Wie Earned Media zur Schlüsselkomponente deiner Sichtbarkeit in KI-Systemen wird

1. KI und Earned Media: Wo liegt der Zusammenhang?
2. Worin unterscheidet sich Earned Media von Owned und Paid Media?
3. Wie beziehen KI-Suchsysteme Inhalte ein?
4. Welche Content-Strategien fördern Earned Media?
5. Wie misst du den Erfolg von Earned Media?
6. Professionelle Monitoring-Tools
7. Fazit und Ausblick

KI und Earned Media: Wo liegt der Zusammenhang?

KI-Systeme sind gekommen, um zu bleiben – da sind sich viele Expert*innen mittlerweile einig. Die Zahlen sind eindrucksvoll: 43 Prozent der Deutschen nutzen bereits ChatGPT. Gleichzeitig prognostiziert Gartner einen Rückgang des klassischen Suchvolumens um 25 Prozent bis 2026. Die Konsequenz für CMOs: Earned Media wird vom Nice-to-have zur geschäftskritischen Komponente digitaler Sichtbarkeit.

Earned Media umfasst redaktionelle Beiträge, Erwähnungen, Verlinkungen und nutzergenerierte Inhalte – also alle unbezahlten Medieninhalte, die durch authentische Markenkommunikation entstehen. In KI-Systemen wird genau diese externe Validierung zum entscheidenden Sichtbarkeitsfaktor: KI-Antwortsysteme arbeiten mit Attribution und greifen bevorzugt auf vertrauenswürdige Drittquellen zurück.

Eine Capgemini-Studie zeigt: 58 Prozent der Verbraucher*innen ersetzen klassische Suchmaschinen bereits bei Produkt- und Service-Recherchen durch generative KI-Tools. Die Folge: Sichtbarkeit entsteht dort, wo Dritte glaubwürdig über eine Marke sprechen.

Für Unternehmen bedeutet das:

1. Wer in diesen KI-Antworten nicht vorkommt, findet für viele Zielgruppen praktisch nicht statt.
2. Wer dort mit falschen oder veralteten Fakten erscheint, verspielt Vertrauen und gefährdet die Reputation.

Worin unterscheidet sich Earned Media von Owned und Paid Media?

Owned Media wie Websites, Blogs oder Newsletter bieten dir maximale Kontrolle über die eigenen Inhalte, aber keine externe Bestätigung durch vertrauenswürdige Drittquellen. Paid Media in Form von Ads oder Sponsored Content liefert planbare Reichweite mit einer klaren Paid-Media-Strategie, ist jedoch als Werbung gekennzeichnet und daher für viele automatisch weniger attraktiv, nützlich und relevant.

Earned Media hingegen – etwa Presseberichte, fundierte Fachartikel und unbezahlte Erwähnungen durch Dritte – hat weniger Planbarkeit, dafür aber die höchste Zitierfähigkeit in KI-Assistenten. Shared Media aus Communities verstärkt diese Earned-Signale zusätzlich.

Nach meiner Erfahrung wird der Earned Media Value oft unterschätzt. Während Paid Media kurzfristige Peaks liefert, baut Earned Content nachhaltige Medienpräsenz auf. Die Herausforderung in der Mediaplanung liegt darin, diese Medientypen sinnvoll zu orchestrieren.

Wie beziehen KI-Suchsysteme Inhalte ein?

Die großen Systeme unterscheiden sich in ihrer Herangehensweise, doch sie alle zitieren sichtbar ihre Quellen:

• Google AI Overviews (früher SGE) kombiniert LLM-Antworten mit Web-Quellen und zeigt Links direkt an.
• Microsoft Copilot macht Quellenangaben prominent sichtbar.
• Perplexity arbeitet von Grund auf mit Zitaten.
• OpenAI ChatGPT greift auf lizenzierte Inhalte und öffentlich verfügbare Web-Informationen zurück.

Dabei nutzen viele Systeme nicht nur ihr Trainingskorpus, sondern führen auch Live-Websuchen durch. Klassisches SEO bleibt daher relevant – ergänzt durch konversationelle Optimierung wie FAQ-Sektionen, dialogorientierte Strukturen und konsequente Aktualität durch Content-Updates und Zeitstempel.

Ein Earned-Media-Beitrag in einem Fachmedium erzeugt ein starkes vertrauenswürdiges Signal. Answer Engines crawlen diese Quelle, erkennen die thematische Relevanz und verknüpfen sie mit deiner Marke.

Was du dafür brauchst: Marken-Signale mit klarer Verknüpfung zu Sachthemen – also die bewusste Verbindung deiner Produkte und Expertise mit relevanten Fachthemen. Echte Substanz in deinen Medieninhalten – konkrete Antworten statt Floskeln.

Präsenz auf vertrauenswürdigen Plattformen: Qualitäts- und Fachmedien, Enzyklopädien und Wissensdatenbanken (z. B. Wikipedia/Wikidata), relevante Fachforen und Nischenblogs sowie Bewertungsplattformen und Community-Diskussionen (z. B. Reddit).

Welche Content-Strategien fördern Earned Media?

KI-Systeme liefern keine vollständig vorhersehbaren Antworten. Einzelne Schritte – etwa welche Quellen ein KI-System heranzieht oder wie Informationen strukturiert werden – lassen sich teilweise nachvollziehen. Die internen Gewichtungen und Priorisierungen sind jedoch nicht öffentlich dokumentiert und verändern sich fortlaufend.

Trotz dieser Unsicherheit zeigen Praxiserfahrungen und Studien sehr deutlich, dass bestimmte Muster verlässlich wirken: Klare Formulierungen, konsistente Fakten, nachvollziehbare Quellen und erkennbare Aktualität erhöhen die Wahrscheinlichkeit, korrekt und vollständig in KI-Antworten berücksichtigt zu werden. Für Kommunikationsteams ist genau das eine strategische Chance: Sichtbarkeit in KI-Systemen hängt weniger von technischer Optimierung ab, sondern von sauberer Inhaltsarbeit, kontinuierlicher Pflege und klaren Botschaften.

An diesen vier Leitfragen kannst du deine Strategie ausrichten:

1. Klarheit

Lässt sich deine Organisation in drei prägnanten Sätzen beschreiben? Sind Kernaussagen unmissverständlich formuliert und an allen wichtigen Stellen gleich?

2. Beleg

Gibt es unabhängige, autoritative Quellen (Fachmedien, Verbände, Studien, offizielle Register, ggf. Wikipedia/Wikidata), die zentrale Aussagen stützen?

3. Konsistenz

Sind Kernaussagen über alle Kanäle hinweg (Website, Pressematerial, Unternehmensprofile, Verbandseinträge) inhaltlich konsistent – oder sind sie widersprüchlich?

4. Aktualität

Sind Informationen (Namen, Zahlen, Produkte, Standorte) erkennbar aktuell? Sind Änderungen und Korrekturen dokumentiert und datiert?

Wie misst du den Erfolg von Earned Media?

Sichtbarkeit in KI-Systemen ist dynamisch: Modelle verändern sich, KI-Überblicke werden aktualisiert und Antworten variieren je nach Abfragekontext. Deshalb empfiehlt sich ein regelmäßiger, unpersonalisierter Prüfprozess, der die wichtigsten Fragestellungen rund um deine Organisation abbildet.

Ein guter Ausgangspunkt ist eine definierte Liste typischer Nutzerfragen – etwa Kombinationen aus Unternehmensname, Branche, Produktfeldern und relevanten Themen. 

KI-Suchen und Chatbots sollten mit diesen Fragen regelmäßig getestet werden, um zu prüfen, ob deine Organisation erscheint, wie sie beschrieben wird, welche Quellen herangezogen werden und wo Ungenauigkeiten oder Auslassungen auftreten.

Für KI-Überblicke (z. B. Google AI Overviews) und KI-Chatbots (z. B. ChatGPT, Perplexity, Gemini) ist es wichtig, Tests möglichst ohne personalisierte Einflüsse durchzuführen, da eingeloggte Profile, Historien oder vorherige Prompts die Ergebnisse verzerren können.

Professionelle Monitoring-Tools

Für ein skalierbares, strukturiertes Monitoring gibt es spezialisierte KI-Plattformen und KI-Tools wie  Otterly.AI oder  Peec AI. Sie analysieren über verschiedene KI-Systeme hinweg: Sichtbarkeit und Erwähnungen, Wettbewerbsvergleiche, Quellen und Attribution, strukturelle Muster in Antworten, mögliche Fehlinterpretationen oder Lücken. Für PR-Expert*innen lohnt sich ein Blick auf die Kommunikations- und PR-Software  blinq. In der GEO-Section siehst du beispielsweise in welchen Medien und Quellen, Marken von LLMs zitiert werden – und wie sie im Vergleich zum Wettbewerb abschneiden. 

All diese Tools helfen dabei, Trends und Veränderungen frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen gezielter abzuleiten. Die Erfahrung zeigt: Traffic aus KI-Verweisen weist oft eine deutlich höhere Conversion-Rate auf als andere Traffic-Quellen. Der Grund liegt in der hohen Vorqualifizierung – Nutzer*innen, die über KI-Empfehlungen kommen, haben bereits eine konkrete Fragestellung und suchen gezielt nach Lösungen.

Weitere relevante Tools für die Kommunikationsarbeit  

Die folgenden Tools aus den Kategorien Public Relations (PR) und Künstliche Intelligenz sind ebenso relevant und unterstützen bei unterschiedlichen Use Cases.

• Mynewsdesk: Die Plattform ermöglicht konsistente Markenkommunikation über alle Kommunikationskanäle hinweg. Die Integration mit Medienverteilern spart erheblich Zeit bei der Distributionsarbeit. Mynewsdesk sorgt dafür, dass Pressemitteilungen indexiert und öffentlich verfügbar sind. Dadurch erscheinen deine Inhalte häufiger in Fachmedien – genau den Quellen, die Answer Engines bevorzugt zitieren.
• neuroflash: Das Tool unterstützt bei Pitch-Varianten und Betreffzeilen. A/B-Tests verbessern die Öffnungsraten spürbar. Bessere Pitches erhöhen die Chancen auf redaktionelle Platzierungen – und jede Platzierung erzeugt Earned-Signale für KI-Modelle.
• fonio.ai als KI-Telefonassistent erstellt automatische Gesprächszusammenfassungen. Diese liefern wertvolle Insights für PR-Teams. Sie helfen, die Fragen der Zielgruppe präziser zu verstehen – und daraus zitierfähige Inhalte zu entwickeln, die Medien bereitwillig aufnehmen.

Fazit und Ausblick

Die Suchwelt verschiebt sich fundamental von Klicks zu Antworten. Earned Media entscheidet zunehmend darüber, ob und wie KI-Antwortsysteme deine Marke nennen. KI-Systeme sind darauf trainiert, Qualität zu erkennen und Vertrauen zu bewerten. Oberflächliche SEO-Tricks oder künstlich aufgeblähte Inhalte werden von modernen Sprachmodellen schnell durchschaut.

Was zählt, ist echte Substanz, also: 

• fundierte Expertise und nachprüfbare Fakten
• konsistente Botschaften über alle öffentlich zugänglichen Kanäle
• starke Präsenz in relevanten Qualitätsmedien und Wissensdatenbanken
• kontinuierliche Pflege, Aktualisierung und transparente Korrektur

Mein persönlicher Rat: Starte jetzt mit dem systematischen Aufbau deiner Earned-Media-Präsenz. Die Investition in authentische Medieninhalte und strategische Medienveröffentlichungen zahlt sich langfristig aus. Owned und Paid Media behalten ihre Bedeutung – den entscheidenden Unterschied in der KI-getriebenen Suchwelt macht jedoch Earned Media. Zumindest nach dem aktuellen Wissensstand.