AI-Visibility-Checkliste: So wirst du zur Top-Empfehlung von Answer Engines
Deine Marke muss nicht nur gefunden, sondern direkt empfohlen werden. Unsere Checkliste zeigt dir, worauf es ankommt bei deiner Sichtbarkeit
- Das bedeutet AI Visibility
- Praxisbeispiel: Deshalb tauchen Vergleichsportale & Reviews bei LLM-Antworten auf
- Von SEO zu GEO: Wie verändert sich die Suche?
- Die AI-Checkliste für Marketer*innen: 3 Phasen zur Top-Empfehlung
- Messbarkeit: Wie trackst du deine AI Visibility?
- Fazit: Sichtbarkeit neu denken – KI verändert die Spielregeln
Klassische Search Engine Optimization (SEO) reicht nicht mehr aus, um online sichtbar zu bleiben. Nutzer*innen verlassen sich zunehmend auf KI-gestützte Systeme wie ChatGPT oder Google AI Overview, um direkt Antworten zu erhalten.
Diese Entwicklung verändert das Online-Verhalten deutlich: Statt nur in Suchmaschinen zu stöbern, erwarten viele sofort verwertbare Informationen. Unternehmen, die in KI-Antworten als Quelle genannt werden, gewinnen an Sichtbarkeit und Vertrauen.
In diesem Artikel geben wir dir eine AI-Visibility-Checkliste an die Hand und zeigen dir, welche Content Faktoren LLMs wirklich überzeugen.
- Klassisches SEO wird durch AI Visibility (GEO) ergänzt, da Nutzer*innen Antworten direkt von KI-Systemen erhalten, statt auf Suchergebnisse zu klicken.
- AI Visibility bedeutet, dass deine Marke in KI-Antworten in Form von Citations und/oder Mentions auftaucht.
- Um von LLMs zitiert zu werden, sind Autorität, Einzigartigkeit, Aktualität und ein positives "Web of Consensus" auf Drittplattformen entscheidend.
- Neue KPIs wie LLM Traffic und AI-Share of Voice (Citations/Mentions) werden relevant für das Tracking des Erfolgs in der KI-Suche.
Das bedeutet AI Visibility
Inhalte, die von KI-Systemen wie ChatGPT oder Google AI Overview als wertvoll erkannt und zitiert werden, erreichen Sichtbarkeit. Kurz gesagt: AI Visibility ist die Sichtbarkeit deiner Brand in AI Answers – in Form von Citations und/oder Mentions. Wer verlässliche, gut strukturierte Informationen liefert, hat bessere Chancen, in KI-Antworten aufzutauchen und damit neue Nutzer*innen zu erreichen.
Um zu verstehen, wie AI Visibility aufgebaut ist, musst du zwei zentrale Begriffe voneinander abgrenzen:
Citations vs. Mentions: Was ist was?
Bei einer Citation zitiert die AI Answer Engine eine Quelle, z. B. einen Artikel von OMR Reviews. Bei einer Mention hingegen erwähnt ein LLM eine Brand (z. B. rapidmail, dessen Vorteile auf OMR Reviews erläutert werden).
Bild: OMR Reviews, Screenshot aus Perplexity
Citations oder Mentions: Worauf solltest du abzielen?
Überlege je nach deiner Zielsetzung und deinen Ressourcen, ob du dich auf Citations oder Mentions fokussieren willst. Um oft zitiert zu werden, muss deine Brand eine sehr relevante, kompetente, vertrauenswürdige Plattform aufbauen. Das braucht Zeit und finanzielle Ressourcen.
Die meisten Unternehmen zielen stattdessen darauf ab, erwähnt zu werden. Das ist deutlich weniger ressourcenintensiv und funktioniert durch den gezielten Aufbau eines Web of Consensus auf Drittplattformen. Das bedeutet: Über ihre Präsenz auf großen Plattformen, die gerne von der KI zitiert werden, erzielen sie Mentions.
LLM-Faktoren, damit du erwähnt und zitiert wirst
LLMs werden darauf trainiert, Informationen zu bewerten und zu gewichten. Die relevantesten Faktoren, nach denen Modelle entscheiden, welche Inhalte sie nutzen, sind:
Autorität und Vertrauenswürdigkeit (Trust): Hierzu zählen Backlinks, Domain Authority und vor allem die plattformübergreifende Reputation deiner Marke.
Einzigartigkeit (Unique Data): Unter Unique Date zählen z. B. Einblicke, Studien oder Prozessbeschreibungen, die dich von deinen Wettbewerber*innen abgrenzen.
Aktualität (Recency): Darunter fallen zeitnahe Updates, aktuelle Vergleiche und die allgemeine Aktualität deines Contents.
Konsens (Web of Consensus): Spiegelt wider, wie oft dein Content und deine Informationen von anderen vertrauenswürdigen Quellen bestätigt oder wiederholt werden.
Praxisbeispiel: Deshalb tauchen Vergleichsportale & Reviews bei LLM-Antworten auf
Öffentliche Bewertungen auf Plattformen wie Google oder Trustpilot sind gut lesbar für KI-Systeme. Sie liefern verlässliche Daten, die beim Training und der Bewertung von Antworten helfen. Viele aktuelle, positive Bewertungen können dazu führen, dass eine Marke in KI-generierten Empfehlungen häufiger erscheint.
Wenn Nutzer*innen nach „bester Versicherung für Selbstständige“ oder „günstigste Versicherung“ suchen, greifen KI-Modelle oft auf Inhalte aus Vergleichsportalen, Tests oder Bewertungen von Kund*innen zurück. Bei „beste“ wird häufiger auf bekannte Marken oder Testsieger verwiesen, bei „günstigste“ eher auf Vergleichsportale.
Von SEO zu GEO: Wie verändert sich die Suche?
AI Search verändert, wie User*innen suchen – und damit auch, wo und wie deine Brand sichtbar sein muss. Neben SEO tritt deshalb nun GEO (Generative Engine Optimization). Die fundamentalen Änderungen von der klassischen Search zur KI-Suche sind:
1. Von Keywords zu Prompts: Statt Keywords geben Suchende nun oft dialogisch orientierte Prompts ein. So vertiefen User*innen Themen schrittweise und beleuchten sie von verschiedenen Perspektiven.
2. Von SERP-Platzierungen zu Citations und Mentions: Brands haben sich ihre Sichtbarkeit bisher durch gute SERP-Platzierungen gesichert. In der KI-Suche zählen Citations und Mentions: Unternehmen müssen in AI Answers genannt und/oder zitiert werden, um sichtbar zu sein.
Das ist allerdings kein Widerspruch, denn viele SEO-Best-Practices sind auch entscheidende GEO-Faktoren.
3. Von „win the click“ zu „win the answer“:
Bisher klickten sich User*innen manuell durch die Suchergebnisse. Traffic war die entscheidende KPI. Doch seit AI Search alle relevanten Infos direkt liefert, erfolgen mehr Zero Click Searches. Viele Nutzende klicken erst dann auf Links, wenn sie kurz vor dem Kauf stehen. Deine Brand muss also schon früh in AI Answers auftauchen, um später Klicks zu generieren.
Die AI-Checkliste für Marketer*innen: 3 Phasen zur Top-Empfehlung
AI Search verändert die Spielregeln der Suche - gleichzeitig finden viele SEO-Prinzipien (in teilweise angepasster Form) weiterhin Anwendung. Damit deine Brand in der AI Search sichtbar wird, solltest du deinen Content gezielt für Answer Engines optimiere. Dabei gibt es kurz-, mittel- und langfristige Maßnahmen, die dir zur Empfehlung verhelfen.
Phase 1 (kurzfristig): Strukturiere deine Inhalte prompt-gerecht
Kurzfristig gilt: Strukturiere deinen Content so, dass er in der neuen Suche auf Prompts die passenden Antworten liefert. Geh gezielt auf Nutzerfragen aus verschiedenen Blickwinkeln und in unterschiedlicher Tiefe ein.
Ein Beispiel: Ein*e Software Buyer*in sucht zuerst nach den Funktionen von awork, vergleicht es dann mit asana und will am Ende wissen, wie die Implementierung gelingt. Erstelle also auch Content für die mittleren und späten Phasen des Entscheidungsprozesses.
Reverse Prompt Engineering hilft dir, inhaltliche Lücken aufzudecken
Damit Answer Engines dich gerne zitieren, sind klare Seiten- und Artikelstrukturen wichtig. Verknüpfe Haupt- und Unterseiten sinnvoll miteinander, verwende klare H1- bis H3-Überschriften und Elemente wie Listen, Tabellen und Fettungen. Prägnante Absätze und kurze Zusammenfassungen (je nach Kontext am Seitenanfang oder -ende) liefern präzise Antworten auf Search Prompts. Deinen Content aktuell zu halten, ist dabei essenziell.
„Im Zeitalter der AI Search ist eine tiefgreifende, beinahe psychologische Auseinandersetzung mit den individuellen Problemen deiner Zielgruppe entscheidend. Es genügt nicht mehr, SEO-Checklisten abzuarbeiten – wir müssen uns fragen, welche spezifischen Anliegen und Micro-Use-Cases unsere (potenziellen) Nutzenden/Kunden in die Answer Engine eingeben, um ihnen eine punktgenaue Antwort zu liefern.“
– Lynn Hach, Senior Projektmanagerin Content & SEO OMR Reviews
To Do | Details |
|---|---|
Ermögliche dialogische Szenarien und Nachfragen | Passe deinen Content an mögliche Nutzerfragen und Dialogbedürfnisse an. Identifiziere Vertiefungs- und Erweiterungspotenziale, z. B. durch Reverse Prompt Engineering oder das Umwandeln von Keywords in Search Prompts. |
Strukturiere deine Inhalte prompt-gerecht | Kurze Absätze, präzise Zusammenfassungen, klare Antworten auf mögliche Prompts |
Liefere passenden Content für alle Entscheidungsphasen | Stelle Inhalte speziell für mittlere und späte Phasen des Kaufprozesses (MOFU/BOFU) bereit. |
Sorge für eine klare Websitestruktur | Vernetze Hauptseiten (Guides) mit Unterseiten (FAQs, How-Tos, Glossar). |
Strukturiere einzelne Seiten und Artikel eindeutig | Verwende eindeutige H1- bis H3-Überschriften und Inhaltsverzeichnisse. Ergänze Inhalte gezielt mit FAQs, Listen, Tabellen und Fettungen an sinnvollen Stellen. |
Gewährleiste Content Freshness | Veröffentliche regelmäßig neue Inhalte und aktualisiere bestehenden Content, um Aktualität und Relevanz sicherzustellen. |
Phase 2 (mittelfristig): Erstelle Unique Content
AI Answer Engines priorisieren einzigartige, hochwertige Inhalte. Das Internet wird geflutet mit mittelmäßigen, austauschbaren KI-Inhalten. Da sticht Unique Content hervor und hilft LLMs, hochwertige und hilfreiche Antworten zu geben.
Mit einzigartigem Content wie Erfahrungsberichten, Expertenmeinungen und Infografiken lieferst du Answer Engines authentische Inhalte, die sie in der Form wahrscheinlich nirgendwo anders finden. So steigen deine Chancen, zitiert zu werden.
To Do | Details |
|---|---|
Erstelle Unique Content | Erstelle qualitativen, einzigartigen und authentischen Content. Veröffentliche Expertenmeinungen, Referenzen, Fallstudien, Best Practice-Artikel und Gastartikel (Expert Voices). Verwende auch deine Unique Data (Primärdaten) als Grundlage für deine Inhalte. |
Sammle User Generated Content (UGC) | UGC wie Nutzerbewertungen und Erfahrungsberichte beleuchten verschiedene Aspekte deines Produkts und bauen Vertrauen in deine Brand auf - sowohl bei Nutzer*innen als auch LLMs. |
Verwende Rich Media | Erstelle Rich Media wie Infografiken, Videos und Podcasts, die Answer Engines gerne zitieren. |
Phase 3 (langfristig): Baue ein positives „Web of Consensus“ auf
Die wichtigste Quelle für Erwähnungen sind Drittplattformen. 85 % aller Brand Mentions in KI Antworten stammen von externen Plattformen (bezogen auf kommerzielle Suchanfragen in der Discovery-Phase). Deine eigene Domain reicht also längst nicht mehr aus.
Answer Engines vertrauen einer Brand besonders dann, wenn verschiedene Plattformen, Expert*innen und auch Kund*innen mit einem durchgängigen Sentiment über sie berichten. Was deshalb zählt, ist der Aufbau eines sogenannten „Web of Consensus“. Damit sind Erwähnungen auf autoritativen, vertrauenswürdigen Websites wie Vergleichswebsites, Fachportalen und Fach-Blogs gemeint. Schaffe dort einheitliches (positives) Sentiment für deine Brand, welches dann von LLMs aufgegriffen und wiedergegeben wird.
„Die Autorität zu einem USP wie Echtzeit-Reportings gewinnt man nicht durch Eigenlob. Nur eine konsistente Bestätigung über Kunden-Reviews, Fachartikel und PR-Nennungen hinweg schafft das nötige Vertrauen, um in LLMs zitiert werden zu können.“
– Daniel Andres, Geschäftsführer Werbepresse
To Do | Details |
|---|---|
Baue ein Web of Consensus auf | Generiere Erwähnungen auf vertrauenswürdigen, thematisch relevanten Websites. Platziere deine Brand auf Drittplattformen wie Vergleichswebsites, Fachportalen und Fach-Blogs. |
Gewährleiste ein einheitliches, positives Markensentiment | Schaffe über verschiedene Plattformen hinweg ein positives Sentiment, das LLMs deine Vertrauenswürdigkeit bestätigt. |
Wähle Plattformen strategisch | Reflektiere, wo sich deine Zielgruppe aufhält. Plane entsprechend, auf welchen Plattformen du mit deiner Brand auftrittst. |
Messbarkeit: Wie trackst du deine AI Visibility?
Mit der neuen Suche kommen auch neue KPIs ins Spiel, um deine Sichtbarkeit in ChatGPT und Co zu messen. Unverändert relevant sind aber KPIs wie CTR, Verweildauer und Absprungrate. Auch wenn sich die Höhe der CTR im Vergleich zu reinen SEO-Zeiten bei vielen Websites verändert haben dürfte, bleibt sie aussagekräftig.
Das Tracking in der AI Search ist deutlich weniger linear als in der klassischen Suche, aber diese KPIs vermitteln dir ein gutes Bild:
LLM Traffic: Tracke Seitenaufrufe mit LLMs als Quelle. Das kannst du z. B. in Google Analytics tun.
AI-Share of Voice, unterschieden in Citations und Mentions: Messe deine Citations und Mentions in KI-Antworten. Je nach Zielsetzung ist es sinnvoll, sich auf Citations und/oder Mentions zu konzentrieren.
Um deinen AI Share of Voice zu messen, kannst du verschiedene Tools nutzen. Prompt Tracker wie Otterly.AI, Peec AI und rankscale sind auf das Tracking der AI Visibility spezialisiert und setzen auf dein spezifisches Prompt Set. Dahingegen ergänzen Tool Suites wie Sistrix und Semrush das Tracking der AI Visibility in der vorhandenen Suite und setzen auf ein ein großes vordefiniertes Prompt-Set.
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Fazit: Sichtbarkeit neu denken – KI verändert die Spielregeln
Klassische SEO reicht nicht mehr aus, weil viele Nutzer*innen Antworten direkt von KI-Systemen wie ChatGPT oder Google AI Overview bekommen – ohne auf Suchergebnisse zu klicken.
Für Unternehmen bedeutet das: Inhalte sollten so aufbereitet sein, dass sie von KI zitiert oder erwähnt werden.
Das gelingt durch:
klare, gut strukturierte Inhalte,
einzigartige Beiträge wie Studien oder Meinungen,
und Präsenz auf externen, vertrauenswürdigen Seiten wie OMR Reviews.
Die Grundprinzipien bleiben: Vertrauen, Relevanz, Qualität. Nur der Kontext ändert sich – von Suchmaschine zu Antwortmaschine.
Julia ist SEO-Texterin bei OMR Reviews und Content-Enthusiast. Vor ihrer Zeit bei OMR Reviews hat sie in verschiedenen Unternehmen das Content-Management gestaltet und lässt ihre kreative Ader in jeden Artikel einfließen.