ChatGPT & Co. werden von der Informationsquelle zum Auswahlhelfer. Anstatt nur Antworten zu liefern, schlagen sie konkrete Anbieter vor und beeinflussen damit, welche Marken Kund:innen näher prüfen. Genau dieser Einfluss bleibt in klassischen Webanalysen oft unsichtbar.
Wie KI die Customer Journey verändert, lässt sich an der Wahl einer Bank gut zeigen. Eine 55-jährige Unternehmerin fragt ChatGPT nach einer Bank, die ihre Anlagen, Vorsorge, Pensionierung und ihren Nachlass ganzheitlich betrachtet. Nachhaltigkeit ist ihr wichtig. Die KI nennt zwei oder drei Institute und erklärt, weshalb sie zu ihrer Situation passen könnten.
Der Unterschied zur klassischen Suchmaschine liegt darin, wer die Vorauswahl trifft. Bei Google müssen Kund:innen die angezeigten Treffer in der Regel selbst vergleichen und entscheiden, welche Anbieter zu ihrer Situation passen. Generative KI kann einen Teil dieser Arbeit übernehmen: Sie bewertet verfügbare Informationen im Kontext der Anfrage und leitet daraus eine Auswahl passender Anbieter ab.
Dieser Mechanismus lässt sich auch auf andere Branchen übertragen. Wer nach einer Versicherung, einem Mobilfunkanbieter oder einer passenden Unternehmenssoftware sucht, kann sich von einer KI mögliche Optionen vorsortieren lassen.
Der Wettbewerb beginnt damit nicht erst in der klassischen Suchmaschine. Er beginnt bereits bei der Frage, welche Anbieter eine KI überhaupt zur weiteren Prüfung empfiehlt.
KI-Empfehlungen wirken über den Chat hinaus
Die entscheidende Frage lautet daher: Hat die KI-Vorauswahl überhaupt Einfluss darauf, mit welchen Anbietern sich Kund:innen anschliessend beschäftigen?
Eine Studie von Similarweb liefert dazu Hinweise. Untersucht wurden reale Nutzerpfade in den USA in den Bereichen Finanzen, Reisen und Beauty. Similarweb analysierte, welche Websites Nutzer:innen innerhalb von sieben Tagen besuchten, nachdem ChatGPT ihnen bestimmte Marken empfohlen hatte. Das Ergebnis: Empfohlene Marken wurden 2,5-mal häufiger besucht als nicht empfohlene Wettbewerber.
Die Studie misst weder Leads noch Abschlüsse. Sie zeigt aber, dass eine Empfehlung in ChatGPT nicht einfach im Chat verpufft. Empfohlene Anbieter werden danach häufiger besucht. Zudem beschäftigen sich die Besucher:innen intensiver mit ihnen: Sie verbringen rund doppelt so viel Zeit auf deren Websites und rufen etwa doppelt so viele Seiten auf wie Besucher:innen ohne vorherige KI-Empfehlung.
KI-Einfluss bleibt in den Analytics oft unsichtbar
Wer heute seine Webanalytics betrachtet, könnte dennoch zum Schluss kommen, dass KI für die Customer Journey kaum eine Rolle spielt. Denn der direkte Traffic von ChatGPT und anderen KI-Systemen ist häufig gering.
Diese Sicht greift zu kurz. Wie Similarweb zeigt, wechseln viele Nutzer:innen nach einer KI-Empfehlung nicht direkt zur Website der empfohlenen Marke. 55,9% der späteren Besuche erfolgten über eine Suchmaschine. Nur 8,8% führten direkt über einen KI-Kanal auf die Website.
In der Webanalyse sieht die Customer Journey dann beispielsweise so aus: Google → Website
Tatsächlich könnte sie aber früher begonnen haben: ChatGPT → Empfehlung → Google → Website
Die Analytics zeigen, über welchen Kanal ein Besuch erfolgt. Oft erfassen sie aber nicht, dass eine KI bereits zuvor beeinflusst hat, welche Marke jemand näher prüft.
Genau hier entsteht ein blinder Fleck. Unternehmen messen sehr genau, was passiert, sobald Kund:innen auf ihren digitalen Kanälen ankommen. Deutlich schwieriger zu erkennen ist, warum gerade ihre Marke zuvor in die engere Auswahl gelangt ist.
Wer den Einfluss von KI allein am direkten Website-Traffic misst, greift deshalb zu kurz. Denn KI kann die Anbieterauswahl bereits beeinflussen, bevor der erste messbare Kontakt mit einer Marke stattfindet.
Welche Marken zur Auswahl gehören, hängt vom Bedürfnis ab
Die KI-Vorauswahl ist nicht statisch. Welche Anbieter eine KI nennt, hängt stark von der konkreten Fragestellung ab. Das zeigt ein Beispiel aus dem Schweizer Bankenmarkt. Im «IFZ AI Visibility Banking Report» der Hochschule Luzern dominieren bei allgemeinen Fragen bekannte Institute wie die UBS, Raiffeisen und die ZKB.
Bei spezifischen Bedürfnissen verändert sich das Bild. Besonders deutlich wird dies beim nachhaltigen Banking. Die deutlich kleinere Alternative Bank Schweiz spielt bei allgemeinen Bankfragen kaum eine Rolle. Bei Fragen nach nachhaltigen Banken rückt sie dagegen bei allen drei getesteten KI-Systemen stark in den Vordergrund.
Bemerkenswert ist, worauf sich die KI-Systeme bei dieser Einordnung stützen. In den Antworten tauchen unter anderem ein WWF-Rating, Auszeichnungen und weitere externe Quellen auf.
Bekanntheit allein sichert keinen Platz in der KI-Vorauswahl
Die Erkenntnis aus diesem Beispiel reicht über das Banking hinaus: Eine bekannte Marke ist nicht automatisch bei jedem Kundenbedürfnis die relevanteste. Je konkreter Kund:innen ihre Situation beschreiben, desto wichtiger wird die erkennbare Passung zwischen Bedarf und Anbieter.
Für Unternehmen folgt daraus ein strategischer Perspektivenwechsel: Entscheidend ist nicht, bei möglichst vielen KI-Anfragen sichtbar zu sein, sondern bei jenen Kundenbedürfnissen zur engeren Auswahl zu gehören, für die die eigene Marke besonders relevant ist.
Für die Customer Experience hat das eine weitere Konsequenz: Wer aufgrund einer KI-Empfehlung mit einem Unternehmen in Kontakt kommt, bringt möglicherweise bereits konkrete Erwartungen mit. Die Website und die anschliessenden Kontaktpunkte sollten deshalb deutlich machen, weshalb das Unternehmen für die betreffende Situation geeignet ist. Sonst entsteht eine Diskrepanz zwischen dem Bild, das die KI vermittelt, und dem tatsächlichen Markenerlebnis.
Marken kontrollieren ihr digitales Bild nicht allein
Wenn KI-Systeme Anbieter nach ihrer Passung zu einer bestimmten Situation einordnen, stellt sich eine weitere Frage: Welche Informationen nutzen sie dafür?
Die eigene Website spielt dabei eine wichtige Rolle. Sie ist aber nur ein Teil der Informationsgrundlage. Eine AirOps-Untersuchung zu kommerziellen KI-Anfragen zeigt, wie präsent externe Quellen sind. 85% der analysierten Markennennungen wurden Drittquellen zugeordnet. Nur ein deutlich kleinerer Teil entfiel direkt auf die eigene Unternehmensdomain.
Das beweist nicht, dass ein Listical, ein Medienartikel, ein Rating oder eine Bewertung automatisch eine KI-Empfehlung auslöst. Es zeigt aber, dass externe Informationen in solchen KI-Antworten eine wichtige Rolle spielen.
Für die Markenführung hat das eine weitreichende Konsequenz: Unternehmen kontrollieren das digitale Bild ihrer Marke nicht allein. Was sie über sich selbst sagen, ist nur ein Teil dieses Bildes. KI-Systeme können auch Medienberichte, Bewertungen, Vergleichsportale, Rankings und Studien in ihre Einordnung einbeziehen. Solche externen Informationen liefern zusätzliche Anhaltspunkte dafür, wofür ein Unternehmen steht und bei welchen Kundenbedürfnissen es relevant sein könnte.
Damit entsteht eine neue Verbindung zwischen Positionierung, Kundenerlebnis und Reputation. Eine Marke kann auf ihrer Website sehr klar für etwas stehen. Wenn dieses Bild ausserhalb der eigenen Kanäle aber kaum erkennbar oder widersprüchlich ist, wird eine eindeutige Einordnung schwieriger.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur: Was sagen wir über uns selbst? Sondern auch: Findet sich dieses Bild im digitalen Umfeld wieder?
Was Marketing und CX daraus ableiten sollten
Für Marketing- und CX-Verantwortliche ergeben sich daraus vier zentrale Handlungsfelder.
- Strategie: Bei welchen konkreten Kundenbedürfnissen soll die Marke zur engeren Auswahl gehören? Statt eine möglichst hohe allgemeine KI-Sichtbarkeit anzustreben, sollten Unternehmen jene Entscheidungssituationen identifizieren, in denen sie für potenzielle Kund:innen besonders relevant sein wollen.
- Positionierung: Erkennen KI-Systeme, weshalb die Marke für diese Situationen geeignet ist? Unternehmen sollten prüfen, ob ihre wichtigsten Differenzierungsmerkmale in KI-Antworten tatsächlich erkennbar werden. Dafür muss klar kommuniziert sein, für wen das Unternehmen welche Probleme wie löst und wodurch es sich von Wettbewerbern unterscheidet.
- Reputation: Bestätigen externe Quellen dieses Markenbild? Unternehmen sollten analysieren, welche Medienberichte, Bewertungen, Rankings, Studien und Vergleichsportale bei relevanten KI-Anfragen auftauchen und ob diese Quellen die gewünschte Positionierung stützen.
- Messung: Wie häufig gehört die Marke bei relevanten Kundenbedürfnissen zur KI-Vorauswahl? Neben klassischem Website-Traffic sollten Unternehmen beobachten, bei welchen Fragestellungen ihre Marke von KI-Systemen empfohlen wird, welche Wettbewerber ebenfalls auftauchen und wie sich die Sichtbarkeit über die Zeit verändert.
KI-Vorauswahl wird zur neuen Wettbewerbszone
Für Marketing und CX reicht es künftig nicht mehr, nur zu wissen, wie Kund:innen auf die eigene Website gelangen. Entscheidend wird auch, warum die eigene Marke überhaupt zu den Anbietern gehört, die Kund:innen näher prüfen.
Der blinde Fleck liegt damit nicht in einem zusätzlichen Kanal. Er liegt in der KI-Vorauswahl, die vor dem sichtbaren Kontakt mit einer Marke stattfindet. Wer diesen Teil der Customer Journey nicht berücksichtigt, unterschätzt möglicherweise den Einfluss von KI auf die eigene Kundengewinnung.