ChatGPT Ads sind in Deutschland angekommen. Seit Ende August 2026 steht der Self-Service-Zugang zum OpenAI Ads Manager auch deutschen Unternehmen zur Verfügung. Damit lässt sich Werbung innerhalb von ChatGPT inzwischen deutlich systematischer planen, schalten und messen als noch in der frühen Testphase. Trotzdem wäre es ein Fehler, den Kanal einfach wie eine weitere Variante von Google Ads oder Meta Ads zu behandeln. Die technische Kampagnenstruktur mag auf den ersten Blick vertraut wirken, die dahinterliegende Logik ist jedoch eine andere.
Denn bei ChatGPT steht nicht zuerst ein einzelnes Keyword, eine demografische Zielgruppe oder ein Interessencluster im Mittelpunkt. Relevanter ist der Kontext, in dem sich ein Nutzer gerade mit einem Problem, einer Auswahl oder einer konkreten Entscheidung beschäftigt. Genau darin liegt das Potenzial des Werbeformats: Eine Anzeige kann in einer Situation erscheinen, in der Anforderungen, Fragen, Einwände und Kaufkriterien bereits im Gespräch sichtbar geworden sind.
Wie diese neue Form der Werbung die Entscheidungsfindung verändert, haben wir bereits ausführlich in unserem Fachartikel ChatGPT Ads: Die neue Generation der Werbeschaltung eingeordnet. In diesem Beitrag gehen wir deshalb bewusst einen Schritt weiter und betrachten die operative Seite: Wie wird eine ChatGPT-Ads-Kampagne aufgebaut? Welche Rolle spielen Kontexthinweise? Welche Anzeigen passen zum Gesprächsumfeld? Wie werden Conversions gemessen und woran lässt sich erkennen, ob ein Unternehmen überhaupt bereit für den Kanal ist?
ChatGPT Ads sind in Deutschland über den OpenAI Ads Manager verfügbar.
Anzeigen erscheinen getrennt von der eigentlichen ChatGPT-Antwort und werden als Werbung gekennzeichnet.
Statt klassischer Exact-Match-Keywords spielen Gesprächskontext, Nutzerabsicht und Kontexthinweise eine zentrale Rolle.
Anzeigengruppen sollten nach einem klaren Produkt, Problem oder Anwendungsfall strukturiert werden.
OpenAI unterstützt impressions-, klick- und conversionorientierte Kampagnen.
Conversions können über OpenAI Pixel und Conversions API gemessen werden.
Für Online-Shops stehen Kampagnen auf Basis strukturierter Produkt-Feeds zur Verfügung.
Eine gute Landingpage muss die konkrete Absicht aus Anzeige und Gespräch konsequent weiterführen.
Der Markt hat sich innerhalb weniger Monate deutlich weiterentwickelt. OpenAI startete die ersten Werbetests in den USA und weitete ChatGPT Ads anschließend auf weitere Märkte aus. Seit Ende August 2026 können auch Werbetreibende mit Sitz in Deutschland den Ads Manager im Self-Service nutzen. Unternehmen müssen damit nicht mehr auf einen zukünftigen Deutschland-Rollout warten, sondern können Kampagnen direkt über die Plattform erstellen, starten und verwalten.
Der Ads Manager dient dabei als zentrale Oberfläche für Kampagnen, Anzeigengruppen, Anzeigen und Performance-Daten. Dort lassen sich unter anderem Budgets, Laufzeiten, geografische Ausrichtung und Kampagnenziele festlegen. Gleichzeitig können Werbetreibende Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, Ausgaben und Conversions beobachten. Damit entwickelt sich ChatGPT Ads zunehmend von einem experimentellen Werbeformat zu einem eigenständigen Performance-Kanal.
Für die potenzielle Reichweite ist allerdings eine Einschränkung wichtig: Werbung kann aktuell nur bei bestimmten ChatGPT-Tarifen erscheinen. Free- und Go-Nutzer können Anzeigen sehen, während Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Edu-Konten werbefrei bleiben. Minderjährigen Konten werden ebenfalls keine Anzeigen ausgespielt. Für die Mediaplanung bedeutet das: Entscheidend ist nicht die gesamte ChatGPT-Nutzerschaft, sondern der tatsächlich werblich erreichbare Anteil.
Die grundlegende Struktur erinnert zunächst an andere Werbeplattformen: Kampagne, Anzeigengruppe, Anzeige und Landingpage. Die eigentliche strategische Arbeit beginnt jedoch auf Ebene der Anzeigengruppe. Dort entscheidet sich, ob ein Werbetreibender den neuen Kanal wirklich versteht oder lediglich seine bestehende Google-Ads-Struktur kopiert.
Eine Kampagne definiert zunächst das übergeordnete Geschäftsziel, das Budget, die Laufzeit und die geografische Ausrichtung. Je nach Kampagnenziel können zusätzlich bestimmte Conversion-Ereignisse berücksichtigt werden. Innerhalb der Kampagne sollten anschließend unterschiedliche Kundenbedürfnisse, Anwendungsfälle oder Problemstellungen in getrennten Anzeigengruppen abgebildet werden.
Ein Hersteller von Hundefutter könnte beispielsweise nicht einfach eine einzige Anzeigengruppe „Hundefutter“ anlegen. Sinnvoller wäre eine Aufteilung nach konkreten Situationen wie sensible Verdauung, Ernährung von Seniorhunden, Futterumstellung, bestimmte Proteinquellen oder eine besonders bewusste Produktauswahl. Jede dieser Situationen bringt andere Fragen, andere Einwände und andere Entscheidungskriterien mit sich. Entsprechend sollten auch Anzeigen und Landingpages unterschiedlich aufgebaut sein.
OpenAI empfiehlt selbst, Anzeigengruppen jeweils auf eine gemeinsame Produktkategorie, ein Thema oder ein Kundenbedürfnis auszurichten. Für Unternehmen bedeutet das: Je genauer unterschiedliche Nutzungssituationen getrennt werden, desto besser lässt sich auch die Botschaft auf den jeweiligen Gesprächskontext abstimmen.
Einer der wichtigsten Unterschiede zu klassischer Suchmaschinenwerbung sind sogenannte Kontexthinweise. Sie beschreiben nicht nur, welches Produkt oder welche Dienstleistung angeboten wird, sondern auch, wem das Angebot hilft und in welchen Situationen es relevant sein kann. Dadurch erhält das System zusätzliche Informationen, um besser einordnen zu können, zu welchen Unterhaltungen eine Anzeige passen könnte.
Ein Kontexthinweis für eine CRM-Software sollte deshalb nicht lediglich „CRM Software Mittelstand“ lauten. Aussagekräftiger wäre eine Beschreibung wie: „CRM-Lösung für kleine und mittelständische Vertriebsteams, die aktuell mit Excel oder mehreren Einzellösungen arbeiten und eine einfach einzuführende zentrale Kundenverwaltung suchen.“ Darin stecken bereits Unternehmensgröße, Ausgangssituation, Problem, gewünschte Veränderung und ein Teil der Kaufmotivation.
Genau hier verändert sich die Denkweise im Kampagnenaufbau. Während klassische Suchmaschinenwerbung sehr stark von Suchbegriffen ausgeht, kann ChatGPT Ads stärker von vollständigen Situationen ausgehen. Kontexthinweise sind dabei trotzdem keine Exact-Match-Keywords. Sie garantieren nicht, dass eine Anzeige bei einer bestimmten Formulierung ausgespielt wird, sondern dienen als zusätzliche Relevanzsignale.
Auch klassische Zielgruppenmodelle verändern dadurch ihre Bedeutung. Eine Persona wie „Anna, 38 Jahre, Hundebesitzerin, interessiert sich für Tiergesundheit“ kann weiterhin bei der Markenstrategie helfen, ist für einen konkreten Werbekontext aber vergleichsweise unscharf. Deutlich wertvoller ist die Information, dass eine Hundebesitzerin gerade nach einem Futter sucht, weil ihr Hund nach einer Futterumstellung empfindlich reagiert und sie unterschiedliche Produkte nach Zusammensetzung und Proteinquelle vergleichen möchte.
Die zweite Beschreibung enthält bereits einen konkreten Informationsbedarf und eine erkennbare Entscheidungsphase. Genau solche Intent-Cluster können künftig wichtiger werden als rein demografische Zielgruppen. Diese Verschiebung betrifft nicht nur Paid Ads. Auch bei organischer KI-Sichtbarkeit müssen Unternehmen immer stärker verstehen, welche vollständigen Fragen und Entscheidungssituationen ihre Kunden in KI-Systemen formulieren. Wie sich diese Entwicklung auf Websites und Content auswirkt, erklären wir ausführlicher in unserem Beitrag Warum Ihre Website bei ChatGPT und Google unsichtbar ist.
ChatGPT Ads erscheinen unterhalb einer ChatGPT-Antwort und bleiben von der eigentlichen Antwort getrennt. Je nach Format können unter anderem der Name des Werbetreibenden, ein Markenlogo beziehungsweise Favicon, eine Überschrift, eine Beschreibung, ein Bild und die Zielseite angezeigt werden. Das bedeutet, dass auch hier weiterhin eine klassische Anzeigenaufgabe besteht: Innerhalb kurzer Zeit muss verständlich werden, warum ein Angebot für den Nutzer relevant ist.
Der Kontext unterscheidet sich jedoch deutlich vom Social-Media-Feed. Ein Nutzer scrollt in ChatGPT häufig nicht beiläufig durch Inhalte, sondern versucht gerade, eine konkrete Aufgabe zu lösen, etwas zu vergleichen oder eine Entscheidung vorzubereiten. Entsprechend wenig hilfreich sind austauschbare Werbeaussagen wie „Entdecken Sie jetzt unsere innovative Lösung“. Solche Botschaften erklären weder das Problem noch den konkreten Nutzen.
Eine stärkere Formulierung wäre beispielsweise: „CRM für Vertriebsteams, die Excel ablösen möchten – ohne monatelanges Einführungsprojekt.“ Diese Anzeige verbindet Zielgruppe, Ausgangsproblem, gewünschtes Ergebnis und einen typischen Einwand in einem Satz. Genau diese Klarheit passt besser zu einem Umfeld, in dem der Nutzer bereits Informationen sammelt und Lösungen gegeneinander abwägt.
Für gute ChatGPT Ads sollten daher vier Fragen beantwortet werden: Welches Problem wird gelöst? Für wen ist das Angebot geeignet? Warum passt es gerade zur aktuellen Situation? Und was passiert nach dem Klick? Diese Logik ist auch aus anderen Performance-Kanälen bekannt, wird innerhalb eines dialogbasierten Umfelds aber noch wichtiger.
ChatGPT Ads sind inzwischen wesentlich näher an einem klassischen Performance-System als zu Beginn der ersten Werbetests. Je nach Kampagnenart kann auf Impressionen, Klicks oder unterstützte Conversion-Ereignisse optimiert werden. Dadurch lassen sich Kampagnen stärker an einem konkreten Geschäftsziel ausrichten, statt lediglich Reichweite innerhalb der Plattform einzukaufen.
Bei klickorientierten Kampagnen arbeitet OpenAI mit Geboten und einer Auktionslogik. Die tatsächlichen Klickpreise hängen von verschiedenen Faktoren ab, darunter Wettbewerb, Relevanz, Kampagnenstruktur und Gebot. Deshalb sollte ein angegebener maximaler CPC niemals mit den später tatsächlich entstehenden Kosten gleichgesetzt werden.
Für Performance-Marketing ist ohnehin eine andere Frage entscheidender: Was kostet nicht der Klick, sondern das wirtschaftlich relevante Ergebnis? Ein niedriger CPC ist wertlos, wenn die erreichten Nutzer nach dem Klick nicht zum Angebot passen. Umgekehrt kann ein höherer Klickpreis sinnvoll sein, wenn daraus deutlich mehr qualifizierte Leads oder Käufe entstehen.
Vor Kampagnenstart sollte daher feststehen, welche Handlung tatsächlich zählt. Bei einem Online-Shop kann das der Kauf sein, bei B2B-Dienstleistungen ein qualifiziertes Lead-Formular oder eine Demo-Buchung. Gerade bei erklärungsbedürftigen Angeboten ist es sinnvoll, nicht nur auf oberflächliche Interaktionen zu optimieren, sondern das eigentliche Geschäftsziel möglichst nah abzubilden.
ChatGPT Ads lassen sich inzwischen über deutlich mehr messen als nur Impressionen und Klicks. Im Ads Manager stehen verschiedene Performance-Kennzahlen zur Verfügung, darunter Impressionen, Klicks, Ausgaben, CTR, durchschnittlicher CPC, CPM und Conversions. Dadurch kann der Kanal zunehmend nach denselben wirtschaftlichen Prinzipien beurteilt werden wie andere Performance-Plattformen.
Conversions können über den OpenAI Pixel, die Conversions API oder eine Kombination aus beiden Datenquellen übertragen werden. Zusätzlich lassen sich UTM-Parameter an Landingpage-URLs anhängen, sodass ChatGPT-Ads-Traffic auch in bestehenden Analytics-Systemen getrennt ausgewertet werden kann. Für Agenturen und Unternehmen ist das wichtig, weil die Plattformdaten nicht isoliert betrachtet werden sollten. Entscheidend ist, wie sich die Nutzer nach dem Klick tatsächlich auf der Website verhalten.
Wer bereits Meta Ads oder andere Performance-Kanäle betreibt, kennt die Grundlogik: Algorithmen können nur mit den Signalen arbeiten, die zuverlässig erfasst werden. Fehlerhaftes Tracking führt deshalb nicht nur zu schlechten Reports, sondern kann bei conversionoptimierten Kampagnen auch die Auslieferung beeinflussen.
OpenAI ermöglicht mittlerweile auch Kampagnen, deren Auslieferung auf bestimmte Conversion-Ereignisse optimiert wird. Je nach Konfiguration können beispielsweise Käufe, Registrierungen oder Leads als Ziel verwendet werden. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass das entsprechende Ereignis technisch korrekt eingerichtet und zuverlässig an OpenAI zurückgespielt wird.
Das macht die Datenqualität zu einem strategischen Faktor. Wer ein falsches Ereignis optimiert, unvollständige Daten sendet oder mehrere Conversion-Ziele vermischt, trainiert das System auf die falschen Signale. Die sauberste Kampagne beginnt deshalb nicht im Ads Manager, sondern mit einer klaren Definition dessen, was für das Unternehmen tatsächlich als Erfolg gilt.
Für E-Commerce-Unternehmen ist die Unterstützung strukturierter Produkt-Feeds besonders interessant. Händler können Produktdaten an den Ads Manager übergeben und daraus Anzeigen für größere Sortimente erzeugen. Je nach technischer Infrastruktur können diese Daten beispielsweise über Dateien, gehostete URLs oder SFTP bereitgestellt werden.
Ein solcher Feed kann Informationen wie Produktname, Produktbild, Preis, Angebotspreis, Marke oder weitere strukturierte Eigenschaften enthalten. Für Shops mit vielen Produkten reduziert das den manuellen Aufwand und ermöglicht eine skalierbarere Kampagnenstruktur. Gleichzeitig steigt jedoch die Bedeutung der Datenqualität.
Ein unsauberer Feed wird nicht dadurch gut, dass er in einem KI-Werbesystem verwendet wird. Produktnamen müssen verständlich sein, Kategorien sinnvoll strukturiert und Preise sowie Verfügbarkeiten aktuell gehalten werden. Gerade hier treffen Paid Advertising und organische KI-Sichtbarkeit aufeinander: Maschinen können nur mit den Informationen arbeiten, die ein Unternehmen strukturiert, eindeutig und aktuell zur Verfügung stellt.
Das betrifft nicht nur ChatGPT Ads. Auch Suchmaschinen und KI-Antwortsysteme benötigen klar verständliche Unternehmens-, Produkt- und Inhaltsdaten. Welche Auswirkungen diese Entwicklung auf digitale Sichtbarkeit hat, zeigen wir in unserem Beitrag KI-Trends 2026: Was sie für Ihre Sichtbarkeit bedeuten.
ChatGPT Ads sollten nicht als Ersatz für Google Ads oder Meta Ads betrachtet werden. Die drei Systeme arbeiten in unterschiedlichen Nutzungssituationen und erfüllen deshalb verschiedene Aufgaben innerhalb einer Customer Journey. Bei Google Search äußert ein Nutzer seine Nachfrage häufig über einen konkreten Suchbegriff. Meta erreicht Menschen dagegen in einem Content- und Entertainment-Umfeld und eignet sich dadurch besonders gut zur Nachfragegenerierung. ChatGPT liegt häufig dazwischen beziehungsweise daneben: Nutzer beschreiben Probleme, stellen Rückfragen, vergleichen Optionen und grenzen ihre Anforderungen schrittweise ein.
| Bereich | ChatGPT Ads | Google Search Ads | Meta Ads |
|---|---|---|---|
| Zentrales Signal | Gesprächskontext und Absicht | Suchanfrage und weitere Signale | Interessen, Verhalten und Plattformsignale |
| Typische Situation | Nutzer recherchiert, vergleicht oder löst ein Problem | Nutzer sucht aktiv nach Begriff oder Angebot | Nutzer konsumiert Content |
| Nachfrage | häufig bereits vorhanden | meist vorhanden | kann aktiv erzeugt werden |
| Kampagnenstruktur | Bedürfnisse, Kontexte, Anwendungsfälle | Keywords, Themen, Kampagnentypen | Zielgruppen, Creatives, Signale |
| Creative-Aufgabe | konkrete Relevanz im Gespräch | Relevanz zur Suchanfrage | Aufmerksamkeit erzeugen |
| Stärke | komplexe Entscheidungssituationen | aktive Suche | Reichweite und Demand Generation |
In der Praxis dürfte eine starke Strategie deshalb selten „ChatGPT statt Google oder Meta“ lauten. Wahrscheinlicher ist ein Zusammenspiel: Social Media erzeugt Aufmerksamkeit und Nachfrage, Google fängt konkrete Suchanfragen ab und ChatGPT kann während Recherche-, Vergleichs- und Entscheidungssituationen zusätzliche Berührungspunkte schaffen.
Gerade im Pet Marketing ist dieses Zusammenspiel interessant, weil sich Produktentdeckung, Informationssuche und Kaufentscheidung längst auf verschiedene Plattformen verteilen. Wie diese Kanäle strategisch zusammengeführt werden können, behandeln wir ausführlicher in unserem Beitrag Pet Marketing Strategien 2026.
Bevor ein Unternehmen sein erstes Budget in ChatGPT Ads investiert, sollte zunächst geprüft werden, ob Angebot, Kampagnenlogik, Website und Tracking überhaupt dafür vorbereitet sind. Ein neuer Werbekanal löst keine Probleme, die bereits in der Positionierung oder Conversion-Strecke bestehen.
Auf Angebotsseite sollte klar sein, welches Produkt oder welche Dienstleistung beworben wird, welches Problem damit gelöst wird und wodurch sich das Angebot von Alternativen unterscheidet. Gleichzeitig muss bekannt sein, welche Fragen Kunden typischerweise vor einer Entscheidung stellen, welche Einwände auftreten und welche Produkte oder Anbieter sie miteinander vergleichen.
Auch die Kampagnenstruktur sollte diese Realität widerspiegeln. Unterschiedliche Bedürfnisse gehören in unterschiedliche Anzeigengruppen, Kontexthinweise müssen konkret genug sein und idealerweise gibt es mehrere Anzeigenvarianten je Cluster. Nach dem Klick muss die Landingpage denselben Gedanken fortführen. Wer eine Anzeige zu einem sehr konkreten Problem schaltet und Nutzer anschließend auf eine allgemeine Startseite schickt, verschenkt einen großen Teil des Kontextvorteils.
Ebenso wichtig ist die technische Ebene. Das relevante Conversion-Ereignis muss definiert sein, Pixel beziehungsweise Conversions API sollten korrekt funktionieren und UTM-Parameter ein sauberes Reporting ermöglichen. Online-Shops sollten zusätzlich prüfen, ob Produkt-Feeds aktuell, vollständig und verständlich strukturiert sind.
Wenn mehrere dieser Punkte nicht beantwortet werden können, ist das eigentliche Problem häufig noch nicht der Werbekanal. Dann lohnt es sich, zunächst Positionierung, Website oder Tracking zu verbessern.
Einer der naheliegendsten Fehler besteht darin, bestehende Google-Keywords einfach in den ChatGPT Ads Manager zu übertragen. Kontexthinweise sind jedoch nicht einfach längere Keywords. Sie sollen Situationen, Bedürfnisse und Anwendungsfälle beschreiben und dadurch zusätzliche Relevanz erzeugen.
Ähnlich problematisch ist eine zu grobe Anzeigengruppenstruktur. Begriffe wie „Marketing“, „Software“ oder „Hundefutter“ sind als alleinige Cluster häufig zu breit, weil darunter völlig unterschiedliche Bedürfnisse liegen können. Je stärker sich Probleme, Zielgruppen oder Anwendungsfälle unterscheiden, desto eher sollten sie separat behandelt werden.
Auch generische Anzeigen sind im dialogbasierten Umfeld besonders schwach. Aussagen wie „Jetzt entdecken“, „Mehr erfahren“ oder „Innovation erleben“ liefern kaum eine Antwort darauf, warum das Angebot gerade in der aktuellen Situation relevant sein sollte. Besser funktionieren Botschaften, die direkt ein Problem, einen Nutzen oder einen typischen Einwand aufgreifen.
Ein weiterer Fehler liegt nach dem Klick. Eine präzise Anzeige auf eine allgemeine Startseite zu führen, unterbricht den gedanklichen Zusammenhang. Idealerweise setzt die Landingpage genau dort an, wo die Anzeige aufgehört hat. Hinzu kommt die technische Seite: Tracking sollte nicht erst nach Kampagnenstart eingerichtet werden. Wer erst nach mehreren Tagen bemerkt, dass ein Conversion-Ereignis fehlt oder falsch ausgelöst wird, verliert Budget und wichtige Lerndaten.
Zuletzt sollten Unternehmen Paid Ads und organische KI-Sichtbarkeit klar voneinander trennen. Eine Anzeige innerhalb von ChatGPT bedeutet nicht, dass ein Unternehmen automatisch organisch in ChatGPT-Antworten genannt wird. GEO beziehungsweise AI Search Optimization und ChatGPT Ads sind unterschiedliche Disziplinen, die sich ergänzen können, aber nicht dasselbe Ziel verfolgen.
Der OpenAI Ads Manager macht ChatGPT Ads technisch zugänglich. Der eigentliche strategische Unterschied entsteht jedoch nicht durch einen weiteren Kampagnenbutton, sondern durch die Art, wie Nutzer innerhalb eines dialogbasierten Systems ihre Bedürfnisse formulieren. Statt eines einzelnen Suchbegriffs entstehen häufig ganze Problembeschreibungen mit Anforderungen, Einschränkungen, Einwänden und Vergleichskriterien.
Unternehmen sollten deshalb nicht versuchen, bestehende Google- oder Meta-Strukturen unverändert zu übertragen. Die bessere Ausgangsfrage lautet: In welcher konkreten Situation ist unser Angebot für einen Nutzer wirklich relevant? Aus dieser Frage entstehen sinnvolle Intent-Cluster, daraus Anzeigengruppen und Kontexthinweise und anschließend Anzeigen sowie Landingpages, die denselben Gedanken konsequent fortführen.
ChatGPT Ads werden damit nicht einfach zu einer neuen Werbefläche, sondern zu einem zusätzlichen Performance-Kanal mit eigener Logik. Besonders interessant wird dieser Kanal dort, wo Kaufentscheidungen erklärungsbedürftig sind und Nutzer vor dem Kauf recherchieren, vergleichen und Rückfragen stellen.
Für Unternehmen wird deshalb künftig das Zusammenspiel entscheidend sein. Paid Advertising, organische KI-Sichtbarkeit, Website, Landingpages und Tracking sollten nicht getrennt voneinander betrachtet werden. Zusätzliche Reichweite hat schließlich nur dann wirtschaftlichen Wert, wenn aus Aufmerksamkeit auch qualifizierte Klicks, Leads oder Verkäufe entstehen.
Nicht in derselben Form wie bei klassischen Google Search Ads. Werbetreibende können Kontexthinweise hinterlegen, mit denen Produkte, Zielgruppen, Probleme und Nutzungssituationen beschrieben werden. Diese Angaben dienen als Relevanzsignale, funktionieren aber nicht wie ein garantiertes Exact-Match-Keyword.
Ja. Je nach unterstütztem Kampagnentyp können Conversion-Ereignisse wie Käufe, Registrierungen oder Leads als Ziel verwendet werden. Voraussetzung dafür ist ein korrekt eingerichtetes Tracking. Je sauberer die Conversion-Daten sind, desto besser lässt sich die Kampagne anschließend bewerten und optimieren.
Nein. ChatGPT Ads sind bezahlte Werbung. GEO beziehungsweise AI Search Optimization beschäftigt sich mit der organischen Sichtbarkeit von Marken und Inhalten innerhalb von KI-Such- und Antwortsystemen. Unternehmen können in einem Bereich stark und im anderen kaum sichtbar sein.
OpenAI: ChatGPT Ads wird in Europa ausgeweitet.
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OpenAI Help Center: Kampagnen für ChatGPT Ads erstellen.
OpenAI Help Center: Anzeigengruppen und Kontexthinweise für ChatGPT Ads.
OpenAI Help Center: Anzeigen für ChatGPT erstellen.
OpenAI Help Center: Conversion-Messung mit Pixel und Conversions API.
OpenAI Help Center: Conversion-optimierte Kampagnen.
OpenAI Help Center: Kampagnen aus Produkt-Feeds erstellen.
