Früher war es das Ziel, auf der ersten Google-Seite zu landen – heute wollen Firmen in ChatGPT & Co. überhaupt erst erwähnt werden. In der neuen, klicklosen Welt der KI-Suchsysteme entscheiden Sprachmodelle darüber, welche Marken sichtbar sind – ganz ohne dass Nutzer Websites besuchen. Start-ups wie Profound, Bluefish AI, Scrunch AI, Peec.ai und Otterly AI helfen Unternehmen, ihre Präsenz in den Antworten dieser Systeme zu messen und gezielt zu verbessern.
Das Prinzip ist klar: Wer von der KI nicht genannt wird, existiert in den Antworten praktisch nicht. Also analysieren diese Tools systematisch, wie Sprachmodelle auf bestimmte Nutzerfragen reagieren, welche Marken genannt werden, mit welcher Tonalität – und auf Basis welcher Quellen. Die Ergebnisse fließen in Dashboards und „Share of Voice“-Scores ein, die Sichtbarkeit und Kontext in Echtzeit abbilden. Bei Abweichungen oder Verlusten können Marketingteams gezielt nachsteuern, etwa mit neuen Blogartikeln, strukturierten Daten oder präzisen Snippets.
Von Prompt-Clustern bis Injection Pages
Im Zentrum stehen dabei keine klassischen Keywords mehr, sondern „Prompt-Cluster“ – Gruppen typischer Nutzerfragen. Diese werden automatisiert an Chatbots geschickt, um Reaktionen zu erfassen. Besonders weit geht Profound, das täglich Hunderttausende solcher Testsätze ausspielt und auswertet. Bluefish AI wiederum kartiert den Weg vom Originaldokument zur Antwort im Chat – inklusive eines „Source Graph“, der den Wissensfluss in Sprachmodelle sichtbar macht.
Scrunch AI setzt auf Lesbarkeit: Jeder Satz wird darauf geprüft, wie gut ihn ein KI-System erfassen kann. Zu komplizierte Passagen werden umgebaut – etwa in FAQs, Tabellen oder Bullet Points. Der Berliner Anbieter Peec.ai automatisiert das Ganze für kleine Firmen: Ampelsysteme, JSON-Blöcke und fertige FAQ-Vorlagen machen KI-Optimierung auch ohne Spezialwissen möglich.
KI-gerechtes Schreiben wird zur Pflicht
Otterly AI liefert wöchentliche Reports und kooperiert mit klassischen SEO-Agenturen, die direkt Optimierungshinweise einpflegen. In England und Frankreich arbeiten Start-ups wie Quno oder Azoma an den nächsten Schritten – etwa einer Attribution-Engine, die misst, welchen Umsatz ein KI-Zitat bringt.
Was alle Anbieter eint: Sie versuchen, ein möglichst vollständiges Bild davon zu erzeugen, wie KIs Inhalte verarbeiten – und helfen dabei, gezielt einzugreifen. Sichtbarkeit wird in vier Dimensionen gemessen: Häufigkeit, Platzierung im Antworttext, Stimmung und Quellennennung. Darauf folgt die „Therapie“: von schlanken Injection Pages über strukturierte Daten bis hin zu A/B-Contenttests mit KI-Agenten wie Profounds „Caretaker“.
Fazit: Wer von Künstlicher Intelligenz gefunden werden will, muss nicht nur für Menschen schreiben – sondern auch für Maschinen. Die Zukunft der Sichtbarkeit liegt in Inhalten, die beide verstehen.