Wenn der Kunde eine KI ist: Warum dein Sales-Funnel 2026 nicht mehr funktioniert

Ein Deep-Dive-Report von David Guntern, CEO Digital Marketing GmbH und KI-Marketing Experte

Das Ende der digitalen Gemütlichkeit ist jetzt! Wenn wir im Jahr 2026 auf unsere Marketinglandschaft blicken, müssen wir uns einer brutalen Wahrheit stellen: Das digitale Marketing, wie wir es in den letzten fünfzehn Jahren praktiziert haben, ist nicht nur im Wandel begriffen – es wird gerade vor unseren Augen demontiert und neu zusammengesetzt.

Lass uns ehrlich sein: Die Zeiten, in denen wir Keywords in Tools warfen, Content produzierten, der kaum besser war als der Durchschnitt, und dann auf den Traffic von Google warteten, sind vorbei. Die gemütliche Mitte bricht weg. Die Metatrends, die wir jahrelang am Horizont beobachtet haben – die Verschmelzung von Content und Commerce, die Automatisierung durch KI, der Zerfall des klassischen Trackings – sind nun die dominante Realität.

Dieser Report ist kein "Feel-Good"-Artikel. Er ist eine analytische Autopsie des Status Quo und ein Überlebenshandbuch für das, was kommt. Ich basiere meine Aussagen nicht auf Bauchgefühl, sondern auf harten Daten: von arXiv-Forschungspapieren über die Algorithmen generativer Suchmaschinen bis hin zu den Finanzberichten von Uber und Amazon.

Wir analysieren zehn transformative Trends. Aber Vorsicht: Diese Trends existieren nicht in einem Vakuum. Sie verstärken sich gegenseitig. Es ist ein einziges, massives System.

Hier ist dein Fahrplan für 2026.

1. Generative Engine Optimization (GEO): Die neue Mathematik der Sichtbarkeit

Die wichtigste Erkenntnis für das Jahr 2026 lautet: Ranking ist tot. Es lebe die Zitation.

Das Paradigma der Suchmaschinenoptimierung (SEO) hat sich drei Jahrzehnte lang auf eine Kernmetrik verlassen: die Position in einer Liste von Links. Doch mit dem Durchbruch von Large Language Models (LLMs) und deren Integration in Suchsysteme (SearchGPT, Google AI Overviews, Google Gemini, Perplexity) hat sich die Spielwiese fundamental verändert. Wir bewegen uns von der "Information Retrieval" (Dokumentensuche) zur "Information Synthesis" (Antwortgenerierung).

Die wissenschaftliche Basis von GEO

Eine bahnbrechende Studie definiert den Begriff Generative Engine Optimization (GEO).Die Forscher weisen nach, dass KI-Suchmaschinen Informationen fundamental anders gewichten als klassische Algorithmen. Während Google traditionell einen ausgewogenen Mix aus Brand-Owned Content und Drittquellen anstrebte, zeigen KI-Suchmaschinen einen überwältigenden Bias zugunsten von Earned Media – also autoritären Drittquellen wie Fachmagazinen oder Diskussionen auf Plattformen wie Reddit.

Das bedeutet für dich als Unternehmer oder Marketingleiter: Was du auf deiner eigenen Webseite über dein Produkt schreibst, wird zunehmend irrelevant für die Erstansprache. Die KI vertraut dir nicht. Sie vertraut dem Konsens, den sie in unabhängigen Quellen findet.

Quantitative Metriken und Optimierungsstrategien

Die Forschung schlägt völlig neue Metriken vor. Vergiss "Rank 1". Es geht darum, wie viel physischen Platz deine Marke in der generierten Antwort einnimmt und in welchem semantischen Kontext (positiv/negativ/vergleichend) sie erscheint.

Die gute Nachricht ist: GEO ist beeinflussbar. Experimente zeigen, dass gezielte Anpassungen die Sichtbarkeit in generativen Antworten um bis zu 40 % steigern können. Aber welche Taktiken funktionieren wirklich?

Optimierungs-Strategie	Wirkungsgrad	Mechanismus im LLM
Zitate & Quellenangaben	Sehr Hoch	LLMs sind darauf trainiert, Halluzinationen zu vermeiden. Externe, verlinkte Belege erhöhen den "Trust Score" eines Textabschnitts massiv.
Statistiken & Quantitative Daten	Hoch	Modelle bevorzugen informationsdichte "Chunks". Konkrete Zahlen (z.B. "15.000 Wörter" statt "langer Bericht") werden bevorzugt extrahiert.
Autoritäts-Signale (E-E-A-T)	Hoch	Autoren-Bios, echte Expertise und verifizierbare Referenzen sind essenziell, um als vertrauenswürdige Entität erkannt zu werden.
Technische Fluency	Mittel	Verzicht auf Jargon, Nutzung einfacher Strukturen. LLMs "verstehen" klare semantische Tripel (Subjekt-Prädikat-Objekt) besser.

Der "Big Brand Bias" und die Demokratisierung

Ein kritischer Befund der Analysen ist der sogenannte "Big Brand Bias". Da LLMs auf historischen Daten trainiert sind, werden grosse, etablierte Marken in den Trainingsdaten öfter erwähnt und daher von der KI bevorzugt. Für Nischenplayer und KMUs ist dies eine enorme Hürde.

Deine Strategie als kleinerer Player muss daher sein, die Quell-Ebene zu dominieren. Wenn du nicht die Marke Nike bist, musst du in den Foren und Artikeln präsent sein, die die KI liest, wenn jemand nach "besten Laufschuhen für Plattfüsse" fragt. Du kannst die KI nicht direkt überzeugen, aber du kannst die Quellen beeinflussen, aus denen sie lernt.

2. LLMO (Large Language Model Optimization): Optimierung für das maschinelle Gedächtnis

Während GEO sich auf die Ausgabe in Suchmaschinen konzentriert, befasst sich LLMO mit dem Verständnisdurch das Modell selbst. Es ist die technische Schwester von GEO.

Von Keywords zu Entitäten

Das klassische SEO basierte auf Keywords ("Marketing Agentur Zürich"). LLMO basiert auf Entitäten. Ein LLM muss verstehen, dass "Digital Marketing GmbH" (Entität) eine "Agentur" (Kategorie) ist, die "David Guntern" (Attribut/CEO) gehört und in "Zürich" (Standort) operiert.

Ein Experiment verdeutlicht die Dringlichkeit: Bei der Frage "Wer ist [Markenname] und was tun sie?" lieferten führende KI-Modelle oft faktisch falsche Antworten über Unternehmen.Falsche Standorte, veraltete Dienstleistungen, sogar die Empfehlung von Wettbewerbern.

Die harte Realität: Wenn das LLM deine Entität nicht korrekt "gemappt" hat, existierst du in der KI-gestützten Zukunft nicht. Du bist ein Geist in der Maschine.

Die drei Säulen deiner LLMO-Strategie

Um dies zu korrigieren, müssen wir unsere Webseiten technisch und inhaltlich umbauen. Wir schreiben nicht mehr für den menschlichen Leser, der überfliegt, sondern für den Bot, der "Chunks" extrahiert.

1. Strukturierte Daten & Schema Markup: Dies ist kein "Nice-to-have" mehr. Es ist die einzige Möglichkeit, dem LLM explizit zu sagen: "Dies ist ein Preis", "Dies ist eine Bewertung". Ohne Markup raten die Modelle – und sie raten oft falsch.

2. Entity Clarity & Consistency: Konsistenz ist König. Wenn du auf LinkedIn anders heisst als auf deiner Website und im Handelsregister, verwirrst du das Modell. Vereinheitliche deinen "N.A.P." (Name, Address, Phone) und deine Brand-Story über alle Plattformen hinweg.

3. Content für Extraktion: LLMs konsumieren Inhalte in Häppchen. Schreibe im "Answer-First"-Stil. Die wichtigste Information gehört in die ersten 30-60 Wörter. Nutze Listen und Tabellen. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, als Teil einer KI-Antwort extrahiert zu werden, massiv.
   

Wir bewegen uns von einer Ära, in der wir Menschen beeindrucken mussten, in eine Ära, in der wir Maschinen füttern müssen, damit diese Menschen überzeugen.

3. AI Commerce & Das Universal Commerce Protocol (UCP): Der Agent kauft für dich ein

Dies ist vielleicht der radikalste Wandel im E-Commerce seit der Erfindung des digitalen Warenkorbs. Wir stehen am Beginn des Agentic Commerce.

Das Problem der Fragmentierung

Bisher war E-Commerce ein menschlicher Prozess: Suchen, Klicken, Vergleichen, Checkout. Künftig werden KI-Agenten diese Aufgaben übernehmen. Doch bisher gab es ein technisches Problem: Das "N x N Integrationsproblem". Jeder KI-Bot musste theoretisch eine Schnittstelle zu jedem Online-Shop der Welt bauen. Das ist unskalierbar.

Die Lösung: UCP

Google hat das Universal Commerce Protocol (UCP) vorgestellt und forciert. Es ist ein offener Standard, der es KI-Agenten ermöglicht, Produkte zu entdecken, Preise zu vergleichen und Käufe abzuschliessen – ohne dass ein Mensch jemals die Website des Händlers besucht.

Unterstützt von Schwergewichten wie Shopify, Walmart und Finanzdienstleistern wie Stripe und Visa, schafft UCP eine standardisierte Sprache für den Handel.

• Google AI Mode: Nutzer können direkt in der Google-Suche oder in Gemini einkaufen. Der Agent führt die Transaktion im Hintergrund aus.

• Implikation für Händler: Wenn dein Shop nicht UCP-konform ist, bist du für diese neue Klasse von "Kunden" (den KI-Agenten) unsichtbar. Du hast keine Schnittstelle zur neuen Ökonomie.

  
  

Amazon Rufus: Der Walled Garden schlägt zurück

Während Google auf offene Protokolle setzt, baut Amazon seine Festung aus. Rufus, der generative Shopping-Assistent von Amazon, hat sich bis 2025 zu einem Giganten entwickelt.

• Adoption: Über 250 Millionen Nutzer interagieren bereits mit Rufus.

• Ökonomischer Impact: Amazon projiziert 10 Milliarden USD an inkrementellen Umsätzen allein durch Rufus-Empfehlungen.

• Konversion: Nutzer, die Rufus konsultieren, konvertieren signifikant besser (rund 60% höher).Aber Rufus verändert die Sichtbarkeit drastisch. Er liest Rezensionen und Produktdetails. Wenn deine Produktbeschreibung Lücken hat oder Rezensionen negativ sind, wird Rufus dich proaktiv ausfiltern.

  
  

Strategische Ableitung: Optimierung für Amazon bedeutet 2026 nicht mehr nur Keyword-Stuffing. Es bedeutet "Review Engineering" und die Bereitstellung extrem detaillierter Produktdaten, damit Rufus die Fragen deiner Kunden ("Passt das in einen Honda Civic?") korrekt beantworten kann.

4. Marketing Measurement: Die Rückkehr der Statistik (MMM)

Das "goldene Zeitalter" des granularen User-Trackings ist vorbei. Es wurde nicht von der DSGVO getötet, sondern von der Technologie selbst.

Das Ende des deterministischen Traums

Mit iOS 17 und folgenden Updates hat Apple die "Link Tracking Protection" eingeführt. Parameter wie gclid(Google) oder fbclid (Facebook) werden in Mail, Messages und im privaten Surfen automatisch aus URLs entfernt. Das heisst: Das direkte Tracking von Klick zu Conversion ist technisch unterbrochen.

Dazu kommt der Shift zu Zero-Click-Suchen und KI-Antworten, die oft gar keinen Referrer übergeben. Die Datenbasis für deterministisches Tracking (1 Klick = 1 Sale) erodiert massiv.

Die Renaissance von MMM (Marketing Mix Modeling)

Die Antwort der Industrie ist ein Rückgriff auf statistische Methoden, die früher nur Grosskonzernen vorbehalten waren. Marketing Mix Modeling (MMM) erlebt durch Open-Source-Lösungen und KI eine Demokratisierung.

Die neue Wahrheit: Wer 2026 noch ausschliesslich auf den ROAS (Return on Ad Spend) im Facebook Werbeanzeigenmanager starrt, fliegt blind. Der angezeigte ROAS ist eine Illusion. Wahres Wachstumsmessung erfordert eine Kombination aus probabilistischem MMM für die Strategie und deterministischem Tracking für die taktische Aussteuerung.

5. Der KI-Browser Krieg: Perplexity Comet vs. OpenAI Atlas

Der Browser war 30 Jahre lang ein neutrales Fenster zum Web. Jetzt wird er zum aktiven Akteur.

Perplexity Comet: Der Neugier-Browser

Perplexity hat mit "Comet" einen Browser lanciert, der das Konzept des "Browsens" neu definiert. Statt Webseiten aufzurufen, stellt der Nutzer Fragen. Comet liest das Web für den Nutzer. Berichte zeigen, dass Nutzer von Comet ihre Suchanfragen drastisch erhöhen (um das 6- bis 18-fache), weil die Reibung der Informationsbeschaffung gegen Null geht.

OpenAI Atlas: Der allwissende Agent

OpenAI kontert mit "Atlas". Auch hier agiert der Browser als Agent. Doch diese Macht kommt mit Risiken. Sicherheitsforscher warnen vor massiven Schwachstellen. Da diese Browser den Inhalt von Webseiten "lesen" und interpretieren, um Aktionen auszuführen, sind sie anfällig für Prompt Injection. Eine böswillige Webseite könnte versteckten Text enthalten, der den KI-Browser anweist, Daten zu exfiltrieren oder Aktionen auszuführen, die der Nutzer nicht autorisiert hat.

Implikation für dich als Marketer:

Deine Website wird zunehmend von Maschinen besucht. Wenn du Inhalte hinter komplexen JavaScript-Walls oder Pop-ups versteckst, sperrst du diese neuen Browser aus. Gleichzeitig müssen wir uns darauf einstellen, dass Traffic-Zahlen in Google Analytics weiter an Aussagekraft verlieren, da diese "Agenten-Besuche" oft schwer von menschlichen Besuchern zu unterscheiden sind.

6. Die Transformation des Marketing-Funnels: Zero-Click & Search Awareness

Der klassische Trichter (Awareness -> Consideration -> Decision) ist kollabiert. Wir sehen eine "Search Awareness"-Phase, die sich fast vollständig auf der Plattform abspielt.

Die Zero-Click-Realität

Daten von SparkToro und Similarweb zeichnen ein klares Bild: Bereits Mitte 2024 endeten über 60 % aller Google-Suchen ohne Klick auf eine externe Website. Dieser Trend hat sich 2025/2026 massiv beschleunigt. Wenn ein Nutzer nach "bestes CRM für Startups" sucht, erhält er eine KI-generierte Zusammenfassung, die Vor- und Nachteile von drei Anbietern auflistet. Der Nutzer hat seine Antwort. Er klickt nicht.

Der Kollaps der Awareness-Phase

Für deine Marke bedeutet das: Die klassische "Traffic-Strategie" für den Top-of-Funnel (Awareness) ist tot. Wenn 80 % der Konsumenten für fast die Hälfte ihrer Suchen auf Zero-Click-Antworten vertrauen, dann erreicht dein Blogartikel niemanden mehr.

Die Konsequenz ist eine Verschiebung deiner KPI. Du darfst nicht mehr Traffic messen, sondern musst "Share of Answer" messen.

• Wird deine Marke in der KI-Zusammenfassung erwähnt?

• Wird dein Produkt als Option im Vergleich gelistet?

  
  

Die "Consideration"-Phase wird extrem komprimiert. KI kann in Sekunden Preise, Features und Bewertungen von 50 Produkten vergleichen. Marken haben weniger Zeit und weniger Touchpoints, um zu überzeugen. Der Entscheidungsprozess wird zum Dialog mit der KI.

7. Commerce Media: Jenseits von Retail

Was als "Retail Media" (Werbung auf Amazon oder Walmart) begann, hat sich zu Commerce Media entwickelt – und frisst gerade die Budgets der klassischen Werbung auf.

Das Wachstum

Prognosen von WPP zeigen, dass Commerce Media im Jahr 2025 15,6 % der globalen Werbeausgaben ausmacht – und damit das lineare TV überholt. In den USA allein wird das Volumen von Retail Media auf fast 70 Milliarden USD im Jahr 2026 geschätzt.

Die neuen Player: Transaktionsdaten sind das neue Gold

Es sind nicht mehr nur Händler. Jeder, der Transaktionsdaten hat, baut ein Ad-Network.

• Uber Advertising: Uber nutzt die Wartezeit im Auto und die Bestellhistorie bei Uber Eats, um gezielte Werbung zu schalten. Mit einem Umsatz, der auf Milliardenhöhe zusteuert und profitabel skaliert, ist Uber ein Hidden Champion im Ad-Tech-Markt.

• PayPal Ads: Mit dem Start seines Ad-Netzwerks nutzt PayPal die Kaufdaten von 400 Millionen Nutzern, um Werbung über Millionen von Händlerseiten hinweg zu targeten.

  
  

Der Vorteil ist unschlagbar: Closed-Loop Measurement. PayPal und Uber wissen nicht nur, dass du die Anzeige gesehen hast – sie wissen, dass du gekauft hast, weil sie die Zahlung abwickeln. In einer Welt ohne Cookies ist diese deterministische Wahrheit unbezahlbar.

8. Affiliate & Influencer Konvergenz: Performance trifft Persönlichkeit

Die Silos zwischen "Brand Awareness" (Influencer) und "Hard Performance" (Affiliate) sind gefallen.

Der Aufstieg der Micro-Influencer

Im Jahr 2025/2026 sehen wir eine massive Verschiebung der Budgets hin zu Micro- und Nano-Influencern. Daten zeigen, dass diese Gruppe bis zu 60 % höhere Engagement-Raten aufweist als grosse Makro-Influencer.

Das Hybrid-Modell

Influencer werden zunehmend nach Performance-Metriken bezahlt (CPA - Cost Per Action), nicht mehr nur für Reichweite. Gleichzeitig nutzen Affiliate-Marketer "Influencer-Taktiken" – sie bauen persönliche Marken auf, nutzen Video-Content und Social Media, um Vertrauen zu schaffen.

Der Affiliate-Markt wächst global weiter (die Ausgaben in den USA werden bis 2028 auf fast 16 Milliarden Dollar steigen), aber die Methoden ändern sich. Das blosse Verteilen von Links funktioniert nicht mehr. Es braucht Kontext, Vertrauen und Storytelling – die Werkzeuge der Influencer – um den Affiliate-Sale zu generieren.

9. Infrastruktur-Standards: Agentic RTB

Im Hintergrund der Marketing-Welt arbeiten Technologen an den Standards, die den automatisierten Handel der Zukunft regeln. Das Agentic RTB Framework (Real-Time Bidding) des IAB Tech Lab ist hier entscheidend.

Wenn KI-Agenten das Web surfen, wer sieht dann die Werbung? Das Agentic RTB Framework versucht, Standards zu schaffen, wie Werbung an KI-Agenten ausgespielt und monetarisiert werden kann. Es definiert, wie "Container" und autonome Agenten am Bieterverfahren teilnehmen können.

Das klingt futuristisch, ist aber essenziell: Wir bereiten uns auf eine Welt vor, in der "Eyeballs" nicht mehr die einzige Währung sind. Vielleicht zahlen wir bald für "Agent Attention" oder "Agent Influence".

Meine Überzeugung: Deine Strategie für 2026 – Adapt or Die

Das Marketingjahr 2026 macht keine Gefangenen. Die Trends zeigen eindeutig: Du verlierst die Kontrolle über den Traffic, aber du gewinnst neue Möglichkeiten der Einflussnahme.

Deine Action-Items als CEO oder Marketingleiter:

1. Investiere in UCP und strukturierte Daten: Mache deine Produkte für KI-Agenten lesbar und kaufbar.

2. Baue Owned Media auf: Nutze den Trend zu Substack und Newslettern, um dich von den Launen der Algorithmen unabhängig zu machen.

3. Optimiere für Entitäten, nicht Keywords: Sorge dafür, dass die KI weiss, wer du bist. Dominiere Earned Media, um den "Big Brand Bias" zu umgehen.

   
   

Es wird härter, technischer und schneller. Aber für diejenigen, die bereit sind, die alten Zöpfe abzuschneiden, bietet 2026 immense Chancen.

Herzlichst,

David Guntern

CEO Digital Marketing GmbH & KI Marketing Experte

Anhang: Daten-Deep-Dive

Vergleich: Klassisches SEO vs. GEO & LLMO

Merkmal	Klassisches SEO (bis 2023)	GEO / LLMO (ab 2025/26)
Ziel	Ranking (Position 1-10)	Sichtbarkeit in der Antwort (Share of Answer)
Währung	Klick (Traffic)	Zitation & Informationsextraktion
Optimierungsobjekt	Ganze Webseite (URL)	Informations-Chunk (Textfragment)
Erfolgsfaktor	Backlinks & Keywords	Entitäten-Autorität & Daten-Dichte
Messung	Google Analytics (Sessions)	AI Visibility Score, Erwähnungen