Genannt werden, wenn jemand die KI fragt.
Immer mehr Menschen fragen erst ChatGPT, Copilot oder Claude und dann Google. Wer in diesen Antworten nicht vorkommt, existiert für einen wachsenden Teil der Interessenten nicht. Wir messen, wo Ihr Unternehmen heute steht, und bauen die Grundlage dafür, dass die Modelle Sie kennen.
Kurz beantwortet
Google durchsucht einen Index aus Dokumenten. Ein Sprachmodell tut das nicht. Es antwortet aus Verbindungen, die es zwischen Begriffen gelernt hat, und ergänzt sie um Quellen, die es im Moment der Frage abruft. Daraus folgen drei Regeln, die sich von klassischem SEO unterscheiden.
KI-Systeme zerlegen Inhalte in Sinneinheiten und ziehen einzelne davon heraus. Deshalb zählt, ob ein Abschnitt für sich allein verständlich ist. Als praktikabel gilt: 150 bis 300 Wörter, eine Frage, eine vollständige Antwort. Wer die Antwort erst nach drei Absätzen Vorlauf gibt, macht es dem Modell unnötig schwer.
Eine Analyse von 75.000 Marken zeigt: Erwähnungen ohne Link korrelieren mit KI-Sichtbarkeit bei r = 0,664, klassische Backlinks nur bei r = 0,218. Modelle bilden statistische Verbindungen zwischen einem Namen und einem Thema. Dafür braucht es keinen Link, sondern Wiederholung im richtigen Zusammenhang.
Eine Auswertung von 250.000 KI-Antworten ergab, dass 66,2 Prozent der zitierten Quellen aus Unternehmensinhalten stammen, also aus Blogs, Leistungsseiten und Ratgebern. Das ist die gute Nachricht: Der Hauptweg führt über Ihre eigene Website, nicht über Plattformen, auf denen Sie erst Fuß fassen müssten.
Quellen: Anteil der Zitate aus Unternehmensinhalten nach der LLM-Quellen-Studie 2026 über 250.000 KI-Antworten. Korrelationswerte zu Erwähnungen und Backlinks nach einer Ahrefs-Analyse über 75.000 Marken.
Erst wissen, wo Sie stehen.
Wir definieren die Fragen, die Ihre Kunden tatsächlich stellen, und prüfen systematisch, ob Ihr Unternehmen in den Antworten vorkommt. Aufgeschlüsselt nach ChatGPT, Perplexity und Google. Dabei wird auch sichtbar, wer stattdessen genannt wird und woher die Modelle ihre Information nehmen.
Damit klar ist, wofür Sie stehen.
Ein Modell muss Ihr Unternehmen als eindeutiges Ding erkennen, mit Eigenschaften und Themenbezug. Dazu gehören konsistente Angaben über alle Auftritte hinweg, strukturierte Daten, verknüpfte Profile und eine Über-uns-Seite mit harten Fakten statt Imagetext.
Antworten, die man übernehmen kann.
Inhalte, die eine Frage im ersten Absatz vollständig beantworten, mit einer konkreten Zahl und einer belegten Quelle. Genau diese Passagen werden übernommen. Werbliche Formulierungen ohne Substanz werden es nicht.
Der Teil, der außerhalb passiert.
Fachbeiträge, Vergleichslisten, Verzeichnisse und Presse. Wichtig ist nicht die reine Anzahl, sondern dass Ihr Name wiederholt im selben thematischen Umfeld auftaucht. Bei Vergleichsfragen schöpfen Modelle fast ausschließlich aus einer Handvoll redaktioneller Bestenlisten.
Es gibt keine Datei, keinen Tag und keine Einstellung, die ein Modell dazu bringt, Sie zu nennen. Wer Ihnen das verkauft, verkauft Ihnen llms.txt, und dafür fehlt jeder Beleg.
Modelle antworten nicht deterministisch. Dieselbe Frage kann heute Ihr Unternehmen nennen und morgen ein anderes. Deshalb misst man über Prompt-Sets und Zeiträume, nicht an Einzelabfragen.
Was sich messen lässt, ist die Häufigkeit über viele Anfragen hinweg, und die lässt sich beeinflussen. Genau das ist die Arbeit.
Die Grundlagen, die Datenlage und die Werkzeuge. Alles mit Quellen, weil in diesem Feld viel behauptet und wenig belegt wird.
Vier Typen reichen. Was Schema-Markup leistet und was nicht.
Beitrag lesen →Warum Einzelabfragen nichts taugen und wie Prompt-Sets funktionieren.
Beitrag lesen →97 Prozent dieser Dateien erzeugten null Traffic. Die Datenlage ohne Marketing.
Beitrag lesen →GEO steht für Generative Engine Optimization und bezeichnet die Optimierung für KI-Antworten statt für klassische Suchergebnisse. Ziel ist, dass ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und ähnliche Systeme Ihr Unternehmen kennen und als Antwort nennen. Gelegentlich finden Sie dieselbe Disziplin unter LLMO, GAIO oder KI-SEO. Gemeint ist dasselbe.
Über Prompt-Sets. Wir definieren die Fragen, die Ihre Kunden stellen würden, und prüfen systematisch, ob und wie oft Ihr Unternehmen in den Antworten auftaucht, aufgeschlüsselt nach Modell. Das ist reproduzierbar und zeigt auch, welche Wettbewerber genannt werden und aus welchen Quellen die Modelle schöpfen.
Nach aktueller Datenlage nein. Eine Ahrefs-Auswertung über 137.000 Websites zeigte, dass 97 Prozent dieser Dateien im Mai 2026 keinerlei Traffic erzeugten, und in Server-Logs tauchen die Crawler der Anbieter beim Abruf schlicht nicht auf. Google hat im Mai 2026 offiziell festgehalten, dass die Datei für generative Suche nicht nötig ist. Wir bauen sie deshalb nicht ein und verkaufen sie erst recht nicht.
Nein, und das überrascht die meisten. Rund 60 Prozent der Zitate in Google AI Overviews stammen von Seiten außerhalb der organischen Top 20. KI-Systeme bewerten einzelne Passagen, nicht die Gesamtseite. Ein Abschnitt, der eine Frage sauber beantwortet, kann zitiert werden, auch wenn die Seite bei Google weit hinten steht.
Vier bis sechs Monate, wenn parallel Inhalte entstehen. Modelle brauchen wiederholte, konsistente Signale, bevor sie eine Marke mit einem Thema verbinden. Schneller geht es nur, wenn Sie bereits in Fachmedien oder Vergleichslisten vorkommen und diese Quellen ausgewertet werden.
Nein, es baut darauf auf. Die technische Sauberkeit, saubere Struktur und belegte Inhalte, die für Google zählen, sind auch die Grundlage für Zitate. Der Unterschied liegt im Zuschnitt: Für Google optimiert man Seiten, für KI-Systeme optimiert man Abschnitte, die für sich allein verständlich sind.
Zuletzt aktualisiert am 14. August 2026 · Verantwortlich: Marcel Speckmann
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