KI-Werbung erklärt: Mit KI erstellte Anzeigen und Anzeigen in KI-Antworten

Kurzes Quiz

Wie setzen Sie KI in Ihrem Marketing ein?

Frage 1 von 425%

Wie nutzen Sie KI heute?

KaumEin wenig, für TexteViel, jeden Tag

Zwei Bedeutungen von „KI-Werbung“ und warum der Unterschied zählt

Die Suchergebnisse zu diesem Begriff vermischen zwei Themen. Manche Seiten beschreiben Anzeigen, deren Kreation aus einem generativen Modell stammt: ein aus einem Prompt gerendertes Banner, ein kurzes Video aus generierten Standbildern, eine von einem Modell geschriebene Überschrift. Andere Seiten beschreiben einen neuen Ort, um Werbung zu kaufen: die gesponserte Fläche neben einer Antwort in ChatGPT oder das verwaltete Inventar, das Anbieter nun über KI-Assistenten weiterverkaufen. Lesen Sie eine Quelle genau, bevor Sie handeln, denn Budget, Risiken und Regeln unterscheiden sich in jedem Fall.

Die Tabelle unten stellt beide gegenüber.

	Mit KI erstellte Anzeigen	Anzeigen in KI-Antworten
Was ist KI	Die Kreation: Bilder, Video, Text, Stimme	Die Platzierung: eine gesponserte Fläche im Assistenten
Wer sieht es	Jede Zielgruppe Ihrer Kampagne, auf den gebuchten Kanälen	Angemeldete Erwachsene in den Testtarifen, bisher in den USA
Wer steuert es	Ihr Team, innerhalb der Generierungswerkzeuge der Plattform	Das Werbesystem der KI-Plattform und deren Richtlinien
Hauptfrage	Stimmt es, ist es gekennzeichnet und markentreu?	Zahlt es sich aus, und was bewirkt es für das Vertrauen?

Die meiste Verwirrung entsteht durch das Vermischen der beiden. Ein Team, das günstigere Kreation will, braucht einen Generator und einen Prüfschritt. Ein Team, das neben Assistentenantworten erscheinen will, braucht ein Platzierungsbudget und einen Messplan. Beides ist möglich, aber entscheiden Sie zuerst, welches Sie testen, und messen Sie es für sich allein.

Wie mit KI erstellte Anzeigen heute entstehen

Der am besten dokumentierte Fall ist der von Google. Google Ads erlaubt es, Bilder, Texte und Videos innerhalb der Kampagnenwerkzeuge zu generieren. Die Hilfeseite zum Asset Studio beschreibt den Ablauf: Sie geben einen Prompt ein, das Werkzeug erzeugt einen Stapel an Assets (Bilder, Texte und Videos), und der Stapel wird zu einem Projekt zusammengefasst. Anschließend verfeinern Sie die Assets in diesem Arbeitsbereich und speichern die gewünschten, bevor Sie sie in eine bestehende oder neue Kampagne ausspielen. Die Hilfeseite nennt das Bildmodell Nano Banana Pro.

Dieser Ablauf hat eine nützliche Eigenschaft: Erzeugung und Ausspielung sind getrennte Schritte. Die Hilfeseite beschreibt die Ausspielung als Entscheidung, die Sie nach der Finalisierung der Assets treffen, der Stapel geht also nicht von selbst live. Nutzen Sie diese Lücke. Setzen Sie einen Menschen zwischen Stapel und Kampagne.

Daraus folgen zwei praktische Punkte. Erstens ist ein Stapel günstig zu produzieren, daher verlagert sich der Engpass auf die Prüfung. Zehn Varianten nützen nur, wenn jemand sagen kann, welche eine Behauptung aufstellt, die Sie belegen können. Zweitens ist das Ergebnis nur so gut wie das Briefing. Geben Sie dem Werkzeug den Produktnamen, die Zielgruppe, das Angebot und die Aussagen, die Sie mit einer Seite auf Ihrer eigenen Website belegen können. Vage Prompts erzeugen generische Anzeigen, die schwer zu verteidigen sind, und genau diese verschwinden im Feed.

Der dritte Punkt: Generierte Assets tragen eine maschinenlesbare Kennzeichnung. Wir kommen im Abschnitt zu Kennzeichnungen weiter unten darauf zurück. Planen Sie das vor der ersten Kampagne ein, nicht nach der ersten Beschwerde.

Die folgende Abfolge ist die, die wir für einen ersten Stapel verwenden würden. Sie ist allgemein genug, um auf jeden KI-Generator zu passen, nicht nur auf den von Google.

Anzeigen in KI-Antworten: ChatGPT als Testfall

Das klarste Beispiel für die zweite Bedeutung ist ChatGPT. Laut dem Bericht von TechCrunch vom 9. Februar 2026 begann OpenAI in den Vereinigten Staaten mit Tests von Anzeigen für angemeldete Erwachsene in den Tarifen Free und Go. Go kostet in den USA 8 Dollar im Monat. Abonnenten von Plus, Pro, Business, Enterprise und Education sehen keine Anzeigen, und Nutzer unter 18 Jahren sind ausgeschlossen.

OpenAI legt einige Regeln fest, die für ein Budget wichtig sind. Anzeigen sind als gesponsert gekennzeichnet und vom organischen Inhalt getrennt. OpenAI sagt, dass Anzeigen die Antworten von ChatGPT nicht beeinflussen. Anzeigen werden auf das Thema der Unterhaltung, auf frühere Chats und auf frühere Anzeigeninteraktionen abgestimmt. Sie werden von sensiblen oder regulierten Themen ferngehalten, etwa Gesundheit, Politik und psychische Gesundheit. Werbetreibende sehen die Unterhaltungen selbst nicht. Sie erhalten aggregierte Leistungsdaten, etwa Aufrufe und Klicks.

Zwei Folgen ergeben sich daraus. Sie kaufen eine Platzierung neben einer Antwort, nicht eine Position innerhalb davon. Und die Daten, die Sie erhalten, sind dünner als das, was Google oder Meta melden, daher muss Ihr eigenes Tracking zeigen, ob ein Besuch zu Umsatz wurde. Die Anzeigenformate und die Schritte im Anzeigenmanager behandeln wir in unserem Leitfaden zu ChatGPT Ads und dem OpenAI Ads Manager. Dieser Artikel wiederholt sie nicht. Er betrachtet, was die Platzierung für den Rest Ihres KI-Budgets bedeutet.

Anbieter haben die Lücke bemerkt. Einige verkaufen inzwischen verwalteten Zugang zu gesponserten ChatGPT-Flächen und anderen KI-Werbeflächen und bauen Retargeting-Zielgruppen aus Signalen wie Agentenaufrufen oder abgebrochenen Warenkorb-Sitzungen. Ein Beispiel ist Asva AI, dessen Seite „AI Ads and Retargeting“ einen ROAS von 7,62 über aktive Kampagnen und ein Zeitfenster von 72 Stunden vom Warenkorbabbruch bis zum Retargeting in ChatGPT behauptet. Wir konnten diese Zahlen nicht durch eine unabhängige Quelle prüfen, und die Seite erklärt nicht, wie der ROAS zugeordnet wird. Lassen Sie sich von jedem Anbieter die Zuordnungsmethode schriftlich geben, bevor Sie unterschreiben.

Die Zeitleiste unten zeigt die zwei Daten, die für die Planung am wichtigsten sind.

Was der EU AI Act ab dem 2. August 2026 verlangt

Wenn Sie mit KI erstellte Anzeigen veröffentlichen, die Menschen in der EU erreichen, sind zwei Teile von Artikel 50 des AI Act wichtig. Der erste gilt für den Anbieter des KI-Systems: Seine Ausgaben, einschließlich synthetischer Audio-, Bild-, Video- oder Textinhalte, müssen in einem maschinenlesbaren Format gekennzeichnet und als künstlich erzeugt erkennbar sein. Der zweite gilt für Sie als Betreiber (Deployer). Wenn Sie ein KI-System nutzen, um Bild-, Audio- oder Videoinhalte zu erzeugen oder zu bearbeiten, die ein Deepfake sind, müssen Sie offenlegen, dass der Inhalt künstlich erzeugt oder manipuliert wurde. Wenn Sie KI-generierten Text veröffentlichen, um die Öffentlichkeit zu Themen von öffentlichem Interesse zu informieren, müssen Sie auch das offenlegen.

Der Artikel kennt Ausnahmen. Absatz 4 schließt Einsätze der Strafverfolgung, künstlerische oder fiktionale Werke und Texte aus, die ein Mensch mit redaktioneller Verantwortung geprüft hat. Lesen Sie den genauen Absatz, bevor Sie sich auf eine Ausnahme berufen, denn jede ist an Bedingungen geknüpft. Dieser Abschnitt ist eine Zusammenfassung, keine Rechtsberatung, und ein Anwalt sollte Ihren Fall prüfen.

Die Folgen sind real. Für Verstöße gegen die Pflichten aus Artikel 50 legt Artikel 99 für Unternehmen eine Höchststrafe von bis zu 15 Millionen Euro oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes fest, je nachdem, welcher Betrag höher ist.

Kennzeichnungen und Wasserzeichen: was sie in der Praxis bedeuten

Die Hilfeseite zu KI-Inhaltskennzeichnungen von Google beschreibt drei Ebenen. Erstens bettet Google SynthID ein, ein digitales Wasserzeichen, in Bilder und Videos, die mit seinen Werkzeugen in Google Ads erzeugt werden. Die Hilfeseite sagt, das Wasserzeichen erlaube es zu prüfen, ob ein Bild mit Google-KI erzeugt oder bearbeitet wurde. Zweitens kann Google selbst ein KI-Label anbringen, wenn es dazu rechtlich verpflichtet ist oder Signale von anderen Plattformen erhält. Drittens können Assets bei Google-Funktionen mit vollständiger Automatisierung in Ihrem Namen als KI-erstellt oder KI-bearbeitet gekennzeichnet werden, und diese Labels lassen sich nicht überschreiben.

In der Praxis kann ein Label auf einer Anzeige erscheinen, bei der Sie keine Kennzeichnung erwartet haben, und Sie können es nicht immer entfernen. Prüfen Sie die Labels vor dem Start, nicht nach einer Beschwerde. Die Hilfeseite von Google zu den Einstellungen für KI-Inhaltskennzeichnungen ist die Referenz, und es lohnt sich, sie für jeden Kampagnentyp einmal zu lesen.

Das Wasserzeichen ersetzt die Prüfung nicht. Es hilft, die Herkunft eines Bildes nachzuverfolgen, sagt aber nichts darüber, ob die Behauptung in der Überschrift stimmt. Eine gekennzeichnete Anzeige mit falscher Aussage bleibt eine falsche Aussage.

Eine Schritt-für-Schritt-Methode, um ein KI-Anzeigenbudget zu testen

Diese Methode lässt sich in einem Monat ohne Datenteam umsetzen. Sie setzt voraus, dass Sie bereits Analysen und ein Conversion-Ereignis für einen Verkauf oder einen Lead haben.

Schritt 1: Eine Hypothese festlegen

Schreiben Sie einen Satz, den Sie widerlegen können. Zum Beispiel: „Mit KI erzeugte Produktbilder senken die Kosten pro Lead bei demselben Angebot.“ Testen Sie jeweils eine Variable. Wenn Sie Bild, Überschrift und Zielgruppe gleichzeitig ändern, wissen Sie nicht, welche Änderung gewirkt hat.

Schritt 2: Jede URL taggen

Geben Sie jedem Asset ein eigenes Tracking, damit das Analysewerkzeug es von den anderen trennen kann. UTM-Parameter erledigen das. Verwenden Sie für jeden Link dasselbe Muster und halten Sie die Namen in einer gemeinsamen Tabelle fest, damit niemand neue erfindet:

https://www.example.com/pricing?utm_source=chatgpt-ads&utm_medium=cpc&utm_campaign=ai-ads-test&utm_content=asset-07

Der utm_source benennt die Platzierung, utm_campaign den Test und utm_content das Asset. Wenn Ihr Zieltracking noch nicht eingerichtet ist, behandelt unser Leitfaden zum Conversion-Tracking die Einrichtung für GA4 und die Werbeplattformen.

Schritt 3: Alles andere konstant halten

Verwenden Sie für jede Variante dieselbe Landingpage, dasselbe Angebot und dasselbe Budget. Ändern Sie nur das getestete Asset. Wenn sich während des Tests auch die Landingpage ändert, ist jeder Unterschied im Ergebnis Rauschen.

Schritt 4: Die richtigen Zahlen lesen

Aufrufe und Klicks zeigen, ob die Anzeige gesehen und gewählt wurde. Sie zeigen nicht, ob etwas verkauft wurde. Nutzen Sie die Tabelle unten, um zu entscheiden, welche Zahl welche Frage beantwortet.

Kennzahl	Was sie zeigt	Wo Sie sie lesen
Ausgaben und Klicks je Variante	Ob das Budget die Testzielgruppe erreicht	Der Bericht der Werbeplattform
Conversions je Variante, mit UTM-Tags	Ob der Besuch zu einem Verkauf oder Lead wird	Ihre Analyse, gefiltert nach utm_source und utm_content
Kosten pro Conversion	Der tatsächliche Preis eines Ergebnisses	Ausgaben geteilt durch Conversions, je Variante
Markenerwähnungen in KI-Antworten	Ob die Kampagne organische Nennungen verändert hat	Ihr Erwähnungs-Tracking, vor und nach dem Test
Beanstandete oder abgelehnte Assets	Wo der Prüfschritt Probleme gefunden hat	Der Asset- oder Richtlinienbericht der Plattform

Schritt 5: Mit einer Mindeststichprobe entscheiden

Erklären Sie nicht aus einer Handvoll Klicks einen Gewinner. Legen Sie vor dem Start die Mindestanzahl an Conversions je Variante fest und warten Sie, bis jede Variante sie erreicht. Wenn der Test diese Zahl mit Ihrem Budget nicht erreichen kann, lautet das ehrliche Ergebnis „noch keine Entscheidung“, und der günstigere Schritt ist ein größerer, einfacherer Test im nächsten Monat. Unser Beitrag zu PPC-Kennzahlen erklärt, wie sich die Formeln hinter diesen Zahlen berechnen.

Bezahlte Platzierung und organische Nennung sind zwei verschiedene Kanäle

Eine gesponserte Fläche bringt einen Assistenten nicht dazu, Sie in seiner eigenen Antwort zu empfehlen. OpenAI sagt, die Anzeigen beeinflussen die Antworten nicht. Organische Sichtbarkeit muss also weiterhin wie bisher verdient werden: Seiten, die die Frage klar beantworten, Quellen, die andere Websites zitieren, und Fakten, die ein Assistent übernehmen kann, ohne sie umzuschreiben. Unser Leitfaden zur Optimierung der KI-Sichtbarkeit behandelt diese Hebel im Detail.

Die praktische Regel: Verfolgen Sie die beiden Kanäle getrennt. Messen Sie, was Ihre Anzeigen liefern, und messen Sie Ihre organischen Erwähnungen für sich, Prompt für Prompt. Wenn Anzeigenklicks steigen, die Erwähnungen aber gleich bleiben, kaufen Sie Besuche, die die Marke nicht in den Antworten verankern, die der Assistent wiederholt. Ein KI-Sichtbarkeits-Audit liefert die Ausgangsbasis für den Vergleich vor dem Test.

Häufige Fehler bei KI-Anzeigen

Diese fünf Fehler tauchen in den meisten ersten Kampagnen auf. Zu jedem beschreibt der Abschnitt, wie er von innen aussieht, wie Sie ihn erkennen und wie Sie ihn beheben.

Fehler 1: Ein generiertes Asset veröffentlichen, ohne es zu lesen

Was es ist: Der Generator erfindet ein Detail, das richtig klingt: eine Funktion, die Sie nicht haben, einen Preis, ein Ergebnis, ein Zertifikat. Ein Stapel verschärft das, denn jede Variante bietet eine weitere Chance für ein erfundenes Detail.

Woran Sie es erkennen: Lesen Sie das Asset wie ein Außenstehender und prüfen Sie jedes Substantiv und jede Zahl gegen Ihre eigene Website. Hat eine Aussage keine Seite dahinter, ist das Asset nicht bereit.

So beheben Sie es: Geben Sie jedem Asset einen namentlich genannten Prüfer und eine kurze Checkliste: eine Aussage, eine Quelle, eine Freigabe. Lehnen Sie das Asset ab, wenn eine Zeile der Checkliste scheitert, auch wenn das Bild gut aussieht.

Fehler 2: Nur die Zahlen der Plattform messen

Was es ist: Die Plattform meldet Aufrufe und Klicks, die Anzeige wirkt aktiv, und das Team schließt daraus, dass die Kampagne funktioniert. Verkäufe werden an anderer Stelle erfasst, und niemand verbindet beides.

Woran Sie es erkennen: Die Klicks steigen einen Monat lang, Umsatz oder Leads bleiben gleich. In ChatGPT sind die erhaltenen Daten aggregiert, daher lässt sich die Lücke innerhalb der Plattform nicht finden.

So beheben Sie es: Taggen Sie jede URL, erfassen Sie Conversions in Ihrer eigenen Analyse und prüfen Sie die Kosten pro Conversion jede Woche, nicht erst am Ende.

Fehler 3: Das Plattform-Label als vollständige Kennzeichnung behandeln

Was es ist: Das Team nimmt an, dass das Label von Google oder einer anderen Plattform die gesetzliche Pflicht abdeckt. Diese Annahme trägt nicht, wenn Sie selbst einen Deepfake oder KI-generierten Text zu einem Thema von öffentlichem Interesse veröffentlichen.

Woran Sie es erkennen: Niemand kann sagen, wie ein Asset entstanden ist, und die Kampagne hat kein internes Protokoll von Prompt, Einstellungen oder Prüfer.

So beheben Sie es: Führen Sie für jedes Asset ein Erstellungsprotokoll und fragen Sie einen Anwalt, welche Kennzeichnung Ihre Märkte verlangen, bevor Sie in der EU starten.

Fehler 4: Sensible Kategorien ignorieren

Was es ist: Sie verkaufen in einem sensiblen oder angrenzenden Bereich, etwa Gesundheit, psychisches Wohlbefinden oder Politik, und erwarten dieselbe Reichweite wie in einer neutralen Kategorie. Die Anzeigen von ChatGPT werden von diesen Themen ferngehalten, daher kann die Reichweite viel kleiner sein, als das Budget vermuten lässt.

Woran Sie es erkennen: Die Ausspielung bleibt tagelang gering, ohne Fehlermeldung und ohne abgelehntes Asset, das es erklärt.

So beheben Sie es: Lesen Sie vor dem Ausgeben die Richtlinie der Plattform für Ihre Kategorie. Halten Sie Aussagen ehrlich und schlicht und rechnen Sie mit weniger Inventar, wo das Thema sensibel ist.

Fehler 5: Erwarten, dass Anzeigen organische Nennungen aufbauen

Was es ist: Das Team bezahlt Platzierungen und nimmt an, der Assistent werde die Marke in seinen Antworten zu nennen beginnen. Platzierung und Antwort sind getrennt, daher trägt die Annahme nicht.

Woran Sie es erkennen: Anzeigenklicks steigen, aber die Marke erscheint nicht in den Antworten auf die Prompts, die Ihre Käufer tatsächlich verwenden.

So beheben Sie es: Verfolgen Sie Erwähnungen Prompt für Prompt und investieren Sie in Inhalte und Quellen, die dem Assistenten etwas zum Zitieren geben. Nutzen Sie die Erwähnungsdaten, um zuerst die Prompts auszuwählen, an denen Sie arbeiten.

Werkzeuge und Platzierungen im Vergleich

Die Tabelle unten vergleicht drei Wege, mit KI-Anzeigen zu arbeiten. Wählen Sie nach der Frage, die Sie testen, nicht nach dem Verkaufsargument des Anbieters.

Option	Was sie abdeckt	Zu prüfende Offenlegung	Messgrenze
Google Ads Asset Studio	Stapel aus Bildern, Texten und Videos aus einem Prompt, verfeinert in einem Projekt	SynthID-Wasserzeichen; Labels können automatisch gesetzt werden und lassen sich bei vollständig automatisierten Funktionen nicht überschreiben	Ergebnisse nur innerhalb der Google-Kampagnen
ChatGPT-Anzeigen	Gesponserte Flächen für Free- und Go-Nutzer im US-Test	Als gesponsert gekennzeichnet und von der Antwort getrennt	Aggregierte Aufrufe und Klicks, keine Gesprächsdaten
Verwaltete KI-Anzeigenanbieter	Weiterverkaufter Zugang zu KI-Werbeinventar und Retargeting-Zielgruppen	Fragen Sie, wer die Kreation schreibt, kennzeichnet und freigibt	Dashboards der Anbieter; ROAS-Behauptungen brauchen Ihr eigenes Tracking

Wenn Sie schon Google-Kampagnen fahren, sind die Asset-Werkzeuge der günstigste Einstieg, weil Prüfung und Tracking bereits stehen. Wenn Sie Platzierungen in Assistenten testen möchten, beginnen Sie mit einem kleinen Test über die eigenen Werkzeuge der Plattform, bevor Sie eine Anbieterschicht darüberlegen.

Wo Sorank hineinpasst

Sorank ist eine Plattform für SEO und GEO, daher betrifft ihr Teil dieser Geschichte die organische Seite. Das AI-Erwähnungs-Tracking zeigt, wann ChatGPT, Claude oder Gemini Ihre Marke zitieren, Prompt für Prompt. Das ist die Messung, die Sie brauchen, um zu sehen, ob eine Anzeigenkampagne die organische Sichtbarkeit verändert. Die öffentliche Funktionsliste von Sorank umfasst weder Anzeigenkauf noch Anzeigenkreation, dafür brauchen Sie die oben genannten Plattformen. Unsere Seite zum AI-Erwähnungs-Tracking beschreibt, wie das Tracking funktioniert.

Fragen, die Menschen zu KI-Anzeigen stellen

Was sind KI-Anzeigen?

KI-Anzeigen sind entweder Anzeigen, deren Kreation mit generativer KI erstellt wurde, oder Anzeigen, die in KI-Assistenten wie ChatGPT erscheinen. Der Begriff umfasst beides, prüfen Sie also, welche Bedeutung eine Quelle meint, bevor Sie ihrem Rat folgen.

Zeigt ChatGPT allen Anzeigen?

Nein. Im US-Test, der im Februar 2026 begann, erreichen Anzeigen angemeldete Erwachsene in den Tarifen Free und Go. Bezahlte Tarife sind ausgeschlossen, Nutzer unter 18 Jahren ebenso, und Anzeigen werden von sensiblen Themen wie Gesundheit und Politik ferngehalten.

Müssen mit KI erstellte Anzeigen in der EU gekennzeichnet werden?

Einige ja. Ab dem 2. August 2026 verlangt Artikel 50 des AI Act von Betreibern, Deepfakes und KI-generierten Text offenzulegen, der veröffentlicht wird, um die Öffentlichkeit zu Themen von öffentlichem Interesse zu informieren, vorbehaltlich von Ausnahmen. Anbieter müssen synthetische Ausgaben außerdem maschinenlesbar kennzeichnen. Prüfen Sie den genauen Absatz für Ihren Fall mit einem Anwalt.