Hören Sie auf, Kaufinteresse zu verpassen: Nutzen Sie Gemini, um anonymen Traffic in Leads zu verwandeln
Die meisten B2B-Käufer recherchieren lange über Sie, bevor sie jemals ein Formular ausfüllen. Ohne automatisierte Intent-Erkennung akquiriert Ihr Vertrieb weiter kalt, während echte Käufer unbemerkt entgleiten. Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie Gemini mit Ihrem Google-Daten-Stack nutzen, um starke Intent-Signale sichtbar zu machen, qualifizierte Accounts zu identifizieren und Ihren Vertrieb mit wärmeren, abschlussbereiteren Leads zu versorgen.
Inhalt
Die Herausforderung: Verpasste Intent-Signale im Netz
Ihre zukünftigen Kundinnen und Kunden sind bereits auf Ihrer Website, klicken auf Ihre Anzeigen und suchen nach Ihren Lösungen – aber die meisten von ihnen füllen nie ein Formular aus oder buchen eine Demo. Im B2B-Vertrieb entsteht dadurch ein riesiger blinder Fleck: Interessenten mit hohem Kaufinteresse bleiben anonym, und Ihr Vertrieb setzt weiter auf kalte Ansprache, während warme Käufer leise zu Wettbewerbern abwandern.
Traditionelle Leadgenerierung stützt sich auf offensichtliche Aktionen: Gated Content, Demo-Anfragen, Newsletter-Anmeldungen. Das funktionierte, als Käufer noch lange Formulare und generische Nurture-Flows akzeptierten. Heute erwarten Käufer, selbstständig zu recherchieren, Optionen zu vergleichen und sich erst spät im Prozess zu erkennen zu geben. Webanalyse-Tools zeigen Seitenaufrufe und Absprungraten, aber sie übersetzen dieses Verhalten nicht in umsetzbare Vertriebssignale oder priorisierte Leadlisten, mit denen Ihr Team morgen arbeiten kann.
Die Auswirkungen sind erheblich. Marketing investiert massiv in Google Ads und SEO, um Traffic zu generieren, aber der Vertrieb sieht nur einen Bruchteil dieses Investments als benannte Opportunities. Warme Accounts, die sich mit Preisen, Integrationsdetails oder Wettbewerbsvergleichen beschäftigen, werden nicht bearbeitet. Sales-Zyklen bleiben lang, Conversion Rates stagnieren, und Wettbewerber, die Intent-Daten nutzen, können Käufer früher mit besser getimter, relevanterer Ansprache erreichen. Das Ergebnis: höhere Customer Acquisition Costs und entgangener Umsatz.
Die gute Nachricht: Das ist ein lösbares, datenreiches Problem. Ihre Organisation sitzt bereits auf einem Datenschatz an Intent-Signalen in Google Ads, Search Console und Analytics – sie werden nur nicht in vertriebsreife Signale übersetzt. Mit dem richtigen Einsatz von Gemini und einem klaren Prozess können Sie diese verborgenen Muster aufdecken, echtes Kaufinteresse clustern und priorisierte Accounts direkt an den Vertrieb übergeben. Bei Reruption haben wir wiederholt unstrukturierte digitale Spuren in funktionierende KI-Systeme verwandelt – im Folgenden zeigen wir Ihnen, wie Sie dasselbe für verpasste Online-Intent-Signale erreichen können.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Sicht ist Gemini für Sales-Intent-Erkennung dann am wirkungsvollsten, wenn es als analytisches Gehirn auf Ihrem bestehenden Google-Daten-Stack aufsetzt – nicht als isoliertes Wundertools. In mehreren KI-Implementierungen haben wir gesehen, dass der wirkliche Mehrwert daraus entsteht, Google Ads, Search Console und Analytics zu verbinden und Gemini dann Verhaltensmuster clustern, Muster extrahieren und die wenigen Signale herausfiltern zu lassen, die für den Vertrieb wirklich zählen. Entscheidend ist, das Ganze rund um Ihren Sales-Prozess und Ihre ICP zu designen, nicht rund um rohe Klickmetriken.
Definieren Sie ein vertriebszentriertes Intent-Modell, bevor Sie mit den Daten arbeiten
Bevor Sie Gemini mit einem Datensatz verbinden, sollten Sie sich mit dem Vertrieb darüber abstimmen, was bei Ihnen konkret hohes Kaufinteresse bedeutet. Für ein Team können es wiederholte Besuche auf Preis- und Integrationsseiten sein; für ein anderes Suchanfragen zu bestimmten Pain Points oder Wettbewerbsvergleichen. Wenn Sie das nicht vorab definieren, wird Gemini zwar Muster finden, aber diese müssen nicht zwangsläufig in Gespräche oder Pipeline übersetzen.
Führen Sie einen Working-Workshop mit Vertriebsleitung und Top-Performer:innen durch. Arbeiten Sie rückwärts von kürzlich gewonnenen Deals: Welche Seiten haben diese Accounts besucht, welche Suchanfragen gestellt, welche Inhalte konsumiert? Nutzen Sie das, um 2–4 Stufen von Intent zu definieren (z. B. Awareness, Problem-bewusst, Lösungs-bewusst, Kaufbereit). Das wird zur Brille, durch die Sie Gemini bitten, Ihre Google-Analytics- und Search-Console-Daten zu analysieren.
Behandeln Sie Gemini als Insight-Engine, nicht als Black-Box-Scoring-Tool
KI-gestütztes Lead Scoring ist attraktiv, aber beim Thema verpasste Online-Intent-Signale ist der erste große Hebel die Interpretierbarkeit. Anstatt Gemini sofort nach einem einzigen Score zu fragen, sollten Sie zunächst darum bitten, Intent-Cluster zu summarieren: Welche Pfade, Suchanfragen und Engagement-Muster tauchen konsistent vor Opportunities und Deals auf?
Mit diesem Ansatz bleiben Sales und Marketing eingebunden. Wenn sie die Cluster-Zusammenfassungen von Gemini in Klartext lesen können („Accounts, die nach X gesucht, dann Y gelesen haben und anschließend per Brand Search zurückkehrten, konvertieren üblicherweise innerhalb von 30 Tagen“), vertrauen sie den Signalen und handeln eher danach. Sie können dies später immer noch in einen numerischen Score überführen, sobald das Team die zugrunde liegende Logik akzeptiert.
Marketing und Sales rund um Response-Playbooks ausrichten
Das Aufdecken von High-Intent-Signalen bringt nur dann etwas, wenn es eine klare, abgestimmte Reaktion gibt. Strategisch müssen Sie jedes Intent-Muster mit einer spezifischen Aktion verknüpfen: SDR-Sequenz, AE-Outreach, ABM-Anzeigen-Follow-up oder Übergabe an Partner. Ohne das produziert Gemini nur weitere Dashboards, für die sich niemand verantwortlich fühlt.
Erarbeiten Sie funktionsübergreifend einfache Playbooks: Was passiert innerhalb von 24 Stunden, wenn Gemini einen Account als „kaufbereit“ markiert? Wer ist verantwortlich und welche Botschaft wird gesendet? Wenn Gemini „Problem-bewusste“ Recherche zu einem bestimmten Pain Point erkennt, sollte Marketing dann ein passendes Nurture-Programm starten oder sollte Sales mit einem leichten, nicht aufdringlichen Outreach reagieren? Diese Abstimmung verwandelt Insights in Pipeline statt in Berichte.
Planen Sie Datenqualität, Governance und Datenschutz von Anfang an ein
Die Nutzung von Gemini mit Google Ads, Search Console und Analytics bedeutet, mit Nutzer- und Account-bezogenen Daten zu arbeiten. Strategisch brauchen Sie eine klare Position dazu, was in Ihren Regionen und Branchen erlaubt ist, wie Sie Daten anonymisieren und wie Sie Einwilligungen protokollieren. Bleibt dies vage, werden Rechts- und Compliance-Teams die Einführung später blockieren oder verzögern.
Beziehen Sie Compliance und Datenschutz frühzeitig ein. Klären Sie, welche Identifikatoren genutzt werden (Domains vs. Einzelpersonen), wo Daten gespeichert werden und wie die Outputs von Gemini protokolliert werden. Bei Reruption sehen wir eine deutlich reibungslosere Einführung, wenn es eine schriftliche Governance-Notiz gibt, die in klarer Sprache erklärt, was die KI sieht, was sie ableitet und was der Vertrieb mit diesen Informationen tun darf.
Starten Sie mit einem fokussierten Pilot und erweitern Sie auf Basis belegter Erfolge
Es ist verlockend, KI-basierte Intent-Erkennung sofort für jede Kampagne und jedes Segment auszurollen. Strategisch sind Sie jedoch besser beraten, einen klaren Use Case zu wählen – etwa „Besucher mit hohem Kaufinteresse für unsere Haupt-Produktlinie in einer Region identifizieren“ – und den End-to-End-Nutzen zu belegen. Das begrenzt das Risiko und fokussiert alle auf messbare Ergebnisse wie gebuchte Meetings oder generierte qualifizierte Opportunities.
Konzipieren Sie den Pilot mit einer klaren Kontrollgruppe und einem definierten Zeitraum. Vergleichen Sie z. B. Standard-Prospecting mit Gemini-angereicherten Intent-Listen über 6–8 Wochen. Sobald Sie höhere Antwortquoten, kürzere Zeit bis zum Meeting oder bessere Conversion von Besucher zu Opportunity nachweisen können, wird es deutlich einfacher, Zustimmung und Budget für einen breiteren Rollout zu sichern.
Richtig eingesetzt verwandelt Gemini verpasste Online-Intent-Signale in konkrete, priorisierte Aktionen für Ihr Vertriebsteam, indem es die in Ihren Google-Daten verborgenen Muster liest. Die Organisationen, die damit gewinnen, definieren Intent klar, richten Sales und Marketing auf gemeinsame Reaktionen aus und behandeln Gemini als transparente Insight-Engine statt als mysteriösen Score-Generator. Wenn Sie Unterstützung benötigen, um aus dieser Idee ein funktionierendes System zu machen, kann Reruption mit praktischer Engineering-Unterstützung, einem fokussierten KI-PoC und unserem Co-Preneur-Ansatz ein Lösung in Ihrem bestehenden Stack aufbauen und produktiv setzen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Biotechnologie bis Automobilproduktion: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Verbinden Sie Gemini mit exportierten Google-Analytics- und Search-Console-Daten
Die taktische Grundlage besteht darin, Ihre Google-Analytics- und Search-Console-Daten in ein Format zu bringen, mit dem Gemini sinnvoll arbeiten kann. Anstatt Gemini rohe Dashboards lesen zu lassen, exportieren Sie die relevanten Daten als CSV oder verbinden Sie sie über ein Data Warehouse (z. B. BigQuery) und stellen Sie dann strukturierte Datenausschnitte in Ihren Prompts oder über eine API bereit.
Für eine erste Iteration ziehen Sie einen 90-Tage-Export der wichtigsten Felder: Landing Page, Seitenpfad, Sitzungsanzahl, Verweildauer, Traffic-Quelle, Kampagne, Suchanfrage (aus der Search Console) und grundlegende Conversion-Flags. Bereinigen Sie offensichtlichen Lärm (interner Traffic, Bots, irrelevante Märkte), bevor Sie die Daten in Gemini einspeisen. So werden vage Analytics-Daten zu einem strukturierten Datensatz, mit dem Gemini Intent-Cluster erkennen kann.
Beispiel-Prompt zur Analyse exportierter Analytics- + Search-Console-Daten:
Sie sind ein KI-gestützter Analyst für Sales-Intent.
Sie erhalten anonymisierte Sitzungs- und Suchanfragedaten aus Google Analytics und der Search Console.
1) Gruppieren Sie Besucher in 3–5 Intent-Cluster basierend auf:
- Besuchten Seiten und Sequenzen (z. B. Lösungen > Preise > Case Studies)
- Suchanfragen und Themen
- Wiederkehrenden Besuchen und Verweildauer
2) Geben Sie für jeden Cluster aus:
- Namen (z. B. „Kaufbereite Preisrecherchierende“)
- Verhaltensdefinition
- Geschätzter Anteil am Traffic
- Empfohlene Vertriebs- oder Marketingaktion
Hier sind die Daten (CSV-Ausschnitt):
[AUFBEREITETE DATEN HIER EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: eine erste Intent-Taxonomie, die widerspiegelt, wie sich reale Besucher verhalten und die Sie gemeinsam mit Marketing und Sales verfeinern können.
Nutzen Sie Gemini, um High-Intent-Pfade zu kartieren und anonyme Accounts zu scoren
Wenn Sie Ihre Kern-Cluster kennen, können Sie Gemini bitten, diese in wiederholbare Scoring-Logik zu überführen. Taktisch bedeutet das, Gemini natürliche Sprachbeschreibungen der Cluster in Regeln oder Pseudocode übersetzen zu lassen, den Sie in Ihrer Datenpipeline implementieren können.
Geben Sie Gemini Beispiele für Sitzungen, die zu Opportunities geführt haben, und solche, die abgesprungen sind, und bitten Sie es, die Verhaltensunterschiede in Klartext und als Scoring-Regeln zu erklären.
Beispiel-Prompt zur Übersetzung von Mustern in Scoring-Logik:
Sie entwerfen ein KI-gestütztes Intent-Scoring-Modell für B2B-Vertrieb.
Wir haben zwei gelabelte Datensätze:
- Positiv: Sitzungen von Accounts, die zu Opportunities wurden
- Negativ: Sitzungen von Accounts, die abgesprungen sind oder nie mit dem Vertrieb interagiert haben
1) Vergleichen Sie beide Gruppen und identifizieren Sie die wichtigsten Verhaltensunterschiede
(Seiten, Suchmuster, Traffic-Quellen, Besuchsfrequenz).
2) Schlagen Sie ein Scoring-Modell von 0–100 mit klaren Regeln vor:
- Welche Aktionen Punkte hinzufügen
- Welche Aktionen Punkte abziehen
- Schwellenwerte für niedriges, mittleres und hohes Intent
3) Geben Sie die Regeln in strukturiertem JSON aus, damit wir sie implementieren können.Erwartetes Ergebnis: ein transparentes Intent-Scoring-Modell, das Ihr Datenteam implementieren kann und dem der Vertrieb verstehen und vertrauen kann.
Generieren Sie angereicherte Lead-Listen und Account-Zusammenfassungen für den Vertrieb
Mit vorhandenem Scoring besteht der nächste taktische Schritt darin, anonymen Traffic in umsetzbare Lead-Listen zu verwandeln. Für viele B2B-Unternehmen lassen sich Web-Verhaltensdaten über Reverse-IP, E-Mail-Capture oder ABM-Tools Unternehmensdomains zuordnen. Nutzen Sie dann Gemini, um diese Accounts in einer Sprache anzureichern und zu zusammenzufassen, die Ihre SDRs und AEs direkt im Outreach verwenden können.
Stellen Sie Gemini das beobachtete Verhalten des Accounts (Seiten, Suchanfragen, Kampagnen) plus Firmografiedaten aus Ihrem CRM oder Anreicherungstools bereit und bitten Sie es um ein kurzes Briefing für den Vertrieb.
Beispiel-Prompt für Account-Zusammenfassungen:
Sie sind ein Vertriebsassistent. Erstellen Sie ein prägnantes Account-Briefing.
Eingabedaten:
- Firmografien des Unternehmens: [BRANCHE, GRÖSSE, REGION]
- Beobachtetes Website-Verhalten in den letzten 30 Tagen
- Google-Ads-/Keyword-Daten
Aufgaben:
1) Leiten Sie wahrscheinliche Pain Points und die Kaufphase ab.
2) Schlagen Sie 2–3 maßgeschneiderte Outreach-Ansätze vor.
3) Formulieren Sie eine Betreffzeile und 3 Einstiegszeilen für eine E-Mail.
4) Bleiben Sie konkret und stützen Sie sich ausschließlich auf die bereitgestellten Daten.Erwartetes Ergebnis: tägliche oder wöchentliche Listen warmer Accounts mit verwertbarem Kontext, sodass sich der Vertrieb auf Gespräche statt auf Recherche konzentrieren kann.
Automatisieren Sie personalisierte Outreach-Sequenzen auf Basis von Intent-Signalen
Gemini kann Ihnen zudem helfen, personalisierte Outreach-Sequenzen zu erstellen, die direkt auf die erkannten Intent-Cluster einzahlen. Taktisch nutzen Sie Gemini, um Nachrichtenframeworks für jeden Cluster zu generieren und diese dann in Ihrer Sales-Engagement-Plattform (z. B. Outreach, Salesloft, HubSpot) zu hinterlegen.
Briefen Sie Gemini für jeden Cluster (z. B. „Problem-bewusste Recherche nach Alternativen“, „Integrationsfokussierte Evaluierende“) zu den wichtigsten Verhaltensweisen, typischen Stakeholder-Rollen und Ihren Produkt-Value-Driver. Bitten Sie um mehrstufige Sequenzen, die sich stimmig an der jeweiligen Journey-Stufe ausrichten.
Beispiel-Prompt für clusterbasierte Outreach-Sequenzen:
Sie sind Strateg:in für SDR-E-Mails.
Intent-Cluster: „Integrationsfokussierte Evaluierende“
Verhaltenssignale:
- Wiederholte Besuche der Seiten /integrations und /api
- Suchanfragen mit Erwähnung von <CRM> und <Marketing-Automatisierung>
- Technische Dokumentation heruntergeladen, aber noch keine Demo gebucht
Aufgaben:
1) Entwerfen Sie eine 4-stufige E-Mail-Sequenz über 12 Tage verteilt.
2) Sorgen Sie dafür, dass jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut.
3) Fokussieren Sie auf Integrations-Tiefe, Risikoreduktion und Time-to-Value.
4) Bieten Sie Varianten für technische (IT) vs. Business-orientierte (Sales Ops) Kontakte.Erwartetes Ergebnis: Outreach, der dem entspricht, was Käufer tatsächlich recherchiert haben, was in der Regel zu höheren Antwortquoten und mehr Meetings im Vergleich zu generischen Sequenzen führt.
Richten Sie Feedback-Loops und KPIs ein, um das Modell kontinuierlich zu verbessern
Ein kritischer taktischer Schritt ist das Schließen des Feedback-Kreislaufs: Spielen Sie Ergebnisse (Antworten, Meetings, Opportunities, Deals) zurück, damit Gemini seine Definition von „gutem“ Intent im Zeitverlauf verfeinern kann. Dafür sind einfache Instrumentierung und regelmäßige Reviews nötig.
Taggen Sie Outreach-Aktivitäten und Opportunities mit dem zugehörigen Intent-Cluster oder Score-Bucket. Exportieren Sie dann monatlich oder quartalsweise Performance-Metriken und bitten Sie Gemini zu analysieren, welche Cluster am besten konvertieren, welche Signale irreführend waren und wie Schwellenwerte oder Playbooks angepasst werden sollten.
Beispiel-Prompt für Performance-Analysen:
Sie prüfen ein KI-gestütztes Intent-Scoring-System.
Input:
- Für jeden Account: Intent-Cluster, Score-Bucket, Outreach-Typ
- Ergebnisse: Antwort, gebuchtes Meeting, erstellte Opportunity, Deal gewonnen/verloren
Aufgaben:
1) Identifizieren Sie, welche Cluster und Score-Buckets die besten Ergebnisse liefern.
2) Heben Sie Cluster mit hohem Volumen, aber schwacher Conversion hervor.
3) Empfehlen Sie:
- Anpassungen der Schwellenwerte
- Cluster, die zusammengelegt oder aufgeteilt werden sollten
- Outreach-Taktiken, die geändert werden sollten
4) Fassen Sie die Maßnahmen in einem Executive-Briefing auf einer Seite zusammen.Erwartetes Ergebnis: ein Intent-Erkennungssystem, das sich jedes Quartal verbessert – mit klareren Schwellenwerten und besser ausgerichtetem Outreach – statt eines statischen Modells, das mit der Zeit verfällt.
Übersetzen Sie Insights in einfache Dashboards und Alerts für Reps
Bringen Sie Gemini abschließend dorthin, wo der Vertrieb arbeitet: ins CRM und in Sales-Engagement-Tools. Taktisch bedeutet das, die Outputs von Gemini (Cluster-Labels, Scores, Zusammenfassungen) in Felder und Sichten zu übertragen, die Reps bereits nutzen, und Alerts für starke Intent-Spitzen einzurichten.
Definieren Sie einen minimalen Satz an Feldern: Intent-Cluster, Intent-Score, Letzte High-Intent-Aktivität und Gemini-Zusammenfassung. Aktualisieren Sie diese regelmäßig über Ihre Integrationsschicht. Bauen Sie dann CRM-Ansichten wie „High-Intent-Accounts – letzte 7 Tage“ und Slack- oder E-Mail-Alerts, wenn ein Account einen bestimmten Score überschreitet.
Erwartetes Ergebnis: Reps starten ihren Tag mit einer priorisierten Liste von High-Intent-Accounts und klarem Kontext, statt sich mühsam durch rohe Webanalyse-Daten zu arbeiten. Teams, die diese Best Practices umsetzen, sehen typischerweise mehr Meetings aus demselben Traffic, höhere Conversion von Besucher zu Opportunity und effizientere Nutzung der SDR-Kapazität innerhalb von 1–3 Monaten nach dem Go-live.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini verbindet sich mit Daten, die Sie ohnehin bereits in Google Ads, der Search Console und Analytics vorliegen haben, und deckt Verhaltensmuster auf, die in Standard-Reports verborgen bleiben. Es kann Besucher anhand besuchter Seiten, Suchanfragen, Kampagnen-Touchpoints und wiederkehrender Besuche clustern und diese Cluster dann in Klartext als Kaufphasen oder Pain Points beschreiben.
Anstatt lediglich „5.000 Sitzungen auf der Preisseite“ zu sehen, erhält der Vertrieb Insights wie „35 Accounts aus Ihrer ICP haben in den letzten 7 Tagen wiederholt Preis- und Integrationsseiten verglichen“ – plus empfohlene Outreach-Ansätze. So wird anonymer Traffic in umsetzbare Sales-Intent-Signale verwandelt, die Ihr Team priorisieren kann.
Sie benötigen drei Kernkompetenzen: Zugriff auf Ihre Google-Analytics-, Ads- und Search-Console-Daten, jemanden, der diese Daten exportieren oder weiterleiten kann (z. B. eine:n Data Analyst oder Marketing-Ops-Spezialist:in), und eine:n Product Owner aus Sales/Revenue Operations, der bzw. die definiert, was „hohes Kaufinteresse“ für Ihr Business bedeutet.
Auf der KI-Seite lässt sich Gemini mit gut strukturierten Prompts und grundlegender Datenaufbereitung steuern, sodass Sie für den Einstieg kein vollständiges Data-Science-Team benötigen. Reruption koppelt in der Regel Ihre Fach-Expert:innen mit unseren Engineers, um die initialen Datenflüsse, Intent-Definitionen und die Integration in Ihr CRM oder Ihre Vertriebstools aufzusetzen.
Bei den meisten Organisationen liefert ein fokussierter Pilot innerhalb von 2–4 Wochen wertvolle Insights und innerhalb von 6–10 Wochen messbare Auswirkungen auf den Vertrieb. Die erste Phase besteht darin, Daten zu exportieren und zu bereinigen und Gemini dann zu bitten, Intent-Cluster und High-Intent-Pfade zu identifizieren. Das lässt sich in Tagen, nicht in Monaten erledigen.
Die zweite Phase ist operativ: Diese Insights in priorisierte Leadlisten, Outreach-Playbooks und CRM-Ansichten zu übersetzen, die der Vertrieb tatsächlich nutzt. Teams, die zügig vorgehen, können innerhalb eines Sales-Zyklus zusätzliche Meetings aus Intent-basierten Leads generieren und im Anschluss Scoring und Playbooks weiter verfeinern.
Der ROI entsteht dadurch, dass Sie mehr von dem Traffic, für den Sie ohnehin bezahlen, in qualifizierte Gespräche und Opportunities verwandeln – statt Ihr Anzeigenbudget zu erhöhen. Typische Hebel sind höhere Antwortquoten auf Outreach, mehr Meetings mit derselben SDR-Kapazität und eine bessere Conversion von Besucher zu Opportunity, weil Sie Käufer genau dann ansprechen, wenn sie aktiv recherchieren.
Die Investition liegt primär in der Setup-Zeit und etwas Engineering-Aufwand, um Daten anzubinden und Outputs in Ihr CRM oder Ihre Sales-Engagement-Plattform zu integrieren. Da Gemini nutzungsbasiert abgerechnet wird, können Sie Analysefrequenz und -umfang steuern. Nach unserer Erfahrung rechtfertigen selbst moderate Verbesserungen (z. B. 10–20 % mehr Meetings aus bestehendem Traffic) den Aufwand schnell – insbesondere in B2B-Umfeldern mit hohen ACVs.
Reruption begleitet Sie End-to-End: von der Definition dessen, was Kaufinteresse für Ihr Business bedeutet, bis hin zur Bereitstellung einer funktionierenden Lösung, die den Vertrieb mit Gemini-basierten Intent-Insights versorgt. Unser KI-PoC für 9.900 € ist darauf ausgelegt, an Ihren echten Daten zu belegen, dass Gemini wertvolle Muster in Google Ads, der Search Console und Analytics erkennen kann – und dies in einem funktionierenden Prototypen zu demonstrieren, nicht nur in einer Präsentation.
Mit unserem Co-Preneur-Ansatz arbeiten wir eingebettet in Ihrem Team, hinterfragen Annahmen zu Ihrem Funnel und bauen Datenflüsse, Prompts und Integrationen in Ihrer Umgebung auf. Sie beenden das Projekt mit einem validierten Intent-Modell, Performance-Metriken und einer konkreten Implementierungs-Roadmap – und wenn gewünscht, bleiben wir an Bord, um Sie bei der Skalierung über Ihre gesamte Vertriebsorganisation hinweg zu unterstützen.
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