Künstliche Intelligenz transformiert gerade die klassischen Suchmaschinen. Damit ändert sich auch die Art und Weise, wie sich Webseiten und ihre Marken via Google & Co. finden lassen. Relevante, strukturierte und vertrauenswürdige Inhalte werden zur zentralen Voraussetzung für digitale Sichtbarkeit. Inhalte, die aktuelle, belegbare und maschinenlesbare Informationen bieten, geben den entscheidenden Ausschlag, ob Unternehmen und Marken in generativen KI-Modellen erscheinen. Ein 90-Tage-Plan schafft Abhilfe und bietet einen strukturierten Rahmen, um Schritt für Schritt die Grundlagen für die Markensichtbarkeit in KI-Suchsystemen zu schaffen.
Das Suchverhalten auf Suchmaschinen wie Google oder Bing verändert sich tiefgreifend. Früher präsentierten Suchmaschinen eine Liste von Links, aus denen die Nutzenden den passenden Inhalt gemäss Suchanfrage auswählten. Klicks auf diese Links führten zu Besuchen auf die Unternehmenswebsites und bildeten die Grundlage für Werbe- und Verkaufsmodelle oder die Generierung von Verkaufschancen des jeweiligen Anbieters. Unternehmen setzten dazu gezielt Suchmaschinenoptimierung für Ihre Websites ein, um in den Listen der Suchresultate weit oben zu erscheinen. Der Klick brachte den Besuch, und der Besuch eröffnete die Chance auf Umsatz oder Kontaktaufnahme.
Generative KI-Modelle verändern diesen Ablauf derzeit radikal. Eine Anfrage auf Google führt nun oft direkt in der Suchmaschine selbst zu einer verdichteten Antwort, ohne dass die suchende Person auf einen Link klicken muss. Wie Stefan Wenzel in seinem aktuellen Artikel «Agentic Commerce – Der Handel der Zukunft wird maschinengesteuert sein» in der FAZ festhält, greifen diese Systeme Inhalte aus vielen Quellen ab, verarbeiten und kombinieren sie zu einer neuen Antwort oder Empfehlung. Quellenangaben stehen nur am Rand und erhalten selten einen Klick. Der direkte Weg zum ursprünglichen Anbieter entfällt oft. In vielen Fällen finden Anfragen gar nicht mehr auf Suchmaschinen statt, sondern direkt auf der Oberfläche der KI-Modelle wie Perplexity, ChatGPT, Claude usw.
Dieser Wechsel von klickbasierten zu antwortbasierten Ergebnissen verschiebt den Wert von Inhalten grundlegend. Sichtbarkeit für Marken und Unternehmen entsteht nun durch die Aufnahme in den Wissensbestand der KI-Systeme. Wer bestimmte Anforderungen nicht erfüllt, erscheint dort nicht und verliert trotz starken Inhalten Reichweite und Sichtbarkeit.
Inhalte erfüllen heute nicht nur die Rolle von Werbe- oder Informationsmaterial für menschliche Leser. Sie liefern zugleich Daten, die KI-Plattformen aktiv in Antworten und Entscheidungen einbeziehen können. Damit KI-Plattformen diese Inhalte zuverlässig erkennen und nutzen, müssen sie fünf zentrale Anforderungen erfüllen:
Die erste Dimension (Relevanz) ist dabei die Wichtigste. Inhalte müssen ein hohes Mass an adressatengerechter Relevanz aufweisen, denn zielgruppenrelevante Inhalte schaffen Vertrauen. Und Vertrauen ist eine wichtige Währung für KI-Systeme. Jede Interaktion, ob direkt mit Menschen oder über generative KI-Modelle entscheidet mit, ob ein potenzieller Kunde oder ein KI-Agent den nächsten Schritt macht oder abspringt. In der Informationssuche wirken Relevanz und Vertrauen gemeinsam: Sie bilden die Basis für Aufmerksamkeit, in der Abwägung verringern sie wahrgenommene Risiken, und vor der Kaufentscheidung geben sie den Ausschlag.
Der Wandel vom klassischen Suchergebnis hin zu direkten KI-generierten Antworten verändert das Fundament der Sichtbarkeit im Netz grundlegend. Statt um eine gute Platzierung in einer Liste von Links geht es heute darum, in den Wissensbeständen generativer Systeme verankert zu sein und dort korrekt zu erscheinen. KI-Modelle verarbeiten Inhalte zu abschliessenden Antworten, ohne dass Nutzerinnen und Nutzer zwingend auf die Ursprungsseite klicken. Sichtbarkeit hängt damit nicht mehr allein von klassischen SEO-Massnahmen ab, sondern von der Kombination aus inhaltlicher Relevanz und technischer Nutzbarkeit.
Dies macht es notwendig, Inhalte auf den Unternehmenswebsites so aufzubereiten, dass sie von KI-Modellen sowohl auffindbar als auch verwendbar sind. Im Fokus stehen dabei zwei zentrale Optimierungsansätze, die dies gewährleisten: GEO (Generative Engine Optimization) und AIO (AI Interaction Optimization).
GEO bezeichnet die gezielte Aufbereitung und Strukturierung von Inhalten, damit generative Systeme sie finden, verstehen und korrekt darstellen. Dazu gehören einheitliche Begrifflichkeiten, klare Benennung von Themen und Objekten, gut strukturierte Inhalte sowie nachvollziehbare Qualitäts- und Vertrauenssignale.
AIO beschreibt die Bereitstellung aktueller Daten und Funktionen, auf die KI-Plattformen direkt zugreifen und die sie in Prozessen einsetzen. In der Praxis wird AIO allerdings unterschiedlich verwendet. Häufig meint es AI Optimization oder AI Overview Optimization – also Massnahmen, um in KI-generierten Antwortboxen, insbesondere in Googles AI Overviews, sichtbar zu werden. Dazu zählen präzise Frage-Antwort-Formate, vollständige Zusatzinformationen und konsistente Fakten. Die hier genutzte Definition als «AI Interaction Optimization» erweitert diesen Ansatz und umfasst auch die technische Anbindung an KI-Plattformen, damit aktuelle Daten und Funktionen in Echtzeit genutzt werden können. Diese breitere Auslegung ist weniger etabliert, gewinnt jedoch strategisch an Bedeutung.
Die wichtigsten Unterschiede zwischen GEO und AIO zur Optimierung für KI-Modelle im Überblick:
| Aspekt | GEO – Generative Engine Optimization | AIO – AI Interaction Optimization* |
| Ziel | Inhalte in generativen Systemen sichtbar machen | Technische Anbindung für Abruf und Nutzung aktueller Daten schaffen |
| Fokus | Strukturierte, vollständige und klare Inhalte | Schnittstellen und Datenfeeds für Transaktionen oder zeitkritische Informationen |
| Beispiel | Nennung eines Angebots in einer Antwort | Automatischer Abruf von Preisen oder Terminen |
| Risiko bei Auslassen | Unsichtbarkeit oder fehlerhafte Darstellung | Ausschluss aus automatisierten Abläufen |
GEO verankert Inhalte in den Wissensbeständen der Systeme. AIO stellt sicher, dass diese Inhalte auch für Handlungen genutzt werden.
Die wichtigsten Merkmale von GEO- und AIO-konformen Inhalten lassen sich wie folgt zusammenfassen:
Ein klar strukturierter Fahrplan trägt dazu bei, Unternehmen und Marken für generative KI-Modelle und Suchmaschinen-KI-Übersichten zu optimieren sowie langfristig relevant zu halten. Der folgende Plan beschreibt die wichtigsten Schritte vom Überblick über bestehende Inhalte bis zur laufenden Pflege, um praxisorientiert Sichtbarkeit, Relevanz und Nutzbarkeit messbar zu erhöhen:
Inhalte und Daten erfassen: Alle Angebote, Dienstleistungen, Standorte und Kontaktpersonen in einer Übersicht zusammenstellen; Vollständigkeit und Aktualität sicherstellen, doppelte oder widersprüchliche Angaben entfernen.
Einheitliche Bezeichnungen festlegen: Klare Namen für alle Angebote definieren; einheitliche Formate für Währung, Masse und Datum festlegen.
Inhaltsinventar nach Kaufentscheidungsphasen erstellen: Alle Web-Inhalte erfassen; jeder Inhalt einer Phase im Kaufentscheidungsprozess zuordnen, Lücken und redundante Inhalte erkennen, Priorität je nach strategischer Bedeutung festlegen.
Inhalte maschinenlesbar gestalten: Wichtige Angaben in klaren Feldern oder Tabellen darstellen, strukturierte Datenformate ergänzen.
Inhalte auf Fragen der Zielgruppen ausrichten: FAQ-Blöcke, Anleitungen, Leitfäden oder Checklisten erstellen. Blog-Beiträge aufbereiten zu aktuellen Fragen rund um den Kaufentscheidungsprozess. Seiten mit Aktualisierungsdaten versehen.
Sichtbarkeit in Systemen prüfen: In gängigen Assistenten nach den eigenen Angeboten suchen. Inhalte bei Bedarf anpassen.
Schnittstellen für aktuelle Informationen einrichten: Zeitkritische Daten wie Verfügbarkeit oder Preise über Schnittstellen bereitstellen. Zugriffsrechte festlegen und Nutzung überwachen.
Wirkung messen und Inhalte pflegen: Prüfen, wie oft und wie korrekt Inhalte in Antworten erscheinen. Inhalte regelmässig aktualisieren.
Mehrsprachigkeit ausbauen: Schlüsselthemen in relevanten Sprachen anbieten und regionale Besonderheiten benennen.
Der Wandel in der digitalen Informationssuche ist unumkehrbar. Wo früher Listen von Links dominierten, entstehen heute direkte, kontextreiche Antworten. Diese Entwicklung zwingt Unternehmen, den Wert ihrer Inhalte neu zu definieren, um mehr als lediglich Marketingbotschaften zu vermitteln. Gefragt sind relevante, fachlich korrekte Datenressourcen, die maschinenlesbar, verlässlich und für die anvisierten Zielgruppen relevant und nützlich sind. Sichtbarkeit in generativen Systemen entsteht, wenn Inhalte aktuell und klar strukturiert vorliegen. Die Inhaltsbibliothek soll sowohl inhaltlich einen Informationsbedarf erfüllen, als auch technisch einwandfrei nutzbar sein. GEO verankert diese Inhalte in den Wissensmodellen, während AIO sicherstellt, dass sie in Echtzeit in Abläufe, Antworten und Empfehlungen einfliessen können. Wer Inhalte als strategische Datenbasis behandelt, sie kontinuierlich aktualisiert und an neue Abfrage- und Nutzungsmuster anpasst, baut eine belastbare Präsenz auf. Damit gelingt es, über Sichtbarkeit hinaus bei potenziellen Kunden auch nachhaltiges Vertrauen, dauerhafte Relevanz und langfristige Wettbewerbsfähigkeit aufzubauen.