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Werbung im Social Web: Aktuelle Studie liefert wichtige Erkenntnisse
Werbung im Social Web: Aktuelle Studie liefert wichtige Erkenntnisse 2000 1333 Ralph Scholze

Wer Werbung im Social Web schaltet, will sein Werbebudget bestmöglich einsetzen. Am Besten ist, wenn bereits bei der Planung einer Werbemaßnahme vorher bekannt ist, worauf zu achten ist. Eine Studie liefert dafür wichtige Erkenntnisse.

An dieser Stelle gebe ich Dir diesen Extra-Tipp mit auf den Weg, solltest Du eine Social-Media-Kampagne planen.

Ein Framework.

Dieses Framework ist für eine Kampagne auf Social Media mit den wichtigsten 4 Systemkomponenten:

Diese Abbildung von webpixelkonsum liefert Dir ein Framework für eine Performance Kampagne auf Social Media. Dieses Framework für eine Social-Media-Kampagne beginnt mit der Leitidee, die Verknüpfung und der Richtung sowie den ROAS. Ziel ist am Ende messbare Ergebnisse für die verschiedenen Kampagnenziele auf Social Media zu generieren.

Quelle: webpixelkonsum (Framework für eine performative Social-Media-Kampagne)

Inhaltsverzeichnis zum Thema: Werbung im Social Web mit Daten aus einer aktuellen Studie

Dich erwarten in diesem Artikel folgende Schwerpunkte:

  1. Konsum-Studie von Simon-Kucher: Hintergrund
  2. Daten und Erkenntnisse der Konsum-Studie von Simon-Kucher für Deine Werbung im Social Web
  3. „Generation TikTok“ bevorzugt laut Studie emotionalen Social Content
  4. Fazit: Erkenntnisse der Konsum-Studie von Simon-Kucher für Deine Werbung im Social Web

Konsum-Studie von Simon-Kucher: Hintergrund

Bei dieser Studie handelt es sich um die Konsum-Studie von Simon-Kucher [1].

Gleich zu Beginn wichtige Daten über diese Konsum-Studie: Die Simon-Kucher repräsentative Konsum-Studie fand in Zusammenarbeit mit dem unabhängigen Marktforschungsinstitut Appinio im November 2025 statt. Befragt wurden 1.000 Menschen aus Deutschland zu ihrem Einfluss von Medienwahrnehmung in den Bereichen Lebensmittel, Baumarkt/Garten, Mode/Schuhe, Drogerien, Elektronik, Möbel/Deko sowie Sport/Freizeit und ihren Werbepräferenzen.

Untersuchungsobjekt dieser Konsum-Studie

Zuerst ist für Dich wichtig zu wissen, dass diese Konsum-Studie die Informationssuche rund um Produkte der verschiedenen Generationen untersuchte. Demnach liefert sie Dir wohl kaum neue Erkenntnisse, wenn Du mit Deinen Werbemaßnahmen immer nur eine Generation ansprichst. Infolgedessen wirst Du wohl Deine Generation mit ihrem Konsumverhalten sehr gut kennen. Zusätzlich könnte Dir diese Konsum-Studie von Simon-Kucher weitere Einblicke geben, wenn es bei Dir um Werbung im Social Web handelt. Denn aufgrund meiner Erfahrung ist die Social-Media-Welt durch stetige Veränderungen der Plattformen sehr dynamisch.

Gleichzeitig gewinnt künstliche Intelligenz (KI) im Business-Alltag immer mehr an Bedeutung. Da stellt sich unweigerlich die Frage: Wie nutzen die Generationen KI in ihrem Konsumverhalten im Social Web? Darauf liefert diese Konsum-Studie von Simon-Kucher ebenfalls Antworten, wenn am Ende anders als gehofft.

Social-Media-Reporting halten wir von webpixelkonsum für den optimalen Einsatz von Ressourcen in einem professionellen Social-Media-Management notwendig.

Leistungen zu Social-Media-Management umgehend konsumieren

Daten und Erkenntnisse der Konsum-Studie von Simon-Kucher für Deine Werbung im Social Web

Da ich diese Studie verlinke [1], findest auf der entsprechenden Webseite weiter Informationen. Vor allem, wenn Du crossmediale Werbemaßnahmen wie Prospekte noch einsetzt.

Ich beziehe mich auf die Daten und Erkenntnisse bezüglich Social Media, zum Beispiel:

  • dominieren Instagram (54 %) und TikTok (42 %) bei Konsumenten unter 35 Jahren bezüglich Produktinfos,
  • die Konsumenten unter 35 Jahren sind sehr empfänglich für Empfehlungen von Influencer (25 %), bei den älteren Generationen beträgt dieser Wert lediglich 12 %,
  • Unterhaltung und Emotionen sind für 24 % der Konsumenten unter 35 elementar , während diese Aspekte für die älteren Generationen eher egal (16 %) ist,
  • die Generation TikTok verliert das Interesse (29 %) an den bereits erwähnten Prospekten,
  • KI-Chatbots zum Informieren über Produkte spielen für 26 % der Konsumenten unter 35 Jahren eine starke Rolle, während lediglich 9 % der älteren Generationen KI-Chatbots zum Informieren über Produkte präferieren.

„Generation TikTok“ bevorzugt laut Studie emotionalen Social Content

Für die „Generation TikTok“ spielen pure Unterhaltung und Emotionen eine sehr bedeutende Rolle. Daher kommt wohl das Image der Plattform und von Social Media, dass nur Tanz-Videos funktionieren. Interessant ist für Deine Werbemaßnahmen auf Social Media, dass rund d 25 % dieser Menschen diese Unterhaltung und Emotionen selbst bei Werbeformaten (Social Ads) wünschen (besser: einfordern, um überhaupt interessant zu sein). Demgegenüber prämieren die älteren Generationen mehr Informationen und damit informativen Social Content. Gefühle spielen lediglich für 16 % eine Rolle.

Die Lücke bezüglich Anforderungen an den Content auf Social Media existiert ebenfalls bei der Bedeutung der Influencer. Während die „Generation TikTok“ (25 %) Influencer präferieren, sinkt dieser Wert bei den älteren Generation auf rund 10 %.

Erkenntnisse der Konsum-Studie von Simon-Kucher für Deine Werbung im Social Web

wenn Du Konsumenten und damit eine Zielgruppe unter 35 Jahre anspricht, dann fasse ich die Erkenntnisse aus dieser Konsum-Studie wie folgt zusammen:

  1. Biete auf allen Werbe- und Medienkanälen bekannte Gesichter (z.B. Influencer, Corporate Influencer) an.
  2. Liefere unterhaltsamen Content auf Social Media.
  3. Zeige Deine Produkte auf Social Media emotional.
  4. Setze neue Technologien wie KI ein.

Welche Effekte haben diese Erkenntnisse für Dein Social-Media-Management?

Damit zeigt sich mir, dass ein zu stark vertriebsorientierter Auftritt auf Social Media vor allem bei unter den 35 jährigen Menschen kaum Interesse gewinnt. Dies gilt selbst für Social-Media-Kampagnen. Infolgedessen kann es für Dich sehr schwer sein, die geforderten Kennzahlen und Meilensteine in Deiner Social-Media-Strategie zu erfüllen. Ebenso steigen Deine Werbeaufwendungen und Dein Werbebudget für eine Werbekampagne auf Social Media [2]. Diese Ressourcen sind jedoch in der Regel nur einmal zu nutzen.

Daher empfiehlt es sich für den Einsatz seiner eigenen Ressourcen für Social Media eine strategische Planung zu erstellen [3]. Damit kannst Du zum Beispiel die verschiedenen Anforderungen Deiner Fans auf Social Media besser und zielführender erfüllen [4] und die Erkenntnisse dieser Studie bestmöglich nutzen.

Verkürzt formuliert: Wer die Sprache seiner Zielgruppe im Social Web nicht spricht, generiert mit Social Media kaum Umsatz.

Nutze das Know-how rund um Social-Media-Kampagnen von webpixelkonsum und unser Angebot für Dein Unternehmen

Du bist mit den Ergebnissen Deiner Social-Media-Kampagnen auf LinkedIn, Instagram, TikTok oder YouTube noch nicht zufrieden? Oder Du möchtest eine — auch crossmediale — Kampagne für Social Media professionell planen und suchst professionelle Unterstützung?

In einem kostenlosen Erstgespräch besprechen wir Deine Situation und offene Punkte, die Du umgehend gelöst haben willst. Der Termin dauert maximal 30 Minuten. Wir nehmen Deine ersten Anforderungen auf und sprechen über konkrete nächste Schritte. So entsteht eine klare Grundlage für ein mögliches Kampagnen-Projekt mit uns von webpixelkonsum: Sichere Dir umgehend Deinen kostenlosen Termin für Deine nächste erfolgreiche Social-Media-Kampagne!

Quellenangaben

Für die folgenden Quellenangaben gilt der Stand vom 18. August 2026:

[1] Konsum-Studie: Generation TikTok pfeift größtenteils auf Prospekte, aber Influencer-Werbung und KI-Produktrecherche floppen bei Älteren
[2] Werbeaufwendungen und Werbebudget für eine Werbekampagne auf Social Media wie LinkedIn, Instagram, TikTok oder YouTube
[3] Ressourcen für Social-Media-Management
[4] Anforderungen der Fans im Social-Media-Management

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LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen — Eine Studie von Meltwater liefert Unternehmen spannende Einblicke
LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen — Eine Studie von Meltwater liefert Unternehmen spannende Einblicke 2000 1333 Ralph Scholze

Eine aktuelle Studie von Meltwater [1] widmet sich einem sehr wichtigen Social-Media-Thema für Unternehmen: Wie präsent sind LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen?

Erste, schnelle Artikel-Zusammenfassung über die Studie von Meltwater wie präsent in KI-Suchen die LinkedIn-Inhalte sind

Wenn Du eine schnelle Übersicht über die Ergebnisse dieser Studie erfahren willst, dann sind dies jene Aspekte:

  • LinkedIn besetzt laut dieser Studie Platz 2 (hinter YouTube); gemessen an der Anzahl der Citations (Zitate). Damit spielt LinkedIn eine sehr wichtige Rolle als Quelle für KI-Antworten.
  • Rund 75 % der LinkedIn-Citations sind auf Profile zurückzuführen. Im Umkehrschluss bedeutet dies für uns Unternehmen, dass unsere Seite auf LinkedIn für Citations eine geringe Bedeutung besitzt.
  • Laut dieser Studie sieht dies danach aus, dass LinkedIn gegenwärtig eine der „Lieblings-Plattform“ der verschiedenen KI-Modelle ist.
  • Für Deinen LinkedIn-Content wichtig ist aus dieser Studie folgende Erkenntnis: Eine klare Formatierung, Überschriften und konkrete Beispiele sind die 3 TOP-Merkmale von den meistzitierten LinkedIn-Beiträgen. Daher leitet sich für Deine LinkedIn-Beiträge folgende Erkenntnis ab: Strukturiere Deine Posts auf LinkedIn mit spezifischen Inhalten, da sie hervorragend für die Präsenz in den KI-Suchen funktionieren. Das Team von Meltwater kommt dafür zu folgender Erkenntnis: „Die meistzitierten Inhalte sind nicht hochpolierte Marketingtexte, sondern nützliche, gut strukturierte und lösungsorientierte Informationen.“ [S. 3 aus der Studie 1].

Jetzt folgt der ausführliche Artikel mit weiteren Einblicken und Details aus der Studie mit dem Fokus auf: Wie präsent sind LinkedIn-Inhalte in den KI-Suchen und welche Merkmale kennzeichnen diese Inhalte auf LinkedIn?.

Inhaltsverzeichnis zum Thema: LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen — Eine Studie von Meltwater gibt Anregungen für einen besseren Ressourceneinsatz

Dich erwarten in diesem Artikel neben der Fakten aus der Studie zusätzlich meine Anregungen, damit Du auf LinkedIn Deine knappen Ressourcen bestmöglich investierst:

  1. Studie zu LinkedIn und KI von Meltwater: Begriffe & Methodik
  2. Wer erstellt auf LinkedIn den Inhalt, welchen die KI-Modell präferieren: Profile vs. Seiten?
  3. Welche Merkmale soll ein Beitrag auf LinkedIn besitzen, damit dieser in den KI-Suchen präsent ist?
  4. Welche Formel für den besten Inhalt auf LinkedIn liefert uns diese Studie, um in den KI-Suchen präsent zu sein?
  5. Fazit über eine Studie von Meltwater, die uns Unternehmen spannende Einblicke liefert, wie LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen präsent sein können

Studie zu LinkedIn und KI von Meltwater: Begriffe & Methodik

Für diese Studie liegt folgende Methodik zu Grunde: „Mithilfe von Meltwater GenAI Lens haben wir eine breite Auswahl an Prompts zu 16 B2B-Kategorien auf den aufgeführten KI-Modellen ausgeführt. Anschließend wurden 9,5 Millionen Citations in den KI-generierten Antworten analysiert, um die meistzitierten Quellentypen und die Unterschiede bei den Citations über verschiedene Modelle und Kategorien hinweg zu ermitteln.“ [S. 4 aus der Studie 1].

Wie definiert Meltwater in dieser Studie Citation (Zitat)?

Ein Zitat (Citation) im Zusammenhang mit dieser Studie bedeutet „eine Domain oder URL, auf die ein KI-Modell in einer generierten Antwort zu einem bestimmten Prompt verweist.“ [S. 4 aus der Studie 1]. Unter dem Anteil der Zitate ist der prozentuale Anteil aller Citations eines Modells zu verstehen, der auf das soziale Netzwerk LinkedIn verweist [S. 4 aus der Studie 1].

Was bedeuten im Rahmen dieser Studie die beiden Begriffe — Domain-Ranking und Themen-Ranking?

Die beiden Begriffe Domain-Ranking und Themen-Ranking sind für Deine Content-Maßnahmen auf LinkedIn noch wichtig. Unter dem Domain-Ranking versteht Meltwater in dieser Studie eine „Position einer Domain unter allen zitierten Quellen für einen bestimmten Prompt oder ein bestimmtes Modell.“ [S. 4 aus der Studie 1]. Demgegenüber bedeutet das Themen-Ranking ein filtern einer „LinkedIn Domain-Ranking nach Branche oder Themenkategorie“ [S. 4 aus der Studie 1].

Welche KI-Modelle kamen in dieser Studie zu LinkedIn und KI zum Einsatz?

Wenn Du Dich jetzt noch fragst, welche KI-Modelle zum Einsatz kamen, dann waren dies jene:

  • Copilot,
  • Google AI Mode,
  • Google AI Overviews,
  • Claude Sonnet 4 und
  • ChatGPT-5 sowie
  • Gemini 2.5 Pro.

Hier zeigt sich mir, dass diese Studie einen Status Quo abbildet. Denn wir wissen alle, wie dynamisch sich die KI-Modelle verändern. Dadurch ändern sich die eigenen Prioritäten dieser KI-Modelle und infolgedessen die Resultate.

Soweit zu den Grundlagen dieser Studie. Wahrscheinlich willst Du jetzt endlich wissen, welche Ergebnisse und Einblicke liefert uns Unternehmen die Studie von Meltwater rund um die LinkedIn-Inhalte in den Suchen der KI-Modelle. Weiterhin willst Du bestimmt erfahren, welche Empfehlungen liefern diese Ergebnisse für Deine Content-Maßnahmen auf LinkedIn.

Wer erstellt auf LinkedIn den Inhalt, welchen die KI-Modell präferieren: Profile vs. Seiten?

Die Antwort auf diese Frage ist für mich sehr nachvollziehbar. Immerhin reden wir hier von s o z i a l e n Netzwerken bzw. s o z i a l e r Kommunikation. Demzufolge liegt uns Menschen (immer noch) die Erfahrungen anderer Menschen am Herzen.

Jetzt das Ergebnis aus der Studie: Rund 75 % der Zitate auf LinkedIn in den KI-Suchen stammen von den Menschen (Profil). Demgegenüber finden sich in den KI-Suchen lediglich die restlichen 25 % von Unternehmen (Seiten). Interessant ist, dass dieses Ergebnis über alle analysierten Modelle hinweg gilt.

Wer erstellt die meistzitierten LinkedIn-Beiträge?

Zuerst verweise ich auf die Studie, die sich mit dieser Frage bzgl. der meistzitierten Führungspositionen [S. 19 aus der Studie 1] auseinander setzte. Demnach sind die TOP 5 Postionen:

  1. 8,2%: Chief Executive Officer (CEO),
  2. 7,5%: Gründer & CEO,
  3. 6,3%: VP, Engineering,
  4. 5,8%: Chief Product Officer (CPO)
  5. 5,2%: Chief Technology Officer (CTO).

Eine wichtige Unterteilung fehlt in den Ergebnissen

An dieser Stelle fehlen mir wichtige Erkenntnisse. Zum Beispiel hilft die Unterscheidung der LinkedIn-Profile in die 3 Gruppen:

  1. Profil (100%-iger privater Account = klassischer Account).
  2. Creator mit der Unterscheidung in:
    1. Corporate Influencer/Creator (Ein privater Account mit Inhalten zu seinem beruflichen Alltag und zu seinem Arbeitgeber (Hinweis: Rechtlich ein schwieriges Feld auf Social Media.) und
    2. Influencer/Creator (Ein Account mit unternehmerischen Handeln für sich und/oder Dritte),
  3. Seiten (100%-iger Business-Account von einem Unternehmen).

dabei, welche Gruppe in den KI-Modellen wie stark präsent erscheint. In der Studie finde ich lediglich die Unterscheidung Profil vs. Seite. Wären alle 3 Gruppen in der Studie analysiert wurden, dann können wir uns Unternehmen unsere LinkedIn-Strategie und Maßnahmen rund um dieses soziale Netzwerk verfeinern. Zum Beispiel stellt sich (die rechtlichen Fragen lassen wir unbeachtet) die Frage: Sollen wir in die LinkedIn-Schulungsmaßnahmen unserer Mitarbeitenden investieren, um auf LinkedIn und den KI-Suchen präsent zu sein oder doch nicht?

Profitieren LinkedIn-Accounts mit extrem vielen Fans oder doch eher mit weniger Fans in den KI-Suchen?

Gleich zuerst: Hier bin ich überrascht, denn ich erwartete ein anderes Ergebnis!

Gemäß dieser Studie erhalten die Accounts auf LinkedIn mit folgender Anzahl an Fans diese Präsenz in den KI-Suchen [S. 19 aus der Studie [S. 18 aus der Studie 1]:

  1. 40%: 1.000 – 10.000 Fans.
  2. 38%: 10.000 – 100.000 Fans.
  3. 11%: Weniger als 1.000 Fans.
  4. 10%: Mehr als 100.000 Fans.

Entsprechend dieser Prozentwerte scheinen die KI-Modelle eine bestimmte Vorliebe für Accounts auf LinkedIn zu besitzen; nämlich zwischen 1.000 bis 100.000 Fans. Darunter und darüber fallen die entsprechenden Prozentwerte sehr stark ab. Meiner Meinung nach gilt dies im Auge zu behalten, ob diese Vorliebe bei den KI-Modellen bestehen bleibt oder sich wandelt.

Welche Merkmale soll ein Beitrag auf LinkedIn besitzen, damit dieser in den KI-Suchen präsent ist?

Für Dich wissenswert, um in den KI-Modellen signifikant präsent zu sein sind die folgenden Ergebnisse aus der Studie :

  • Die optimale Posting-Frequenz pro Woche sind 2–3 Posts pro Woche.
  • Weiterhin gilt regelmäßiges Posten auf LinkedIn. Hier zeigt sich für mich ein überraschender Fakt aus dieser Studie: Beiträge auf LinkedIn mit der höchsten Menge an Zitaten sind lediglich 0 bis 3 Monate jung. Dies heißt für mich, dass die KI-Modelle auf zeitnahe Inhalte wie die Presse großen Wert legen und die IT-Struktur unglaublich leistungsstark ist.
  • Kombiniere in Deinen Inhalten Deine fachliche Autorität, willst Du mit diesen Inhalten von LinkedIn in den KI-Modellen auffindbar sein!
  • Erstelle eigene Beiträge, denn die KI-Modelle „lieben“ gegenwärtig Originalbeiträge wesentlich mehr gegenüber geteilter Beiträge!

Welches der vielen Content-Formate auf LinkedIn präferieren die KI-Modelle oder besitzen alle die selbe Präferenz?

Ehrlicherweise bin ich wieder überrascht.

Denn auf dem 1. Platz steht ein Content-Format mit großen Vorsprung, welches bzgl. Social Media sehr oft als 2. Wahl mit abschätzendem Image verbunden ist. Daher komme ich jetzt zu den Content-Formaten auf LinkedIn, die die KI-Modelle wie folgt präferieren [S. 18 aus der Studie 1]:

  1. 72%: Textbeiträge (verrückt).
  2. 12%: Artikel (auf LinkedIn).
  3. 11%: Videos.
  4. Dokumente und lediglich
  5. 1%: Bilder.

Bist Du ebenfalls über diese Prozentwerte überrascht wie ich?

Welche Formel für den besten Inhalt auf LinkedIn liefert uns diese Studie, um in den KI-Suchen präsent zu sein?

Wenn Du nach einer Formel für den besten Inhalt auf LinkedIn suchst, der in den KI-Modellen unglaublich oft erscheint, dann findest Du in dieser Studie eine solche. Demnach kennzeichnen die 24 meistzitierten LinkedIn-Artikel (!) einer klaren, praxisorientierten Struktur, die die KI-Systeme besonders gut verarbeiten, zusammenfassen und zitieren können:

  1. 100%: Bullet Points,
  2. 92 %: Klare Überschriften,
  3. 75 %: Namen von Entitäten (z.B. Spezifische Nennung von einem Unternehmen),
  4. 67%: quantitative Daten,
  5. 50%: Vergleiche und
  6. 33% konkrete Entscheidungshilfen.

Fazit über eine Studie von Meltwater, die uns Unternehmen spannende Einblicke liefert, wie LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen präsent sein können

Auf jeden Fall empfehle ich Dir diese Studie von Meltwater. Denn das Thema LinkedIn und KI ist zu wichtig für Unternehmen, um es unbeachtet zu lassen. Natürlich hängt dies sehr stark von Deiner Zielgruppe ab. Je jünger Deine Zielgruppe ist, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass die Menschen KI für ihre Recherche und Einkäufe nutzen.

Was für Social Media gilt, gilt immer mehr ebenfalls für KI: Wer nicht präsent ist, der existiert für diese Menschen nicht. Wer nicht existiert, kann keinen Umsatz generieren.

Daher finde ich diese Studie empfehlenswert, denn die Inhalte auf LinkedIn generieren infolgedessen nicht mehr nur auf dem sozialen Business-Netzwerk Ergebnisse, sondern zusätzlich darüber hinaus in der künstlichen Intelligenz der verschiedenen Anbieter. Diese sind jetzt wohl an der selben „Schwelle“ wie vor Jahrzehnten Social Media: Wie kann ich Umsatz und Gewinn generieren? Ob am Ende die Early Adopter oder die Early Majority bzw. Late Majority von der gegenwärtigen Situation profitiert, wird uns die Zukunft zeigen.

Der ideale Artikel auf LinkedIn ist kein vager Thought-Leadership-Essay. Vielmehr ist er ein praxisnaher Kaufberater mit klarer Fragestellung, direkten Antworten, definierten Kriterien, priorisierten Optionen oder Beispielen, einem Abschnitt zur Entscheidungsfindung und FAQs, meint das Team von Meltwater selbst.

Unter dem Strich liefert uns diese Studie zu LinkedIn und KI wertvolle Einblicke, um die eigene LinkedIn-Strategie zu verfeinern [2].

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Quellenangaben

Für die folgenden Quellenangaben gilt der Stand vom 28. Juli 2026:

[1] Wie LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen glänzen – eine Analyse von 9,5 Millionen KI-Citations
[2] LinkedIn-Strategie für B2B-Unternehmen

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