AI Overviews: Was sie mit deinen Google Ads machen

Wie stark AI Overviews die Klickrate wirklich senken

Erscheint eine AI Overview über den Suchergebnissen, fällt die Klickrate auf Google Ads von durchschnittlich 19,70 Prozent auf 6,34 Prozent, ein Rückgang von rund 68 Prozent innerhalb von etwas mehr als einem Jahr. Anzeigenpositionen gehen dabei in etwa einem Viertel der Fälle vollständig verloren, sobald eine AI Overview erscheint. Über 80 Prozent aller Suchanfragen enden inzwischen ohne einen einzigen Website-Besuch, weil die KI-Zusammenfassung die informationelle Neugier direkt befriedigt, ohne dass ein Klick überhaupt nötig ist.

Warum die Branche darüber entscheidet, wie stark es trifft

Der Effekt ist nicht gleichmäßig über alle Branchen verteilt. Konten, die stark von informationeller oder Recherche-Phasen-Traffic abhängen, spüren den Druck zuerst, besonders im SaaS-, B2B- und Lead-Generierungsbereich. E-Commerce- und lokale Dienstleistungsanbieter zeigen sich dagegen deutlich stabiler, vor allem wenn Kampagnen auf kaufbereite Produktsuchen zielen oder ein starkes Shopping-Feed-Fundament haben. Für die Kampagnenplanung heißt das: Wie stark AI Overviews ein Konto treffen, hängt stärker von der Suchintention der eigenen Zielgruppe ab als von der reinen Präsenz des Features.

Der Qualitätsfaktor-Effekt, der oft übersehen wird

Erscheint eine AI Overview unterhalb der eigenen Anzeige, registriert Google Ads eine Impression ohne Klick, was die erwartete Klickrate relativ zur Anzeigenposition sinken lässt. Das wiederum senkt den Qualitätsfaktor und erhöht den effektiven CPC für künftige Auktionen, ganz ohne dass sich am eigentlichen Anzeigentext oder der Landingpage etwas verändert hat. Wer diesen Mechanismus nicht kennt, wundert sich über steigende Klickpreise bei gleichbleibender Anzeigenqualität und sucht die Ursache oft an der falschen Stelle.

Vier Anpassungen, die tatsächlich helfen

Der Fokus verschiebt sich von reiner Klickmenge zu besseren Klicks, stärkerer Sichtbarkeit und höherer Kaufintention. Erstens: Kampagnen stärker auf Keywords mit klarer Kaufabsicht statt breiter Recherchebegriffe konzentrieren, da informationelle Anfragen die AI Overview ohnehin meist vollständig bedient. Zweitens: Shopping-Feeds und Produktdaten konsequent pflegen, da Produkt-Suchen strukturell stabiler bleiben. Drittens: On-SERP-Sichtbarkeit als eigene Kennzahl mitverfolgen, nicht nur Klicks, weil Markenerinnerung auch ohne Klick entsteht. Viertens: organische Sichtbarkeit in AI-Antworten selbst als ergänzendes Ziel behandeln, da eine KI-Empfehlung eine Form wahrgenommener Objektivität mit sich bringt, die eine bezahlte Anzeige strukturell nicht erreichen kann.

Warum eine KI-Empfehlung anders wirkt als eine Anzeige

Antwort-Engine-Optimierung, also die gezielte Strukturierung von Inhalten, damit ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews oder Gemini die eigene Marke bei relevanten Fragen zitieren, ist keine Ersatzdisziplin für SEO, sondern ihre konsequente Weiterentwicklung. Wenn eine KI eine Marke empfiehlt, trägt das eine Form wahrgenommener Objektivität, die eine bezahlte Anzeige strukturell nicht erreichen kann. Ein Anzeigen-Feed ist für Commerce-Werbung weiterhin nützlich, sollte aber nicht mit einer organisch erzielten Empfehlung in einer KI-Antwort verwechselt werden. Für Marketing-Teams bedeutet das: Sichtbarkeit in KI-Antworten verdient inzwischen einen eigenen Platz in der Kanalstrategie, unabhängig vom bezahlten Suchbudget.

Wie wir Search-Kampagnen an diese Realität anpassen

Wir gewichten Keyword-Strategien konsequent nach Kaufintention um und behandeln die Sichtbarkeit auf der Ergebnisseite als eigene Erfolgsgröße neben der Klickrate. Das ist Teil unseres Performance-Marketing-Ansatzes und hängt eng mit unserer Herangehensweise an Google Performance Max zusammen: Beide Entwicklungen zeigen dieselbe Verschiebung, weg von reiner Klickoptimierung, hin zu Signalqualität und Kaufabsicht.