Die Customer Journey durchläuft einen großen Wandel. KI wird schnell zum ersten Touchpoint der Customer Journey. Statt Suchergebnisse zu durchstöbern, bitten Kaufende heute KI-Systeme um Empfehlungen – und handeln nach den erhaltenen Antworten. Diese Veränderung im KI-Suchverhalten bedeutet, dass Markensichtbarkeit (Brand Visibility) oft in KI-generierten Antworten beginnt, lange bevor Nutzende die Firmen-Website besuchen.

Infolgedessen haben traditionelle Analyse-Frameworks bzw. -Konzepte mittlerweile Schwierigkeiten, die vollständige Customer Journey zu erfassen. Herkömmliche Attributionsmodelle verfolgen Website-Interaktionen, verpassen aber frühe Entdeckungsphasen, die sogenannte Discovery, innerhalb von KI-Plattformen. Dies schafft eine wachsende Attributionslücke, bei der Organisationen nicht sehen können, wie KI-Erwähnungen, Zitierungen oder Empfehlungen nachgelagerte Interaktion und Website-Conversions beeinflussen.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Marketing-Führungskräfte in Unternehmen ihre KI-Suchstrategie und Analysekonzepte anpassen, um KI-vermittelte Entdeckung zu berücksichtigen. Dies umfasst die Optimierung von Inhalten für das KI-Verständnis, den Aufbau von Zitierautorität durch glaubwürdige Quellen und nutzergenerierte Signale sowie die Implementierung strukturierter Daten, die KI-Systemen helfen, Markeninformationen korrekt zu interpretieren. Ebenso wichtig ist die Einführung neuer Messmodelle, die KI-Erwähnungen, Qualität der Zitierungen und unterstützten Einfluss entlang der sich entwickelnden KI-Customer Journey erfassen.

Adobe-Lösungen für Markensichtbarkeit helfen Organisationen dabei, diese Sichtbarkeitslücke zu schließen, indem sie Markensichtbarkeit in KI-gesteuerten Umgebungen überwachen und analysieren. In Kombination mit Unternehmens-Analyse-Plattformen wie Adobe CX Analytics können Organisationen KI-Entdeckungssignale mit messbaren Ergebnissen verbinden und Teams dabei unterstützen, Content-Strategien zu optimieren und KI-unterstützte Conversions zu verfolgen.

Während sich die Zukunft der Suche mit KI weiterentwickelt, werden Organisationen am besten positioniert sein, die proaktiv ihre Content-Strategien, Analyse-Frameworks und Workflows anpassen, um KI-gesteuerte Entdeckung zu beeinflussen und Sichtbarkeit in der nächsten Generation von Customer Journeys beizubehalten.

Einführung: Es ist an der Zeit, die Markensichtbarkeit in der KI-Suche zu verbessern.

Stellt euch vor, eine potenzielle Kundin oder ein potenzieller Kunde bewertet Marketing-Plattformen für Unternehmen. Statt eine Suchmaschine zu öffnen und Ergebnisse zu vergleichen, fragt er ein KI-gestütztes Such-Tool:

„Was sind die besten Unternehmenslösungen für Marketing-Analyse und Personalisierung?"

In Sekundenschnelle liefert das KI-Such-Tool eine zusammengefasste Antwort, die führende Plattformen aufzeigt, vertrauenswürdige Quellen zitiert, Funktionen vergleicht und Lösungen empfiehlt. Die Käuferperson setzt die Konversation fort und stellt Nachfragen zu Implementierung, Skalierbarkeit und Analyse-Funktionen.

Eure Marke könnte in dieser Antwort erscheinen – oder auch nicht.

Dieses Szenario zeigt, wie KI die Art verändert, wie Kaufende Lösungen recherchieren und auswerten. Einkaufende für Unternehmen beginnen ihre Recherche zunehmend in KI-gestützten Plattformen wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews. Diese Systeme fassen Informationen aus verschiedenen Quellen zusammen, bevor Benutzende überhaupt eine Firmen-Website besuchen.

Für Marketing- und Analyse-Verantwortliche bringt diese Veränderung eine neue Herausforderung mit sich: Sichtbarkeit in KI-Plattformen geht oft dem Website-Traffic voraus. Wenn eure Marke von KI-Systemen bei der Suche nicht erwähnt, zitiert oder empfohlen wird, entsteht möglicherweise nie die Gelegenheit, Kaufende zu beeinflussen.

Diese Entwicklung stellt einen der wichtigsten Trends bei der generativen KI-Suche dar, der das Unternehmens-Marketing heute prägt. Traditionelle digitale Journeys, die mit Keyword-Abfragen und Web-Browsing begannen, entwickeln sich zu KI-vermittelten Entdeckungsreisen, bei denen dialogbasierte Gespräche die Recherche leiten und KI-Systeme als Informationskuratoren fungieren.

Für Organisationen, die Einfluss behalten und Website-Conversions antreiben möchten, ist das Verstehen dieser Transformation entscheidend. Dieser Leitfaden erforscht die Zukunft der Suche mit KI, erklärt, wie KI-Plattformen Customer Journeys umgestalten, und liefert eine strategische Roadmap zur Verbesserung der Sichtbarkeit in der KI-Suche. Er zeigt auch auf, wie Teams in Unternehmen Analyse-Frameworks wie Adobe-Lösungen für Markensichtbarkeit nutzen können, um Sichtbarkeit im entstehenden KI-gesteuerten Trichter zurückzugewinnen.

Von Keywords zu Konversationen – die Entwicklung der Suche.

KI-gestützte Suche verlagert den Schwerpunkt von Rankings zu Recommendations, also Empfehlungen, und macht Markenerwähnungen und Zitierungen einflussreicher als die Position bei den Suchergebnisseiten. Um die Auswirkungen KI-gestützter Entdeckung zu verstehen, hilft es, Suche als sich entwickelnde Schnittstelle zwischen Menschen und Informationen zu betrachten. Jahrzehntelang hat sich Suchverhalten durch mehrere unterschiedliche Phasen entwickelt:

Die traditionelle Suche definierte sich über Keyword-Abfragen und linkbasierte Ergebnisse. Benutzende gaben Suchbegriffe in Suchmaschinen ein und navigierten durch Ergebnisseiten, um relevante Informationen zu finden.

Mobile Suche führte die kontextuelle Entdeckung ein. Standort, Gerätetyp und Benutzerintention begannen die Ergebnisse zu formen und führten zu personalisierten Erlebnissen über alle Geräte hinweg.

Sprachsuche vereinfachte die Interaktion weiter durch die Ermöglichung dialogbasierter Abfragen. Anstatt Keywords zu tippen, begannen Benutzende, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen.

Heute treten wir in die Ära der KI-gestützten Suche ein, in der Benutzende direkt mit dialogbasierten Systemen interagieren, die Informationen synthetisieren können, anstatt nur Links abzurufen. KI verändert, wie Kundschaft Marken entdeckt – und wie Marken Sichtbarkeit erlangen.

Erstens entwickelt sich die Suche von der Navigation zur Interpretation. Anstatt Listen mit Ergebnissen zu präsentieren, analysieren KI-Plattformen Informationen aus mehreren Quellen und generieren zusammengefasste Antworten.

Zweitens wird die Entdeckung (Discovery) kontextuell und dialogbasiert. KI-gestützte Such-Tools wahren den Gesprächskontext und ermöglichen es Benutzenden, ihre Fragen zu verfeinern, ohne den Suchprozess neu zu starten.

Drittens wird das Konzept des Rankings schrittweise durch KI-Empfehlungen und Zitierungen ersetzt. Marken konkurrieren nicht mehr nur um Suchpositionen, sondern auch um die Einbeziehung in KI-generierte Antworten.

Diese Veränderungen fördern neue Disziplinen wie Answer Engine Optimization (AEO) und Generative Engine Optimization (GEO), die darauf fokussieren, Inhalte für KI-Systeme verständlicher und vertrauenswürdiger zu gestalten.

Für Marketing-Fachleute in Unternehmen gehen die Auswirkungen über die SEO-Strategie hinaus. Da die dialogbasierte Entdeckung wächst, stammen Website-Conversions zunehmend aus KI-vermittelten Recherche-Journeys anstatt aus traditionellen Suchabfragen.

Um wirksame Marketing-Strategien für die Auffindbarkeit durch KI, die sogenannte Discoverability, zu entwickeln, ist es unerlässlich, zu verstehen, wie sich diese Journeys gestalten. Der Übergang von traditioneller Suche zu KI-gestützter Entdeckung verändert, wie Marken Sichtbarkeit erreichen. Anstatt primär um Keyword-Rankings zu konkurrieren, müssen sich Organisationen jetzt darauf konzentrieren, sicherzustellen, dass ihre Informationen in KI-generierten Antworten zitiert, referenziert und empfohlen werden.

Zentrale Erkenntnis: Bei der KI-Suche wird die Sichtbarkeit davon bestimmt, was KI-Systeme in ihre Auswahl einbeziehen, nicht davon, worauf Benutzende klicken.

Wie KI-Suche das Kundenverhalten verändert.

KI-Suche verändert das Kundenverhalten: Statt Abfragen während der Nutzung eines Browser steht jetzt dialogorientierte Recherche im Fokus.

Statt mehrere Websites zu durchsuchen und verschiedene Quellen manuell auszuwerten, interagieren Benutzende mit KI-Plattformen, die Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Diese Entwicklung bringt mehrere Verhaltensänderungen mit sich, die erheblich beeinflussen, wie Unternehmen Lösungen recherchieren und bewerten.

Der Wandel vom Browsing zur dialogorientierten Recherche.

In traditionellen Suchumgebungen verfeinern Benutzende oft wiederholt ihre Abfragen, während sie Informationen sammeln.

KI-Plattformen ersetzen dieses Verhalten durch mehrstufige Konversationen bzw. Gespräche. Benutzende stellen zunächst grundlegende Fragen und erkunden dann schrittweise verwandte Themen durch Folgefragen.

Für B2B-Einkäuferinnen und -Einkäufer in Unternehmen ermöglicht dieser Ansatz anspruchsvollere Recherchen, und zwar früher im Entscheidungsprozess. Eine Marketing-Führungskraft könnte beispielsweise mit der Bitte um Empfehlungen für Marketing-Automatisierung beginnen und dann Fragen zu Analyse-Funktionen, Komplexität der Integration oder ROI-Benchmarks stellen.

Dadurch können Kaufende tiefergehende Recherchen durchführen, bevor sie mit Anbietern in Kontakt treten, und verlängern so die Phase der Vorab-Recherche.

Diese Dynamik bedeutet, dass Kaufende möglicherweise bereits ein fundiertes Verständnis des Marktes haben, bevor sie eine Firmen-Website erreichen.

Der Rückgang traditioneller Muster bei der Klickrate.

Eines der sichtbarsten Ergebnisse von KI-Recherche-Umgebungen ist die Zunahme von Zero-Click-Erlebnissen.

KI-generierte Antworten erfüllen häufig die Benutzerabsicht direkt und reduzieren die Notwendigkeit, zu einzelnen Websites zu klicken. Während KI-Plattformen zunehmend zusammengefasste Erklärungen und Vergleiche liefern, sinken die Klickraten aus traditionellen Suchergebnissen weiter.

Während diese Auswirkung traditionelle Traffic-Modelle herausfordert, schafft sie auch neue Opportunities.

Besuchende, die eure Site nach KI-unterstützter Recherche erreichen, sind oft hochwertigere Interessenten. Sie kommen später im Entscheidungsprozess an, mit klarerer Absicht und tieferem Wissen über verfügbare Lösungen.

Diese Dynamik macht es noch wichtiger, sicherzustellen, dass eure Marke in KI-generierten Antworten während der frühen Recherchephase erscheint.

Mehr Vertrauen auf KI-Empfehlungen.

Die wohl bedeutendste Verhaltensänderung betrifft das Vertrauen.

Früher verteilte sich die Autorität in der Suche über einzelne Websites. Benutzende bewerteten mehrere Quellen und entschieden, welchen Informationen sie vertrauen wollten. KI-Systeme agieren zunehmend als Vermittler, die Informationen im Namen der Benutzenden kuratieren und zusammenfassen. Infolgedessen verlassen sich Benutzende immer mehr darauf, dass KI-Plattformen Informationen interpretieren und priorisieren.

Wenn eine Marke in einer KI-Antwort zitiert wird, „erbt“ diese Empfehlung die Glaubwürdigkeit der Plattform. Umgekehrt riskieren Marken, die in KI-generierten Antworten fehlen, in der frühen Entdeckungsphase unsichtbar zu werden.

Die Aufrechterhaltung der Markensichtbarkeit in der KI-Suche wird daher zu einer wichtigen Voraussetzung für die Beeinflussung moderner Customer Journeys.

Die Herausforderung bei der Attribution von Website-Conversions: Tracking des Unsichtbaren.

Das Aufkommen der KI-Entdeckung schafft eine grundlegende Herausforderung für Marketing-Teams in Unternehmen: Traditionelle Analyse-Systeme können den größten Teil der KI-gesteuerten Journey nicht wahrnehmen.

Herkömmliche digitale Messungen konzentrieren sich auf Website-Interaktionen, einschließlich Seitenaufrufe, Sessions, Referenz-Quellen und Conversions. KI-vermittelte Recherchen finden jedoch oft vollständig außerhalb der Website-Umgebung statt.

Kaufende können mehrere KI-Plattformen konsultieren, Zusammenfassungen aus verschiedenen Quellen lesen, Anbieter-Fähigkeiten und -Funktionen vergleichen und Empfehlungen auswerten – alles bevor sie die Site einer Marke besuchen. Dies schafft eine Attribution-Lücke.

Lösungen wie Adobe CX Analytics helfen Unternehmen dabei, diese zuvor unsichtbaren Signale mit realem Kundenverhalten zu verbinden. Marketing-Führungskräfte sehen möglicherweise stattfindende Conversions, aber der vorgelagerte Entdeckungspfad bleibt weitgehend unsichtbar. Ohne Einblick in KI-gesteuerte Recherche-Verhaltensweisen riskieren Unternehmen, wichtige Einflusskanäle zu unterschätzen und Marketing-Investitionen falsch zuzuordnen.

Dieser blinde Fleck ist ein Grund, warum Unternehmens-Teams zunehmend fortschrittliche Marketing-Analyse-Tools wie Adobe-Lösungen für Markensichtbarkeit (Brand Visibility) und Adobe CX Analytics einsetzen, um KI-Sichtbarkeitssignale mit Echtzeit-Erkenntnissen zur Customer Journey zu verbinden – und so Entdeckung und Erlebnis-Bereitstellung zu verknüpfen.

Aber selbst ausgeklügelte Analyse-Systeme benötigen neue Frameworks, um die von KI-Plattformen ausgehenden Signale zu erfassen.

Was traditionelle Analyse-Tools bei der KI-Suche übersehen.

Traditionelle Analyse-Tools haben Schwierigkeiten, mehrere wichtige Elemente von dialogbasierten Suchplattformen zu messen:

• KI-Plattform-Erwähnungen: Marken können in KI-generierten Antworten zitiert werden, ohne direkten Website-Traffic zu generieren.
• Gesprächskontext: KI-Systeme fassen Informationen aus verschiedenen Quellen zusammen, wodurch es schwierig wird zu bestimmen, welcher Inhalt die endgültige Antwort beeinflusst hat.
• Vergleichsdiskussionen: KI-Gespräche enthalten oft Wettbewerbsanalysen oder Anbietervergleiche, die für herkömmliche Messsysteme unsichtbar bleiben.
• Signale der frühen Recherchephase: Kaufende prüfen möglicherweise Produkte und Funktionen ausgiebig, bevor sie überhaupt die Website einer Marke besuchen.

Diese ausgeblendeten Interaktionen stellen einen ausschlaggebenden Teil der KI-gesteuerten Customer Journey dar, bleiben jedoch außerhalb des Umfangs der meisten traditionellen Analyse-Dashboards.

Neue Kennzahlen für KI-gesteuerte Customer Journeys.

Um Plattformen für die dialogbasierte Suche zu verstehen, müssen Unternehmens-Teams ihre Konzepte für die Messung erweitern. Verschiedene neue Kennzahlen entwickeln sich gerade als Indikatoren für die Performance von KI-Such-Strategien:

• Häufigkeit der Markenerwähnungen: Wie oft eine Marke in KI-generierten Antworten plattformübergreifend erwähnt wird.
• Zitierqualität: Ob KI-Systeme autoritative Quellen oder vertrauenswürdige Veröffentlichungen referenzieren, wenn sie eine Marke erwähnen.
• Positionierung in der Antwort: Ob die Marke als primäre Empfehlung oder als sekundäre Option erscheint.
• Signale für die Kaufabsicht: Indikatoren, dass KI-unterstützte Besuchende mit stärkerer Kaufabsicht oder tieferem Produktverständnis ankommen.

Unternehmen können auch Modelle für unterstützte Conversions integrieren, um die nachgelagerten Auswirkungen der KI-Sichtbarkeit auf Conversions auszuwerten.

Tools wie Adobe-Lösungen für Markensichtbarkeit entwickeln sich, um Unternehmen dabei zu helfen, diese Signale zu überwachen, indem sie Markenerwähnungen auf KI-Plattformen verfolgen und Möglichkeiten zur Verbesserung der Sichtbarkeit identifizieren.

In Kombination mit Multi-Touch-Attribution-Funktionen ermöglichen es diese Erkenntnisse Marketing-Teams, KI-gesteuerte Entdeckungen mit messbaren Geschäftsergebnissen zu verbinden.

Wie ihr die Markensichtbarkeit in der KI-Suche verbessert – AEO- und GEO-Strategien.

Marken verbessern ihre Sichtbarkeit in der KI-Suche, indem sie maßgebliche Markenentitäten etablieren, glaubwürdige Zitierungen erhalten und Inhalte so strukturieren, dass KI-Systeme sie präzise interpretieren und wiederverwenden können.

Anders als bei traditioneller SEO, wo die Sichtbarkeit von Rankings und Klicks abhängt, hängt die KI-Such-Sichtbarkeit von der Einbeziehung in generierte Antworten ab. KI-Plattformen synthetisieren Informationen aus verschiedenen Quellen, was bedeutet, dass Inhalte sowohl auffindbar als auch vertrauenswürdig sein müssen, um zitiert zu werden.

Verschiedene strategische Ansätze können Unternehmen dabei helfen, die Markensichtbarkeit in der KI-Suche zu verbessern.

Inhaltsoptimierung für KI-Verständnis.

KI-Plattformen bewerten Inhalte mithilfe semantischen Verständnisses anstatt einfacher Keyword-Zuordnung.

Um die Marken-Sichtbarkeit in der KI-Suche zu verbessern, müssen Unternehmen sicherstellen, dass Content Entitäten, Beziehungen und Kontext klar kommuniziert.

Effektive Taktiken umfassen:

• Veröffentlichung von maßgeblichen Thought-Leadership-Inhalten
• Erstellung strukturierter Bildungsressourcen
• Beibehaltung konsistenter Marken-Definitionen auf allen Seiten
• Organisation von Inhalten zur Beantwortung häufiger Branchenfragen

KI-Systeme priorisieren auch Signale, die mit E-E-A-T-Prinzipien (Experience, Expertise, Authority und Trustworthiness) übereinstimmen, wodurch autoritativer, d. h. maßgeblicher Content zu einer Schlüsselkomponente von Zero-Click-Such-Marketing-Strategien wird. Mit Tools wie den Adobe-Lösungen für Markensichtbarkeit können Teams überwachen, wie KI-Plattformen ihre Marke darstellen und Lücken in den Suchergebnissen identifizieren.

Aufbau von Zitierautorität und Vertrauenssignalen.

KI-Systeme setzen häufig auf Konsens-Signale beim Generieren von Antworten. Wenn mehrere vertrauenswürdige Quellen eine Marke oder ein Produkt erwähnen, nehmen KI-Plattformen diese Marke eher in Empfehlungen auf.

Unternehmens-Teams können die Zitierautorität stärken durch:

• Veröffentlichung von Experten-Kommentaren in vertrauenswürdigen Branchenpublikationen
• Mitwirkung an Forschungsberichten oder datengestützten Erkenntnissen
• Förderung authentischer Kundenbewertungen und Testimonials
• Teilnahme an renommierten Communities und professionellen Foren

Nutzergenerierte Inhalte (UGC) gewinnen ebenfalls an Einfluss bei KI-Antworten. Bewertungen, Community-Diskussionen und unabhängige Kommentare dienen oft als Nachweis für reale Produkterfahrungen.

Durch die Förderung authentischer Kundenstimmen können Unternehmen die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass sie auf KI-Plattformen zitiert werden.

Technische Optimierung: Strukturierte Daten und Schemata.

Die technische Struktur spielt eine entscheidende Rolle, KI-Systeme beim Verstehen von Marken-Informationen zu unterstützen.

Schemata-Markup ermöglicht es Maschinen, die Beziehungen zwischen Entitäten wie Organisationen, Produkten und Services zu interpretieren.

Für Unternehmens-Organisationen umfassen wichtige Schemata-Typen:

• Organisation
• Produkt
• Artikel
• Seite mit FAQs
• Anleitung

Diese strukturierten Signale helfen dabei, Inhalt in Wissensgraphen zu integrieren und zu verbessern, wie KI-Plattformen Marken-Informationen interpretieren.

In Kombination mit kontinuierlichen Monitoring-Tools wie Adobe-Lösungen für Markensichtbarkeit können Unternehmen Content-Strukturen fortlaufend verfeinern, um die Sichtbarkeit in sich entwickelnden KI-Ökosystemen zu verbessern.

Wie sich Marken an KI-Suche und generative Discovery bzw. Entdeckung anpassen sollten.

Marken passen sich an die KI-Suche an, indem sie sich von Keyword-gesteuerter Optimierung und Last-Click-Attribution hin zu einem Modell entwickeln, das auf KI-Sichtbarkeit, unterstützten Einfluss und gesteuertes Marken-Wissen fokussiert ist.

Die erfolgreiche Anpassung an KI-gestützte Sucherlebnisse erfordert strategische Veränderungen in der Content-Strategie, bei Analyse-Frameworks und in Organisationsabläufen.

Gestaltet die Website als Marken-Wissenssystem um.

In KI-Discovery-Umgebungen fungieren Websites als maßgebliche Wissens-Hubs und nicht nur als Marketing-Ziele. KI-Systeme extrahieren strukturierte Informationen von Websites, um Antworten und Empfehlungen zu generieren.

Um diesen Prozess zu unterstützen, sollten Unternehmen:

• Produkt- und Markendefinitionen zentralisieren.
• Einheitliche Terminologie auf allen Seiten beibehalten.
• Strukturierte Wissensressourcen wie FAQs und Leitfäden erstellen.
• Sicherstellen, dass maßgebliche Inhalte für KI-Systeme leicht interpretierbar sind.

Wenn man die Website als strukturierte Wissensebene betrachtet, reduziert sich das Risiko von Fehlinterpretationen durch KI-Systeme und die Markenglaubwürdigkeit wird gestärkt.

Aktualisiert Messmodelle für KI-unterstützte Customer Journeys.

Herkömmliche Attributionsmodelle berücksichtigen selten Plattformen für dialogbasierte Suche.

Unternehmen müssen ihre Frameworks für Messungen erweitern, um folgende Aspekte zu verfolgen:

• KI-Erwähnungen und Zitierungen
• Suchanstieg nach KI-Sichtbarkeit
• Nachgelagerte Website-Conversions
• Unterstützter Einfluss von KI-Touchpoints

Enterprise-Analyse-Plattformen mit Verhaltensanalyse für Journey-Optimierung können Teams dabei helfen, Muster zu identifizieren, die KI-Sichtbarkeit mit Interaktions- und Conversion-Ergebnissen verknüpfen.

Die Integration dieser Signale in bestehende Dashboards ermöglicht es Marketing-Führungskräften, die Auswirkungen der KI-Discovery präziser zu messen.

Integriert KI-Sichtbarkeit in Content- und SEO-Workflows.

Die Anpassung an KI-Suche erfordert kontinuierliches Monitoring und Optimierung.

Marketing-Teams sollten regelmäßig analysieren, wie KI-Plattformen ihre Inhalte interpretieren, und Assets entsprechend aktualisieren.

Wichtige Praktiken umfassen:

• Monitoring KI-generierter Antworten bezüglich der Marke
• Aktualisierung von Inhalten basierend auf Zitiermustern
• Verbesserung der semantischen Klarheit in Wissensressourcen
• Abstimmung der Content-Produktion mit KI-Inhaltsanalyse zur Optimierung

Diese Workflows stellen sicher, dass die Skalierung der Content-Produktion keine Verwirrung in KI-Ökosystemen schafft.

Richtet Teams auf die KI-gesteuerte Customer Journey aus.

Schließlich müssen Unternehmen funktionsübergreifende Teams auf die sich entwickelnde KI-Customer Journey ausrichten. Marketing-, Analyse-, SEO- und Content-Teams sollten gemeinsam die Verantwortung für die Pflege präzisen Markenwissens und das Monitoring der KI-Sichtbarkeit übernehmen.

Gemeinsame Ziele können umfassen:

• Verbesserung der KI-Zitierhäufigkeit
• Steigerung von Markenerwähnungen auf KI-Plattformen
• Tracking KI-beeinflusster Website-Conversions
• Aufrechterhaltung der Governance über strukturierte Markeninformationen

Durch die Koordination von Workflows und Messverfahren können Unternehmen von reaktivem Monitoring zu proaktiver Ausführung einer KI-Suchstrategie wechseln.

Die Customer Journey durchläuft eine tiefgreifende Transformation.

Wo die Suche einst mit Keywords und Suchergebnissen begann, startet sie heute zunehmend mit KI-Gesprächen. B2B-Einkäuferinnen und -Einkäufer nutzen KI-Plattformen, um Lösungen zu erkunden, Anbieter zu vergleichen und Funktionen zu bewerten – lange bevor sie Firmen-Websites besuchen.

Dadurch stehen Unternehmen vor einer entscheidenden Herausforderung bei der Messung. Traditionelle Analyse-Frameworks erfassen nur den Teil der Journey, der in der Website-Umgebung stattfindet. Der Großteil des KI-vermittelten Entdeckungsprozesses bleibt unsichtbar.

Um in dieser sich entwickelnden Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Analyse-Strategien erweitern und Tools implementieren, die das KI-Ökosystem durchleuchten.

Entdeckt, wie Adobe-Lösungen für Markensichtbarkeit Unternehmensmarken dabei helfen, KI-Erwähnungen zu überwachen, und zu verstehen, wie ihre Inhalte auf KI-Plattformen zitiert werden – und KI-Entdeckung mit messbaren Geschäftsergebnissen zu verknüpfen.

Erkundet Adobe CX Analytics, eine Analyse-Lösung für Unternehmens-Marketing, die Organisationen dabei hilft, komplexe Customer Journeys zu verfolgen, Erkenntnisse zum Verhalten zu gewinnen und digitale Erlebnisse für bessere Conversion-Ergebnisse zu optimieren.

Letztendlich stellt der Aufstieg der KI-Suche mehr als nur eine technische Verschiebung dar. Er markiert eine grundlegende Änderung darin, wie Kaufende Marken entdecken und auswerten. Unternehmen, die jetzt in das Verständnis generativer Such-Ökosysteme investieren, die Markensichtbarkeit in der KI-Suche verbessern und Analyse-Frameworks für die Zukunft KI-gestützter Suche anpassen, werden sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Die Frage ist nicht mehr, ob sich Customer Journeys um KI-Entdeckung entwickeln werden. Die wirkliche Frage ist, wie schnell euer Unternehmen sich anpassen kann, um sie zu beeinflussen.

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