Ist die Optimierung für AI-Suche dringend oder können wir warten? Priorisierung gegenüber anderen Initiativen

Gute Frage, und die Antwort ist differenziert.

Argumente für Dringlichkeit:

1. First-Mover-Vorteil ist real – Frühe Optimierer erhalten dreimal mehr Erwähnungen
2. AI-Sichtbarkeit wirkt kumulativ – Wenn Sie einmal die vertrauenswürdige Quelle sind, bleiben Sie es
3. Trainingsdaten sind entscheidend – Was JETZT in den Trainingsdaten ist, prägt zukünftige AI-Antworten
4. Wettbewerbsdynamik – Wenn Wettbewerber optimieren und Sie nicht, verlieren Sie Marktanteile

Argumente fürs Warten:

1. Volumen ist noch gering – 95 % aus traditionellen Quellen ist typisch
2. Best Practices entwickeln sich – Was heute funktioniert, kann sich ändern
3. ROI ist schwer messbar – Herausforderungen bei der Attribution
4. Ressourcen sind begrenzt – Opportunitätskosten sind real

Meine Empfehlung:

Nicht alles auf eine Karte setzen, aber auch nicht ignorieren.

Minimale sinnvolle Investition:

1. Monitoring einrichten (z. B. Am I Cited) – Ausgangslage verstehen
2. Kurzer Audit der aktuellen AI-Sichtbarkeit – wo stehen Sie?
3. Geringaufwändige Optimierungen – Schema-Markup, Content-Struktur
4. Wettbewerber tracken – sind diese aktiv?

So erhalten Sie Daten ohne große Ressourcenbindung. Entscheiden Sie dann anhand der gewonnenen Erkenntnisse.

Wir waren vor 12 Monaten in Ihrer Position. Das ist passiert:

Unsere Entscheidung: Abwarten und Fokus auf Kern-SEO.

12 Monate später:

• 3 Wettbewerber dominieren nun AI-Empfehlungen in unserer Branche
• Wenn Interessenten ChatGPT nach unserer Kategorie fragen, werden wir selten erwähnt
• Diese Wettbewerber haben den First-Mover-Vorteil erhalten
• Wir sind jetzt im Aufholmodus

Die Kosten des Wartens:

Nicht nur entgangener Traffic. Auch Mindshare. Wenn Entscheider AI fragen: „Wer sind die führenden Anbieter in X?“, sind wir nicht dabei. Das prägt die Wahrnehmung.

Mein Rat:

Nicht warten. Selbst eine minimale Investition jetzt ist besser als später nachziehen zu müssen. Die Wettbewerbsdynamik ist real.

Gegenperspektive aus einem kleineren Unternehmen:

Unsere Situation:

• 20-Personen-Unternehmen
• Sehr begrenzte Marketingressourcen
• 2-Personen-Marketingteam

Was wir gemacht haben:

AI-Sichtbarkeit überwacht, aber nicht stark in Optimierung investiert. Fokus auf das Kerngeschäft.

Ergebnis:

Wir kommen weiterhin gut zurecht. Traditionelles SEO trägt uns. AI-Traffic ist minimal, wächst aber.

Meine Meinung:

Für ressourcenknappe Unternehmen reicht das Minimum:

1. Monitoring (wissen, wo man steht)
2. Nicht blockieren (AI-Bots nicht aussperren)
3. Basisoptimierung (Schema, Struktur) im Rahmen der normalen Contentarbeit
4. In 6–12 Monaten erneut prüfen

Nicht jeder braucht ein aggressives AI-Optimierungsprogramm. Es hängt von Ressourcen und Wettbewerbsdynamik ab.

Agenturperspektive aus der Arbeit mit über 40 B2B-Kunden:

Wer sollte AI-Optimierung JETZT priorisieren:

1. Produkte mit hohem Entscheidungsaufwand (lange Recherchezyklen)
2. Kategorien, in denen Wettbewerber bereits optimieren
3. Marken, die auf Thought Leadership angewiesen sind
4. Unternehmen mit junger Zielgruppe
5. Branchen mit komplexen Auswahlprozessen

Wer vermutlich warten kann:

1. Lokale Unternehmen mit geografischem Fokus
2. Commodity-Produkte mit einfachen Entscheidungswegen
3. Kategorien ohne AI-aktive Wettbewerber
4. Ressourcenknappe Startups mit dringenderen Prioritäten

Der Mittelweg:

Die meisten B2B-SaaS-Unternehmen sollten zumindest ETWAS tun. Mindestens: Monitoring + Basisoptimierung. Die Frage ist, wie aggressiv.

Datenpunkt zur Wettbewerbsdynamik:

Wir haben 50 B2B-SaaS-Unternehmen in 10 Kategorien analysiert.

Ergebnis:

In 8 von 10 Kategorien waren die Top 2–3 AI-sichtbaren Unternehmen NICHT die Marktführer nach Umsatz. Es waren Unternehmen, die früher optimiert haben.

Bedeutung:

AI-Sichtbarkeit schafft neue Wettbewerbsdynamik. Kleinere Unternehmen, die früh optimieren, können mit größeren konkurrieren, die (noch) nicht optimiert haben.

Für Ihre Entscheidung:

Wenn Ihre Wettbewerber noch nicht optimiert haben, können Sie mit früher Investition über sich hinauswachsen. Haben sie es, müssen Sie aufholen.

In jedem Fall hilft Warten nur den Wettbewerbern, die aktiv sind.

Sehr hilfreiche Perspektiven. So denke ich jetzt darüber:

Der Entscheidungsrahmen:

1. Zuerst monitoren – aktuellen Stand verstehen, bevor man das Investitionslevel festlegt
2. Wettbewerber prüfen – sind sie bei AI-Optimierung aktiv?
3. Kategorie-Dynamik bewerten – ist das forschungsintensiv oder transaktional?
4. Opportunitätskosten berechnen – worauf verzichten wir durch Warten?

Mein Plan:

Sofort (dieses Quartal):

• Am I Cited Monitoring aufsetzen
• Schnelle Wettbewerbsanalyse zur AI-Sichtbarkeit
• Basisoptimierung (Schema, Struktur) im Rahmen der normalen Arbeit

Nächstes Quartal:

• Monitoring-Daten auswerten
• Fundierte Entscheidung zum Investitionslevel treffen
• Wenn Wettbewerber aktiv sind, Priorität erhöhen
• Wenn die Kategorie ruhig ist, beim Minimum bleiben

Die Erkenntnis:

Monitoring ist kostengünstig und liefert viele Informationen. Damit anfangen. Ressourcenentscheidungen auf Basis von Daten, nicht Annahmen, treffen.

Danke an alle für die Einblicke.

Aus einer höheren Perspektive:

Die Entwicklung ist eindeutig:

• AI-Suche: 300–500 % Wachstum pro Jahr
• Traditionelle Suche: 0–5 % Wachstum pro Jahr
• Der Wendepunkt kommt

Die Frage ist nicht „ob“, sondern „wann“.

Sie können entscheiden, wann Sie investieren: früh (Vorteil), mittel (Aufholen) oder spät (Krisenmodus).

Wenn AI 20 % Ihres Traffics ausmacht, sind Sie 2–3 Jahre hinter Wettbewerbern, die jetzt starten.

Das Mindestinvestment ist gering. Die Kosten für einen falschen Zeitpunkt sind hoch. Lieber aktiv werden.