Testen statt Abwarten: Warum GEA und AI Ads jetzt auf Ihre Agenda gehören
- Boris Eckart
- vor 5 Tagen
- 12 Min. Lesezeit
Aktualisiert: vor 3 Tagen
Large Language Models wie ChatGPT, Gemini und Perplexity verschieben die Onlinesuche weg von Trefferlisten zu direkten, erklärenden Antworten. Statt zehn blauer Links erhalten Nutzer eine moderierte, oft dialogische Empfehlung, die Problemlösung und Produktauswahl verbindet. Für Marketing und Media-Planung bedeutet das: Aufmerksamkeit entsteht zunehmend dort, wo Antworten formuliert werden – nicht nur auf klassischen Suchergebnisseiten. Damit wird es Zeit für GEA, also Generative Engine Advertising – und die neue Ära des AI Advertisings.
Inhaltsverzeichnis
Springen Sie auf den GEA-Zug auf, bevor es zu spät ist
In Deutschland ist KI im Marketing längst kein Randthema mehr. Aktuelle Studien zeigen, dass ein relevanter Anteil der Unternehmen KI bereits in der Kampagnenplanung, Content-Erstellung oder Analyse einsetzt, insbesondere mittlere und große Firmen. Parallel wächst der digitale Werbemarkt weiter, und der Anteil digitaler Kanäle am Gesamtwerbevolumen liegt inzwischen deutlich über der Hälfte – eine stabile Basis für Such- und Performance-Formate.
Vor diesem Hintergrund ist es nur konsequent, AI Advertising und AI Ads in Large Language Models (LLM) frühzeitig mitzudenken: Die Zielgruppen für GEA sind da, die Budgets sind vorhanden, und die Plattformen bauen aktiv neue Formate. Wer hier früh testet, verschafft sich einen Wissens- und Effizienzvorsprung, wenn AI Ads im LLM-Marketing skalierbar ausgerollt werden.
Was bedeutet GEA?
GEA (Generative Engine Advertising) bezeichnet Werbeformate, die direkt in Antworten generativer AI-Engines wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity integriert werden – also Werbung im Kontext von AI-generierten Antworten statt klassischer Anzeigenplätze. Anders als SEA, das auf Keyword-Suchseiten stattfindet, platziert GEA Marken als gesponserte Empfehlungen, Tools oder Produkte innerhalb des Antwortflusses eines generativen Large Language Models. Damit wird die Antwort selbst zum Werbeträger: Unternehmen zahlen dafür, in genau den Momenten sichtbar zu sein, in denen Nutzer aktiv nach Lösungen und Orientierung fragen.
„Wir stehen am Anfang einer Entwicklung, nicht am Ende. Wie genau AI Advertising in LLMs aussehen wird, ist noch nicht vollständig definiert – aber die Richtung ist klar: Werbung wandert dorthin, wo Antworten entstehen. Unternehmen haben jetzt die Chance, diese neuen Formate aktiv mitzugestalten, statt sie später nur zu übernehmen. Wer früh testet, versteht schneller, welche Mechaniken funktionieren und welche nicht.“
Was sich mit LLMs im Marketing wirklich ändert
Klassische Suchmaschinen liefern eine Liste von Links, aus denen der Nutzer auswählt. LLMs wie ChatGPT oder Gemini liefern eine verdichtete Antwort, häufig ergänzt um Rückfragen und weitere Kontextschritte. Das verschiebt die Dynamik der Entscheidungsfindung: Statt einzelne Seiten anzuklicken, lassen sich Nutzer durch ein Beratungsgespräch führen, in das künftig auch Empfehlungen im Rahmen von AI Advertising integriert werden.
Für Marketing-Teams sind insbesondere drei Veränderungen relevant:
Natürliche Sprache statt Keyword-Schnipsel: Intents werden in vollen Sätzen formuliert („Wir suchen eine CRM-Lösung für ein 10-köpfiges Vertriebsteam im Mittelstand“).
Dialog statt Einmal-Suche: Entscheidungen entstehen über mehrere Rückfragen, in denen Präferenzen, Budgetgrenzen oder Rahmenbedingungen geklärt werden.
Antwort statt Linkliste: Die Plattform kuratiert Optionen und priorisiert, welche Lösungen erwähnt werden – organisch oder bezahlt.
Damit verschiebt sich der Hebel von reinem Keyword-Bidding hin zu Kontext, Nutzersituation und Entitäten (Marken, Produkte, Kategorien). Genau hier wird LLM-Marketing in den nächsten Jahren strategisch spannend.
„Nutzer durchlaufen künftig den gesamten Sales Funnel – von Awareness über Consideration bis hin zur Conversion – innerhalb einer einzigen Konversation. Früher bedeutete das mehrere separate Suchen über Tage oder Wochen, verteilt auf verschiedene Kanäle und unterschiedliche Touchpoints. Bald geschieht alles in einem Dialog. Das macht zwei zentrale Fragen entscheidend: Wird über Sie oder Ihre Konkurrenz gesprochen? Und welche Kanäle werden im Channel-Mix in Zukunft relevant?"
Wie AI Advertising in ChatGPT, Gemini, Perplexity & Co. funktionieren wird
Noch steckt AI Advertising in den Kinderschuhen. Big Player wie Google legen aber bereits den Grundstein für eine neue Art von Digital Marketing, die alles verändern wird – sowohl mit den AI Overviews, die (auch) in der klassischen Suchmaschinenumgebung ausgespielt werden, als auch mit integrierten AI Ads, die in Gemini stattfinden und eine noch nie dagewesene Verzahnung aus LLM und Shopping bieten werden. Wie AI Advertising auf den populärsten LLM aussehen wird oder könnte, verraten wir Ihnen hier. Bitte bedenken: Noch ist fast nichts in Stein gemeißelt. Aber unsere Wahrsagerkugel ist poliert.
ChatGPT-Ads: Werbung im Dialog
ChatGPT ist in vielen Unternehmen bereits Werkzeug für Recherchen, Ideationen und operative Unterstützung. Perspektivisch werden ChatGPT-Ads direkt in diesen Nutzungskontext integriert, also in Antworten, die ohnehin gelesen werden. Statt separater Banner ist zu erwarten, dass gesponserte Antworten, Vorschläge und konversationelle Einblendungen innerhalb der Chat-Historie erscheinen – klar gekennzeichnet, aber inhaltlich eingebettet.
Ein typisches Szenario könnte so aussehen: Eine Nutzerin fragt nach einer geeigneten Projektmanagement-Lösung für Agenturen. ChatGPT erklärt die Unterschiede zwischen gängigen Tools und ergänzt eine gesponserte Empfehlung als „Sponsored“ oder „Promoted“, inklusive direkter Handlungsoption (Test-Account, Demo-Anfrage). Für Werbetreibende werden ChatGPT-Ads damit weniger wie klassische SEA-Anzeigen und mehr wie kontextuelle Beratung wirken – mit entsprechend hohen Anforderungen an Relevanz, Nutzenversprechen und Passung zum Intent.
Gemini: AI Ads im Google-Ökosystem
Gemini ist eng mit Google Search, YouTube und Workspace verzahnt. Entsprechend wahrscheinlich ist, dass AI Ads in Gemini sowohl in AI-basierten Suchantworten („AI Overviews“) als auch in Konversationen auftauchen, während das Kampagnen-Setup weiter im bekannten Google-Ads-Umfeld stattfindet.
Für SEA- und Performance-Teams bedeutet das:
Bestehende Kampagnenstrukturen, Zielgruppen und Conversion-Ziele bleiben wertvoll.
Die Gestaltung der Anzeigen und Zielseiten muss stärker auf erklärende, dialogische Kontexte eingehen.
Erste Test-Setups werden voraussichtlich dort starten, wo heute schon Such- und YouTube-Kampagnen laufen, bevor eigenständige GEA-Formate entstehen.
Gemini kann damit zum Brückenschlag werden: von klassischem SEA hin zu AI Advertising in generativen Antworten – ohne das gesamte Setup neu erfinden zu müssen.
Zudem bietet Google mit AI Max die nächste Evolutionsstufe klassischer Kampagnenlogik: Statt starrer, vordefinierter Anzeigenvarianten steuert ein generatives Modell dynamisch, welche Botschaften, Angebote und Creatives in welcher Situation ausgespielt werden. Im Kontext von GEA bedeutet das, dass AI Max nicht nur Gebote und Platzierungen optimiert, sondern auch die inhaltliche Ausgestaltung der Empfehlung – also zum Beispiel, welche Argumente im Dialog mit dem Nutzer betont werden, welche Call-to-Actions gewählt werden und wie stark bestimmte Produkte priorisiert sind. Für Werbetreibende verschiebt sich der Fokus damit von „eine perfekte Anzeige bauen“ hin zu „klare Spielregeln, Daten und Zielgrößen definieren“, innerhalb derer das Modell selbstständig Varianten generiert und plattformübergreifend testet. Wer früh lernt, solche Leitplanken sinnvoll zu setzen und qualitative Daten zu liefern, kann AI Max als Hebel nutzen, um in GEA-Umgebungen deutlich granularer und kontextsensibler zu werben als mit klassischen Kampagnenansätzen.
„Als CMO versuche ich Channels zu verheiraten. Ich balanciere z. B. Stärken und Schwächen von SEO und SEA durch übergreifende SEM-Strategien aus – dass dies klappt, haben mehrere Case Studies belegt. Jetzt erweitern wir diesen Ansatz auf Generative Engine Marketing (GEM): Wo GEO (organisch) noch nicht performt, setzen wir künftig punktuelle GEA-Formate ein, um Lücken zu schließen. In Q1 2026 testen wir etwa AI Max und Ads in AI Overviews mit Kunden in den Bereichen Home Furnishing und Automotive. Nur so verstehen wir die Mechaniken, um GEM als vollständige Search Experience zu perfektionieren. Wer jetzt testet, hat den Wissensvorsprung für das nächste Kapitel des Performance Marketings."
Perplexity-Ads: Sponsored Follow-ups in Answer Engines
Perplexity positioniert sich als schnelle, zitiergestützte Answer Engine. Erste Perplexity-Ads laufen in den USA offiziell seit November 2024 in Form von gesponserten Folgefragen, Empfehlungen und Business-Listings, die nahtlos an eine Antwort anschließen.
Typisch sind Formate wie:
Sponsored Follow-up Questions („Jobs finden“, „Anbieter vergleichen“, „Produkt testen“)
Empfohlene Tools oder Produkte im Rahmen einer Antwort
Dezent platzierte Business-Listings innerhalb von Zusammenfassungen
Für Marken, die in Research- und Vergleichsphasen präsent sein wollen, kann Perplexity damit früh ein relevanter Testkanal für AI Ads werden – etwa im B2B-Software-, Recruitment-, E-Commerce- oder Tech-Umfeld. Entscheidend ist hierbei, dass Anzeigen als logischer nächster Schritt empfunden werden und nicht als Bruch im Informationsfluss.
Claude & weitere LLMs: B2B- und Enterprise-Schwerpunkt
Claude ist stark im Enterprise- und Developer-Umfeld verankert und wird vor allem dort eingesetzt, wo Genauigkeit, Sicherheit und API-basierte Automatisierung im Vordergrund stehen. Offizielles AI Advertising ist derzeit nicht verfügbar, aber mittelfristig ist zu erwarten, dass vor allem B2B-Formate entstehen – etwa für SaaS, Infrastruktur, Security, Cloud oder Beratungsleistungen.
Für B2B-Marketer kann es sinnvoll sein, Claude früh als möglichen GEA-Baustein mitzudenken und die eigene Marke organisch – etwa über GEO – so zu positionieren, dass sie in komplexen, fachlichen Entscheidungssituationen überhaupt als Option vorkommt – später auch in bezahlten Szenarien.
Unterschiede zu klassischen Search- und Social-Ads
In klassischen Such- und Social-Kanälen ist Werbung formal von organischen Inhalten getrennt. Allerdings verschwimmt diese Grenze zunehmend: Nutzer klicken oft auf SEA-Anzeigen, ohne bewusst zwischen SEA und organischen Suchergebnissen zu unterscheiden. Native Ads auf Publisher-Seiten werden zwar als Werbung gekennzeichnet, wirken aber inhaltlich völlig organisch im Kontext integriert. AI Ads in LLMs gehen einen Schritt weiter: Sie werden direkt in Antworten eingebettet und wirken noch stärker wie natürliche Empfehlungen – auch wenn sie transparent gekennzeichnet werden.
Daraus ergeben sich wesentliche Unterschiede:
Unterbrechung vs. Integration: SEA-Ads unterbrechen den Lesefluss (was per se nichts Schlechtes ist), AI Ads begleiten ihn.
Keyword-Fokus vs. Kontext-Fokus: Klassische Kampagnen drehen sich meist um Keywords, LLM-Formate um Intents, Fragen und Entitäten.
Klicklogik vs. Dialoglogik: Im Suchumfeld entscheidet der Klick auf einen Link; im LLM-Umfeld entscheidet der Fortgang des Dialogs, ob also bspw. aus Interesse eine Conversion wird.
Wichtig ist: AI Ads bzw. GEA ersetzen SEA nicht, vielmehr ergänzen sie SEA. Studien zur digitalen Werbelandschaft in Deutschland zeigen, dass Suchmaschinenwerbung ein zentraler Bestandteil des Budgets bleibt und voraussichtlich weiter wächst. GEA wird also eher als zusätzlicher Baustein im Kanal-Mix hinzukommen, insbesondere in Phasen mit hohem Beratungsbedarf.
„GEA ist kein Ersatz für SEA, sondern eine logische Erweiterung. Klassische Suche bleibt extrem stark, wenn es um konkrete Nachfrage und schnelle Conversions geht. GEA spielt seine Stärken dort aus, wo Nutzer Orientierung brauchen, vergleichen und abwägen. Die größte Chance liegt in der Verzahnung: SEA fängt Nachfrage ab, GEA prägt Entscheidungen früher im Prozess.“
Wo Deutschland steht: KI-Nutzung & Werbebudgets
Deutsche Unternehmen investieren spürbar in KI und digitale Werbung. Studien zu „Digital Marketing in Germany“ und zu generativer KI im Marketing zeigen, dass ein signifikanter Teil der Marketingabteilungen KI-Tools bereits produktiv nutzt, beispielsweise für Text-Generierung, Bilder, Insights oder Automatisierungsschritte. Diese Erkenntnisse stammen aus seriösen Befragungen, sind aber naturgemäß Stichproben und sollten als gut fundierte Trends gelesen werden, nicht als Vollerhebung.
Beim Werbebudget zeigt sich ein ähnliches Bild:
Der Anteil digitaler Werbung am Gesamtwerbemarkt liegt hierzulande bereits bei rund zwei Dritteln und ist in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen.
Innerhalb des digitalen Budgets bleiben Such- und Performanceformate ein wichtiger Block, der laut internationalen Marktanalysen auch 2024/2025 weiter gewachsen ist.
In Deutschland wächst der Markt für AI im Marketing rasant: Prognosen gehen von rund 1,3 Mrd. USD im Jahr 2023 auf über 6 Mrd. USD bis 2030 aus – bei einer jährlichen Wachstumsrate von knapp 25 %.
Gleichzeitig setzen – je nach Studie und Definition – erst zwischen gut einem Zehntel und rund einem Viertel der Unternehmen KI produktiv ein, was zeigt, dass viele noch am Anfang stehen. Im Marketing sieht es anders aus, hier zeigen Studien, dass bis zu 50% generative KI regelmäßig nutzen.
Im Digital Marketing fließt bereits jetzt ein großer Teil des Budgets in Performance-Kanäle: Allein Suchmaschinenwerbung macht rund ein Drittel des digitalen Werbevolumens in Deutschland aus und bleibt damit das wichtigste Format.
Wer KI nicht nur intern für Content und Analysen nutzt, sondern frühzeitig mit AI Ads und GEA in LLMs experimentiert, verschafft sich in diesem Umfeld einen klaren Wettbewerbsvorteil – weil Budgets zwar vorhanden sind, viele Wettbewerber aber noch abwarten, statt proaktiv zu testen.
„In Deutschland sehen wir viel Interesse an GEA, aber noch wenig operative Erfahrung. Genau hier setzen wir bei adamicus an. Wir beschäftigen uns intensiv mit LLM-Mechaniken, Entwicklungen bei AI Ads und den Anforderungen an Tracking, Inhalte und Setups, damit unsere Kunden vorbereitet sind, sobald diese Formate skalierbar verfügbar werden. Für uns ist GEA kein Buzzword, sondern ein zukünftiger Performance-Baustein.“
Für GEA bedeutet das: Budgets für performanceorientierte Kanäle sind vorhanden, und die Bereitschaft, neue KI-basierte Ansätze zu testen, nimmt zu. Sobald AI Ads in ChatGPT, Gemini, Perplexity & Co. regulär buchbar sind, wird ein Teil dieser Mittel testweise in LLM-Marketing fließen – auch, um Benchmarks gegenüber klassischem SEA aufzubauen.
Konkrete Einsatzszenarien und Chancen für Unternehmen mit GEA
Besonders spannend sind AI Ads überall dort, wo Nutzer aktiv recherchieren, vergleichen und abwägen. Typische Situationen sind:
Auswahl von B2B-Software („Welche Projektmanagement-Lösung passt für ein 20-köpfiges Team?“)
Suche nach spezialisierten Dienstleistern („Welche Agentur unterstützt uns beim Markteintritt in neue Märkte?“)
komplexe Finanz- und Versicherungsentscheidungen („Welche Optionen eignen sich für Selbstständige?“)
In diesen Momenten agiert ein LLM wie eine beratende Instanz, die Kontext sammelt, Optionen sortiert und Empfehlungen ausspricht. Genau hier entfaltet AI Advertising sein Potenzial:
Empfehlungen erscheinen in natürlicher Sprache und passen zur laufenden Beratung.
Die Aufmerksamkeit gilt bereits der Lösung, nicht der Unterhaltung.
Nutzer sind näher an der Entscheidung, als es viele klassische Display-Kontakte je erreichen.
Branchen, die stark von Beratung und Vertrauen leben – etwa SaaS, Finance, Healthcare, Education oder Professional Services – werden deshalb überproportional von GEA profitieren, sofern sie inhaltlich und strategisch vorbereitet sind.
„Bei YMYL-Branchen wie Healthcare oder Finance ist Vorsicht geboten. Ähnlich wie beim Google Medic Update (August 2018) für SEO gelten hier strengere E-E-A-T-Standards – erst recht bei AI-generierten Empfehlungen. Wer in diesen Bereichen auf GEA setzt, braucht nicht nur starke Inhalte, sondern auch rechtliche Absicherung und klare Compliance-Prozesse. Hier wird sich zeigen, wie Plattformen mit Haftungsrisiken umgehen."
Fahrplan 2026: So bereiten Sie sich auf AI Ads in LLMs vor
Damit 2026 tatsächlich in Ihrem Unternehmen oder für Ihre Marke zum Testjahr für GEA wird, lohnt sich ein strukturierter Fahrplan. Vier Bereiche sind besonders wichtig:
1. Daten- und Tracking-Basis klären
Ohne saubere Daten ist jeder Testkanal ein Blindflug. Unternehmen sollten heute prüfen:
Welche Conversions sind wirklich ausschlaggebend (z. B. Demo, Angebot, Kauf, Abo)?
Wie zuverlässig werden diese Ereignisse aktuell gemessen?
Welche Lücken bestehen bei Consent-Management, Datenqualität und Attribution?
Rechtliche Fragen – insbesondere rund um Datenschutz und DSGVO – sollten Sie konsequent und rechtzeitig mit spezialisierten Fachleuten klären.
2. Marken- und Entity-Signale stärken
LLMs denken in Entitäten: Marken, Personen, Produkte und Kategorien werden mit Attributen verknüpft. Je klarer Ihre Marke positioniert ist, desto leichter kann ein Modell sie in passenden Kontexten nennen. Hilfreich sind:
NAP-Konsistenz (Name, Address, Phone) über alle Kanäle hinweg – Google My Business aktualisiert und optimiert
Wikipedia-Präsenz (für Marken mit entsprechender Relevanz) – ein starkes Entity-Signal für LLMs
Konsistentes Markenprofil über Website, Social, Fachportale und Interviews
Klare Aussagen zu Spezialisierungen, Branchenfokus und Zielgruppen
Hochwertige Erwähnungen in relevanten Medien oder Branchenumfeldern, etwa über PR SEO, Brand und Link Building
Schema Markup (strukturierte Daten) nutzen, um Markenattribute maschinell lesbar zu machen
3. Inhalte und Angebote „AI-fähig“ machen
LLMs bevorzugen klar strukturierte, verständliche und konsistente Inhalte. Entsprechend lohnt es sich, zentrale Seiten zu überarbeiten. Denn: Eine solide SEO/GEO-Basis bleibt weiterhin die Grundlage für funktionierende Performance-Kanäle, ob SEA oder künftig GEA. Entsprechend lohnt sich ein strukturierter Ansatz in drei Schritten.
Schritt 1: Basis-Content optimieren
Produkt-/Leistungsdaten sauber strukturieren (Kategorien, Preismodelle, Zielgruppen, Use Cases) – das ist die Grundlage
Leistungs- und Produktseiten mit klaren Nutzenargumenten, Zielgruppenbezug und Differenzierungsmerkmalen aufbauen
FAQ- und Help-Bereiche, die typische Entscheidungsfragen in einfacher Sprache beantworten
Case Studies mit realen Situationen und nachvollziehbaren Ergebnissen
Schritt 2: Messaging für AI-Kontext schärfen
Kernangebot in 1–2 Sätzen: „Für [Zielgruppe] ist [Ihr Angebot] besonders geeignet, wenn …"
Kurzpositionierungen für Listen/Vergleiche („Beste Wahl für …")
Messaging-Bibliothek mit Hooks, Nutzenargumenten, Beweisen (Cases, Zahlen) und CTAs
Anzeigentexte als Gesprächseinstiege: Problem-Hook + 1–2 Nutzenpunkte + nächster Schritt
Landingpages auf Nutzerfragen ausrichten (Überschrift greift Situation direkt auf)
Schritt 3: Leitplanken und Kontrolle definieren
Szenarien festlegen (Branchen, Ticketgrößen, Problemstellungen) und No-Go-Kontexte (wie negative Keyword-Listen)
Guardrails dokumentieren (keine rechtlichen Versprechen, keine Übertreibungen)
Solche Inhalte helfen nicht nur bei organischer Sichtbarkeit in AI-Antworten, sondern steigern auch die Effektivität späterer AI Ads.
4. GEA-Testbudgets und Kompetenzen aufbauen
Da erste AI Ads schrittweise ausgerollt werden, empfiehlt es sich, 2026 bewusst als Lernjahr zu definieren. Sinnvoll sind:
ein klar umrissenes Testbudget für AI Advertising in LLMs,
konkrete Hypothesen (z. B. Leadkosten, Conversionraten im Vergleich zu SEA),
internes Know-how zu Prompts, LLM-Funktionalität und Auswertung der Ergebnisse schaffen oder ausbauen – bleiben Sie up to date oder seien Sie immer einen Schritt voraus!
Wer sein Team schon heute mit LLMs arbeiten lässt – etwa für Zielgruppenfragen, Messaging-Tests oder Kampagnenentwürfe – reduziert die Einstiegshürde, sobald AI Ads auf breiter Front verfügbar sind.
„Der größte Fehler wäre, auf perfekte Rahmenbedingungen zu warten. Wer GEA testen will, braucht keinen riesigen Masterplan, sondern saubere Daten, klare Ziele und realistische Erwartungen. Stolperfallen liegen vor allem in unklaren Conversions, unsauberen Inhalten und fehlenden Leitplanken für AI-basierte Empfehlungen. Vorbereitung heißt: Heute Ordnung schaffen, damit man morgen sinnvoll testen kann.“
It’s time to GEA
LLMs verändern die Art, wie Menschen Fragen stellen, Produkte entdecken und Entscheidungen treffen. GEA ist die logische Folge: Empfehlungen und Ads wandern dorthin, wo Antworten entstehen – in ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und weitere Plattformen.
Für Marketing-Teams in Deutschland bedeutet das nicht, SEA oder Paid Social Marketing zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, AI Ads als zusätzlichen Performance-Baustein zu verstehen, der besonders in beratungsintensiven Situationen seine Stärken ausspielt. Die gute Nachricht: Budgets und erste KI-Erfahrungen sind in vielen Unternehmen bereits vorhanden, sodass es jetzt vor allem darum geht, strukturiert zu testen und zu lernen.
Wenn Sie herausfinden möchten, welche Rolle GEA, AI Advertising und LLM-Marketing konkret in Ihrem Kanal-Mix spielen können – und wie ein sinnvoller GEA-Einstieg in ChatGPT, Gemini, Perplexity und Co. aussehen könnte –, kontaktieren Sie uns. Als Google Partner bieten wir Ihnen frühzeitigen Zugang zu Beta-Versionen. Lassen Sie uns gemeinsam ein Setup entwickeln, das kontrolliert testet, sauber misst und auf nachhaltige Performance ausgelegt ist.
„GEA wird nicht über Nacht alles verändern, aber es wird den Kanal-Mix spürbar erweitern. Wenn Sie verstehen möchten, wie AI Advertising konkret für Ihr Business funktionieren kann, begleiten wir Sie gern – von der strategischen Einordnung über erste Tests bis zur sauberen Skalierung. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Erfahrung aufzubauen.“
