So lassen sich Marken-Nennungen und Zitationen in der KI-Suche steigern

Mit dem Aufstieg KI-gestützter Suchmaschinen reicht es nicht mehr aus, einfach in den Ergebnissen aufzutauchen. Erfolg bedeutet heute, aktiv zu beeinflussen, wie KI-Modelle eine Marke wahrnehmen, interpretieren und in generierten Antworten empfehlen.

Dafür ist eine bewusste strategische Neuausrichtung erforderlich: weg von reinen SEO-Taktiken, hin zu einem datengestützten Ansatz mit klarer Strukturierung und Vertrauensaufbau gegenüber KI-Systemen.

KI-Sichtbarkeit verstehen

Im Unterschied zur klassischen Suche, die stark auf Keyword-Dokument-Matching basiert, arbeitet KI-Suche auf einer tieferen Ebene: Sie analysiert den Kontext einer Anfrage und erstellt eine direkte Antwort aus unterschiedlichsten Quellen.

Entscheidend für Sichtbarkeit sind gut strukturierte, autoritative und leicht verständliche Inhalte. KI-Modelle greifen auf Trainingsdaten aus Web-Crawls, lizenzierten Datensätzen und Live-Informationen zurück. Wie klar und verlässlich Markendaten dort dargestellt sind, bestimmt die Repräsentation in den Ergebnissen.

Ob eine Marke in der KI-Suche sichtbar wird, hängt davon ab, ob eine Technologie vorhanden ist, die zeigt, wo sie von KI erwähnt und zitiert wird.

Daten strukturieren für mehr KI-Sichtbarkeit

Der direkteste Kommunikationsweg mit einer KI-SuchmaschineSuchmaschine
Eine Suchmaschine ist eine Website, über welche User nach Inhalten im Internet suchen können; die weltweit wichtigste Suchmaschine ist Google. Mit ihren Crawlern durchsuchen Suchmaschinen das Web und erstellen aus allen gefundenen Inhalten einen Index. Geben User einen Suchbegriff ein, bewertet die Suchmaschine auf Algorithmus-Grundlage die am besten passenden Suchergebnisse und zeigt diese auf Suchergebnisseiten an; englisch: SERP, Search Engine Result Page.
Mehr erfahren ist strukturierte DatenStrukturierte Daten
Unter strukturierten Daten wird eine Markup-Auszeichnung von Websites verstanden. Mithilfe dieser Markups können Suchmaschinen die Inhalte eine URL besser verstehen und zusätzliche Rich Results zu einem Ergebnis in den SERPs anzeigen. Bekannte Beispiele sind etwa Ratings, Rezepte, Events und vieles mehr. Alle Informationen zu Structured Data gibt’s in diesem Conductor Glossar.
Mehr erfahren. Mit standardisierten Formaten wie Schema Markup wird Content explizit ausgezeichnet und maschinenlesbar gemacht. So können Informationen leichter verarbeitet, verifiziert und in Antworten eingebunden werden.

Schema Markup für Sichtbarkeit nutzen

Schema Markup bietet ein Vokabular, das von KI-Modellen verstanden wird. Die Implementierung auf einer WebsiteWebsite
Eine Website ist eine Sammlung an HTML-Dokumenten, die als einzelne Webseiten über jeweils eine URL mit einem Client wie einem Browser im Web abgerufen werden kann.
Mehr erfahren entspricht einer offiziellen, detaillierten Akte, auf die sich KI beziehen kann. Ausgangspunkt sind grundlegende Schema-Typen, die eindeutig definieren, welche Organisation dahintersteht und welche Leistungen oder Produkte angeboten werden.

• Organization Schema: Digitale Identitätskarte der Marke. Ermöglicht KI eine eindeutige Identifizierung und Abgrenzung der Organisation.
• Product Schema: Strukturierte Angaben zu jedem Produkt: Name, Beschreibung, Marke, SKU, Preis, Verfügbarkeit und aggregierte Bewertung. Diese Informationen erleichtern KI die Einbindung in Produktvergleiche und Empfehlungskarussells.
• Service Schema: Strukturierte Definition angebotener Services: Leistungsbeschreibung, geografisches Gebiet, Anbieter (Organisation) und Leistungsumfang.
• FAQPage Schema: Auszeichnung häufig gestellter Fragen und Antworten. Liefert KI prägnante, sofort nutzbare Informationen für direkte Antworten.
• Review Schema: Strukturierte Erfassung authentischer Kundenbewertungen inklusive Autor und Bewertungstext. Liefert KI Signale zu Reputation und Vertrauenswürdigkeit.

Onpage-Content optimieren

Neben Schema ist auch die Struktur des Onpage-Contents entscheidend. KI-Modelle bevorzugen Inhalte, die klar gegliedert und leicht zu verarbeiten sind.

• Klare Überschriften verwenden: Logische Hierarchie (H1, H2, H3) erleichtert die Erfassung von Haupt- und Unterthemen.
• Listen und Tabellen einsetzen: Aufzählungen, nummerierte Listen und Datentabellen bieten leicht verarbeitbare Formate und ermöglichen die schnelle Extraktion zentraler Merkmale, Schritte oder Datenpunkte.
• Prägnant formulieren: Klare, faktenbasierte und knappe Sprache erhöht Verständlichkeit. Fachjargon vermeiden. Kurze Absätze mit direkten Antworten auf gängige Fragen oder Bedürfnisse eignen sich ideal für KI-Zusammenfassungen.

Markenautorität und Expertise stärken

KI-Modelle orientieren sich an Signalen für Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit (ähnlich E-E-A-T von Google). Wiederholte Erwähnungen in seriösen Medien, positive Rezensionen und konsistente Markeninformationen im Web erhöhen die Wahrscheinlichkeit, als Quelle herangezogen zu werden.

Content-Qualität für KI optimieren

Bestehende Inhalte sollten KI-freundlich sein: faktenbasiert, gut strukturiert, mit direkten Antworten auf zentrale Fragen („wer, was, warum, wie“). So steigt die Chance, als Primärquelle für generierte Antworten zu dienen.

Sichtbarkeit messen und maximieren

Einflussnahme auf KI ist kein einmaliger Prozess. Erforderlich ist eine laufende Beobachtung, wie eine Marke in der KI-Suche erscheint. Manuelle Prüfungen mit häufig gestellten Fragen zu Marke und Branche auf verschiedenen KI-Suchplattformen bieten wertvolle Einblicke.

Wichtige Faktoren: Erwähnungen der Marke, Kontext der Nennung, Tonalität der Antwort und Vorhandensein von Zitationen. Diese Rückmeldungen zeigen Lücken in Content und Datenstruktur auf. Werden durch KI falsche Antworten geliefert, signalisiert dies die Notwendigkeit, Inhalte klarer zu erstellen und strukturierter aufzubereiten.

Die Optimierung für KI-Suche unterscheidet sich von der Optimierung für traditionelle Suchmaschinen.

Manche Aspekte sind ähnlich – es geht weiterhin darum, Content-Lücken zu identifizieren und zu schließen –, aber das Ganze muss in großem Maßstab erfolgen. Erforderlich sind deutlich höhere Geschwindigkeit und automatisierte Prozesse; manuell ist dies nicht umsetzbar.

Plattformen wie Conductor ermöglichen ein umfassendes Monitoring der KI-Sichtbarkeit. Funktionen wie AI Search Performance und AI Topic Map liefern Einblicke in die Performance einer Website in der KI-Suche und zeigen Optimierungspotenziale auf.

Der nächste Schritt im digitalen Marketing geht über die reine Messung hinaus: Ziel ist die Maximierung der KI-Sichtbarkeit. Erforderlich ist ein klarer Fokus auf eindeutige, autoritative und maschinenlesbare Inhalte. Mit strukturierten Daten (Schema Markup) und optimierter Content-Qualität wird aus passiver Präsenz in der KI-Suche eine aktive Teilnahme an der Markenwahrnehmung.

FAQs

• Was ist die KI-Suche?
• Was ist KI-Sichtbarkeit?
• Was is AEO?
• Was ist KI-Optimierung?