Es gibt eine Art, LinkedIn Ads zu schalten, die ungefähr so effektiv ist, als würde man einen Geldschein anzünden. Und sie sieht auf den ersten Blick völlig richtig aus.

Dennis Redder erklärt in dieser Folge, warum die aus Google Ads gewohnte Logik auf LinkedIn nicht aufgeht und wie ein mehrstufiges System aussieht, das aus Anzeigen echte Leads macht. Er geht den Aufbau von den Thought Leader Ads über die Lead Gen Ad bis zum Anruf aus dem Vertrieb durch und ordnet am Ende ein, wann der Kanal für ein Industrieunternehmen überhaupt der richtige nächste Schritt ist.

🎯 Darum geht's:

Warum das Timing auf LinkedIn zum eigenen Problem wird

Wie ein dreistufiges System aus kalter Zielgruppe einen Lead macht

Wann die Suche den nächsten Euro verdient und wann LinkedIn

⏱ Kapitel:

00:00 Der brennende Geldschein

01:08 Warum Unternehmen an LinkedIn Ads scheitern

01:54 Bei Google kaufst du das Timing mit ein

02:58 Das Targeting als echter Vorteil

03:46 Warum die Google-Ads-Denke nicht aufgeht

05:30 Das System in drei Stufen

06:18 Stufe 1: Thought Leader Ads an die kalte Zielgruppe

07:24 Stufe 2: Lead Gen Ad mit dem richtigen Angebot

09:35 Stufe 3: der Vertrieb ruft an

11:34 Wann LinkedIn für dich dran ist

💡 Key Takeaways:

Bei Google kauft man das Timing mit ein, auf LinkedIn muss man es selbst herstellen. In der Industrie wiegt das besonders schwer, weil zwischen erstem Kontakt und Unterschrift oft Monate oder Jahre liegen.

Das Targeting auf LinkedIn ist präziser als alles andere im Werbemarkt, weil die Nutzer ihre beruflichen Daten selbst pflegen. Bis hin zu Unternehmenslisten, mit denen sich gezielt die Entscheider bei Wunschkunden adressieren lassen.

Die Stufe, an der die meisten scheitern, ist die einfachste: Der Vertrieb muss zeitnah anrufen und der Lead muss im CRM landen. Wer Leads fallen lässt, die sich nicht von selbst melden, bekommt den Kanal nie profitabel.

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#Maschinenbau #IndustrieMarketing #LinkedInAds #LeadGenerierung #OnlineKundengewinnung #Industrie

Warum die Suche der einfachste Vertriebskanal ist, den ein Industrieunternehmen haben kann, und was die KI-Suche daran gerade verschiebt.

Dennis Redder erzählt in dieser Folge, wie ein Anlagenbauer aus Nordrhein-Westfalen in zwei Jahren vom mühsamen Nachfassen einzelner Kontakte zu eingehenden Anfragen gekommen ist. Er erklärt mit der Käuferpyramide von Chet Holmes, warum Messe, Kaltakquise und LinkedIn so viel Zeit kosten, warum bei der Suche das Timing zum Kanal gehört und wo die Grenze dieses Kanals liegt. Zum Schluss geht es darum, warum Investitionsentscheidungen künftig per KI gegengeprüft werden und wie Anbieter schon auf Lastenhefte Einfluss nehmen.

🎯 Darum geht's:

Warum die Suche einen knapp besetzten Vertrieb entlastet statt ihn zusätzlich zu fordern

Wie man den Vergleich mit anderen Anbietern schon vor der Anfrage vorbereitet

Was sich durch die KI-Suche an der Grenze dieses Kanals verändert

⏱ Kapitel:

00:00 Der Vertrieb läuft Kontakten hinterher

01:15 Die Ausgangslage beim Anlagenbauer

03:04 Kaltakquise, Messe, LinkedIn, Suche im Vergleich

03:38 Die Käuferpyramide nach Chet Holmes

04:31 Bei der Suche gehört das Timing zum Kanal

06:49 Was der Anlagenbauer verändert hat

08:21 Du wirst verglichen, und wie du das nutzt

10:28 Die Grenze der Suche

11:02 Warum die KI-Suche diese Grenze verschiebt

13:05 Einfluss auf Lastenhefte und Ausschreibungen

💡 Key Takeaways:

Nach Chet Holmes sind in einem Markt zu jedem Zeitpunkt nur rund drei Prozent der potenziellen Käufer im Kaufmodus. Auf Messen und auf LinkedIn trifft man rein statistisch überwiegend die anderen siebenundneunzig Prozent, und genau deshalb kosten diese Kanäle so viel Zeit.

Wer sucht, hat einen konkreten Bedarf und will einen Anbieter finden. Was danach kommt, ist klassische Angebotsbearbeitung, also genau das, was ein Vertrieb ohnehin kann. Beim Anlagenbauer aus der Folge läuft der Großteil des Neumaschinengeschäfts inzwischen so, Wachstum eingeschlossen.

Wer gesucht wird, wird fast immer verglichen. Wer über seine Inhalte die Kriterien mitprägt, nach denen verglichen wird, geht mit deutlich weniger Widerstand in die Anfrage. Und weil Lastenhefte heute mit KI-Unterstützung entstehen, entscheidet sich schon dort, wer überhaupt in Frage kommt.

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#Maschinenbau #IndustrieMarketing #Vertrieb #KISuche #OnlineKundengewinnung #Industrie

In Industrienischen verpufft jede Maßnahme, solange Unternehmen, Markt und Zielgruppe nicht wirklich verstanden sind.

Dennis Redder zeigt in dieser Folge, warum der Satz „die haben nicht verstanden, was wir machen“ im Maschinenbau so oft fällt. Er erklärt, was eine Investitionsentscheidung von einem normalen Kauf unterscheidet, warum die Nischigkeit industrieller Anbieter von außen schwer zu greifen ist und was passiert, wenn trotzdem sofort mit Keywords und Kampagnen angefangen wird. Zum Schluss gibt er drei Fragen an die Hand, mit denen sich jede Agentur und jedes interne Team prüfen lässt.

🎯 Darum geht's:

Warum Investitionsgüter-Marketing anderen Regeln folgt als Marketing für Konsumgüter

Was schiefgeht, wenn die Nische eines Unternehmens nicht verstanden ist

Wie eine Strategie entsteht, die vor den Keywords ansetzt

⏱ Kapitel:

00:00 „Die Agentur hat nicht verstanden, was wir machen“

01:01 Schuhe, Fahrrad, Versicherung. Und Investitionsgüter.

01:34 Was eine Investitionsentscheidung wirklich steuert

02:38 Die Nische: wo sie anfängt und wo sie aufhört

02:58 Was passiert, wenn man sie nicht versteht

03:53 Erst verstehen, dann über Marketing reden

05:28 Warum wir einem Kunden von den USA abgeraten haben

06:12 Drei Fragen an dein Gegenüber

💡 Key Takeaways:

Die führende Emotion bei Investitionsentscheidungen ist das Bedürfnis nach Sicherheit, nicht Begeisterung. Wer so eine Entscheidung trifft, steht gegenüber Vorgesetzten, Eigentümern und Maschinenbedienern unter Rechtfertigungsdruck.

Suchvolumen ist in der Industrie selten der richtige Maßstab. Wer Begriffe abdeckt, weil sie viel gesucht werden, wirbt oft am eigenen Produkt vorbei.

Manchmal heißt Strategie, von etwas abzuraten. Ein Budget in einem Markt, in dem man ohne Niederlassung nicht konkurrenzfähig ist, kann nicht gewinnen.

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#Maschinenbau #Industriemarketing #Investitionsgüter #B2BVertrieb #SEO #Onlinemarketing

Es gibt eine Reihenfolge für die Online-Kanäle im Maschinenbau, und der Kanal mit dem größten Hype steht nicht am Anfang.

Dennis Redder geht in dieser Folge die drei grundlegenden Online-Marketing-Kanäle durch und sagt zu jedem, was er leistet und was er nicht leistet. Er beginnt bei der Suche mit Google Ads, Bing Ads, der klassischen organischen Suche und der KI-Suche, ordnet danach LinkedIn organisch und LinkedIn Ads ein und erklärt zum Schluss, warum YouTube in der Industrie nach anderen Regeln funktioniert als in anderen Branchen.

🎯 Darum geht's:

Warum die Suche vor allen anderen Kanälen kommt

Wo LinkedIn trägt und wo der Hype an der Realität im Mittelstand vorbeigeht

Welche Rolle YouTube langfristig für Sichtbarkeit in Google und KI-Systemen spielt

💡 Key Takeaways:

In der Suche trifft man auf eine kaufbereite Zielgruppe mit akutem Bedarf, die aktiv auf Anbietersuche ist. Deshalb wird dieser Bereich zuerst ausgereizt.

Die KI-Suche kommt nischigen Anbietern entgegen, weil dort ganze Aufgabenstellungen beschrieben werden statt zwei Suchbegriffen. Je spezieller die Nische, desto größer der Vorteil.

Auf LinkedIn entstehen Anfragen über persönliche Profile, in der Regel über den Geschäftsführer. Das Unternehmensprofil liefert Markenpräsenz, selten Anfragen.

Seit dem 1. Oktober lässt sich bei Bing Ads in neuen Kampagnen mit automatisierten Gebotsstrategien kein maximaler Klickpreis mehr hinterlegen. Wer deckeln will, braucht eine Portfolio-Gebotsstrategie.

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In der Industrie zitieren KI-Systeme fast ausschließlich eine Quelle: die Website des Anbieters selbst.

Dennis Redder wertet in dieser Folge eigene API-Abfragen bei ChatGPT und Claude aus: 41 Testfragen für vier mittelständische Industrieunternehmen, 113 Antworten, über 6.000 Fundstellen und 629 zitierte Quellen. Er zeigt, welchen Anteil LinkedIn als Quelle der KI-Suche tatsächlich hat, warum ausgerechnet Unternehmenswebsites in diesem Feld als glaubwürdigste Quelle behandelt werden und worin sich ChatGPT und Claude beim Suchen unterscheiden. Zum Schluss gibt er drei Fragen an die Hand, mit denen sich jede Startseite sofort prüfen lässt.

🎯 Darum geht's:

Welche Quellen KI-Systeme in der Industrie wirklich zitieren

Was darüber entscheidet, ob ein Anbieter in einer Antwort auftaucht

Was eine Website leisten muss, damit sie in diesem Spiel mitspielt

💡 Key Takeaways:

91 Prozent der von ChatGPT zitierten Quellen sind Unternehmenswebsites, die Fachpresse liegt bei einem Prozent. Bei Claude sind es 67 Prozent Unternehmenswebsites.

LinkedIn wurde in den ChatGPT-Antworten kein einziges Mal als Quelle zitiert, und keine der 450 Suchanfragen hat gezielt dort gesucht. Das ist keine Aussage gegen LinkedIn als Vertriebskanal, sondern gegen LinkedIn als Quelle der KI-Suche.

Bei den geprüften Mittelständlern galt: Stand die Website in den Suchtreffern, wurde das Unternehmen genannt. Stand sie nicht drin, nicht. ChatGPT sucht vor jeder Antwort, Claude schöpft häufiger aus eigenem Wissen, was vor allem großen Namen hilft.

Einordnung von außen: OtterlyAI misst für Deutschland in der Industrie 84,3 Prozent Zitate von Unternehmenswebsites, Social Media 0,5 Prozent.

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#Maschinenbau #Industriemarketing #KISuche #GEO #ChatGPT #SEO

Wer in der KI-Suche sichtbar sein will, muss auch nachweisen können, was daraus wird. In einer Nische mit zwanzig Interessenten weltweit geht das anders als überall sonst.

Dennis Redder zeigt in dieser Folge, wie er die KI-Sichtbarkeit bei Eingenetzt und bei Kunden aus dem Maschinenbau misst. Er erklärt, warum die gekauften Sichtbarkeitsindizes in spezialisierten Nischen kaum etwas taugen, wie ein brauchbarer Satz Testprompts entsteht und welche drei Quellen tatsächlich zeigen, was bei einem Unternehmen ankommt. Am Ende steht eine Methode, die pro Anfrage drei Minuten kostet und keine Software braucht.

🎯 Darum geht's:

• Warum Sichtbarkeitsindizes für Industrieunternehmen keinen brauchbaren Indikator liefern
• Wie Testprompts aussehen, die in der Sprache der Kunden formuliert sind
• Welche drei Quellen zeigen, woher Anfragen wirklich kommen

⏱ Kapitel:

00:00 Blindflug bei der KI-Sichtbarkeit 00:49 Warum Messen im Maschinenbau anders funktioniert 02:04 Der Vorteil von zwanzig Anfragen 02:51 Warum die gekauften Tools deine Nische nicht kennen 04:19 Testprompts in der Sprache deiner Kunden 06:00 Vier Fehler beim Testen 07:34 Google Search Console: der KI-Bericht 08:19 Matomo und das Besucherprotokoll 10:40 Einfach fragen: die wichtigste Quelle 12:14 Zusammenfassung

💡 Key Takeaways:

• Alles, was mit großen Zahlen und Durchschnitten arbeitet, funktioniert im Maschinenbau strukturell nicht. Bei zwanzig Anfragen im Monat bleiben nach Cookie-Ablehnung, Adblockern und abgetippten Adressen ein bis zwei verwertbare Datenpunkte übrig.
• Die kleine Zahl ist gleichzeitig der Vorteil: Wer nur zwanzig Anfragen im Monat bekommt, kann sich jede einzelne ansehen. Genau daraus entstehen die besten Daten, die überhaupt zu bekommen sind.
• Über die KI-Suche kommen deutlich weniger Besucher als über Google, aber der Anteil, der daraus eine Anfrage macht, liegt oft um ein Vielfaches höher. Wer nur auf Besucherzahlen schaut, hält den Kanal für einen Nebenschauplatz.

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#Maschinenbau #IndustrieMarketing #KISuche #GEO #OnlineKundengewinnung #Industrie

„LinkedIn ist die Nr. 1 in KI-Suchen." Sagt LinkedIn. Wo liegt dabei der echte Hebel für Maschinenbau- und Industrieunternehmen? Dennis Redder ordnet den Claim ein, zeigt live in ChatGPT, welche Quellen bei einer echten technischen Kaufanfrage tatsächlich herangezogen werden — und in welcher Reihenfolge du deine Kanäle aufbauen solltest, damit du in der KI-Suche als Anbieter empfohlen wirst statt nur irgendwo zitiert.

🎯 Darum geht's:

• Was die Profound-Studie mit den 1,4 Millionen Citations wirklich sagt — und warum die „Nummer eins" nur für sogenannte „professional queries" gilt
• Wie eine echte Maschinenbau-Anfrage in ChatGPT abläuft: 40 Sekunden Denkprozess, 112 Quellen — und LinkedIn ist keine davon
• Warum bei technischen Anbietersuchen in der Industrie die Unternehmenswebsite das Quellenbild dominiert und LinkedIn allenfalls Beifang ist

⏱ Kapitel:00:00 LinkedIn behauptet, in der KI-Suche Nr. 1 zu sein — stimmt das?01:46 Was die Profound-Studie wirklich sagt (nur „professional queries")02:45 Live-Demo in ChatGPT: Plasmanitrieranlage-Suche mit 112 Quellen04:44 Die Einordnung: In der Industrie führt die Unternehmenswebsite05:54 Was wir Kunden raten: erst Website, dann alles andere07:42 Fazit: Wo LinkedIn wirklich Hebel ist — und wo nur Beifang

💡 Key Takeaways:

• Der „Nummer eins"-Claim von LinkedIn bezieht sich auf professional queries — bei einer echten technischen Maschinenbau-Anfrage in ChatGPT taucht LinkedIn unter 112 Quellen kein einziges Mal auf
• In der Industrie dominiert bei technischen Anbietersuchen die Unternehmenswebsite das Quellenbild — nicht Social-Media-Profile
• Der richtige Aufbau für KI-Sichtbarkeit folgt einer Reihenfolge: erst Website, dann Kommunikationsstrategie und Profile — Posten auf LinkedIn kommt erst danach, optional

📚 Quellen & Studien im Video:
LinkedIn Marketing Blog (mehrere Artikel zu AI Visibility und AI-Led Discovery), Profound-Ursprungsstudie zu meistzitierten Domains in der KI-Suche, Semrush-Analyse von 89K LinkedIn-URLs in KI-Suchergebnissen, Axios-Bericht zu LinkedIn als Quelle für ChatGPT & Co.

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Industriemarketing ist kein B2B mit Maschinen-Anstrich. Es ist eine eigene Disziplin — mit vier Faktoren, die über Anfragen und Umsatz entscheiden. Dennis Redder zeigt in dieser Folge, warum generische B2B-Marketing-Tipps in der Industrie fast zwangsläufig danebengehen, und was stattdessen wirklich Anfragen und Umsatz bringt. Du erfährst, welche vier Faktoren Industriemarketing als eigene Disziplin definieren — und wo dein Unternehmen aktuell am meisten Ressourcen verbrennt.

🎯 Darum geht's:

• Warum „B2B" ein Sammelbegriff für völlig verschiedene Welten ist — und warum es den „B2B-Marketing-Spezialisten" für Industriekunden gar nicht geben kann
• Warum Industriekunden auf bestehende Bedarfe reagieren — und warum Demand Generation im Maschinenbau nicht deine erste Aufgabe sein sollte
• Was du machst, wenn Zielgruppen so klein sind, dass Werbe-Algorithmen nichts lernen können — und wo im Unternehmen das Wissen liegt, das die Datenlücke schließt

⏱ Kapitel:00:00 Warum Marketing nach Lehrbuch in der Industrie nicht funktioniert01:29 Industrie ist nicht gleich B2B — warum der Sammelbegriff irreführt02:15 Faktor 1: Industriemarketing ist bedarfsgetrieben04:01 Faktor 2: Kleine Zielgruppe, dünne Datenlage — Vertriebswissen schließt die Lücke06:07 Faktor 3: „Nicht messbar" ist die gefährlichste Ausrede08:19 Faktor 4: Technische Tiefe — wo Oberflächlichkeit sofort disqualifiziert09:59 Zusammenfassung: Industriemarketing ist eine eigene Disziplin

💡 Key Takeaways:

• Industriekunden reagieren auf bestehende Bedarfe — Demand Generation ist deshalb im Maschinenbau selten die richtige erste Priorität
• Wo Zielgruppen zu klein für lernende Werbe-Algorithmen sind, schließt Vertriebswissen im eigenen Haus die Datenlücke — nicht mehr Ad-Budget
• „Das ist nicht messbar" ist in der Industrie eine besonders gefährliche Ausrede — trotz Attribution-Lücken lässt sich ein belastbares Gesamtbild bauen

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