So rankt Dein Startup bei ChatGPT & Co.

Das Ende von SEO, wie wir es kennen? 10 gesicherte Strategien für bessere Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen

Lass uns ehrlich sein: Viele Website-Betreiber, gerade auch Startup-Gründer, sind verunsichert: Wird klassisches SEO bald bedeutungslos? Müssen wir uns Sorgen machen, dass unsere Inhalte in den Suchergebnissen verschwinden?

Unser Problem: während es für klassisches SEO validierte Best-Practices gab, gleicht der Suchalgorithmus von GPT, Gemini & Co. einem schwarzen Loch. Gleichzeitig schießen sogenannte “SEO-Experten” wie Pilze aus dem Boden, die entweder Panik schüren und am Besten obendrauf behaupten, den Algorithmus von ChatGPT & Co. “geknackt” zu haben. Beides ist Unsinn. Es gibt keine magische Formel, um die komplexen Arbeitsweisen von Large Language Models (LLMs) zu überlisten.

Dieser Artikel hat ein klares Ziel: Licht ins Dunkel zu bringen und Dir 10 bewährte und sinnvolle Strategien an die Hand zu geben, wie Du Deine Inhalte für KI-gestützte Suche optimieren kannst. Es geht nicht darum, einen geheimen Algorithmus zu entschlüsseln, sondern darum, Deine Inhalte so aufzubereiten, dass sie von intelligenten Systemen verstanden, bewertet und empfohlen werden.

Warum die neue Suche anders ist: LLM Search vs. Klassisches SEO

Bevor wir ins Detail gehen, ist es wichtig zu verstehen, wo der fundamentale Unterschied zwischen klassischem SEO und der Optimierung für KI-Suchmaschinen (oft als Generative Engine Optimization oder GEO bezeichnet) liegt.

Stell Dir klassisches SEO wie eine Bibliothek vor, in der Du ein bestimmtes Buch suchst. Du kennst vielleicht den Titel oder den Autor (Keywords) und suchst in einem alphabetisch sortierten Katalog. Google ist in dieser Analogie der Bibliothekar, der Dir eine Liste relevanter Bücher (Links) basierend auf Deiner Anfrage und der Popularität der Bücher (Backlinks, Nutzerverhalten) gibt. Du musst dann selbst entscheiden, welches Buch Du liest.

KI-Suchsysteme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini funktionieren anders. Sie sind eher wie ein äußerst gut informierter und gesprächsbereiter Experte. Du stellst eine komplexe Frage – zum Beispiel: “Was ist ein gutes Projektmanagement-Tool für Remote-Teams mit wenig IT-Ressourcen?” – und der Experte gibt Dir nicht nur eine Liste von Büchern (Links), sondern eine direkte, zusammenfassende Antwort, die verschiedene Quellen berücksichtigt und sogar eine Empfehlung mit Begründung abgibt.

Diese Systeme verlassen sich nicht primär auf Keywords oder die Anzahl der Backlinks, sondern auf das semantische Verständnis von Inhalten. Sie “lesen” Deine Texte, verstehen deren Bedeutung, erkennen Zusammenhänge und werten ganze Diskurse aus. Sie lernen aus dem Kontext und können Informationen aus verschiedenen Quellen miteinander verknüpfen, um eine kohärente Antwort zu generieren. Für Deine Inhalte bedeutet das:

• Der Fokus liegt auf der Antwort, nicht auf dem Link. Nutzer erwarten eine direkte Lösung, keine Liste von Websites zum Durchklicken.
• Kontext und Semantik sind König. Es geht darum, dass die KI den Sinn Deines Textes versteht und ihn in den richtigen Kontext einordnen kann.
• Vertrauen und Glaubwürdigkeit sind entscheidend. KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die gut referenziert, aktuell und fachlich fundiert sind.

Für Startups bedeutet das, dass Suchmaschinenoptimierung breiter gedacht werden muss: nicht nur für Maschinen, die nach Keywords suchen, sondern für menschenähnlich denkende Modelle, die den Kern Deiner Botschaft erfassen wollen.

Teil 1: Technisches & Strukturelles Setup – Das Fundament der KI-Sichtbarkeit

Damit KI-Modelle Deine Inhalte überhaupt erst verstehen können, müssen sie technisch zugänglich und klar strukturiert sein. Das ist die absolute Basis für jede Art von KI-Sichtbarkeit.

Tipp 1: Ermögliche KI den Zugang zu Deinen Inhalten – mit llm.txt, Bing & Co.

Um von KI-Systemen überhaupt gefunden und verarbeitet zu werden, müssen Deine Inhalte technisch einwandfrei erreichbar sein. Die KI braucht klare Anweisungen, welche Teile Deiner Website sie durchsuchen darf und welche Informationen sie besonders relevant findet. Zwei wichtige Werkzeuge hierfür sind die llm.txt Datei und die Nutzung von strukturierten Schema-Daten (wie in Tipp 2 erläutert). Diese technischen Details mögen auf den ersten Blick komplex wirken, sind aber entscheidend, damit die KI Deine Inhalte überhaupt erst “lesen” und sinnvoll nutzen kann.

Was ist llm.txt?

Die Datei llm.txt funktioniert im Prinzip wie die bekanntere robots.txt, hat aber einen entscheidenden Unterschied: Sie richtet sich gezielt an KI-Crawler. Dies sind spezielle Programme, die Websites für Large Language Models (LLMs) auslesen, um deren Trainingsdatenbanken zu füllen oder aktuelle Informationen für Antworten zu sammeln. In der llm.txt kannst Du festlegen, welche Inhalte Deiner Website für die Indexierung durch LLMs relevant sind und welche nicht. Das ist besonders nützlich, wenn Du bestimmte Bereiche (z.B. sensible Nutzerdaten, interne Bereiche) von der KI-Analyse ausschließen möchtest, während Du andere, wertvolle Inhalte (z.B. Whitepapers, Fallstudien, umfassende Produktbeschreibungen) explizit hervorhebst.

Ich habe gestern meinen ersten llm.txt erstellt – ganz ehrlich, es war kein Hexenwerk.

So setzt Du es um:

• Erstelle eine llm.txt Datei: Lege diese Datei im Root-Verzeichnis Deiner Domain ab (z.B. deinedomain.de/llm.txt). Dort kannst Du Anweisungen formulieren, welche Pfade oder Dateitypen von den KI-Crawlern besucht werden sollen oder nicht. Ein Beispiel könnte sein, bestimmte Blog-Kategorien oder Produktseiten explizit zu erlauben.
• Verifiziere Deine Website bei Bing: Viele prominente KI-Systeme, darunter auch ChatGPT, nutzen Bing als eine ihrer primären Datenquellen für aktuelle Informationen und Webrecherche. Indem Du Deine Website bei Bing Webmaster Tools verifizierst, erhöhst Du die Wahrscheinlichkeit, dass Deine Inhalte von diesen Systemen gefunden und indexiert werden.
• Überprüfe die Indexierung: Nutze die Bing Webmaster Console, um zu prüfen, ob Deine Inhalte korrekt indexiert sind und von den KI-Crawlern erfasst werden. Eine gute Indexierung ist die Grundvoraussetzung dafür, dass Deine Inhalte überhaupt in den Antworten der KI auftauchen können.

Beispiel aus der Praxis:

Ein Startup im E-Commerce-Bereich, das nachhaltige Produkte anbietet, könnte in seiner llm.txt gezielt auf umfangreiche Kategorieseiten mit detaillierten Produktvergleichen und Ratgeberartikel zum Thema “nachhaltiger Konsum” verweisen. So stellt es sicher, dass diese informativen Inhalte von KI-Systemen als hochwertige Quellen erkannt werden.

Tipp 2: Verwende strukturierte Daten (Schema.org), um Maschinen den Kontext zu erklären

KI-Modelle sind zwar intelligent, aber sie benötigen mehr als nur “lesbaren” Text. Sie brauchen maschinell verständlichen Kontext, um Inhalte präzise zu interpretieren. Genau hier kommen strukturierte Daten ins Spiel.

Was bedeutet das?

Strukturierte Daten, basierend auf dem Vokabular von Schema.org, sind standardisierte Formatierungen, die Du Deiner Website hinzufügen kannst. Diese Informationen sind für menschliche Besucher unsichtbar, aber für Suchmaschinen und LLMs Gold wert. Sie helfen der KI zu verstehen, worum es auf einer Seite geht: Ist es ein Produkt? Eine Organisation? Ein Rezept? Eine Anleitung? Indem Du diese Metadaten bereitstellst, gibst Du der KI eine “Landkarte” Deiner Inhalte an die Hand, die das Verständnis und die Einordnung erheblich erleichtert.

Wenn Du Deine Web-Inhalte besser strukturieren möchtest, ist Schema F super!

Relevante Markups für Startups:

• Organization Schema: Beschreibt Dein Unternehmen (Name, Branche, Standort, Gründungsdatum, Logos etc.). Das hilft der KI, Dein Startup als eine eigenständige “Entität” zu erkennen und relevante Informationen direkt abzurufen.
• Product Schema: Ideal für Produktseiten. Du kannst damit detaillierte Informationen wie Preis, Bewertungen, Funktionen, Verfügbarkeit, SKU (Stock Keeping Unit) und vieles mehr kennzeichnen. Dies ist unerlässlich für KI-Systeme, die Produktvergleiche oder Empfehlungen aussprechen.
• FAQ oder HowTo Schema: Perfekt für Inhalte, die häufig gestellte Fragen beantworten oder Anleitungen bieten. Mit dem FAQ-Schema können einzelne Fragen und Antworten direkt von der KI extrahiert und in ihren Antworten verwendet werden. Das HowTo-Schema hilft der KI, Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu verstehen und zusammenzufassen.

Praxisbeispiel:

Ein SaaS-Startup, das eine innovative HR-Software anbietet, könnte mit dem Product Schema explizit die Zielgruppe (z.B. “Startups mit <50 Mitarbeitenden”), Kern-Features (z.B. “Onboarding-Automatisierung”, “Mitarbeiterfeedback-Module”) und Kundenbewertungen (Sternebewertung, Anzahl der Reviews) kennzeichnen. Wenn ein Nutzer eine KI fragt: “Welche HR-Software ist gut für kleine Startups und automatisiert das Onboarding?”, kann die KI diese strukturierten Daten nutzen, um die Software des Startups direkt als passende Empfehlung zu identifizieren.

Tipp 3: Erstelle zitierfähige, klar gegliederte Inhalte – Stichwort „Chunking“

LLMs arbeiten nicht linear wie Menschen, die einen Text von Anfang bis Ende lesen. Stattdessen verarbeiten sie Texte in modularen Einheiten, sogenannten Chunks. Wenn Du Deine Inhalte entsprechend gliederst, machst Du es der KI leichter, präzise Informationen zu extrahieren und zu zitieren.

Was ist Chunking?

Chunking ist die bewusste Unterteilung eines längeren Inhalts in kleinere, in sich abgeschlossene und thematisch kohärente Abschnitte. Jeder dieser Chunks sollte eine klare Überschrift haben, ein zentrales Argument oder eine Kernaussage behandeln und eine logisch nachvollziehbare Struktur aufweisen. Das Ziel ist es, der KI “mundgerechte” Informationseinheiten zu bieten, die sie leicht isolieren, verarbeiten und in ihren Antworten verwenden kann, ohne den gesamten Text analysieren zu müssen.

So gehst Du vor:

• Nutze eine klare Überschriftenhierarchie (H1, H2, H3, etc.): Überschriften sind die “Wegweiser” für die KI. Eine logische und konsistente Hierarchie hilft ihr, die Struktur Deines Inhalts zu erfassen und die Beziehungen zwischen den einzelnen Abschnitten zu verstehen. Jede Überschrift sollte prägnant den Inhalt des folgenden Abschnitts zusammenfassen.
• Beginne Absätze mit einer Kernaussage (Bottom Line Up Front – BLUF): Platziere die wichtigste Information oder das zentrale Argument des Absatzes direkt am Anfang. Dies ermöglicht es der KI, den Hauptpunkt schnell zu erfassen, ohne den gesamten Absatz lesen zu müssen. Es ist vergleichbar mit einer guten Nachrichtenschlagzeile, die das Wesentliche sofort vermittelt.
• Vermeide verschachtelte, lange Sätze: Schreibe einfach, klar und prägnant. Kurze Sätze sind leichter zu verarbeiten und reduzieren die Komplexität für die KI.
• Schreibe in kurzen, thematisch fokussierten Blöcken: Jeder Absatz sollte eine einzige Idee oder einen einzelnen Aspekt behandeln. Dies fördert die “Chunkability” Deiner Inhalte.

Beispiel:

Stell Dir vor, ein Gründer eines EdTech-Startups schreibt einen Blogbeitrag über “Die besten Tools für digitale Unterrichtsvorbereitung“. Statt eines langen Fließtextes würde er jeden konkreten Tool-Vorschlag in einem separaten Abschnitt mit einer klaren H3-Überschrift (z.B. “Tool X: Interaktive Quizze”) und Unterpunkten zu Pros und Cons vorstellen. Diese modulare Struktur ist ideal für die KI, um bei einer Frage nach “Tools für interaktive Lernkontrollen” direkt diesen Abschnitt zu zitieren.

Teil 2: Inhalte gezielt für KI & LLMs aufbereiten

Nachdem das technische Fundament gelegt ist, geht es nun darum, Deine Inhalte so zu gestalten, dass sie für KI-Systeme besonders attraktiv und verwertbar sind.

Tipp 4: Erstelle BOFU-Content & “Best of”-Listen mit klaren Vorteilen

KI-Systeme sind oft darauf ausgelegt, Nutzern bei Entscheidungen zu helfen. Inhalte, die diesen Entscheidungsprozess unterstützen, sind daher besonders wertvoll.

Was ist BOFU?

“Bottom of Funnel” (BOFU) bezeichnet Inhalte, die auf Nutzer zugeschnitten sind, die sich am Ende ihrer Recherche befinden und kurz vor einer Kauf- oder Handlungsentscheidung stehen. Diese Nutzer suchen nicht nach allgemeinen Informationen, sondern nach detaillierten Vergleichen, Preisen, Bewertungen, Fallstudien und spezifischen Vorteilen, die ihnen bei der Auswahl helfen.

Warum ist das relevant?

KI-Systeme lieben diese Art von vergleichenden, entscheidungsnahen Inhalten. Insbesondere Listicles (Artikel in Listenform) wie “Die besten Tools für…”, “Top 5 Anbieter für…” oder “XY im Vergleich” sind für LLMs sehr gut verwertbar. Sie bieten prägnante Informationen, die leicht extrahiert und in Empfehlungen umgewandelt werden können. Wenn die KI eine Frage wie “Welches Projektmanagement-Tool ist das beste für kleine Teams?” erhält, wird sie nach Inhalten suchen, die genau diese Art von Vergleich und Bewertung liefern.

Startup-Coaches? 🙂

Umsetzung in der Praxis:

• Erstelle regelmäßig vergleichende Inhalte: Produziere Artikel wie “5 Anbieter für digitales Rechnungswesen im Vergleich”, “Top 10 Tools für Projektmanagement unter 50 €” oder “Die besten CRM-Systeme für den Mittelstand”.
• Positioniere Dein Produkt transparent und nachvollziehbar: Wenn Du Dein eigenes Produkt in solchen Listen vorstellst, sei ehrlich und objektiv. Erkläre klar, was Dein Produkt von anderen unterscheidet, für wen es gemacht ist (Zielgruppe) und welche spezifischen Probleme es löst. Nenne sowohl Stärken als auch (gegebenenfalls) Schwächen.
• Fokussiere auf konkrete Vorteile und Anwendungsfälle: Beschreibe nicht nur Features, sondern auch den Nutzen. Statt “Wir haben eine Reporting-Funktion”, schreibe “Mit unserer Reporting-Funktion sparst Du 5 Stunden pro Woche bei der Erstellung von Monatsberichten”.

Beispiel:

Ein FinTech-Startup, das Zahlungsweisen für SaaS-Startups anbietet, könnte eine Liste der “besten Zahlungsdienstleister für digitale Plattformen” zusammenstellen. In dieser Liste würde es nicht nur die eigene API vorstellen, sondern auch die Wettbewerber. Dabei würden Stärken/Schwächen, Preisstrukturen und typische Anwendungsfälle für jede API detailliert beschrieben. Dies positioniert das Startup als vertrauenswürdige Informationsquelle und erhöht die Chance, dass die eigene API von der KI empfohlen wird.

Tipp 5: Produziere originelle Inhalte außerhalb der vortrainierten Daten

KI-Modelle werden auf riesigen Datensätzen trainiert, die den Großteil des öffentlich zugänglichen Internets umfassen. Wenn Dein Content genau das Gleiche sagt wie tausende andere Seiten, ist die Wahrscheinlichkeit gering, dass er von der KI als besonders wertvoll oder zitierfähig eingestuft wird.

So gehst Du vor:

• Entwickle Content mit originellen Perspektiven: Statt generische Erklärungen zu geben (“Was ist Projektmanagement?”), konzentriere Dich auf Inhalte, die neue Einblicke, einzigartige Daten oder bisher unbeleuchtete Anwendungsfälle bieten. Das können Interviews mit Branchenexperten, detaillierte Fallstudien, eigene Forschungsergebnisse, Umfragen oder tiefgehende Analysen sein.
• Aktualisiere bestehende Beiträge regelmäßig: Frische und Aktualität sind wichtig. Ein Beitrag, der zuletzt vor fünf Jahren aktualisiert wurde, wird von der KI seltener als autoritative Quelle herangezogen als ein kürzlich aktualisierter Artikel. Überarbeite ältere Inhalte mit neuen Daten, Erkenntnissen oder Beispielen.
• Meide generische Texte: Frage Dich: “Könnte die KI diese Information bereits perfekt zusammenfassen?” Wenn die Antwort “Ja” ist, solltest Du versuchen, Deinen Inhalt einzigartiger zu gestalten. Statt der “Was ist XY”-Definition, gehe direkt auf “Wie man XY in Fall Y anwendet” oder “Die größten Herausforderungen bei XY und wie man sie löst” ein.

Beispiel:

Ein HealthTech-Startup beschreibt in einem Blogpost nicht nur die Features seiner Lösung, sondern eine detaillierte Fallstudie darüber, wie eine bestimmte Klinik mit ihrer Software die Terminvergabe um 30% automatisiert und die Patientenzufriedenheit gesteigert hat. Solche kontextreichen, einzigartigen und datengestützten Anwendungsfälle sind für LLMs besonders attraktiv, da sie echte Mehrwerte und Beweise liefern, die in den generischen Trainingsdaten seltener zu finden sind.

Tipp 6: Denke in Prompts – schreibe so, wie Nutzer:innen fragen

KI-Suchen sind dialogbasiert und nutzen oft natürliche Sprache. Nutzer stellen Fragen, als würden sie mit einem Menschen sprechen. Wenn Deine Inhalte diese Sprachmuster und Frageintentionen widerspiegeln, erhöhst Du die Chance, dass die KI Deine Seite als relevante Antwortquelle identifiziert.

Was heißt das für Dich?

• Formuliere Inhalte so, dass sie semantisch gut zu typischen Nutzerfragen passen: Überlege, welche Fragen Deine Zielgruppe zu einem bestimmten Thema stellen würde. Integriere diese Fragen (oder ähnliche Formulierungen) in Deine Überschriften oder innerhalb Deines Textes.
• Verwende eine Frage-Antwort-Struktur, wo sinnvoll: Dies ist besonders effektiv für FAQ-Seiten oder Abschnitte. Formuliere die Frage explizit und gib dann eine klare, prägnante Antwort. Das macht es der KI leicht, die Information direkt zu extrahieren.
• Erkenne typische Suchintentionen: Menschen suchen oft nach Lösungen für Probleme (“Welches Tool eignet sich für…?”), nach Anleitungen (“Wie funktioniert…?”), nach Vergleichen (“Was ist der Unterschied zwischen A und B?”), oder nach Definitionen (“Was bedeutet…?”). Gestalte Deine Inhalte so, dass sie diese spezifischen Suchintentionen bedienen.

Beispiel:

Ein Gründerteam im Bereich B2B-Marktplätze könnte Inhalte erstellen, die direkt auf Nutzerfragen eingehen: Statt nur über “Logistikoptimierung” zu schreiben, verfassen sie Beiträge wie: “Wie funktioniert automatisierter Versand für B2B-Bestellungen mit variabler Lieferadresse?” oder “Welche rechtlichen Aspekte muss ich beim internationalen B2B-Handel beachten?”. Solche Inhalte sind für LLMs besonders hilfreich, um passende und direkte Antworten auszugeben – mit Dir als zitierfähige Quelle.

Teil 3: Relevanz & Vertrauen aufbauen – die erweiterte Sichtbarkeit

Abseits der eigenen Website ist der Aufbau von Relevanz und Vertrauen im gesamten digitalen Ökosystem entscheidend. KI-Systeme ziehen weitaus mehr Quellen als nur Deine Website heran, um die Glaubwürdigkeit und Autorität Deiner Marke zu bewerten.

Tipp 7: Sorge für Brand Mentions – Zitate sind das neue Linkbuilding

Während Backlinks im klassischen SEO weiterhin wichtig sind, bewerten KI-Modelle auch Erwähnungen Deiner Marke (Brand Mentions) in Fachportalen, Medien, Foren oder sozialen Netzwerken – selbst wenn diese keine direkten Links zu Deiner Website enthalten. Solche Erwähnungen stärken Deine Relevanz als “Entität” im LLM-Ökosystem und zeigen der KI, dass Dein Unternehmen in der jeweiligen Branche diskutiert und als relevant angesehen wird.

Mögliche Maßnahmen:

• Platziere Gastartikel oder Interviews: Biete an, Gastartikel in Nischenportalen, Branchenblogs oder Online-Magazinen zu veröffentlichen. Suche nach Interview-Möglichkeiten auf branchennahen Podcasts oder Websites. Auch wenn dort kein direkter Link gesetzt wird, erhöht die Erwähnung Deiner Marke und Deines Fachwissens Deine Sichtbarkeit.
• Ermutige Kunden zu Erfahrungsberichten: Bitte zufriedene Kund:innen, ihre positiven Erfahrungen mit Deinem Produkt oder Deiner Dienstleistung in ihrem eigenen Umfeld zu teilen (z.B. auf LinkedIn, in Fachforen, auf Q&A-Plattformen wie Quora oder Reddit). Diese authentischen Erwähnungen sind für KI-Systeme besonders wertvoll.
• Engagiere Dich in Branchen-Communities: Sei aktiv in Online-Foren, Slack-Gruppen oder auf Social-Media-Plattformen, die für Deine Branche relevant sind. Teile Dein Wissen, beantworte Fragen und positioniere Dich als Experte. Jede Erwähnung Deines Namens oder Deines Unternehmens in einem relevanten Kontext trägt zur Markenbekanntheit bei, die von der KI erfasst wird.

Beispiel:

Ein Klima-Startup, das eine innovative CO₂-Monitoring-Lösung anbietet, wird in einem renommierten Fachmagazin für Nachhaltigkeit als “Vorreiter im CO₂-Monitoring für mittelständische Unternehmen” genannt. Auch wenn dieser Artikel keinen direkten Link zur Website des Startups enthält, verbessert diese hochrelevante Erwähnung die Sichtbarkeit des Startups in kontextbasierten KI-Abfragen erheblich, da die KI die Verbindung zwischen dem Startup und dem Thema “CO₂-Monitoring” herstellt.

Tipp 8: Positioniere Dich auf externen Rankings und Fachportalen

Erwähnungen in Listen wie “Top Tools für XY” oder “Beste Anbieter von Z” werden von KI-Systemen als starke “Konsens-Signale” gewertet. Sie zeigen an, dass Dein Unternehmen von Dritten als relevant und empfehlenswert eingestuft wird. Dies ist besonders wertvoll für KI-Suchsysteme, die Empfehlungen aussprechen.

Konkrete Maßnahmen:

• Recherchiere relevante Portale und Listen: Finde heraus, welche Vergleichsportale, Branchenverzeichnisse oder “Best-of”-Listen in Deiner Nische existieren. Beispiele sind G2, Capterra, OMR Reviews, Trusted Shops, Produktvergleich.de, etc.
• Bewerbe Dich aktiv für Listungen: Viele dieser Plattformen bieten die Möglichkeit, Dein Produkt oder Deine Dienstleistung zur Aufnahme in relevante Kategorien oder Listen einzureichen. Sorge für eine überzeugende Präsentation Deines Angebots.
• Kooperiere mit Branchenblogs oder Podcastern: Manche Blogs oder Podcasts erstellen ebenfalls Listen und Vergleiche. Suche nach Möglichkeiten zur Zusammenarbeit, um in deren Empfehlungen aufgenommen zu werden.

Beispiel:

Ein Gründer im Bereich HR-Tech bewirbt sich erfolgreich für die Kategorie “Beste Tools für Mitarbeiterfeedback” auf mehreren relevanten Portalen. Die dadurch entstehenden Listungen – oft mit kurzen Beschreibungen und Logos – erhöhen die KI-Sichtbarkeit deutlich, da die KI diese Informationen als Beleg für die Qualität und Relevanz des Tools heranzieht.

Tipp 9: Nutze Bewertungen als Vertrauenssignal – auch für KI

Bewertungen auf Plattformen wie G2, Capterra, Trustpilot, ProvenExpert oder Google My Business liefern nicht nur potenziellen Kunden wichtige soziale Beweise (“Social Proof”), sondern sind auch für KI-Modelle ein wichtiges Vertrauenssignal. Positive, authentische Bewertungen zeigen der KI, dass Dein Produkt oder Deine Dienstleistung von echten Nutzern geschätzt wird.

Was Du tun kannst:

• Entwickle ein freundliches, automatisiertes Bewertungsprogramm: Ermutige zufriedene Kunden aktiv dazu, Bewertungen abzugeben. Dies kann durch automatisierte E-Mails nach dem Onboarding, nach Abschluss eines Projekts oder nach einem positiven Support-Kontakt geschehen.
• Reagiere öffentlich auf Bewertungen: Zeige Transparenz und Engagement, indem Du auf positive und negative Bewertungen antwortest. Das signalisiert der KI und potenziellen Kunden, dass Dir das Feedback wichtig ist.
• Nutze positive Bewertungen als Content-Baustein: Integriere Zitate aus positiven Bewertungen auf Deiner Website, in Fallstudien oder in Marketingmaterialien. Wenn Du das Review oder AggregateRating Schema verwendest, können diese Bewertungen sogar direkt in den Suchergebnissen der KI angezeigt werden.

Tipp 10: Präsenz auf Social & Video-Plattformen – als zusätzlicher Beweisanker

KI-Systeme sind zunehmend in der Lage, Inhalte von sozialen Medien und Videoplattformen wie YouTube, LinkedIn, TikTok oder Instagram zu verstehen und zu verarbeiten. Gerade Shortform Content mit Substanz kann hier eine hohe Sichtbarkeit schaffen und als zusätzlicher “Beweisanker” für die Relevanz Deiner Marke dienen.

So kannst Du vorgehen:

• Erstelle kurze Videoformate: Produziere prägnante Videos, die typische Fragen beantworten, kurze Anleitungen geben oder Einblicke in Dein Produkt bieten. Zum Beispiel “3 Tipps zur digitalen Vertragsprüfung” oder “So funktioniert unser Onboarding-Prozess”.
• Teile Use Cases und Produktdemos auf LinkedIn: LinkedIn ist ideal für B2B-Startups. Zeige in kurzen Videos oder Beiträgen, wie Dein Produkt in der Praxis funktioniert und welche Probleme es löst. “Behind-the-Scenes”-Einblicke können ebenfalls authentisch wirken.
• Integriere Videos auf Deiner Website – am besten mit Transkript: Videos auf Deiner Website können die Verweildauer erhöhen. Füge unbedingt ein Transkript hinzu, da dies der KI hilft, den Inhalt des Videos zu verstehen und zu indexieren. Dies ist besonders wichtig, da die KI noch Schwierigkeiten hat, rein visuelle oder auditive Informationen umfassend zu verarbeiten.

Beispiel:

Ein Gründerteam im Bereich LegalTech veröffentlicht wöchentlich kurze Mini-Videos auf LinkedIn und Youtube, die jeweils einen spezifischen rechtlichen Sachverhalt erklären oder eine Funktion ihrer Software demonstrieren. Diese Videos sind gut teilbar, KI-freundlich (wenn Transkripte vorhanden sind) und positionieren das Startup als Thought Leader in seinem Bereich.

Fazit: GEO ist kein Trick – sondern strategische Markenarbeit

Die Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen ist kein Ergebnis von obskuren “Tricks” oder der “Optimierung” für einen undurchsichtigen Algorithmus. Im Gegenteil: Sie ist das Resultat einer durchdachten, strategischen Marken- und Content-Arbeit. Wer inhaltlich überzeugt, seine Informationen strukturell gut aufbereitet und als glaubwürdige Quelle im digitalen Ökosystem wahrgenommen wird, hat die besten Chancen, von LLMs wie ChatGPT, Perplexity und anderen empfohlen zu werden.

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