Generative Suchsysteme verschieben die Wahrnehmung einer Marke weg von der Website hin zur Antwort des Sprachmodells
Klassische SEO-Kennzahlen reichen deshalb immer häufiger nicht mehr aus, um Sichtbarkeit und Markeneinordnung zuverlässig zu steuern.
Was passiert: Deine Marke ist unsichtbar, obwohl sie relevant wäre Eine Person fragt einen KI‑Assistant nach einer Alternative in deiner Produktkategorie. Die Antwort kommt sofort — doch deine Marke wird nicht genannt. Keine Quellen, kein Link, kein Klick. Potenzielle Kund:innen sehen deine Website nie, obwohl sie dort hätten landen können. KI-gestützte Suche fungiert damit nicht nur als neuer Vertriebskanal, sondern als Filter zwischen Marke und Zielgruppe: Das System entscheidet, welche Anbieter genannt werden, wie sie eingeordnet werden und welche Informationen als verlässliches Wissen erscheinen. Während klassische SEO die Website optimiert, liefern generative Systeme synthetisierte Antworten direkt. Zero-Click ist oft Standardarchitektur. Das Ergebnis: In KI-Antworten ist deine Marke entweder korrekt vertreten, verzerrt dargestellt oder überhaupt nicht präsent.
Warum klassische SEO-Metriken versagen Ranking, Click-Through-Rate und organischer Traffic sind im traditionellen SEO-Cockpit zentrale Steuergrößen. In generativen Interfaces verlieren sie an Bedeutung, weil die Entscheidung, ob deine Marke sichtbar wird, häufig vor dem Klick getroffen wird.
Drei Entwicklungen machen das deutlich:
- Sinkende Klickwahrscheinlichkeit trotz Top‑Ranking: Studien zeigen, dass KI‑Übersichten in Suchergebnissen die Klickraten für Seiten mit hohen Rankings deutlich reduzieren.
- Verlagerung der Suchnutzung: Analysten erwarten rückläufige Volumina klassischer Suchabfragen, weil Nutzer:innen verstärkt auf Chatbots und Assistants ausweichen.
- Zunehmende Nutzung von Generativer KI im Kaufprozess: In einigen Branchen nutzen bereits viele potenzielle Käufer:innen KI‑Tools während ihrer Entscheidungsfindung.
Das bedeutet nicht nur weniger Traffic — es entsteht ein Messproblem. Oft ist nicht nachvollziehbar, warum eine Marke in einer generativen Antwort auftaucht oder nicht. Außerdem verändert sich der Prozess:
- Inhalte werden aggregiert, nicht bloß gerankt.
- Kontext wird im Sprachmodell erzeugt, nicht ausschließlich auf der Suchergebnisseite.
- Attribution ist oft undurchsichtig: Es ist nicht klar, welche Quelle die Nennung ausgelöst hat.
Selbst technisch gut gemachter, relevanter Content kann also in generativen Antworten unsichtbar bleiben, wenn die Marke für das Modell nicht eindeutig, konsistent und vertrauenswürdig verankert ist.
Neue Zielgröße: Vom Share of Voice zum Share of Model Share of Voice misst, wie häufig eine Marke im öffentlichen Diskurs vorkommt. In generativen Suchumgebungen ist ein anderes Konzept zentral: der Share of Model.
Er beschreibt den Anteil deiner Marke an:
- Erwähnungen in generativen Antworten,
- Quellenangaben bzw. Zitierungen,
- wiederkehrenden Einordnungen (z. B. preiswert, premium, regional, sicher).
Share of Model ist mehr als eine Kennzahl
Es ist ein Indikator dafür, wie das System deine Marke verstanden hat und ob du im Moment der Entscheidung überhaupt berücksichtigt wirst.
Warum GEO eher Digital PR ist Generative Engine Optimization (GEO) ist kein reines SEO‑Derivat. Oft ist GEO näher an Digital PR, weil die entscheidenden Hebel außerhalb der eigenen Website liegen. Sprachmodelle ziehen Vertrauen und Kontext aus einem breiten Spektrum externer Quellen, zum Beispiel:
- journalistische Erwähnungen,
- Drittplattformen und Verzeichnisse,
- Nutzerbeiträge wie Bewertungen und Forendiskussionen,
- konsistente Multi‑Plattform‑Präsenz.
Beispiel
Du veröffentlichst eine präzise, zitierfähige Pressemitteilung zu einem Produktupdate. Fachmedien greifen diese auf und platzieren deine Marke in einem klaren Kontext (Kategorie, Nutzen, Abgrenzung, Zahlen). Fragt später jemand eine KI nach Alternativen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass dein Name genannt wird — nicht weil du für ein Keyword rankst, sondern weil deine Marke im Modellkontext plausibel und belegt ist.
Drei Möglichkeiten, die du nutzen kannst
1 — Entity‑Optimierung:
Deine Marke maschinenlesbar machen Sprachmodelle arbeiten stark mit Entitäten (eindeutigen Objekten mit Eigenschaften und Beziehungen). Praktische Maßnahmen:
- Strukturierte Daten konsistent nutzen: JSON‑LD mit Schema.org für Organisation, Produkte und redaktionelle Inhalte.
- Basisdaten verifizieren: Name, Adresse und Telefonnummer überall identisch halten.
- Entitätsattribute explizit machen: Positionierung (z. B. nachhaltig, B2B, DACH, Enterprise) in passenden Kontexten wiederholt und belegbar darstellen.
Der Unterschied zur klassischen Keyword‑Optimierung: Du optimierst weniger für einzelne Suchbegriffe, sondern für eindeutige Zuordnungen und semantische Beziehungen, die ein Sprachmodell zur korrekten Einordnung braucht.
2 — Multi‑Plattform‑Autorität:
Konsistenz schlägt Lautstärke KI‑Systeme aggregieren aus vielen Quellen. Je konsistenter und substanzieller deine Präsenz dort ist, desto stabiler wird die Markeneinordnung. Konkrete Schritte:
- Fachmedien‑Erwähnungen priorisieren: Kontextuelle Einordnungen in Branchenmedien sind oft wirksamer als zusätzliche eigene Inhalte.
- Pressearbeit als Wissensarbeit: Fakten, Zitate und Abgrenzungen so formulieren, dass sie als verlässliche Referenzen dienen.
- Expertise sichtbar machen: Autor:innenprofile mit überprüfbaren Stationen und Publikationen zur Zuordnung von Kompetenz.
- Third‑Party‑Signale pflegen: Auszeichnungen, Zertifikate und belastbare Bewertungen als externe Vertrauensmarker.
Eine ordentlich dargestellte Marke auf zehn relevanten Plattformen ist wertvoller als eine diffuse Präsenz auf hundert.
3 — Halluzinationsprävention:
Lücken schließen, bevor das Modell sie füllt KI‑Systeme können Informationen erfinden, wenn die Datenlage unscharf ist. Das gilt für Marken genauso. So minimierst du das Risiko:
- Content‑Lücken identifizieren: Welche Fragen werden zu deiner Marke gestellt, wo herrscht Unklarheit oder Widerspruch?
- Autorisierte Inhalte platzieren: Korrigierende, faktenbasierte Inhalte auf der eigenen Website und in externen Referenzräumen veröffentlichen.
- Missverständnisse proaktiv beantworten: Häufige Fragen in strukturierten FAQs klar beantworten.
- Expertise nachweisen: E‑E‑A‑T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust) durch Nachweise, konsistente Autor:innenidentitäten und überprüfbare Fakten stärken.
Share of Model messen — trotz Abstrichen
Share of Model ist noch nicht standardisiert, lässt sich aber operationalisieren:
- Prompt‑Tests: Wiederholbare Prompts (Kategorienfragen, Vergleichsfragen, „beste Anbieter:innen“) definieren, Nennungen, Reihenfolge und Kontext dokumentieren und regelmäßig wiederholen. Variationen nutzen, um Intentionen zu erfassen.
- Quellen‑ und Kontext‑Monitoring: Bei Nennungen notieren, welche Quellen genannt werden und welche Aussagen wiederkehren. Manche Quellen tauchen selten auf, andere häufiger.
- Kontextbewertung statt bloßer Zählung: Entscheidend ist nicht nur die Erwähnung, sondern die Art der Zuschreibung — welche Attribute, Use Cases und Abgrenzungen werden deiner Marke zugeordnet?
Fazit
Sichtbarkeit bedeutet Einordnung In der generativen KI‑Suche verliert die Website ihre alleinige Zentrale. Entscheidend wird, ob und wie KI‑Systeme deine Marke korrekt einordnen und in relevanten Antworten berücksichtigen. GEO verlagert die Arbeit vom reinen Ranking‑Optimieren hin zum Markenverankern: Entitäten klären, Autorität über passende Drittquellen aufbauen und Halluzinationsrisiken aktiv reduzieren. Das ist weniger eine rein technische Disziplin und oft näher an Digital PR als viele traditionelle SEO‑Strategien erkennen.
Gern beraten wir dich dazu und helfen dir, diese Faktoren auch für deine Website und Marke zu nutzen!