Viele Menschen fragen heute einen KI-Assistenten, bevor sie im Web suchen: „Welche Buchhaltungssoftware passt zu einer kleinen Agentur?“ oder „Wer repariert Gewerbespülmaschinen in meiner Nähe?“ Die Antwort nennt einige Anbieter und verlinkt oft ein paar Quellen. Ist Ihr Unternehmen nicht dabei, verlieren Sie die Aufmerksamkeit des Kunden, bevor jemand Ihre Website besucht. Die Optimierung dafür heißt oft Generative Engine Optimization (GEO) oder Sichtbarkeit in der KI-Suche. Der Kern ist weniger geheimnisvoll, als die Namen vermuten lassen.
Dieser Artikel ist Teil 4 von Level 3 unseres Lernpfads AI Work. Sie lernen, wie KI-Assistenten und KI-Suche zu ihren Antworten kommen, was beeinflusst, ob Ihre Marke genannt wird, wie Sie Erwähnungen in KI-Antworten beobachten und wie Sie auf Ihre Befunde reagieren. Der letzte Abschnitt zeigt, wo Optimierung endet und Manipulation beginnt.
Wie KI-Assistenten zu ihren Antworten kommen
Ein Assistent wie ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity kann auf zwei Wegen etwas über Ihre Marke wissen.
Der erste Weg ist das Gedächtnis. Das große Sprachmodell hinter dem Assistenten hat aus riesigen Textmengen bis zu einem Stichtag gelernt. Über große Marken weiß es viel, über kleine wenig, und sein Wissen veraltet jeden Tag. Hinter jedem Assistenten steht ein Modell seines Anbieters, und die Anbieter tauschen diese Modelle oft aus. Die Tabelle zeigt je ein aktuelles Modell von fünf Unternehmen hinter bekannten Assistenten:
| Modell | Erschienen | Gewichte | ECI | Rang |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol OpenAI | 29.09.2026 | geschlossen | 166,3 | 3 |
| Gemini 4 Argon Google DeepMind | 30.09.2026 | geschlossen | 164,6 | 5 |
| Claude Opus 5.5 Anthropic | 22.09.2026 | geschlossen | 166,8 | 1 |
| Grok 4.7 xAI | 21.09.2026 | geschlossen | 154,4 | 39 |
| Muse Spark 1.3 Meta AI | 02.09.2026 | geschlossen | 156,8 | 22 |
ECI = Epoch Capabilities Index, ein Gesamtwert über viele Benchmarks; Rang unter allen Modellen mit ECI. Daten: Epoch AI, abgerufen am 17.10.2026, Lizenz CC BY 4.0. Alle Modelle: LLM-Datenbank.
Welches Modell in einem Assistenten gerade antwortet, entscheidet der Anbieter, und für Nutzer ist es nicht immer sichtbar. Allen Modellen gemeinsam ist: Für genaue Fakten ist das Gedächtnis unzuverlässig. Der Test SimpleQA Verified stellt kurze Faktenfragen mit genau einer richtigen Antwort, ohne Websuche. Selbst die besten Modelle unserer LLM-Datenbank beantworten einen Teil davon falsch:
| # | Modell | Erschienen | Ergebnis |
|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 4 Argon (high) Google DeepMind | 30.09.2026 | 76,0 % |
| 2 | GPT-6 Astra (max) OpenAI | 03.09.2026 | 75,6 % |
| 3 | GPT-6.1 Sol (max) OpenAI | 29.09.2026 | 73,9 % |
| 4 | Gemini 3.1 Pro Preview Google DeepMind | 19.02.2026 | 73,5 % |
| 5 | Claude Opus 5.5 (max) Anthropic | 22.09.2026 | 72,2 % |
Kurze Faktenfragen mit genau einer richtigen Antwort, beantwortet ohne Hilfsmittel. Zeigt, wie viel ein Modell wirklich weiß — und wie oft es eine Antwort erfindet, statt Nichtwissen zuzugeben. Daten: Epoch AI, abgerufen am 17.10.2026, Lizenz CC BY 4.0. Alle Modelle: LLM-Datenbank.
Der zweite Weg ist die Live-Suche, auch Retrieval genannt. Bei aktuellen oder speziellen Fragen durchsuchen viele Assistenten das Web, lesen einige Seiten und schreiben eine Antwort mit Links zu ihren Quellen, den Quellenangaben (englisch Citations). Google beschreibt für AI Overviews und den KI-Modus ein Verfahren namens „Query Fan-out“: Das System startet mehrere verwandte Suchen zu Unterthemen und Datenquellen und baut daraus eine Antwort (Quelle: Google Search Central, developers.google.com).
Für Ihre Marke heißt das: Was ein Modell gelernt hat, können Sie nicht ändern, aber Sie können beeinflussen, was die Live-Suche findet. Und wenn ein Assistent eine Seite zitiert, können Menschen die Fakten prüfen.
Was eine Marke sichtbar macht
Außerhalb der Anbieter weiß niemand genau, wie jeder Assistent seine Quellen auswählt, und die Verfahren ändern sich. Google erklärt, dass es keine zusätzlichen Anforderungen und keine besonderen Optimierungen braucht, um in AI Overviews oder im KI-Modus zu erscheinen. Um als unterstützender Link gezeigt zu werden, muss eine Seite indexiert sein und in der Google-Suche mit einem Snippet erscheinen dürfen (Quelle: Google Search Central, developers.google.com). Die Grundlagen guter Suchmaschinenoptimierung gelten also weiter. Fünf Hebel zählen am meisten:
| Hebel | Was Sie tun | So prüfen Sie es |
|---|---|---|
| Auffindbar | Suchmaschinen-Crawler Ihre Seiten lesen lassen; wichtige Fakten nicht in Bildern oder PDFs verstecken | Ihre Seiten erscheinen in der normalen Websuche nach Ihrem Firmennamen |
| Klare Fakten | Je eine Seite dazu, wer Sie sind, was Sie anbieten, für wen, wo und wie man Sie erreicht | Eine fremde Person findet jede Angabe in unter einer Minute |
| Strukturierte Daten | Unternehmen, Produkte und Standorte mit schema.org auszeichnen, passend zum sichtbaren Text | Ein Prüftool für strukturierte Daten zeigt keine Fehler |
| Berichte Dritter | Erwähnungen in Fachpresse, Bewertungen, Vergleichen und Verzeichnissen verdienen | Nach Ihrer Kategorie suchen und sehen, welche Seiten erscheinen |
| Einheitlichkeit | Überall derselbe Name, dieselbe Adresse, dasselbe Angebot, auch in alten Profilen | Keine veralteten Angaben auf den ersten Ergebnisseiten |
Der Zugang für Crawler verdient einen genaueren Blick, denn KI-Anbieter nutzen getrennte Crawler für getrennte Zwecke. OpenAI nutzt OAI-SearchBot, um Websites in den Suchfunktionen von ChatGPT anzuzeigen, und GPTBot, um Inhalte zu sammeln, die zum Training seiner Modelle dienen können. Beide Einstellungen sind unabhängig: Eine Website kann das Training sperren und trotzdem in der ChatGPT-Suche erscheinen (Quelle: OpenAI, openai.com). Googles Steuerungskennung Google-Extended legt fest, ob Google Ihre Inhalte für das Training seiner Gemini-Modelle nutzen darf und für das Grounding in den Gemini-Apps und auf seiner Plattform Vertex AI. Grounding heißt, dass das Modell Ihre Seiten beim Antworten als Quelle erhält. Nach Angaben von Google hat die Kennung keinen Einfluss darauf, ob Ihre Seiten in der Google-Suche erscheinen. Prüfen Sie Ihre robots.txt, die Datei, die Crawlern sagt, was sie lesen dürfen, anhand dieser Zwecke.
Strukturierte Daten sind Code auf einer Webseite, der Fakten maschinenlesbar angibt, mit dem gemeinsamen Vokabular von schema.org. Googles Richtlinien verlangen, dass sie zum sichtbaren Text der Seite passen. Eine Auszeichnung, die etwas behauptet, das die Seite nicht zeigt, ist ein Problem und kein Vorteil.
Berichte Dritter können so viel zählen wie Ihre eigene Website. Viele Antworten zitieren unabhängige Quellen wie Fachartikel, Bewertungsportale, Vergleichsseiten und Foren. Veraltete oder falsche Angaben auf diesen Seiten wiederholen sich in den Antworten. Diese Seiten steuern Sie nicht, aber Sie können sich Erwähnungen mit nützlichen Informationen verdienen, Ihre Verzeichniseinträge aktuell halten und um Korrekturen bitten.
Ihre Marke in KI-Antworten beobachten
Die Beobachtung beginnt mit einem Prompt-Set: 20 bis 50 Fragen, die Ihre Kunden wirklich stellen. Mischen Sie vier Arten: Kategoriefragen („beste Lohnsoftware für kleine Betriebe“), Vergleiche („Marke A oder Marke B?“), Problemfragen („Wie behebe ich …“) und Fragen zu Ihrer Marke („Ist Marke A zuverlässig?“). Lassen Sie dasselbe Set jeden Monat in den Assistenten laufen, die Ihre Kunden nutzen, und halten Sie jede Antwort fest.
Level 2 hat gezeigt, wie Sie Social Media und Marke beobachten; KI-Antworten sind ein neuer Kanal für dieselbe Arbeit. Halten Sie pro Antwort fünf Dinge fest: ob Ihre Marke genannt wird, an welcher Stelle der Liste, wie sie beschrieben wird, ob die Fakten stimmen und welche Quellen zitiert werden. Daraus ergeben sich vier Kennzahlen. Die Erwähnungsrate ist der Anteil der Antworten, die Sie nennen. Der Share of Voice vergleicht Ihre Erwähnungen mit denen Ihrer Wettbewerber. Der Zitieranteil zählt, wie oft Ihre eigene Domain als Quelle erscheint. Die Richtigkeitsrate ist der Anteil der Erwähnungen mit korrekten Fakten.
Gehen Sie mit einzelnen Antworten vorsichtig um. KI-Antworten schwanken zwischen Durchläufen, Nutzern, Orten und Tagen. Stellen Sie deshalb jede Frage mehrmals und beobachten Sie Trends statt Momentaufnahmen. Und die Modelle wechseln: In unserer LLM-Datenbank haben die fünf Unternehmen hinter bekannten Assistenten zusammen in jedem der letzten Halbjahre mehrmals neue Modelle veröffentlicht.
Jedes neue Modell kann die Antworten über Ihre Marke verändern. Wiederholen Sie die Beobachtung deshalb nach großen Veröffentlichungen, nicht nur zu einem festen Termin. Spezialisierte Tools automatisieren diese Arbeit. Nach Angaben der Anbieter misst Rank Prompt, wie oft Assistenten wie ChatGPT, Perplexity, Claude und Gemini eine Marke nennen und zitieren, und OmniSEO zeigt, wo eine Marke in KI-Suchergebnissen erscheint und wo sie fehlt. Gushwork ist ein Dienst, der Unternehmen in KI-Suche und Google sichtbar machen will, AISQ bündelt SEO und weitere Marketing-Tools für Agenturen, und Brand24 beobachtet Erwähnungen in sozialen Netzen, Nachrichten, Blogs, Foren und Bewertungen, also in Quellen, die auch Assistenten lesen können:
Kurzbeschreibungen aus unserem Tool-Vergleich, nach Angaben der Anbieter — nicht von ABXK getestet.
Die Kategorie ist jung. Vergleichen Sie die Tools zuerst mit der kostenlosen Variante: Ihrem eigenen Prompt-Set in einer Tabelle. Unser Tool-Vergleich für Marketing & Werbung führt 12 Tools.
Auf Befunde reagieren
Beobachtung lohnt sich nur, wenn Sie auf die Ergebnisse reagieren. Drei Befunde sind häufig:
- Falsche Fakten. Öffnen Sie die Quellen, die der Assistent zitiert. Korrigieren Sie zuerst Ihre eigenen Seiten und bitten Sie dann Dritte, ihre Seiten zu aktualisieren. Viele Assistenten haben außerdem eine Feedback-Schaltfläche für falsche Antworten.
- Nicht genannt. Prüfen Sie, ob Crawler Ihre Seiten lesen können und ob eine Seite die Frage überhaupt beantwortet. Arbeiten Sie dann an Berichten Dritter zu diesem Thema.
- Negative Beschreibungen. Suchen Sie die Ursache, oft wiederkehrende Beschwerden in Bewertungen. Beheben Sie das eigentliche Problem und antworten Sie offen auf Bewertungen. Formulierungen auf Ihrer Website verdecken kein echtes Serviceproblem.
Führen Sie ein Änderungsprotokoll: was Sie wann geändert haben. Weil Antworten ohnehin schwanken, zeigt nur ein Protokoll über mehrere Monate, ob eine Änderung etwas bewirkt hat.
Wo Optimierung endet und Manipulation beginnt
Manche Anbieter versprechen, Sie mit Tricks „in ChatGPT zu ranken“. Die meisten Tricks sind riskant, manche verboten, und KI-Anbieter gehen dagegen vor wie Suchmaschinen gegen Spam.
- Gefälschte Bewertungen sind verboten. In den USA gilt seit dem 21. Oktober 2024 die Regel der FTC zu Kundenbewertungen und Testimonials. Sie verbietet gefälschte und gekaufte Bewertungen sowie firmeneigene Bewertungsseiten, die sich als unabhängig ausgeben (Quelle: FTC, ftc.gov). In der EU sind gefälschte Verbraucherbewertungen eine verbotene unlautere Geschäftspraxis nach der Richtlinie über unlautere Geschäftspraktiken in ihrer 2019 geänderten Fassung.
- Verdeckte Beiträge von Beschäftigten oder Agenturen in Foren und Kommentarspalten täuschen die Leser und die Assistenten, die sie lesen.
- Seiten in Massenproduktion, die nur existieren, um gefunden zu werden, gelten nach Googles Spam-Richtlinien als Spam; die Richtlinien nennen das Missbrauch durch skalierte Inhalte.
- Versteckte Anweisungen an KI-Systeme, etwa unsichtbarer Text, der einem Assistenten aufträgt, ein Produkt zu empfehlen, sind eine Form der Prompt Injection. Suchmaschinen behandeln versteckten Text als Spam, und KI-Anbieter schützen ihre Assistenten gegen solche Angriffe. Unser Bereich AI Security erklärt Prompt Injection genauer.
Der Test für jede Maßnahme ist einfach: Wäre es Ihnen recht, wenn ein Kunde genau sähe, was Sie getan haben und warum? Klare Fakten, nützliche Seiten und ehrliche Bewertungen bestehen ihn. Sie halten auch, wenn das nächste Modell kommt, weil sie wahr sind.