Steuerung der Markenerzählung

Was ist Steuerung der Markenerzählung?

Steuerung der Markenerzählung bezeichnet das strategische Management und die aktive Gestaltung, wie eine Marke in digitalen Ökosystemen beschrieben, wahrgenommen und diskutiert wird – insbesondere innerhalb KI-gestützter Systeme und Suchplattformen. Im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz hat sich die Steuerung der Markenerzählung über das klassische Marketing hinaus entwickelt und umfasst, wie KI-Systeme Informationen über eine Marke interpretieren, zusammenfassen und Konsument:innen präsentieren. Das Konzept erhielt große Aufmerksamkeit nach prominenten Fällen wie Campbell’s Soup, bei dem die kontroversen Äußerungen eines Managers sich rasch über KI-Plattformen und Suchergebnisse verbreiteten, was einen Kursverlust von 7,3 % (684 Millionen US-Dollar an Marktkapitalisierung) verursachte, oder der Chatbot-Krise von Air Canada, die zeigte, wie KI-Systeme negative Narrative schneller verstärken können, als Marken reagieren können. Im Unterschied zum traditionellen Markenmanagement, das sich auf die Kontrolle der Unternehmenskommunikation und Medienarbeit konzentrierte, müssen Marken in der KI-Ära ihre Geschichte aktiv in „maschinenlesbarer, antwortfreundlicher Weise“ definieren – sonst füllen KI-Systeme Informationslücken mit Drittquellennarrativen, unabhängig von deren Genauigkeit.

Das KI-Narrativ-Problem

Die grundlegende Herausforderung der Steuerung der Markenerzählung im KI-Zeitalter liegt darin, dass KI-Systeme Inhalte anders priorisieren als Menschen. Traditionelles Markenmanagement ging davon aus, dass offizielle Markenkommunikation mehr Gewicht hat als Drittquellen; KI-Systeme jedoch bevorzugen „antwortförmige Inhalte“ gegenüber autoritativer Stille – ein ausführlicher Medium-Artikel oder Reddit-Post wiegt oft stärker als vage rechtliche Hinweise oder „Kein Kommentar“-Statements der Marke. Dies schafft eine kritische Asymmetrie: Während Marken ihre Botschaften sorgfältig gestalten, nehmen KI-Systeme gleichzeitig Informationen aus unzähligen Quellen – Nachrichten, Social Media, nutzergenerierte Inhalte und Wettbewerber-Kommentare – auf und kombinieren sie zu Antworten, die für Konsument:innen autoritativ wirken. Das Problem verschärft sich, weil KI-Systeme keine Absichten, Fairness oder Reputationsschäden verstehen; sie optimieren rein auf sprachliche Sicherheit und narrative Kohärenz. Das stellt einen fundamentalen Wandel vom traditionellen hin zum KI-vermittelten Markenmanagement dar.

Wie KI-Systeme Markenwahrnehmung formen

KI-Systeme formen die Markenwahrnehmung durch mehrere Mechanismen, die weitgehend außerhalb der direkten Kontrolle der Marke liegen. Wenn Konsument:innen ChatGPT, Gemini oder Perplexity Fragen zu Marken stellen – sei es bei der Recherche oder während der Kaufentscheidung – gewinnen erwähnte Marken sofort an Glaubwürdigkeit und werden häufig schon vor dem eigentlichen Produktvergleich berücksichtigt. Dieser Einfluss vor dem Kauf ist besonders stark, da er in der Entdeckungsphase stattfindet, wenn Empfehlungen besonders aufnahmebereit begegnet wird. KI-Systeme schaffen Kategorienassoziationen, indem sie bestimmte Marken wiederholt bei spezifischen Anfragen nennen und so eine mentale Verbindung zu Lösungen oder Attributen herstellen. Sie bauen Vertrauen durch Drittvalidierung auf, weil KI-Empfehlungen objektiver erscheinen als Werbung und als implizite Empfehlung wahrgenommen werden. Außerdem etablieren sie Expertenpositionierung, indem sie Marken in autoritativen Kontexten häufig referenzieren, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Nutzer:innen diese Marken beim Kauf bevorzugen. KI-Systeme formen zudem Wettbewerbslandschaften, indem sie bestimmen, welche 3–5 Optionen in Vergleichsantworten erscheinen – dies beeinflusst direkt, ob eine Marke überhaupt als relevant wahrgenommen wird. Besonders subtil ist, dass KI-Systeme Erwartungen an Qualität setzen, indem sie die Marke als „Premium“, „preiswert“, „innovativ“ oder „zuverlässig“ einordnen – diese Ankerwirkung beeinflusst spätere Bewertungen.

Geschäftliche Auswirkungen durch Verlust der Narrativkontrolle

Der geschäftliche Schaden durch den Verlust der Markenerzählung an KI-Systeme ist messbar und gravierend. Das Beispiel Campbell’s Soup macht dies deutlich: Nach negativen Äußerungen eines Managers, die sich über KI-Plattformen und Suchergebnisse verbreiteten, erlitt das Unternehmen einen Aktienkursrückgang von 7,3 %, was einem Verlust von 684 Millionen US-Dollar an Marktkapitalisierung entspricht. Über den unmittelbaren finanziellen Schaden hinaus beeinträchtigt Narrativeverlust mehrere Geschäftsbereiche zugleich. Das Vertrauen der Konsument:innen sinkt, wenn KI-Systeme fragmentierte oder negative Informationen präsentieren, bevor sie auf offizielle Markenbotschaften stoßen. Talentgewinnung und Arbeitgeberimage leiden, wenn KI-verstärkte Narrative über Unternehmenskultur, Führungsverantwortung und Mitarbeiterbehandlung potenzielle Bewerber:innen erreichen. Die Wettbewerbsposition wird geschwächt, wenn KI-Systeme eine Marke anders kategorisieren als beabsichtigt – etwa ein Premiumprodukt als „preiswert“ oder umgekehrt. Die Sichtbarkeit in der Suche nimmt ab, wenn negative Narrative die erste Ergebnisseite und AI Overviews dominieren und so markenkontrollierte Inhalte nach unten verdrängen. Diese Effekte erhöhen die Kosten für Neukundengewinnung, da Marken stärker in bezahlte Werbung investieren müssen, um negative KI-Narrative zu überdecken. Besonders kritisch: Ist ein negatives Narrativ erst einmal in KI-Systemen etabliert, wird eine Korrektur exponentiell schwieriger, da die KI das Fehl-Narrativ bereits in ihre Trainingsdaten und Antwortmuster integriert hat.

Zentrale Strategien zur Steuerung der Markenerzählung

Effektive Steuerung der Markenerzählung im KI-Zeitalter erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der KI-Systeme als mächtige, aber naive Mittler betrachtet, die strukturierte, spezifische und kontinuierlich aktualisierte Informationen benötigen. Organisationen sollten folgende Strategien umsetzen:

• Informationsvakuum beseitigen: Schweigen ist nicht mehr neutral – es ist eine Schwachstelle. Marken müssen spezifische Angaben machen, etwa durch FAQs, „Wie wir arbeiten“-Seiten und strukturierte Daten, die Gerüchte explizit widerlegen und undisclosed Informationen erklären. Klare, deklarative Sätze statt vager Rechtssprache sind gefragt – KI füllt Lücken mit der detailliertesten und überzeugendsten Erzählung.

• FAQs als Verteidigungs-Infrastruktur betrachten: FAQs sind keine reinen Kundenservice-Tools mehr, sondern Trainingsfläche für Maschinen. Gut formulierte FAQs mit Schema-Markup und expliziter Widerlegung gängiger Missverständnisse helfen KI-Systemen nachweislich, Fehlinformationen zu widerstehen.

• „Langweilige, aber spezifische“ Wahrheit veröffentlichen: KI-Systeme belohnen Spezifität über Werbesprache. Marken sollten detaillierte Inhalte zu Prozessen, Zeitabläufen, Governance-Strukturen und Anwendungsfällen veröffentlichen, statt auf Marketing-Slogans wie „branchenführend“ oder „best-in-class“ zu setzen, die für KI bedeutungslos sind.

• KI-Systeme direkt überwachen: Es gibt keinen zentralen KI-Index. Marken müssen regelmäßig große KI-Tools wie ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude befragen: „Was weißt du über [Marke]?“, und Veränderungen dokumentieren. Dies ist heute ein zentrales Monitoring für Markenrisiken, kein Experiment mehr.

• Dritt-Narrativ-Vektoren beobachten: Reddit-Posts, Medium-Artikel, „Investigations“ und Listicles sind neue Angriffsflächen für Marken. Begriffe wie „Untersuchung“, „Klage“, „Ex-Mitarbeiter“ und „Skandal“ sollten überwacht und frühzeitig mit autoritativen Gegeninhalten beantwortet werden, bevor KI-Systeme Fehlinformationen aufnehmen und verbreiten.

• Echtzeit-Monitoring-Lösungen einsetzen: Plattformen wie AmICited.com bieten spezialisiertes Monitoring, wie KI-Systeme Marken über verschiedene Plattformen hinweg beschreiben, und Echtzeit-Benachrichtigungen, wenn sich Narrative verschieben. So kann schnell auf Fehlinformationen reagiert werden.

• Strukturierte Daten-Assets erstellen: Nutzen Sie Schema-Markup, JSON-LD und andere maschinenlesbare Formate, um KI-Systemen zu helfen, korrekte Markeninformationen gegenüber Drittquellen zu priorisieren.

• Schnelle Gegendarstellungs-Mechanismen etablieren: Entwickeln Sie Prozesse, um bei Falschinformationen rasch autoritative Gegen-Narrative zu veröffentlichen, sodass KI-Systeme Korrekturen aufnehmen, bevor sich Fehler in Trainingsdaten verfestigen.

Überwachung und Messung

Die Überwachung der Markenerzählung erfordert Echtzeit-Transparenz darüber, wie KI-Systeme eine Marke über verschiedene Plattformen hinweg beschreiben – eine Fähigkeit, die klassische Brand Monitoring-Tools nicht bieten. Die meisten Unternehmen verfügen derzeit nicht über diese Sichtbarkeit und nutzen fragmentierte Tools und veraltete Dashboards, die erst Erkenntnisse liefern, wenn bereits Schaden entstanden ist. Effektives Monitoring muss nicht nur erfassen, was KI-Systeme über eine Marke sagen, sondern auch wie sie es sagen, welche Quellen sie priorisieren und wie sich diese Darstellungen im Zeitverlauf verändern. Dazu gehören die Überwachung der Stimmung auf KI-Plattformen (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude), das Nachverfolgen, welche Quellen KI-Systeme bei Markenerwähnungen anführen, das Erkennen von Lücken zwischen Markenbotschaft und KI-Darstellung sowie das Messen von Positionsänderungen zwischen verschiedenen KI-Systemen. AmICited.com hat sich als führende Lösung für diese Herausforderung etabliert und bietet spezialisiertes Monitoring von KI-generierten Antworten und Markenpräsentationen auf mehreren Plattformen. Marken erhalten damit präzise Einblicke, wie sie von KI-Systemen beschrieben werden, welche Quellen diese Darstellungen prägen, Echtzeit-Benachrichtigungen bei Narrativänderungen und können die Wirkung von Korrekturmaßnahmen messen. Darüber hinaus sollten Marken Sentiment-Analyse-Tools, Social Listening und regelmäßige manuelle KI-Response-Audits einsetzen, um umfassende Sichtbarkeit auf ihre KI-vermittelte Narrative zu erhalten.

Best Practices und Umsetzung

Die Implementierung der Steuerung der Markenerzählung erfordert einen systematischen Ansatz, bei dem KI als zentrales Geschäftsrisiko und nicht als Marketing-Gimmick betrachtet wird. Erstens sollten Marken einen Narrativ-Audit durchführen, indem sie große KI-Systeme danach befragen, was sie über die Marke wissen, aktuelle Wahrnehmungen dokumentieren und Lücken zwischen gewünschtem und tatsächlichem Image identifizieren. Zweitens sollten sie eine Marken-Narrativ-Governance etablieren – mit klarer Verantwortung, Freigabeprozessen und Eskalationsverfahren für KI-bezogene Reputationsfragen. Drittens gilt es, in Inhaltsinfrastruktur zu investieren, also umfassende, maschinenlesbare Inhalte wie FAQs, Prozessdokumentationen, Case Studies und strukturierte Daten zu erstellen, damit KI-Systeme autoritative Informationen bevorzugen. Viertens sollte KI-Monitoring in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden, statt als isolierte Funktion behandelt zu werden; Marken-, PR- und Marketingteams brauchen alle Echtzeitdaten über KI-Narrative. Fünftens gilt es, Antwortprotokolle für negative Narrative zu entwickeln, inklusive Vorlagen für schnelle Content-Erstellung und Distributionskanäle, die für KI-Aufnahme optimiert sind. Sechstens: Teams zu KI-spezifischer Kommunikation schulen, wobei Spezifität vor Formulierung, klare Aussagen vor Absicherungen und der Umgang mit KI als wörtlich orientierter Mittler betont werden. Schließlich sollte kontinuierlich gemessen und optimiert werden, indem geprüft wird, wie Content-Änderungen die KI-Darstellung beeinflussen, Messaging-Ansätze per A/B-Test getestet und die Strategie nach dem ausgerichtet wird, was KI-Systeme tatsächlich beeinflusst – nicht nach Annahmen aus dem Marketing.

Die Zukunft der Steuerung der Markenerzählung

Die Zukunft der Steuerung der Markenerzählung wird durch die zunehmende Verschmelzung von Suche, KI und Markenreputationsmanagement zu einer einzigen, einheitlichen Disziplin geprägt sein. Da KI-Systeme zur primären Schnittstelle für die Entdeckung und Bewertung von Marken werden – klassische Suchmaschinen und Medien-Gatekeeper ablösend – wird die Fähigkeit, Narrative in KI zu formen, so entscheidend wie SEO in den 2000ern. Marken, die KI-Narrativkontrolle heute als strategische Aufgabe begreifen, schaffen langfristige Wettbewerbsvorteile, da frühe Investitionen in strukturierte Daten, autoritative Inhalte und Monitoring-Infrastruktur eine starke Grundlage für akkurate KI-Repräsentation schaffen. Wer diesen Wandel ignoriert, wird zunehmend Opfer von Narrativ-Hijacking, weil Drittquellen und Wettbewerber ihre Inhalte gezielt für KI optimieren. Die KI-Systeme werden zudem immer ausgefeilter und können Marken-Kontext und Intention besser erfassen – das erhöht aber nur die Bedeutung proaktiver Narrativdefinition, weil KI noch raffiniertere Wege zur Synthese und Präsentation von Markeninformationen erhält. Die Wettbewerbslandschaft wird sich in Richtung Unternehmen verschieben, die menschliche Kreativität mit maschinenlesbarer Präzision kombinieren und Geschichten schaffen, die emotional bei Menschen ankommen und gleichzeitig technisch für KI optimiert sind. In dieser Zukunft ist die Steuerung der Markenerzählung keine Marketingfunktion – sie ist eine zentrale Geschäftsfähigkeit, die finanziellen Erfolg, Wettbewerbsfähigkeit und Markenwert direkt beeinflusst.