Google Gemini und Search Generative Experience: Wie sich die Sichtbarkeit von Marken im Jahr 2026 wirklich verändert

Google Gemini und Search Generative Experience: Wie sich die Sichtbarkeit von Marken im Jahr 2026 wirklich verändert

Einführung

Google hat eine neue Wettbewerbsfront im Ökosystem des digitalen Marketings eröffnet, indem es Gemini – seine Familie von generativen KI-Modellen – immer tiefer in die Search Generative Experience (SGE) und die wichtigsten Werbeprodukte integriert. Diese Entwicklung ist nicht nur eine einfache Aktualisierung des Algorithmus, sondern ein Paradigmenwechsel: Die SERP wird konversationell, personalisiert und immer geschlossener, mit direkten Auswirkungen auf SEO, Markensichtbarkeit, Mediabudgets und Leistungsmessung.

Für Fachleute, Unternehmen und Agenturen stellt sich nicht die Frage, ob diese Neuerungen übernommen werden sollen, sondern wie Strategie, Inhalte, Daten und Kreativität in einem Kontext überdacht werden können, in dem die KI von Google zwischen dem Nutzer und der Website steht. In diesem Szenario bedeutet das Verständnis der Richtung von Gemini und SGE, vorherzusehen, wie der digitale Funnel in den nächsten 12-24 Monaten neu gestaltet wird.

Das neue Google-Ökosystem: Gemini im Zentrum der Suche

Vom Keyword zur Konversationsabfrage

Die laufende Entwicklung sieht vor, dass sich die Suche von einer keywordzentrierten zu einer intentionszentrierten und konversationellen Logik verschiebt. Der Nutzer gibt nicht mehr nur "bestes CRM für KMU" ein, sondern formuliert detaillierte Anfragen mit Kontext und Einschränkungen: "Vergleiche die besten CRM für B2B-KMU in Deutschland, Integration mit E-Mail-Marketing und Budget unter 300 Euro pro Monat".

Die Search Generative Experience, die von Gemini betrieben wird, antwortet mit:

• einer KI-generierten Zusammenfassung, die Informationen aus mehreren Quellen zusammenführt;
• Vorschlägen für nächste Schritte (z. B. Vergleich, Bewertungen, Alternativen);
• einer progressiven Reduzierung der Anzahl der Klicks, die erforderlich sind, um zu einer Entscheidung zu gelangen.

In strategischer Hinsicht bedeutet dies, dass sich der Kampf um Aufmerksamkeit von der klassischen "Position 1 in der SERP" auf die Präsenz innerhalb des generativen Feldes und in den Quellen verlagert, die die KI zitiert.

Gemini als Orchestrierungsebene

Gemini ist nicht nur ein Sprachmodell, sondern eine Orchestrierungsebene, die Folgendes verbindet:

• Suchintentionen;
• indizierte Inhalte;
• strukturierte Daten (Schema, Feeds, Kataloge, Bewertungen);
• Werbeinventar.

Für Marken hat dies drei Schlüsseleffekte:

• erhöht das Gewicht der semantischen Qualität von Inhalten im Vergleich zur reinen Keyword-Dichte;
• wertet strukturierte Daten und Signale der Zuverlässigkeit auf (Urheberschaft, Aktualisierung, Konsistenz zwischen den Kanälen);
• gestaltet die Grenze zwischen organischem Ergebnis und gesponsertem Ergebnis neu, mit immer nativen und kontextbezogenen Formaten.

Auswirkungen auf SEO: von der Seite zum "nützlichen Fragment"

Ende der Besessenheit von der reinen Position

Mit SGE wird das traditionelle Ziel, "für ein Keyword auf Platz 1 zu ranken", partiell. Die KI ist darauf ausgelegt, auf synthetische und kontextbezogene Weise zu antworten und dabei auf Fragmente von Inhalten von mehreren Websites zurückzugreifen.

Dies führt zu einer SEO, die auf Folgendes hinarbeitet:

• granulare Informationseinheiten (Absätze, Tabellen, Beispiele, FAQs);
• strukturierte Auszeichnung (schema.org, Produktdaten, Bewertungen, Veranstaltungen), um von generativen Modellen leichter abgefragt werden zu können;
• Topic Authority, d. h. Tiefe und Kohärenz in Themenclustern, nicht nur bei einzelnen Abfragen.

Perspektivisch sollte die organische Sichtbarkeit nicht nur in Bezug auf Impressionen und Klicks gemessen werden, sondern auch in Bezug auf die Präsenz als zitierte Quelle in generativen Antworten.

"KI-bereite" Inhalte: Was sich für Publisher und Marken ändert

Um in einem zunehmend von KI vermittelten Kontext wettbewerbsfähig zu sein, müssen Inhalte KI-ready werden:

• Semantische Klarheit: strukturierte Texte mit H2/H3, klare Sätze, explizite Definitionen von Schlüsselkonzepten, um die Extraktion von Wissen zu vereinfachen.
• Vollständige Abdeckung der Absicht: nicht nur die Hauptfrage beantworten, sondern auch die vorhersehbaren Folgefragen, die der Nutzer stellen könnte.
• Aktualisierung und Frische: generative Antworten bevorzugen in der Regel aktuelle Inhalte, die mit dem aktuellen Markt- und Technologiekontext übereinstimmen.
• Glaubwürdigkeit: identifizierbare Autoren, zitierte Quellen, Vertrauenssignale (Bewertungen, Erwähnungen, B2B-Referenzen) werden nicht nur für den Nutzer, sondern auch für den Algorithmus zu einem Wettbewerbsvorteil.

Für B2B-Unternehmen und redaktionelle Marken erfordert dies ein Redesign der Inhalte im "Machine-Consumable"-Stil, ohne die menschliche Lesbarkeit zu beeinträchtigen.

Werbung und Performance: Wie sich der Mediaeinkauf verändert

Anzeigen, die zunehmend von KI gesteuert werden

Die Integration von Gemini in die Werbeprodukte von Google hat ein klares Ziel: den gesamten Lebenszyklus der Kampagne, von der Kreativität bis zur Auslieferung, automatisierter und vorhersehbarer zu gestalten.

Die wichtigsten Richtungen sind:

• generierte oder unterstützte Kreativität: Texte, Varianten von Überschriften und Beschreibungen werden von der KI auf der Grundlage weniger Business-Inputs (Produkt, Wertversprechen, Zielgruppe) vorgeschlagen;
• synthetisierte Landing Pages: Gemini ist in der Lage, den Inhalt der Seiten zu "verstehen", um Abfragen, Anzeigen und den On-Page-Kontext besser aufeinander abzustimmen;
• kontinuierliche Optimierung des Kanalmix: Suche, YouTube, Display und Discovery werden automatisch auf der Grundlage von Echtzeit-Performance-Signalen orchestriert.

Für Performance-Marketer ist der kritische Schritt der Übergang von einer Logik der manuellen Mikro-Optimierung zu einer Logik der klaren Definition von Zielen, Beschränkungen und Qualitätssignalen des Leads.

Neue native Formate in generativen Antworten

Die Erweiterung von SGE ebnet den Weg für immer nativere Formate in generativen Antworten:

• Anzeigen, die sich in den Konversationsfluss integrieren (z. B. Produktvorschläge, angereicherte Vergleiche, kontextbezogene Angebote);
• gesponserte Empfehlungen, die in derselben synthetischen Antwort mit organischen Ergebnissen koexistieren;
• Logiken der Auktion auf der Grundlage des von der KI geschätzten inkrementellen Werts, nicht nur auf der Grundlage des Klicks.

Dieses Szenario macht es für Marken unerlässlich:

• die Abfragen mit hohem Entscheidungswert zu besetzen (Bewertung, Vergleich, "bestes X für Y");
• am Marken-Positioning zu arbeiten, damit die KI die Marke als relevant für bestimmte Nischen und Anwendungsfälle wahrnimmt;
• Signale der Post-Click-Qualität (Lead-Score, Lifetime Value) in die Kampagnen zu integrieren, um die automatische Optimierung zu steuern.

Daten, Datenschutz und First-Party-Strategie

Ein zunehmend geschlossener Kontext

Je konversationeller und KI-gestützter die Suche wird, desto größer wird der Anteil der Interaktion, der innerhalb der Google-Umgebung stattfindet, wodurch die direkten Signale, die auf die Websites der Marken gelangen, reduziert werden.

Gleichzeitig erschwert die fortschreitende Reduzierung von Third-Party-Cookies und die Betonung von Lösungen zur datenschutzfreundlichen Messung das traditionelle Tracking.

In diesem Szenario müssen Unternehmen drei Säulen stärken:

• First-Party-Daten: CRM, Nutzungsdaten digitaler Produkte, direkte Interaktionen mit der Marke;
• Einwilligung und Value Exchange: klare Mechanismen, um explizite Genehmigungen im Austausch für wahrgenommenen Wert zu erhalten (Premium-Inhalte, Personalisierung, Dienstleistungen);
• Dateninfrastruktur: Data Warehouse und CDP, die mit den APIs der Media-Plattformen und mit den neuen KI-basierten Tools kommunizieren können.

Messung in einer KI-gesteuerten Welt

Die Leistungsmessung muss sich an einen Kontext anpassen, in dem:

• Nutzer Entscheidungen direkt in der generativen SERP treffen können, wodurch die klassischen Touchpoints vor Ort reduziert werden;
• ein Teil des Einflusses durch Zusammenfassungen von Inhalten Dritter erfolgt, die keine sofortigen Klicks generieren;
• die Full-Funnel-Attribution schwieriger mit deterministischen Methoden zu rekonstruieren ist.

Dies führt zu einer stärkeren Zentralität von:

• Modelle der inkrementellen Attribution (z. B. kontrollierte Experimente, Geo-Tests, A/B auf Clusterebene);
• Marken- und Consideration-Metriken, die in die Modelle der Medienoptimierung integriert sind;
• Zusammenarbeit zwischen Marketing, Daten und Finanzen, um robuste Business-Metriken (Marge, LTV, Retention) als wahres Ziel der Kampagnen zu definieren.

Auswirkungen auf das Geschäft

Neue Architektur des digitalen Funnels

Die Integration zwischen Gemini und SGE gestaltet den Funnel faktisch neu:

• Die Entdeckungsphase verlagert sich auf komplexe Konversationsabfragen, bei denen die KI bereits Shortlists von Lösungen vorschlägt.
• Die Bewertungsphase findet oft in der SERP über von der KI synthetisierte Vergleiche, aggregierte Bewertungen, angereicherte Produktblätter statt.
• Die Konversionsphase kann mit einer sehr geringen Anzahl von Klicks erfolgen, oft zu Playern, die mehr in Datenstruktur, Vertrauen und Integration in das Google-Ökosystem investiert haben.

Für viele Unternehmen bedeutet dies, ihre eigene digitale Go-to-Market-Strategie radikal zu überdenken: Es reicht nicht mehr aus, in Performance-Marketing oder Content-SEO zu investieren; es bedarf einer gründlichen Arbeit an Positionierung, Daten und technischer Infrastruktur.

Wettbewerbsvorteil für diejenigen, die "KI-nativ" sind

Unternehmen, die in der Lage sind, KI-nativ in der Nutzung des Google-Ökosystems zu werden, werden konkrete Vorteile genießen:

• Reduzierung der Time-to-Market von Kampagnen dank Kreativität, die von der KI schnell generiert und getestet wird.
• Höhere Medieneffizienz durch dynamische Allokation von Budgets auf die profitabelsten Segmente und Kanäle.
• Höhere Lead-Qualität dank einer engeren Integration zwischen Geschäftssignalen (CRM, Vertrieb) und Optimierungssystemen.

Dies erfordert jedoch Investitionen in:

• Hybride Kompetenzen (Marketing + Daten + Produkt);
• KI-Governance: Definition interner Richtlinien für die Verwendung von generierten Inhalten, Qualitätskontrolle, Reputationsrisiko;
• Strukturierte Zusammenarbeit mit Technologiepartnern und Agenturen, um ein sich schnell veränderndes Ökosystem zu besetzen.

Risiken für diejenigen, die an alten Modellen festhalten

Organisationen, die weiterhin mit Logiken vor SGE denken, gehen mehrere Risiken ein:

• Verlust der organischen Sichtbarkeit zugunsten von Wettbewerbern, die besser auf die Bedürfnisse generativer Modelle abgestimmt sind.
• Erhöhung der Akquisitionskosten aufgrund der Schwierigkeit, mit automatischen Optimierungssystemen zu kommunizieren.
• Übermäßige Abhängigkeit von einem einzigen Kanal ohne eine klare Strategie für proprietäre Daten und Diversifizierung.

Aus Sicht des Top-Managements ist der wichtigste Schritt die Erkenntnis, dass die in Suche und Werbung integrierte KI keine "technische Option", sondern ein struktureller Faktor der Wettbewerbsfähigkeit ist.

Operative Strategien für Unternehmen und Vermarkter im Jahr 2026

Für die Marketingteams

• Überdenken Sie den Redaktionsplan im Hinblick auf Topic-Cluster, mit tiefgründigen, aktualisierten und strukturierten Inhalten, die von KI-Modellen leicht "konsumiert" werden können.
• Experimentieren Sie kontrolliert mit den von den Plattformen angebotenen generativen Funktionen, behalten Sie aber eine starke menschliche Kontrolle über Tonfall, Positionierung und sensible Botschaften.
• Integrieren Sie Marken- und Vertrauensmetriken in die Kanal-KPIs, nicht nur kurzfristige Performance.

Für die Vertriebsleitungen und das Top-Management

• Richten Sie Geschäftsziele und digitale Signale aufeinander aus, damit die KI-Plattformen tatsächlich auf den wirtschaftlichen Wert (Marge, LTV, qualifizierte Opportunities) optimieren.
• Investieren Sie in First-Party-Daten und die Fähigkeit, diese konform und sicher zu nutzen.
• Unterstützen Sie Upskilling-Pfade für Schlüsselfiguren (Marketing, Vertrieb, Produkt) in Bezug auf Tools und Logiken der KI, die auf die Go-to-Market-Strategie angewendet werden.

Für die Tech- und Datenteams

• Verbessern Sie die Datenstrukturierung (Schema, Feed, APIs), um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die Inhalte von der KI korrekt interpretiert werden.
• Arbeiten Sie mit Marketing und Produkt zusammen, um ein geschäftsorientiertes Tracking zu definieren, nicht nur ein technisches.
• Bewerten Sie, wie interne KI-Tools (Assistenten, Agenten für die Datenanalyse, Unterstützung des Betriebs) in Kontinuität mit dem, was im externen Ökosystem geschieht, integriert werden können.