Googles KI versteht Suchanfragen immer stärker im Gesamtzusammenhang. Statt einzelne Keywords zu matchen, erkennt die Suchmaschine Themenfelder, Intentionen und Anwendungsbereiche. Sichtbarkeit entsteht daher künftig nicht mehr durch das Bieten auf bestimmte Suchbegriffe, sondern durch relevante Inhalte, die typische Nutzungsszenarien von Anwendungen vollständig abbilden.
Ein Beispiel aus der Praxis:
Ein Vertriebsmitarbeiter besucht einen potenziellen Kunden. Dieser erklärt seine Produktionsprozesse oder geplante Anlagenerweiterungen. Das Erste, was der Kunde und weitere Entscheidungsträger nach dem Termin höchstwahrscheinlich tun werden, ist eine gezielte Google-Suche.
Die Eingabe besteht dabei häufig nicht aus konkreten Produktbezeichnungen, sondern aus spezifischen Anforderungen wie beispielsweise:
„Füllstandsmesser für Abfüllanlage, hygienegerecht, temperaturbeständig, CIP-fähig“.
Genau in diesem Moment entscheidet sich, welcher Anbieter mit seinen Inhalten sichtbar wird, nämlich derjenige, der solche Fragen über konkrete Anwendungen präzise beantwortet. Unternehmen, die praxisnahe Lösungen für Füllstandsmessung in Abfüllprozessen verständlich und gezielt kommunizieren, schaffen Vertrauen und erhöhen die Chance auf qualifizierte Anfragen. Unternehmen, die bisher nur mit Keywords werben, müssen ihre Kampagnen überdenken. Entscheidend ist nicht mehr, welches Wort jemand eingibt, sondern welches Problem er lösen will.
Wer es schafft, diese Fragen im passenden Kontext zu beantworten und das mit klaren Inhalten, konsistenten Daten und glaubwürdiger Markenpräsenz wird auch in der KI-basierten Suche sichtbar bleiben.
Während klassische Kampagnen noch stark auf einzelne Suchbegriffe setzten, bewertet Googles KI heute, welchen Zweck eine Anfrage verfolgt. Das verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Kampagnen strukturieren sollten.
Ein sogenannter Use-Case-Cluster fasst mehrere verwandte Anwendungsfälle zusammen, jeweils mit ähnlichen Anforderungen, Zielgruppen und Entscheidungsprozessen. Statt also nur für Begriffe wie „Füllstandsmesser kaufen“ zu werben, lohnt es sich, Kampagnen entlang solcher Cluster zu strukturieren:
Hygienische Prozesse (Lebensmittelindustrie)
Chemische Anwendungen (aggressive Medien)
Energie & Dampfprozesse (Hochtemperatur)
Wasser & Abwasser (Umwelttechnik)
Pharma & Biotechnologie (sterile Produktion)
Jeder dieser Cluster repräsentiert einen eigenständigen Nutzungskontext mit spezifischen Informationsbedürfnissen. Unternehmen, die ihre Inhalte entlang dieser Logik aufbauen, erhöhen ihre Relevanz, sowohl für Suchmaschinen als auch für Entscheider, die aktiv nach einer Lösung suchen.
Die naheliegende Frage lautet: Sollten Unternehmen überhaupt noch mit Keywords arbeiten?
Die Antwort: Ja – aber anders als bisher.
Keywords bleiben ein wichtiger Bestandteil erfolgreicher Kampagnen, doch ihre Funktion hat sich verändert. Sie dienen heute nicht mehr als alleinige Auslöser für Anzeigen, sondern als Signale innerhalb eines größeren Systems. Googles KI nutzt sie, um Themen, Produkte und Nutzungsszenarien richtig einzuordnen. Die Entscheidung über die Ausspielung fällt jedoch auf Basis vieler weiterer Faktoren wie Kontext, Nutzerverhalten und Conversion-Wahrscheinlichkeit. Damit Unternehmen ihre Kampagnen an diese neue Logik anpassen können, empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen:
Schritt-für-Schritt zum kontextbasierten Kampagnenaufbau
Kundenprojekte analysieren:
Welche Einsatzumgebungen oder Branchen nutzen das Produkt?
Anforderungen identifizieren:
Temperatur, Druck, Normen, Materialien, Zertifizierungen etc.
Cluster bilden:
Ähnliche Szenarien zu logischen Gruppen zusammenfassen.
Inhalte entwickeln:
Anzeigen und Landingpages, die reale Anwendungsfälle zeigen und branchenspezifische Fragen beantworten.
Keyword-Signale gezielt einsetzen:
Begriffe wie „Füllstandsmessgerät CIP-Anwendung“ helfen, die KI thematisch zu lenken – sie sind Impulsgeber, keine Steuerungsbasis.
Während Keywords zunehmend als Signale dienen, übernehmen Anzeigentexte heute die entscheidende Rolle, den Nutzungskontext klar zu vermitteln.
Von Keyword-Fokus zu Problem- und Lösungsorientierung
Googles KI bewertet nicht mehr, ob ein Keyword exakt vorkommt, sondern ob der Text das dahinterliegende Bedürfnis adressiert. Deshalb funktionieren Beschreibungstexte in Google Ads besser, die reale Situationen und Lösungen in den Mittelpunkt stellen.
Beispiel:
Alt: „Füllstandsmesser für Lebensmittelindustrie – jetzt online kaufen“
Neu: „Präzise Füllstandsmessung für CIP-gereinigte Anlagen – zuverlässig bei 2 °C und Hochdruckdampf.“
So versteht die KI (und der Nutzer), wann und wofür das Produkt relevant ist.
Variantenvielfalt als Trainingssignal
Mit Responsive Search Ads (RSAs) testet Google automatisch verschiedene Kombinationen aus Headlines und Beschreibungen. Je mehr Varianten bereitstehen (empfohlen: mindestens 10–15 Headlines, 4 Beschreibungen), desto besser kann die KI passende Kombinationen für unterschiedliche Zielgruppen und Nutzungskontexte wählen.
Wichtig:
Unterschiedliche Argumentationsrichtungen abdecken (Technik, Vertrauen, Wirtschaftlichkeit).
Wiederholungen vermeiden.
Nur dort anpinnen, wo Pflichtangaben erforderlich sind – sonst die KI frei testen lassen.
Cluster-Logik auch in den Texten abbilden
Jeder Use Case sollte eigene sprachliche Merkmale haben. Verwende Begriffe, die in der jeweiligen Branche üblich sind – etwa Temperaturbereiche, Reinigungsverfahren, Zertifizierungen oder Materialien.
Beispiel-Headlines für „Hygienische Prozesse“:
Hygienegerechte Füllstandsmessung für CIP/SIP-Anlagen
EHEDG-konform & IP69K: Für Lebensmittel- und Getränkeindustrie
Zuverlässig bei täglicher Dampf- und Kältereinigung
Beispiel-Beschreibungen:
Entwickelt für hygienische Prozesse mit Hochdruck- und CIP-Reinigung.
Präzision bei 2 °C, 180 °C und in aggressiven Umgebungen.
Zertifiziert für Lebensmittelproduktion und Pharma – sofort einsetzbar.
Relevanz durch Mikrostorytelling und kontextbasierte CTAs
Kurze, praxisnahe Beispiele („Mini-Stories“) erzeugen Glaubwürdigkeit und Kontext:
„Ein Sensor, der täglich Dampf und Kälte standhält – entwickelt für CIP-gereinigte Anlagen in der Getränkeproduktion.“
Auch der Call-to-Action sollte zum Nutzungskontext passen:
„Sensor für CIP-Anwendungen konfigurieren“ statt „Jetzt kaufen“
„Lösungsbeispiel ansehen“ statt „Mehr erfahren“
„Technischen Rückruf vereinbaren“ statt „Kontakt aufnehmen“
Suchkampagnen mit Broad Match und Smart Bidding
In klassischen Suchkampagnen sollten Werbetreibende Broad-Match-Keywords mit Smart Bidding (tCPA oder tROAS) kombinieren.
Die KI analysiert dann nicht nur Suchbegriffe, sondern auch Signale wie Nutzerverhalten, Standort, bisherige Suchhistorie und Conversion-Wahrscheinlichkeit.
RSAs mit variantenreichen Headlines und praxisnahen Beschreibungen liefern zusätzlich wertvolle Trainingsdaten.
Performance Max mit Search Themes
In Performance-Max-Kampagnen treten Keywords zunehmend in den Hintergrund. Stattdessen nutzen Werbetreibende Search Themes und Audience Signals, um ihre Use-Case-Cluster zu definieren.
So versteht die KI, in welchem Kontext ein Produkt relevant ist, und kombiniert Text-, Bild- und Videoinhalte automatisch zu passenden Anzeigen.
Kontextbasierte Landingpages
Im KI-Modus von Google Ads reicht eine allgemeine Produktseite nicht mehr aus. Entscheidend ist, wie gut Anzeige, Inhalt und Nutzerintention zusammenpassen. Jede Anzeige sollte auf eine kontextspezifische Landingpage führen, die den Suchkontext widerspiegelt, mit technischen Details, Praxisbeispielen, Zertifizierungen und klarer Handlungsaufforderung. Im Unterschied zu klassischen Keyword-Landingpages wo die Wortübereinstimmung zählt, bewertet die KI den Nutzungskontext. Diese inhaltliche Konsistenz ist eines der wichtigsten Relevanzsignale.
Immer mehr Hinweise zeigen, dass Google Markenreputation und Vertrauenssignale stärker in die Bewertung von Anzeigen einbezieht. Im KI-Modus zählt dann eben nicht mehr nur das Keyword, sondern auch ob eine Marke als verlässlich und relevant wahrgenommen wird.
Das betrifft sowohl Such- als auch Shopping-Kampagnen, bei denen vollständige und konsistente Produktdaten entscheidend sind. Fehlende Angaben, veraltetes Tracking oder unklare Consent-Setups schwächen diese Signale – und damit die Sichtbarkeit.
Wer hingegen auf saubere Daten, vollständige technische Beschreibungen und ein starkes Markenprofil setzt, liefert der KI klare Signale und sichert sich Vorteile in den neuen Kampagnenformaten.
Schnelle Ladezeiten und mobile Optimierung sind längst Standard. Neu ist, dass Googles KI die gesamte Websitequalität im Kontext der Suchanfrage bewertet. Sie analysiert, ob Inhalte aktuell, thematisch konsistent und fachlich relevant sind – nicht nur auf der Zielseite, sondern im gesamten Umfeld.
Sucht ein Einkäufer etwa nach Füllstandssensoren für eine Abfüllanlage, die bei 2 °C läuft und täglich mit Hochdruckdampf gereinigt wird, erkennt die KI, ob technische Datenblätter, Anwendungsbeispiele und Normen leicht auffindbar sind. Nur Websites, die solche kontextrelevanten und vertrauenswürdigen Informationen bereitstellen, werden künftig bevorzugt in den KI-gestützten Such- und Anzeigenformaten berücksichtigt.
Positive Rezensionen, Kundenstimmen und Erwähnungen auf Drittplattformen stärken die Markenreputation. Sucht ein Einkäufer etwa nach Füllstandssensoren für eine hygienekritische Abfüllanlage, erhöhen verlässliche Bewertungen und Referenzen das Vertrauen der KI in die Marke und somit die Chance, dass ihre Anzeigen bei solchen komplexen Suchanfragen überhaupt erscheinen.
Ein konsistentes, hochwertiges Markenbild auf Social Media, in Fachportalen und anderen Touchpoints schafft Vertrauen nicht nur bei potenziellen Kunden. Auch die KI interpretiert diese Signale als Hinweis auf Professionalität und Relevanz.
Diese Elemente in ihrer Gesamtheit ein implizites Markenprofil, das indirekt beeinflusst, wie häufig und wie prominent Anzeigen in neuen, kontextbasierten Formaten wie Performance Max oder KI-Antwortboxen (SGE-Antworten) ausgespielt werden.
Bereits heute gehen Klickrate, Conversion-Wahrscheinlichkeit und Nutzererlebnis der Landingpage als zentrale Qualitätsfaktoren in die Bewertung von Google Ads ein.
Mit der Integration von KI wird dieser Effekt jedoch noch ausgeprägter, denn Google bewertet Marken zusätzlich nach ihrer Gesamtpräsenz und ihrem Vertrauen im Nutzungskontext.
Umgekehrt senden unvollständige, widersprüchliche oder veraltete Daten schwache Signale. Die KI kann eine Marke dann nicht zuverlässig einordnen, daher werden Anzeigen seltener oder gar nicht ausgespielt.
Im KI-Modus müssen Marken ihre Produktdaten, Inhalte und Kommunikationskanäle als ein zusammenhängendes System begreifen. Nur wenn alle Elemente von Produktinformationen über Anzeigentexte bis zu Landingpages konsistente und vertrauenswürdige Signale senden, kann Googles KI Relevanz richtig zuordnen.
Die Bewertung von Leads wird bereits jetzt angewendet, doch im KI-Modus bekommt sie eine ganz andere Bedeutung. Google nutzt Conversion-Werte jetzt nicht mehr nur zur Optimierung, sondern als Trainingssignale, um die Zielgruppen mit dem höchsten Geschäftswert automatisch zu erkennen.
Ein Hersteller von Füllstandssensoren kann so der KI beibringen, welche Anfragen mit hoher Wahrscheinlichkeit tatsächlich zu Conversions führen, beispielsweise durch die Hinterlegung von realistischen Umsatzwerten. Die KI richtet Budgets dann bevorzugt auf diese profitablen Nutzungsszenarien aus.
Damit wird wertorientiertes Marketing zum neuen Standard. Es entscheidet weniger die Anzahl der Leads über den Geschäftserfolg, sondern die Fähigkeit, der KI dir richtigen Kontakte auszuwählen.
Google integriert KI-Funktionen zunehmend direkt in seine Kampagnenformate und verändert damit die Art, wie Werbetreibende Reichweite und Budget steuern können. Dabei zeichnen sich drei zentrale Entwicklungen ab:
Performance Max hat sich als fester Bestandteil im Google-Ads-Portfolio etabliert – und ist heute das Herzstück KI-gestützter Kampagnensteuerung.
Diese Kampagnen bündeln alle wichtigen Google-Kanäle – Search, Display, YouTube, Discover, Gmail und Maps – in einem einzigen Format. Auf Basis von Conversion-Zielen, Creatives und Datenfeeds entscheidet Googles KI automatisch, wo, wie und zu welchem Gebot Anzeigen ausgespielt werden.
Für Marketer eröffnet das enorme Chancen – vorausgesetzt, die Datenqualität stimmt. Wer etwa Füllstandssensoren für hygienekritische Abfüllanlagen bewirbt, profitiert von der breiten Reichweite und den intelligenten Lernmechanismen von Performance Max. Damit die KI jedoch gezielt auf die profitabelsten Anfragen optimieren kann, braucht sie eine solide Grundlage: präzises Conversion-Tracking mit hinterlegten Auftragswerten, vollständige Produktdaten und aussagekräftige Creatives.
Kurz gesagt: Je besser die Signale, desto präziser die Ausspielung – und desto stärker die Performance.
AI Max ist ein neuer, KI-gestützter Optimierungsmodus für Suchkampagnen. Werbetreibende, die AI Max aktivieren, erzielen laut Google im Schnitt
14 % mehr Conversions oder Conversion-Wert bei vergleichbarem CPA/ROAS.
Der Ansatz geht über klassische Keyword-Logik hinaus: Statt nur auf exakte Suchbegriffe zu reagieren, analysiert AI Max den gesamten Nutzungskontext, wie zum Beispiel bisherige Suchanfragen, besuchte Inhalte, die Kaufabsicht des Nutzers (Intent-Signale), die Qualität der Zielseite (Content und UX) sowie historische Leistungsdaten wie Conversion-Wahrscheinlichkeit oder Warenkorbwerte.
Auf dieser Basis erstellt die KI dynamische Anzeigenkombinationen, wählt Gebote und entscheidet, ob und wo eine Anzeige ausgespielt wird. Besonders bei komplexen oder nischigen Suchanfragen kann AI Max dadurch zusätzliche Reichweite erschließen, wo klassische Keyword-Kampagnen an Grenzen stoßen.
Wichtig bleibt: AI Max benötigt eine saubere Datenbasis. Ohne Conversion-Signale, aktuelle Produktinformationen und hochwertige Creatives kann die KI keine präzisen Entscheidungen treffen – und Streuverluste sind vorprogrammiert. Wer frühzeitig für Datenqualität sorgt, schafft die Grundlage, um den vollen Performance-Hebel von AI Max zu nutzen.
Parallel zu AI Max, das weiterhin auf einer erweiterten Keyword-Logik basiert, testet Google derzeit (Stand Oktober 2025) vollständig KI-gesteuerte Suchformate, die ohne klassische Keywords auskommen. Diese Pilotprojekte verlagern die Werbeausspielung direkt in die generative Suchumgebung (AI Mode / Search Generative Experience).
Anstatt Keywords oder Match-Typen zu hinterlegen, liefern Werbetreibende hier strukturierte Inhalte und Signale: Produkt- und Leistungsfeeds, Anzeigentexte, Zielgruppen-Definitionen, Conversion-Daten und Markeninformationen. Die KI analysiert diese Daten, kombiniert sie mit dem Gesprächs- oder Suchkontext des Nutzers und entscheidet eigenständig, wann, wo und in welcher Form eine Anzeige eingeblendet wird.
Aktuell testet Google u. a.
AI Overview Ads – Anzeigen, die innerhalb der generativen Antworten erscheinen,
Conversational Ads – dynamische Formate, die sich an den Verlauf eines Nutzer-Dialogs anpassen, sowie
Dynamic Query Expansion – eine KI-Logik, die neue Suchanfragen in Echtzeit generiert, selbst wenn keine Keyword-Übereinstimmung besteht.
Im Unterschied zu AI Max, wo Keywords noch als Startsignal dienen, erfolgt die Steuerung hier ausschließlich über Inhalte, Datenqualität und Markenrelevanz. Damit markiert Google den nächsten Schritt hin zu einer keywordlosen, kontextbasierten Kampagnensteuerung, bei der die Qualität der bereitgestellten Daten entscheidend ist – nicht mehr die Anzahl oder Genauigkeit der gebuchten Keywords.
Der Wandel bei Google Ads findet bereits jetzt statt. Während viele noch über die möglichen Folgen sprechen, nutzen erste Unternehmen die Chance, der KI gezielt jene Signale zu liefern, mit denen Google ihre Marke besser versteht. Wer jetzt handelt, sichert sich einen Vorsprung, den Nachzügler später nur mit großem Aufwand aufholen können.
Der erste Schritt: Inhalte müssen konversationsfähiger werden. Website-Texte, Produktseiten und Feeds sollten nicht nur Schlagworte enthalten, sondern Fragen in natürlicher Sprache beantworten, genauso, wie Nutzer tatsächlich suchen und denken. Gleichzeitig verändert sich die Erfolgsmessung: Nicht mehr die reine Anzahl an Leads zählt, sondern der tatsächliche Geschäftswert jeder Conversion. Wer diese Werte korrekt hinterlegt und auf wertbasierte Gebotsstrategien setzt, hilft der KI, Budgets gezielt auf die profitabelsten Anfragen auszurichten.
Auch das Markenprofil wird zum Erfolgsfaktor. Konsistente Botschaften, aktuelle Inhalte und positive Bewertungen über alle Kanäle hinweg stärken das Vertrauen in die Marke.
Unternehmen, die jetzt schon mit Performance Max oder den neuen AI-basierten Suchkampagnen experimentieren, sammeln wertvolle Lernsamples für die KI und verstehen früh, wie sich die neuen Formate in ihre Markenstrategie integrieren lassen. So entsteht Schritt für Schritt ein Wettbewerbsvorteil.
Daten, Marke, Inhalte
Ziel: Saubere Signale für die KI schaffen, damit Google Ihre Marke korrekt einordnen kann.
Erste Kampagnen & Pilotprojekte
Ziel: Erste Lernsamples für die Algorithmen generieren und früh Insights aufbauen.
Vom Pilot zur Gesamtstrategie
Ziel: Die eigene Marke fest in der KI-Logik von Google verankern und Wettbewerbsvorteile sicher
Nein. Keywords bleiben vorerst relevant, insbesondere in klassischen Suchkampagnen. Aber ihre Rolle verändert sich: Statt alleiniger Trigger werden sie zu einem Signal unter vielen. Bestehende Kampagnen sollten weiterlaufen – parallel sollte man testen, wie Performance Max und AI Max in der eigenen Strategie wirken.
Weniger als in klassischen Suchkampagnen. KI entscheidet weitgehend über Platzierungen, Gebote und Kombinationen. Ihre Steuerungsmöglichkeiten liegen vor allem in den Daten, die Sie einspeisen: Conversion-Werte, Produktfeeds, Creatives, Zielgruppen-Signale.
AI Max erweitert klassische Suchkampagnen um KI-gestützte Optimierung, Keywords sind weiterhin Teil der Logik. Die Pilotformate gehen weiter: Anzeigen werden dort keywordlos ausgelöst – nur durch den erkannten Kontext und die Kaufintention.
Ja, unbedingt. Ohne sauberes Conversion-Tracking und hinterlegte Conversion-Werte fehlen der KI die Signale, um Budgets richtig zu steuern. Unternehmen sollten prüfen, ob Google Analytics 4 korrekt implementiert ist, ob Conversion-Werte hinterlegt sind und ob Produktdaten aktuell gepflegt werden.
Dafür gibt es aktuell keinen offiziellen Zeitplan. Google testet die neuen Formate zunächst in ausgewählten Konten und Märkten. Branchenexperten gehen davon aus, dass ein breiterer Rollout frühestens Ende 2025 beginnt – ähnlich wie beim gestaffelten Start der Search Generative Experience.
Zur Vorbereitung auf den KI-Modus sollten Unternehmen Tools nutzen, die Datenqualität, Conversion-Tracking und Feed-Management sicherstellen – etwa für saubere Produktfeeds, konsistente Conversion-Werte oder strukturierte Creatives. Diese Tools helfen, die richtigen Trainingssignale für Googles KI zu erstellen und die Performance kontinuierlich zu verbessern.
Cookies und vergleichbare Tracking-Services bleiben wichtig, um Nutzersignale präzise zu erfassen und die Kampagnenleistung zu bewerten. Ohne korrekte Cookie-Implementierung oder GA4-Setup fehlen der KI die notwendigen Daten, um Anzeigen gezielt auszuspielen. Eine datenschutzkonforme, technisch saubere Integration ist daher Grundvoraussetzung für erfolgreiche KI-Kampagnen.
Wer jetzt aktiv wird, gestaltet die nächste Entwicklungsstufe von Google Ads mit.
Die Suche entwickelt sich von einer keywordbasierten Trefferliste zu einem kontextorientierten Antwortsystem, das technische Anforderungen, Entscheidungsprozesse und Nutzungsszenarien besser versteht als je zuvor.
Sichtbarkeit entsteht künftig nicht mehr primär durch Gebote auf Keywords, sondern durch präzise strukturierte Informationen und konsistente Signale, die die KI als relevant und vertrauenswürdig einordnet.
Für Industrieunternehmen bedeutet das: Inhalte und Anzeigen müssen reale Fragen und Anwendungsfälle aus der Praxis abbilden – nicht nur Produkte oder Begriffe. Werbetexte, Landingpages und Produktdaten sollten den Nutzungskontext eines Ingenieurs oder Einkäufers erkennbar machen, damit Google sie als vollständige Lösung versteht.
Der Vorteil: Frühzeitige Anpassungen liefern der KI wertvolle Trainingsdaten und schaffen einen Vorsprung, der sich in Performance und Sichtbarkeit direkt messen lässt.
Wer diese Entwicklung proaktiv begleitet, legt den Grundstein für effiziente Kampagnen, bessere Conversion-Raten und eine langfristig starke Markenposition im digitalen Beschaffungsprozess.
Google Ads befindet sich in einer Phase tiefgreifender Veränderung.
Unternehmen, die Trends, Technologien und Datenqualität aktiv managen, sichern sich Relevanz und Wettbewerbsvorteile in einer zunehmend KI-gesteuerten Suchwelt.
Mit seiner langjährigen internationalen Erfahrung in Sales und Marketing in der Industrie vereint Chassan Jalloul strategisches Know-how mit einem klaren Blick für praktische Umsetzung. Im Performance Marketing liegt sein Fokus darauf, komplexe Zusammenhänge greifbar zu machen und durch datenbasierte Strategien nachhaltige Erfolge für Unternehmen zu schaffen.
