Marketing Funnel optimieren: Die Rolle von LLMs im Online Marketing

Im Online Marketing wird nach wie vor viel Potenzial verschenkt, vor allem am Anfang der Customer Journey. Noch immer setzen viele Unternehmen mit ihren Maßnahmen vorrangig auf schnelle Kaufabschlüsse oder die unmittelbare Lead-Generierung. Wer sich allerdings ausschließlich auf diese Phase konzentriert, verliert einen großen Teil der Zielgruppe, der sich noch in einer früheren Phase der Entscheidungsfindung befindet.

Eine neue Möglichkeit, den eigenen Marketing Funnel diesbezüglich zu optimieren, besteht in der Nutzung von Large Language Models (LLMs). LLMs beeinflussen heute, wie Menschen nach Informationen suchen, mit Marken interagieren und letztlich Entscheidungen treffen. Sie verleihen dem Zusammenspiel von Informationsangebot und Zielgruppenansprache eine neue Dynamik. In diesem Artikel erfährst Du, wie Du diese Wandlung für Dein Marketing nutzen kannst. 

Inhaltsverzeichnis

1. Was sind LLMs uns warum sind sie relevant für die Customer Journey?
2. Bedeutung für das Marketing: Vom Content zum Kontext
3. Wie LLMs das Suchverhalten verändern
4. Suchintention neu denken: Von Keywords zu Aufgaben
5. Auswirkungen auf Unternehmen: Sichtbarkeit neu definieren
6. Fazit: KI-ready werden und den Funnel neu definieren

Was sind LLMs und warum sind sie relevant für die Customer Journey?

LLMs (Large Language Models) sind KI-basierte Systeme, die riesige Mengen an Text verstehen, verarbeiten und daraus menschenähnliche Antworten generieren können. Diese Technologien, wie etwa ChatGPT oder Google Gemini, lernen aus Billionen von Wörtern und liefern in Sekunden Kontext, Empfehlungen, Zusammenfassungen und kreative Ideen. Sie verändern digitale Interaktionen, weil sie es ermöglichen, personalisiert auf Suchanfragen und Informationsbedürfnisse einzugehen. 

Im Januar 2025 erschien AI Overviews in 30 % der Suchergebnisse und 74 % der Problemlösungsanfragen.

Search Engine Journal, 2025

LLMs sind damit keine klassischen Tools mehr, sondern digitale Assistenten, die als eigenständige Schnittstellen in der Customer Journey fungieren. Sie bringen neue Touchpoints mit sich und verändern insgesamt die Art und Weise, wie Nutzer:innen auf Marken, Produkte und Lösungen aufmerksam werden. Dies gilt vor allem für die ersten Phasen der Customer Journey, See und Think: 

Das See-Think-Do-Care-Framework nach Avinash Kaushik zur Abbildung der Customer Journey 

Diese beiden Phasen erleben durch LLMs die größte Veränderung. In der SEE-Phase geht es vor allem darum, Aufmerksamkeit und Bekanntheit zu schaffen. Inhalte müssen dabei für neue Interfaces wie Sprachassistenten, Chatbots oder multimodale KI-Systeme adaptierbar sein. Ein gutes Beispiel ist etwa YouTube: Wird ein Video transkribiert, mit relevanten Schlagwörtern und verwandten Artikeln versehen, steigt die Chance, dass dieses Video nicht nur in klassischen Suchen, sondern auch in KI-generierten Empfehlungen erscheint. In der SEE-Phase können LLMs Interessierte also auch auf Themen aufmerksam machen, die sie bisher nicht aktiv gesucht hätten.

In der THINK-Phase, in der die Zielgruppe aktiv nach Lösungen sucht, wird KI zum Co-Pilot. Nutzer:innen lassen sich Möglichkeiten erklären, Vor- und Nachteile auflisten oder fragen nach Best Practices. Unternehmen, die hier KI aktiv vorantreiben, können einen direkten Zugang zu den Entscheidungsprozessen ihrer potenziellen Kundinnen und Kunden aufbauen. LLMs werden damit zu einem wichtigen Bestandteil der Customer Journey.

Bedeutung für das Marketing: Vom Content zum Kontext

Für das Marketing bedeutet der Einsatz von LLMs einen großem Umbruch. Content allein reicht nicht mehr aus. Es geht zunehmend darum, Kontext zu schaffen. Inhalte müssen so strukturiert, formuliert und vernetzt sein, dass sie nicht nur von Menschen, sondern auch von KI-Systemen verstanden, verarbeitet und weiterempfohlen werden können. Nutzer:innen wenden sich immer häufiger direkt an KI-gestützte Tools, um sich schnellstmöglich die gesuchten Informationen einzuholen. Aus diesem Grund ist es im Marketing essenziell, Inhalte in KI-freundlicher Weise aufzubereiten, um weiterhin an Sichtbarkeit zu gewinnen und im besten Fall von der KI direkt vorgeschlagen zu werden. 

63 % der Befragten gaben an, dass sich AI Overview seit der Einführung positiv auf den organischen Traffic, die Sichtbarkeit oder das Ranking ausgewirkt hat.

Conductor, 2025

In der SEE-Phase bedeutet dies, organische Reichweite zu erzielen, zum Beispiel mithilfe von bestimmten Themenclustern, die auf Trends, Fragen und Probleme reagieren. In der THINK-Phase rückt der Anspruch an Informationsqualität und Problemlösung in den Vordergrund. LLMs gewichten Inhalte danach, wie hilfreich, relevant und klar sie bestimmte Fragestellungen beantworten. Wer hier punktet, wird in AI-gestützten Interfaces wie SGE (Search Generative Experience) oder Bing Chat bevorzugt ausgespielt.

Wie LLMs das Suchverhalten verändern

Die Art, wie Menschen Informationen im Internet suchen, verändert sich durch LLMs grundlegend. Statt mehrere Keywords in eine Suchmaschine einzugeben und sich durch Websites zu klicken, formulieren Nutzer:innen komplexe Fragen oder Szenarien und erwarten sofortige Antworten. Statt zahlreiche Klicks durch verschiedene Webseiten zu tätigen, reichen oft wenige KI-Antworten, Guides oder Produktempfehlungen. Für Marketer heißt das: Wer in Zukunft entdeckt werden will, muss verstehen, wie Künstliche Intelligenz Wissen verarbeitet und ausspielt. 

In der SEE-Phase suchen Menschen oft nicht gezielt nach einem Produkt, sondern folgen ihrer Neugier oder wollen sich grundlegend über ein Thema informieren. Heute können LLMs diese Rolle übernehmen und Inhalte vorschlagen, die als relevant eingestuft werden. Aus diesem Grund müssen die eigenen Inhalte so aufbereitet werden, dass sie in diesen KI-Dialogen bereits in der SEE-Phase präsent sind, in der potenzielle Kundinnen und Kunden noch ohne konkrete Kaufabsicht unterwegs sind.

Auch in der THINK-Phase tritt das klassische Suchverhalten weiter in den Hintergrund. Nutzer:innen recherchieren nicht mehr selbst, sondern delegieren diese Aufgabe an die KI. Die Antwort wird dann als Entscheidungsvorlage interpretiert. Das heißt für Unternehmen: Wenn Deine Inhalte nicht für LLMs optimiert sind, werden sie auch in der Customer Journey nicht berücksichtigt.

Ein Beispiel: „Ich suche eine CRM-Lösung für mein B2B-Unternehmen mit 10 Mitarbeitenden, Fokus auf Marketingautomatisierung, und ich will die Integration mit HubSpot.“

Früher hätte dies mehrere Suchanfragen gebraucht. Heute genügt ein Prompt und die KI liefert eine strukturierte Empfehlung. Hier muss Dein Unternehmen präsent sein, um bei entsprechenden Suchanfragen direkt als Lösung vorgeschlagen zu werden.

Suchintention neu denken: Von Keywords zu Aufgaben

Mit der Entwicklung von LLMs wird die Suchintention noch facettenreicher und vor allem individueller. Die Einteilung von Suchintentionen in informationell, transaktional und navigational greift in der Welt der LLMs zu kurz. Nutzer:innen wollen keine isolierten Antworten mehr, sondern ganzheitliche Lösungen. LLMs sind in der Lage, diese komplexen Intentionen zu erkennen, zu bündeln und passende Informationen zusammenzufassen.

Dies liegt daran, dass Nutzer:innen im Dialog mit der KI häufig ihre persönliche Situation, ihre Herausforderungen und ihre Wünsche viel genauer schildern als in einer stichwortbasierten Google-Suche.

Das Ergebnis: Die KI versteht, in welcher Phase des Entscheidungsprozesses sich die Person befindet, und liefert zugeschnittene Empfehlungen. Dies eröffnet Marken die Möglichkeit, Inhalte für jede einzelne Stufe der Customer Journey ideal auszusteuern, sei es informativ, inspirierend oder beratend.

Gerade in der THINK-Phase zeigt sich dieses Potenzial: Ein:e Nutzer:in, die oder der noch keine konkrete Kaufabsicht hat, aber nach einem Vergleich, einer Empfehlung oder einem Erfahrungswert sucht, bekommt genau das von der KI geliefert. Unternehmen, die hier mit fundierten Inhalten sichtbar sind, gelangen direkt in diese Vorentscheidungsprozesse, ohne Umweg über die klassische Suche. 

Auswirkungen auf Unternehmen: Sichtbarkeit neu definieren

Die klassischen Phasen der Customer Journey verschmelzen immer mehr. LLMs sorgen dafür, dass sich Nutzer:innen schneller durch die Journey bewegen oder Phasen gleichzeitig erleben. Für Unternehmen bedeutet diese Verschiebung eine strategische Neuorientierung.

Es reicht nicht mehr aus, lediglich transaktionsorientierte Kampagnen für die letzten Meter zur Conversion aufzufahren. Die wesentliche Herausforderung besteht darin, schon in den frühesten Berührungspunkten gefunden zu werden. Marken müssen ihre Inhalte und Botschaften so aufbereiten, dass sie von LLMs verstanden, ausgewählt und im passenden Kontext wiedergegeben werden. Dies gelingt vor allem dann, wenn die Inhalte alle wichtigen Fragen zu einem Themenfeld abdecken.

Das erfordert ein Umdenken auf organisatorischer Ebene: Teams müssen enger zusammenarbeiten, um Inhalte kontinuierlich zu aktualisieren und anzureichern, da LLMs aktuelle und gepflegte Datenquellen bevorzugen.

Fazit: KI-ready werden und den Funnel neu denken

LLMs verändern die Art und Weise, wie Menschen Informationen finden, verarbeiten und Entscheidungen treffen, besonders in der frühen Customer Journey. Unternehmen sollten damit anfangen, ihre bestehenden Inhalte daraufhin zu überprüfen, ob sie für LLMs auffindbar, verständlich und hilfreich sind. Denn nur wer in der SEE- und THINK-Phase sichtbar ist, bleibt langfristig relevant, unabhängig davon, ob die Entscheidung von einem Menschen oder einem KI-System beeinflusst wird.

Du brauchst dabei Unterstützung? Unser GEO-Audit zeigt Dir, ob und wie stark Deine Marke bereits in KI-Systemen präsent ist. Es analysiert, welche Inhalte berücksichtigt werden, wo Sichtbarkeit fehlt und welche Maßnahmen dabei helfen, die Präsenz in AI Overviews und bei LLMs gezielt auszubauen.

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