Dark Funnel: Der blinde Fleck im B2B-Marketing

Lange galt eine Faustregel: Ein erheblicher Teil der B2B-Kaufentscheidung ist bereits gefallen, bevor der erste Vertriebskontakt stattfindet. Neu ist nur, wie stark sich dieser Teil ausweitet und wohin er sich verlagert. Eine Analyse von Averi aus dem März 2026 hat sechs unabhängige Studien sowie Daten aus rund 680 Millionen KI-Zitationen zusammengeführt und kommt zu dem Ergebnis, dass dieser Anteil bei 73 Prozent liegt. Der größte Teil der Kaufreise findet anonym statt, bevor überhaupt ein Formular ausgefüllt oder ein Vertriebskontakt aufgenommen wird. Klassische Attributionsmodelle bilden im besten Fall ein gutes Viertel der eigentlichen Entscheidung ab.

Die KI-gestützte Recherche macht den Dark Funnel zu einer neuen Herausforderung. Wenn potenzielle Kund*innen ChatGPT oder Gemini fragen, welche Anbieter für ihre Anforderungen infrage kommen, entsteht daraus eine Shortlist – ganz ohne Website-Besuch, UTM-Parameter oder Formular. Laut einem Google-Bericht zur B2B-Buyer-Journey aus dem Oktober 2025 nutzen bereits rund 60 Prozent der B2B-Einkäufer*innen KI-Tools, um Anbieterlisten zu erstellen und Inhalte zusammenzufassen. Für das eigene Reporting bedeutet das: Interessent*innen können eine Marke bereits von der Liste gestrichen haben, ohne dass ein Tracking-Pixel jemals etwas von ihnen erfasst hat.

Pipeline-Wert und MQL-zu-SQL-Conversion sind nach wie vor bessere Kennzahlen als reine Klickzahlen. Sie zeigen, was aus einem Kontakt tatsächlich wird. Das Problem liegt an anderer Stelle: Beide Kennzahlen setzen erst dort an, wo ein Kontakt überhaupt entsteht. Sie sagen aber nichts darüber aus, wie viele potenzielle Kund*innen bereits vorher abgesprungen sind – etwa aufgrund eines KI-Chats, eines privaten Slack-Kanals oder eines Gesprächs mit Kolleg*innen.

Bisher lautete die zentrale Frage, wie viele der erfassten Kontakte zu Kund*innen werden. Genauso wichtig ist inzwischen eine zweite Frage: Wie viele potenzielle Kund*innen werden nicht erfasst, weil ihre Entscheidung längst gefallen ist?

Bei einer Privatperson, die online ein Paar Schuhe kauft, ist die Recherchephase meist kurz. Bei einer komplexen B2B-Anschaffung dagegen ziehen sich Recherche und Abstimmung oft über Wochen oder Monate. Daran sind mehrere Personen beteiligt, und mehrere Anbieter werden parallel geprüft. Diese lange, von vielen Personen getragene Recherchephase verlagert sich zunehmend in den Dark Funnel – in KI-Tools und private Kanäle, die kein Reporting erfasst. Je komplexer und teurer eine Anschaffung ist, desto größer ist der Anteil der Kaufentscheidung, der bereits gefallen ist, bevor überhaupt ein Name in einem CRM auftaucht.

Ein Beispiel macht das greifbar: Eine IT-Leiterin, die eine neue Softwarelösung für ihr Team sucht, fragt heute womöglich zuerst ein KI-Tool nach den relevantesten Anbietern, bevor sie überhaupt eine einzige Website besucht. Die Antwort des Tools entscheidet mit, welche drei oder vier Namen später tatsächlich in einem Vertriebsgespräch landen und welche nie eine Chance bekommen.

Für die Praxis heißt das nicht, dass alle bestehenden Kennzahlen über Bord geworfen werden sollten. Pipeline-Wert und MQL-zu-SQL-Conversion bleiben wichtig, um zu verstehen, was innerhalb des sichtbaren Trichters passiert. Nur sollte man sie nicht mehr für das vollständige Bild halten. Sie bilden die Innenansicht eines Prozesses ab, dessen Anfang zunehmend außerhalb der eigenen Sichtweite liegt.

Der naheliegende erste Schritt ist deshalb keine neue Software. Es ist eine ehrliche Lückenanalyse: Wo nimmt das eigene Reporting stillschweigend an, dass ein Kontakt der Anfang der Kaufreise ist, obwohl er in Wahrheit oft schon deren Ergebnis ist?