Warum KI bestimmte Marken empfiehlt und welche Strategie hilft

Woher kommt die Auswahl, wenn eine KI Marken nennt?

Ein Sprachmodell beantwortet Fragen auf Basis dessen, was es im Training gesehen hat. Firmen, über die viel und einheitlich geschrieben wurde, sind dort in der Regel besser vertreten als Firmen mit dünner Online-Präsenz. Was nach dem Training erschien, kennt das Modell nicht. Deshalb suchen manche Assistenten bei Fragen nach Anbietern zusätzlich im Web und ziehen Seiten als Quellen heran.

Daraus ergeben sich zwei Wege in eine Antwort. Der erste läuft über das Wissen des Modells. Er braucht Zeit, weil Trainingsdaten nur in Abständen erneuert werden, und die einzelne Firma kann darauf kaum einwirken. Der zweite läuft über abgerufene Quellen. Hier entscheidet, ob die Seiten einer Firma abrufbar sind und als Antwort auf genau diese Frage verstanden werden. Dort lässt sich konkret arbeiten.

Hinzu kommt die Streuung: Dieselbe Frage kann an einem anderen Tag oder bei einer anderen Modellversion eine andere Liste ergeben. Eine einzelne Antwort belegt deshalb wenig. Erst wiederholte Messungen derselben Fragen zeigen, ob eine Firma regelmäßig vorkommt. Für Google AI Overviews gibt es dazu eine eigene Strategie für den B2B-Bereich.

Welche Signale entscheiden mit, ob Ihre Firma genannt wird?

Die genaue Gewichtung ist von außen nicht bekannt. Beobachten und herleiten lässt sich aber, welche Eigenschaften einer Website und ihres Umfelds helfen, in Antworten aufzutauchen:

• Die Seiten sind erreichbar: Statuscode 200, kein noindex, keine Sperre in der robots.txt für Crawler, die Sie zulassen wollen, dazu eine Sitemap und eindeutige Canonicals. OpenAI steuert die Suche über OAI-SearchBot und das Training über GPTBot getrennt. Wer OAI-SearchBot sperrt, erscheint laut der Übersicht der OpenAI-Crawler nicht in den Suchantworten von ChatGPT.
• Jedes Thema hat genau eine Seite, die in den ersten Sätzen antwortet (Answer-First) und belegte Angaben in einer Tabelle zeigt.
• Firmenname, Leistungen, Zahlen und Fristen lauten auf der Website, in Profilen und in Verzeichnissen gleich.
• Fachmedien, Verbände, Branchenverzeichnisse und echte Bewertungen beschreiben die Firma unabhängig von der eigenen Website.
• Strukturierte Daten nach Schema.org beschreiben Firma und Leistungen maschinenlesbar. Die Datei llms.txt ist ein Vorschlag, Inhalte für KI-Systeme übersichtlich aufzulisten; ob ein Assistent sie liest, bleibt offen.

Die Erreichbarkeit steht am Anfang der Liste: Was ein Crawler nicht lesen darf, kann ein Assistent nicht als Quelle abrufen, und erst auf lesbaren Seiten wirken klare Antworten und einheitliche Angaben. Die B2B-Sicht dazu steht im Ratgeber Warum KI im B2B Marken empfiehlt.

Wie sieht eine tragfähige Strategie für mehr Nennungen aus?

1. Käuferfragen sammeln: aus Vertriebsgesprächen und Kundenanfragen, so formuliert, wie jemand sie in einen Assistenten tippt.
2. Ausgangslage messen: jede Frage in mehreren Assistenten stellen und Datum, Plattform, genannte Firmen und zitierte Quellen festhalten. Wie Sie dabei Wettbewerber auswerten, zeigt die Wettbewerbsanalyse in ChatGPT und Perplexity.
3. Technik prüfen: Statuscodes, noindex, robots.txt, Sitemap und Canonicals klären, bevor neue Seiten entstehen.
4. Firmenangaben festhalten: Name, Leistungen, Zahlen und Fristen schriftlich festlegen, damit jede Seite dieselben Werte nutzt.
5. Seiten schreiben: eine Seite pro Thema, Antwort zuerst, danach Belege und eine Tabelle mit den Eckdaten.
6. Fremde Quellen gewinnen: Fachbeiträge und Verzeichniseinträge, auf die sich eine Antwort stützen kann. Mehr dazu im Ratgeber Markenautorität für LLMs aufbauen.
7. Nachmessen: dieselben Fragen regelmäßig neu stellen, Änderungen mit Datum festhalten und den Verlauf lesen statt einzelner Antworten. Allein das erneute Crawlen einer geänderten Seite kann laut Google Search Central einige Tage bis mehrere Wochen dauern.

Für einzelne Assistenten gibt es vertiefende Ratgeber: Als Anbieter in ChatGPT empfohlen werden und In Claude und Gemini sichtbar werden.

Was Sie besser lassen

• Versteckter Text und Anweisungen an KI-Assistenten im Seitentext: Beides täuscht Leser und Systeme, und versteckter Text verstößt gegen die Spam-Richtlinien der Google-Suche.
• Gekaufte Bewertungen.
• Eine einzelne Antwort als Erfolg oder Misserfolg werten, obwohl Antworten schwanken.
• Mehrere Seiten auf dasselbe Thema ansetzen, sodass sie sich gegenseitig Konkurrenz machen.

Wie arbeitet Smart2Index von der Messung bis zur Umsetzung?

SEO zielt auf Rankings bei Google. GEO, die Generative Engine Optimization, zielt darauf, dass KI-Assistenten eine Firma bei Kauffragen nennen und verlinken. Smart2Index richtet sich an B2B-Unternehmen im Mittelstand, die Messung und Umsetzung dafür von einem Anbieter wollen. Wir messen jede Woche 12 Käuferfragen in ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und Google AI Overviews sowie bei Google. Für Microsoft Copilot wird zusätzlich optimiert.

Der Weg zur Empfehlung lautet bei Smart2Index: „Erst indexiert, dann gefunden, dann empfohlen.“ Empfohlen ist das Ziel, zugesagt wird keine bestimmte Nennung. Gemessen wird es als Mention Share (wie oft eine Firma in den Antworten genannt wird) und als Citation Share (wie oft eine ihrer Seiten als Quelle erscheint). Beide Werte sind Stichproben, weil KI-Antworten je nach Zeitpunkt, Modellversion, Standort und Kontext schwanken. Mehr dazu unter Leistungen und So arbeiten wir; zur Messung gibt es den Ratgeber zum wöchentlichen KI-Monitoring.

Wie prüft Smart2Index Texte auf falsche Angaben?

Ob eine KI Ihre Firma richtig darstellt, hängt auch davon ab, was im Netz über sie steht. Widersprüchliche Angaben zu Preisen, Zahlen oder Fristen auf verschiedenen Seiten können dazu führen, dass eine Antwort falsche Werte wiedergibt. Welche Folgen das für den Markenruf hat, beschreibt der Ratgeber Ungeprüfte KI-Texte schaden dem Markenruf.

Bei Smart2Index stehen Ihre Preise, Leistungen und Zahlen in einem Fakten-Register. Ein Prüfprogramm vergleicht jeden Text vor der Auslieferung mit diesem Register und hält Abweichungen bei Preisen, Zahlen, Fristen und Firmennamen auf. Danach sieht ein Mensch jede Änderung durch. Zu jedem Text gehört ein Prüfsiegel.

Das Prüfprogramm vergleicht mit dem, was im Register steht, deshalb müssen die Angaben dort stimmen. Mit Ihrer Freigabe übernehmen Sie außerdem die Verantwortung für die fachliche, sachliche, wettbewerbsrechtliche und branchenspezifische Richtigkeit des veröffentlichten Inhalts auf Ihrer Website. Zum Leistungsumfang gehören auch die Messung von KI-Nennungen und die Korrektur falscher Angaben.

Freigabe, Rückbau und Montags-Report: Wer entscheidet was?

Jedes Arbeitspaket kommt fertig zu Ihnen, mit Beleg und Prüfsiegel. Wir stellen es im Kunden-Portal oder per E-Mail zur Prüfung bereit. Sie sehen Vorher und Nachher nebeneinander und entscheiden mit einem Klick. Erst nach Ihrer Freigabe geht eine Änderung live.

Beim Rückbau gilt: Wir setzen die Änderung auf Ihrer Website um und sichern vorher den alten Stand, damit wir sie jederzeit zurückbauen können. Bei On-Page- und Speed-Fixes (Titel, Beschreibungen, strukturierte Daten und Ladezeit) gehört jeweils ein Rückbauplan dazu.

Jeden Montag kommt ein Report als PDF: was live ging, wie sich Rankings und KI-Nennungen verändert haben und was als Nächstes kommt. Die Käuferfragen stellen wir jede Woche über Programmschnittstellen an die Plattformen und erfassen dazu Rankings und Suchvolumen. Jede Messung ist mit Datum und Plattform im Kunden-Portal hinterlegt, sodass sich Veränderungen einem Zeitpunkt zuordnen lassen.

Häufige Fragen von Entscheidern

Kann ein Anbieter zusagen, dass ChatGPT Ihre Firma nennt?

Nein. Ein seriöser Anbieter sagt Ihnen keine feste Platzierung in ChatGPT zu. Bei Smart2Index schulden wir die fachgerechte Durchführung der vereinbarten Analysen, Messungen, Texte und technischen Maßnahmen, jedoch keine bestimmte Nennung, Empfehlungsquote, Platzierung, Indexierung, Besucherzahl oder Anzahl von Anfragen. Das gilt auch, wenn Schema.org oder llms.txt eingesetzt werden.

Wie lange dauert es, bis sich Änderungen in KI-Antworten zeigen?

Rechnen Sie mit mehreren Wochen bis Monaten. Allein das erneute Crawlen einer geänderten Seite dauert laut Google einige Tage bis mehrere Wochen. Danach brauchen Suchmaschinen und KI-Assistenten weitere Zeit, bis die Seite in Rankings und Antworten auftaucht, und Trainingswissen ändert sich erst mit neuen Modellversionen. Deshalb beträgt die Mindestlaufzeit bei Smart2Index drei Monate. Die Laufzeiten heißen „12 Monate“ (empfohlen) und „Ab 3 Monaten“, bei gleichen Leistungen.

Wie läuft der Start bei Smart2Index ab?

Ein Satz genügt für den Start. Innerhalb eines Werktags antworten wir mit einem Ja und einer Liste, was wir brauchen, oder mit einem ehrlichen Nein. Danach geben Sie uns Zugang zu Ihrer Seite, zur Search Console und zu Analytics. Ab dann legen wir Ihnen jeden Tag ein Arbeitspaket zur Freigabe vor, und ein Mensch prüft jede Änderung.

Hilft Smart2Index auch bei einer KI-Strategie für das ganze Unternehmen?

Nein. Smart2Index befasst sich mit KI-Sichtbarkeit und B2B-SEO: Messung von KI-Nennungen, Indexierung, Ladezeit und Faktenprüfung von Website-Texten. KI-Strategie und eigene KI-Systeme gehören zu smart2results.com. Fragen zur Sicherheit, etwa zu TLS oder Security-Headern, beantwortet Smart2Security.

Kann man falsche Angaben einer KI über die eigene Firma korrigieren?

Ja, allerdings nur über die Quellen und nicht direkt im Modell. Stellen Sie die Angaben auf der eigenen Website richtig, gleichen Sie Profile und Verzeichnisse an dieselben Werte an und bitten Sie Fachmedien um Korrektur. Assistenten mit Websuche übernehmen die neuen Angaben, sobald sie die Seiten neu abrufen. Trainingswissen ändert sich erst mit einer neuen Modellversion. Danach messen Sie dieselben Fragen erneut.