Analysiere, wie deine Kunden KI in ihrer Kaufentscheidung einsetzen

Customer Journey für KI-Suche verstehen und nutzen

Kunden nutzen ChatGPT, Perplexity und andere KI-Tools längst für ihre Recherche. Diese neuen Touchpoints sind messbar und optimierbar. Verstehe, wann und wie deine Zielgruppe KI nutzt – und passe deine Marketing-Strategie entsprechend an.

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Für wen ist das Thema besonders relevant?

Die KI-Revolution verändert die Customer Journey fundamental. Wer seine Kunden heute noch erreichen will, muss verstehen, wo und wie sie KI nutzen. Diese Teams profitieren besonders von einer systematischen Analyse:

Marketing-Strategen in B2B-Unternehmen

Du planst Kampagnen und Touchpoints, aber weißt nicht, wann deine Zielgruppe KI für die Recherche nutzt. Dir fehlt eine datenbasierte Grundlage für die neue Customer Journey.

Customer Experience Manager

Du optimierst die Kundenerfahrung, aber KI-Touchpoints sind in deiner Journey Map noch nicht berücksichtigt. Du brauchst Klarheit über die neuen Berührungspunkte.

Product Marketing Manager

Du positionierst Produkte am Markt, aber deine Zielgruppe informiert sich zunehmend über KI-Systeme. Du willst wissen, wie dein Produkt in diesen neuen Kanälen wahrgenommen wird.

Marketing-Leiter mit Budget-Verantwortung

Du verteilst Budgets auf verschiedene Kanäle, aber KI-Touchpoints sind noch nicht in deiner Planung. Du suchst nach datenbasierten Entscheidungsgrundlagen für die Zukunft.

Die Zahlen zeigen: Hier verändert sich gerade alles

Die Customer Journey wird durch KI fundamental neu definiert. Diese Zahlen zeigen, wie dramatisch sich das Kundenverhalten bereits verändert hat. Wer jetzt nicht handelt, verliert den Anschluss an seine Zielgruppe.

89% der B2B-Käufer nutzen KI als eine ihrer wichtigsten Quellen in jeder Kaufphase (Forrester 2024)
Bei aktiven KI-Nutzern ist generative KI auf Platz 2 bei Kaufempfehlungen – nur das Ladengeschäft hat mehr Einfluss (Accenture)
Laut McKinsey beginnen und beenden Konsumenten ihre Recherche immer häufiger in generativen Plattformen
Generative Engines beeinflussen mindestens 80% des Entscheidungsprozesses – die Conversion Rates liegen dann bei 85,9% (Profound)

Diese Herausforderungen sehe ich immer wieder

Die meisten Marketing-Teams spüren bereits, dass sich etwas verändert. Aber ohne systematische Analyse tappen sie im Dunkeln. Diese Probleme kenne ich aus vielen Gesprächen mit Marketern:

Unsichtbare Touchpoints
Du weißt nicht, wann und wie deine Kunden KI für ihre Recherche nutzen. Wichtige Berührungspunkte bleiben unentdeckt und können nicht optimiert werden.
Veraltete Journey Maps
Deine Customer Journey basiert noch auf traditionellen Kanälen. KI-Touchpoints fehlen komplett, wodurch deine Strategie an der Realität vorbeigeht.
Attribution funktioniert nicht mehr
Kunden treffen Entscheidungen in KI-Systemen und kaufen dann woanders. Du siehst nur den letzten Klick, aber nicht den eigentlichen Entscheidungsmoment.
Budget-Verteilung ohne Datengrundlage
Du investierst weiter in traditionelle Kanäle, während deine Zielgruppe bereits in KI-Systemen recherchiert. Dir fehlen Daten für fundierte Budget-Entscheidungen.
Content erreicht die Zielgruppe nicht
Dein Content ist für Suchmaschinen optimiert, aber KI-Systeme funktionieren anders. Deine Inhalte werden nicht in den entscheidenden Momenten ausgespielt.
Konkurrenz ist bereits einen Schritt voraus
Während du noch planst, optimieren deine Wettbewerber bereits für KI-Sichtbarkeit. Du verlierst wichtige Marktanteile in den neuen Kanälen.
So funktioniert es

So gehen wir das gemeinsam an

Eine systematische Customer Journey Analyse für KI-Suche braucht strukturiertes Vorgehen. Ich führe dich Schritt für Schritt durch den Prozess – von der ersten Analyse bis zur fertigen Strategie:

1

Kostenloses Erstgespräch

Wir besprechen deine aktuelle Customer Journey und identifizieren die wichtigsten Touchpoints. Du bekommst eine erste Einschätzung, wo KI bereits eine Rolle spielt.

2

Zielgruppen-Analyse und Prompt-Research

Ich analysiere, welche Prompts deine Zielgruppe in verschiedenen Kaufphasen nutzt. Ergebnis: Eine vollständige Übersicht aller relevanten KI-Touchpoints.

3

Customer Journey Mapping für KI

Ich erstelle eine neue Journey Map, die traditionelle und KI-Touchpoints verbindet. Du siehst genau, wo deine Kunden KI nutzen und welche Informationen sie dort suchen.

4

Wettbewerbs-Analyse in KI-Systemen

Ich prüfe, wie deine Konkurrenz in den identifizierten KI-Touchpoints abschneidet. Du erkennst Lücken und Chancen für deine eigene Positionierung.

5

Strategie-Entwicklung und Priorisierung

Basierend auf den Erkenntnissen entwickeln wir gemeinsam eine Optimierungs-Roadmap. Du bekommst konkrete Handlungsempfehlungen mit Prioritäten und ROI-Einschätzung.

6

Übergabe und Team-Training

Du erhältst alle Analysen, Templates und ein Training für dein Team. Das System läuft eigenständig weiter – ohne Abhängigkeit von externen Dienstleistern.

Das ändert sich konkret für dich

Eine systematische Customer Journey Analyse für KI-Suche gibt dir die Kontrolle zurück. Du verstehst endlich, wo und wie deine Kunden KI nutzen – und kannst deine Strategie entsprechend ausrichten:

Vollständige Sicht auf die neue Customer Journey

Du kennst alle Touchpoints – traditionelle und KI-basierte. Keine wichtigen Berührungspunkte bleiben mehr unentdeckt.

Neue Attribution-Modelle

Du entwickelst alternative Messmethoden für KI-beeinflusste Käufe und verstehst den wahren ROI deiner Aktivitäten.

Persona-spezifische KI-Strategien

Du verstehst, welche Personas KI wie nutzen und kannst zielgruppenspezifisch optimieren.

Datenbasierte Budget-Entscheidungen

Du weißt genau, welche KI-Touchpoints für deine Zielgruppe relevant sind und kannst Budgets entsprechend verteilen.

Klare Prioritäten für die Umsetzung

Du bekommst eine priorisierte Roadmap mit Quick Wins und langfristigen Maßnahmen.

Zukunftssichere Marketing-Strategie

Du bist vorbereitet auf die weitere Entwicklung der KI-Landschaft und kannst schnell reagieren.

Content-Strategie für KI-Systeme

Du verstehst, welche Informationen deine Kunden in KI-Systemen suchen und kannst Content gezielt dafür optimieren.

Team-Know-how für die Zukunft

Dein Team lernt, wie KI-Touchpoints funktionieren und kann eigenständig weiteroptimieren.

ROI-Projektion für KI-Investitionen

Du bekommst eine fundierte Einschätzung, welchen Return deine KI-Optimierung bringen wird.

Wettbewerbsvorsprung durch First-Mover-Vorteil

Du optimierst bereits für KI-Touchpoints, während deine Konkurrenz noch traditionell denkt.

Messbare KPIs für KI-Sichtbarkeit

Du entwickelst neue Metriken, die zeigen, wie erfolgreich deine KI-Optimierung ist.

Inhouse-Kompetenz statt Vendor-Lock-in

Du behältst die Kontrolle über deine Strategie und bist nicht von externen Agenturen abhängig.

Fragen, die mir häufig gestellt werden

Diese Fragen kommen in fast jedem Gespräch über Customer Journey Analyse für KI-Suche auf. Hier sind die wichtigsten Antworten aus meiner praktischen Erfahrung:

Was genau ist eine Customer Journey für KI-Suche und warum ist sie wichtig?

Eine Customer Journey für KI-Suche zeigt, wann und wie deine Kunden KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity in ihrem Kaufprozess nutzen. Sie erweitert die traditionelle Customer Journey um neue Touchpoints. Das ist wichtig, weil 89% der B2B-Käufer bereits KI als Informationsquelle nutzen. Ohne diese Touchpoints zu verstehen, verpasst du wichtige Berührungspunkte mit deiner Zielgruppe. Die Analyse hilft dir, deine Marketing-Strategie an das veränderte Kundenverhalten anzupassen und Budget effektiver zu verteilen.

Warum reicht die traditionelle Customer Journey Analyse nicht mehr aus?

Traditionelle Journey Maps berücksichtigen nur bekannte Touchpoints wie Website, E-Mail oder Social Media. KI-Systeme schaffen völlig neue Berührungspunkte, die oft unsichtbar bleiben. Kunden treffen Entscheidungen in ChatGPT und kaufen dann woanders – ohne dass du den Einfluss der KI siehst. Laut McKinsey beginnen und beenden Konsumenten ihre Recherche immer häufiger in generativen Plattformen. Wenn deine Journey Map diese Touchpoints ignoriert, planst du an der Realität vorbei und verlierst wichtige Marktanteile.

Wie messe ich den Einfluss von KI auf meine Customer Journey?

KI-Einfluss ist schwer direkt messbar, weil Kunden in KI-Systemen recherchieren und woanders kaufen. Ich nutze indirekte Metriken: Anstieg des Direct Traffics, mehr Marken-Suchanfragen, veränderte Conversion-Patterns und Nutzer-Befragungen zur Informationsquelle. Zusätzlich analysiere ich, wie oft deine Marke in relevanten KI-Prompts erwähnt wird. Die Kombination dieser Datenquellen ergibt ein klares Bild des KI-Einflusses. Das Ziel ist nicht perfekte Attribution, sondern ein besseres Verständnis der neuen Touchpoints.

Customer Journey Analyse vs. klassisches SEO Audit – was ist der Unterschied?

Ein klassisches SEO Audit analysiert, wie gut deine Website in Suchmaschinen rankt. Eine Customer Journey Analyse für KI-Suche geht viel weiter: Sie untersucht das gesamte Kundenverhalten in KI-Systemen. Statt nur Keywords analysiere ich Prompts entlang der kompletten Buyer Journey. Statt nur Rankings messe ich Brand Mentions und Sentiment in KI-Antworten. Das Ergebnis ist keine Liste technischer Optimierungen, sondern eine strategische Roadmap für alle KI-Touchpoints. SEO ist ein Teil davon, aber die Journey-Analyse betrachtet das große Ganze.

Ist eine KI-Customer Journey Analyse wirklich nötig oder nur ein Hype?

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 89% der B2B-Käufer nutzen bereits KI als Informationsquelle. Bei aktiven KI-Nutzern ist generative KI auf Platz 2 bei Kaufempfehlungen. Das ist kein Hype, sondern bereits Realität. Unternehmen, die jetzt handeln, haben einen First-Mover-Vorteil. Wer wartet, bis KI-Touchpoints Standard sind, startet mit einem Rückstand. Meine Erfahrung zeigt: B2B-Unternehmen, die ihre Customer Journey für KI optimieren, sehen messbare Verbesserungen bei Direct Traffic und Marken-Suchanfragen. Die Frage ist nicht ob, sondern wann du anfängst.

Welche KPIs zeigen den Erfolg einer KI-optimierten Customer Journey?

Klassische Click-Through-Raten funktionieren nicht, weil KI-Nutzer oft nicht klicken. Ich messe stattdessen: AI Visibility Score (wie oft wird deine Marke in relevanten Prompts erwähnt), Brand Sentiment in KI-Antworten, Anstieg des Direct Traffics und qualifizierte Marken-Suchanfragen. Zusätzlich tracke ich Conversion-Pattern-Änderungen und führe regelmäßige Nutzer-Befragungen durch. Diese Metriken geben dir ein vollständiges Bild deiner KI-Performance. Das Ziel ist nicht mehr Traffic, sondern bessere Sichtbarkeit in den entscheidenden Momenten der Customer Journey.

Was kostet eine Customer Journey Analyse für KI-Suche?

Eine umfassende Customer Journey Analyse für KI-Suche kostet zwischen 3.000 und 8.000 Euro, je nach Komplexität deiner Zielgruppen und Märkte. Das beinhaltet Prompt-Research, Journey Mapping, Wettbewerbsanalyse und eine priorisierte Roadmap. Für laufende Optimierung biete ich Retainer-Modelle ab 1.500 Euro monatlich an. Die Investition amortisiert sich schnell: Unternehmen mit optimierter KI-Sichtbarkeit sehen oft 20-40% mehr qualifizierte Leads. Ein kostenloses Erstgespräch hilft dir, den genauen Aufwand für deine Situation zu verstehen.

Wie läuft die Zusammenarbeit bei einer Customer Journey Analyse ab?

Wir starten mit einem kostenlosen Erstgespräch, um deine Situation zu verstehen. Dann analysiere ich 2-3 Wochen deine Zielgruppen und deren KI-Nutzung. In einem Workshop entwickeln wir gemeinsam die neue Journey Map und priorisieren Maßnahmen. Du bekommst alle Analysen, Templates und ein Team-Training. Die gesamte Analyse dauert 4-6 Wochen. Danach kannst du eigenständig weiterarbeiten oder mich für laufende Optimierung buchen. Mein Ziel ist, dass dein Team selbstständig wird – ohne Vendor-Lock-in.

Praxisbeispiel aus einem eigenen KI-Produkt

Rawshot.ai

B2B SaaS Case Study: Wie eine klare Positionierung zur KI-Empfehlung führt

90 Tage

Rawshot.ai war als komplett neues B2B SaaS Produktim überfüllten AI-Image-Markt unsichtbar. Statt breiter, generischer Positionierung, haben wir das Gegenteil gemacht: Spitze Positionierung auf Fashion-E-Commerce und eine programmatische SEO-Strategie, die jeden relevanten Kaufmoment besetzt. Das Ergebnis: KI-Systeme ordnen Rawshot jetzt klar ein – und empfehlen es.

Leads aus organischer + KI-getriebener Sichtbarkeit

Rawshot.ai
Okt 2025
0 Leads/Tag
Dez 2025
5 Leads/Tag
7/10
ChatGPT-Mentions
auf Ziel-Prompts
3-5
Leads pro Tag
von 0 gestartet
Top 3
Rankings
für Bottom-Funnel-Keywords

Was im AI Visibility Audit analysiert wurde:

  • Strategische Positionierung: Bewusste Entscheidung für Fashion-E-Commerce statt breiten Markt
  • Programmatische SEO-Kampagne: Templates für Vergleiche, Use-Cases und Alternativen
  • Bottom-Funnel-Fokus: Jede Seite beantwortet eine konkrete Kaufsituation
  • Keyword-Strategie mit Twist: SaaS-Keywords + Zielgruppen-Kontext für höhere Relevanz

"KI empfiehlt nicht den Größten, sondern den Passendsten. Wer einen semantischen Raum klar besetzt, wird zur offensichtlichen Wahl."

So arbeite ich mit eurem Team

Als Gründer weiß ich: Gute Zusammenarbeit entsteht nicht durch Prozesse, sondern durch klare Prinzipien. Diese drei Grundsätze bestimmen jede Zusammenarbeit – vom AI Visibility Audit bis zur Umsetzung.

Jannik Lindner bei einem AI Marketing Engineering Workshop

Integrität & Klarheit

Radikale Ehrlichkeit über Prioritäten, Grenzen und Wirkung. Wir arbeiten nicht auf Vanity-KPIs oder isolierte Marketing-Metriken hin, sondern auf messbare Umsatzrelevanz, strategische Klarheit und verteidigbare Sichtbarkeit in KI-Systemen.

Partnerschaft & Team-Integration

Ich arbeite nicht neben eurem Team, sondern mit ihm. Direkte Zusammenarbeit statt Übergaben, kurze Entscheidungswege statt Abstimmungsschleifen. Ziel ist es, Komplexität zu reduzieren und Entscheidungen für Führungskräfte einfacher zu machen.

Nachhaltiger Wert & Systemdenken

Kein einmaliges Projekt, kein Wissens-Lock-in. Alle Ergebnisse werden so aufbereitet, dass sie intern nutzbar bleiben: dokumentierte Systeme, klare Logiken und LLM-Readiness, die unabhängig von Personen, Tools oder einzelnen Kanälen funktioniert.

Agentur oder Sparring-Partner – was passt zu dir?

Beide Modelle haben ihre Berechtigung. Die Frage ist nicht, was besser ist – sondern was zu deiner Situation passt. Hier die wichtigsten Unterschiede.

Klassische SEO- & GEO-Agentur

Operative Umsetzung aus einer Hand

Wissenstransfer

Know-how bleibt bei der Agentur. Du bekommst Reports, aber nicht die Methodik.

Abhängigkeit

Langfristige Bindung üblich. Wechsel bedeutet Neustart.

Geschwindigkeit

Etablierte Prozesse, aber oft lange Abstimmungszyklen.

Transparenz

Reporting auf Ergebnis-Ebene. Was genau passiert, bleibt oft unklar.

Skalierung

Mehr Output = mehr Budget = mehr Köpfe.

Kosten-Struktur

Retainer + Projektbudgets. Overhead für Agentur-Infrastruktur.

Passt für: Unternehmen ohne eigenes Marketing-Team, die alles auslagern wollen.

Mein Ansatz

Sparring-Partner

Strategie & Befähigung für dein Team

Wissenstransfer

Know-how wird aktiv übertragen. Dein Team lernt mit jedem Sparring.

Abhängigkeit

Ziel ist Unabhängigkeit. Du kannst jederzeit alleine weitermachen.

Geschwindigkeit

Direkte Kommunikation, schnelle Entscheidungen. KI-Workflows beschleunigen zusätzlich.

Transparenz

Volle Einblicke in Methodik, Tools und Prozesse. Nichts ist Black-Box.

Skalierung

KI-gestützte Workflows skalieren ohne proportional mehr Kosten.

Kosten-Struktur

Fester Sparring-Retainer. Kein Overhead, kein Agentur-Wasserkopf.

Passt für: B2B-Unternehmen mit eigenem Marketing-Team, die Kompetenz aufbauen wollen.

Für Unternehmen mit Inhouse-Kapazität ist Sparring meist der nachhaltigere Weg: Du baust echte Kompetenz auf statt Abhängigkeit.

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