18.09.2025
GASTBEITRAG

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

Gastbeitrag. Theresa Sturm ist Geschäftsführerin der Agentur Via Digital in Linz. Sie begleitet B2B-Unternehmen beim Aufbau skalierbarer Paid-Media-Strategien. In ihrem Gastbeitrag schreibt sie über die Effektivität von LinkedIn Ads und wie sie "wirklich Sinn machen".
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Foto: Theresa Sturm / VIA Digital

Viele B2B-Startups starten ihren Vertrieb über organisches Marketing, persönliche Netzwerke, Empfehlungen oder Kaltakquise. Das funktioniert – bis zu einem gewissen Punkt. Denn sobald man aus dem „Founder’s Network“ herauswächst, zeigt sich oft: Die Zielgruppe ist eng, die Entscheider:innen sind selektiv, und die klassische Reichweite reicht nicht mehr aus.

Ab hier geht es nicht mehr nur um Sichtbarkeit, sondern um gezielte Aufmerksamkeit bei den richtigen Personen – zur richtigen Zeit. Genau hier kann LinkedIn Ads ein sinnvoller Hebel sein. In diesem Beitrag teile ich Erfahrungen aus unserer täglichen Arbeit mit Startups, die mit bezahlter Reichweite wachsen wollen – ohne ihr Budget zu verbrennen.

Wann LinkedIn Ads wirklich Sinn machen

LinkedIn Ads sind kein schneller Hack – sondern ein strategischer Schritt. Es lohnt sich, erst dann Budget zu investieren, wenn diese vier Bedingungen erfüllt sind:

1. Klares ICP & validierte Buyer Persona

Wer genau weiß, wen er erreichen möchte – und warum diese Personen relevant sind – kann auf LinkedIn sehr gezielt werben. Optimal ist es, wenn dieses Idealprofil (z. B. CTOs in der Industrie, HR-Leiter:innen im SaaS-Bereich) bereits durch Vertrieb oder Outreach validiert wurde.

2. Die Zielgruppe ist nachweislich auf LinkedIn aktiv

Bevor man Paid Media startet, sollte man durch organisches Posting oder Interaktionen feststellen, ob sich die Zielgruppe überhaupt auf LinkedIn bewegt. Hat der Gründer regelmäßig Sichtbarkeit bei den richtigen Personen? Gibt es Likes, Kommentare, Netzwerkreaktionen aus der Zielbranche? Wenn ja, ist das ein gutes Zeichen.

3. CRM & Content sind vorhanden

Auch wenn der Funnel noch nicht perfekt ist – ein einfaches CRM, eine Landingpage, ein Whitepaper oder eine Case Study sollten verfügbar sein. Ohne diese Grundlagen wird es schwer, Leads weiterzuentwickeln oder Erfolge zu messen.

4. Product-Market-Fit ist da

LinkedIn Ads sind kein Tool, um herauszufinden, ob jemand das Produkt will – sondern um skalierbare Sichtbarkeit zu erzeugen. Wer erste Kund:innen und ein funktionierendes Angebot hat, kann Paid Media sinnvoll nutzen, um dieses Modell zu vervielfachen.

Formate, die sich für Startups lohnen Nicht alle LinkedIn-Formate funktionieren gleich gut – vor allem, wenn Zeit und Budget begrenzt sind. Hier sind die drei Formate, die wir bei Startups am meisten empfehlen:

✅ Document Ads Ein Whitepaper, ein Leitfaden oder ein PDF direkt im Feed. Nutzer:innen können das Dokument durchblättern oder herunterladen, ohne LinkedIn zu verlassen. Ideal, um Interesse zu wecken und gleichzeitig Vertrauen aufzubauen – z. B. mit einem „Founder Playbook“ oder einer kurzen Success Story.

✅ Thought Leader Ads Die Posts von Gründer:innen oder Fachleuten lassen sich gezielt bewerben. Der Ton ist persönlich, der Inhalt eher meinungsstark oder reflektierend – kein klassisches Werbeformat. Besonders stark für Awareness und Vertrauen im oberen Funnel.

✅ Video Ads Kurze, untertitelte Videos (15–30 Sekunden) können Produktfeatures, Feedback von Kund:innen oder einen Blick hinter die Kulissen zeigen. Funktioniert besonders gut für erklärungsbedürftige Produkte oder innovative Lösungen.

❌ Was wir weniger empfehlen: Carousel Ads Sie wirken interaktiv, sind aber oft aufwändig in der Erstellung, liefern schwächere Klickraten und lassen sich schlechter ins Retargeting einbinden. Für Startups mit begrenzten Ressourcen meist kein sinnvoller Einstieg.


Wie viel Budget braucht es?

Viele schrecken vor LinkedIn Ads zurück, weil sie als „teuer“ gelten. Stimmt – im Vergleich zu Meta oder Google sind die Klickpreise höher. Dafür ist die Zielgruppe aber auch deutlich qualifizierter. Ein realistisches Testbudget liegt bei etwa 3.000–5.000 € pro Monat.

Damit lassen sich erste Hypothesen testen, Zielgruppen vergleichen und Learnings für die Skalierung sammeln. Entscheidend ist nicht das Volumen – sondern die Qualität der Kontakte. Schon mit 10–15 hochwertigen Leads pro Monat kann ein Startup sehr effizient arbeiten, wenn der Funnel gut aufgebaut ist.


Fazit: Sichtbarkeit braucht Mut – aber vor allem Substanz

LinkedIn Ads sind kein Wundermittel. Aber sie sind ein relevantes Werkzeug, wenn organisches Wachstum ins Stocken gerät und die nächste Wachstumsphase strukturiert geplant ist. Wer seine Zielgruppe kennt, Content zur Hand hat und bereit ist, mit kleinen Tests zu starten, wird schneller lernen, was funktioniert – und was nicht. Gerade im B2B gilt: Die Kaufentscheidung fällt oft schon, bevor das erste Meeting stattfindet. Sichtbar zu sein heißt, im richtigen Moment präsent zu sein.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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