07.07.26

Einige KI-Anbieter testen gerade Werbung. Andere haben solche Versuche nach kurzer Zeit wieder zurückgenommen. Das ist kein Widerspruch zwischen einer guten und einer schlechten Entscheidung. Es zeigt vielmehr, dass noch niemand genau weiß, wie viel Werbung ein KI-System verträgt, ohne seine eigentliche Funktion zu beschädigen.

Diese Funktion ist Vertrauen

Menschen fragen eine KI nicht, weil sie noch eine weitere Werbebotschaft lesen wollen, sondern weil sie eine möglichst ehrliche Einschätzung oder korrekte Information erwarten, komplett frei von wirtschaftlichen Interessen. Sobald dieser Eindruck wackelt, wackelt das gesamte Produkt.

Von der Relevanz zur Verwässerung

Eine ähnliche Dynamik habe ich schon einmal erlebt, nur mit anderen Beteiligten. Suchmaschinenwerbung war anfangs klar von den Ergebnissen getrennt und hoch relevant. Mit der Zeit wurde die Grenze unschärfer, bis viele Nutzende sie kaum noch bewusst wahrnahmen. In social Feeds lief es ähnlich. Aus vereinzelten Anzeigen wurde mit wachsendem Erlösdruck eine Verdichtung, die viele nur noch als Rauschen empfanden. Relevanz am Anfang, Verwässerung mit der Zeit, das war bislang das Muster jeder offenen Werbefläche im Netz.
Bei KI-Chats halte ich das strukturelle Problem für größer.

Eine Suchanzeige steht neben einem Ergebnis, räumlich getrennt und klar erkennbar. Ein Feed-Post lässt sich als gesponsert markieren und optisch absetzen. Eine KI-Antwort dagegen ist ein einziger, zusammenhängender Text. Eine Produktempfehlung darin lässt sich kaum sauber von der eigentlichen fachlichen Einschätzung trennen. Werbung neben einer Information kennen Nutzer seit über zwanzig Jahren und haben gelernt, sie einzuordnen. Werbung in einer Information untergräbt die Grundannahme, warum jemand überhaupt eine KI befragt.

Warum KI nicht wie Netflix ist

Der wirtschaftliche Druck dahinter ist real und lässt sich an einem anderen Beispiel gut zeigen. Netflix hat 2022 ein werbefinanziertes Abo eingeführt, nachdem reine Preiserhöhungen das Nutzerwachstum gebremst hatten. Werbung war dort ein zusätzlicher Hebel für ein Geschäft, das im Kern profitabel lief und lediglich an Schwung verlor.

Bei den großen KI-Anbietern liegt der Fall anders und ist dringlicher. Es geht nicht um verlangsamtes Wachstum, sondern um Verluste in Milliardenhöhe pro Quartal, weil die Kosten für Rechenleistung die Erlöse weit übersteigen. Werbung soll hier kein gutes Geschäft noch besser machen, sondern ein strukturell defizitäres Geschäft tragfähig machen. Diese Dringlichkeit erklärt, warum Anbieter wie OpenAI das Thema trotz des Vertrauensrisikos vorantreiben. Ihnen bleibt schlicht weniger Zeit, das richtige Gleichgewicht zu finden, als es Netflix damals hatte.

Die eigentliche Empfehlung lässt sich nicht kaufen

Für Unternehmen und kommerzielle Websitebetreiber bedeutet das eine andere Priorität, als viele aktuell setzen. Bezahlte Platzierung wird auch in KI-Chats vermutlich funktionieren wie bei Google oder LinkedIn. Wer zahlt, wird angezeigt. Das ist keine Frage der Relevanz, sondern des Budgets.

Der eigentlich entscheidende Unterschied liegt meiner Meinung nach woanders. Der weitaus größere Teil dessen, was eine KI zu einer Marke oder einem Produkt sagt, entsteht nicht in einem bezahlten und gekennzeichneten Abschnitt, sondern direkt in der Antwort selbst, unbezahlt, auf Basis dessen, was das KI-System in seinen Quellen findet.

Diese unbezahlte Nennung lässt sich nicht einfach zukaufen, sobald ein Anzeigenformat verfügbar wird. Sie bleibt davon getrennt, so wie eine bezahlte Google-Anzeige nichts daran ändert, ob eine Seite organisch weit oben oder gar nicht gefunden wird. Wer nur auf künftige Buchungsmöglichkeiten wartet, sichert sich bestenfalls einen kleinen, klar als Werbung erkennbaren Platz am Rand der Antwort.

Die eigentliche Empfehlung der KI bleibt davon unberührt und wirkt vermutlich stärker, gerade weil sie nicht als Werbung erkennbar ist.

Drei strategische Aufgaben

Daraus ergeben sich für mich drei Aufgaben, die deutlich wichtiger sind als die Frage nach künftigen Buchungsmöglichkeiten:

1. Verstehen, aus welchen Quellen KI-Systeme ihre Antworten zu den eigenen Themen ziehen.
2. Beobachten, wie die eigene Marke dort dargestellt wird, unabhängig vom eigenen Einfluss.
3. Früh eine Haltung entwickeln, wie offensiv man in werblichen KI-Formaten auftreten will, sobald sie kommen.
   

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