Wie du deine Marke in KI-Antworten platzierst – ein Praxisfall mit Zahlen
Linus Kurtenbach24.8.2026
Warum PR-Content der unterschätzte Hebel für AI Search ist
Inhalt
- Warum steht PR plötzlich wieder auf der Agenda von CMOs?
- Citation oder Mention: Was zählt eigentlich als Sichtbarkeit?
- Der Case: Wie ein Fachbuch zum Referenzpunkt für ein Thema wurde
- Was hat das messbar gebracht?
- Was lässt sich daraus übertragen, und was nicht?
- Wie du deinen eigenen Status quo prüfst
- Tools für strukturiertes Monitoring
- KI-Systeme verändern sich laufend
Das Wichtigste in Kürze
- Bei kommerziellen Suchanfragen entfallen laut AirOps rund 85 Prozent der Brand Mentions auf Drittquellen und nur 13 Prozent auf eigene Domains.
- Die Sichtbarkeit in KI-Antworten unterteilt sich in verlinkte Citations und unverlinkte Mentions, die jeweils unterschiedliche Ziele verfolgen.
- Ein konsistentes Autoren-Snippet, eigenständige Fachbeiträge sowie kanalübergreifende Kontinuität haben sich in der Praxis als wirkungsvoll erwiesen.
Wissen von den Besten: Dieser Artikel stammt von sorgfältig ausgewählten Branchen-Expert*innen. Unser Anspruch: fundierte Insights und praxiserprobte Tipps, die dich und dein Projekt wirklich weiterbringen. Erfahre hier mehr über die Autor*innen.
Warum steht PR plötzlich wieder auf der Agenda von CMOs?
PR taucht in Budgetgesprächen wieder auf. Vor zwei Jahren hätte ich damit nicht gerechnet, denn damals drehte sich alles um Performance-Marketing-Kanäle. AI Search, also die KI-gestützte Suche und Antwortgenerierung, verschiebt das gerade und gibt der PR wieder Auftrieb.
Der Grund liegt in der Mechanik der Systeme. KI-Assistenten erfinden ihre Antworten nicht, sondern stützen sich auf Quellen, die sie für glaubwürdig halten. Journalistische Medien stehen auf dieser Liste weit oben. Eine Untersuchung von AirOps (Oktober 2025) beziffert den Anteil von Drittquellen an Brand Mentions auf rund 85 Prozent, wenn Nutzer*innen in der Discovery-Phase kommerziell recherchieren. Auf markeneigene Domains entfallen etwa 13 Prozent. Inhalte Dritter sind damit rund 6,5-mal wahrscheinlicher die Grundlage einer Nennung als markeneigene Inhalte. Natürlich sind diese Zahlen nur eine Momentaufnahme und ändern sich fortlaufend.
Wer seine Sichtbarkeit vor allem über die eigene Website aufgebaut hat, muss umdenken. Denn ein Fachbeitrag in einem relevanten Medium wirkt in diesen Systemen stärker als eine weitere Landingpage.
Citation oder Mention: Was zählt eigentlich als Sichtbarkeit?
In der Praxis werden zwei Dinge oft vermischt. Eine Citation ist ein konkreter Quellenverweis. Die KI belegt eine Aussage mit einem klickbaren Link oder einer klar zuordenbaren Quelle. Citations können Traffic erzeugen und machen den Effekt von PR-Arbeit nachvollziehbar: Du siehst, welcher Beitrag in welchem Medium herangezogen wurde. Eine Mention ist die reine Nennung deiner Marke im Fließtext der Antwort, ohne Link und ohne Quellenangabe. Sie führt niemanden auf deine Website. Ihr Wert liegt in Bekanntheit und Autorität. Citations stärken die messbare Performance, Mentions die Wahrnehmung. Wer nur auf Klicks schaut, unterschätzt den Wert einer Nennung. Sie ist ein Markenkontakt, und den solltest du nicht allein nach Performance-Logik bewerten.
Der Case: Wie ein Fachbuch zum Referenzpunkt für ein Thema wurde
Sascha Albrink, Geschäftsführer der sixclicks GmbH, gilt im deutschsprachigen Raum als Pionier für Revenue Marketing. Im März 2026 erschien sein Fachbuch „Think Marketing ReveNEW". Üblicherweise geht es bei einer Buchveröffentlichung um Reichweite und Verkäufe. Hier kam ein zweites Ziel dazu: KI-Systeme sollten Sascha Albrink als eine der führenden Stimmen für Revenue Marketing in Deutschland einordnen. Die Frage dahinter lautete, wie man Systeme dazu bringt, eine Person aktiv zu nennen, die man nicht direkt steuern kann. Deshalb setzte das Team an den Quellen an, aus denen KI-Systeme ihre Antworten zusammensetzen.
Welche Maßnahmen wurden konkret umgesetzt?
1. Ein einheitliches Autoren-Snippet
Sprachmodelle extrahieren zusammenhängende Passagen, keine verstreuten Satzfragmente. Deshalb entstand zuerst eine standardisierte Kurzbeschreibung von maximal 250 Zeichen, die konsequent in jeder Veröffentlichung auftaucht: in Autorenzeilen von Gastbeiträgen, auf der eigenen Website, in Pressematerial.
Die Kurzbeschreibung enthielt die Kernbegriffe „Revenue Marketing", „Think Marketing ReveNEW" und „B2B-Marketing". Die Logik dahinter: Je öfter dieselbe Formulierung in vertrauenswürdigen Quellen auftaucht, desto eher wird sie als verlässliche Referenz aufgegriffen.
Das lässt sich übertragen. Für ein Produkt formulierst du entsprechend eine kurze Beschreibung, was es tut, für wen es gedacht ist und warum es relevant ist. Wichtig ist, dass die Formulierung gleich bleibt und in hochwertigen Umfeldern erscheint.
2. Gezielte Platzierungen in Fach- und Branchenmedien
Im Zentrum standen Gastbeiträge mit eigenem fachlichen Nutzwert, jeder mit derselben Autorenbeschreibung und einem Verweis auf das Buch: bei OnlineMarketing.de zur Pipeline-Verantwortung sowie bei Markt und Mittelstand und MM MaschinenMarkt mit Blick auf den Branchenbezug.
Nicht jede dieser Veröffentlichungen war redaktionell. Auch KI-Systeme ziehen bezahlte Platzierungen als Quellen heran. KI-Systeme zitieren redaktionelle Beiträge zwar tendenziell häufiger und mit höherem Gewicht. In B2B-Nischen mit wenig redaktioneller Berichterstattung sind Advertorials aber oft der einzige realistische Weg in ein relevantes Fachmedium.
3. Thematische Verknüpfung statt Eigenwerbung
Jeder Beitrag behandelte ein Sachthema mit eigenständigem Nutzwert. Das Buch und die Person kamen als natürliche Referenz vor. Beiträge, die im Kern Produktwerbung sind, nehmen Redaktionen selten an, und KI-Systeme zitieren sie seltener.
Was hat das messbar gebracht?
Nach rund zwei Monaten zeigte die Auswertung über Otterly.AI ein deutliches Bild:
- Dominanz in KI-Antworten für die Key Prompts: 68 Prozent Share of Voice bei einer durchschnittlichen Position von 1,06. Sascha Albrink wurde in zwei von drei KI-Antworten zum Thema Revenue Marketing genannt, und zwar fast immer als Erstes.
- Klarer Wettbewerbsvorsprung: Die Brand Coverage lag mehr als doppelt so hoch wie beim nächsten definierten Wettbewerber (24 gegenüber 11 Prozent). Sascha Albrink belegte außerdem Rang 1 bei sechs von acht getesteten Prompts.
- PR-Content als Quelle nachgewiesen: OnlineMarketing.de und MM MaschinenMarkt gehörten zu den zehn meistzitierten Quellen in den KI-Systemen, mit 48 beziehungsweise 38 Citations.
Wichtig dabei: Das sind Werte aus einem bestimmten Zeitraum, kein übertragbares Rezept. KI-Antworten schwanken je nach System, Zeitpunkt und Formulierung. Belastbar ist nur die Beobachtung, dass KI-Systeme bei der Antwortgenerierung auf PR-Veröffentlichungen zurückgreifen.
Was lässt sich daraus übertragen, und was nicht?
Klar wird: Earned Media ist ein Hebel. Fachmedien gelten den Systemen als vertrauenswürdig, und daran führt kein kurzer Weg vorbei. Trotzdem geht es um die Kombination von Owned, Earned und Paid, sprich die Verzahnung unterschiedlicher Maßnahmen. Wichtiger als die Menge ist die Konsistenz. Entscheidend ist nicht, wie viele Beiträge erscheinen, sondern ob überall dieselben Kernaussagen stehen. Widersprüchliche Angaben erzeugen ein unklares Bild.
Dieselbe Pressemitteilung auf zehn Plattformen bringt dagegen wenig. Sinnvoller sind thematisch verwandte, inhaltlich eigenständige Beiträge auf verschiedenen hochwertigen Plattformen. LinkedIn hilft beim Aufbau von Personal Brands, ist für KI-Systeme aber weniger verlässlich als offen zugängliche redaktionelle Inhalte. Es verstärkt, ersetzt aber keine Quelle. Deine Medienliste braucht eine zusätzliche Spalte: Taucht dieses Medium in KI-Antworten überhaupt als Quelle auf? Perplexity eignet sich hier gut zur Recherche, weil das Tool die herangezogenen Quellen direkt anzeigt. Und schließlich: Wer aufhört, verliert seinen Platz, spätestens dann, wenn ein Wettbewerber mit konsistenterer Präsenz in dieselben Themenfelder geht.
Lesetipp: Entdecke die Abgrenzung von Earned Media im modernen KI-Marketing.
Wie du deinen eigenen Status quo prüfst
Bevor du das Budget verschiebst, brauchst du eine Ausgangsmessung. So gehst du vor:
Definiere acht bis 15 Prompts, die deine Zielgruppe realistisch stellen würde: Fragen nach Expertise, Anbietervergleiche, Themenbegriffe. Ein zu breiter Prompt wie „Wer ist Experte für Marketing?" ist kaum auswertbar. Je spezifischer die Frage, desto aussagekräftiger das Ergebnis. Wenn du nicht weißt, wo du anfangen sollst: Sprich mit deinem Sales-Team. Die kennen die echten Fragen aus Erstgesprächen. Dokumentiere mehr als das Ja oder Nein. Halte fest, an welcher Position deine Marke erscheint, wie sie beschrieben wird und welche Quellen die KI-Systeme heranziehen. Die Quellenliste ist oft die wertvollste Information, weil sie dir zeigt, welche Medien du priorisieren solltest. Wiederhole regelmäßig. Eine einzelne manuelle Abfrage ist keine Messung. Erst die Wiederholung macht Schwankungen sichtbar und Trends erkennbar.
Tools für strukturiertes Monitoring
Von Hand wird das schnell aufwendig. Für regelmäßige Auswertungen gibt es spezialisierte Lösungen aus der Kategorie Generative Engine Optimization (GEO):
- Otterly.AI: Fragt Prompts standardisiert und wiederholt über Google AI Overviews, ChatGPT und Perplexity ab, inklusive Linkverfolgung und Sentiment-Tracking.
- blinq: Auf Kommunikationsteams und Agenturen zugeschnitten. In der GEO-Section siehst du, in welchen Medien und Quellen Marken von LLMs zitiert werden und wie du im Wettbewerbsvergleich dastehst.
- Peec AI: Auf Marketing-Teams ausgerichtet, mit Fokus auf die Sichtbarkeitsentwicklung über ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews.
KI-Systeme verändern sich laufend
Was in KI-Systemen wirkt, ist im Kern das, was gute Kommunikationsarbeit ausmacht: klare Botschaften, belegbare Aussagen und Präsenz in Medien, denen andere vertrauen.
Mein persönlicher Rat: Fang mit der Messung an. Ohne Ausgangswert weißt du weder, wo deine blinden Flecken liegen, noch ob deine Investition wirkt. Und rechne mit Wochen, nicht mit Tagen. Die Websuche der KI-Systeme reagiert relativ schnell auf neue Inhalte. Die Verankerung im Sprachmodell selbst braucht deutlich länger und hängt an den Trainingszyklen der Anbieter.
Ob Advertorials in zwei Jahren noch dieselbe Wirkung entfalten, lässt sich schwer vorhersagen. Dass Modelle Qualität und Glaubwürdigkeit eher stärker als schwächer gewichten werden, halte ich für wahrscheinlich. Das spricht für Earned Media und dafür, jetzt damit anzufangen.
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Autor*In
Linus Kurtenbach
Als Marken- und Kommunikationsstratege kreiert Linus Botschaften, um Menschen für Innovationen, Technologie und Vernetzung zu begeistern. Er ist Fan von gutem Storytelling, nützlichem Content und bringt reichlich Erfahrung aus dem B2B-SaaS-Marketing, der Technologie PR und der Event-Kommunikation mit. Bei der Kommunikationsagentur Primus Inter Pares ist er Seniorberater und betreut Kunden aus der digitalen Wirtschaft und darüber hinaus.
