Der neue Wettkampf um die Sichtbarkeit findet nicht bei Google statt, sondern in KI-Modellen
Gushwork, ein 2023 in Bengaluru gegründetes Start-up mit Sitz in Delaware, hat gerade eine Seed-Runde von 9 Millionen Dollar abgeschlossen, die von Susquehanna International Group (SIG) und Lightspeed geleitet wurde, mit Beteiligungen von B Capital, Seaborne Capital, Beenext, Sparrow Capital und 2.2 Capital. Diese Runde bringt die Unternehmensbewertung auf 33 Millionen Dollar post-money und das gesamte Funding auf 11 Millionen Dollar seit seiner Gründung. Die von TechCrunch berichtete Nachricht könnte als weiteres Kapitel in der Jagd nach "KI" interpretiert werden. Das wäre ein Fehler.
Die entscheidende Information ist operativ, nicht finanziell: Nachdem Gushwork vor gerade einmal drei Monaten ein Produkt zur Optimierung der Sichtbarkeit in KI-unterstützter Suche (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity) auf den Markt gebracht hat, berichtet das Unternehmen von 1,5 Millionen Dollar jährlichem wiederkehrendem Umsatz (ARR), einem monatlichen Wachstum von 50% bis 80%, mehr als 300 zahlenden Kunden (95% in den USA) und einer Warteliste von über 800 Unternehmen. Zudem behauptet es, dass die KI-Kanäle bereits 20% des Traffics ausmachen, jedoch 40% der eingehenden Leads erklären, eine Asymmetrie, die auf eine höhere Kaufabsicht hinweist.
Ich betrachte diese Bewegung durch eine einzige Linse, da sie hier entscheidend ist: Die Nullkostenproduktivität. Wenn die Produktion, Aktualisierung und Verbreitung von "digitaler Präsenz" dank Agenten und Automatisierung nahezu null kostet, verändert sich die gesamte Wettbewerbsstruktur im Marketing. Plötzlich ist der Engpass nicht der Inhalt oder "SEO"; der Engpass ist, einen stabilen Platz in der von Modellen generierten Antwort zu gewinnen und diesen mit industriellem Tempo zu halten.
Von der Optimierung von Seiten zur Optimierung von Antworten: Der Akquise-Kanal wird neu definiert
Der Pivot von Gushwork ist aufschlussreich. Das Unternehmen wurde mit einem anderen Versprechen gegründet — Unternehmen zu helfen, "schneller und besser auszulagern" — und pivotierte, als die Nachfrage unmöglich zu ignorieren war. Diese Sequenz ist wichtig, weil sie etwas bestätigt, was viele Organisationen noch als Hypothese betrachten: Die konversationelle Suche ist kein Experiment für neugierige Benutzer mehr, sie wird zunehmend zu einem Kanal für Entdeckung und Kauf.
TechCrunch zitiert einen Wandel in der Landschaft, in der OpenAI und Perplexity einen Teil des Volumens einfangen, das historisch Google gehörte, und wo Google mit von KI generierten „Überblicken“ reagiert. In Geschäftsterminen delegiert der Benutzer einen wachsenden Teil der Erkundungsentscheidung an einen Mittelsmann, der nicht "Links listet", sondern synthetisiert und empfiehlt.
Dieser Wandel verändert die grundlegende Einheit des Wettbewerbs. Im klassischen SEO war die Einheit die Seite: Ranking, Klick, Konversion. Bei der von Modellen unterstützten Suche ist die Einheit die Erwähnung innerhalb einer Antwort, das „Zitiertwerden“ durch das System, das Erscheinen als „vernünftige“ Option, wenn der Benutzer eine Empfehlung anfordert.
Gushwork behauptet, dass der Verkehr, der von diesen Plattformen kommt, in Volumen geringer, aber im Wert höher ist: 20% des Verkehrs und 40% der Leads. Hält sich dieses Verhältnis über die Zeit, werden die Akquisitionsbudgets neu geordnet. Nicht wegen eines technologischen Trends, sondern wegen grundlegender Mathematik: Ein Kanal, der mehr Intention pro Besuch liefert, erhält mehr Investitionen, selbst wenn das Volumen geringer ist.
Die strategische Frage für jeden CFO ist nicht, ob dieser Trend „halten wird“, sondern welcher Teil des Funnels sich zu KI-Mittelsmännern verlagert und welche internen Metriken nicht mehr vergleichbar sein werden. Wenn die Empfehlung innerhalb einer Antwort und nicht in einer traditionellen SERP erfolgt, verlieren die Metriken „Durchschnittsplatz“ und „CTR“ an Bedeutung. An ihre Stelle treten die Erwähnenshäufigkeit, der Anteil an Antworten und vor allem die Korrelation zwischen Erwähnung und Lead.
Gushwork als Fabrik für digitale Präsenz: Wenn die marginalen Kosten des Marketings sinken
Das Angebot von Gushwork basiert auf einem Netzwerk von KI-Agenten mit drei Funktionen: automatische Generierung und Aktualisierung von Inhalten, Aufbau von Backlinks (typischerweise 10 bis 20 pro Kunde) durch ein Netzwerk von 200 bis 300 Partnerseiten und CMS-ähnliche Integration zur Nachverfolgung von Leads.
Dieses Design ist nicht trivial. Es ist ein Versuch, eine historisch handwerkliche Tätigkeit — Inhalte, Beziehungen, Publikation, Iteration — in einen wiederholbaren Prozess zu verwandeln. Und hier taucht der makroökonomische Punkt auf: Wenn die Produktion von Marketing-Assets durch Software industrialisiert wird, tendieren die marginalen Kosten dazu, zu sinken.
Die direkte Auswirkung ist die Demokratisierung von Fähigkeiten, die zuvor große interne Teams oder arbeitsintensive Agenturen erforderten. Das mittelständische Unternehmen, das sich keine wöchentliche Content-Maschine leisten konnte, kann diese nun als Abonnement erwerben: Gushwork bietet Abonnements ab 800 Dollar pro Monat und bis zu 2,200 Dollar pro Monat in ihren Plänen an. Diese Preisspanne positioniert es in einem Bereich, in dem der ROI mit ein oder zwei gewonnenen Gelegenheiten pro Jahr bei professionellen Dienstleistungen oder mit einem kleinen Anstieg der Konversion im B2B-Bereich verteidigt werden muss.
TechCrunch berichtet auch von einem konkreten Fall: Ein Kunde aus dem Bereich professionelle Dienstleistungen schloss zwischen 200.000 und 350.000 Dollar an Verträgen ab, nachdem er die Plattform übernommen hatte. Es gibt nicht genügend Informationen, um eine perfekte Kausalität zuzuweisen, aber es gibt ein Zeichen für etwas Wichtigeres: Die Art der Käufer, die über diese Kanäle kommen, könnte durch die Synthese des Modells „vorgewärmt“ sein. Im klassischen SEO hat der Benutzer eigene Recherchen durchgeführt. Bei KI wird ein Teil dieses Aufwands vom konversationellen Agenten übernommen.
Der feine Punkt ist, dass marginalen Kosten zu senken nicht nur bedeutet, „mehr Inhalte günstiger zu erstellen“. Es bedeutet, eine Strategie für eine konstante Iteration aufrechtzuerhalten, bei der jedes veröffentlichte Stück, jede Anpassung, jeder Link ein inkrementelles Experiment ist. Fällt der Preis für Experimente, steigt die Geschwindigkeit des Lernens. In wettbewerbsintensiven Märkten wird die Lernrate zu einem Vorteil, der so fest ist wie der Preis.
Doch diese Kompression der marginalen Kosten hat eine unangenehme Konsequenz: Sie senkt die Eintrittsbarrieren für alle. Wenn jeder „Präsenz“ in großem Maßstab produzieren kann, verschiebt sich der Unterschied von der Produktion hin zur effektiven Verbreitung und zur Glaubwürdigkeit. Mit anderen Worten, die vom Modell und vom Benutzer wahrgenommene Qualität wird zum neuen Schlachtfeld.
Die zugrunde liegende Einheitlichkeit hinter dem Versprechen: Anzeichen von Traktion und Schwachstellen
Die Runde und die frühe Traktion deuten auf eine Validierung hin, aber eine ernsthafte Analyse erfordert einen Blick auf die zugrunde liegende Wirtschaftlichkeit, die in den verfügbaren Zahlen sichtbar wird.
Mit über 300 zahlenden Kunden und 1,5 Millionen Dollar ARR liegt der durchschnittliche jährliche Umsatz pro Kunde bei fast 5.000 Dollar. Das ist konsistent mit einer Mischung, bei der viele Kunden über den Basisplan einsteigen und einige in höhere Stufen aufsteigen. Gleichzeitig gibt das Unternehmen an, dass es auf 3 bis 3,5 Millionen Dollar ARR in drei Monaten abzielt, was bedeutet, dass es die jährlichen Einnahmen in einem Quartal verdoppeln möchte. Mit monatlichem Wachstum von 50% bis 80% ist dieses Ziel mit dem Trend konsequent, garantiert jedoch keine Nachhaltigkeit.
Es gibt auch ein klares Marktzeichen: über 800 Unternehmen auf der Warteliste. In einem Marketingprodukt ist eine Warteliste weniger ein „Markenachweis“ als vielmehr ein Indikator dafür, dass der neue Kanal Wettbewerbsangst erzeugt. Wenn ein Entscheidungsträger glaubt, dass seine Positionierung in KI-Antworten den Pipeline definieren kann, steigt seine Risikobereitschaft und sein Bewertungszeitraum verkürzt sich.
Allerdings gibt es hier strukturelle Fragilitäten, die das Seed-Kapital nicht beseitigt:
1) Abhängigkeit von Plattformen. Die Optimierung für ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity erfolgt auf Instanzen, die sich ändern. Wenn die Plattformen ändern, wie sie Quellen zitieren, wie sie Erwähnungen priorisieren oder wie sie sich mit dem Web verbinden, wird das „Optimierungshandbuch" umgeschrieben.
2) Reputationsrisiko beim Aufbau von Backlinks. Gushwork erwähnt ein Netzwerk von 200 bis 300 Partnerseiten für Links. Das kann als Autoritätsmotor funktionieren, könnte aber auch als künstliches Muster verstanden werden, je nachdem, wie sich traditionelle Suchkriterien entwickeln und wie die Modelle aus Qualitätssignalen lernen. Der wirtschaftliche Anreiz drängt zur Skalierung; die Geschichte des SEO zeigt, dass das Skalieren von Links ohne strenge Governance teuer werden kann.
3) Homo-genisierungs-Effekte. Wenn ein Anbieter Inhalte für Hunderte von Kunden automatisiert, besteht das Risiko einer stilistischen, thematischen oder strukturellen Konvergenz. In einer Welt, in der die Modelle Signale von Expertise und echtem Unterschied belohnen, wird generischer Inhalt zu einem niedrig konvertierenden Rohstoff.
4) Messung und Attribution. Das Versprechen von „20% des Traffics und 40% der Leads“ ist stark, aber der Markt wird Nachvollziehbarkeit verlangen: wie man einen Lead einer konversationellen Antwort zuordnet, welcher Teil Einfluss war und welcher Teil direkte Konversion. Ohne Messdisziplin verwandelt sich der Aufwand in einen Glauben.
Das Verdienst von Gushwork besteht momentan darin, frühzeitig mit einem als Abonnement verpackten Angebot und einer ausreichenden kommerziellen Umsetzung 1,5 Millionen Dollar ARR in kurzer Zeit erreicht zu haben. In aufkeimenden Märkten hat in der Regel derjenige, der Verwirrung in ein Produkt umwandelt, die Erzählung und für eine Weile auch die Preissetzungsmacht.
Das Spielfeld verschiebt sich für Agenturen und SEO-Suiten: Der Vorteil wird die operationale Geschwindigkeit sein
Diese Geschichte handelt nicht nur von einem Start-up, das Kapital aufgebracht hat. Sie handelt von einer Branche, die ihre Wertschöpfungskette neu konfiguriert.
Die herkömmlichen SEO-Suiten konkurrieren in den Bereichen Analyse, Keyword-Recherche und Audits. Bei KI-unterstützter Suche besteht das zu optimierende Objekt nicht aus einem Satz von Keywords, sondern aus einer Empfehlungswahrscheinlichkeit, die durch Kontext, Quellen und die Interpretation des Modells beeinflusst wird. Das treibt zu einer engeren Integration zwischen Kreation, Verbreitung und Messung.
Gushwork setzt mit seinem Agentenansatz darauf, eine operationale Schicht zu sein: Inhalte erstellen, aktualisieren, mit Links befördern und Leads messen. Ihre implizite These lautet, dass der Käufer „keine Tools“ möchte, sondern Ergebnisse, ohne ein Team einstellen zu müssen.
Wenn dies skaliert, begegnen Agenturen einer Gabelung. Diejenigen, die überleben, werden nicht die sein, die "Inhalte erstellen", sondern die, die:
- evidence-based Positionierung aufbauen und realen Ruf entwickeln,
- technische Narrative entwerfen, die die Modelle mit Vertrauen synthetisieren können,
- die redaktionelle Qualität diszipliniert steuern,
- und mit Automatisierung arbeiten, um Kosten ohne Standardsenkung zu senken.
Für interne Marketing-Teams ist der Wandel genauso hart. Der Vorteil wird nicht darin bestehen, mehr Budget für die Produktion von Inhalten zu haben, sondern in Systemen, um in kurzen Zyklen zu iterieren, zu messen und zu korrigieren. Die konversationelle Suche belohnt diejenigen, die zur konsistenten Referenz werden, nicht diejenigen, die viel veröffentlichen.
Das Kapital, das in Gushwork fließt, deutet darauf hin, dass Investoren glauben, dass dieser Markt groß sein wird und dass es einen “neuen SEO” geben wird. Sie könnten hinsichtlich der Größe recht haben, aber der Gewinner wird nicht der sein, der am lautesten „Optimierung für KI“ schreit, sondern der, der dieses Schlagwort in eine Maschine für wiederholbare Ergebnisse verwandelt, während sich die Plattformen ändern.
Mandat für Leadership: Wer nicht seine Lernkosten senkt, bleibt vom neuen Entdeckungsweg ausgeschlossen
Das finanzielle Signal von 9 Millionen Dollar und 33 Millionen post-money ist gegenüber dem strukturellen Signal sekundär: Unternehmen zahlen bereits dafür, innerhalb von von KI generierten Antworten gefunden zu werden, und diese Leads scheinen mit einer höheren Absicht zu kommen.
Wenn die marginalen Kosten für die Produktion und Aktualisierung von digitaler Präsenz sinken, beschleunigt sich der Wettbewerb. Die Marge wird nicht mit mehr Inhalten geschützt, sondern mit besseren Informationen, besserer Reputation und besserer Aktualisierungshäufigkeit, die mit Softwaregeschwindigkeit betrieben und mit Geschäftszahlen geprüft wird.
Die globalen Führer, die jetzt ihre Budgets, ihre Messungen und ihre Marketingarchitekturen um diese Realität herum neu ordnen, werden die neue Landkarte der Entdeckung erfassen; diejenigen, die weiterhin für ein Internet aus Links optimieren, während der Benutzer bereits von einer automatischen Synthese kauft, werden bald entdecken, dass der Markt sie längst nicht mehr gesucht hat.
