ChatGPT Ads: Die Zukunft der Werbung?

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ChatGPT vs. Google | Risiken und Herausforderungen | Einordnung

Am 16. Januar 2026 gab OpenAI bekannt, dass in Amerika erstmals Tests zur Werbung mit ausgewählten Agentur-Partnern in ChatGPT durchgeführt werden. Diese Werbungen sollen ausschließlich im kostenlosen und im neuen ChatGPT Go Tarif für 8€ monatlich zu sehen sein. Grund dafür ist unter anderem die Unrentabilität des kostenlosen Tarifs, der täglich von etwa 170 bis 180 Millionen Nutzern weltweit gebraucht wird.

Die Unternehmen, die aktuell an der Beta-Phase teilnehmen, müssen eine Mindestinvestition von knapp 1 Millionen USD für den Testzeitraum zurücklegen, um überhaupt teilnehmen zu dürfen. Da es aktuell keinen “Self-Service” Zugang gibt, lässt sich keine verlässliche Schätzung der Kosten aufstellen. Branchenexperten vermuten jedoch auch für den Privatgebrauch vergleichsweise hohe Kosten. Diese hohen Kosten werden mit einer größeren Rentabilität und der begrenzten Anzeigen Slots (1-3) gerechtfertigt. 

Durch individuelle Nutzeranfragen wird Werbung immer dann ausgespielt, wenn ernsthaftes Interesse an einem Kauf oder Abschluss aus der Nutzeranfrage hervorgeht. 

Hat jemand beispielsweise ein Loch in der Hauswand, welches er schließen will, so erkennt die KI anhand der Konversation, ob der Nutzer ein Heimwerker ist, der Spachtelmasse kaufen will, oder ob er zwei linke Hände hat und einen Baubetrieb beauftragen möchte.

Du bietest also nicht mehr auf das Wort “Loch” sondern auf ein Szenario, wie: “Nutzer in [Region], der nach Hilfe bei Mauerschäden fragt”

Ein weiteres spannendes Feature sind interaktive Ads: Klickt ein Nutzer auf die Anzeige, öffnet sich nicht einfach eine Website, sondern ein Chatfenster des Unternehmens, das die Anzeige geschaltet hat. Dort kann der Nutzer direkt Fragen stellen und bekommt passende Antworten, ohne den Chat verlassen zu müssen.

Genau dieser Wechsel vom klassischen Klick auf eine Website hin zu Empfehlungen und Interaktionen direkt im Chat verändert auch die Spielregeln für die organische Sichtbarkeit. Damit kommt automatisch GEO (Generative Engine Optimization) ins Spiel: GEO (Generative Engine Optimization) ist eine Technik, die es künstlichen Intelligenzen leichter macht, deine Inhalte online zu lesen, zu verstehen und sie schlussendlich zu rezitieren. Das erzeugt langfristig genau dort organische Sichtbarkeit, wo Nutzer heutzutage hauptsächlich suchen: Bei KI. 

Nach unserer Einschätzung wird GEO zukünftig für die Unternehmen weniger wirksam werden, deren Zielgruppe hauptsächlich den kostenlosen oder Go Tarif nutzen. Die Anzeigen könnten den sowieso schon unauffälligen Quellen-Button noch weiter untergehen lassen. Somit wäre die sichtbarste Art der Zitation die Namensnennung. Wessen Zielgruppe den Pro Tarif oder höher hat, kann GEO weiterhin als verlässliche, organische Sichtbarkeitsquelle für KI nutzen, da dort keine Anzeigen ausgespielt werden und somit die Wichtigkeit der organischen Sichtbarkeit wieder zunimmt.

Das bedeutet konkret, dass ChatGPT Ads strategisch und in Kombination mit organischer Sichtbarkeit genutzt werden müssen, ähnlich wie es auch mit SEA (Search Engine Advertising) und SEO (Search Engine Optimization) ist.

Wenn man das Prinzip einmal verstanden hat, wird schnell klar: ChatGPT Ads sind nicht einfach „Google Ads im Chat“, sondern bringen einige neue und teilweise sehr interessante Vorteile mit sich. Auch wenn das Projekt noch in den Kinderschuhen steckt, lassen sich erste Unterschiede und Vorteile zum klassischen SEA erkennen.

Vergleich ChatGPT Ads zu Google Ads

Positiver Aspekt	ChatGPT Ads	Google Ads
Hohe Kaufintention	Ads werden ausgespielt, wenn die KI eine Kauf- bzw. Kaufintention vermutet → höhere Abschlusswahrscheinlichkeit.	Ausspielung primär keyword- und auktionsbasiert, Intent ist stärker von der einzelnen Suchanfrage abhängig.
Szenario-basiertes Targeting	Targeting orientiert sich am Nutzungsszenario (z. B. professionelle Hilfe in Standortnähe) statt an einzelnen Keywords.	Kampagnensteuerung erfolgt hauptsächlich über Keywordsets, Match Types und Suchanfragenanalyse.
Bessere Lead-Qualität durch Kontext	Die KI kann unterscheiden, ob Produkt- oder Dienstleistungsbedarf vorliegt → geringerer Streuverlust möglich.	Kontext muss über Keywords, negative Keywords und Landingpage-Signale interpretiert werden.
Interaktive Anzeigenformate	Ads können als integrierter Marken-Chatbot funktionieren, in dem Nutzer direkt Rückfragen stellen können.	Standard ist die Weiterleitung auf eine Website oder Landingpage, Interaktion passiert außerhalb der Plattform.
Begrenzte Werbeplätze (hohe Sichtbarkeit)	Oft nur 1–3 gesponserte Slots → hohe Aufmerksamkeit pro Platzierung.	Standard ist die Weiterleitung auf eine Website oder Landingpage, Interaktion passiert außerhalb der Plattform.
Starker Fokus auf Local Targeting	Lokale Ausspielung (z. B. Umkreis um Standort) ist ein zentraler Hebel, besonders für lokale Dienstleister.	Local Targeting ist möglich, Konkurrenz ist jedoch häufig breiter und stärker vom Markt-/Auktionsdruck geprägt.
Provision bei E-Commerce Verkäufen	OpenAI nimmt bei E-Commerce-Anzeigen voraussichtlich eine Provision von ca. 4% pro Verkauf, statt nur über Klickkosten abzurechnen.	Google verdient bei Shopping/Ads primär über CPC/CPA-Modelle. Eine fixe Provision pro Sale ist nicht das Standardmodell.

So vielversprechend die bisherigen Potenziale auch klingen: Genau hier ist eine individuelle Differenzierung absolut entscheidend. Denn ob ChatGPT Ads am Ende ein echter Performance-Hebel oder ein teurer Testlauf werden, hängt stark von Branche, Zielgruppe und Budget ab. 

Aus unserer Sicht wird dieser Kanal, zumindest in der Anfangsphase, vor allem von Marktführern dominiert werden, also von Unternehmen wie Amazon, Booking.com und vergleichbaren Playern. Für KMU heißt das: extrem spannendes Thema, aber vorerst mit maximaler Vorsicht zu genießen. 

Risiken & Herausforderungen: 3 Cluster, die man nicht unterschätzen sollte

1. Kosten, Zugang & Markt-Dominanz Das hohe Einstiegsbudget gilt aktuell für die Beta-Partner von OpenAI und wird langfristig nicht in dieser Form bestehen bleiben. Trotzdem erwarten Branchenexperten auch mit einem späteren Self-Service-Modell vergleichsweise hohe Kosten, vor allem durch die starke Kaufintention der Nutzer und den intensiven Wettbewerb um 1-3 Anzeigen Slots.

   
   

2. Bot-Chatting (Conversational Rigging) Wie bei Google Ads gibt es das Risiko von Rigging. Anders als bei Google geht es hier nicht darum, eine Anzeige so oft wie möglich anzuklicken. Die Konkurrenz oder KI Bots könnten hunderte von Gesprächen führen, die wie eine Kaufintention klingen. Das Resultat ist ein verbranntes Budget, jedes mal wenn ein Bot auf die Anzeige klickt. Ebenso besteht das Risiko von “Echokammer-Rigging”. Ein Konzern könnte über viele Accounts gezielt Einfluss auf die Wahrnehmung der KI nehmen, indem er sich wiederholt als „einziger Experte“ positioniert. Das erhöht das Risiko, dass sich der Algorithmus langfristig in Richtung einzelner Anbieter verzerrt.
   

3. UX und Vertrauen Nach unserer Einschätzung wird die UX-Erfahrung eines Nutzers unter den Anzeigen leiden. Zum einen wird das Vertrauen gebrochen, mit einem neutralen Chatbot zu interagieren. Man fürchtet vor allem eine Manipulation seitens der KI, die einen dazu verleiten könnte, auf eine Anzeige zu klicken, anstatt unvoreingenommen Empfehlungen und Vergleiche auszusprechen. Ebenso Sorgen bereitet die Integration von Captchas: Für die KI ist das indiskutabel ein wichtiger Schritt, um Bot-Traffic zu sinken und die Nutzer gleichzeitig zu motivieren, sich doch eher für die kostenpflichtigen Tarife zu entscheiden. Für die Nutzer bedeutet das jedoch eine Hürde in der Gebrauchstauglichkeit des Chatbots und treibt sie eventuell zu den aktuell noch werbefreien Konkurrenten.

Aus dieser Analyse ergeben sich für uns einige entscheidende Fragen: Werden ChatGPT Ads ein sinnvoller nächster Schritt in Richtung Monetarisierung, oder führt genau dieser Schritt dazu, dass OpenAI mittelfristig an Vertrauen und Wettbewerbsfähigkeit einbüßt?

Grundsätzlich haben die ChatGPT Ads Potenzial, ein guter Performance Kanal zu werden. Durch Local Targeting und eine klar definierte Spezialisierung können Unternehmen genau dann erscheinen, wenn eine Anfrage fachlich und regional passt und sich so auch in Nischen gegen größere Wettbewerber behaupten.

Ein weiterer Risikofaktor für OpenAI ist aktuell die Unklarheit, wie stark Ads und Captchas die Nutzererfahrung am Ende wirklich beeinflussen. Denn OpenAI war am Anfang eine der ersten KIs, die für die breite Masse überhaupt nutzbar war. Dadurch entstand ein deutlicher Vorsprung gegenüber anderen Tools wie Perplexity, Gemini oder dem Google AI Mode.

Man darf dabei auch nicht vergessen, dass OpenAI ursprünglich als Non-Profit Unternehmen gestartet ist und der Fokus lange klar auf Forschung und Skalierung lag. Genau dieser frühe Vorsprung hat dazu geführt, dass sich OpenAI relativ schnell vom Forschungslabor zum globalen KI-Marktführer entwickeln konnte.

Auch die öffentliche Reaktion auf ChatGPT lässt sich ganz gut in drei Phasen einteilen. Anfang 2023 war es ein echter „Sputnik-Moment“. Die meisten waren einfach nur begeistert, weil plötzlich jeder ohne Programmierkenntnisse mit KI interagieren konnte. Kurz danach kam die Phase der Unsicherheit, in der es vor allem um Arbeitsplatzverluste, Schulbetrug und Fehlinformationen ging. Heute ist die Stimmung deutlich pragmatischer. KI wird als normales Werkzeug integriert, gleichzeitig schauen Nutzer aber kritischer auf Themen wie Umweltkosten und die Machtkonzentration bei OpenAI.

Und genau in dieser Phase könnte Werbung für OpenAI zum Problem werden. Wenn sich ChatGPT im kostenlosen Tarif spürbar mühsamer anfühlt als andere KI-Tools, dann wechseln Nutzer im Zweifel schneller, als OpenAI es sich leisten kann. Vor allem dann, wenn Konkurrenzprodukte ähnliche oder sogar bessere Ergebnisse liefern, aber ohne Barrieren.

Unabhängig davon entsteht für Unternehmen durch ChatGPT Ads eine neue Realität in der Sichtbarkeit: OpenAI trennt die Nutzung perspektivisch in eine werbefinanzierte Erfahrung (Free/ Go Tarif) und eine werbefreie Erfahrung (Pro/ Enterprise Tarif). Das ist keine Empfehlung, sondern eine logische Konsequenz aus dem Modell: In werbefreien Tarifen entscheidet GEO darüber, ob man organisch sichtbar ist. In werbefinanzierten Tarifen wird die Sichtbarkeit stärker durch Paid-Platzierungen geprägt, weil Ads aktiv in die Antworten integriert werden. 

Letztlich wird sich erst in der Praxis zeigen, wie gut OpenAI Werbung integriert, wie stark die Nutzerfreundlichkeit darunter leidet und welche Auswirkungen das langfristig hat.

Gerade für KMU ist die Thematik mit besonderer Vorsicht zu betrachten. Nicht, weil der Kanal grundsätzlich ungeeignet wäre, sondern weil Kosten und Wettbewerb in der frühen Phase schwer kalkulierbar sind. 

Es ist gut möglich, dass zunächst vor allem große Player mit hohen Budgets und viel Testing Erfahrung die Performance Standards setzen. Für kleinere Unternehmen kann es deshalb sinnvoll sein, zunächst zu beobachten, wie sich Preise, Platzierungen und Self-Service-Strukturen entwickeln, bevor man aktiv Budget investiert.