klassische A/B-Test-Frameworks wurden für einen anderen Recherchepfad entwickelt – einen, bei dem Besucherinnen und Besucher über Keyword-Suchen ankamen. Heute recherchieren, vergleichen und bewerten Menschen Optionen über KI-Plattformen auf völlig andere Weise.
Herkömmliche Landingpage-Tests segmentieren den Traffic meist nach groben demografischen oder verhaltensbasierten Kategorien. KI-Empfehlungen können jedoch deutlich spezifischere Absichtssignale liefern. Zwei Besucherinnen oder Besucher mögen in der Analyse identisch aussehen, kommen jedoch mit völlig unterschiedlicher Intention an – je nachdem, welche Fragen sie gestellt, welche Optionen sie verglichen oder welche Empfehlungen sie erhalten haben.
Auch das Testen statischer Erlebnisse stößt schnell an Grenzen. Beim klassischen Landingpage-Split-Testing werden meist nur wenige Varianten über eine breite Zielgruppe hinweg verglichen. Besucherinnen und Besucher, die über KI-Plattformen kommen, erwarten jedoch, dass die Seite die Informationen aufgreift, die sie bereits bei ihrer Recherche gefunden haben – keine Einheitslösung für alle.
Lineare Funnel-Annahmen öffnen eine weitere Lücke. Klassische Frameworks messen Erfolg meist anhand des Schemas: ansehen, klicken, konvertieren. KI-gestützte Journeys verlaufen dagegen weitaus weniger geradlinig. Besucherinnen und Besucher interagieren mit einer Seite, kehren für Rückfragen zum KI-Assistenten zurück, vergleichen eine weitere Quelle – und konvertieren schließlich über einen ganz anderen Einstiegspunkt.
Die Last-Click-Attribution kann das Verständnis dieser Customer Journey erheblich erschweren. Wenn einer Conversion mehrere KI-Dialoge und Website-Besuche vorausgehen, wird der letzte Touchpoint allein überbewertet – während frühere Interaktionen, die die Entscheidung maßgeblich beeinflusst haben, kaum Berücksichtigung finden.
Je komplexer und nicht-linearer Customer Journeys werden, desto wichtiger wird eine präzise Attribution. Teams müssen testen, ob die Inhalte zur Nutzerintention passen, thematisch relevant sind und ob ein nahtloser Übergang zwischen der KI-Antwort und der Zielseite gewährleistet ist.
Landingpages für von KI vermittelte Besuchende testen und optimieren.
Beim A/B-Testing von Landingpages für von KI vermittelte Besuchende reichen Headline-, Layout- und CTA-Tests allein nicht aus. Unternehmens-Teams müssen darüber hinaus prüfen, ob die Seite zur Intention der Besuchenden passt und ein KI-gestütztes Gespräch konsequent und ohne Brüche oder potenzielle Risiken weiterführt.
Ausrichtung auf die Gesprächsintention.
Wer über eine KI auf eine Website gelangt, kommt meist mit einem klaren Bild seiner Anforderungen – denn die Person hat bereits Fragen gestellt, Optionen verglichen oder ihre Kriterien mit einem KI-Assistenten eingegrenzt. Wer einen KI-Assistenten „Was ist die beste Kundendatenplattform für eine globale Einzelhandelsmarke?" fragt, benötigt möglicherweise einen umfassenden Lösungsüberblick, branchenspezifische Anwendungsfälle und Details zur Integration. Wer hingegen fragt: „Welche Kundendatenplattformen unterstützen Echtzeit-Personalisierung und Consent-Management?", ist im Entscheidungsprozess schon weiter und sucht nach konkreten Belegen für spezifische Funktionen.
Unternehmens-Teams können für diese unterschiedlichen Intentionsebenen verschiedene Seitenerlebnisse testen. Eine Variante könnte eine übergeordnete Produkterklärung und Kundenergebnisse bieten. Eine andere Variante legt den Fokus auf technische Funktionen, Compliance-Signale und einen CTA mit Link zu einer Demo. Ziel ist es herauszufinden, ob von KI vermittelte Besuchende besser ansprechen, wenn die Seite sie dort abholt, wo sie in der Customer Journey stehen.
Kontextkontinuität.
Kontextkontinuität beschreibt, wie gut eine Landingpage an die Informationen anknüpft, die Besuchende vor dem Klick bereits erhalten haben. In KI-gestützten Journeys kommen Besuchende oft mit einer konkreten Empfehlung, einem Produktvergleich oder einer bestimmten Aussage im Kopf an. Die Seite muss ihnen ermöglichen, diese Informationen schnell und einfach zu bestätigen.
Ein KI-Assistent kann beispielsweise eine Lösung empfehlen, weil sie Enterprise-Personalisierung unterstützt, nahtlos in bestehende Commerce-Systeme integriert und über Governance-Funktionen verfügt. Wenn die Landingpage jedoch mit generischen Markenbotschaften beginnt und Integrations- sowie Governance-Details kaum sichtbar sind, zweifeln Besuchende möglicherweise daran, ob diese Lösung wirklich die richtige Wahl ist.
Teams können Seitenstrukturen, die direkt mit der Antwort beginnen, und klassische Landingpage-Formate testen. Eine direkte Variante könnte mit der Kernfunktion, der Zielgruppe, Belegen und den nächsten Schritten starten. Eine klassische Variante beginnt dagegen mit der übergeordneten Herausforderung im Unternehmen, bevor die Lösung vorgestellt wird. Für Besuchende, die über KI auf die Seite gelangen, ist der optimale Einstieg meist der direkteste Übergang zwischen der KI-generierten Zusammenfassung und der entsprechenden Landingpage einer Marke.
Das gilt auch für die Art, wie KI-Systeme Seiten interpretieren. Tests mit semantischem HTML, Schema-Markup, klaren Überschriften und strukturiertem Content helfen Teams zu verstehen, ob ihre Seiten für Nutzende und KI-Systeme leichter zu lesen, zusammenzufassen und präzise darzustellen sind.
Adaptive Erlebnisse.
Traffic, der über KI-Plattformen generiert wird, eröffnet neue Möglichkeiten für adaptive Landingpage-Erlebnisse. Anstatt allen Besuchenden dieselbe Seite zu zeigen, können Teams testen, ob Herkunftsquelle, Kampagnenkontext oder Nutzerabsicht die Botschaft, CTAs oder die inhaltliche Ausrichtung beeinflussen sollten.
Ein vergleichsorientierter Besuch kann von Belegen im oberen Seitenbereich profitieren – etwa Kundenergebnisse, Alleinstellungsmerkmale oder ein klarer Weg zum Lösungsvergleich. Ein „How to“-Besuch erzielt oft bessere Ergebnisse, wenn die Seite mit praxisnahen Hinweisen, Implementierungsschritten und einem CTA beginnt, der Kaufende einlädt, mit einer Fachperson zu sprechen.
Diese Erlebnisse sollten sich stets innerhalb klar definierter Governance-Leitlinien bewegen. Personalisierung steigert die Relevanz – zu viel Variation kann jedoch Markeninkonsistenz, fragmentiertes Reporting oder übermäßig zugeschnittene Erlebnisse verursachen. Unternehmens-Teams sollten testen, wo Personalisierung echten Mehrwert schafft und wo ein einheitliches Landingpage-Erlebnis besser abschneidet.
KI kann auch den Experimentierprozess selbst unterstützen. Teams können KI-Tools nutzen, um Testhypothesen zu entwickeln, unterschiedliche Botschaften zu verfassen, Performance-Muster zusammenzufassen oder Content-Lücken zu identifizieren. Eine menschliche Überprüfung bleibt dabei unverzichtbar, um die Einhaltung der Markenstandards sicherzustellen.
Landingpages für von KI vermittelte Besuchende messen.
Die Optimierung von Landingpages für Personen, die Websites über KI-Plattformen finden, erfordert A/B-Tests, die über unmittelbare Conversions hinausgehen. Klassische Metriken wie Conversion Rate, Click-Through-Rate, Absprungrate und Verweildauer sind nach wie vor relevant. Sie zeigen jedoch nicht immer, ob eine Conversion auf einer Landingpage durch eine KI-Plattform unterstützt wurde.
Beginnt damit, den KI-Referral-Traffic zu segmentieren. Teams sollten verstehen, welche KI-Plattformen Besuchende auf eure Website leiten, welche Landingpages diese erreichen und wie sich ihr Verhalten im Vergleich zu klassischer Suche, Paid Media, E-Mail und Direktzugriffen unterscheidet.
Auch assistierte Conversions spielen eine wichtige Rolle. Jemand kann über einen KI-Assistent auf eine Landingpage gelangen, diese zunächst verlassen, um weitere Fragen zu stellen, und schließlich über eine Markensuche oder direkt konvertieren. Last-Click-Attribution übersieht dabei häufig den Beitrag, den eine frühere KI-Plattform im Conversion-Prozess geleistet hat.
Teams sollten außerdem die absichtsbasierte Interaktion messen. Wer auf Preisseiten, Integrationsdetails, Vergleichstabellen, FAQs oder Kundennachweise klickt, prüft möglicherweise einen konkreten Bedarf – auch ohne sofort zu konvertieren. Diese Signale zeigen, ob die Seite die nächste Frage auf der Journey der Besuchenden beantwortet hat.
Verfolgt schließlich Wiederholungsbesuche und Quellpfade zurückkehrender Personen. KI-unterstützte Journeys verlaufen oft zwischen KI-Tools, Websites, Drittquellen und Wiederholungsbesuchen. Multisession-Verhalten hilft Teams zu verstehen, wie Landingpages zu einem längeren Evaluierungsprozess beitragen.
A/B-Tests für Landingpages fit machen für KI-gestützte Entdeckung.
KI-gesteuerte Entdeckung verändert die Anforderungen, die eine Landingpage erfüllen muss. Besuchende kommen oft mit klaren Erwartungen. Das verkürzt den Weg zum Kauf erheblich. Wirkungsvolle Landingpages setzen dort an, wo die KI-Plattform aufgehört hat. Unternehmens-Teams müssen auf Ausrichtung auf die Absicht, eine durchdachte User Experience, klares Layout, ein schlüssiges Narrativ, präzise Botschaften und eindeutige nächste Schritte mit klaren CTAs achten.
Die Optimierung von Landingpages muss sich anpassen, denn KI ist für viele Website-Besuchende längst ein zentraler Einstiegspunkt zur Entdeckung neuer Inhalte geworden.
Erfahrt, wie Adobe Target Teams dabei unterstützt, Erlebnisse für von KI vermittelte Besuchende zu testen und zu personalisieren.
Empfehlungen für euch.
https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/target
