ChatGPT Ads vs. Google Ads: 7 SEA-Regeln, die deutsche Advertiser neu denken müssen

ChatGPT Ads übernehmen viele Grundprinzipien aus dem Performance Marketing, funktionieren aber nicht einfach wie Google Ads in einem Chat-Fenster. Statt einzelner Keywords rücken Gesprächskontext und Nutzer:innenintention stärker in den Mittelpunkt. Für Advertiser heißt das: Kampagnenstruktur, Anzeigen und Landingpages müssen stärker auf konkrete Situationen und Bedürfnisse abgestimmt werden. Bidding, Tracking und Conversion-Messung bleiben dagegen genauso wichtig wie bisher. US-Ergebnisse liefern erste Anhaltspunkte, sind aber noch keine belastbaren Benchmarks für Deutschland.

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ChatGPT Ads expandieren:

Werbung erreicht inzwischen mehr als 60 Märkte

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1. Von der Suchanfrage zur Unterhaltung

Wer lange mit Google Ads gearbeitet hat, denkt automatisch in Suchanfragen, Keywords, Anzeigengruppen, Landingpages und Conversions. Das ist auch bei ChatGPT Ads nicht plötzlich falsch. Der Unterschied liegt eher darin, welche Informationen für die Relevanz einer Anzeige zur Verfügung stehen.

Seit dem 24. August 2026 sind ChatGPT Ads auch in Deutschland verfügbar. Inzwischen ist auch der Self-Service-Zugang über den Ads Manager für Deutschland freigeschaltet. Zuvor hatte OpenAI die Anzeigen rund sechs Monate in den USA getestet und das System nach und nach erweitert. Neben CPM und CPC gibt es mittlerweile Conversion-Optimierung, Custom Audiences, den OpenAI Pixel und eine Conversions API. Bei conversion-optimierten Kampagnen stehen oCPC und oCPM zur Verfügung.

Dazu kommen bereits die nächsten Entwicklungen. Seit Mitte September testet OpenAI in den USA Sponsored Agents. Nach einem Anzeigenklick können User freiwillig eine gesponserte Unterhaltung mit einem Agenten des Unternehmens starten. Außerdem baut OpenAI KI-Funktionen für Kampagnenerstellung, Analyse und Creatives aus und arbeitet an Integrationen mit HubSpot und Shopify.

Für Advertiser ist deshalb vor allem interessant, was sich aus der bisherigen SEA-Erfahrung übernehmen lässt – und an welchen Stellen die gewohnte Keyword-Logik nicht mehr ausreicht.

2. Vom Keyword zum Conversation Intent

Bei Google Search Ads steht die Suchanfrage im Mittelpunkt. Keywords und Match Types helfen dabei zu steuern, für welche Suchanfragen eine Anzeige infrage kommt. Natürlich ist auch Google längst nicht mehr auf eine wortwörtliche Übereinstimmung beschränkt. Broad Match arbeitet deutlich semantischer und auch Exact Match kann Suchanfragen mit gleicher oder sehr ähnlicher Bedeutung erfassen.

Bei ChatGPT Ads kommt eine weitere Ebene hinzu. OpenAI berücksichtigt bei der Auswahl einer Anzeige unter anderem den Kontext und die Absicht der aktuellen Unterhaltung. Und genau das macht einen Unterschied.

Ein User tippt bei Google vielleicht „Projektmanagement Tool“ ein. In ChatGPT kann derselbe User erklären, dass in seinem fünfköpfigen Team Aufgaben ständig in E-Mails verloren gehen, Kundenfreigaben unübersichtlich sind und er dafür eine einfache Lösung sucht.

Für den Advertiser steckt im zweiten Fall wesentlich mehr Kontext. Deshalb würde ich klassische Keyword Research für ChatGPT Ads nicht ersetzen, sondern erweitern. Neben Suchbegriffen sollte man sich fragen: In welcher Situation befindet sich der User? Welches Problem möchte er gerade lösen? Und an welchem Punkt könnte mein Angebot tatsächlich hilfreich sein?

Aus Keyword Research wird damit ein Stück weit auch Conversation Research.

3. Ad Groups nicht einfach aus Google Ads kopieren

Eine saubere Struktur ist bei Google Ads wichtig. Ähnliche Suchintentionen werden gebündelt, damit Keyword, Anzeige und Landingpage zusammenpassen.

Bei ChatGPT Ads gibt es dafür unter anderem Context Hints. Damit können Advertiser zusätzliche Hinweise geben, in welchen Unterhaltungen, bei welchen Themen oder Keywords ihr Angebot relevant sein könnte. Sie funktionieren allerdings nicht wie Exact-Match-Keywords und garantieren auch keine bestimmte Auslieferung. Ich würde deshalb nicht versuchen, eine bestehende Google-Ads-Struktur eins zu eins nachzubauen.

Nehmen wir eine Buchhaltungssoftware. Statt nur eine Anzeigengruppe rund um „Buchhaltungs-Software“ anzulegen, kann es sinnvoll sein, verschiedene Situationen getrennt zu betrachten: Ein Freelancer möchte schneller Rechnungen schreiben. Ein Kleinunternehmen will Belege endlich digital organisieren. Eine Agentur sucht eine einfachere vorbereitende Buchhaltung.

Das Produkt kann dasselbe sein. Die Situation, die Botschaft und möglicherweise auch die passende Landingpage sind es nicht.

4. Eine Anzeige muss in das Gespräch passen

Eine klassische Search Ad steht zwischen oder über Suchergebnissen. Eine ChatGPT-Anzeige erscheint dagegen unter einer Antwort und damit mitten in einem laufenden Informations- oder Entscheidungsprozess. Anzeigen werden dabei klar als Werbung gekennzeichnet und von den eigentlichen ChatGPT-Antworten getrennt.

Für die Anzeigengestaltung ist das wichtig. „30 Prozent Rabatt auf unsere Software“ kann ein gutes Angebot sein. Es erklärt aber noch nicht, warum genau diese Software für das Problem interessant ist, über das der User gerade spricht. Eine Aussage wie „Plane Kundenfreigaben, Aufgaben und Deadlines an einem Ort“ greift den konkreten Nutzen wesentlich direkter auf.

Neu ist außerdem, dass OpenAI KI stärker in die Erstellung der Anzeigen einbindet. Der Ads Manager kann auf Grundlage der Landingpage und des Kampagnenziels Vorschläge für Texte und Bilder erstellen. Advertiser können außerdem eine KI-gestützte Textanpassung nutzen, bei der vorhandene Headlines und Beschreibungen an den Gesprächskontext angepasst werden können. Auch Übersetzungen in die bevorzugte Sprache des Users sind vorgesehen.

Das nimmt Advertisern die Arbeit am Creative aber nicht ab. Im Gegenteil: Wenn ein System aus vorhandenen Botschaften Varianten erzeugen soll, muss das Ausgangsmaterial stimmen. Schlechte Nutzenargumente werden durch Automatisierung nicht automatisch gut.

5. Die Landingpage bleibt ein entscheidender Faktor

Dass Anzeige und Landingpage zusammenpassen sollten, ist im SEA keine neue Erkenntnis. Bei ChatGPT Ads bekommt das Thema trotzdem noch einmal Gewicht.

OpenAI nennt die Landingpage ausdrücklich als eines der Signale, die bei der Auswahl und Auslieferung einer Anzeige berücksichtigt werden. Dazu kommen unter anderem der Gesprächskontext, Titel und Text der Anzeige sowie die Context Hints. Eine generische Startseite für sämtliche Anwendungsfälle ist deshalb nicht unbedingt die beste Lösung.

Wer beispielsweise drei deutlich unterschiedliche Probleme anspricht, sollte prüfen, ob die Zielseite diese Situationen auch tatsächlich aufgreift. Das heißt nicht, dass vor dem ersten Test zwanzig neue Landingpages gebaut werden müssen. Drei bis fünf wichtige Anwendungsfälle reichen für den Anfang völlig aus.

Dann lässt sich relativ schnell prüfen: Findet der User auf der Seite das wieder, was ihm in der Anzeige versprochen wurde? Ist sofort verständlich, was das Produkt für ihn löst? Und ist der nächste Schritt klar?

Das sind klassische SEA-Fragen. Bei ChatGPT Ads werden sie nicht weniger wichtig.

6. oCPC und oCPM: Bidding bleibt Bidding

Auch bei der Gebotslogik findet man Bekanntes wieder. ChatGPT Ads unterstützt CPM und CPC sowie conversion-optimierte Kampagnen.

Bei oCPC wird für gültige Klicks bezahlt und die Auslieferung auf Conversions nach einem Anzeigenklick optimiert. Bei oCPM erfolgt die Abrechnung nach Impressionen. Die Auslieferung wird ebenfalls auf das ausgewählte Conversion-Ziel optimiert; dabei können laut OpenAI neben Click-through- auch geeignete View-through-Signale einfließen.

Gerade oCPM macht die spätere Bewertung interessanter. Ein User muss nicht zwingend direkt auf die Anzeige klicken und anschließend kaufen. Deshalb reicht es auf Dauer nicht, nur auf Last Click, CTR und CPC zu schauen.

Trotzdem würde ich bei der Budgetplanung genauso vorgehen wie bei anderen Performance-Kanälen. Entscheidend ist nicht, was ein Klick in den USA bei einem anderen Unternehmen kostet. Entscheidend ist, was ein Lead oder Verkauf im eigenen Geschäftsmodell kosten darf.

Dafür braucht man keine neue Formel, nur weil der Kanal neu ist: Ziel-CPA beziehungsweise Ziel-ROAS, Conversion Rate, Marge oder Deckungsbeitrag und ein vernünftiges Testbudget bleiben die Grundlage.

7. Ohne sauberes Tracking sind die Zahlen wenig wert

Ein neuer Werbekanal produziert schnell interessante Kennzahlen. CTR, CPC und Impressionen lassen sich wunderbar vergleichen. Ob die Kampagne wirtschaftlich funktioniert, weiß man dadurch noch nicht.

OpenAI stellt für die Conversion-Messung den OpenAI Pixel und die Conversions API bereit. Zusätzlich lassen sich Tracking-Parameter wie UTMs verwenden, sodass der Traffic auch in den bereits vorhandenen Analytics-Systemen ausgewertet werden kann.

Für conversion-optimierte Kampagnen ist funktionierendes Conversion Tracking Voraussetzung. Pro Kampagne wird ein unterstütztes Conversion-Ereignis als Optimierungsziel gewählt. Das sollte man deshalb nicht erst festlegen, wenn die Kampagne schon läuft.

Vor dem Start würde ich mindestens vier Dinge klären: Welche Conversion ist wirklich relevant? Funktioniert das Tracking? Wie werden ChatGPT Ads-Besucher:innen im Analytics-System gekennzeichnet? Und kann später nachvollzogen werden, ob aus einem Lead tatsächlich ein:e Kund:in wurde?

Gerade im Lead-Geschäft ist der letzte Punkt wichtig. Ein Kanal kann sehr günstige Leads liefern und trotzdem schlecht funktionieren, wenn diese Leads kaum zu Kunden werden.

Für mich wäre deshalb nicht die erste Frage „Welche CTR erreichen ChatGPT Ads?“, sondern: „Was kommt am Ende dabei heraus?“

8. US-Zahlen nicht zu deutschen Benchmarks machen

OpenAI veröffentlicht inzwischen erste Zahlen und Case-Beispiele rund um ChatGPT Ads. Solche Daten sind spannend, gerade weil es für einen neuen Kanal noch wenig Erfahrungswerte gibt. Man sollte sie aber als das behandeln, was sie sind: Angaben des Plattformanbieters und ausgewählte Beispiele.

Ein guter ROAS aus einem US-Case bedeutet nicht, dass ein deutscher Advertiser denselben Wert erwarten kann. Dafür unterscheiden sich Branchen, Angebote, Märkte, Zielgruppen, Preise und Tracking viel zu stark.

Interessanter ist die Frage, was man aus den ersten Fällen als Hypothese mitnehmen kann. ChatGPT könnte User in Situationen erreichen, in denen sie ihr Problem bereits ausführlicher beschrieben haben als bei einer einzelnen Google-Suche. Ob daraus bessere Leads, mehr Neukund:innen oder zusätzlicher Umsatz entstehen, muss dann die eigene Kampagne zeigen.

Ich würde deshalb in den ersten Monaten sehr vorsichtig mit allgemeinen ChatGPT Ads Benchmarks umgehen. Dafür ist der Markt schlicht noch zu jung.

9. Wenn aus der Anzeige ein Gespräch wird

Besonders interessant finde ich die Entwicklung der Sponsored Agents, die OpenAI seit dem 16. September zunächst mit ausgewählten Advertisern in den USA testet.

Dabei endet der Kontakt nicht zwangsläufig mit dem Anzeigenklick. Ein User kann freiwillig eine separate, klar gekennzeichnete Unterhaltung mit einem gesponserten Agenten des Unternehmens beginnen. Dort können beispielsweise Fragen zum Produkt beantwortet werden, bevor der User auf die Website wechselt.

Für Performance Marketing könnte das langfristig einiges verändern.

Der klassische Ablauf ist häufig: Anzeige, Klick, Landingpage, Conversion. Mit einem Agent könnte zwischen Anzeige und Website eine weitere Stufe entstehen. Gerade bei erklärungsbedürftigen Produkten wäre das interessant, weil Fragen oder Unsicherheiten bereits vor dem Website-Besuch geklärt werden könnten.

Noch ist das ein begrenzter US-Test. Für deutsche Advertiser ist es also keine Funktion, mit der man heute seine Kampagnen planen sollte. Es zeigt aber ziemlich gut, dass OpenAI Werbung nicht einfach als Kopie klassischer Search Ads aufbauen möchte.

Auch die Arbeit im Hintergrund verändert sich. Kampagnen lassen sich inzwischen über das Ads Manager Plugin in ChatGPT Work mit natürlicher Sprache erstellen, aktualisieren und analysieren. Dazu kommen Integrationen mit HubSpot und Shopify.

Für SEA-Verantwortliche lohnt es sich deshalb, nicht nur neue Anzeigenformate zu beobachten. Auch die tägliche Kampagnenarbeit selbst wird sich verändern.

10. Was ich vor einem ersten ChatGPT Ads-Test vorbereiten würde

Bevor Budget ausgegeben wird, würde ich keine riesige neue Kampagnenstruktur bauen. Ich würde mit wenigen, klaren Anwendungsfällen starten:

• drei bis fünf typische Situationen sammeln, in denen das eigene Angebot ein konkretes Problem löst
• vorhandene Keyword- und Search-Term-Daten nutzen, um daraus Probleme und Entscheidungsphasen abzuleiten
• für diese Situationen passende Ad Groups und Context Hints planen
• Anzeigen nicht nur auf Aufmerksamkeit, sondern auf den konkreten Nutzen ausrichten
• prüfen, ob die vorhandenen Landingpages wirklich zur jeweiligen Botschaft passen
• Conversion Tracking und UTMs vor dem Start sauber einrichten
• festlegen, welche Conversion für die Bewertung wirklich zählt
• US-Cases nicht als Vorgabe für die eigene Performance verwenden

Das ist kein komplett neues SEA-Handwerk. Es ist eher eine andere Art, vorhandenes Wissen einzusetzen.

11. Google Ads verschwinden nicht – aber die Suchlogik wird breiter

ChatGPT Ads machen gute Google Ads-Erfahrung nicht wertlos. Wer Suchintentionen analysieren kann, relevante Landingpages baut, Anzeigen testet und Conversions sauber misst, bringt bereits viel von dem mit, was auch für diesen Kanal gebraucht wird.

Der größte Unterschied liegt für mich im Kontext. Eine Google-Suchanfrage kann sehr konkret sein, bleibt aber häufig kurz. In einer ChatGPT-Unterhaltung kann ein User wesentlich genauer erklären, was er sucht, warum er es sucht und welche Bedingungen für ihn wichtig sind.

Genau deshalb würde ich ChatGPT Ads nicht als Google Ads mit Chat-Fenster betrachten. Und ich würde auch kein bestehendes Google Ads-Konto einfach nachbauen.

Die sinnvollere Frage ist: In welchen Gesprächen entsteht ein Bedarf, zu dem mein Angebot wirklich passt? Wenn man darauf eine gute Antwort hat, kann man sich anschließend wieder mit den Dingen beschäftigen, die im Performance Marketing schon immer zählen: testen, messen, auswerten und verbessern.

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