AI Overviews tracken: Was Marketing-Teams wissen müssen

Was AI Overviews für Marketing-Entscheider bedeuten

AI Overviews beantworten Suchanfragen direkt auf der Ergebnisseite. Google fasst mehrere Quellen zusammen und platziert die Antwort oberhalb der klassischen Suchergebnisse. Nutzer müssen keine Website mehr öffnen, um eine Antwort zu bekommen. Für Marken bedeutet das: Sie werden entweder zitiert oder sie kommen in der Antwort schlicht nicht vor. Eine Zwischenstufe gibt es kaum noch.

Dieses Verhalten verändert, wie Traffic entsteht, und es verändert, was sich mit klassischem Tracking überhaupt noch messen lässt. HubSpot hat sich in einer aktuellen Analyse zum Tracking von AI Overviews genau mit diesem Problem befasst: Wie lässt sich Sichtbarkeit messen, wenn der klassische Klick als Signal wegfällt?

Für B2B-Unternehmen mit längeren Entscheidungszyklen betrifft das vor allem die frühe Recherchephase. Wenn grundlegende Fragen zu einer Softwarekategorie bereits in der AI Overview beantwortet werden, verschiebt sich der erste Kontaktpunkt mit der eigenen Marke nach hinten oder fällt ganz weg.

Warum klassisches Tracking an seine Grenzen stößt

Web-Analytics-Tools wie Google Analytics oder das Traffic-Reporting in HubSpot basieren auf Sitzungen, Klicks und Referrer-Domains. Dieses Modell funktioniert gut, solange Nutzer von der Suchergebnisseite auf eine Website wechseln. Bei AI Overviews bricht genau dieser Schritt oft weg. Eine Suchanfrage wird direkt beantwortet, die Quelle wird zwar genannt oder verlinkt, der Klick darauf bleibt in vielen Fällen aus.

Für Marketing- und RevOps-Teams heißt das: Ein Rückgang bei organischem Traffic muss nicht bedeuten, dass die Sichtbarkeit sinkt. Es kann genauso gut bedeuten, dass eine Marke in AI Overviews zitiert wird, ohne dass das in den bisherigen Reports auftaucht.

Wie lässt sich Sichtbarkeit in AI Overviews überhaupt messen?

Es gibt noch keinen etablierten Standard, aber mehrere Ansätze haben sich in der Praxis durchgesetzt:

• Google Search Console prüfen: Impressionen, die ohne zugehörige Klicks auftauchen, deuten häufig auf eine Platzierung in AI Overviews hin.
• Referrer-Domains beobachten: Traffic von chatgpt.com, perplexity.ai oder copilot.microsoft.com lässt sich im Web-Analytics-Tool als eigene Quelle auswerten.
• Rank-Tracking-Tools mit AI-Overview-Erkennung einsetzen: Mehrere SEO-Tools erfassen inzwischen, ob und wie häufig eine Domain in AI Overviews erscheint.
• Serverlogs auf KI-Crawler prüfen: Bots wie GPTBot oder PerplexityBot hinterlassen eigene User-Agents, deren Häufigkeit sich auswerten lässt.

Keiner dieser Ansätze liefert eine exakte Zahl. In Kombination entsteht aber ein brauchbares Bild davon, ob eine Marke in diesem Kanal überhaupt stattfindet.

Was das für HubSpot-Reporting und Attribution bedeutet

HubSpots Kampagnen-Reporting und Multi-Touch-Attribution sind auf bekannte Quellen und nachvollziehbare Touchpoints ausgelegt. Taucht ein Kontakt plötzlich als direkter Traffic auf, obwohl er zuvor eine Antwort in einem KI-Tool gelesen hat, geht dieser Touchpoint im Standard-Reporting unter. Das verzerrt vor allem die Bewertung von Content, der primär auf organische Sichtbarkeit zielt.

Zwei Punkte sind dabei relevant für die CRM-Architektur:

• Benutzerdefinierte Quellen für bekannte KI-Referrer anlegen, statt sie unter 'Sonstige' oder 'Direkt' zu sammeln.
• Lead-Quellen-Properties ergänzen, über die Vertrieb erfragen kann, wie ein Kontakt tatsächlich auf das Unternehmen aufmerksam geworden ist.

Wer ohnehin an einer sauberen Datenbasis für Marketing- und CRM-Auswertung arbeitet, findet in unserem Artikel Wofür brauche ich HubSpot? eine Einordnung, welche Reporting-Funktionen HubSpot grundsätzlich abdeckt und wo eigene Anpassungen nötig werden.

Strukturierte Daten als Voraussetzung für Zitate

AI Overviews ziehen ihre Antworten aus Inhalten, die klar strukturiert und eindeutig beantwortbar sind. Schema-Markup, konsistente Produktdaten und sauber gepflegte Unternehmensinformationen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, überhaupt als Quelle infrage zu kommen. Unternehmen, die ihre Produkt- und Kundendaten über mehrere Systeme verstreut pflegen, haben hier einen strukturellen Nachteil, unabhängig davon, wie gut der eigentliche Content geschrieben ist.

Das ist auch ein Argument dafür, Markendaten zentral und konsistent zu halten, statt sie zwischen CRM, Produktkatalog und Website-CMS zu duplizieren. Wie weit diese Konsolidierung gehen sollte, haben wir in CDP vs. CRM: Wann B2B-Unternehmen wirklich beides brauchen genauer beschrieben.

Praktische Schritte für die nächsten Monate

Ein belastbares Messsystem für AI Overviews lässt sich nicht an einem Tag aufbauen. Sinnvoller ist ein schrittweises Vorgehen:

• Search-Console-Daten monatlich auf die Differenz zwischen Impressionen und Klicks prüfen, statt nur auf absolute Besucherzahlen zu schauen.
• Referrer-Traffic von KI-Tools als eigene Kategorie im Reporting anlegen, auch wenn das Volumen aktuell noch klein ist.
• Inhalte auf klar beantwortbare Fragen hin prüfen und, wo sinnvoll, FAQ-Abschnitte mit direkten Antworten ergänzen.
• Die Entwicklung über mehrere Quartale beobachten, statt aus einem einzelnen Monat Schlüsse zu ziehen.

Belastbare Branchenbenchmarks für den Anteil von AI-Overview-Traffic gibt es derzeit kaum. Wer jetzt beginnt, Referrer und Suchmetriken sauber zu trennen, hat in einem Jahr zumindest eigene Vergleichswerte, auf die sich Budgetentscheidungen stützen lassen.

Häufig gestellte Fragen

Was sind AI Overviews?

AI Overviews sind von Google generierte Antworten, die direkt über den klassischen Suchergebnissen angezeigt werden. Sie fassen Informationen aus mehreren Quellen zusammen und beantworten eine Suchanfrage, ohne dass Nutzer eine Website besuchen müssen.

Warum zeigt Google Analytics keinen Rückgang, obwohl weniger geklickt wird?

Analytics-Tools messen Sitzungen und Klicks. Wird eine Anfrage direkt in der AI Overview beantwortet, findet kein Klick statt, selbst wenn die eigene Seite als Quelle genannt wurde. Der fehlende Klick erscheint im Reporting schlicht nicht als Ereignis.

Wie erkenne ich, ob meine Inhalte in AI Overviews zitiert werden?

Ein erster Hinweis liefert die Google Search Console, wenn Impressionen ohne entsprechende Klicks auftauchen. Ergänzend helfen Rank-Tracking-Tools mit AI-Overview-Erkennung und die Auswertung von Referrer-Traffic aus KI-Anwendungen.

Muss ich mein HubSpot-Setup wegen AI Overviews anpassen?

Nicht zwingend sofort, aber es lohnt sich, bekannte KI-Referrer als eigene Traffic-Quelle anzulegen und Lead-Quellen-Properties um die tatsächliche Herkunft von Kontakten zu ergänzen. So lässt sich die Entwicklung über Zeit sauber nachvollziehen.