AI-Marken-Nennung

Definition von AI-Marken-Nennung

Eine AI-Marken-Nennung ist eine namentliche Erwähnung Ihrer Marke, die in Antworten auftaucht, die von großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini oder Google AI Overviews generiert werden. Im Gegensatz zu traditionellen Suchmaschinen-Rankings, bei denen Ihre Website als blauer Link angezeigt wird, treten AI-Marken-Nennungen auf, wenn ein KI-System Ihre Marke explizit nennt, während es eine Nutzerfrage beantwortet oder Empfehlungen abgibt. Diese Nennungen können in verschiedenen Kontexten erscheinen – Produktempfehlungen, Vergleiche, Erklärungen oder allgemeine Diskussionen – und können in Ton und Inhalt positiv, negativ oder neutral sein. Der entscheidende Unterschied ist, dass AI-Marken-Nennungen direkte Markensichtbarkeit innerhalb von KI-generierten Inhalten darstellen und damit grundlegend verändern, wie Nutzer Marken im Zeitalter der generativen KI-Suche entdecken und bewerten.

Kontext und Hintergrund: Der Wandel von SEO zu KI-Sichtbarkeit

Das Aufkommen von AI-Marken-Nennungen markiert einen Paradigmenwechsel im digitalen Marketing und in der Strategie zur Markensichtbarkeit. Jahrzehntelang konzentrierte sich Suchmaschinenoptimierung (SEO) auf hohe Platzierungen in traditionellen Suchergebnissen, wobei Backlinks als zentrales Autoritätskriterium dienten. Die rasante Verbreitung von generativen KI-Plattformen hat jedoch eine völlig neue Sichtbarkeitslandschaft geschaffen. Laut aktuellen Daten erscheinen AI Overviews in etwa 30 % aller Google-Suchen und fast 75 % aller problembezogenen Suchanfragen, während ChatGPT im Mai 2025 fast 600 Millionen einzigartige Besucher verzeichnete. Dieses explosive Wachstum bedeutet, dass AI-Marken-Nennungen nun monatlich Milliarden von Nutzern erreichen und somit ein entscheidender Bestandteil moderner Sichtbarkeitsstrategien für Marken sind.

Die Bedeutung dieses Wandels kann kaum überschätzt werden. Traditionelle Suchergebnisse präsentieren Nutzern eine Liste von Websites, aus denen sie auswählen müssen – aktives Klicken und Bewerten sind erforderlich. Im Gegensatz dazu synthetisieren KI-generierte Antworten Informationen aus mehreren Quellen und präsentieren direkte Antworten, wodurch der Besuch einzelner Websites oft überflüssig wird. Das bedeutet, dass Marken, die von KI-Systemen nicht genannt werden, für Nutzer, die sich auf diese Plattformen als Informationsquelle verlassen, praktisch unsichtbar sind. Untersuchungen von Seer Interactive zeigen, dass Google-Rankings stark mit AI-Marken-Nennungen korrelieren (~0,65), aber diese Beziehung ist nicht deterministisch – hohe SEO-Rankings allein garantieren keine KI-Sichtbarkeit.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Unternehmen, die Generative Engine Optimization (GEO)-Strategien umsetzen, berichten von 17 % mehr eingehenden Leads innerhalb von sechs Wochen, während Marken mit KI-Nennungen 38 % mehr organische Klicks und 39 % mehr bezahlte Anzeigenklicks verzeichnen. Diese Kennzahlen belegen, dass AI-Marken-Nennungen Kaufentscheidungen und Umsatz direkt beeinflussen und somit für den Wettbewerbsvorteil in der KI-getriebenen Suchlandschaft unerlässlich sind.

AI-Marken-Nennungen vs. verwandte Konzepte

Wie KI-Modelle entscheiden, welche Marken sie nennen

KI-Systeme nutzen ausgefeilte Entscheidungsprozesse, um zu bestimmen, welche Marken sie in ihren Antworten nennen. Das Verständnis dieser Mechanismen ist für Marken, die ihre KI-Sichtbarkeit verbessern möchten, essenziell. Die wichtigsten Einflussfaktoren sind Relevanz zur Anfrage, Autoritäts- und Vertrauenssignale, Personalisierungsfaktoren und Einhaltung von Sicherheits- und Richtlinienvorgaben. Fragt ein Nutzer beispielsweise „Welche Projektmanagement-Software ist die beste für Remote-Teams?“, analysiert das KI-System zunächst die Anfrage, identifiziert die spezifischen Anforderungen und durchsucht dann Trainingsdaten und aktuelle Webquellen nach passenden Marken.

Relevanz zur Anfrage ist der grundlegende Filter. KI-Systeme sind darauf trainiert, Kontext und Intention zu verstehen und zu erkennen, welche Marken tatsächlich zu den Bedürfnissen des Nutzers passen. Eine Anfrage nach günstigen CRM-Lösungen führt zu anderen Empfehlungen als eine nach Enterprise-Kundendatenplattformen. Diese Kontextsensitivität bedeutet, dass Marken Inhalte erstellen müssen, die spezifische Anwendungsfälle und Kundensegmente ansprechen, um die Wahrscheinlichkeit einer Nennung zu erhöhen. Je genauer Ihre Inhalte auf häufige Nutzeranfragen abgestimmt sind, desto eher erkennen KI-Systeme Ihre Relevanz.

Autoritäts- und Vertrauenssignale sind der zweite entscheidende Faktor. KI-Modelle bevorzugen Marken, die auf renommierten Websites erscheinen, durchweg positiv erwähnt werden, eine starke Online-Reputation haben und durch hochwertige Inhalte Expertise demonstrieren. Dies führt zu einem „The winner takes it all“-Effekt, bei dem etablierte Marken mit starker digitaler Präsenz gegenüber neuen Wettbewerbern deutliche Vorteile genießen. Studien zeigen, dass Marken auf Googles erster Seite mit einer Korrelation von 0,65 mit KI-Nennungen auftreten, was nahelegt, dass SEO-Erfolg zu KI-Sichtbarkeit führt. Allerdings ist diese Korrelation bei lösungsorientierten Websites (wie SaaS-Anbietern oder Dienstleistern) stärker als bei allgemeinen Seiten – Inhaltsqualität und Relevanz sind wichtiger als reiner Traffic.

Personalisierungsfaktoren beeinflussen ebenfalls, welche Marken genannt werden. KI-Systeme berücksichtigen Standort, Spracheinstellungen und zum Teil auch Gesprächsverlauf, um Empfehlungen zu personalisieren. Ein Nutzer in San Francisco, der nach „besten Cafés“ sucht, erhält andere Empfehlungen als jemand in London – selbst auf derselben KI-Plattform. Ebenso wirken sich sprachliche und kulturelle Kontexte auf empfohlene Marken aus, da KI-Systeme regionale Präferenzen und Marktführer erkennen. Marken mit starker lokaler Präsenz und lokalisierten Inhalten haben hier Vorteile.

Geschäftliche Auswirkungen von AI-Marken-Nennungen

Das geschäftliche Potenzial von AI-Marken-Nennungen ist überzeugend und immer besser messbar. Wenn KI-Systeme Ihre Marke als Antwort auf Nutzeranfragen nennen, ergeben sich meist mehrere positive Effekte. Erstens steigt die Markenbekanntheit deutlich, da Nutzer Ihren Markennamen in vertrauenswürdigen KI-generierten Antworten wahrnehmen. Im Gegensatz zu klassischer Werbung, die oft als „Werbung“ empfunden wird, tragen KI-Nennungen eine implizite Empfehlung in sich, weil sie im objektiven, informativen Kontext erscheinen. Dieser psychologische Vorteil führt zu höherem Markenbewusstsein und größerer Berücksichtigung bei Kaufentscheidungen.

Zweitens liefern AI-Marken-Nennungen qualifizierte Besucher und Leads. Research von Relixir zeigt, dass Unternehmen mit über 1.500 AI-Zitierungen einen monatlichen Lead-Anstieg von 38 % verzeichnen. Dieses starke Wachstum entsteht, weil Interessenten, die Marken über KI-Empfehlungen entdecken, mit höherer Kaufabsicht kommen – sie wurden bereits durch die KI auf Basis ihrer Bedürfnisse vorqualifiziert. Diese Interessenten sind in der Regel weiter im Kaufprozess, besser informiert über Lösungen und konvertieren mit höherer Wahrscheinlichkeit.

Drittens verbessern KI-Nennungen Konversionsraten und Abschlussqualität. Interessenten, die durch KI-Empfehlungen kommen, haben bereits eine Drittbestätigung für die Relevanz Ihrer Marke zu ihrem Problem erhalten. Das verringert Verkaufswiderstände und verkürzt die Sales Cycles, da weniger Erklärungsbedarf besteht. Vertriebsteams berichten, dass Leads aus KI-Nennungen höhere Abschlussraten und größere Auftragsvolumina aufweisen als traditioneller Suchtraffic.

Viertens schafft KI-Sichtbarkeit Wettbewerbsvorteile. Da KI-Systeme für immer mehr Nutzer zum primären Entdeckungsmechanismus werden, bestimmen die dominierenden Marken in ihrer Kategorie de facto das „Relevant Set“. Nutzer, die KI nach Empfehlungen fragen, sehen immer wieder die gleichen Marken, was einen sich selbst verstärkenden Kreislauf aus Sichtbarkeit und Autorität erzeugt. Marken, die von KI nicht genannt werden, laufen Gefahr, komplett aus der Wahrnehmung zu fallen – unabhängig von Produktqualität oder Marktposition.

Plattform-spezifische Besonderheiten: AI-Marken-Nennungen auf verschiedenen Systemen

Verschiedene KI-Plattformen zeigen unterschiedliche Muster bei der Nennung von Marken, was ihre unterschiedlichen Trainingsdaten, Architekturen und Philosophie widerspiegelt. Das Verständnis dieser plattformspezifischen Unterschiede ist für eine umfassende KI-Sichtbarkeitsstrategie unerlässlich.

ChatGPT von OpenAI nennt Marken in etwa 26,07 % der Antworten (laut Semrush). Die Trainingsdaten von ChatGPT reichen bis April 2024, das System stützt sich für die meisten Anfragen vor allem auf diese Trainingsdaten und weniger auf Echtzeit-Websuche. Das heißt, Marken mit starker historischer Online-Präsenz und konsistenten Nennungen auf Autoritätsquellen haben Vorteile bei ChatGPT. ChatGPT Search, das Echtzeit-Webzugriff integriert, zeigt mit 39,36 % einen deutlich höheren Nennungsanteil – aktuelle Webinhalte und frische Nennungen erhöhen die Sichtbarkeit in dieser Variante erheblich.

Perplexity, eine suchfokussierte KI-Plattform, nennt Marken in etwa 30,55 % der Antworten. Das Design von Perplexity legt Wert auf Quellenangabe und Echtzeitinformationen – Marken, die auf häufig zitierten Websites erscheinen, haben hier eine höhere Nennungswahrscheinlichkeit. Perplexity-Nutzer sehen oft Zitate neben Nennungen, was sowohl Markenbekanntheit als auch direkten Traffic ermöglicht. Die Plattform bevorzugt Marken, die auf mehreren Autoritätsquellen erwähnt werden – diese erhalten konsistentere Empfehlungen.

Google AI Overviews (früher SGE) nennen Marken in etwa 36,93 % der Antworten – der höchste Wert unter den großen Plattformen. Das spiegelt den Zugriff von Google auf den eigenen Suchindex und Knowledge Graph wider, der viele Markeninformationen enthält. Marken mit starken SEO-Rankings und Rich Snippets erscheinen häufiger in AI Overviews. Die Integration von KI in die Suche bedeutet, dass klassische SEO-Optimierung direkt die KI-Sichtbarkeit unterstützt, wodurch sich Synergien ergeben.

Gemini, der KI-Chatbot von Google, nennt Marken in etwa 31,14 % der Antworten. Die Nennungsmuster von Gemini basieren auf Trainingsdaten aus verschiedensten Internetquellen und der Anbindung an Googles Wissenssysteme. Marken mit umfassenden Wikipedia-Einträgen, strukturierter Daten-Auszeichnung und hoher Online-Autorität werden in Gemini-Antworten häufiger genannt.

Claude, der KI-Assistent von Anthropic, zeigt je nach Trainingsdaten und auf Genauigkeit und Nuance ausgerichteter Philosophie unterschiedliche Nennungsverhalten. Konkrete Werte sind weniger öffentlich dokumentiert, aber Claude nennt Marken vor allem dann, wenn sie klar relevant zur Anfrage und gut dokumentiert sind. Der Fokus auf Genauigkeit bedeutet, dass Marken mit klaren, faktenbasierten und gut belegten Informationen eine höhere Nennungswahrscheinlichkeit haben.

Technische Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit einer AI-Marken-Nennung beeinflussen

Schema-Markup und strukturierte Daten gewinnen für AI-Marken-Nennungen zunehmend an Bedeutung. Wenn Marken Organization Schema, Product Schema, Service Schema und Review Schema korrekt implementieren, stellen sie KI-Systemen maschinenlesbare Informationen zur Verfügung, die exakte Nennungen und Zitierungen ermöglichen. Studien zeigen, dass 41 % aller Webseiten semantische Auszeichnungen enthalten und 25 % explizit Schema.org-Markup nutzen. Marken, die umfassendes Schema-Markup einsetzen, verzeichnen messbar mehr KI-Sichtbarkeit, weil KI-Systeme ihre Informationen leichter extrahieren und zitieren können.

Inhaltsstruktur und Formatierung beeinflussen die Nennungswahrscheinlichkeit ebenfalls. KI-Systeme bevorzugen Inhalte, die gut strukturiert mit klaren Überschriften, Aufzählungen und Datentabellen sowie klarer, faktenbasierter Sprache gestaltet sind. Grund: KI-Systeme können Informationen aus gut strukturierten Inhalten präziser extrahieren. Marken, die speziell für KI-Verarbeitung optimierte Inhalte erstellen – mit klaren Definitionen, konkreten Fakten und logischer Gliederung – werden häufiger genannt als solche mit klassischer Marketingsprache.

Barrierefreiheit der Inhalte ist ein weiterer entscheidender Faktor. KI-Systeme können nur Marken nennen, deren Inhalte öffentlich zugänglich, nicht durch robots.txt oder Paywalls blockiert und von Suchmaschinen korrekt indexiert sind. Wer Inhalte hinter Logins versteckt oder KI-Crawler blockiert, schließt sich selbst von KI-Nennungen aus. Umgekehrt maximieren Marken, deren Inhalte serverseitig gerendert, in XML-Sitemaps enthalten und crawlbar sind, ihr Nennungspotenzial.

Umsetzung und Best Practices zur Steigerung von AI-Marken-Nennungen

Eine umfassende KI-Sichtbarkeitsstrategie erfordert einen systematischen Ansatz auf mehreren Ebenen. Die Grundlage ist Content-Erstellung und -Optimierung. Marken sollten vielfältige, tiefgehende Inhalte entwickeln, die spezifische Nutzerbedürfnisse und Anwendungsfälle abdecken. Statt generischer Produktbeschreibungen sollten detaillierte Anleitungen zur Problemlösung, Case Studies mit realen Ergebnissen und Vergleichsinhalte erstellt werden, die den eigenen Ansatz von Alternativen abgrenzen. Diese Inhalte sollten gezielt die Fragestellungen aufgreifen, die Nutzer an KI-Systeme richten, und in natürlicher Sprache formuliert sein.

Die Implementierung von Schema-Markup ist der zweite zentrale Baustein. Marken sollten folgende Auszeichnungen nutzen:

• Organization Schema zur klaren Markenidentität und Abgrenzung
• Product Schema mit Angaben zu Features, Preisen, Verfügbarkeit und Bewertungen
• Service Schema mit Beschreibung von Dienstleistungen, Regionen und Leistungen
• FAQPage Schema mit Antworten auf häufige Fragen
• Review Schema mit echten Kundenbewertungen und Ratings

Diese strukturierten Daten ermöglichen KI-Systemen, Markeninformationen sicher zu erkennen und zu zitieren.

Autoritätsaufbau erfordert kontinuierliche Arbeit auf mehreren Kanälen. Marken sollten Gastartikel auf renommierten Branchenwebsites veröffentlichen, auf Medienanfragen reagieren, in relevanten Online-Communities mitwirken, Einträge in hochwertigen Verzeichnissen sichern und Kampagnen starten, die für authentische Diskussionen sorgen. Jede Nennung auf einer Autoritätsquelle stärkt die Signale, die KI zur Bewertung der Glaubwürdigkeit nutzt.

Monitoring und Optimierung vervollständigen die Strategie. Marken sollten regelmäßig relevante Anfragen auf den wichtigsten KI-Plattformen testen, dokumentieren, wo und in welchem Kontext sie erscheinen, Wettbewerbsnennungen analysieren und Inhalte kontinuierlich anhand der Ergebnisse anpassen. Dieser iterative Ansatz sorgt dafür, dass Marken flexibel auf verändertes KI-Verhalten und den Wettbewerb reagieren können.

Zentrale Aspekte und Vorteile von AI-Marken-Nennungen

• Direkte Markenbekanntheit in KI-generierten Antworten, die monatlich Milliarden Nutzer erreichen
• Generierung qualifizierter Leads mit 38 % mehr organischen Klicks und 39 % mehr bezahlten Anzeigenklicks
• Verbesserte Konversionsraten, da Interessenten vorqualifiziert und besser informiert sind
• Wettbewerbsdifferenzierung durch konsistente KI-Empfehlungen in Ihrer Kategorie
• Aufbau von Autorität, da KI-Nennungen Glaubwürdigkeit und Relevanz signalisieren
• Reduzierte Akquisekosten durch hochwertigere und unkompliziertere Leads
• Markt-Insights, wie KI-Systeme Ihre Marke im Vergleich zur Konkurrenz wahrnehmen
• Zukunftssichere Sichtbarkeitsstrategie, da KI zum zentralen Entdeckungsmechanismus wird
• Optimierungschancen für Inhalte, identifiziert durch Analyse von KI-Nennungen
• Partnerschafts- und Monetarisierungspotenzial durch Nutzung der KI-Sichtbarkeit für Geschäftsentwicklung

Zukunftstrends und strategischer Ausblick für AI-Marken-Nennungen

Das Feld der AI-Marken-Nennungen entwickelt sich schnell weiter, und mehrere wichtige Trends prägen die Zukunft. Erstens werden KI-Systeme immer ausgefeilter in der Kontextverarbeitung, Quellbewertung und Informationssynthese. Das bedeutet: Einfache Nennungen werden weniger wertvoll, während kontextuell relevante, gut belegte Nennungen an Bedeutung gewinnen. Marken mit echter Autorität und Expertise steigern die Qualität ihrer Nennungen, während oberflächliche Optimierungstaktiken immer weniger Erfolg bringen.

Zweitens führen KI-Plattformen zunehmend ausgefeilte Zitierungs- und Attributionssysteme ein. Da Publisher und Marken bessere Nachverfolgung und Attribution fordern, entwickeln KI-Plattformen transparentere Zitiermechanismen. Dadurch werden AI-Zitierungen immer wertvoller, weil sie mehr direkten Traffic bringen und den ROI klarer messbar machen. Marken sollten sich darauf einstellen, dass Zitierungstracking ebenso wichtig wie Nennungstracking wird.

Drittens nimmt die Personalisierung von KI-Antworten weiter zu. KI-Systeme passen Empfehlungen immer stärker an Nutzerkontext, Präferenzen und Historie an. Das bedeutet, dass Marken für immer spezifischere Zielgruppen und Anwendungsfälle optimieren müssen, statt sich nur auf generelle Kategorien zu konzentrieren. Die Zukunft gehört Marken, die ihre Relevanz für spezifische Nutzerbedürfnisse belegen können – nicht nur für den Gesamtmarkt.

Viertens wird das KI-Training zunehmend selektiver und kuratierter. Da die Anforderungen an KI-Genauigkeit und Verlässlichkeit steigen, setzen KI-Anbieter immer stärker auf hochwertige, lizensierte Trainingsdaten statt auf breite Webcrawls. Das heißt: Marken, die in Premium-Quellen und Lizenzdaten erscheinen, haben Vorteile. Publisher und Content-Anbieter gewinnen Einfluss darauf, welche Marken in KI-Trainingsdaten aufgenommen werden.

Fünftens nehmen Regulierung und Transparenzpflichten zu. Regierungen und Behörden verlangen zunehmend, dass KI-Systeme Quellen und Trainingsdaten transparenter offenlegen. Das wird zu ausdrücklicheren Zitierungsanforderungen und klareren Attributionen von Markennennungen führen. Marken sollten sich auf eine Zukunft einstellen, in der KI-Sichtbarkeit transparenter und messbarer wird als heute.

Schließlich wächst die Wettbewerbintensität um KI-Nennungen rapide. Da immer mehr Marken die Bedeutung der KI-Sichtbarkeit erkennen, steigt der Konkurrenzdruck. Frühstarter, die jetzt starke KI-Präsenz aufbauen, haben nachhaltige Vorteile, denn die „The winner takes it all“-Dynamik der KI-Systeme lässt bestehende Sichtbarkeit langfristig anwachsen. Marken, die mit KI-Strategien zögern, riskieren den dauerhaften Ausschluss aus KI-Empfehlungen ihrer Kategorie.

Die strategische Konsequenz ist klar: AI-Marken-Nennungen sind kein kurzfristiges Phänomen oder Marketingtrend, sondern ein fundamentaler Wandel, wie Marken Sichtbarkeit und Kaufentscheidungen beeinflussen. Unternehmen, die KI-Sichtbarkeit als Kernaufgabe begreifen, systematisch optimieren und sich flexibel an Plattformänderungen anpassen, werden in der KI-getriebenen Suchlandschaft erfolgreich sein. Wer AI-Marken-Nennungen ignoriert, riskiert die Bedeutungslosigkeit, da Nutzer immer stärker auf KI-Systeme als Informations- und Empfehlungskanal setzen.