YouTube Ads für den B2B-SaaS-Funnel in 2026: von Awareness bis Demo-Anfrage

YouTube Ads — verwaltet durch Google Ads — erreicht 2,5 Milliarden+ monatlich eingeloggte Nutzer weltweit einschließlich einer substanziellen B2B-Audience: Entwickler, Marketer, Product Manager, Engineering Leaders und Führungskräfte konsumieren alle YouTube für technischen Content, Branchenvorträge, Produkt-Reviews und Bildungsmaterial. Doch die meisten B2B-SaaS-Unternehmen in 2026 überspringen YouTube entweder vollständig (defaulten auf LinkedIn für Paid Social) oder nutzen es halbherzig mit einem einzelnen Marken-Video und Broad Targeting.

Dieser Guide ist für B2B-SaaS-Marketer, die bereit sind, YouTube als ernsthaften Kanal zu behandeln. Wir behandeln das 3-Phasen-Funnel-Mapping (TOFU/MOFU/BOFU), CRM-getriebene Audience-Signale, Attribution für lange Sales-Cycles, wann YouTube LinkedIn als primären B2B-Kanal ersetzt, und ein 30-Tage-Launch-Playbook. Wir setzen Basis-Google-Ads-Vertrautheit voraus — sind Sie neu bei YouTube-Ads-Format-Basics, ist unser YouTube Ads Complete Formats Guide ein besserer Ausgangspunkt.

Warum B2B SaaS YouTube Ads in 2026 unternutzt (und warum das eine Chance ist)

Vier Gründe, warum die meisten B2B-SaaS-Marketer auf LinkedIn statt YouTube defaulten:

1. Targeting-Mental-Modell. B2B-Marketer denken in Firmographie-Targeting (Job-Title, Unternehmensgröße, Branche) — LinkedIns native Vokabular. YouTubes Targeting ist interessen- und intentionsbasiert (Custom Affinity, Custom Intent, Topic), was sich weniger präzise anfühlt, auch wenn es tatsächlich effizienter ist. Die Realität: Custom Intent, gebaut aus Google-Search-Keywords, produziert oft engere Audience-Intent-Ausrichtung als LinkedIns Firmographie-Filter, aber das Targeting-Konzept ist unbekannt.

2. Creative-Komplexität. LinkedIn-Kampagnen können mit statischen Bildern und kurzem Copy laufen. YouTube erfordert Video-Creative — Produktionskosten und Zeit. Die meisten B2B-Teams haben ein Marken-Video, recyclen es jahrelang und unterinvestieren in funnel-phasenspezifisches Creative. Die gute Nachricht: in 2026 sind die Video-Produktionskosten dramatisch gefallen (Synthesia, Runway, HeyGen AI-Tools ermöglichen Produktion bei 500-2 k € pro Asset vs. 5-15 k € traditionell).

3. Attributionsskepsis. B2B-Sales-Cycles von 30-180 Tagen brechen Last-Click-Attribution. YouTubes Beitrag zu konvertierter Pipeline ist in Multi-Touch-Journeys versteckt. Marketer, die nach Last-Click berichten, sehen YouTube schlechter performen und pausieren Budgets vorzeitig. Richtig attribuiert (View-Through + Offline-Conversion-Import + Multi-Touch) performt YouTube oft genauso gut oder besser als LinkedIn zu niedrigeren Kosten.

4. Kanal-Trägheit. B2B-SaaS-Marketing-Playbooks, die 2018-2023 zirkulierten, zentrierten sich um LinkedIn Paid + Organic + E-Mail. YouTube war für „Brand"- oder „Consumer"-Use-Cases reserviert. Die 2024-2026-Evolution (Demand-Gen-Kampagnen, erweiterter Customer Match, Shorts für B2B-Audiences, fallende Brand-Lift-Schwellen) hat sich noch nicht vollständig durch B2B-Marketing-Playbooks propagiert.

Warum das Ihre Chance ist: niedrigerer Wettbewerb von Werbetreibenden in der B2B-SaaS-Kategorie auf YouTube vs. LinkedIn = niedrigerer CPM, niedrigerer CPL, Platz zum Skalieren vor Sättigung. Marken, die früh in 2026 ziehen, erfassen diese Effizienz, bevor der Rest des Marktes folgt. Bis 2027-2028 wird sich die Lücke verengen, da mehr B2B-Marken YouTube adoptieren — aber jetzt ist es eine strukturelle Arbitrage.

Vertikalen, in denen YouTube LinkedIn für B2B in 2026 übertrifft:

• Developer-Tools und DevOps (Audience konsumiert YouTube stark für Tutorials)
• Marketing-Technologie (Audience schaut Creator-Content und Webinar-Aufzeichnungen auf YouTube)
• HR-/People-Ops-Tools (breitere ICP, weniger Hyper-Targeting nötig)
• Cybersecurity (lange Sales-Cycles begünstigen YouTubes View-Through-Fenster)
• Mid-Market Business Operations SaaS (CRM, Finance, Analytics) für Unternehmen mit 10 k-50 k € ACV

Vertikalen, in denen LinkedIn weiterhin gewinnt:

• Enterprise-Sales an spezifische C-Suite-Rollen (CMO, CFO, CISO)
• ABM mit Named-Account-Listen unter 1.000 Targets
• Compliance-/Legal-SaaS, wo Käuferkonzentration eng ist
• Branchen, in denen LinkedIn-Group-Aktivität die primäre Content-Surface ist

Der 3-Phasen-B2B-Funnel und YouTube-Format-Mapping

Der B2B-SaaS-Funnel mappt sauber auf YouTube-Formate — aber nur, wenn Sie Kampagnen nach Phase trennen. Eine einzige Full-Funnel-Kampagne erzwingt überall Kompromisse.

Warum separate Kampagnen zählen: jede Phase braucht andere Optimierung. Eine TOFU-Awareness-Kampagne sollte auf kosteneffektive Reichweite optimieren (CPM-Gebot); eine BOFU-Demand-Gen-Kampagne sollte auf tatsächliche Demo-Anfragen optimieren (Max Conversions). Beides in eine Kampagne zu zwingen bedeutet, dass der Algorithmus Aufmerksamkeit splittet und auf beidem schlechter abschneidet.

Empfohlene Budget-Aufteilung für Mid-Market B2B SaaS (20-30 k €/Monat):

• TOFU: 25-30 % (5-9 k €) — Markenbekanntheits-Schicht aufbauen
• MOFU: 30-35 % (6-10 k €) — die in Erwägung gezogene Audience bilden
• BOFU: 30-40 % (6-12 k €) — messbare Demo-Anfragen treiben
• Retargeting: 5-10 % (1-3 k €) — Hoch-ROI-Warm-Audience-Capture

Für SMB-fokussiertes B2B (niedrigerer ACV, höheres Volumen nötig) Richtung 50-60 % BOFU verschieben. Für Enterprise-B2B (höherer ACV, längerer Sales-Cycle) Richtung 40-50 % TOFU/MOFU verschieben.

Top-Funnel: Skippable + Discovery für Awareness im Scale

Der TOFU-Job-to-be-done: Ihre Target-Audience auf das Kategorieproblem aufmerksam zu machen, das Ihr Produkt löst, bevor sie aktiv nach Lösungen suchen. Das ist die Audience, mit der LinkedIn Mühe hat — die meisten Prospects haben noch nicht „[Ihre Kategorie] Anbieter" gegoogelt, also sind sie unsichtbar für intentionsbasiertes Targeting auf LinkedIn.

Creative-Ansatz für TOFU:

• 6-Sekunden-Bumper: Markenidentifikator + einzelne Problem-Aussage
• 15-30-Sekunden Skippable In-Stream: Problem-Narrativ + Marken-Einführung + sanfter CTA (Site besuchen, mehr lernen)
• Optional: 60-90-Sekunden Skippable In-Stream-Story, die das Kategorieproblem erklärt (besser für High-ACV-SaaS)
• Vertikal-9:16-Shorts-Varianten für breitere Reichweite (jüngere/Entwickler-Audiences)

Audience-Targeting für TOFU:

• Custom-Affinity-Audiences basierend auf ICP-Interessen: Wettbewerber-Websites, Branchenpublikationen, technische Communities, Konferenzteilnehmer
• Topic-Targeting: branchen-spezifische YouTube-Content-Themen (z. B. „Software Engineering", „Business Operations", „Marketing")
• Demografischer Envelope: Land + Alter 25-54 (broad — nicht die richtige Zeit zum Eingrenzen)
• Customer-Match-Ausschlüsse: Bestandskunden, abgewanderte Kunden

Gebotsstrategie:

• CPM-Gebot für maximale Reichweiten-Effizienz
• Ziel: Impressionen und 3-Sekunden-View-Through innerhalb Ihrer definierten Audience maximieren
• Nicht auf Conversions in dieser Phase optimieren — falsches Signal für Top-Funnel

Messung für TOFU:

• Primäre Metrik: Impressionen pro € Spend, Frequenz pro Nutzer
• Sekundär: Video-View-Through-Rate, Brand-Search-Lift (Google Search Console Queries auf gebrandete Begriffe)
• Tertiär: Assist-Beitrag zu MOFU/BOFU-Conversions in GA4
• Vermeiden: Last-Click-Conversion-Metriken (werden schrecklich aussehen, Optimierung in die Irre führen)

Budget-Anleitung: Mindestens 5 k €/Monat TOFU-Spend, um messbaren Brand-Awareness-Lift über ein 60-90-Tage-Fenster aufzubauen. Darunter ist die Frequenz pro Nutzer zu niedrig für Recall-Effekte.

Häufige TOFU-Fehler:

• Eine einzelne 60-Sekunden-Produktdemo als einziges Creative fahren (zu produktfokussiert für TOFU)
• Enges Targeting (z. B. Job-Titles) — TOFU ist genau dort, wo Sie breitere Reichweite wollen
• Last-Click-Messung (gibt zu 70-90 % zu wenig Credit)
• Budget nach 30 Tagen pausieren, weil CPL schlecht aussieht (TOFU-CPL soll schlecht aussehen — der Wert ist downstream)

Mid-Funnel: Bumper + Skippable In-Stream für Consideration

MOFU ist, wo Audience-Intent-Signal steigt — das sind Personen, die Ihren TOFU-Content geschaut, Ihre Site besucht, mit verwandtem Content interagiert oder relevante Google-Queries gesucht haben. Sie sind sich des Kategorieproblems bewusst und beginnen, Lösungen zu evaluieren.

Creative-Ansatz für MOFU:

• 30-90-Sekunden Skippable In-Stream: tieferes Problem-Lösung-Narrativ, Produktkontext, Use Cases
• 60-180-Sekunden Produktdemo-Videos für High-ACV-SaaS (Long-Form-Discovery-Placement)
• Kunden-Testimonial-Videos 30-60 Sekunden (echte Kundenstimme trägt Gewicht in dieser Phase)
• Discovery (In-Feed) Ads mit bildungsorientierten Thumbnails, die „wie [Problem lösen]" Suchanfragen targetieren

Audience-Targeting für MOFU:

• Custom Intent gebaut aus Top 100 konvertierenden Google-Search-Keywords (die signalstärkste Schicht)
• Custom Affinity aus TOFU-Exposition (mit Ihrem TOFU-Kampagnen-Content engagiert)
• YouTube-Kanal- und Video-Engagement-Retargeting (Personen, die 50 %+ Ihrer TOFU-Videos geschaut haben)
• Customer Match: MQLs aus CRM (warme Leads, die noch nicht zur Opportunity konvertierten)

Gebotsstrategie:

• Max Views oder Target CPV Gebot für Skippable In-Stream (kostenkontrollierte View-Generierung)
• Max CPC oder Target CPC für Discovery-Placement (intent-gematchter Klickwert)
• Reines Conversion-Gebot hier vermeiden — Conversion-Raten sind in MOFU-Phase niedriger, Signal zu dünn

Messung für MOFU:

• Primär: Video-Completion-Rate (Ziel 25 %+ auf 30-Sekunden, 15 %+ auf 60-Sekunden)
• Sekundär: Click-Through-Rate zu Landingpages, Time-on-Site für Klicks, assistierte Conversions
• Tertiär: Beitrag zu BOFU-Conversion-Pfaden (Multi-Touch-Attribution)

Warum Custom Intent die signalstärkste MOFU-Audience ist: wenn Sie Ihre Top 100 konvertierenden Google-Search-Keywords als Custom-Intent-Audience hochladen, targetiert YouTube Personen, die kürzlich diese exakten Begriffe auf Google gesucht haben. Das sind nachgewiesene Kategorie-Intent-Nutzer — sie haben spezifisch nach Lösungen in Ihrer Kategorie gesucht — und sie tauchen auf YouTube-Content auf. Conversion-Raten aus Custom-Intent-Audiences laufen 2-4x höher als Custom Affinity in 2026-Daten.

Bottom-Funnel: Demand Gen und TrueView for Action für Demo-Anfragen

BOFU ist, wo YouTube direkt mit LinkedIn um messbares Demo-Anfrage-Volumen konkurriert. Das ist die Funnel-Phase mit der höchsten Attributionskomplexität und dem höchsten ROI bei korrekter Konfiguration.

Creative-Ansatz für BOFU:

• 15-30-Sekunden Skippable In-Stream mit direktem CTA: „Demo anfragen", „Kostenlose Testversion starten"
• 30-60-Sekunden Produktdemo-Creative mit eingebettetem Formular/CTA-Overlay
• Vergleichs-Creatives, die die Top 2-3 Wettbewerber namentlich adressieren (wo erlaubt)
• Kundenerfolg-Story-Videos 60-90 Sekunden mit Fokus auf ROI und Ergebnis
• Vertikal-9:16-Shorts-Varianten für mobil-lastige Audience-Segmente

Audience-Targeting für BOFU:

• Customer Match: 1 %-Lookalike von Closed-Won-Kunden (die qualitativ hochwertigste Seed-Audience)
• Customer Match: Site-Besucher letzte 30-90 Tage, die nicht konvertierten
• Customer Match: Lead-Form-Öffner, die nicht abschickten
• Custom Intent: High-Intent-Keywords („[Produktkategorie] Software", „[Wettbewerber] Alternative", „[Produkt] Preise")
• Retargeting: YouTube-Kanal-Abonnenten, 50 %+ Video-Zuschauer aus TOFU/MOFU

Gebotsstrategie:

• Max Conversions für frühe BOFU-Launches (Google die best-konvertierenden Pfade finden lassen)
• Wechsel zu Target CPA nach 50+ akkumulierten Conversions (typischerweise 14-30 Tage)
• Demand-Gen-Kampagnentyp (eingeführt 2023, gereift 2025-2026) aggregiert Skippable In-Stream + Discovery + Shorts in eine einzige Kampagne mit voller Automatisierung über Surfaces — am besten für BOFU im Scale

Demand-Gen-Kampagnen spezifisch: Googles BOFU-fokussierter Kampagnentyp, der YouTube In-Stream, Discovery (Feed), YouTube Shorts und Gmail-Discovery-Placements in einem kombiniert. Für Direct Response designt — der Algorithmus allokiert über Surfaces basierend auf Conversion-Wahrscheinlichkeit. Für B2B SaaS in 2026 ist Demand Gen zum Default-BOFU-Kampagnentyp geworden, der eigenständiges TrueView for Action ersetzt.

Messung für BOFU:

• Primär: CPL (Cost per Lead) und CPDR (Cost per Demo Request)
• Sekundär: Lead-Qualität (MQL-Rate, SQL-Rate aus Leads — über Offline-Conversion-Import zurückspeisen)
• Tertiär: Closed-Won-Attribution via Offline-Conversion-Upload (CRM-Integration)
• View-Through-Fenster: 30 Tage für B2B (auf 60-90 für längere Sales-Cycles erweitern)

Realistische BOFU-Benchmarks für B2B SaaS YouTube in 2026 (nach ACV-Stufe):

Diese Benchmarks kommen aus WordStream 2026 B2B-Benchmarks, Wistia B2B-Video-Reports und operatorisch geteilten Daten. Breite Varianz nach Vertical — Cybersecurity und Dev-Tools laufen 30 % darüber, Marketing-Tools und HR-SaaS 15-20 % darunter.

CRM-getriebene Audience-Signale: Customer Match + Custom Intent

Der einzelne größte Unterschied zwischen B2B-SaaS-Konten, die auf YouTube gewinnen, und denen, die das nicht tun: CRM-integrierte Audience-Signale. Manuelles interessenbasiertes Targeting kann die Präzision von Audiences, die aus Ihren eigenen Kundendaten gebaut sind, nicht matchen.

Customer-Match-Audiences zum Aufbauen (Upload via Google Ads):

1. Closed-Won-Kunden: gehashte E-Mails aller Kunden (vom Prospecting ausgeschlossen, als 1 %-Lookalike-Seed genutzt)
2. Verlorene Opportunities: E-Mails von Leads, die zu Opportunities wurden, aber nicht abschlossen (vom Prospecting ausgeschlossen, falls kürzlich, später fürs Re-Targeting genutzt)
3. Abgewanderte Kunden: E-Mails vergangener Kunden, die abwanderten (vom Prospecting ausgeschlossen, optionale Re-Engagement-Kampagne)
4. MQLs (Marketing-Qualified Leads): E-Mails von Leads, die noch nicht sales-qualifiziert sind (im BOFU-Retargeting eingeschlossen)
5. SQLs (Sales-Qualified Leads): E-Mails von Leads im aktiven Sales-Cycle (im BOFU-Retargeting eingeschlossen, für ABM-style Sequencing genutzt)
6. Trial-Nutzer / Freemium-Signups: E-Mails von Produkt-Nutzern, die noch nicht zahlen (im BOFU-Retargeting für Paid-Conversion eingeschlossen)

Custom-Intent-Audiences zum Aufbauen (aus Google-Search-Verhalten gebaut):

1. Top konvertierende Keywords (aus Ihren Search Ads hochgeladen): das signalstärkste Custom Intent
2. Wettbewerber-Marken-Keywords: Personen, die „[Wettbewerber] Preise", „[Wettbewerber] Alternative" suchen
3. Kategorie-Keywords: Personen, die die allgemeine Kategorie suchen (z. B. „beste Marketing-Automation-Software")
4. Vergleichs-Keywords: „[Produkt A] vs [Produkt B]"-Begriffe relevant zu Ihrem Raum

Lookalike-Audiences (aus Customer-Match-Seeds gebaut):

1. 1 % LAL von Closed-Won-Kunden: höchste Präzision, kleinste Audience
2. 1 % LAL von High-LTV-Kunden (Top 20 % LTV-Kohorte): Premium-Prospect-Targeting
3. 2-3 % LAL fürs Skalieren: breitere Reichweite, wenn 1 % sättigt

CRM-Integrations-Setup:

• Salesforce: nativer Google-Ads-Konnektor (Google Ads → Tools → Linked Accounts → Salesforce). Synchronisiert Offline-Conversions zurück zu YouTube.
• HubSpot: native Integration (Settings → Marketplace → Google Ads). Gleicher Offline-Conversion-Flow.
• Andere CRMs: manueller Upload via Customer Match (Google Ads → Audience Manager → Customer List → CSV hochladen). Wöchentlich aktualisieren.
• Closed-Won-Attribution: Offline-Conversion-Import konfigurieren, damit Closed-Won-Deals zurück auf ursprünglichen YouTube-Touch attribuieren.

Warum das in 2026 zählt: Drittanbieter-Signale schwächen sich weiter ab (Cookie-Deprecation, ATT-Framework, GDPR-Durchsetzung). First-Party-CRM-Daten sind die stärkste verfügbare Signalquelle. B2B-SaaS-Unternehmen haben reiche CRM-Daten — sie für YouTube-Audience-Targeting zu nutzen, erfasst strukturellen Vorteil, den interessenbasierte Wettbewerber nicht matchen können.

Attribution: View-Through, Multi-Touch und der LinkedIn-Vergleich

B2B-Sales-Cycles von 30-180 Tagen brechen Last-Click-Attribution. Messen Sie YouTube nach Last-Click, geben Sie ihm zu 50-70 % zu wenig Credit — weit schlechter als für Google Search, das mehr direkten Intent erfasst.

Das 5-Schichten-Mess-Framework:

Schicht 1 — In-Platform Google Ads Conversion-Attribution:

• Default 30-Tage-View-Through, 30-Tage-Click-Through-Fenster
• Auf 60-90 Tage für Long-Cycle-B2B erweitern
• Erfasst Direct Response und View-Through-Impact
• Für In-Platform-Optimierung nutzen

Schicht 2 — GA4 Cross-Channel-Attribution:

• Data-Driven-Attributionsmodell (Default in GA4)
• Zeigt YouTubes Rolle in Multi-Touch-Conversion-Pfaden
• Mit Last-Click-Modell vergleichen: Lücke ist YouTubes versteckter Beitrag
• Am besten zum Verstehen der Full-Funnel-Rolle

Schicht 3 — CRM Offline-Conversion-Import:

• Closed-Won-Deals zurück zu ursprünglichen Google-Ads-Touchpoints synchronisieren
• Attribuiert Pipeline und Umsatz, nicht nur Leads
• Erfordert CRM-Integrations-Setup (1-2 Wochen initiale Arbeit)
• Kritisch für B2B mit langen Sales-Cycles

Schicht 4 — Brand-Lift-Studien:

• Google-administrierte Befragungsmethodik
• Misst Brand-Awareness-, Consideration-, Favorability-, Purchase-Intent-Lift
• Mindest-Spend 15 k €+ in Studienperiode
• Am besten für Top-Funnel-Impact-Messung

Schicht 5 — Conversion-Lift-Studien + Incrementality-Testing:

• Randomisierte Kontrollstudie, die inkrementellen Conversion-Lift misst
• Mindest-Spend 30-50 k €+ in Studienperiode
• Am besten zur direkten Messung von YouTubes echtem Impact
• Vierteljährlich fahren für stabile Mess-Baseline

YouTube mit LinkedIn-Attribution vergleichen:

Die strukturelle Erkenntnis: YouTubes echter Wert ist schwerer zu messen als LinkedIns, weil mehr von YouTubes Impact View-Through und Assist ist. Marken, die nach Last-Click messen, werden systematisch zu viel in LinkedIn investieren und zu wenig in YouTube. Marken, die korrekte Multi-Touch-Attribution aufbauen, werden YouTube 30-50 % niedrigere CPL im Scale liefern sehen, sobald View-Through- und Assist-Beiträge gezählt werden.

Für tiefere Sicht auf Attributionsmethodik siehe unseren Data-Driven vs Last-Click Attribution-Guide.

Wann YouTube LinkedIn als primären B2B-Kanal ersetzt

Die 2026-Frage für viele B2B-SaaS-Teams: sollte YouTube LinkedIn als primären Paid-Social-Kanal ersetzen oder ergänzen?

YouTube ersetzt LinkedIn als primären B2B-Kanal, wenn:

• ACV 5 k-50 k € (Mid-Market) ist und ICP breiter als enge C-Suite-Rollen
• Target-Audience YouTube stark konsumiert (Entwickler, Marketer, technische Käufer)
• Lange Sales-Cycles von erweiterten View-Through-Fenstern profitieren (30-90 Tage)
• Budget 15 k-50 k €/Monat (Sweet Spot, wo YouTube-Effizienzvorteile sich verstärken)
• Creative-Produktionskapazität existiert (oder AI-Tools die Lücke füllen)
• Pipeline-Volumen-Ziel moderat-bis-hoch (1.000+ Leads/Monat)

LinkedIn bleibt primärer B2B-Kanal, wenn:

• ACV 50 k €+ (Enterprise) mit Named-Account-ABM-Strategie
• ICP eng C-Suite oder spezifische Senior-Titles (VPs, nur C-Level)
• Sales-Cycles sind kurz und klickbasierte Attribution funktioniert
• Budget unter 15 k €/Monat oder über 100 k €/Monat mit starker LinkedIn-ABM-Motion
• Target-Accounts sind 100-1.000 Named-Companies (LinkedIns Matched Audiences glänzen hier)
• Compliance-/regulatorische Limits begünstigen LinkedIns professionellen Kontext

Hybrid (sowohl YouTube als auch LinkedIn), wenn:

• Mid-Market B2B mit 30 k-100 k € ACV
• ICP moderat definiert (Titles + Branchen, keine spezifischen Named-Accounts)
• Budget 20 k €+/Monat mit Raum zum Aufteilen
• Full-Funnel-Motion: YouTube für TOFU/MOFU, LinkedIn für BOFU-ABM
• Mehrere Käufer-Personas mit unterschiedlichen Content-Präferenzen

Das Entscheidungsframework: liegt Ihre Last-Click-Conversion-Rate aus Paid Social unter 1 % (typisch für B2B), bekommen Sie sowieso den meisten Wert aus Multi-Touch-Attribution. YouTubes überlegene View-Through-Messung erfasst mehr dieses Werts als LinkedIns klick-zentrisches Modell. Außer Sie haben harte Gründe, LinkedIn zu nutzen (spezifisches C-Suite-Targeting, ABM im Scale), verdient YouTube mindestens 50 % Ihres B2B-Paid-Social-Budgets in 2026.

Für ergänzenden kanalübergreifenden Kontext siehe unseren 12 Fragen für Google Ads SaaS-Anbieter Guide und den breiteren LinkedIn Ads B2B SaaS Guide.

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Quellen

Offizielle und Drittanbieter-Quellen, die für diesen Guide konsultiert wurden:

• ads.google.com/video — Google Ads Video Campaigns + Demand-Gen-Dokumentation
• thinkwithgoogle.com — Think with Google B2B-Forschung und Fallstudien
• wistia.com/learn — Wistia B2B-Video-Benchmarks 2026
• gartner.com/marketing — Gartner B2B-Käuferreise-Forschung
• wordstream.com/blog — WordStream 2026 B2B YouTube Ads Benchmarks

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