Sie fragen ChatGPT: „Welchen Anbieter in meiner Nähe kannst du empfehlen?“ Ihr Wettbewerber wird genannt. Sie nicht. Das ist schlecht – aber es lässt sich ändern.
Dieser Artikel ist Teil eines Selbstversuchs. Ausgangspunkt ist ein von mir geschriebener Fachartikel, den eine KI anschließend als bereits sehr gut für SEO und GEO geeignet bewertet hat.
Danach bekam dieselbe KI die Aufgabe: Optimiere diesen bereits guten Text konsequent für SEO und GEO.
Das Ergebnis lesen Sie gerade.
Version 1 wurde für Menschen geschrieben und anschließend für SEO und GEO optimiert. Version 2 ist die maximal optimierte KI-Fassung.
Beide Versionen bleiben online. So lässt sich beobachten, welche am Ende tatsächlich besser funktioniert – bei Google, in der KI-Suche und bei den Menschen, die sie lesen.
Hinweis zur Authentizität: Einige Aussagen sind möglicherweise unvollständig oder fehlerhaft. Um das Experiment nicht nachträglich zu beeinflussen, wurden alle Inhalte aus Gründen der Authentizität im Originalwortlaut belassen.
Zur menschlich geschriebenen Version →Wenn eine generative KI wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity bei einer regionalen Suchanfrage den Wettbewerber empfiehlt, liegt das an der Menge und Exaktheit der verfügbaren Informationen. Textbasierte KI-Systeme arbeiten rein datenbasiert. Sie prüfen ununterbrochen: Welche konkreten Leistungen bietet ein Unternehmen an? Wo ist es tätig? Für wen? Welche Angebote gehören konkret zum Portfolio? Gibt es verifizierte Kundenbewertungen? Wird die Marke auch auf anderen relevanten Drittseiten im Internet erwähnt?
Je eindeutiger und konsistenter dieses digitale Bild im gesamten Web ist, desto besser kann die KI-Suche ein Unternehmen einordnen und bei passenden Kundenfragen als Antwort ausgeben. Umgekehrt bedeutet das: Findet die KI keine eindeutigen Informationen oder gibt es digitale Lücken, existiert keine klare, vertrauenswürdige Entität. Die Folge ist, dass das Unternehmen in der generierten Antwort schlichtweg ignoriert wird.
Im Gegensatz zum menschlichen Leser, der kleine Widersprüche im Gesamtbild logisch überbrückt, reagieren KI-Systeme extrem sensibel auf fehlerhafte Datenstrukturen. Wenn auf der Firmen-Website eine Leistung anders benannt ist als im Google-Unternehmensprofil oder wenn in einem Online-Branchenverzeichnis eine andere Hausnummer als im Impressum steht, führt das bei Sprachmodellen zu einem sofortigen Vertrauensverlust.
KI-Systeme arbeiten strikt mit dem, was sie finden und eindeutig zuordnen können. Widersprüchliche Daten lassen sich mathematisch nicht verifizieren, weshalb die betroffene Firma im Zweifel als unzuverlässige Quelle ausgeschlossen wird. Ein erfolgreiches KI-Sichtbarkeits-Audit analysiert daher alle Profile, Verzeichnisse, Bewertungen und den gesamten Website-Content, um ein fehlerfreies und harmonisches Gesamtbild für die KI-Suchmaschinen zu formen.
Damit ChatGPT, Gemini oder Copilot Ihr Unternehmen überhaupt empfehlen können, nutzen sie moderne Sucharchitekturen – allen voran das sogenannte Retrieval-Augmented Generation (RAG). Das bedeutet: Bei einer Nutzerfrage verlässt sich die KI nicht mehr nur auf ihr statisches Trainingswissen. Sie sucht im Bruchteil einer Sekunde live im Internet nach passenden Dokumenten (Retrieval) und generiert daraus eine maßgeschneiderte Antwort (Generation).
Um zu verstehen, wie KIs diesen Prozess meistern, müssen Sie wissen, wie KIs Webseiten „lesen“. Sie erfassen Texte nicht wie Menschen, sondern zerlegen sie in mathematische Bausteine. Über Vector Embeddings übersetzt die KI die Bedeutung Ihrer Inhalte in einen mehrdimensionalen Zahlenraum. Dadurch versteht sie echten Kontext statt sturer Keywords.
Bevor diese Daten verarbeitet werden, findet ein automatisiertes Text Chunking statt: Lange Artikel werden in kompakte, logische Sinnabschnitte segmentiert. Je präziser ein solcher „Chunk“ eine spezifische Kundenfrage beantwortet, desto leichter kann die KI ihn herausfiltern und zitieren.
Den entscheidenden Vertrauensvorschuss erhält Ihr Unternehmen jedoch erst, wenn die KI Sie als eindeutige Entität identifiziert. Mittels Named Entity Recognition (NER) filtert der Algorithmus reale Angaben – wie Ihren Firmennamen, Ihren Standort und Ihre Dienstleistung – aus dem Internet heraus. KIs prüfen ununterbrochen, wie oft und in welchem Kontext Ihr Name im Web auftaucht. Hierbei zählen weniger klassische Backlinks. Wichtiger sind sogenannte Brand Mentions (reine Markenerwähnungen in Foren, News und Blogs).
Wenn Sie einen Text veröffentlichen, können Sie der KI diese Detektivarbeit massiv erleichtern, indem Sie Structured Data (strukturierte Daten) im Quellcode Ihrer Website hinterlegen. Dieses sogenannte Schema-Markup (ein standardisierter Code nach Schema.org) funktioniert wie ein digitaler Ausweis. Er sagt der KI ohne Interpretationsspielraum: „Das hier ist mein Firmensitz, das ist mein Angebot und das sind meine echten Kundenbewertungen.“ Erst dieses Zusammenspiel aus sauberer technischer Datenstruktur und digitaler Markenpräsenz macht Sie für die KI-Suche sichtbar.
Die Optimierung ausschließlich auf Systeme wie ChatGPT zu verlagern, greift zu kurz, da die klassische Google-Suche und das neue KI-Ökosystem untrennbar miteinander verknüpft sind. Die klassischen Suchergebnisse sowie Google Maps bleiben für menschliche Nutzer und regionale Unternehmen weiterhin die erste Anlaufstelle. Zudem ist Google mit den Google AI Overviews selbst ein mächtiger Teil der KI-Suche und beantwortet Anfragen direkt auf der Suchseite.
Gleichzeitig fungiert Google Search als primärer Datenzubringer für andere generative KI-Anwendungen. Google Gemini beispielsweise bezieht seine aktuellen Echtzeit-Informationen direkt über die Google-Suche, während Microsoft Copilot auf den Bing-Index zurückgreift. Eine Website muss heute zwingend in beiden Welten funktionieren: Sie muss prägnante, faktenbasierte Informations-Happen für KI-Crawler bereithalten und gleichzeitig die klassischen Google-SEO-Kriterien erfüllen, um menschliche Klicks zu generieren.
In der generativen KI-Suche gibt es im Vergleich zur klassischen Keywordrecherche keine starren, einzelnen Suchphrasen mehr. Da Nutzer im Dialog mit einer KI sehr frei sprechen, formulieren sie ihre Anfragen hochgradig individuell. Drei potenzielle Kunden mit exakt demselben Bedarf stellen einer KI oft drei völlig unterschiedliche Fragen:
„Welchen Steuerberater in Saarbrücken kannst du für ein kleines Unternehmen empfehlen?“
„Wer kennt sich in Saarbrücken mit der Buchhaltung für kleine Unternehmen aus?“
Der dritte Nutzer beschreibt erst sein komplexes Problem und fragt am Ende nach einer Lösung.
Es ist unmöglich, jede einzelne Formulierung im Vorfeld exakt zu erraten. Daher müssen Unternehmen über Recherchetools, vorhandene Suchdaten und systematische Prompt-Tests ein Set aus den wahrscheinlichsten Kundenfragen identifizieren. Nach einem KI-Sichtbarkeits-Audit wird der Content gezielt darauf ausgerichtet. Eine Leistungsseite darf die Dienstleistung nicht nur passiv beschreiben; sie muss spezifische Fragen beantworten, Besonderheiten erklären, Voraussetzungen nennen und das Angebot unmissverständlich mit dem Standort verknüpfen. Das liefert der KI die nötige Datenbasis, um das Unternehmen als treffende Antwort auszuwählen.
Da KI-Modelle ihre Antworten für jeden Nutzer in Echtzeit und hochgradig personalisiert generieren, ist ein klassisches Google-Ranking-Tracking unmöglich. Der Erfolg von Generative Engine Optimization (GEO) wird stattdessen über drei neue Kernmetriken gemessen:
Werfen Sie einen Blick in Ihr Analyse-Tool (z. B. Google Analytics 4). Unter den Verweisquellen sehen Sie heute exakt, wie viele Besucher über Klicks auf Fußnoten von chatgpt.com, perplexity.ai oder google.com auf Ihre Seite gelangen. Steigt dieser Traffic, hat die KI Sie erfolgreich als Quelle zitiert.
Mithilfe automatisierter Prompt-Abfragen wird gemessen, wie oft Ihre Marke bei beispielsweise 100 branchenrelevanten Fragen im Vergleich zu Ihren Mitbewerbern genannt wird. Das Ziel ist ein kontinuierlich wachsender Prozentanteil in den generierten KI-Antworten.
KI-Sichtbarkeit zeigt sich auch darin, ob die Systeme Ihr Angebot bei Kontrollfragen fehlerfrei, stabil und ohne Halluzinationen (Erfindungen) korrekt zusammenfassen können.
Wenn Sie wissen möchten, wo Ihr Unternehmen aktuell in der KI-Suche steht und warum ChatGPT Sie möglicherweise noch ignoriert, ist ein strukturierter KI-Sichtbarkeits-Audit der erste Schritt, um zur unübersehbaren Antwort für Ihre Kunden zu werden.