Die Neuausrichtung der Markenpräsenz im Kontext der Künstlichen Intelligenz in Suchanfragen

Die Neuausrichtung der Markenpräsenz in der Ära der KI-Suche

Die Landschaft der Online-Sichtbarkeit befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, bedingt durch den Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) in Suchprozessen. Während traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) darauf abzielte, Webseiten in den Suchergebnissen prominent zu platzieren, verschiebt sich der Fokus nun auf die Präsenz in KI-generierten Antworten. Dieses Phänomen wirkt sich maßgeblich auf die Art und Weise aus, wie Marken von potenziellen Kunden wahrgenommen und entdeckt werden.

Vom Klick zur direkten Antwort: Eine Paradigmenverschiebung

In der Vergangenheit war das Erscheinen auf der ersten Seite der Suchergebnisse ein entscheidender Faktor für den Website-Traffic. Heute wenden sich immer mehr Nutzer direkt an KI-Tools wie ChatGPT, Google AI Overviews oder Perplexity, um präzise Antworten, Zusammenfassungen und Vergleiche zu erhalten. Diese Entwicklung führt dazu, dass Marken in einer einzigen Antwort genannt werden können, ohne dass der Nutzer die Ursprungsseite besuchen muss. Dies stellt Marketingteams vor die Herausforderung, über herkömmliche Metriken hinauszublicken und zu verstehen, wie KI-Systeme Markeninformationen interpretieren und präsentieren.

Die Messung der Sichtbarkeit beschränkt sich somit nicht mehr nur auf das Ranking einer Seite. Es geht vielmehr darum, wie gut KI-Systeme die Informationen einer Marke erfassen und in ihren Antworten verwenden können. Dies hat zur Entstehung eines neuen Konzepts geführt: der Answer Engine Optimization (AEO). Im Gegensatz zur SEO, die sich auf das Ranking von Seiten konzentriert, zielt AEO darauf ab, Inhalte so zu organisieren und zu präsentieren, dass KI-Systeme sie leicht finden, verstehen und in ihren Antworten zitieren können. Dies bedeutet, dass Inhalte nicht nur für Menschen, sondern auch für Maschinen optimiert werden müssen, um innerhalb einer Antwort sichtbar zu sein, statt lediglich unter ihr aufzulisten.

Herausforderungen und Lösungsansätze für Marken

Marken, die in KI-generierten Antworten erscheinen möchten, sehen sich neuen Herausforderungen gegenüber. Es ist unerlässlich, dass Inhalte für Maschinen leicht zu analysieren sind und wichtige Fakten über Produkte oder Dienstleistungen konsistent und auffindbar gestaltet werden. Zudem benötigen Unternehmen Methoden, um zu messen, wie oft sie in KI-Antworten referenziert werden.

Neue Tools unterstützen Marken dabei, diese Lücke zu schließen. Sie bieten Einblicke in die Darstellung von Marken in der KI-Suche und praktische Lösungen zur Verbesserung der Sichtbarkeit. Ein zentrales Element ist beispielsweise ein "AI Search Visibility Score", der misst, wie oft eine Marke oder deren Inhalte von KI-Systemen in Antworten auf Nutzeranfragen referenziert werden. Dies ermöglicht Marketingverantwortlichen, die Entwicklung ihrer KI-Sichtbarkeit zu verfolgen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Nutzung von strukturierten Daten. Durch das Hinzufügen klar gekennzeichneter Fakten zu einer Website können Maschinen diese Informationen leichter lesen und verarbeiten. Tools können Schema-Markup und andere Metadaten automatisch generieren, um sicherzustellen, dass wichtige Informationen, wie Antworten auf häufig gestellte Fragen, maschinenfreundlich präsentiert werden.

Darüber hinaus bieten einige dieser Tools Funktionen, die beispielhafte Prompts und ideale Antworten generieren, die auf die jeweilige Marken-Website zugeschnitten sind. Dies dient nicht dazu, die eigentlichen Unternehmens-Inhalte zu ersetzen, sondern soll aufzeigen, wie KI-Systeme Fragen interpretieren könnten und wie eine Marke darauf reagieren könnte, um ihr Angebot präzise widerzuspiegeln. Die Verfolgung von KI-Bot-Besuchen, etwa durch Crawler von ChatGPT, Claude oder Gemini, liefert zudem wertvolle Daten darüber, wie oft diese Systeme mit einer Website interagieren und wo Inhalte indexiert werden.

Die Bedeutung von Konsistenz und Off-Site-Faktoren

Eine aktuelle Studie von Rand Fishkin und Patrick O’Donnell beleuchtet die Inkonsistenzen von KI-Systemen bei der Empfehlung von Marken und Produkten. Die Forschung ergab, dass KI-Tools selten die gleiche Liste von Marken in der gleichen Reihenfolge liefern, selbst bei wiederholter Abfrage desselben Prompts. Dies unterstreicht die Herausforderung, die Sichtbarkeit in KI-Antworten präzise zu verfolgen.

Dennoch zeigte die Studie, dass die Häufigkeit, mit der eine Marke in einer Vielzahl von Anfragen genannt wird, ein sinnvoller Indikator für ihre allgemeine Präsenz im Betrachtungsfeld der KI ist. Wenn eine Marke beispielsweise bei 85 von 95 Anfragen zu einem bestimmten Thema erwähnt wird, deutet dies auf eine signifikante Sichtbarkeit hin, auch wenn die Reihenfolge der Nennungen variiert.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Off-Site-Glaubwürdigkeit. KI-Modelle ziehen häufig Informationen aus Community-Plattformen wie Reddit, LinkedIn, YouTube und Wikipedia heran, um ein umfassendes Bild einer Marke zu erhalten. Erwähnungen und Zitate auf Drittseiten, insbesondere in Listen, Vergleichsseiten und Bewertungszusammenfassungen, beeinflussen die KI-Sichtbarkeit erheblich. Marken, die in einer Vielzahl von externen Domains erwähnt werden, haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, in KI-Suchen sichtbar zu sein.

Dies bedeutet, dass die Pflege von Medienpartnerschaften und die Authentizität in Online-Communities eine immer größere Rolle spielen. Positive Bewertungen und eine aktive Teilnahme in relevanten Foren können das Vertrauen der KI-Systeme in eine Marke stärken und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass sie in generierten Antworten genannt wird.

Inhaltliche Anforderungen an die KI-Ära

Die Anpassung an die KI-gesteuerte Suchwelt erfordert auch eine Überarbeitung der Inhaltsstrategie. Hier sind einige zentrale Punkte:

• Frische und Aktualität: KI-Modelle bevorzugen aktuelle und präzise Inhalte. Seiten, die nicht regelmäßig aktualisiert werden, verlieren schneller an Sichtbarkeit. Besonders bei kaufentscheidenden Suchanfragen ist die Aktualität von Preisen, Funktionen und Behauptungen entscheidend.
• Strukturierte Inhalte: Gut strukturierte Inhalte mit klaren Überschriftenhierarchien (z.B. eine einzige H1, gefolgt von H2s und H3s) und reichhaltigem Schema-Markup erleichtern es KI-Systemen, Informationen schnell und präzise zu interpretieren. FAQ-Bereiche können dazu beitragen, direkte Antworten auf Nutzerfragen zu liefern und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Inhalte in KI-Zusammenfassungen erscheinen.
• Daten und Expertise: KI-Systeme bevorzugen klare, faktengestützte und überprüfbare Informationen. Statt vager Marketingphrasen sollten Marken quantifizierbare Daten, gut zugeschriebene Statistiken und Expertenkommentare liefern, die die Glaubwürdigkeit erhöhen.
• Entity-basierte Content-Cluster: Die Organisation von Inhalten um klar definierte Entitäten (Personen, Produkte, Branchen) hilft KI-Systemen, Beziehungen und Kontexte besser zu verstehen. Dies stärkt die Position einer Marke als Autorität in einem bestimmten Wissensbereich.

Ausblick: Die Zukunft der Sichtbarkeit

Die Entwicklung hin zu KI-zentrierter Informationsfindung steht noch am Anfang. Marketer und Technologen arbeiten daran, Struktur und Klarheit in eine Suchform zu bringen, die Antworten über Links priorisiert. Ob sich AEO als zentrale Disziplin etabliert oder eine Nische für Early Adopters bleibt, die Art und Weise, wie Menschen Informationen finden, ändert sich. Für Marken bedeutet die Anpassung an diesen Wandel nicht nur ein besseres Ranking, sondern auch, von der Software verstanden zu werden, die Millionen von Menschen für ihre Fragen nutzen.

Die Prognosen zeigen, dass KI-Referenzen den organischen Suchtraffic innerhalb weniger Jahre übertreffen könnten. Die globale KI-gesteuerte Marketingbranche wächst rasant. Marken, die die KI-Sichtbarkeit als optional betrachten, riskieren, unsichtbar zu werden. Die "digitale Werbetafel" der Zukunft ist nicht mehr nur ein Bildschirm oder ein Anzeigenplatz auf einer Webseite, sondern der Moment, in dem ein KI-Assistent entscheidet, welche Marken genannt werden. Dabei belohnt KI nicht den Lautesten oder den, der am meisten ausgibt, sondern Klarheit, Autorität und Nützlichkeit. Für Marken, die auf echten Wert setzen, war die Zeit, gesehen zu werden, selten vielversprechender. Für diejenigen, die sich auf oberflächliche Taktiken verlassen, war das Risiko des Verschwindens noch nie so hoch.

Dies erfordert ein Umdenken auf allen Ebenen: von der Content-Erstellung über die technische Infrastruktur bis hin zur strategischen Ausrichtung. Die Zusammenarbeit zwischen Marketing-, Produkt- und Kommunikationsteams wird entscheidend sein, um eine konsistente Markenbotschaft sicherzustellen und die Präsenz in der KI-Suche kontinuierlich zu optimieren.

Bibliographie

- MarketingTechNews. (2026, February 12). AI search is changing brand visibility — EZY.ai shows how. - Digiday. (2025, October 29). In Graphic Detail: How AI search is changing brand visibility. - SparkToro. (2026, January 27). NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products; marketers should take care when tracking AI visibility. - Reddit. (2026, February 4). How AI search is changing SEO and what visibility really means now? - Search Engine Land. (2026, February 10). What repeated ChatGPT runs reveal about brand visibility. - Comcast LIFT Labs. (2025, December 19). Here’s How Brands Can Keep Up. - AIJourn. (2025, October 18). The AI Billboard: Why Visibility in Generative Search Is the Future of Brand Discovery. - Australian Financial Review. (2025, December 7). The new rules of visibility in an AI-led search world. - Search Engine Land. (2025, September 26). What the AI Visibility Index tells us about LLMs & search. - AirOps. (2025, December 2). The 2026 State of AI Search: How Modern Brands Stay Visible.