Neuer Markt, keine Referenzen, keine Anfragen: Diese Situation kennen viele Industrieunternehmen, deren Stammmarkt schwächelt. Das Problem ist selten die Reichweite allein. Es fehlen Relevanz und Vertrauen. Genau hier setzt Account-based Marketing (ABM) an: Es baut beides gezielt bei den passenden Zielunternehmen auf.
Viele Marketingteams haben 2026 KI-Projekte gestoppt oder Piloten nicht weitergeführt. Das klingt zunächst nach einem Rückschlag. Wir halten es für den Moment, in dem es mit KI im Marketing erst richtig losgeht.
In diesem Artikel erfahren Sie, woran die meisten Projekte scheitern, was erfolgreiche Teams anders machen und mit welchen drei Fragen jedes Team seinen eigenen Stand in Sachen KI-Rollout prüfen kann.
95 Prozent der B2B-Kaufentscheidungen sind bereits getroffen, bevor der Vertrieb überhaupt ins Spiel kommt. Die stille Vorauswahl läuft zunehmend über KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini und Co. Wer hier nicht erwähnt wird, büßt Opportunities und Aufträge ein. Höchste Zeit, dass B2B-Marketer KI-Sichtbarkeit genauso ernst nehmen, wie sie es jahrelang mit SEO und Google-Rankings getan haben.
Seit dem 27. September 2026 gelten in Deutschland die neuen Vorgaben der EmpCo-Richtlinie für Umweltwerbung. Sie setzen pauschalen Nachhaltigkeitsversprechen und irreführenden Klimaversprechen engere Grenzen. Viele B2B-Unternehmen halten sich dennoch für nicht betroffen. Eigene Analysen von B2B-Websites zeigen jedoch zahlreiche prüfbedürftige Formulierungen – oft mehrere Dutzend pro Website.
Externe Unternehmenskommunikation über Earned, Owned und Paid Media erzeugt eine Menge Daten. Welche Themen performen, welche die Zielgruppe tatsächlich sucht, und wo Wettbewerber Lücken lassen, lässt sich daraus systematisch ablesen. Eine datenbasierte Content Gap Analyse macht genau das möglich und liefert Kommunikationsteams ein belastbares Fundament für strategische Entscheidungen.
Einkäufer*innen und Entscheider*innen recherchieren ihre Anbieter auch im B2B längst in ChatGPT, Claude oder DeepSeek und kommen bereits mit einer Marken-Vorauswahl ins Gespräch. Wo früher das Keyword-Ranking bei Google mitentschied, kommt heute die Sichtbarkeit in KI-Sprachmodellen als immer wichtigerer Faktor hinzu. Aber was genau heißt eigentlich KI-Sichtbarkeit und warum sollte sie gerade im B2B nicht eine einzelne Zahl sein?
Pipeline-Wert, MQL-zu-SQL-Conversion, Sales-Cycle-Länge: Wer diese Kennzahlen im Griff hat, gilt im B2B-Marketing als vorbildlich aufgestellt. Das Problem: Die Zahlen erfassen nur, was überhaupt in ein System gelangt. Ein wachsender Teil der Kaufentscheidung findet längst im sogenannten Dark Funnel statt.
Es ist ein Reflex, den alle kennen, die im Marketing arbeiten, sei es im Unternehmen oder in der Agentur: Werden die Zeiten wirtschaftlich schwierig, wird als erstes das Kommunikations- und Marketingbudget gekürzt. Weil das ja vermeintlich nicht weh tut und tendenziell ohnehin als zu hoch empfunden wird. Darüber kann man sich immer wieder wundern und ärgern. Und man kann sich rüsten, um dagegen argumentieren zu können.
Welche Version der Realität Ihres Unternehmens lernen und reproduzieren intelligente Systeme? Die Frage klingt akademisch, ist aber operativ. Wenn Käufer*innen ihre Recherche zunehmend bei ChatGPT, Google AI Overviews oder Microsoft Copilot beginnen, bauen diese Systeme aus den über uns verfügbaren Inhalten ein Bild, ähnlich wie ein Mensch, der ein Thema so weit verinnerlicht, dass er nicht mehr nachschlagen muss.
Die Wirtschaftsflaute in Deutschland sowie Krisen und Konflikte weltweit fordern B2B-Marketer heraus, doch Messen bleiben zentral in der Industriekommunikation. Der aktuelle AUMA-Aussteller-Ausblick auf Basis der Befragung von 400 ausstellenden Unternehmen zeigt: Die Industrie zieht sich nicht von den Messeplätzen zurück, sondern plant strategischer. Der Anspruch an Wirkung, Wirtschaftlichkeit und datenbasierte Erfolgsmessung steigt.
