Marketing-KPIs: Tracking-Shift durch KI

CTR verliert, Conversion Rates steigen: Die Zahlen zum Shift

Wichtige KPIs im Online Marketing verlieren derzeit an Aussagekraft. Gleichzeitig gewinnen andere Kennzahlen an Bedeutung und neue Metriken rücken in den Fokus. Treiber dieser Entwicklung ist das veränderte Nutzer:innenverhalten durch LLM-basierte Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini.

Insbesondere klassische Performance-Kennzahlen wie die Click-Through Rates (CTR) verlieren im Kontext KI-gestützter Suchergebnisse und der AI Overviews von Google an Relevanz.

Mehrere Untersuchungen unterstreichen diese Entwicklung:

• Similarweb belegt mit Zahlen, was wir alle wahrnehmen: Zero-Click Searches sind der neue Standard. Aktuell finden bereits bei über 80 Prozent der Suchen kein Click mehr statt, wie eine Datenerhebung für das Jahr 2025 zeigte.

• Zwischen Mitte 2024 und Ende 2025 sind organische CTR bei informationellen Google-Suchen mit AI Overviews um 61 Prozent gefallen. Dieses veränderte Verhalten wirkt sich auch auf Paid Traffic aus, wie Seer Interactive in einer Studie aus dem vierten Quartal 2025 nachweist: Paid CTRs brachen bei denselben Anfragen sogar um 68 Prozent ein.

• Wie eine Studie von Semrush vom Juli 2025 allerdings zeigt, steigen gleichzeitig die Conversion Rates: Im Vergleich zur organischen Suche sind Besucher:innen, die über ChatGPT und Co. kommen, demnach 4,4-mal so wertvoll. Das liegt daran, dass sie in der Regel höher qualifiziert sind. Sie erreichen die Unternehmenswebsite nämlich an einem anderen Punkt ihrer Customer Journey.

• WordStream fand in einer branchenübergreifenden Analyse im September 2025 heraus, dass Conversion Rates im Vergleich zum Vorjahr in 65 Prozent der Industrien stiegen.

Die Zahlen zeigen: Erfolg misst du am besten nicht mehr mit Clicks und Traffic, sondern anhand von Sichtbarkeit und Share of Voice.

Revenue-KPIs gewinnen an Bedeutung

Die CTR ist längst nicht mehr die zentrale Steuerungsgröße deiner Kampagnen. Doch welche North Star KPIs eignen sich stattdessen zur Zielsetzung und Bewertung von Performance?

• Zukunftsfähige Reportings sollten stärker auf Revenue-KPIs ausgerichtet sein.

• Entscheidend sind die tatsächliche Wertschöpfung und der messbare Umsatzbeitrag einer Maßnahme und nicht allein Traffic oder Klicks.

• Sichtbarkeit muss also im Kontext betrachtet werden: Präsenz in KI-generierten Antworten, qualitative Reichweite und Markenexposition gewinnen an Relevanz.

So kannst du die Performance entlang des gesamten Funnels differenzierter bewerten.

6 strategische Learnings: Performance-Bewertung im KI-Zeitalter

Mit den folgenden sechs Learnings richtest du dein Tracking und Reporting konsequent am veränderten Nutzer:innenverhalten aus.

Im Zentrum steht nicht, was sich am einfachsten messen lässt. Stattdessen liegt der Fokus darauf, welche Daten wirklich etwas über Effektivität und Effizienz deiner Maßnahmen aussagen.

#1 Setze auf Data-Driven Attribution statt Last Click

Verabschiede dich vom reinen Last-Click-Modell. Nutze stattdessen Data‑Driven Attribution (DDA), Multi‑Touch Attribution und Marketing Mix Modeling (MMM). Ergänze diese durch Experimente wie Geo‑Tests oder Holdout Tests.

So erkennst du, welche Kanäle und Touchpoints tatsächlich zum Umsatz beitragen und nicht nur, wer zufällig den letzten Klick liefert.

#2 Führe Intent-basierte Analysen durch

Segmentiere deinen Traffic nach:

• High‑Intent vs. Low‑Intent

• Returning vs. First‑Time

• Engaged vs. nicht-engagierten Sessions

Analysiere je Segment Conversion Rate, Umsatzbeitrag und Cost per Acquisition. So identifizierst du die Zielgruppen, die deine Kampagnen wirklich voranbringen.

#3 Rücke Quality- und Revenue-KPIs in den Fokus

Bewerte Kampagnen nicht mehr primär über CTR und Klickvolumen, sondern über wertorientierte Kennzahlen wie:

• Contribution to Revenue

• Customer Lifetime Value (CLV)

• Customer Acquisition Cost (CAC)

• ROAS bzw. ROI

• Marketing Efficiency Ratio (MER)

• Pipeline‑Beitrag

So steuerst du Marketing konsequent auf Wertschöpfung statt auf Oberflächen‑Signale.

#4 Miss den Brand Impact – auch in KI-Umgebungen

Ergänze Performance-Daten um Markenindikatoren wie:

• Branded Search Volume

• Direct Traffic

• Brand Lift

• Share of Search

• Brand Search Lift

Berücksichtige zusätzlich die Sichtbarkeit in AIOverviews von Google sowie in generativen Antworten von LLM-basierten Systemen.

Nur so verstehst du, wie präsent deine Marke in klassischen und KIgestützten Suchumgebungen tatsächlich ist.

#5 Ergänze Journey- und Engagement-KPIs

Miss neben Conversions auch qualitative Journey-Indikatoren:

• EngagementTiefe (Scrolltiefe, Verweildauer auf Kernseiten, Events wie „DemoClick“ oder „PricingView“)

• JourneyVelocity (z. B. TimetoOpportunity)

• Retention- und RepeatBesuche

Diese Kennzahlen zeigen, wie effektiv deine Maßnahmen Nutzer:innen entlang der gesamten Customer Journey entwickeln.

#6 Definiere neue Visibility-KPIs für die KI-Suche

Erweitere klassische SEOMetriken um neue Sichtbarkeitsindikatoren wie:

• AI Visibility Score bzw. Answer Visibility (Präsenz in AIOverviews, Snippets, ChatAntworten) und

• Unified Visibility, die organische Rankings, SERPFeatures und KIAntworten integriert betrachtet.

So erhältst du ein realistisches Bild deiner Marken- und Content-Präsenz in einer Suchlandschaft, die zunehmend von generativer KI geprägt ist.

Fazit: Marketing-KPIs neu ausrichten für präzisere Steuerung

Marketing ist eine zahlenbasierte Disziplin. Umso entscheidender ist es, den Erfolg und Misserfolg deiner Maßnahmen valide zu bewerten. In einer Suchwelt, die zunehmend von KI geprägt ist, reichen Klicks und CTR nicht mehr aus. Entscheidend ist der tatsächliche Wertbeitrag zum Umsatz, zur Marke und zur langfristigen Kundenbeziehung.

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, KPI-Logiken im Marketing zu hinterfragen und dein Reporting neu zu denken.

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