Für Welche Neuen KI-Plattformen Sollte Ich 2025 Optimieren?

Die KI-Plattform-Landschaft verstehen

Generative Engine Optimization (GEO) hat grundlegend verändert, wie Marken Sichtbarkeit in der Suche erreichen. Anders als klassische SEO, die auf Ranking-Positionen in Suchergebnisseiten abzielt, fokussiert GEO auf KI-basierte Antwort-Engines, die Informationen aus verschiedenen Quellen zu direkten Antworten für Nutzer bündeln. Der Wandel ist gravierend: 58 % der Verbraucher haben klassische Suchmaschinen durch generative KI-Tools für Produktempfehlungen ersetzt, und laut Gartner wird der traditionelle organische Suchverkehr bis 2028 um 50 % zurückgehen. Das bedeutet: Die Plattformen, für die Sie heute optimieren, bestimmen Ihre Auffindbarkeit von morgen. Die zentrale Entität moderner Such-Sichtbarkeit ist nicht mehr nur Ihr Webseiten-Ranking – sondern Ihre Marke, die in KI-generierten Antworten auf mehreren Plattformen zitiert und erwähnt wird. Zu wissen, welche Plattformen am meisten zählen und wie sie jeweils funktionieren, ist entscheidend, um in der KI-getriebenen Suchlandschaft wettbewerbsfähig sichtbar zu bleiben.

Aktueller KI-Plattform-Marktanteil und Dominanz

ChatGPT hält eine überwältigende Marktdominanz mit 81,84 % Anteil am KI-Chatbot-Markt, gefolgt von Perplexity mit 11,06 % und Microsoft Copilot mit 3,06 % laut Statcounter Global Stats. Doch der Marktanteil allein bestimmt nicht die Optimierungs-Priorität – jede Plattform hat eine eigene Nutzerbasis, Zitierverhalten und Rankingfaktoren. ChatGPTs über 400 Millionen wöchentliche Nutzer stellen die größte adressierbare Zielgruppe dar und machen die Plattform zum zentralen Optimierungsziel. Perplexity, trotz geringeren Marktanteils, zieht forschungsorientierte Nutzer an und stellt hohe Anforderungen an Aktualität, wobei Zitierungen alle 2–3 Tage aktualisiert werden. Googles AI Overviews erscheinen inzwischen in über 50 % der Suchergebnisse – Google AI-Optimierung bleibt essenziell, um traditionelle Sichtbarkeit zu sichern und KI-Traffic zu gewinnen. Claude wächst weiter, besonders unter technischen und professionellen Nutzern, während neue Plattformen wie Meta AI, DeepSeek und spezialisierte vertikale KI-Tools neue Optimierungschancen für bestimmte Branchen und Anwendungsfälle bieten.

Plattform-Vergleich: Wichtige Rankingfaktoren und Zitierverhalten

ChatGPT: Optimierung für den Marktführer

ChatGPTs Dominanz bietet Marken sowohl Chancen als auch Herausforderungen bei der KI-Sichtbarkeit. Mit über 400 Millionen wöchentlichen Nutzern und 10 % neuer Registrierungen, die mittlerweile über ChatGPT-Empfehlungen kommen (vor sechs Monaten noch unter 1 %), sollte ChatGPT im Fokus der Optimierung stehen. Zitatanalysen zeigen, dass ChatGPT Content mit mehr als 2.900 Wörtern bevorzugt, solche Artikel erhalten im Schnitt 5,1 Zitate gegenüber nur 3,2 für kürzere Inhalte. Doch zählt nicht nur die Länge – die Struktur ist entscheidend. Seiten mit klaren Abschnittsüberschriften von 120–180 Wörtern schneiden durchweg besser ab als kürzere oder längere Abschnitte – ein optimales „Goldlöckchen-Zone“-Format für die KI-Extraktion. Originaldaten und Statistiken steigern die Zitierwahrscheinlichkeit drastisch, Inhalte mit Zitaten, Expertenmeinungen oder proprietären Daten erreichen 30–40 % höhere Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten. ChatGPT schätzt außerdem Traffic-Volumen und Domain Authority – Seiten mit hohem Traffic erhalten einen überproportionalen Anteil an Zitierungen, dennoch können neue Seiten mit exzellenten, einzigartigen Inhalten durchbrechen, indem sie Informationen bieten, die anderswo nicht verfügbar sind.

Perplexity: Die Plattform mit Aktualitäts-Fokus

Perplexity stellt eine grundlegend andere Optimierungs-Herausforderung dar als ChatGPT, mit extrem hohen Anforderungen an Aktualität, die konsequente Inhaltsaktualisierung belohnen. Untersuchungen zeigen, dass Perplexity-Sichtbarkeit bereits 2–3 Tage nach Veröffentlichung ohne gezielte Updates sinkt – damit ist es die anspruchsvollste Plattform beim Content-Maintenance. Das ist zugleich Herausforderung und Wettbewerbsvorteil: Marken, die aggressive Aktualisierungsintervalle (2–3 Tage) für Prioritäts-Content umsetzen, erzielen messbare, sich steigernde Ergebnisse. Perplexitys Zitierverhalten unterscheidet sich deutlich von Wettbewerbern – pro Anfrage werden oft 10+ Quellen zitiert, was mehr Sichtbarkeitschancen bietet als Plattformen mit nur 3–5 Zitaten. Die Plattform bevorzugt Themen mit Multiplikator-Effekt wie KI, Wissenschaft und Marketing – diese erhalten dreimal mehr Sichtbarkeit als andere Themen. Domain Authority bleibt kritisch, aber Perplexity bewertet auch editoriale Stilistik und Qualitätsscores über 0,75 auf einer 0–1-Skala. Erste Eindrucksmetriken sind entscheidend – Inhalte mit über 1.000 Aufrufen in den ersten 30 Minuten und 4,2 %+ Klickrate halten ihre Sichtbarkeit, wodurch Distributionsstrategie ebenso wichtig ist wie Content-Qualität.

Google AI Overviews: Brücke zwischen klassischer und generativer Suche

Google AI Overviews bieten eine einzigartige Optimierungschance, indem klassische SEO-Grundlagen mit generativen KI-Funktionen kombiniert werden. Sie erscheinen in über 50 % aller Suchen und sind damit ein kritischer Sichtbarkeitskanal, der sowohl traditionelle Rankings als auch KI-Traffic beeinflusst. Seiten, die für relevante Keywords auf Position 1–10 ranken, haben die höchste Wahrscheinlichkeit für AI-Overview-Zitate – klassische SEO ist Voraussetzung für KI-Sichtbarkeit. Google bevorzugt dabei insbesondere Behörden- und Bildungs-Domains für Fakten, Medizin- und Wissenschaftsjournale bei Gesundheitsthemen, aktuelle Nachrichtenartikel für Events, YouTube-Videos bei How-to-Fragen und Forendiskussionen (vor allem Reddit) für Produktempfehlungen. E-E-A-T-Signale bleiben zentral – Googles Fokus auf Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness wurde durch KI nochmals verstärkt. Schema-Markup und strukturierte Daten machen etwa 10 % der Rankingfaktoren aus, weshalb korrekte Umsetzung essenziell ist. Im Gegensatz zu Perplexitys Aktualitätsdruck akzeptieren Google AI Overviews Inhalte bis zu 12 Monate zurück, wobei aktuelle Updates die Sichtbarkeit verbessern. Der strategische Vorteil liegt darin, bestehende Top-Ranking-Seiten mit Antwortkapsel-Formaten und optimierter Struktur zu versehen, um KI-Sichtbarkeit zu maximieren, ohne komplette Neufassung.

Claude: Optimierung für differenzierte, kontextreiche Anfragen

Claude gewinnt eine wachsende Zielgruppe technischer Profis und forschungsorientierter Nutzer, die differenzierte, fundierte Antworten höher schätzen als schnelle Ergebnisse. Die besondere Stärke der Plattform liegt in der Verarbeitung von 200.000 Token Kontexten – also ganzen Büchern oder Dokumenten –, was sie für tiefgreifende Analysen, Vertragsprüfungen oder komplexe Argumentationen prädestiniert. Claudes Zitierverhalten unterscheidet sich: Meist werden pro Anfrage nur 1–3 Quellen zitiert, was jede Erwähnung wertvoller und umkämpfter macht. Die Plattform bevorzugt akademische und forschungsbasierte Quellen, technische Tiefe statt oberflächlicher Erklärungen und neutrale, sachliche Darstellung statt Marketing-Sprache. Inhalte im Stil von Forschungspapieren oder technischen Dokumentationen erzielen bessere Sichtbarkeit als Werbetexte. Claude ist in den Antworten zurückhaltender, manchmal zu vorsichtig, doch dieser Ansatz spricht professionelle, technisch orientierte Zielgruppen mit hohen Ansprüchen an. Optimierung für Claude erfordert klare, strukturierte Argumentation mit Belegen, Einschränkungen und ausgewogenen Perspektiven. Anders als ChatGPT bevorzugt Claude autoritative Quellen unabhängig vom Traffic, sodass auch Nischen-Expertise Sichtbarkeit unter Fachpublikum erreichen kann.

Aufkommende Plattformen: Meta AI, DeepSeek und vertikale Lösungen

Meta AI bietet eine bedeutende neue Chance, da Facebook und Instagram KI-Funktionen auf ihren Plattformen integrieren. Mit Milliarden Social-Media-Nutzern könnte Meta AIs Reichweite traditionelle Suchplattformen erreichen oder übertreffen. Meta AI bevorzugt soziale Signale, Marken-Erwähnungen und Engagement-Metriken, wodurch Social-Media-Optimierung immer wichtiger für KI-Sichtbarkeit wird. Die Plattform zitiert 2–3 Quellen pro Anfrage und bevorzugt aktuelle Inhalte – Chancen für Marken mit starker Social-Präsenz und aktiver Community. DeepSeek und andere aufstrebende chinesische KI-Plattformen gewinnen weltweit an Bedeutung, besonders unter technischen Zielgruppen und in bestimmten Regionen. Diese Plattformen nutzen oft andere Trainingsdaten und Rankingfaktoren als westliche KI-Systeme, was lokalisierte Optimierungsstrategien erfordert. Vertikale KI-Lösungen für spezialisierte Branchen – Legal AI, Medical AI, Financial AI – entstehen rasant, jede mit eigenem Zitierverhalten und eigenen Anforderungen. Marken sollten neue Plattformen in ihrem Branchensegment beobachten und frühzeitig mit der Optimierung beginnen, da First-Mover-Vorteile im Wachstum kumulieren. Die strategische Herangehensweise besteht darin, zu identifizieren, welche aufkommenden Plattformen Ihre Zielgruppe nutzt, und dann eine Basisoptimierung (Qualitätsinhalte, Schema-Markup, E-E-A-T-Signale) umzusetzen, die plattformübergreifend wirkt.

Content-Optimierungsstrategien für alle Plattformen

Antwortkapsel-Formatierung hat sich als effektivste universelle Optimierungstechnik über alle KI-Plattformen hinweg erwiesen. Dabei wird eine umfassende, eigenständige Antwort direkt nach der Hauptüberschrift platziert – noch vor jeglicher Einleitung oder Hintergrund. Die Antwortkapsel sollte 2–3 Absätze umfassen und eine vollständige, extrahierbare Antwort liefern, die KI-Systeme direkt übernehmen können. Diese Struktur erfüllt mehrere Zwecke: Sie befriedigt Nutzer, die schnelle Antworten suchen, bietet KI-Modellen extraktionsbereite Inhalte und legt sofort thematische Relevanz fest. Semantische Struktur-Optimierung bedeutet, Informationen so zu gliedern, dass KI-Modelle Beziehungen zwischen Konzepten und Entitäten erkennen. Eine saubere Überschriftenhierarchie (H1 → H2 → H3), ein Konzept pro Abschnitt und Themencluster um zentrale Leitgedanken erhöhen die KI-Auffindbarkeit. Tiefenanforderungen an Content variieren je nach Plattform – ChatGPT und Google AI akzeptieren schon Inhalte ab 1.500 Wörtern, wenn sie umfassend sind, während Perplexity 2.900+ Wörter belohnt. Doch Qualität schlägt Quantität: Inhalte müssen originelle Einsichten, konkrete Beispiele und praxisnahe Anwendungen bieten, die in Konkurrenzressourcen fehlen.

Schema-Markup und strukturierte Daten

Schema-Markup trägt auf Plattformen wie Perplexity etwa 10 % zu den Rankingfaktoren bei – korrekte Implementierung ist daher Pflicht für wettbewerbsfähige Sichtbarkeit. Article Schema sollte auf jedem Blogpost, Leitfaden und Ratgeber erscheinen, um Publikationsdaten, Autor und Änderungen explizit auszuzeichnen. FAQ Schema macht Frage-Antwort-Paare für KI extrahierbar und steigert die Zitierwahrscheinlichkeit bei Suchanfragen. HowTo Schema strukturiert Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die KI-Extraktion – besonders effektiv bei Tutorials. Organization und Person Schema sorgen für Entitätserkennung Ihrer Marke und Teammitglieder, damit KI-Systeme wissen, wer Sie sind und wofür Sie stehen. Review und Rating Schema verstärken soziale Proof-Signale, während BreadcrumbList Schema die Seitenarchitektur und Inhaltsbeziehungen verdeutlicht. Die Implementierung sollte im JSON-LD-Format erfolgen, platziert im Head-Bereich der Seite – Googles empfohlene Variante, die KI-Crawler am besten verarbeiten. Validierung ist unerlässlich: Nutzen Sie den Google Rich Results Test, Schema.org Validator oder Bing Markup Validator für die Prüfung. Fehler im Schema können dazu führen, dass KI-Systeme Ihre strukturierten Daten überhaupt nicht auslesen – und die Optimierung so ins Leere läuft.

Multi-Plattform-Distribution und Content-Syndizierung

Ausschließliches Publizieren auf der eigenen Website beschränkt die KI-Auffindbarkeit. Strategische Syndizierung multipliziert die Berührungspunkte, an denen KI-Modelle Ihre Expertise erfassen könnten. Medium und Substack erreichen Zielgruppen, die Ihren Blog nie finden würden, und schaffen zusätzlich indexierte Inhalte – KI-Modelle zitieren oft die Medium- oder Substack-Version, selbst wenn das Original auf Ihrer Seite liegt, und steigern so die Gesamtsichtbarkeit. Fachpublikationen bieten vorqualifizierte, autoritative Plattformen, bei denen Gastbeiträge sofortige Glaubwürdigkeit erzeugen, die KI-Systeme erkennen. Aggregator-Seiten Ihrer Branche – Alltop, Product Hunt, Hacker News, branchenspezifische Aggregatoren – schaffen weitere Auffindbarkeit. YouTube bietet riesige Chancen für KI-Zitate, insbesondere für Google-KI-Systeme, die Videoinhalte bevorzugen. Für KI-Sichtbarkeit sollten Sie detaillierte Videobeschreibungen mit Timestamps, vollständige Transkripte, beschreibende Titel im Frageformat und tiefgehende Inhalte (15–30 Minuten Videos schlagen Kurzclips) nutzen. LinkedIn ist die Schlüsselplattform für B2B-KI-Sichtbarkeit, wie ChatGPT-Analysen zeigen: Berufliche Inhalte werden dort oft für Business-, Marketing- und Entwicklungsthemen zitiert. Reddit ist ein KI-Zitat-Goldmine, insbesondere bei Produktempfehlungen und User-Experience-Fragen, da KI-Modelle die authentischen, ungefilterten Diskussionen auf Reddit schätzen. Podcast-Auftritte produzieren KI-lesbare Inhalte durch Transkripte – viele Podcasts veröffentlichen keine Transkripte, daher besteht die Chance, diese selbst zu erstellen und mit korrektem Verweis auf Ihrer Website zu publizieren.

KI-Suchperformance messen und verfolgen

Klassische Analysetools erfassen KI-Sichtbarkeit nicht ausreichend. Die Google Search Console liefert nur begrenzt AI-Overview-Daten und trennt KI-Traffic nicht von den klassischen Suchergebnissen. Spezialisierte KI-Visibility-Tools wie Semrush AI SEO Toolkit, Profound und Ziptie.dev ermöglichen umfassendes Monitoring über ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI Mode hinweg. Manuelles Testen bleibt wertvoll, um die aktuelle Sichtbarkeit zu prüfen: Stellen Sie systematisch Ziel-Fragen auf den KI-Plattformen und dokumentieren Sie, ob Ihre Marke auftaucht, welche Wettbewerber stattdessen zitiert werden und wie sich die Antworten zwischen den Plattformen unterscheiden. Legen Sie eine Tabelle mit 20–30 priorisierten Anfragen an, testen Sie monatlich und halten Sie Zitat-Präsenz, Position, Tonalität und Wettbewerber-Nennungen fest. KI-Referral-Traffic erscheint anders in Analytics – direkte Traffic-Spikes sind oft KI-Verweise, die falsch zugeordnet werden, während Referrer von ai.com , perplexity.ai und claude.ai erfolgreiche Zitate anzeigen. Anstieg bei Branded Search korreliert oft mit KI-Sichtbarkeit: Taucht Ihre Marke in KI-Antworten auf, suchen viele Nutzer anschließend gezielt danach – das Branded-Search-Volumen wird damit zum indirekten Erfolgsindikator Ihrer KI-Optimierung.

Markenmonitoring als Teil der KI-Optimierung

Unverlinkte Markenerwähnungen haben inzwischen erhebliches Gewicht bei KI-Rankings, teils mehr als klassische Backlinks. Wenn KI-Plattformen Ihren Markennamen in dutzenden seriösen Quellen finden, wird Autorität angenommen – auch ohne klassischen Link. Zitierhäufigkeit macht etwa 35 % der KI-Antwort-Einbindungen aus, jede Erwähnung ist daher wertvoll. Co-Zitierungen entstehen, wenn Ihre Marke gemeinsam mit Wettbewerbern oder verwandten Konzepten auf Drittseiten auftaucht – wird Ihr Projektmanagement-Tool etwa regelmäßig in Artikeln genannt, die auch Asana und Monday.com behandeln, erkennt KI Sie als vergleichbare Lösung. Co-Occurrence erweitert das Prinzip auf thematische Zusammenhänge: Taucht Ihre Marke häufig in Inhalten zu bestimmten Themen auf, ordnet KI Sie diesen zu und steigert die Zitierwahrscheinlichkeit bei relevanten Anfragen. Aktives Markenmonitoring mit Tools wie Google Alerts, Mention oder Semrush Brand Monitoring zeigt, wo Ihre Marke erwähnt wird und ermöglicht es, in die Diskussion einzusteigen. Digitale PR-Kampagnen bringen Erwähnungen in autoritativen Publikationen, besonders eigene Studien eignen sich als starke Zitatquelle. Expertenbeiträge positionieren Teammitglieder als Thought Leader per Gastbeitrag, Journalisten-Interview, Konferenzauftritt oder Podcast – alles baut Entitätserkennung auf. Community-Engagement in Foren, Social Media und User-Generated-Content-Plattformen erzeugt organische Markenerwähnungen, die KI-Systeme zunehmend zitieren.

KI-Optimierungsstrategie zukunftssicher machen

Multimodale KI-Fähigkeiten wachsen rasant, Plattformen verarbeiten immer häufiger Bilder, Diagramme, Grafiken und Infografiken neben Text. Visuelle Optimierung wird zentral: Hochwertige, informative Bilder werden zum Rankingfaktor, Alt-Texte und Bildbeschreibungen gewinnen an Bedeutung, Infografiken und Datenvisualisierungen fördern Zitate, Videoinhalte mit Transkript gewinnen an Wert. Personalisierte KI-Antworten machen Zitatmöglichkeiten dynamischer – Ihr Content wird je nach Nutzer unterschiedlich zitiert. Umfassende Content-Ökosysteme, die verschiedene Nutzersegmente, Erfahrungslevel und Anwendungsfälle abdecken, bleiben in diversen Kontexten sichtbar. Echtzeit-Informationsintegration eröffnet Chancen für dynamische Inhalte, die statische Inhalte nicht bieten können. Voice- und Konversationsschnittstellen wachsen weiter, Optimierung erfordert natürliche, gesprochene Sprachmuster, Frage-Antwort-Formate wie im Gespräch, lokale Optimierung für „in meiner Nähe“-Sprachsuchen und Featured-Snippet-Optimierung. Der strategische Ansatz ist, grundlegende Optimierung zu etablieren (Qualitätsinhalte, Schema-Markup, E-E-A-T-Signale), die plattformübergreifend wirkt – und gleichzeitig Trends zu beobachten und Taktiken anzupassen, wenn Plattformen sich weiterentwickeln.

Wichtige Optimierungsprioritäten nach Plattform

• ChatGPT: Fokus auf Domain Authority, Backlink-Qualität, Content-Tiefe (2.900+ Wörter), Originaldaten/Statistiken und Trafficvolumen. Bestehende Top-Seiten mit Antwortkapsel-Format optimieren.
• Perplexity: Aggressive Aktualisierungsintervalle (alle 2–3 Tage), Qualitätsscore über 0,75, 1.000+ Initialviews und 4,2 %+ Klickrate erreichen.
• Google AI Overviews: Klassische SEO-Exzellenz (Position 1–10), E-E-A-T-Signale umsetzen, Schema-Markup verwenden, für Featured Snippets optimieren.
• Claude: Akademischer Contentstil mit differenzierten Perspektiven, Einschränkungen benennen, Belege liefern und professionelle/technische Zielgruppen ansprechen.
• Meta AI: Starke Social-Präsenz aufbauen, Engagement generieren, teilbare Inhalte erstellen und auf soziale Signale sowie Markenerwähnungen optimieren.
• Aufkommende Plattformen: Frühzeitig Basisoptimierung implementieren, plattformspezifische Rankingfaktoren beobachten und identifizieren, welche Plattformen Ihre Zielgruppe nutzt.

Umsetzung Ihrer KI-Plattform-Optimierungsstrategie

Starten Sie mit einer Bestandsaufnahme, indem Sie Ihre aktuelle Sichtbarkeit auf ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode und Claude testen. Dokumentieren Sie, bei welchen Anfragen Sie erscheinen, wo Wettbewerber auftauchen und welche Quellen KI-Plattformen für Ihre Zielthemen bevorzugen. Priorisieren Sie nach Zielgruppe: Ist Ihre Zielgruppe stark auf Perplexity aktiv, hat diese Plattform Vorrang; bedienen Sie technische Profis, zählt Claude-Optimierung mehr; erreichen Sie breite Konsumenten, dominiert ChatGPT. Setzen Sie grundlegende Optimierung um, die plattformübergreifend funktioniert: Qualitätsinhalte, passendes Schema-Markup, E-E-A-T-Signale und Multi-Plattform-Distribution. Ergänzen Sie dann plattformspezifische Taktiken: Aggressives Aktualisieren für Perplexity, klassische SEO-Exzellenz für Google AI, akademischer Ton für Claude. Tracken Sie systematisch die Performance mit KI-Visibility-Tools oder manuellem Testing, dokumentieren Sie Ausgangswerte und messen Sie den Fortschritt quartalsweise. Iterieren Sie datenbasiert: Identifizieren Sie, welche Maßnahmen Zitate bringen, welche Plattformen den größten ROI haben und auf welche Content-Typen KI-Systeme besonders reagieren. Bleiben Sie konsequent dran: KI-Optimierung ist ein fortlaufender Prozess – Inhalte müssen regelmäßig aktualisiert, Markenerwähnungen überwacht und neue Plattformen bei deren Wachstum beachtet werden.