Im letzten Teil dieser KI-Mini-Serie haben wir uns angesehen, welche populären KI-Tools sich für Copywriting- und Design-Aufgaben eignen. Dieses Mal geht’s um Marketing-Strategien, Keyword-Analysen, GEO, Ad Testing und Targeting. Welche KI hat in diesen Bereichen die Nase vorn? Wir haben die Antworten.
Benutzt du immer noch ChatGPT für all deine Marketingaufgaben? Hoffentlich nicht, denn die KI-Landschaft hat für Marketer:innen aus allen Bereichen viel Neues zu bieten. In dieser Mini-Serie schauen wir uns deshalb an, welche KI-Tools sich für welche Marketing-Use-Cases eignen.
Vor zwei Wochen haben wir uns bereits angeschaut, welche KI-Tools sich besonders gut für Text- und Design-Aufgaben eignen. Hast du verpasst? Dann findest du den Artikel hier.
Diese Woche geht es um KIs für Marketing-Strategien, SEO-Aufgaben und Performance-Marketing-Tasks. Ready? Los geht’s.
Kurzer Hinweis vorab: Die KI-Landschaft entwickelt sich so schnell, dass selbst dieser Artikel bis zur nächsten Modell-Aktualisierung schon wieder überholt sein könnte. Unsere Einschätzungen basieren auf öffentlich zugänglichen Tests, Erfahrungsberichten und eigenen Recherchen (Stand April 2026) und sollen lediglich als Orientierungshilfen dienen. Unser Tipp: KI-Tools immer erst selbst testen, und niemals einem Erfahrungsbericht blind vertrauen (auch nicht diesem hier). Denn wie gut ein Tool funktioniert, hängt letztlich immer auch vom eigenen Prompt und dem Use Case ab.
Die besten KI-Tools für Marketing-Strategien & Marktanalysen
Beginnen wir mit einem Thema, das so manchen Start-up-Gründer, Marketingleiter und Agenturinhaber nachts wach hält: Die Marketingstrategie. Es ist nämlich nicht nur alles andere als einfach, für jedes neue Projekt die passende Strategie zu finden – dieselbe Strategie dann laufend anzupassen, weil die Märkte, Mitbewerber und Zielgruppen sich ständig verändern, bedeutet, dass man konstant dran bleiben muss.
Kann uns die KI hier also etwas Abhilfe schaffen? Ja und nein. Um strategische Entscheidungen zu treffen, braucht es im Moment noch Menschen. Einerseits, weil oft sehr viel auf dem Spiel steht, und andererseits, weil jahrelange Expertise zu Märkten, Brand-Positionierung, Zielgruppen und so weiter einfach schwer zu ersetzen sind.
Aber bei der Recherche, beim Strukturieren von Informationen und beim Aufbereiten von Marktdaten kann die KI uns durchaus wertvolle Zeit einsparen. Welche Tools unserer Recherche nach dabei am nützlichsten sind, siehst du in diesem Ranking:
Für die Recherche und Marktanalyse ist Perplexity aktuell die wohl stärkste Wahl unter den Generalist-KIs. Anders als ChatGPT oder Claude liefert es Antworten mit verifizierten Quellenangaben in Echtzeit, was die Überprüfung der Quellen etwas vereinfacht.
Claude glänzt weniger bei der Recherche als bei der Verarbeitung. Wer einen langen Strategiebericht, viel Kundenfeedback oder ein umfangreiches Briefing analysieren und strukturieren möchte, ist mit diesem KI-Tool damit gut bedient. Sein grosses Kontextfenster erlaubt es, deutlich mehr Material auf einmal zu verarbeiten als die Konkurrenz.
ChatGPT ist der Generalist: gut für Brainstorming, das Entwickeln von Frameworks und das Aufbereiten von Marktinsights – weniger präzise als Perplexity bei faktenbasierter Recherche, dafür vielseitiger. Und Gemini macht vor allem für Teams Sinn, die stark im Google-Ökosystem arbeiten und Marktdaten direkt in Docs oder Sheets weiterverarbeiten wollen.
Für Teams, die Marktanalyse primär im digitalen Umfeld betreiben, lohnt sich ausserdem ein Blick auf den Semrush Market Explorer: Dieses KI-Tool visualisiert digitale Marktanteile, Traffic-Quellen und Zielgruppen-Überschneidungen – und wer Semrush ohnehin schon nutzt (beispielsweise für SEO-Tasks), muss hier nicht extra nochmals draufzahlen.
Zu guter Letzt haben wir noch AlphaSense in die Tabelle aufgenommen. Für die allermeisten Marketing-Teams wohl überdimensioniert, aber für grössere Unternehmen, die tief in Finanzdokumente, Earnings Calls oder Branchenberichte einsteigen müssen, ist das Tool doch mittlerweile schon praktisch unverzichtbar.
Die besten KI-Tools für SEO-Aufgaben
Dass sich bezüglich Künstlicher Intelligenz besonders im SEO-Bereich im Moment einiges tut, ist ein offenes Geheimnis. Viele SEO-Expert:innen sind urplötzlich konfrontiert mit einer Suchlandschaft, die sich schneller verändert als je zuvor.
Google rollt laufend neue KI-Features aus, KI-Assistenten wie ChatGPT und Perplexity werden für immer mehr User zur ersten Anlaufstelle bei Suchanfragen, und klassische SEO-Metriken wie Rankings und Click-through-Rates geraten dadurch unter Druck. Kurz gesagt: Wer im SEO heute noch so arbeitet wie vor drei Jahren, hat ein Problem.
Gleichzeitig bietet genau diese Entwicklung eine riesige Chance. Denn KI-Tools können SEO-Fachleuten und Marketing-Teams dabei helfen, mit dem Tempo Schritt zu halten – und in einigen Bereichen sogar einen nicht unbedeutenden Vorsprung herauszuholen. In den folgenden Abschnitten schauen wir uns an, in welchen SEO-Bereichen KI besonders nützlich ist und welche Tools sich dabei am meisten bewähren. Der Einfachheit halber haben wir zwei Untergruppen gebildet.
Keyword-Recherche & Suchintentionen
Die Keyword-Recherche gehört zu den wohl zeitintensivsten Tasks in der Search Engine Optimization. Der traditionelle Ansatz sieht dabei in etwa so aus, dass Marketer:innen stundenlang Keyword-Listen durchforsten, Suchvolumen vergleichen und einzelne Begriffe manuell zu clustern versuchen, bevor sie daraus erste Content-Ideen ableiten. Wie gut, dass wir diesen Prozess mithilfe der Künstlichen Intelligenz mittlerweile etwas vereinfachen können. Doch welche KI eignet sich hierbei am meisten?
Bei der Auswahl eines KI-Tools für die Keyword-Recherche gibt es schliesslich so einiges zu beachten. Liefert das Tool echte, aktuelle Suchvolumen-Daten? Kann es Keywords sinnvoll gruppieren und Suchintentionen automatisch einordnen? Und lässt es sich in bestehende Workflows integrieren? Wir haben unser Ranking anhand dieser Kriterien erstellt.
Wie die Tabelle zeigt, führen Semrush und Ahrefs das Ranking an – und das aus gutem Grund. Beide Tools verfügen über riesige Keyword-Datenbanken und bieten KI-gestützte Funktionen, die weit über simple Suchvolumen-Angaben hinausgehen. Semrush punktet besonders mit seinem KI-Copiloten, der Bewegungen im Wettbewerbsumfeld frühzeitig erkennt und konkrete Handlungsempfehlungen liefert. Ahrefs hingegen sticht durch seine Datenbreite hervor. Neben Google werden auch Plattformen wie YouTube oder Amazon abgedeckt, was besonders für Unternehmen mit E-Commerce-Fokus interessant ist. Der Haken bei beiden: Sie sind vergleichsweise teuer und erfordern eine gewisse Einarbeitungszeit.
Wer den Einstieg günstiger gestalten möchte oder die Spezialsuite nur ergänzen will, ist mit Gemini, ChatGPT oder Claude gut bedient. Gemini profitiert dabei von seiner guten Anbindung an Google-Dienste (z. B. Trends) und liefert dank Echtzeit-Webzugriff besonders aktuelle Ergebnisse. ChatGPT und Claude eignen sich hingegen vor allem dann, wenn man grosse Datenmengen (bspw. einen Search-Console-Export) analysieren oder Keyword-Ideen schnell strukturieren möchte. Echte Suchvolumen-Daten liefern sie dabei allerdings nicht, weshalb sie eher als Ergänzung zu einem Spezialtool denn als Ersatz zu verstehen sind.
GEO & AI Visibility Tracking
Damit sind wir bei dem Bereich angelangt, über den im Suchmaschinenmarketing gerade am meisten diskutiert wird. Und zwar aus gutem Grund. Google hat AI Overviews (KI-generierte Antworten direkt auf der Suchergebnisseite) mittlerweile auch in der DACH-Region ausgerollt, und jüngere Zielgruppen wenden sich für Suchanfragen zunehmend direkt an KI-Assistenten wie ChatGPT oder Perplexity. Heisst: Selbst wer ganz oben rankt, bekommt deutlich weniger Traffic als früher.
Die Antwort auf diese Entwicklung lautet GEO, oder auch Generative Engine Optimization. Gemeint ist damit die Optimierung von Inhalten nicht nur für klassische Suchmaschinen, sondern auch für KI-Systeme. GEO ist kein Ersatz für klassisches SEO, sondern eine Art Weiterentwicklung. Und auch hier kann KI helfen: sowohl beim Tracking (welche KI-Systeme erwähnen meine Brand, und in welchem Kontext?) als auch bei der Optimierung (wie muss ich Inhalte strukturieren, damit sie von KI-Systemen zitiert werden?).
Die wichtigsten Kriterien für Tools in diesem Bereich: Wie viele KI-Engines werden abgedeckt? Gibt es neben dem Monitoring auch konkrete Optimierungsempfehlungen? Und lässt sich das Tool in bestehende SEO-Workflows integrieren?
Eines vorweg: Der GEO-Tool-Markt ist im Moment noch so neu, dass selbst unter Expert:innen keine Einigkeit darüber besteht, welche Tools sich wirklich lohnen. Viele der verfügbaren Vergleichsartikel stammen von Anbietern, die sich selbst als Nummer 1 ranken – was ihre Objektivität gegenüber den restlichen Tools dementsprechend einschränkt. Auch unsere Recherche konnte sich diesem Problem nicht vollständig entziehen. Wir haben versucht, die glaubwürdigsten Quellen herauszufiltern, empfehlen aber wie immer: selbst testen, bevor ihr investiert.
Nichtsdestotrotz: Hier ist unser Ranking:
Profound gehört zu den bekannteren Tools im GEO-Bereich und deckt über zehn KI-Engines ab – darunter ChatGPT, Google Gemini, Perplexity und Microsoft Copilot. Besonders interessant ist die sogenannte Query-Fanout-Analyse, die zeigt, wie KI-Systeme eine Nutzeranfrage intern in mehrere Teilsuchen aufsplitten – und damit, wie man Inhalte strukturieren muss, um in diesen Teilsuchen aufzutauchen. Der Haken: Profound ist mit Preisen ab $499 pro Monat klar auf Enterprise-Kunden ausgerichtet.
Für kleinere und mittelgrosse Teams ist SE Ranking eine interessante Alternative. Das Tool kombiniert klassisches SEO mit GEO-Monitoring in einer einzigen Oberfläche und verknüpft KI-Sichtbarkeit direkt mit traditionellen Metriken wie Rankings und Authority-Signalen. Wer bereits Semrush nutzt, kann mit dem Semrush AI Toolkit GEO-Monitoring nahtlos in den bestehenden Workflow integrieren. Für den Einstieg ohne Budget empfiehlt sich der kostenlose HubSpot AI Search Grader. Dieser liefert eine erste Diagnose darüber, wie die eigene Marke in KI-generierten Antworten wahrgenommen wird, eignet sich aber nicht für laufendes Monitoring.
Die besten KI-Tools fürs Performance Marketing
Testen, optimieren, testen, optimieren – wer im Performance Marketing arbeitet, weiss, wie nervenaufreibend diese Arbeit sein kann. Welches Creative funktioniert? Welche Zielgruppe konvertiert am besten? Und warum hat die Kampagne letzte Woche noch absolut umwerfend performt und diese Woche überhaupt nicht mehr? Zufriedenstellende Antworten auf diese Fragen zu finden, ist und soll auch nicht immer einfach sein. Aber möglicherweise lässt sich da ja trotzdem ein bisschen nachhelfen?
Zugegeben, die KI-Tools fürs Ad Testing und Targeting sind im Moment noch in ihren Kinderschuhen. Und wer wenig Ressourcen zur Verfügung hat, sollte sich vielleicht noch nicht allzu sehr auf die momentan verfügbaren KIs verlassen, sondern der Expertise seines Teams vertrauen. Wer allerdings kann und möchte, findet in den weiten Weiten des Internets einige KI-Tools, die potenziell neue Chancen bergen.
Wichtig: Eben weil KI-Tools fürs Performance Marketing im Moment aus dem Boden spriessen wie Unkraut, sind auch die Expertenmeinungen dazu, welche Tools sich am meisten lohnen, ziemlich gespalten. Wir haben uns bei unserem Ranking deshalb auf ausgewählte Quellen verlassen, die du am Ende des Artikels findest. Und wie immer: Bitte verlass dich nicht blind auf unser Ranking (oder überhaupt auf irgendwelche Rankings), sondern teste immer selbst, bevor du in ein Tool investierst.
Hier also unser Ranking zu den besten KI-Tools fürs Ad Testing und Zielgruppen-Targeting.
Die Tabelle zeigt: Für ein tiefgreifendes Ad Testing ist Marpipe aktuell die wohl stärkste Lösung. Das Tool testet gemäss unseren Quellen nicht einfach zwei Anzeigen gegeneinander, sondern analysiert auf Element-Ebene – also welches Bild, welche Headline und welcher CTA in welcher Kombination am besten performen. Also quasi ein A/B-Testing der Superlative.
Wer eine All-in-One-Lösung sucht, die Creative Testing und Audience-Targeting kombiniert, ist mit Madgicx gut bedient. Das Tool zeigt nicht nur, welche Creatives performen, sondern erkennt auch frühzeitig, wenn eine Zielgruppe «gesättigt» ist – also wenn dieselben Personen die Anzeige zu oft gesehen haben und die Performance zu sinken beginnt. Besonders praktisch für Teams, die viel auf Meta unterwegs sind.
Superads positioniert sich da allerdings etwas anders: Statt selbst zu testen, hilft es dabei, die Ergebnisse aus verschiedenen Plattformen zusammenzuführen und verständlich aufzubereiten. Wer Kampagnen gleichzeitig auf Meta, TikTok, Google und LinkedIn betreibt, weiss nur zu gut, wie mühsam es ist, diese Daten manuell zu konsolidieren. Superads löst eben dieses Problem.
Für grössere Teams und Agenturen, die Creative-Produktion und Testing in grossem Massstab betreiben, lohnt sich ein Blick auf Smartly.io. Das Tool automatisiert die Produktion von hunderten Varianten aus Templates und ist plattformübergreifend einsetzbar – allerdings mit einem entsprechend hohen Preis- und Einrichtungsaufwand.
Trapica rundet das Ranking ab für Teams, die primär ihr Audience-Targeting automatisieren wollen. Das Tool analysiert laufend tausende Audience-Signale und verschiebt Budget automatisch zu den Segmenten, die am besten konvertieren.
Fazit
Wie bereits im ersten Teil dieser Mini-Serie gilt auch hier: Welches KI-Tool für deine SEO-Aufgaben, dein Performance Marketing oder deine Marketingstrategie am besten geeignet ist, hängt ganz davon ab, wie und wofür du es einsetzen möchtest. Brauchst du ein Tool für gelegentliche Recherchen, oder soll es fest in deine täglichen Workflows integriert werden? Arbeitest du alleine oder mit einem Team? Und wie tief muss die Analyse gehen? Diese Fragen bestimmen letztlich mehr als jedes Ranking.
Was dieser zweite Teil ausserdem gezeigt hat: Je spezifischer der Use Case, desto spezialisierter das Tool. Wer im SEO-Bereich ernst macht, kommt an Semrush oder Ahrefs kaum vorbei. Wer im Performance Marketing testet, ist mit den plattformeigenen KI-Funktionen von Meta und Google oft schon gut bedient, bevor es überhaupt ein Drittanbieter-Tool braucht. Und wer strategische Marktanalysen betreibt, merkt schnell, dass Perplexity und Claude zwei sehr verschiedene Stärken mitbringen, die sich eher ergänzen als ersetzen.
Wir hoffen, dass dir diese Übersicht eine nützliche Orientierung war – auch wenn, oder gerade weil, nicht alle Fragen abschliessend beantwortet werden können. Die KI-Landschaft bleibt in Bewegung, und was heute stimmt, kann morgen schon wieder anders aussehen. Bleib also neugierig, halt die Augen offen und teste, teste, teste.
Quellen:
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Hillebrandt, Finn (2026): KI SEO & GEO: Das komplette Praxis-Handbuch 2026. In: stateinteractive.de, 04.02.2026.
Law, Ryan (2026): AI Overviews Reduce Clicks by 58%. In: Ahrefs Blog, 05.02.2026.
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N.N. (2026): Social Media AI Advertising: Meta and Google Updates. In: digitalapplied.com, April 2026.
Pattoli, Matt (2026): 9 Best AI Ad Testing Tools to Boost ROI in 2026. In: Cometly Blog, 18.03.2026.
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Shahmiri, Shahid (2026): AI Marketing Statistics 2026: Data, Trends, ROI. In: shahidshahmiri.com, März 2026.
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Hinweis: Bei der Erstellung dieses Beitrags wurden KI-Tools verwendet.
