Versteht eigentlich jemand, wie Marken-Erwähnungen in der KI-Suche funktionieren? Völlig unterschiedliche Ergebnisse je nach Plattform

Die Unterschiede, die du siehst, sind tatsächlich zu erwarten. Ich erkläre dir warum:

Jede Plattform hat grundsätzlich verschiedene Datenquellen:

• ChatGPT: Stützt sich stark auf Trainingsdaten (Wissensstand) plus optionales Browsen. Starke Tendenz zu etablierten Marken mit historischer Webpräsenz.

• Perplexity: Fokussiert auf Echtzeit-Websuche. Zitiert, was JETZT gut rankt und deren Qualitätskriterien entspricht. Volatiler, aber aktueller.

• Google AI Overviews: Kombiniert Suchindex-Autorität mit KI-Synthese. Starke Gewichtung von Googles eigenen Vertrauenssignalen.

Die Konsequenz:

Man braucht unterschiedliche Strategien für unterschiedliche Plattformen:

• ChatGPT: Historische Autorität zählt am meisten (Wikipedia-Präsenz, langjährige Medienberichterstattung)
• Perplexity: Aktuelle Content-Performance und jüngste Erwähnungen
• Google AI: Klassische SEO-Signale beeinflussen die KI-Sichtbarkeit weiterhin stark

Mein Tipp:

Denk nicht in “KI-Sichtbarkeit” als EIN Thema. Es sind tatsächlich 3–4 separate Schlachtfelder mit eigenen Regeln.

Wir haben genau diese Analyse vor 6 Monaten gemacht. Unser Learning:

Marken-Erwähnungen sind nicht gleichwertig. Der Kontext ist extrem wichtig.

Wir waren begeistert, als ChatGPT uns erwähnt hat. Dann haben wir gelesen, WIE wir erwähnt wurden:

• “X ist eine Alternative zu [Wettbewerber]” – Nicht ideal
• “Einige Nutzer berichten über Probleme mit X’s Preisen” – Schlecht
• “X ist bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit” – Gut!
• “Experten empfehlen X für [Anwendungsfall]” – Hervorragend!

Unser Strategiewechsel:

Wir haben aufgehört, nur die Häufigkeit zu tracken, und stattdessen:

1. Sentiment der Erwähnung (positiv, neutral, negativ)
2. Platzierung der Erwähnung (erste Empfehlung vs. Randnotiz)
3. Kontext der Erwähnung (welche Anfrage löst die Erwähnung aus)

Das hat uns wirklich umsetzbare Erkenntnisse gebracht statt nur Eitelkeitsmetriken.

Die oft zitierte 58 %-Zahl – dass Konsumenten für Produktempfehlungen traditionelle Suche durch KI ersetzt haben – sollte jeden Markenmanager alarmieren.

Hier die beunruhigende Rechnung:

Wenn 58 % deiner potenziellen Kunden KI für die Suche nach Lösungen nutzen – und du dort unsichtbar oder negativ erwähnt wirst, verlierst du über die Hälfte deines Top-of-Funnels, bevor sie überhaupt deine Website besuchen.

Was wir dagegen tun:

1. Wöchentliche KI-Plattform-Audits (welche Anfragen erwähnen uns, wie, wo)
2. Inhalte gezielt KI-zitierfähig gestalten (klare Antworten, strukturierte Daten, autoritative Quellen)
3. Aktives Reputationsmanagement auf Plattformen, die KI durchsucht (Reddit, Quora, Bewertungsseiten)
4. Überwachung der KI-Sichtbarkeit von Wettbewerbern, um Lücken zu finden

Im Grunde ist das ein ganz neues Feld, das wir “AI Brand Management” nennen.

Ein paar Zahlen zur Ergänzung:

Forschungsergebnisse zu Marken-Erwähnungen in KI:

• Google AI Overviews generiert im Schnitt 6,02 Marken-Erwähnungen pro Anfrage
• ChatGPT im Schnitt 2,37 Marken-Erwähnungen pro Anfrage
• Marken-Erwähnungen unterscheiden sich bei 61,9 % der Anfragen zwischen Plattformen

Bedeutung: Dieselbe Anfrage zeigt je nach KI völlig unterschiedliche Marken.

Strategische Konsequenz:

Wenn du nur für eine Plattform optimierst, bist du für Nutzer auf anderen Plattformen mit gleicher Frage möglicherweise komplett unsichtbar.

Deshalb empfehle ich Monitoring-Tools, die alle Plattformen gleichzeitig tracken. Du brauchst das Gesamtbild, nicht nur einen Ausschnitt.

Praktische Frage: Wie trackt man Marken-Erwähnungen in KI eigentlich skalierbar?

Manuelles Testen ist für Stichproben okay, aber ich kann ChatGPT nicht 500 Fragen pro Woche stellen, um unsere Sichtbarkeit zu verstehen.

Welche Tools/Möglichkeiten nutzt ihr?

Ich möchte etwas hervorheben, das oft übersehen wird:

Unverlinkte Marken-Erwähnungen sind wichtiger denn je für KI.

Im klassischen SEO lag der Fokus auf Backlinks. Für KI-Sichtbarkeit zählt der Kontext, wie über deine Marke gesprochen wird – egal ob mit Link oder ohne.

KI-Systeme lernen über deine Marke aus:

• Reddit-Diskussionen (großer Einfluss auf Perplexity)
• Bewertungen auf Review-Seiten
• Forenbeiträgen
• Nachrichtenartikeln (auch ohne Link zur Website)
• Wikipedia (massiver Einfluss bei ChatGPT)

Konsequenz:

Deine “Earned Media”-Strategie sollte über Pressearbeit hinausgehen: Community-Präsenz, Bewertungsmanagement, überall sichtbar sein, wo KI über Marken lernt.

Marken-Erwähnungen sind die Währung der KI-Ökonomie. Links sind nur eine Form davon.

Dieser Thread hat mir einen völlig neuen Blickwinkel gegeben. Meine Zusammenfassung:

Wichtige Erkenntnisse:

1. Plattform-Unterschiede sind normal – Jede KI hat eigene Datenquellen und Präferenzen
2. Kontext > Häufigkeit – Wie man erwähnt wird, ist wichtiger als ob man erwähnt wird
3. Unverlinkte Erwähnungen zählen – KI lernt aus Diskussionen, nicht nur aus Links
4. Manuelles Testen skaliert nicht – Tools sind nötig für systematisches Tracking
5. Es sind mehrere Schlachtfelder – Verschiedene Strategien für verschiedene Plattformen

Meine To-dos:

1. Richtiges Multi-Plattform-Monitoring aufsetzen (schaue mir Am I Cited an)
2. Audits machen, wie wir auf jeder Plattform erwähnt werden, nicht nur ob
3. Für jede Plattform eine eigene Strategie entwickeln
4. Community-Präsenz und Earned Media über klassische PR hinaus ausbauen
5. Sichtbarkeit der Wettbewerber in KI tracken, um unsere Position besser zu verstehen

Danke an alle für die Einblicke. Das ist eindeutig ein Feld, in dem wir uns alle schnell weiterentwickeln müssen.