Unser PR-Team bringt seit Jahren unsere Führungskräfte in großen Publikationen unter. Großartig für Markenbekanntheit, gut für Glaubwürdigkeit, ordentlich für Backlinks.
Aber jetzt ist die Frage: Hilft das bei der KI-Sichtbarkeit?
Was wir verfolgen:
| Kennzahl | Letztes Jahr |
|---|---|
| Zitate in großen Publikationen | 47 |
| Podcast-Auftritte | 23 |
| Thought Leadership-Posts auf LinkedIn | 156 |
| Vorträge auf Branchenkonferenzen | 12 |
Das Experiment:
Wir haben begonnen, die KI-Sichtbarkeit parallel zu klassischen PR-Kennzahlen seit 6 Monaten nachzuverfolgen.
Erste Erkenntnisse:
Fragen:
Wir versuchen zu verstehen, ob wir auf Thought Leadership setzen oder auf andere Strategien schwenken sollten.
Expertenzitate beeinflussen die KI-Sichtbarkeit definitiv. So funktioniert der Mechanismus:
Wie KI-Systeme Zitate verarbeiten:
KI-Modelle werden mit Webinhalten trainiert, darunter Artikel, Interviews und Publikationen. Wenn Ihr CEO bei Forbes zitiert wird mit “X-Ansatz für Y-Problem”, gelangt dieses Zitat in die Trainingsdaten der KI.
Mit der Zeit, wenn Nutzer nach dem Y-Problem fragen, hat die KI gelernt, Ihren CEO/Ihre Marke mit Fachwissen zu diesem Thema zu verbinden.
Die Schlüsselfaktoren:
Was wir gemessen haben:
Marken mit 10+ Expertenzitaten pro Quartal in hochwertigen Publikationen zeigen eine 3x höhere KI-Zitier-Rate als Marken mit weniger.
Der Kompoundeffekt ist real – jedes Zitat stärkt Ihr Autoritätsprofil.
Das deckt sich mit unseren Beobachtungen.
Ein wichtiger Punkt: Der KONTEXT des Zitats ist genauso wichtig wie die Publikation.
Gut für KI-Sichtbarkeit: “Sarah Johnson, CEO von XYZ Corp, erklärt, dass Cloud-Sicherheit …”
Weniger gut: “Branchenexperten sind sich einig, dass …”
Stellen Sie sicher, dass Ihr PR-Team immer auf namentliche Nennung mit Titel und Unternehmen drängt.
Wir haben ganze Strategien darauf aufgebaut. Das funktioniert:
Der Thought Leadership-zu-KI-Sichtbarkeits-Workflow:
Jeder Touchpoint erzeugt ein neues Signal, das KI mit Ihrer Expertise verbindet.
Zeitlicher Ablauf:
Es ist keine schnelle Lösung – sondern eine Strategie mit Zinseszinseffekt.
Ich habe das für einen Kunden über 12 Monate getrackt. Die Daten sind interessant:
Expertenzitatmenge vs. KI-Zitier-Rate:
| Zitate/Quartal | KI-Zitate/Monat |
|---|---|
| 0-2 | 1,2 |
| 3-5 | 2,8 |
| 6-10 | 4,5 |
| 11+ | 7,1 |
Der Qualitätsfaktor:
Wenn wir nur Publikationen mit hoher Autorität gefiltert haben (Forbes, große Branchenseiten):
Qualität zählt deutlich mehr als Quantität.
Themenübereinstimmung:
Zitate, die mit unseren Ziel-KI-Anfragen (den Fragen, für die wir zitiert werden wollen) übereinstimmen, hatten eine 4x höhere Umwandlung zu KI-Zitaten als themenfremde Zitate.
Seien Sie strategisch, worüber Sie zitiert werden.
LinkedIn-Thought Leadership ist speziell für KI relevant.
Warum LinkedIn funktioniert:
Was wir sehen:
Führungskräfte, die konsequent auf LinkedIn posten (3-5x/Woche) mit echten Insights:
Der Multiplikator:
Wenn andere anerkannte Experten Ihre Posts kommentieren oder teilen, verstärkt das das Signal. KI sieht: “Post von Experte A wurde von B, C, D bestätigt.”
Taktiken:
LinkedIn ist nicht mehr nur fürs Netzwerken – sondern für den KI-Entitätsaufbau.
Podcasts sind unterschätzt für die KI-Sichtbarkeit.
Warum Podcasts funktionieren:
Wichtig:
Stellen Sie sicher, dass der Podcast Transkripte veröffentlicht. Nur-Audio-Podcasts haben begrenzten KI-Effekt, weil KI auf Texte trainiert.
Best Practices:
Ergebnisse:
Gäste bei Podcasts mit Transkripten sehen Sichtbarkeitsanstiege in KI-Antworten zu relevanten Themen nach 6-8 Wochen.
Hier geht es um Entitätenerkennung.
Wie KI Entitätsprofile aufbaut:
Wenn die KI Ihren Namen + Unternehmen + Fachgebiet wiederholt findet:
Erstellt sie eine “Entität” für Sie im Knowledge Graph.
Die Entität wird zu Ihrer KI-Identität:
Wenn Nutzer nach diesen Themen fragen, zieht die KI ihre Entität als relevante Quelle heran.
Starke Entität aufbauen:
Expertenzitate sind eine der effektivsten Methoden, Entitätenerkennung aufzubauen, weil sie klaren Kontext liefern.
Blick auf die Konkurrenz: Verfolgen Sie, wer statt Ihnen zitiert wird.
Unsere Analyse:
Für unsere Kategorie haben wir verfolgt, welche Marken in KI-Antworten auftauchen und dann deren Thought Leadership-Präsenz analysiert.
Ergebnisse:
Die Korrelation war eindeutig.
Gap-Analyse:
Wir haben ermittelt, welche Publikationen die Konkurrenz zitiert, aber uns nicht – und haben diese gezielt angesprochen.
Ergebnis:
Nach 6 Monaten gezielter PR:
Die PR-Strategie sollte auf KI-Sichtbarkeitsziele ausgerichtet sein.
Die Wettbewerbsanalyse ist clever.
So geht’s:
Hilfreiche Tools:
Ziel ist, die Präsenz der Konkurrenz in KI-zitierten Quellen zu erreichen oder zu übertreffen.
Dieser Thread hat unsere Strategie geklärt. Die wichtigsten Erkenntnisse:
Was wir ändern:
Neue Kennzahlen:
Strategische Neuausrichtung:
Wir wechseln von “überall Erwähnung bekommen” zu “Erwähnung in Quellen, auf die KI trainiert wird, zu Themen, die wir besetzen wollen.”
Das PR-Team hat jetzt KI-Sichtbarkeit als primäre KPI neben klassischen Kennzahlen.
Danke an alle für die praxisnahen Einblicke.
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