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".
/artikel/linkedin-ads-fuer-startups-wie-sichtbarkeit-in-der-skalierungsphase-gelingt
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.

Deine ungelesenen Artikel:
24.06.2026

Ora Computing: Wiener KI-Startup holt 3,5 Mio. Euro Seed-Finanzierung

Das Wiener KI-Startup Ora Computing hat eine Seed-Finanzierung über 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit seiner Technologie zur effizienten Komprimierung großer KI-Modelle will das Unternehmen die Kosten und den Energiebedarf von KI-Anwendungen senken und die Nutzung auf unterschiedlichster Hardware ermöglichen.
/artikel/ora-computing-wiener-ki-startup-holt-35-mio-euro-seed-finanzierung
24.06.2026

Ora Computing: Wiener KI-Startup holt 3,5 Mio. Euro Seed-Finanzierung

Das Wiener KI-Startup Ora Computing hat eine Seed-Finanzierung über 3,5 Millionen Euro abgeschlossen. Mit seiner Technologie zur effizienten Komprimierung großer KI-Modelle will das Unternehmen die Kosten und den Energiebedarf von KI-Anwendungen senken und die Nutzung auf unterschiedlichster Hardware ermöglichen.
/artikel/ora-computing-wiener-ki-startup-holt-35-mio-euro-seed-finanzierung
Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

LinkedIn Ads für Startups: Wie Sichtbarkeit in der Skalierungsphase gelingt