KI-gestützte Suchsysteme verschieben nach Einschätzung von Experten grundlegend, wie Inhalte im Internet gefunden und bewertet werden. Sichtbarkeit entsteht demnach zunehmend nicht mehr über Klicks und klassische Rankings, sondern über Zitierfähigkeit, Vertrauen und inhaltliche Autorität. Diese Entwicklung betrifft insbesondere Unternehmen, die ihre digitale Auffindbarkeit bislang stark auf klassische Suchmaschinenoptimierung ausgerichtet haben.
Wandel der digitalen Sichtbarkeit
Im Rahmen eines Gesprächs erklären Thomas Peham, CEO und Co-Founder von OtterlyAI, sowie Dominik Angerer, CEO und Co-Founder von Storyblok, dass sich die Logik der Online-Suche derzeit fundamental verändert. Klassische Suchergebnisse würden zunehmend durch KI-generierte Antworten ersetzt, die Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Laut Peham werden dabei vor allem Unternehmenswebsites, Medienangebote und Community-Plattformen als Quellen herangezogen. Sichtbarkeit entstehe damit primär über sogenannte „Citation Visibility“, also die Frage, ob Inhalte als Quelle in KI-Antworten auftauchen. Ergänzend spiele die inhaltliche Tiefe einer Marke sowie deren thematische Konsistenz eine zentrale Rolle.
Von SEO zu Generative Engine Optimization (GEO)
Nach Einschätzung von Angerer verschiebt sich der Fokus von klassischen SEO-Kennzahlen wie Rankings und Klicks hin zu inhaltlicher Substanz und Struktur. Inhalte müssten so aufbereitet sein, dass KI-Systeme sie eindeutig interpretieren und verwenden können. Widersprüchliche oder veraltete Informationen könnten dazu führen, dass Inhalte nicht mehr berücksichtigt werden. Das Konzept der Generative Engine Optimization (GEO) ergänzt dabei laut den Experten die klassische Suchmaschinenoptimierung. Während SEO auf Traffic und Keywords ausgerichtet sei, stehe bei GEO die Zitierfähigkeit von Inhalten im Vordergrund. Relevante Kennzahlen seien künftig unter anderem Markenerwähnungen, Zitatraten und der Anteil an KI-generierten Antworten, in denen eine Marke erscheint.
Anforderungen an Inhalte und Content-Strukturen
Besonders gut für KI-Systeme geeignet seien nach Angaben von Peham strukturierte Inhalte wie Definitionen, FAQ-Seiten, How-to-Guides oder eigene Studien. Entscheidend sei, dass Inhalte faktenbasiert, klar strukturiert und frei von Marketingfloskeln seien.
Angerer verweist zudem auf die Bedeutung konsistenter Datenstrukturen und moderner Content-Management-Systeme. Nur wenn Inhalte zentral gepflegt und einheitlich ausgespielt würden, könnten sie von KI-Systemen korrekt verarbeitet werden.
Content-Qualität statt Content-Masse
Ein zentrales Problem vieler Unternehmen sei sogenannter „Content Debt“, also veraltete oder widersprüchliche Inhalte, die die inhaltliche Autorität schwächen. Laut Peham sollten Unternehmen daher systematische Content-Audits durchführen, Inhalte aktualisieren oder konsolidieren und technische Voraussetzungen wie strukturierte Daten und KI-Crawler-Zugänglichkeit sicherstellen.
Neue Erfolgskennzahlen für digitale Sichtbarkeit
Klassische KPIs wie organischer Traffic verlieren nach Einschätzung der Experten an Bedeutung. Stattdessen treten Kennzahlen wie „Share of AI Voice“, Citation Coverage oder Markenerwähnungen in KI-Antworten in den Vordergrund. Die Experten gehen davon aus, dass Inhalte künftig stärker modular und KI-orientiert produziert werden. Autorität, Vertrauen und Originalität würden dabei wichtiger als reine Reichweite.
Eva Rathgeber ist Chefredakteurin der Unternehmeredition und verfügt über langjährige Erfahrung in Journalismus, PR und Unternehmenskommunikation. Inhaltlich liegt ihr Fokus auf Mittelstand, Familienunternehmen, Finanzierung, Investitionen, Private Equity, M&A, Nachfolge, Digitalisierung und Innovation.
