ChatGPT Ads in der Schweiz: Was kommt nach dem Klick?

Stellen Sie sich vor, Sie bitten ChatGPT um Hilfe bei der Einrichtung einer kleinen Wohnung in Zürich. Sie haben ein festes Budget, ein enges Treppenhaus und ein Umzugsdatum in drei Wochen. Bis Sie all das erklärt haben, hat eine nützliche Möbelanzeige eine ganz konkrete Aufgabe: Sie muss Ihnen etwas zeigen, das passt, und Ihnen dabei helfen herauszufinden, ob Sie das Möbelstück tatsächlich in Ihre Wohnung transportieren können.

Genau das ist die Chance, die wir an ChatGPT Ads so spannend finden: Ein Dialog kann die praktischen Details hinter einer Entscheidung offenlegen. Und diese Details liefern Marken ein ungleich besseres Briefing.

Bei Biggie Switzerland konnten wir dank Early Access rund eine Woche vor dem breiteren Rollout mit ChatGPT Ads starten. Dieser frühe Einstieg verschaffte uns einen spürbaren Vorsprung im Umgang mit dem Kanal. Er hat auch die Kernfragen geprägt, die wir an Kunden herantragen: Bei welchen Entscheidungen kann Ihre Marke helfen? Was soll passieren, nachdem jemand die Anzeige gesehen hat? Und woran messen wir, ob sie tatsächlich geholfen hat?

Seitdem hat die Plattform viele neue Funktionen ergänzt. Conversion-Optimierung, flexiblere Attributionsmodelle und neue Integrationen erleichtern das Aufsetzen und Messen von Kampagnen. KI-Agenten deuten auf einen weiteren Schritt hin: Der Dialog selbst könnte zu dem Ort werden, an dem Kunden Aufgaben direkt erledigen.

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Eine nützliche Anzeige beginnt bei einer ungelösten Entscheidung

Es ist verlockend, eine erfolgreiche Suchkampagne einfach zu kopieren, die Texte in ChatGPT zu übertragen und gewohnte Ergebnisse zu erwarten. Aus unserer Sicht ist der bessere Ansatzpunkt jedoch, zu prüfen, was für den Kunden noch ungeklärt ist.

Nehmen wir das Wohnungsbeispiel: „Günstige Sofas“ adressiert den Preis. „Ein Sofa, das durch ein enges Treppenhaus passt“ adressiert dagegen das Hindernis, das den Kauf tatsächlich verhindern könnte. Dasselbe Produkt kann zwar beide Bedürfnisse erfüllen, aber Werbebotschaft, Belege und Landingpage sollten genau auf das jeweilige Anliegen abgestimmt sein.

So verknüpfen wir Prompt-Recherche mit Mediaplanung: Wir fassen verwandte Fragen in sogenannten Entscheidungskontexten zusammen und bauen darum passende Anzeigengruppen auf. Ein Kontext betrifft vielleicht Masse und Lieferung; ein anderer die Langlebigkeit in einem Haushalt mit Kindern. Jeder Kontext verlangt nach einem spezifischen Argument für das Produkt.

Sogenannte „Context Hints“ (Kontexthinweise) helfen dabei, diese Situationen für OpenAI zu beschreiben. Sie leiten das Matching an, ohne eine Platzierung auf einen wortgenauen Prompt zu garantieren. Unsere Aufgabe besteht darin, Angebot, Botschaft und Zielseite nahtlos in Einklang zu bringen: Verspricht die Anzeige Hilfe bei den Abmessungen, muss der Kunde diese Masse auf der Zielseite sofort finden.

Ein hervorragender Ausgangspunkt für kreative Ideen sind daher die Fragen, die Kunden vor dem Kauf stellen. Vertrieb, Kundenservice und interne Suchanfragen auf der Website liefern hier oft wertvollere Impulse als ein reiner Keyword-Report.

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In der Schweiz kommt es auf die Details an

Für Schweizer Werbetreibende ist die nächste Frage des Nutzers häufig sehr lokal geprägt: Ist die Lieferung im Preis inbegriffen? Ist das Produkt in der Schweiz überhaupt verfügbar? Kann ich auf Französisch beraten werden? Gilt das Angebot auch im Tessin?

Das blosse Übersetzen einer Headline deckt nur einen Bruchteil dieser Arbeit ab. Eine französischsprachige Anzeige, die auf eine deutsche Produktseite führt, oder ein attraktives Angebot mit unklaren Schweizer Lieferbedingungen überlässt es dem Kunden, die offenen Punkte selbst zu klären. Diesen Bruch sollte man beheben, bevor man weiteres Budget investiert, um Traffic einzukaufen.

Dieselbe Logik gilt für Tests: Eine fokussierte Kampagne in einem Sprachraum, mit massgeschneidertem Angebot und eindeutiger Zielseite, liefert einem Team belastbare Erkenntnisse. Verteilt man ein überschaubares Budget hingegen über mehrere Sprachen, Produkte und Zielsetzungen, bleiben am Ende oft zu wenige Daten übrig, um ein Ergebnis schlüssig zu erklären.

Zudem muss die Gesamtnutzerschaft von ChatGPT klar von der tatsächlich erreichbaren Werbezielgruppe getrennt werden. Anzeigen erscheinen derzeit nur für berechtigte Nutzer der Tarife „Free“ und „Go“; diverse kostenpflichtige Abos bleiben komplett werbefrei. Diese Unterscheidung gehört fest in den Mediaplan -  ganz gleich, wie beeindruckend die Gesamtnutzerzahlen in den Schlagzeilen wirken.

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Auch ein schickes Dashboard muss richtig interpretiert werden

Conversion-Kampagnen können, je nach Freischaltung, inzwischen auf Klick- oder Impressionsbasis abgerechnet werden. Bei der Abrechnung nach Impressionen können neben Klicks auch Conversions nach Sichtkontakten (View-Through-Conversions) in die Optimierung einfliessen. Das schafft mehr Spielraum, um Customer Journeys zu bewerten, bei denen jemand ein Angebot sieht und erst zu einem späteren Zeitpunkt aktiv wird.

Gleichzeitig gewinnt die Interpretation an Bedeutung: Verändert man das Attributionsfenster, verschiebt sich die Anzahl der zugeschriebenen Conversions im Reporting, die tatsächliche Leistung der Kampagne verbessert sich dadurch allein jedoch nicht. Unser Ziel ist es, dass das Team über längere Zeit dasselbe Attributionsfenster betrachtet und genau versteht, wie gross der jeweilige Anteil von Klicks und Views am Gesamtergebnis ist.

Bei der Lead-Generierung gehen wir bevorzugt noch einen Schritt weiter: Haben sich diese Anfragen tatsächlich in qualifizierte Interessenten verwandelt? Zwischen einem günstigen Formularabschluss und einem zahlenden Neukunden liegt oft eine erhebliche Distanz. Die Verknüpfung von Kampagnendaten mit CRM-Ergebnissen macht diesen Unterschied sichtbar.

Die GA4-Integration, die sich derzeit im Beta-Status befindet (mit Early Access über Account Manager), kann bei entsprechender Eignung Attributionsvergleiche und Optimierungen unterstützen. HubSpot wiederum bringt Kampagnen näher an die Lead-Erfassung und nachgelagerte Follow-up-Workflows. Beides sind nützliche Anbindungen, vorausgesetzt, das Mediateam und das operative Geschäft verstehen unter den erfassten Events dasselbe.

Aus demselben Grund sind OpenAIs frühe Schritte zur Messung von Inkrementalität und Markenwirkung ermutigend. Attribution zeigt, welchen Touchpoints Ergebnisse zugerechnet wurden. Ein methodisch sauber aufgesetztes Experiment kann beantworten, ob die Werbung tatsächlich zusätzliches Neugeschäft generiert hat. Schweizer Werbetreibende benötigen belastbare Belege aus ihren eigenen Kampagnen, anstatt die Erwartungen an den Ergebnissen ausländischer Märkte auszurichten.

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Creative Automation: Das Ausgangsmaterial zählt

Automatische Creative-Erweiterungen können Überschriften und Beschreibungen anpassen, Texte übersetzen, Bildformate zuschneiden und Ziel-URLs modifizieren. Laut OpenAI ist die automatische Aktivierung ab dem 31. Oktober vorgesehen, bestehende Opt-outs bleiben dabei erhalten. Einmal aktivierte Varianten können ausgespielt werden, ohne dass ein Team jede einzelne Version manuell freigeben muss.

In der Praxis bedeutet das: Die eigene Website wird zum direkten Bestandteil des Creative Briefings. Veraltete Rabattaktionen, vage Nutzenversprechen und uneinheitliche Produktinformationen liefern der Automatisierung eine schlechte Arbeitsgrundlage. Klare Aussagen, aktuelle Verfügbarkeiten und präzise Produktdetails schaffen dagegen ein stabiles Fundament.

Die strategische Entscheidung bleibt nach wie vor menschlich: Ein Sofa kann als kompakt, bequem, langlebig oder leicht lieferbar positioniert werden. Welches Verkaufsargument in welcher Situation zählt, verlangt ein tiefes Verständnis für die Kundschaft. Automatisierte Varianten erleichtern es, genau diese Hypothesen schnell gegeneinander zu testen.

Das im Oktober angekündigte visuelle Format (das zunächst in den USA im Rahmen der Bildgenerierung getestet wird) eröffnet eine weitere Möglichkeit, diese Geschichte zu erzählen. Wir sehen hier grosses Potenzial für Marken, deren Mehrwert besonders gut zur Geltung kommt, wenn das Produkt in der praktischen Anwendung gezeigt wird. Ob und wann dieses Format in der Schweiz verfügbar sein wird, muss vor einer Kampagnenplanung jedoch erst bestätigt werden.

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KI-Agenten könnten den Dialog noch weiterführen

Kommen wir zurück zu der Person, die ihre Wohnung in Lausanne einrichten möchte: Nachdem sie das Sofa gesehen hat, muss sie immer noch die Masse abgleichen, sich nach der Lieferung erkundigen und eventuell Stoffmuster vergleichen. Heute führen diese Schritte meist über mehrere Webseiten und ein Telefonat mit dem Kundenservice.

Ein nützlicher Marken-Agent könnte all diese Fragen in einem einzigen Dialog klären. In einer noch stärker vernetzten Zukunft könnte er den Lagerbestand abfragen, eine Offerte vorbereiten oder einen Termin vereinbaren, wobei der Kunde stets entscheidet, ob er fortfahren möchte. Das sind Möglichkeiten, auf die wir hinarbeiten, und keine Selbstverständlichkeit, die jeder Werbeaccount heute schon mitbringt.

OpenAIs „Sponsored Agents“ geben einen ersten Vorgeschmack auf diese Entwicklung: Nutzer können direkt aus einer Anzeige heraus einen Dialog mit dem KI-Vertreter eines Unternehmens starten. Das Format befindet sich derzeit in einer geschlossenen Alpha-Phase für ausgewählte Werbekunden. Offizielle Anfragen für den Early Access nimmt OpenAI momentan nicht entgegen.

Aus unserer Sicht könnte dies die Art und Weise verändern, wie Mediakampagnen gebrieft werden: Neben dem eigentlichen Werbeversprechen muss eine Marke definieren, bei welcher konkreten Aufgabe ihr Agent dem Kunden helfen soll. Eine Recruiting-Kampagne könnte Bewerbern helfen, ein Stellenprofil zu verstehen und einen Infotermin zu buchen. Ein Händler könnte Kunden dabei unterstützen, ein Produkt zu finden, das ganz bestimmte Kriterien erfüllt.

Das würde auch die Erfolgsmessung verändern. Die Anzahl gestarteter Konversationen misst das Engagement. Dennoch bleibt entscheidend, ob die Nutzer passende Produkte gefunden, Buchungen abgeschlossen oder einen menschlichen Ansprechpartner erreicht haben. Ein langer Dialog kann echtes Interesse signalisieren, oder aber Verwirrung.

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Die Vorbereitung betrifft weit mehr als das Media-Team

Es gibt ein zweites Agenten-Szenario, das bedacht werden sollte: Kunden könnten künftig verstärkt ihre eigenen KI-Assistenten damit beauftragen, Angebote für sie zu recherchieren. Wenn das geschieht, benötigen Marken Produktinformationen, die leicht zugänglich, konsistent und einfach zu verifizieren sind. Details wie Kompatibilität, Serviceabdeckung und Lieferbedingungen könnten darüber entscheiden, ob ein Angebot den Vergleich übersteht.

Wir gehen davon aus, dass dies die Zusammenarbeit zwischen Markenführung, Content-, IT- und Kundenservice-Teams deutlich intensivieren wird. Ein Agent, der ein Unternehmen repräsentiert, benötigt verlässliche Informationen, klare Berechtigungen und einen reibungslosen Übergang zum menschlichen Support. Wenn er Termine vereinbaren oder Bestellungen prüfen soll, müssen die dahinterliegenden Systeme reibungslos funktionieren. Guter Media-Einkauf kann Kunden zu diesem Erlebnis führen – das Versprechen einlösen muss das Unternehmen.

Aus diesem Grund betrachten wir GEO (Generative Engine Optimization) und bezahlte Aktivierungen (Paid Activation) gemeinsam. Zu verstehen, wie eine Marke in KI-generierten Antworten dargestellt wird, hilft dabei, Lücken in der Information und im Kundenverständnis aufzudecken. Diese Erkenntnisse fliessen wiederum in bezahlte Tests ein und letztlich in die Fragen, die ein eigener Marken-Agent beantworten können sollte.

Beide Bereiche müssen dennoch getrennt voneinander gemessen werden: Das Schalten einer Anzeige ändert weder ChatGPTs neutrale Antworten noch erkauft es organische Empfehlungen. Die Verbindung ist strategischer Natur: ein gemeinsames Kundenverständnis und eine konsistente Darstellung des Markenangebots.

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Wo wir anfangen würden

Einem Schweizer Unternehmen, das über ChatGPT Ads nachdenkt, empfehlen wir, mit einer einzigen, lohnenswerten Kundenentscheidung zu starten: Wählen Sie ein Angebot, das echte Relevanz besitzt, stellen Sie sicher, dass Sprachvarianten und Landingpages einwandfrei funktionieren, und definieren Sie im Vorfeld, was Erfolg über den ersten Klick hinaus bedeutet. Anschliessend heisst es: testen, lernen und datenbasiert entscheiden, wo sich weitere Investitionen lohnen.

Bei Agenten würden wir mit einer Fragestellung beginnen, die das Unternehmen bereits heute gut meistert. Bauen Sie auf einer Antwort auf, der Kunden vertrauen können, und überlegen Sie sich dann den nächsten sinnvollen Handlungsschritt. Das Entwicklungstempo der Plattform wird variieren, der Wert, jemanden bei einer guten Entscheidung zu unterstützen, steht jedoch ausser Frage.

Genau darin sehen wir bei Biggie Switzerland die Chance: Media-, Kreations- und KI-Expertise so zu bündeln, dass für den Kunden deSwitzerland Schweiz über ein ChatGPT Ads Pilotprojekt und darüber, wie Konversationserlebnisse in die Customer Journey Ihrer Marke passen.

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FAQ – Frequently asked questions

1. Welche ChatGPT-Nutzer sehen tatsächlich Werbung?

Anzeigen erscheinen nur für berechtigte Nutzer der Tarife „Free“ und „Go“. Diverse kostenpflichtige Abonnements bleiben komplett werbefrei. Das bedeutet: Die Gesamtreichweite der Plattform ist nicht gleichbedeutend mit der erreichbaren Werbezielgruppe.

2. Wie unterscheiden sich ChatGPT Ads von herkömmlichen Suchkampagnen?

Statt sich ausschliesslich auf Keywords zu stützen, zielen ChatGPT Ads auf spezifische „Entscheidungskontexte“ und praktische Kaufhürden der Kunden ab. Werbetreibende nutzen Kontexthinweise (Context Hints), um die jeweilige Konversationssituation der Nutzer direkt mit einer massgeschneiderten Botschaft und Zielseite abzustimmen.

3. Vor welchen konkreten Herausforderungen stehen Werbetreibende in der Schweiz?

Werbetreibende müssen die sprachliche Lokalisierung sorgfältig steuern und sicherstellen, dass die Anzeigensprache zur Zielseite passt (z. B. französischsprachige Anzeigen zu französischen Seiten). Zudem müssen lokale Besonderheiten wie Schweizer Lieferbedingungen, Preise und regionale Verfügbarkeiten klar kommuniziert werden.

4. Wie werden Leistung und Attribution gemessen?

Die Performance kann über ein Tracking-Pixel gemessen werden; auch Server-Side-Tracking wird unterstützt. Hinzu kommen Beta-Integrationen mit Google Analytics 4 (GA4) sowie Schnittstellen zu CRM-Systemen wie HubSpot, um nachzuvollziehen, ob aus eingehenden Anfragen tatsächlich qualifizierte Leads werden.

5. Was sind Sponsored Agents und stehen sie bereits allen Werbetreibenden zur Verfügung?

Sponsored Agents ermöglichen es Nutzern, direkt aus einer Anzeige heraus einen Dialog mit dem KI-Vertreter eines Unternehmens zu führen, um Aufgaben zu erledigen oder Fragen zu klären. Statt auf einer externen Website zu landen, interagieren die Nutzer direkt mit einem KI-Agenten. Das Format befindet sich derzeit in einem geschlossenen Alpha-Test für ausgewählte Werbekunden und ist noch nicht öffentlich im Early Access zugänglich.

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