Wie verändert sich die Marketing-Attribution durch KI-Suchen?

Noch vor wenigen Jahren war Attribution für mich ein klarer Prozess. Ich konnte nachvollziehen, welcher Kanal, welchen Beitrag zum Ergebnis geleistet hat und meine Budgets entsprechend optimieren. Doch seit AI Search an Fahrt aufnimmt, verändert sich dieses Bild spürbar. Klassische Modelle geraten ins Wanken, weil die Buyer’s Journey nicht mehr linear verläuft und Interaktionen immer schwerer zuzuordnen sind.

Genau hier beginnt die eigentliche Herausforderung. Wir brauchen neue Ansätze, neue Kennzahlen und vor allem die richtigen Tools, um zu verstehen, wie sich Sichtbarkeit und Einfluss im Zeitalter der KI wirklich messen lassen. Und das schauen wir uns jetzt einmal an.

KI Suche verändert Attribution: Wenn „Direct“ plötzlich alles verschluckt

Vor kurzem habe ich einen Artikel im Search Engine Journal gelesen, der ein Problem beschreibt, das ich in meinen eigenen Daten ebenfalls beobachte. Immer mehr Traffic wird nicht mehr klar verbucht, weil KI-Suchen Antworten liefern, ohne Nutzer:innen auf unsere Websites weiterzuleiten. Klassische Referrer brechen weg und Attributionsketten lösen sich auf, obwohl Inhalte nachweislich Wirkung zeigen.

Laut SEJ zeigt ein aktuelles Beispiel von Katie Delahaye Paine – der „Measurement Queen“ mit über 30 Jahren Erfahrung im Kommunikations- und Marketing-Measurement –, wie drastisch sich die Lage verändert: 86 % der neuen Nutzer:innen auf ihrer Website wurden in GA4 dem Kanal „Direct“ zugeordnet. Mit anderen Worten: Selbst die Autorin von Measure What Matters kann die Herkunft des größten Teils ihres Traffics nicht mehr nachvollziehen.

Das Problem betrifft nicht nur einzelne Websites. Immer mehr Marketingteams beobachten denselben Effekt: Traffic, der früher klar auf organische Suche, Social oder Referrals zurückgeführt wurde, landet heute im „Direct“-Bucket. Besonders betroffen sind Content‑, Brand‑ und Demand-Marketing-Aktivitäten, deren Wirkung sich dadurch kaum noch mit klassischen KPIs abbilden lässt.

Das Ergebnis: Wir sehen Leads, Erwähnungen und direkte Anfragen, deren Ursprung wir nicht mehr sauber zuordnen können. Genau hier liegt für mich der entscheidende Punkt. Seit KI-Suchen immer stärker in die Customer Journey eingreifen, wird klar, dass Attribution nicht mehr länger nur eine Frage von Klickpfaden ist.

In meinen eigenen Projekten achten wir im Team immer stärker auf zwei Dinge: Anzeichen für „versteckten“ Impact und die Frage, welche KPIs neu bewertet werden müssen, weil sie nicht mehr funktionieren wie bisher. Was ich damit meine:

1. Wie macht man versteckten Impact in der Marketing-Attribution sichtbar?

Nicht jede Wirkung lässt sich mit klassischen Analytics-Tools messen. Versteckter Impact bedeutet, dass unsere Maßnahmen Ergebnisse liefern, deren Ursprung wir nicht mehr eindeutig nachvollziehen können.

Ein Beispiel: Ihr Team veröffentlicht einen Fachartikel zu einem Nischenthema. Zwei Wochen später steigen plötzlich die Demo-Anfragen. In Ihrem Analytics Tool erscheinen diese Anfragen jedoch unter „Direct“ oder ähnlichen Kategorien und scheinen keine eindeutige Quelle zu haben. Erst durch Gespräche mit Leads stellt sich heraus, dass viele den Artikel über eine KI-Suche gelesen und sich anschließend direkt auf der Website eingetragen haben.

Das zeigt: Auch ohne saubere Klickpfade können wir Wirkung nachweisen, wenn wir die richtigen Signale im Blick haben:

• Direkte Anfragen ohne messbaren Ursprung
• Mehr Marken-Suchen, die zeitlich zu Kampagnen passen
• Erwähnungen in Communities oder Social Media, die wir nicht selbst angestoßen haben
• Plötzliche Engagement-Spitzen bei bestimmten Content-Formaten

2. Welche KPIs müssen in der Marketing-Attribution neu bewertet werden?

Einige Kennzahlen liefern weiterhin wertvolle Insights, andere müssen wir im KI-Zeitalter neu interpretieren. Meine persönliche Einschätzung:

Diese KPIs bleiben stark:

• Engagement-Raten: Kommentare, Shares und Verweildauer zeigen, ob Inhalte wirklich Resonanz erzeugen.
• Branded Search & Mentions: Mehr Marken-Suchen sind ein klares Signal für steigendes Vertrauen und Nachfrage, auch wenn der ursprüngliche Touchpoint im Reporting fehlt.

Diese KPIs brauchen Kontext oder sind ganz obsolet? 

• Direct-Traffic: Ein großer Teil davon ist heute „versteckter“ Impact aus KI-Suchen oder Social Shares, die BI-Tools nicht sauber zuordnet.
• Last-Click-Conversions: Nützlich für kurzfristige Kampagnen, aber kein verlässliches Bild für die gesamte Journey.

Der neue Ansatz besteht darin, dass diese KPIs mit qualitativen Daten kombiniert werden – zum Beispiel CRM-Notizen aus HubSpot, Sales-Feedback oder Erwähnungen in Communities – um die Zusammenhänge besser zu verstehen und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Bei HubSpot gehen wir sogar so weit und wollen nicht mehr auf Traffic-Reporten. Das braucht aber Zeit und Überwindung. 

Attribution im KI-Zeitalter: Was sollte man jetzt anders machen?

Wir im Team haben die Attribution-Strategie neu gedacht und setze inzwischen auf einen Mix aus Themenautorität, Multi-Touch-Analysen und First-Party-Daten. Drei Dinge sind dabei entscheidend:

1. Themenautorität statt Keyword-Fokus

Früher wurden Inhalte rund um Keywords optimiert. Heute geht es mir darum, dass die Inhalte in KI-gestützten Antworten vorkommen. Dafür nutzen wir Fragen aus HubSpot-CRM-Daten, ganz wichtig Sales-Calls und Chat-Interaktionen, um genau zu verstehen, welche Themen unsere Zielgruppe wirklich beschäftigen.

Tools, die sich dafür anbieten: HubSpot Content-Tools für Themen-Cluster, HubSpot Analytics oder Looker zur Überprüfung von Sichtbarkeit und qualitative Sales-Signale direkt aus dem CRM und Gong.

Mein Fazit: Wer nur nach Keywords optimiert, wird in KI-Suchen nicht sichtbar. Tiefe Inhalte, valide Quellen und wiedererkennbare Marken-Signale (Brand Mentions) sind das neue SEO.

2. Multi-Touch statt Last Click

Das klassische „Last-Click“-Modell ist nicht mehr relevant. Stattdessen schauen wir in HubSpot oder Looker an, wie mehrere Touchpoints zusammenspielen. Ein Lead kann zuerst über einen KI-Chat von uns erfahren, später über LinkedIn interagieren und dann direkt auf der Website eine Demo buchen. Mit Last Click wäre dieser Pfad nicht mehr nachvollziehbar.

Tools, die wir nutzen: HubSpot Attribution Reporting für Multi-Touch-Analysen, ergänzt durch Custom Events und UTMs, um Conversion-Pfade besser nachzuvollziehen.

Mein Fazit: Der echte Wert steckt in der Journey zwischen den Klicks. Erst wenn wir Touchpoints wie AI-Mentions oder Social Engagement mit einbeziehen, entsteht ein realistisches Bild.

3. Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen

Attribution funktioniert nur, wenn alle Daten an einem Ort zusammenlaufen. In HubSpot kombinieren wir Website-Traffic, CRM-Verläufe und Lifecycle-Stages. Zusätzlich erfassen wir qualitative Daten wie Formulierungen aus Sales-Gesprächen oder Hinweise, wenn ein Lead erwähnt, er oder sie habe uns über eine KI-Suche gefunden.

Tools, die ich nutze: HubSpot Analytics-Dashboards, HubSpot CRM-Notizen oder Gong, Looker für ergänzende Traffic-Daten und AI-Mentions-Tracking.

Mein Fazit: Attribution im KI-Zeitalter ist keine reine Reporting-Übung mehr. Erst die Kombination aus quantitativen KPIs und qualitativen Signalen macht sichtbar, wie groß unser „versteckter Impact“ wirklich ist.

Kostenlose CRM-Software

Kostenlose Funktionen, die Ihnen sicher gefallen werden:

• Meetingplaner
• E-Mail-Vorlagen-Designer
• Live-Chat-Software
• KI-gestützter-E-Mail-Generator

Jetzt loslegen

„Attribution 2.0“ Wie sieht die nächste Stufe aus und was wird wichtig?

Ich gehe davon aus, dass Attribution in den nächsten Jahren deutlich komplexer wird. Klassische KPIs wie Klicks oder Last-Click-Conversions werden weiter an Relevanz verlieren, weil ein großer Teil der Wirkung direkt in KI-Interfaces stattfindet. Wenn Inhalte nicht mehr nur über Rankings sichtbar werden, sondern in Antworten von LLMs oder in Zero-Click-Ergebnissen auftauchen, reicht es nicht mehr, nur Traffic und Conversions zu messen.

Stattdessen werden neue Signale entscheidend:

• Prompt-Beispiele und Queries zeigen, wie oft Inhalte in KI-Antworten genannt werden.
• Snippet-Tracking macht sichtbar, welche Inhalte in SERP-Features landen.
• AI-Mentions helfen zu verstehen, wann eine Marke in KI-Antworten präsent ist.

Diese Daten müssen wir mit First-Party-Daten aus CRM-Systemen, Lifecycle-Stages und Interaktionen verknüpfen, um ein aussagekräftiges Bild der Buyer’s Journey zu bekommen. Attribution wird dadurch weniger eine Frage des richtigen Tools, sondern vor allem eine Kompetenz in der Analyse: zu erkennen, wie scheinbar isolierte Signale zusammenspielen und welche Content-Pieces am Ende wirklich Wirkung entfalten.

Fazit: Attribution ist keine Tooling-Frage mehr

Früher konnte ich mir Attribution fast wie eine Kette vorstellen: Klick für Klick, von Anzeige zu Landingpage, von Blogartikel zu Conversion. Heute ist dieser Weg deutlich weniger linear. Darum setze ich auf eine Kombination aus Content-Optimierung, Multi-Touch-Attribution und klaren Analytics-Dashboards, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Wenn ein Kontakt scheinbar „aus dem Nichts“ auftaucht, frage ich nicht mehr, welcher Kanal fehlt, sondern welche Signale ich übersehen habe. Es geht also nicht mehr darum, alles exakt zu tracken, sondern Muster zu erkennen und daraus Maßnahmen abzuleiten, die Wirkung entfalten. Kostenlose Tools wie unsere Marketing Analytics Software machen diese Muster sichtbar und bringen alle Daten an einem Ort zusammen.