Das Aus für Performance Marketing?

Performance Marketing hat etwas geschafft, wovon Werbung lange nur träumen konnte: Aufmerksamkeit wurde planbar.

Wer seine Zielgruppe kennt, seine Zahlen im Griff hat und ausreichend Budget einsetzt, kann Sichtbarkeit kaufen. Nicht automatisch Vertrauen. Nicht automatisch einen Kunden. Aber zumindest den Platz, an dem die Entscheidung beginnen kann.

Wer bei Google organisch nicht ganz oben steht, kann dafür bezahlen, dort trotzdem aufzutauchen. Wer seine Zielgruppe auf Social Media erreichen will, kauft Reichweite. Gute Kampagnen werden gemessen, optimiert und skaliert. Um diesen bezahlten Teil des Performance Marketings geht es hier vor allem.

Das funktioniert. Und es wird nicht plötzlich aufhören.

Trotzdem frage ich mich, ob gerade ausgerechnet eine wichtige Voraussetzung dieses Modells ins Wanken gerät:

Was passiert, wenn Aufmerksamkeit gar nicht mehr der erste Filter ist?

Auch der Kunde bekommt eine KI

Wir diskutieren KI im Marketing auffällig oft aus Sicht des Unternehmens: schneller Content, bessere Creatives, automatisierte Analyse, effizientere Kampagnen. Mit Performance Max automatisiert Google unter anderem Gebote, Zielgruppenansprache und die Kombination von Werbemitteln.^[4] Das verändert die Arbeit des Marketers, aber noch nicht zwingend das Prinzip.

Spannender wird es auf der anderen Seite. Denn auch der Käufer hat solche Werkzeuge.

Stellen wir uns ein mittelständisches Industrieunternehmen vor, das Unterstützung für seine KI-Strategie sucht.

Bisher könnte ein Entscheider bei Google etwas wie „KI-Beratung Mittelstand München“ eingeben. Er sieht Anzeigen, organische Ergebnisse, Verzeichnisse und verschiedene Anbieter. Manche kennt er, manche nicht. Er öffnet einige Websites und beginnt zu vergleichen.

Für Unternehmen ist das ein Wettbewerb um Sichtbarkeit. Und Sichtbarkeit lässt sich zumindest teilweise kaufen.

Jetzt stellt derselbe Entscheider einer KI eine andere Frage:

„Wir sind ein mittelständisches Industrieunternehmen mit 700 Mitarbeitern und wollen KI sinnvoll in unsere Prozesse integrieren. Welche drei Anbieter im süddeutschen Raum würdest du dir ansehen? Vergleiche Erfahrung, Referenzen und Umsetzungskompetenz.“

Die KI recherchiert, sortiert und verdichtet. Im Beispiel bekommt der Entscheider eine kurze Liste statt eines ganzen Marktes zu sehen. Vielleicht ergänzt das System noch eine Alternative. Doch ein Teil der Vorauswahl kann bereits stattfinden, bevor er die erste Unternehmenswebsite öffnet. Das ist ein gedankliches Szenario, keine Messung der Qualität oder Vollständigkeit solcher Empfehlungen.

Plötzlich lautet die Marketingfrage nicht mehr nur: Wie komme ich vor die anderen? Sondern: Wie komme ich überhaupt in diese drei?

Die Reichweite solcher Suchoberflächen ist inzwischen groß: Google meldete zur I/O am 19. Mai 2026 für AI Overviews mehr als 2,5 Milliarden monatlich aktive Nutzer. Der KI-Modus habe innerhalb eines Jahres die Marke von einer Milliarde monatlich aktiven Nutzern überschritten. Google beschreibt die Suche zunehmend als fortlaufenden Dialog.^[1] Diese Anbieterzahlen zeigen die Größenordnung der Nutzung; sie sagen noch nicht, wie häufig Menschen ihre Kaufentscheidung tatsächlich an eine KI delegieren.

Vom Wettbewerb um Aufmerksamkeit zum Wettbewerb um Empfehlungswürdigkeit

Genau hier bekommt Performance Marketing ein interessantes Problem.

Paid kauft Aufmerksamkeit. Es kann fehlende organische Reichweite kompensieren und einem Unternehmen einen prominenten Platz verschaffen.

Was Paid aber nicht automatisch kaufen kann, ist ein überzeugender Grund dafür, warum ein unabhängig auswählendes System dieses Unternehmen überhaupt in seine Vorauswahl aufnehmen sollte.

Nicole Lontzek, CMO bei QAware, beschreibt die Verschiebung im Interview mit David Skiba für Inbound Marketing Days: Unternehmen müssten technisch auffindbar sein und ihre Kompetenz nachvollziehbar belegen. Die Recherche könne bereits in KI-Assistenten stattfinden, bevor Interessenten eine Website besuchen.^[2]

Besonders hängen geblieben ist mir ihre Schlussfolgerung: Unternehmen sollten strukturierte Informationen und Markenaufbau verbinden und sich damit „ein Stück weit vom klassischen Performance-Marketing wegbewegen“.^[2]

Vielleicht steckt darin eine größere Verschiebung. Vielleicht wird neben Aufmerksamkeit ein zweites Gut wichtiger: Empfehlungswürdigkeit.

Die Rückkehr der Empfehlung – nur diesmal durch eine Maschine

Eine Empfehlung durch ChatGPT ist selbstverständlich nicht dasselbe wie die Empfehlung eines Freundes. Ein Mensch kann sagen: „Nimm diese Firma, mit denen habe ich gute Erfahrungen gemacht.“ Dahinter stehen persönliche Erfahrung, Beziehung und soziales Vertrauen.

Eine Maschine hat keine eigene Kundenerfahrung. Und trotzdem übernimmt sie etwas, das auch eine menschliche Empfehlung wertvoll macht: Sie reduziert Komplexität.

Ich prüfe nicht mehr jeden Anbieter selbst. Ich delegiere einen Teil meiner Vorauswahl. Damit entsteht eine neue Vertrauenskette: Ich muss nicht nur dem Unternehmen vertrauen, das mir vorgeschlagen wird. Ich muss zuerst der Instanz vertrauen, die es mir vorschlägt.

Warum gerade diese drei? Welche Quellen wurden berücksichtigt? Welche Belege waren überzeugend? Und irgendwann zwangsläufig: Ist das eine Empfehlung – oder Werbung?

Auch eine unbezahlte KI-Auswahl ist damit noch kein verlässliches Qualitätsurteil. Entscheidend bleibt, ob ich die Gründe und Quellen nachvollziehen kann.

Die Grenze der Monetarisierung

Werbung ist längst auch in KI-Oberflächen angekommen.

In ChatGPT können Nutzer der Tarife Free und Go in ausgewählten Regionen Anzeigen sehen. Laut OpenAI sind sie klar gekennzeichnet, von den Antworten getrennt und beeinflussen deren Inhalt nicht. Eine bezahlte Platzierung bedeutet zudem keine Empfehlung des Werbetreibenden oder seiner Produkte durch OpenAI.^[3]

Das ist zunächst eine Produktentscheidung. Dahinter steckt aber ein grundsätzlicher Konflikt.

Aufmerksamkeit lässt sich sehr weit monetarisieren. Vertrauen deutlich schlechter.

Eine Plattform kann mir neben einer Antwort einen bezahlten Platz zeigen. Damit kann ich umgehen, solange ich erkenne, dass es Werbung ist.

Schwieriger würde es, wenn ich die KI frage: „Welche drei Anbieter würdest du wählen?“ – und die Antwort im Hintergrund davon abhinge, wer am meisten bezahlt hat.

Dann würde die Plattform nicht mehr nur Aufmerksamkeit verkaufen. Sie würde ihr Urteil verkaufen. Und damit an genau der Autorität sägen, die dieses Urteil überhaupt wertvoll macht.

Man kann den Werbeplatz verkaufen. Wer die Empfehlung verkauft, riskiert das Vertrauen in den Empfehlenden.

Wenn Content billig wird, werden Belege teurer

Parallel dazu passiert etwas Zweites: KI macht Contentproduktion einfacher.

Nicole Lontzek beschreibt, wie KI Inhalte schneller produziert. Die größere Menge allein schaffe aber noch kein unterscheidbares Profil; entscheidend bleibe das Markenversprechen.^[2]

KI macht Contentproduktion billig. Sie macht Erkenntnis nicht billig.

Eine KI kann eine überzeugende Case Study formulieren. Sie kann aber kein erfolgreiches Kundenprojekt nachträglich stattfinden lassen. Sie kann einen Expertenbeitrag sprachlich verbessern. Sie kann die Erfahrung nicht erzeugen, auf der er basiert.

Lontzek verweist auf umgesetzte Projekte, Kundenerfahrungen und messbare Ergebnisse. Gleichzeitig können genau diese Nachweise vertraulich sein. In der veröffentlichten Fassung nennt sie deshalb auch anonymisierte Projektberichte und Einblicke aus den Teams als mögliche Wege, Kompetenz sichtbar zu machen.^[2]

Damit entsteht eine neue Aufgabe für Marketing: nicht nur gut sein und nicht nur behaupten, gut zu sein – sondern öffentlich nachvollziehbar machen, warum man gut ist.

Case Studies, Kundenstimmen, Fachbeiträge, eigenständige Daten, Presse, Reputation und strukturierte Informationen werden damit zu mehr als Content. Sie bilden die digitale Spur, aus der Menschen und Maschinen ableiten können, wem sie etwas zutrauen. Einen Platz in jeder KI-Auswahl garantieren auch diese Belege nicht.

Also doch das Aus für Performance Marketing?

Nein. Dafür funktioniert Performance Marketing zu gut. Und KI-Oberflächen könnten selbst zu wirkungsvollen Performance-Kanälen werden: Eine längere Unterhaltung verrät unter Umständen genauer als ein einzelnes Keyword, welches Problem jemand gerade lösen möchte.

Vielleicht wird Paid dadurch sogar präziser.

Aber seine Rolle könnte sich verschieben. Denn wenn eine Maschine bereits vorsortiert hat, bevor der eigentliche Wettbewerb um Aufmerksamkeit beginnt, kann Geld möglicherweise nicht mehr jede fehlende Sichtbarkeit kompensieren.

Dann gibt es zwei Wettbewerbe: den um Aufmerksamkeit – und den darum, überhaupt als empfehlenswert zu gelten.

Vielleicht ist das also gar nicht das Aus für Performance Marketing. Vielleicht ist es das Ende einer Zeit, in der wir Aufmerksamkeit und Auswahl zu leicht miteinander verwechseln konnten.

Paid wird weiterhin Aufmerksamkeit kaufen. Was deutlich schwerer zu kaufen sein dürfte, ist ein glaubwürdiges: „Diesen Anbieter solltest du dir ansehen.“

Und vielleicht bringt uns ausgerechnet künstliche Intelligenz damit zu einer ziemlich alten Marketingweisheit zurück: Eine gute Empfehlung ist so wertvoll, weil man ihr vertraut.

Die spannendste Marketingfrage der nächsten Jahre könnte deshalb weniger lauten: Wie werde ich gesehen? Sondern: Warum sollte ich empfohlen werden – und gibt es genügend Gründe dafür, dass Mensch und Maschine mir dieses Vertrauen tatsächlich geben?

Quellen & Einordnung

1. Google: Sundar Pichais Eröffnungskeynote zur I/O 2026 · 19.05.2026
   Anbieterangaben zur monatlichen Nutzung von AI Overviews und KI-Modus.
2. Inbound Marketing Days: Interview mit Nicole Lontzek, QAware · öffentlich abgerufen am 10.10.2026
   Interview von David Skiba. Die Verweise im Text beziehen sich auf die veröffentlichte Fassung.
3. OpenAI Help Center: Ads in ChatGPT · abgerufen am 10.10.2026
   Anbieterangaben zu Verfügbarkeit, Kennzeichnung und Trennung von Anzeigen und Antworten.
4. Google Ads-Hilfe: About Performance Max campaigns · abgerufen am 10.10.2026
   Funktionsbeschreibung zu automatisierter Gebotssteuerung, Zielgruppenansprache und Werbemitteln.