Generative Engine Advertising (GEA) – Definition, Plattformen und Strategie

Generative Engine Advertising (GEA) bezeichnet bezahlte Werbeplatzierungen, die in KI-generierten Antworten eingebettet sind. Diese Form der KI-Werbung, auch bekannt als LLM Advertising, platziert Marken und Produkte als kontextuell eingebettete Empfehlungen direkt in den Antworten von ChatGPT, Google AI Overviews oder Perplexity.

Jetzt Kontakt aufnehmen!

Girl in a jacket ganz unverbindlich

GEA ist die bezahlte Form der Sichtbarkeit, während organische Sichtbarkeit durch die Optimierung von Inhalten für KI-Antworten erzielt wird, was unter den Begriffen Generative Engine Optimization (GEO) oder LLMO (Large Language Model Optimization) zusammengefasst wird. GEA ist somit der bezahlte Gegenspieler zur organischen Sichtbarkeit durch GEO/LLMO und Teil des übergeordneten Generative Engine Marketing (GEM).

Die Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen, verändert sich fundamental. Statt zehn blaue Links zu scannen, stellen Nutzer ihre Fragen direkt an KI-Systeme und erhalten sofortige Antworten.

Die Nutzerzahlen belegen diesen Wandel: Laut einer Studie von Semrush erscheinen Google AI Overviews bei etwa 16–20 Prozent der weltweiten Suchanfragen (Stand November 2025) – eine Zahl, die das enorme Potenzial dieser neuen Art der Werbeplatzierung unterstreicht. Dies zeigt sich auch in den wachsenden Nutzerzahlen von Plattformen wie ChatGPT und Perplexity, die zusammen mit Google AI Overviews eine neue Ära der KI-Werbung einläuten.

Für Marketing-Entscheider entsteht durch KI-Werbung ein neuer Werbemarkt. Bei Aufgesang beschäftigen wir uns seit den ersten Ankündigungen von Google AI Overviews intensiv mit Generative Engine Advertising.

In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Funktionsweise von GEA, die relevanten Plattformen, und warum es für Unternehmen entscheidend ist, sich frühzeitig mit dieser neuen Form der Werbung auseinanderzusetzen. Wir zeigen dir, wie GEA sich von klassischen Werbemethoden unterscheidet und wie du dich optimal auf die bevorstehenden Entwicklungen in diesem Bereich vorbereiten kannst.

Warum solltest du dich jetzt mit GEA beschäftigen?

Der jetzige Zeitpunkt bietet optimale Bedingungen für den Einstieg in Generative Engine Advertising. Die Parallele zu den frühen Google-Ads-Tagen ist offensichtlich: Wer damals früh auf Textanzeigen setzte, profitierte von niedrigen Klickpreisen und konnte Marktanteile aufbauen, bevor der Wettbewerb nachzog. Heute stehen wir vor einer ähnlichen Situation – mit einem entscheidenden Unterschied: Die Entwicklung verläuft deutlich schneller.

Welche Gründe sprechen für einen frühen Einstieg in GEA?

Drei Faktoren machen den jetzigen Zeitpunkt besonders relevant für den Einstieg in Generative Engine Advertising bzw. LLM Advertising.

R

Die Plattformen sind bereit

Google hat Ads in AI Overviews im November 2024 in den USA gestartet. Perplexity testet in den USA seit Ende 2024 Sponsored Answers.

R

Die Nutzerzahlen explodieren

ChatGPT erreicht rund 800 Millionen wöchentliche aktive Nutzer (OpenAI, Stand Anfang 2026). Perplexity verarbeitet 780 Millionen monatliche Anfragen (Perplexity, Mai 2025). AI Overviews erreichen 2 Milliarden monatliche Nutzer weltweit (Google, Q2 2025).

R

First-Mover-Vorteile sind greifbar

Wer heute Erfahrungen mit KI-Werbung sammelt, baut Expertise auf, die in zwei bis drei Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung bedeutet.

Die Frage ist nicht, ob Generative Engine Advertising relevant wird – die Frage ist, wann du anfängst, dich darauf vorzubereiten. Das Aufgesang-Team unterstützt dich dabei, die richtigen Weichen zu stellen.

Jetzt Kontakt aufnehmen!

Was unterscheidet GEA von SEA und GEO?

Generative Engine Advertising (GEA), Search Engine Advertising (SEA) und Generative Engine Optimization (GEO) sprechen unterschiedliche Suchkontexte an. SEA funktioniert in klassischen Suchmaschinen mit Keyword-Bidding, GEO optimiert Inhalte für organische Zitierungen in KI-Antworten und GEA kauft Sichtbarkeit in diesen KI-Antworten ein.

Kriterium	SEA Search Engine Advertising	GEO Generative Engine Optimization	GEA Generative Engine Advertising NEU
Platzierung	Anzeigen über/neben Suchergebnissen	Organische Nennung in KI-Antworten	Bezahlte Einbettung in KI-Antworten
Targeting	Keyword-Bidding	Content-Optimierung für LLMs	Intent- und Dialog-Targeting
Kosten	CPC/CPM-basiert	Keine direkten Kosten	CPM/CPC (plattformabhängig)
Plattformen	Google Ads, Microsoft Ads	ChatGPT, Perplexity, AI Overviews etc.	Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity
Nutzerverhalten	Klick auf Anzeige → Website	Marke wird in Antwort zitiert, Seite taucht in Quellen auf	Produkt erscheint als Empfehlung

Wie ergänzen sich GEO und GEA strategisch?

Generative Engine Optimization und Generative Engine Advertising schließen sich nicht aus, sondern verstärken sich gegenseitig. Wer heute in GEO investiert, legt das Fundament für späteres GEA.

Strukturierte Produktdaten, semantisch präzise Beschreibungen und ein tiefes Verständnis für die Informationsverarbeitung durch LLMs zahlen sich in beiden Disziplinen aus. GEO sorgt für organische Sichtbarkeit, GEA sichert diese Präsenz durch bezahlte Platzierungen ab.

Bei Aufgesang verbinden wir beide Ansätze zu einer integrierten Generative-Engine-Marketing-Strategie.

Jetzt Kontakt aufnehmen!

Wie funktioniert Werbung in Generative Engines?

Generative Engine Advertising unterscheidet sich grundlegend von klassischer Suchmaschinenwerbung. Der größte Fehler wäre, GEA einfach als „Google Ads für ChatGPT“ zu verstehen, denn die Mechaniken sind grundlegend anders.

Was unterscheidet Nutzerverhalten in KI-Systemen von klassischer Suche?

In klassischen Suchmaschinen geben Nutzer spezifische Keywords ein, scannen eine Liste von Ergebnissen und klicken. Werbung unterbricht diesen Prozess mit prominenten Platzierungen, die sich vom organischen Content abgrenzen.

In KI-Systemen führen Menschen Gespräche. Sie stellen Fragen, erhalten Antworten, stellen Folgefragen. Die KI versteht den Kontext des gesamten Gesprächs, nicht nur die letzte Suchanfrage.

Dieser Unterschied führt zu einem Zero-Click-Verhalten: Laut Similarweb ist der Anteil der Zero-Click-Suchanfragen auf Google signifikant gestiegen, seit die AI Overviews eingeführt wurden. Etwa 69 Prozent der Suchanfragen enden mittlerweile ohne Klick auf eine externe Website – ein Anstieg im Vergleich zu früheren 56 Prozent, bevor AI Overviews populär wurden.

Vom Keyword-Targeting zum Intent-Targeting

Klassisches SEA basiert auf Keyword-Matching. Generative Engine Advertising hingegen analysiert die Nutzerintention im Gesprächsverlauf – ein Konzept, das auch als „Hyper-Intent“ bezeichnet wird.

Die zentrale Frage lautet nicht mehr: „Auf welche Keywords bieten wir?“, sondern: „In welchen Gesprächskontexten ist unser Produkt die beste Antwort?“

Drei Kernunterschiede im Targeting:

Kontextbasiert statt keyword-basiert: Die KI berücksichtigt den gesamten Gesprächsverlauf, nicht nur einzelne Suchbegriffe.
Relevanz vor Gebotshöhe: Aggressive Bidding-Strategien versagen, wenn kontextuelle Passung wichtiger wird als das höchste Gebot.
Dialog statt Unterbrechung: Werbung muss sich als hilfreiche Empfehlung in die Konversation einfügen – sogenannte Conversational Ads.

Wie werden Marken in KI-Antworten eingebettet?

Die Einbettung von Marken erfolgt je nach Plattform auf unterschiedliche Weise. Google zeigt Produktkarten innerhalb der AI Overviews. ChatGPT integriert Empfehlungen als natürlichen Teil der Konversation. Perplexity kennzeichnet gesponserte Quellen und bietet Sponsored Follow-up Questions an.

Gemeinsam ist allen Formaten: Generative Engine Advertising unterbricht nicht, sondern ergänzt die Antwort kontextuell. Erfolgreiche GEA-Kampagnen optimieren deshalb für Relevanz in spezifischen Nutzersituationen, nicht für Klickraten.

Welche Plattformen bieten Generative Engine Advertising an?

Der Markt für Generative Engine Advertising und Ads in LLMs entwickelt sich dynamisch. Stand Januar 2025 bieten vier große Plattformen Werbeformate an oder testen diese aktiv.

Plattform	Status	Verfügbarkeit	Werbeformate	Nutzerzahlen
Google AI Overviews	Live	USA, UK, weitere englischsprachige Länder	Produktkarten, Shopping Ads	2 Mrd. monatliche Nutzer
ChatGPT (OpenAI)	Test	USA (angekündigt Januar 2025)	Kontextuelle Produktempfehlungen	800 Mio. wöchentliche Nutzer
Perplexity AI	Ausgeschlossen, nach Testphase in 2025	USA	Sponsored Answers, Sponsored Follow-up Questions	30 Mio. monatliche Nutzer, 780 Mio. Queries
Microsoft Copilot	Angekündigt	Noch nicht verfügbar	Voraussichtlich ähnlich zu Microsoft Ads	450 Mio. monatliche Nutzer
Claude (Anthropic)	Ausgeschlossen	Keine Werbung geplant	–	–

Wann kommt GEA nach Deutschland?

Google AI Overviews mit Werbeintegration sind für Deutschland zwischen Q2 und Q3 2026 zu erwarten – genaue Termine hat Google bisher nicht kommuniziert. ChatGPT Advertising und Perplexity Sponsored Answers haben keine konkreten Pläne für den deutschen Markt veröffentlicht. Der Markt wird sich voraussichtlich ähnlich wie bei klassischen Suchmaschinen entwickeln: USA zuerst, dann UK und weitere englischsprachige Länder, anschließend DACH-Region.

Wie entwickelt sich die Plattform-Landschaft?

Google AI Overviews, Perplexity und ChatGPT sind erst der Anfang. Advertising in LLMs wird zum Standard: Jede relevante KI-Plattform wird Werbemodelle entwickeln, da die technischen Voraussetzungen identisch und die Monetarisierungsanreize enorm sind.

Microsoft wird Copilot für Werbung öffnen. Anthropic, Meta und alle großen Player im KI-Markt verfolgen ähnliche wirtschaftliche Ziele. Der Markt für LLM Advertising wird sich über mehrere Plattformen fragmentieren, jede mit eigenen Formaten, Auktionsmechanismen und Targeting-Optionen.

Chancen dieser Fragmentierung für KI-Werbung:

Wer heute beginnt, Erfahrungen auf verschiedenen Plattformen zu sammeln, baut wertvolle Expertise auf.
Wer versteht, wie unterschiedliche LLMs Werbung integrieren, kann Budgets effizienter allokieren.
Wer kreative Formate entwickelt, die sich an verschiedene Plattformen anpassen lassen, spart Produktionsressourcen.

Du musst nicht auf allen Plattformen gleichzeitig aktiv sein, aber du solltest verstehen, welche für deine Zielgruppe relevant werden. Aufgesang analysiert die Plattform-Landschaft kontinuierlich und berät dich bei der Auswahl der richtigen Generative Engines für dein Business.

Jetzt Kontakt aufnehmen!

Wie funktionieren Google Ads in AI Overviews?

Google hat im Mai 2025 Werbeanzeigen in AI Overviews in den USA eingeführt und damit den ersten großflächig verfügbaren Marktplatz für Generative Engine Advertising geschaffen. Die Funktion wurde bereits in weitere englischsprachige Länder ausgerollt.

Wie werden Ads in AI Overviews integriert?

Ein Nutzer stellt eine produktbezogene Suchanfrage. Google generiert eine AI Overview, die die Frage beantwortet, und präsentiert gleichzeitig relevante Produkte und Dienstleistungen.

Diese Produkte stammen aus AI-Max-, Performance-Max- und Broad-Keyword-Kampagnen. Google bettet sie kontextuell in die Antwort ein: sie erscheinen als natürlicher Teil der Overview, nicht als separater Werbeblock.

Laut Semrush zeigen mittlerweile etwa 40 Prozent der AI Overviews begleitende Werbeanzeigen, verglichen mit nur 3 Prozent zu Jahresbeginn 2025.

Was bedeuten AI Overviews Ads für deine Google-Ads-Strategie?

Die Einführung von Ads in AI Overviews verändert fundamentale Annahmen über Google Ads.

Position Zero wird neu definiert: AI Overviews stehen zunehmend über allen anderen Suchergebnissen. Wer hier nicht präsent ist, verliert Sichtbarkeit: laut Seer Interactive sinkt die organische CTR um 61 Prozent, wenn AI Overviews erscheinen.
Semantische Präzision gefordert: Anzeigen- und Produkttitel müssen semantisch präzise sein, nicht keyword-gestopft. LLMs verstehen natürliche Sprache besser als Keyword-Ketten.
Zitierung als neuer Erfolgsfaktor: Marken, die in AI Overviews zitiert werden, erzielen laut Seer Interactive 35 Prozent höhere organische CTR und 91 Prozent höhere Paid CTR als nicht-zitierte Wettbewerber.

Welche KPIs sind für AI Overviews Ads relevant?

Die Messung von Generative Engine Advertising unterscheidet sich von klassischen Search Ads. Google weist AI-Overview-Traffic separat aus, und die Nutzerreise verändert sich grundlegend.

Wichtige Metriken für GEA in AI Overviews:

AI Overview Impression Share: Anteil der Einblendungen in AI Overviews im Verhältnis zu allen möglichen Impressions
CTR-Vergleich: Klickrate in AI Overviews versus Standard Search Ads
Zitierungsrate: Wie oft erscheint deine Marke als Quelle in der AI Overview?
Conversion-Attribution: Berücksichtigung, dass AI Overviews oft am Anfang der Customer Journey stehen

Nutzer aus AI Overviews sind informierter, da die KI bereits eine kontextuelle Einordnung geliefert hat. Gleichzeitig vergleichen sie weniger, weil die KI eine kuratierte Auswahl präsentiert. Google entwickelt deshalb das Journey Aware Bidding zur optimierten Attribution der gesamten Customer Journey.

Wie funktioniert ChatGPT Advertising?

OpenAI hat im Januar 2025 angekündigt, Werbung in ChatGPT zu testen – vorerst ausschließlich in den USA. Der Ansatz für ChatGPT Advertising unterscheidet sich grundlegend von Google AI Overviews Ads.

Wie integriert ChatGPT Werbung in Konversationen?

Statt Produkte visuell in eine Antwort einzubetten, empfiehlt ChatGPT Lösungen als natürlichen Teil der Konversation.

Beispiel für ChatGPT Advertising: Ein Nutzer fragt nach Projektmanagement-Software für ein Remote-Team mit begrenztem Budget. ChatGPT analysiert den Gesprächsverlauf und versteht die spezifischen Anforderungen. Die KI filtert präzise nach passenden Tools basierend auf den genannten Kriterien.

Die Empfehlung ist kein zufälliger Werbeblock, sondern eine kontextuell sinnvolle Antwort. Gesponserte Empfehlungen werden klar gekennzeichnet, fügen sich aber natürlich in den Gesprächsverlauf ein.

Quelle: OpenAI (Link: https://openai.com/de-DE/index/our-approach-to-advertising-and-expanding-access/)

Was bedeutet ChatGPT Advertising für Werbetreibende?

ChatGPT Advertising erfordert ein Umdenken gegenüber klassischem Performance Marketing. Diese Form der Künstliche-Intelligenz-Werbung basiert auf anderen Erfolgsfaktoren als klassische Suchanzeigen.

Erfolgsfaktoren für ChatGPT Ads:

Brand Authority wichtiger als Gebotshöhe: ChatGPT bevorzugt etablierte Marken mit positiver Reputation – Performance Branding wird dadurch noch relevanter.
Kontextuelle Relevanz: Deine Marke muss in verschiedenen Gesprächskontexten sinnvoll empfehlbar sein, nicht nur bei spezifischen Suchanfragen.
Breites Produktsortiment: Ein gut strukturiertes Sortiment erhöht die Chance auf Platzierung, weil die KI granulare Empfehlungen aussprechen kann.

Wie bereitet man Produktdaten für ChatGPT vor?

Technisch nutzt ChatGPT eine Kombination aus Retrieval-Augmented Generation und Intent-Klassifizierung. Die KI durchsucht einen Index von Daten in Echtzeit, klassifiziert die kommerzielle Intention im Gespräch und bewertet Produkte nach semantischer Relevanz.

Praktische Empfehlungen für ChatGPT Advertising:

Verwende natürliche Sprache in Produktbeschreibungen und vermeide Keyword-Stuffing.
Dokumentiere typische Anwendungsfälle, weil ChatGPT basierend auf Problemen empfiehlt, nicht nur auf Features.
Pflege deine Online-Reputation, weil Reviews und Fachartikel beeinflussen, ob die KI dich empfiehlt.

Welche Herausforderungen bringt Generative Engine Advertising (GEA) mit sich?

Generative Engine Advertising (GEA) bietet erhebliche Chancen, bringt aber auch spezifische Herausforderungen mit sich, die du bei der Strategieentwicklung berücksichtigen solltest.

R

Komplexere Attribution

Die Customer Journey in KI-Systemen unterscheidet sich fundamental von klassischer Suche – traditionelle Last-Click-Attribution greift zu kurz.

R

Fehlende standardisierte Messmetriken

Jede Plattform definiert eigene KPIs, branchenweite Standards existieren noch nicht.

R

Fragmentierte Plattform-Landschaft

Was bei Google AI Overviews funktioniert, muss in ChatGPT nicht funktionieren – plattformspezifisches Know-how wird zum Wettbewerbsvorteil.

R

Begrenzte Verfügbarkeit

Viele GEA-Formate sind bisher nur in den USA verfügbar, der deutsche Markt muss noch warten.

Diese Herausforderungen bedeuten gleichzeitig Chancen für Early Adopter: Wer heute beginnt, die Mechaniken zu verstehen und Erfahrungen zu sammeln, hat einen erheblichen Vorsprung, wenn GEA in weiteren Märkten verfügbar wird. stellen.

Wie können sich Unternehmen auf Generative Engine Advertising (GEA) vorbereiten?

Unternehmen bereiten sich auf Generative Engine Advertising vor, indem sie Produktdaten für LLMs optimieren, Online-Reputation systematisch aufbauen und mit verfügbaren Plattformen experimentieren.

Diese Maßnahmen zahlen sich sowohl für Generative Engine Optimization als auch für späteres LLM Advertising aus. Du musst nicht warten, bis alle Plattformen ihre Werbesysteme vollständig ausgerollt haben.

Aufgesang hat einen strukturierten Vorbereitungsprozess entwickelt, der diese Maßnahmen systematisch umsetzt.

Produktdaten für LLMs optimieren

Strukturiere deine Produktdaten semantisch. Schreibe Beschreibungen in natürlicher Sprache, verwende Attribute-Value-Pairs und ergänze Anwendungsbeispiele, die tatsächlich vermitteln, was dein Produkt leistet und für wen es relevant ist. LLMs verstehen Kontext besser als Keyword-Algorithmen – aber nur wenn du ihnen diesen Kontext lieferst.

Checkliste für LLM-optimierte Produktdaten:

Beschreibungen in natürlicher Sprache formuliert (keine Keyword-Listen)
Konkrete Anwendungsfälle und Nutzungsszenarien dokumentiert
Attribute-Value-Pairs für technische Spezifikationen
Zielgruppen und Use Cases explizit benannt

Online-Reputation systematisch aufbauen

KI-Systeme bewerten Markenautorität anhand von Reviews, Testimonials und Erwähnungen in Fachmedien. Diese Signale beeinflussen, ob ChatGPT oder Perplexity deine Marke als vertrauenswürdig einstufen und empfehlen. Der Aufbau von Online-Reputation ist kein Quick Win, sondern kontinuierliche Arbeit, die sich langfristig auszahlt.

Mit verfügbaren Plattformen experimentieren

Wenn du Google Ads nutzt, teste AI-Max- und Performance-Max-Kampagnen. Analysiere, welche Produktcluster und Strukturierungen gut funktionieren, welche CTRs du erzielst und wie sich die Attribution unterscheidet. Diese Erkenntnisse bilden eine solide Grundlage für die Übertragung auf weitere Plattformen.

Budgets für GEA einplanen

Generative Engine Advertising wird nicht deine gesamten SEA-Budgets ersetzen, aber du brauchst Spielraum zum Experimentieren mit KI-Werbung und LLM Advertising. Setze dir realistische Ziele, miss konsequent und skaliere, was funktioniert.

Warum ist Aufgesang der richtige Partner für GEA?

Aufgesang gehört zu den Pionieren für Generative Engine Marketing im deutschsprachigen Raum. Wir beschäftigen uns seit der Einführung von Google AI Overviews intensiv mit der Frage, wie Unternehmen in KI-generierten Antworten sichtbar werden – organisch durch GEO und bezahlt durch GEA.

Was Aufgesang bei Generative Engine Advertising bietet

Strategieentwicklung: Wir analysieren, welche Generative Engines für deine Zielgruppe relevant sind und entwickeln eine integrierte GEO- und GEA-Strategie.
Produktdaten-Optimierung: Wir strukturieren deine Produktdaten so, dass LLMs sie optimal verarbeiten und empfehlen können.
Kampagnen-Setup: Wir setzen AI-Max- und Performance-Max-Kampagnen auf und bereiten dich auf ChatGPT Advertising und Perplexity Ads vor.
Performance-Messung: Wir etablieren die richtigen KPIs für KI-Werbung und messen den Erfolg deiner Generative-Engine-Advertising-Kampagnen.

Wir haben die frühen Google-Ads-Tage miterlebt und wissen, wie wertvoll First-Mover-Vorteile in neuen Werbemärkten sind. Bei KI-Werbung und LLM Advertising wiederholt sich diese Dynamik – nur schneller und auf mehr Plattformen gleichzeitig. Wenn du verstehen willst, wie Generative Engine Advertising für dein Geschäftsmodell funktioniert, sprich mit dem Aufgesang-Team..

Häufige Fragen zu Generative Engine Advertising (FAQ)

Die folgenden Fragen beantworten die wichtigsten Praxisaspekte rund um Generative Engine Advertising, KI-Werbung und LLM Advertising – von Kosten über Plattformen bis zur Vorbereitung.

Was ist Generative Engine Advertising (GEA)?

Generative Engine Advertising bezeichnet bezahlte Werbeplatzierungen in KI-generierten Antworten. Marken und Produkte erscheinen als kontextuelle Empfehlungen in Antworten von ChatGPT, Google AI Overviews oder Perplexity.

GEA ist der bezahlte Weg zur Sichtbarkeit in Generative Engines. Generative Engine Optimization (GEO) zielt hingegen auf organische Zitierungen bzw. Impressionen als Quelle ab. Beide Disziplinen sind Teil des übergeordneten Generative Engine Marketing (GEM).

Wie unterscheidet sich GEA von klassischen Google Ads?

Klassische Google Ads basieren auf Keyword-Bidding und erscheinen als separate Anzeigenblöcke. Generative Engine Advertising integriert KI-Werbung kontextuell in generierte Antworten.

Das Targeting erfolgt intent-basiert statt keyword-basiert. Relevanz wird wichtiger als Gebotshöhe.

Was ist der Unterschied zwischen GEA, LLM Advertising und KI-Werbung?

Die Begriffe Generative Engine Advertising, LLM Advertising, Künstliche-Intelligenz-Werbung und KI-Werbung beschreiben dasselbe Konzept: bezahlte Werbeplatzierungen in KI-generierten Antworten.

GEA etabliert sich derzeit als der Namen für das neue Feld, KI-Werbung ist die deutsche Entsprechung. Advertising in LLMs betont den technischen Aspekt. LLMO (Large Language Model Optimization) hingegen bezieht sich primär auf die organische Optimierung (GEO).

Welche Plattformen bieten aktuell GEA an?

Stand Januar 2025 bietet Google AI Overviews Ads in den USA und UK an. OpenAI hat Werbe-Tests für ChatGPT Advertising in den USA angekündigt.

Perplexity testet Sponsored Answers und Sponsored Follow-up Questions. Microsoft plant Werbeformate für Copilot, hat aber noch keine konkreten Termine genannt.

Was kostet Generative Engine Advertising?

Die Kostenmodelle für Generative Engine Advertising variieren je nach Plattform. Google AI Overviews Ads nutzen das bestehende Google-Ads-Auktionssystem mit CPM- und CPC-Abrechnungen.

ChatGPT Advertising wird primär auf CPM-Basis abgerechnet mit ungefähren Kosten i.H.v. 60 USD für 1000 Kontaktpunkte und Perplexity hat noch keine öffentlichen Preismodelle kommuniziert. Wir erwarten ähnliche Auktionsmechanismen bei allen Anbietern.

Wie kann ich mich auf GEA vorbereiten?

Die Vorbereitung auf Generative Engine Advertising umfasst vier Kernbereiche: Produktdaten für LLM-Verarbeitung optimieren, Online-Reputation über Reviews aufbauen, AI-Max-Kampagnen in Google Ads testen und Budgets für neue Plattformen einplanen.

Welche KPIs eignen sich für die Messung von GEA?

Relevante KPIs für Generative Engine Advertising: AI Overview CPM, Impression Share, Zitierungsrate in KI-Antworten, Interaktionsrate mit Conversational Ads und CTR-Vergleiche zwischen AI Overviews und Standard Ads.

Die Messung von KI-Werbung erfordert neue Attributionsmodelle wie das von Google entwickelte Journey Aware Bidding.

Dieser Artikel wurde von den GEO- und GEA-Experten bei Aufgesang erstellt. Aufgesang beschäftigt sich seit 2023 intensiv mit Generative Engine Marketing und gehört zu den führenden Agenturen im deutschsprachigen Raum für die Optimierung von Marken in KI-Suchsystemen.