KI-Tools wie OpenAIs ChatGPT, Googles Google Gemini oder Perplexity AI verändern gerade grundlegend, wie Informationen gefunden und verarbeitet werden. Immer häufiger beginnt die Customer Journey nicht mehr bei einer klassischen Google-Suche, sondern direkt im Chatfenster eines KI-Systems oder in den AI Overviews der Suchmaschine. Für Unternehmen bedeutet das: Deine Sichtbarkeit hängt längst nicht mehr nur von Rankings in der organischen Suche oder bezahlten Kampagnen ab. Entscheidend ist, ob und wie Deine Marke in generativen KI-Antworten vorkommt. Wie sichtbar Deine Marke in den KI-Ergebnissen ist und welche Quellen die AI Programme nutzen, kannst Du per KI-Monitoring herausfinden.
KI als neuer Touchpoint im Entscheidungsprozess
In vielen Branchen wird das Chatfenster zum Beratungsraum. Wer sich über Softwarelösungen, E-Commerce-Tools oder Anbieter im Payment-Umfeld informieren möchte, formuliert Fragen wie: „Welche Lösungen sind für mittelständische Unternehmen geeignet?“ oder „Welche Anbieter gelten als besonders zuverlässig?“
Die KI liefert daraufhin eine kuratierte Zusammenfassung. Sie nennt Marken, ordnet sie ein, beschreibt Stärken und Schwächen. In diesem Moment entscheidet sich bereits, wer in die engere Auswahl kommt. Unternehmen, die in diesen Antworten nicht vorkommen, verlieren Sichtbarkeit in einer sehr frühen Phase der Customer Journey. Damit wird KI-Sichtbarkeit zu einer strategischen Größe. Sie beeinflusst, ob Deine Marke überhaupt als relevante Option wahrgenommen wird. Um das steuern zu können, brauchst Du Transparenz über die zugrunde liegenden Informationsquellen. Gemeinsam mit Cevahir Ejder, Geschäftsführer der publuence GmbH, blicken wir auf die Aspekte, die beeinflussen, wie Dein Unternehmen in KI-Ergebnissen stattfindet.
KI-Monitoring: Diese Aspekte solltest Du beachten
Indexierte Webinhalte als Fundament
Die Basis generativer KI-Systeme sind große Mengen öffentlich zugänglicher Webinhalte. Dazu zählen Unternehmensseiten, Fachartikel, Branchenportale, Online-Magazine, Foren und Presseveröffentlichungen. Diese Inhalte bilden den Rohstoff, aus dem die KI Antworten generiert. Auffällig ist dabei, dass bestimmte Medien besonders stark ins Gewicht fallen. KI-Systeme arbeiten nicht mit einem vollkommen neutralen Querschnitt des Internets, sondern orientieren sich stärker an etablierten, häufig zitierten oder reputationsstarken Quellen. Dadurch entsteht ein indirekter Filtermechanismus. Wer in relevanten Qualitätsmedien präsent ist, erhöht die Wahrscheinlichkeit, in KI-Antworten aufzutauchen. Redaktionelle Sichtbarkeit wirkt weit über klassische Reichweite hinaus. Fachbeiträge, Interviews oder Studien können langfristig in den „Wissensraum“ der KI einfließen.
Unsere Analysen mit publuence.ai zeigen: Wer in den klassischen Suchergebnissen sichtbar ist, wird auch von KI sichtbar gemacht. Sprachmodelle greifen überdurchschnittlich häufig auf etablierte Nachrichten- und Fachmedien zurück – also genau jene Quellen, die bereits organisch stark ranken und über Jahre Vertrauen aufgebaut haben. Sichtbarkeit in der Suche wird damit zur Voraussetzung für Sichtbarkeit in KI-Antworten.Cevahir Ejder, Geschäftsführer publuence GmbH
Suchmaschinen-Signale und Qualitätsbewertungen
Viele KI-Modelle greifen bei aktuellen Informationen auf Suchmaschineninfrastrukturen zurück oder orientieren sich an deren Qualitätslogiken. Im Mittelpunkt stehen unter anderem Experience, Expertise, Authoritativeness und Trust – zusammengefasst als E-E-A-T. Bewertet werden außerdem Transparenz der Autorenschaft, Reputation der Website und inhaltliche Qualität. Suchsysteme arbeiten mit sogenannten Signalen, also Hinweisen darauf, ob Inhalte verlässlich und hilfreich sind. Diese Signale beeinflussen, welche Seiten prominent indexiert werden. Inhalte, die als vertrauenswürdig und fachlich fundiert gelten, haben bessere Chancen, in Suchergebnissen sichtbar zu sein. Da KI-Systeme häufig auf solche indexierten Inhalte zugreifen, wirkt sich die Qualität Deiner Website indirekt auch auf Deine KI-Präsenz aus. Gerade für B2B-Unternehmen ist das relevant. Fachlich anspruchsvolle Themen verlangen nach klarer Autor:innenkennzeichnung, belastbaren Quellen und nachvollziehbarer Argumentation. Oberflächliche Inhalte verlieren an Gewicht.
Wettbewerbs- und Branchenkontext
KI-Antworten entstehen selten isoliert. Sie setzen Marken in Relation zueinander. Wenn Nutzer:innen nach „den besten Anbietern“ oder „führenden Lösungen“ fragen, greift die KI auf vorhandene Vergleiche, Rankings und redaktionelle Einschätzungen zurück.
Dabei wird nicht nur die Häufigkeit von Erwähnungen relevant, sondern auch der Kontext. Wird Deine Marke als innovativ beschrieben? Als zuverlässig? Oder tauchen wiederkehrende Kritikpunkte auf? Narrative, die sich in Medienberichten oder Fachartikeln etabliert haben, finden ihren Weg in generative Antworten. Du musst also nicht nur Deine eigene Sichtbarkeit messen, sondern auch die Positionierung im Wettbewerbsumfeld analysieren. Welche Themen dominieren die Branche? Wo entstehen Deutungshoheiten? Und welche Argumente verknüpft man mit Deinem Unternehmen?
Strukturierte Daten und maschinenlesbare Inhalte
Neben klassischen Texten spielen strukturierte Daten eine wachsende Rolle. FAQ-Bereiche, Glossare, klar ausgezeichnete Produktdaten oder semantische Markups erleichtern es Maschinen, Inhalte korrekt einzuordnen. Wenn Kernbotschaften präzise formuliert und strukturiert dargestellt sind, sinkt das Risiko von Fehlinterpretationen. Gerade komplexe B2B-Leistungsangebote profitieren von einer klaren, logisch aufgebauten Informationsarchitektur. Maschinenlesbarkeit wird damit zu einem Qualitätsfaktor.
Tonalität und Sentiment als Einflussfaktor
KI-Systeme aggregieren Inhalte. Wenn bestimmte Aspekte wiederholt positiv oder kritisch diskutiert werden, spiegelt sich das in den Antworten wider. Die Tonalität entsteht aus der Summe verfügbarer Quellen. Deshalb reicht es nicht aus, nur präsent zu sein. Entscheidend ist, in welchem Licht Deine Marke erscheint. Einzelne negative Themencluster können sich verfestigen und langfristig das Bild prägen. Gleichzeitig bieten positive Fachberichte oder fundierte Case Studies die Chance, ein belastbares Expertenprofil aufzubauen. KI-Monitoring sollte daher immer auch Sentiment-Analysen umfassen. Wie wird Dein Unternehmen beschrieben? Welche Attribute dominieren? Und wo bestehen inhaltliche Lücken, die Du strategisch schließen solltest?
KI-Monitoring als strategisches Steuerungsinstrument
Traditionelles Monitoring konzentriert sich auf Rankings, Social-Media-Erwähnungen oder Medienresonanz. Generative KI-Systeme funktionieren jedoch anders. Sie kombinieren Inhalte, gewichten sie neu und formulieren eigenständig Zusammenfassungen. Sichtbarkeit wird damit zu einer Frage der Repräsentation in generierten Antworten. Unternehmen benötigen Einblicke in typische Prompts, in die resultierenden Antworten und in die zugrunde liegenden Quellen. Nur so lässt sich erkennen, ob die eigene Positionierung konsistent transportiert wird. Ein professioneller Ansatz umfasst mehrere Ebenen. Zunächst müssen relevante Nutzerfragen identifiziert werden, bevor analysiert wird, ob und wie die eigene Marke erscheint. Ergänzend braucht es eine Quellenanalyse sowie eine Bewertung der Tonalität.
KI-Monitoring liefert diese notwendige Transparenz. Es macht sichtbar, welche Quellen Dein Markenbild prägen und wo Du strategisch ansetzen kannst. Daher ist es einer der Grundbausteine Deiner GEO-Strategie. Während Du selbst durch Prompten und Recherche gut rausfinden kannst, wie Dein Unternehmen in den KI-Ergebnissen stattfindet, helfen vor allem Tools zum KI-Monitoring dabei, herauszufinden, welche Quellen die LLM nutzen.
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