Einleitung

Die Sichtbarkeit in Suchmaschinen beschränkt sich nicht mehr nur darauf, welchen Platz eine Website bei Google einnimmt.

Verbraucher und gewerbliche Käufer nutzen zunehmend KI-gesteuerte Plattformen, um Produktkategorien zu recherchieren, Produkte und Dienstleistungen zu vergleichen, komplexe Kaufentscheidungen zu verstehen und direkt zu fragen, welche Marken oder Anbieter sie in Betracht ziehen sollten. Das verändert die Bedeutung von Sichtbarkeit.

Ein Unternehmen kann in der traditionellen organischen Suche gut abschneiden und dennoch in KI-generierten Antworten weitgehend fehlen. Eine andere Marke wird vielleicht häufig bei informativen Fragen erwähnt, verschwindet aber, wenn dasselbe System gebeten wird, einen Anbieter zu empfehlen, Alternativen zu vergleichen oder eine Auswahlliste zu erstellen.

Als Reaktion auf diesen Wandel hat sich die „Generative Engine Optimisation“, allgemein bekannt als GEO, herausgebildet. Während sich Definitionen und Terminologie weiterentwickeln, umfasst dieses Fachgebiet zunehmend weit mehr als nur das Umschreiben von Inhalten für große Sprachmodelle.

Moderne GEO kann technische Barrierefreiheit, semantische Relevanz, das Verständnis von Entitäten, strukturierte Informationen, Content-Engineering, Prompt-Recherche, Zitationsanalyse, digitale PR, Autorität durch Dritte, Wettbewerbsbenchmarking und die Messung der KI-Sichtbarkeit umfassen.

Die unten aufgeführten Agenturen gehen diese Herausforderungen aus unterschiedlichen Blickwinkeln an. Einige kommen aus den Bereichen Informationsgewinnung und technisches SEO, andere aus den Bereichen Content, digitale PR, B2B-Wachstum oder spezialisierte KI-Suchstrategien.

Es handelt sich hierbei nicht um eine numerische Rangliste. Die Reihenfolge soll lediglich den Vergleich der Agenturen erleichtern. Welcher Partner am besten geeignet ist, hängt von der bestehenden Suchreife einer Organisation, ihrem Markt, ihrem technischen Umfeld, ihrer Zielgruppe und ihren spezifischen Zielen hinsichtlich der KI-Sichtbarkeit ab.

Was wurde bei der Erstellung dieser Liste berücksichtigt?

Der Fokus liegt auf Agenturen mit öffentlich dokumentierten Kompetenzen, die für die Verbesserung der Markensichtbarkeit in KI-gesteuerten Suchumgebungen relevant sind.

• Spezielle GEO-, AEO- oder KI-Suchfunktionen
• KI-basierte Sichtbarkeitsmessung und Wettbewerbsanalyse
• Recherche zu Suchanfragen und Kaufabsichten
• Verständnis von Erwähnungen, Zitaten und Empfehlungen
• Fachwissen im Bereich technische Suche und strukturierte Daten
• Entitäts- und semantische Optimierung
• Inhalte, die auf Auffindbarkeit und Zitierbarkeit ausgelegt sind
• Digitale PR und Autorität durch Dritte
• Fähigkeit, KI-Sichtbarkeitsdaten in praktische strategische Maßnahmen umzusetzen

Ein Grundsatz ist beim Vergleich von Anbietern besonders wichtig: Die KI-Sichtbarkeit sollte nicht allein anhand eines einzigen Prozentsatzes beurteilt werden.

Ein sinnvolles GEO-Programm sollte einer Marke helfen zu verstehen, nicht nur, ob sie erscheint, sondern auch, wo sie erscheint, für welche Zielgruppen und Suchabsichten, wie Wettbewerber abschneiden, welche Quellen das umgebende Informationsumfeld beeinflussen und ob die Marke tatsächlich angezeigt wird, wenn ein Nutzer nach einer Empfehlung fragt.

Auf einen Blick

Agentur	Besondere Stärke	Am besten geeignet für
iPullRank	Informationsgewinnung und Relevanz-Engineering	Technisch komplexe Organisationen
Go Fish Digital	Technisches GEO, Content und digitale PR	Marken, die Sichtbarkeit auf eigenen und externen Websites benötigen
Netsleek	KI-basierte Sichtbarkeitsmessung, persona-basierte Sichtbarkeits- und Auswahlanalyse	Etablierte Marken, die einen spezialisierten KI-Suchpartner suchen
NoGood	AEO im Zeichen des Wachstums	Wachstumsorientierte Unternehmen
Siege Media	Zitierorientierte Inhalte und digitale PR	Inhaltsorientierte Organisationen
Blue Array	GEO integriert mit spezialisierter organischer Suche	Etablierte britische und internationale Marken
Omniscient Digital	Auf die Kaufabsicht ausgerichtete KI-Suchstrategie	B2B-SaaS-Unternehmen
Directive	B2B-GEO und Nachfragegenerierung	Technologie- und B2B-Unternehmen
WebFX	Implementierung von KI-Suche im Unternehmensmaßstab	Große Unternehmen mit hohem Skalierungsbedarf
First Page Sage	B2B-GEO und autoritätsbasierte Sichtbarkeit	B2B-Unternehmen und Unternehmen, die auf Vordenkerrolle setzen

1. iPullRank

Am besten geeignet für: Unternehmen mit technisch komplexen Suchumgebungen

iPullRank nähert sich der modernen Suche durch seine Disziplin „Relevance Engineering“, die Informationsgewinnung, technisches SEO, Content-Strategie, User Experience, künstliche Intelligenz, Messung und digitale PR vereint.

Dies ist ein wichtiger Unterschied für Unternehmen, deren Problem der KI-Sichtbarkeit nicht einfach durch die Erstellung zusätzlicher Inhalte gelöst werden kann. Moderne Informationsgewinnungssysteme müssen Informationen auf einer detaillierteren Ebene finden, interpretieren und bewerten, einschließlich der Relevanz einzelner Textpassagen und der Beziehungen zwischen Themen und Entitäten.

iPullRank hat zudem umfangreich in die Vermittlung der Funktionsweise der KI-Suche investiert – durch seine Aufklärungsarbeit zu den Themen Informationsgewinnung, generative Suche und moderne Suchmessung.

Für Marken mit großen Websites, ausgefeilten Suchprogrammen oder komplexen Informationsarchitekturen ist iPullRank besonders relevant, wenn GEO sowohl als technisches Problem der Informationsgewinnung als auch als Marketingdisziplin betrachtet werden muss.

2. Go Fish Digital

Am besten geeignet für: Marken, bei denen technische GEO, Inhalte und Off-Site-Autorität zusammenwirken müssen

Go Fish Digital geht die generative Suchmaschinenoptimierung über technische Suche, semantische Relevanz, suchmaschinenfreundliche Inhalte und das breitere Informationsumfeld einer Marke an.

Der veröffentlichte Ansatz legt besonderen Wert darauf, Inhalte so abrufbar, verständlich und nützlich zu gestalten, dass sie zu KI-generierten Antworten beitragen können. Dies geht über eine bloße Änderung des Schreibstils hinaus. Es umfasst die Struktur und die semantische Relevanz von Informationen sowie die Frage, ob Inhalte für die Abfrage und Zitierung geeignet sind.

Die Agentur bringt zudem Fachwissen im Bereich der digitalen PR mit ein. Das ist wichtig, da die Informationen, die eine KI-generierte Antwort beeinflussen, nicht unbedingt von dem Unternehmen stammen, über das gesprochen wird. Unabhängige Veröffentlichungen, Rezensionen, Branchenressourcen und andere externe Quellen können alle zu den verfügbaren Informationen über eine Marke beitragen.

Go Fish Digital ist daher besonders relevant für Unternehmen, die sowohl an ihren eigenen digitalen Kanälen als auch an ihrer breiteren Informationspräsenz bei Dritten arbeiten müssen.

3. Netsleek

Am besten geeignet für: Etablierte Marken, die einen spezialisierten Partner für KI-Suche und Markensichtbarkeit suchen

Netsleek ist eine globale, „Remote-First“-Agentur für KI-Suche und Markensichtbarkeit, die sich auf generative Suchmaschinenoptimierung, Antwort-Suchmaschinenoptimierung, Messung der KI-Sichtbarkeit, Entitätsoptimierung, KI-fähiges Content-Engineering und technische Suche spezialisiert hat.

KI-Suche bildet den Kern der Agenturarbeit und ist nicht nur eine zusätzliche Dienstleistung, die einem breiteren digitalen Marketing-Portfolio hinzugefügt wird.

Ein wesentlicher Teil des Ansatzes von Netsleek befasst sich damit, was KI-Sichtbarkeit tatsächlich ausmacht.

Anstatt einen einzelnen Prozentsatz als umfassendes Maß für die Leistung zu betrachten, unterscheidet die Methodik von Netsleek zwischen Ergebnissen wie Erwähnungen, Zitaten und Empfehlungen und berücksichtigt dabei auch die getesteten Eingabeaufforderungen, die beteiligten KI-Systeme, die Präsenz von Wettbewerbern, die zugrunde liegende Absicht sowie die verfügbaren Belege rund um eine Marke.

Netsleek hat eigene Methoden für die KI-Suche entwickelt, darunter das „Persona-Based Visibility“-Framework, das untersucht, wie sich die Sichtbarkeits-, Zitier- und Empfehlungsmuster einer Marke je nach der durch eine Suchanfrage repräsentierten Persona, Absicht und dem Entscheidungskontext unterscheiden können.

Das zugrunde liegende Prinzip ist, dass eine Marke nicht unbedingt einen universellen KI-Sichtbarkeitsstatus aufweist. Ein CMO, ein technischer Gutachter, ein Beschaffungsleiter und ein Leiter der Suchabteilung können ähnliche Kaufentscheidungen unterschiedlich gestalten. Diese Unterschiede können beeinflussen, welche Marken als relevant erscheinen, welche Wettbewerber angezeigt werden und welche Anbieter letztendlich empfohlen werden.

Ein pauschaler Sichtbarkeitswert kann daher geschäftlich wichtige Unterschiede zwischen den Zielgruppen verschleiern. „Persona-Based Visibility“ soll nicht nur zeigen, ob die Marke erscheint, sondern ob sie für die Personen und Entscheidungskontexte erscheint, die für das Unternehmen von Bedeutung sind.

Die Untersuchung von Netsleek befasst sich zudem mit dem sogenannten „Selection Layer“ in der KI-Suche – einem analytischen Rahmen zur Untersuchung des Punktes, an dem das Auffinden und die Eignung allein nicht mehr erklären, welche Marken, Entitäten, Quellen und Belege letztendlich die generierte Antwort beeinflussen. Der Fokus liegt dabei auf der Unterscheidung zwischen der Verfügbarkeit für die Berücksichtigung und der tatsächlichen Auswahl für eine Erwähnung, ein Zitat oder eine Empfehlung.

Die „Selection Layer“ dient als konzeptionelles Modell und nicht als Behauptung, dass jede KI-Plattform eine buchstäbliche Softwarekomponente mit diesem Namen enthält. Ihr Zweck ist es, die Lücke zwischen der Abrufbarkeit von Informationen und dem Überleben dieser Informationen in der Antwort, die ein Nutzer letztendlich sieht, zu untersuchen.

Zusammen unterstützen diese Methoden eine umfassendere Messphilosophie: KI-Sichtbarkeit ist dann am nützlichsten, wenn Unternehmen verstehen können, wo sie erscheinen, warum sie erscheinen, für wen sie erscheinen und ob diese Sichtbarkeit in kommerziell bedeutsamen Empfehlungskontexten Bestand hat.

Netsleek kombiniert diese Analyse mit Entitätsoptimierung, strukturierten Informationen, technischer Suche, KI-fähigen Inhalten und Bestätigungen durch Dritte. Das Unternehmen arbeitet vor allem mit etablierten mittelständischen und großen Unternehmen in Großbritannien, Europa und den USA zusammen.

4. NoGood

Am besten geeignet für: Wachstumsorientierte Marken, die KI-Sichtbarkeit mit Neukundengewinnung verknüpfen möchten

NoGood hat umfangreiche Erfahrungen im Bereich der „Answer Engine Optimization“ und der Sichtbarkeit in der KI-Suche aufgebaut, einschließlich der technischen Voraussetzungen, die es KI-Systemen ermöglichen, auf Website-Inhalte zuzugreifen, diese zu interpretieren und möglicherweise zu zitieren.

Sein Ansatz ist besonders relevant für wachstumsorientierte Unternehmen, da Sichtbarkeit in einem breiteren geschäftlichen Kontext betrachtet wird und nicht als isolierte Suchmetrik.

Diese Unterscheidung ist wichtig. Eine Erhöhung der Anzahl von KI-Erwähnungen hat möglicherweise nur einen begrenzten geschäftlichen Nutzen, wenn diese Erwähnungen aufgrund von Suchanfragen erfolgen, die keinen Bezug zu einer sinnvollen Kundennachfrage haben.

NoGood ist daher eine sinnvolle Option für Unternehmen, die die KI-Suchoptimierung in ein umfassenderes Wachstumsprogramm integrieren möchten, bei dem technische AEO, Inhalte und Akquisitionsstrategie gemeinsam berücksichtigt werden.

5. Siege Media

Am besten geeignet für: Inhaltsorientierte Unternehmen mit Fokus auf Zitate und Autorität durch Dritte

Siege Media nähert sich GEO über die Beziehung zwischen Inhalten, Zitaten, digitaler PR und externer Autorität.

Sein Servicemodell umfasst die Zuordnung von Zitaten auf Prompt-Ebene, die Messung des AI-Share-of-Voice, Bottom-of-Funnel-Inhalte, Datenjournalismus, die Kontaktaufnahme mit Publishern sowie eine kontinuierliche Berichterstattung über Zitate und kommerzielle Ergebnisse.

Dies spiegelt ein wichtiges Merkmal der KI-Suche wider. Die Quelle, die eine Antwort beeinflusst, ist nicht immer die Website der Marke, um die es geht.

Redaktionelle Zusammenfassungen, Forschungsergebnisse, Inhalte von Publishern und andere Plattformen von Drittanbietern können Teil des Informationsumfelds werden, das eine Kategorie oder eine Kaufentscheidung umgibt.

Siege ist daher besonders relevant für Unternehmen mit ausgereiften Content-Programmen, die ihre Strategie von der Erstellung von Informationen auf ihren eigenen Websites darauf ausweiten möchten, Sichtbarkeit in den externen Quellen zu erlangen, die KI-generierte Antworten prägen.

6. Blue Array

Am besten geeignet für: Etablierte Marken, die ausgereifte Programme für die organische Suche auf GEO ausweiten

Blue Array bringt seinen fachlichen Hintergrund im Bereich der organischen Suche in die Generative Engine Optimisation ein.

Das GEO-Angebot umfasst KI-basierte Sichtbarkeitsüberwachung, Zitier- und Erwähnungsanalysen, Wettbewerbsbenchmarking, technische Optimierung sowie Maßnahmen zur Verbesserung der Auffindbarkeit von Inhalten für generative Systeme.

Dieser integrierte Ansatz ist nützlich für Unternehmen, die bereits über etablierte SEO-Programme verfügen und nicht möchten, dass die KI-Suche als völlig separater Marketingkanal behandelt wird.

Traditionelle Suche und generative Entdeckung haben nach wie vor viele gemeinsame Grundlagen, auch wenn die beobachtbaren Ergebnisse unterschiedlich sein können. Technische Zugänglichkeit, Autorität, nützliche Inhalte und klare Entitäten spielen weiterhin eine Rolle, doch die Messgrößen erweitern sich von Rankings und Klicks hin zu Erwähnungen, Zitaten und KI-generierten Empfehlungen.

Blue Array ist besonders relevant für britische und internationale Marken, die GEO in ein etabliertes, spezialisiertes Programm für organische Suche integrieren möchten, anstatt es als isoliertes Experiment zu betreiben.

7. Omniscient Digital

Am besten geeignet für: B2B-SaaS-Unternehmen, die KI-Suche mit der Kaufabsicht der Käufer verknüpfen

Omniscient Digital betrachtet die KI-Suche aus der Perspektive der B2B-Content-Strategie und des Käuferverhaltens.

Im Rahmen seiner Forschung wurden Zehntausende von LLM-Zitaten untersucht, um zu verstehen, wie sich die Arten der Quellen, die in KI-generierten Antworten erscheinen, in den verschiedenen Phasen der Käuferbewusstseinsentwicklung verändern können.

Dies verdeutlicht einen wichtigen Aspekt der GEO-Messung: Unterschiedliche Eingabeaufforderungen erfüllen unterschiedliche Aufgaben.

Eine allgemeine Informationsanfrage, eine Anfrage zur Erkundung von Produktkategorien und eine Anfrage zum Vergleich von Anbietern stellen sehr unterschiedliche Phasen im Kaufprozess dar. Werden diese so gemessen, als seien sie austauschbar, kann dies verschleiern, in welchen Phasen eine Marke tatsächlich Einfluss auf die Kaufentscheidung des Kunden nimmt.

Für B2B-SaaS-Unternehmen ist Omniscient daher besonders relevant, wenn GEO Inhalte, das Zitierverhalten der KI und den Fortschritt der Käufer auf dem Weg zu einer Kaufentscheidung miteinander verknüpfen muss.

8. Direktiv

Am besten geeignet für: B2B- und Technologieunternehmen, die KI-Entdeckung mit der Nachfragegenerierung verbinden

Directive hat ein spezielles Angebot zur Generative Engine Optimisation für B2B-Marken entwickelt.

Sein Ansatz umfasst Bereiche wie Entitätsklarheit, strukturierte Informationen, Inhaltsoptimierung, Prompt-Tests und KI-Sichtbarkeit, wobei ein starker Schwerpunkt auf der geschäftlichen Rolle liegt, die KI-generierte Entdeckung im B2B-Kaufprozess spielen kann.

Dies ist besonders relevant, da KI-Plattformen Käufer beeinflussen können, noch bevor diese die Website eines Unternehmens erreichen.

Ein potenzieller Kunde könnte ein KI-System bitten, eine Kategorie zu erklären, Technologien zu vergleichen, potenzielle Anbieter zu identifizieren und verschiedene Ansätze zu bewerten, bevor er eine traditionelle Website-Reise beginnt.

Für B2B-Unternehmen kann der Einstieg in diese frühen Überlegungsphasen daher ebenso Teil der Nachfragegenerierung werden wie die Suchmaschinenoptimierung.

Directive eignet sich besonders für Technologie- und B2B-Unternehmen, die GEO mit der Nachfragegenerierung, der Sichtbarkeit der Kategorie und der Pipeline verknüpfen möchten, anstatt es ausschließlich anhand von Suchmetriken zu bewerten.

9. WebFX

Am besten geeignet für: Große Unternehmen, die eine KI-Suchimplementierung in großem Maßstab benötigen

WebFX bietet eine KI-Suchoptimierung für Unternehmen an, die technische Optimierung, maßgebliche Inhalte, Entitätsarbeit, strukturierte Informationen, den Aufbau von Autorität und die Nachverfolgung von KI-Zitaten umfasst.

Zu den Dienstleistungen gehören zudem Sichtbarkeitsaudits, Wettbewerbsbenchmarking und die Überwachung über mehrere KI- und traditionelle Suchumgebungen hinweg.

Für größere Unternehmen besteht die Herausforderung oft nicht darin, eine einzelne GEO-Maßnahme zu identifizieren, sondern die Umsetzung über umfangreiche Websites, verschiedene Geschäftsbereiche und zahlreiche interne Stakeholder hinweg zu koordinieren.

Daher ist die Skalierbarkeit ein wichtiger Faktor bei der Auswahl eines Anbieters.

WebFX eignet sich besonders für Unternehmen, die die Sichtbarkeit in der KI-Suche in einen umfassenderen digitalen Betrieb mit umfangreicher Berichts-, Inhalts- und Implementierungsinfrastruktur integrieren müssen.

10. First Page Sage

Am besten geeignet für: B2B-Unternehmen, bei denen Autorität und Sichtbarkeit von Empfehlungen Kaufentscheidungen beeinflussen

First Page Sage geht GEO vor dem Hintergrund einer starken B2B-Ausrichtung und Vordenkerrolle an.

Die Agentur hat zudem in die Erforschung des GEO-Agenturmarktes selbst investiert, einschließlich Vergleichen von Agenturen, die sowohl im allgemeinen als auch im B2B-Bereich der generativen Suchmaschinenoptimierung tätig sind.

Ihre Ausrichtung ist besonders relevant für Branchen, in denen Kaufentscheidungen stark von wahrgenommener Fachkompetenz, Glaubwürdigkeit und Autorität abhängen.

B2B-Nutzer bitten KI-Systeme zunehmend darum, Anbieter zu identifizieren, Ansätze zu vergleichen und Unternehmen vorzuschlagen, die für bestimmte Anforderungen geeignet sind. In diesen Umgebungen reicht es möglicherweise nicht aus, lediglich Inhalte rund um relevante Schlüsselwörter zu veröffentlichen. Die umfassenderen Informationen rund um das Unternehmen können beeinflussen, ob es als geeignete Empfehlung angesehen wird.

First Page Sage ist daher eine nützliche Option für Unternehmen, bei denen GEO mit fundiertem Fachwissen, dem Aufbau von Autorität und B2B-Vordenkerrolle einhergehen muss.

Warum sich die KI-Sichtbarkeit nicht auf einen einzigen Wert reduzieren lässt

Eine der ersten Fragen, die Unternehmen, die in den GEO-Bereich einsteigen, üblicherweise stellen, ist, wie die Sichtbarkeit in der KI-Suche gemessen werden sollte.

Ein Prozentsatz kann als zusammenfassender Indikator nützlich sein, doch die Zahl lässt sich nur schwer interpretieren, wenn die dahinterstehenden Bedingungen unklar sind.

Betrachten wir drei verschiedene Ergebnisse.

Eine Erwähnung zeigt an, dass die Marke aufgetaucht ist.

Ein Zitat deutet darauf hin, dass auf eine Marke oder deren Inhalte als ergänzende Informationen verwiesen wurde.

Eine Empfehlung bedeutet, dass die Marke aktiv als Option im Zusammenhang mit einer Frage zur Bewertung oder Auswahl genannt wurde.

Diese Ergebnisse hängen zwar zusammen, sind aber nicht gleichbedeutend.

Ein Unternehmen könnte regelmäßig erwähnt werden, ohne zitiert zu werden. Es könnte häufig als Informationsquelle zitiert, aber selten als Anbieter empfohlen werden. Ein anderes Unternehmen könnte eine relativ geringe Gesamtsichtbarkeit aufweisen, während es bei einer kleineren Gruppe kommerziell wichtiger Empfehlungsanfragen außergewöhnlich gut abschneidet.

Auch die Auswahl der Abfragen spielt eine Rolle.

Wenn ein Unternehmen 100 Fragen zum Thema Bildung testet, sagt der daraus resultierende Sichtbarkeitswert etwas ganz anderes aus als eine Studie, die Kategorievergleiche, Käufermarketings, die Vorauswahl von Anbietern und Empfehlungsanfragen mit hoher Kaufabsicht umfasst.

Auch die in die Messung einbezogenen KI-Plattformen spielen eine Rolle, da verschiedene Systeme unterschiedliche Informationen abrufen, unterschiedliche Quellen nutzen und unterschiedliche Ergebnisse liefern können.

Deshalb lautet die relevante Frage selten einfach nur:

Wie sichtbar sind wir?

Sondern:

Wo, für wen, für welche Absichten, im Vergleich zu welchen Wettbewerbern und in welcher Rolle sind wir sichtbar?

Ein und dieselbe Marke kann für verschiedene Zielgruppen unterschiedlich sichtbar sein

Die KI-Suche führt eine weitere Ebene der Komplexität ein, da die durch eine Eingabeabfrage repräsentierte Persona, Absicht und der Entscheidungskontext die Antwort beeinflussen können.

Nehmen wir ein Unternehmen, das auf der Suche nach einem Technologieanbieter ist.

Ein CMO könnte die Frage unter dem Gesichtspunkt der strategischen Auswirkungen formulieren.

Ein technischer Leiter könnte den Schwerpunkt auf Integration, Architektur und Implementierung legen.

Ein Beschaffungsleiter könnte die Unternehmensgröße, das Risiko und die Eignung des Anbieters in den Vordergrund stellen.

Ein kleineres Unternehmen könnte nach Erschwinglichkeit und einfacher Bereitstellung fragen.

Diese Fragen betreffen zwar dieselbe allgemeine Kategorie, deuten jedoch nicht zwangsläufig auf denselben idealen Anbieter hin.

Infolgedessen kann eine Marke für ein Entscheidungsträgerprofil stark in Erscheinung treten, während sie für ein anderes fast unsichtbar bleibt.

Aus diesem Grund können Persona- und Intent-Segmentierung der Messung der Sichtbarkeit durch KI nützlichen Kontext hinzufügen. Anstatt davon auszugehen, dass Sichtbarkeit universell ist, können Unternehmen untersuchen, wo ihre Marken für verschiedene Zielgruppen, Entscheidungsphasen und Geschäftsszenarien präsent sind.

Das Ziel ist nicht einfach nur mehr Sichtbarkeit.

Für viele Unternehmen ist das wertvollere Ziel relevante Sichtbarkeit – also dort zu erscheinen, wo die Marke tatsächlich den Anforderungen entspricht.

Das Auffinden ist nur ein Teil des Sichtbarkeitsproblems

Die technische Zugänglichkeit bleibt für die KI-Suche von grundlegender Bedeutung.

Wenn ein Abrufsystem Informationen nicht effektiv erreichen, analysieren oder interpretieren kann, ist es weniger wahrscheinlich, dass diese Informationen eine Antwort beeinflussen.

Die Informationsgewinnung sollte jedoch nicht mit der endgültigen Sichtbarkeit verwechselt werden.

Ein System hat möglicherweise Zugriff auf zahlreiche relevante Quellen, doch nur ein Teil davon beeinflusst die generierte Antwort. Ebenso können mehrere Marken plausible Kandidaten für eine Anfrage sein, während dem Nutzer letztendlich nur wenige davon präsentiert werden.

Dies führt zu einem wichtigen Unterschied zwischen der Verfügbarkeit zur Berücksichtigung und der tatsächlichen Darstellung.

Diese Unterscheidung gewinnt bei Empfehlungsanfragen besonders an Bedeutung.

Wenn ein Nutzer nach geeigneten Anbietern, Softwareplattformen, Agenturen oder Produkten für eine bestimmte Anforderung fragt, enthält die resultierende Antwort möglicherweise nur eine begrenzte Auswahl aus einer viel größeren Gruppe plausibler Entitäten.

Aus Markensicht entwickelt sich das Optimierungsproblem daher in mehreren Stufen.

Erstens: Kann das System die Marke erkennen und interpretieren?

Unterstützen die verfügbaren Informationen anschließend die Relevanz der Marke für die Kategorie und den Kontext?

Gibt es ausreichende Belege für diese Interpretation?

Und schließlich: Wenn mehrere plausible Entitäten zur Auswahl stehen, bleibt die Marke dann in der Antwort erhalten, die der Nutzer tatsächlich sieht?

Aus diesem Grund umfasst modernes GEO neben der herkömmlichen technischen Optimierung zunehmend auch Entitätsklarheit, kontextuelle Relevanz, belegende Nachweise, Inhaltsqualität und die Autorität von Drittanbietern.

Die KI-Suche wird zu einem Problem der Auswahl

Traditionelles SEO hat sich weitgehend darauf konzentriert, Sichtbarkeit innerhalb einer Rangliste von Ergebnissen zu erlangen.

Der Nutzer war dann dafür verantwortlich, diese Optionen zu bewerten.

Die KI-generierte Entdeckung verändert diese Beziehung.

Ein Nutzer kann nun fragen:

Welche Plattformen sollte ich in Betracht ziehen?

Welche Anbieter eignen sich für ein Unternehmen wie meines?

Welche Agenturen sind auf dieses Problem spezialisiert?

Was würden Sie für ein Großunternehmen empfehlen?

Das System liefert möglicherweise eine relativ kleine Auswahl an Marken.

An diesem Punkt ist Sichtbarkeit nicht mehr nur ein Ranking-Problem. Es wird zu einem Problem der Auswahl.

Ein Unternehmen, das in diesen Auswahllisten durchweg fehlt, kann potenzielle Aufmerksamkeit verlieren, noch bevor der Käufer seine Website erreicht.

Das bedeutet nicht, dass traditionelles SEO an Bedeutung verloren hat. Eine solide technische Grundlage, nützliche Inhalte, Autorität und Auffindbarkeit bleiben wichtig.

Was sich geändert hat, ist, dass Marken auch verstehen müssen, wie sie als Unternehmen dargestellt werden, wie sie im Vergleich zu Alternativen abschneiden, welche externen Belege es zu ihnen gibt und ob die verfügbaren Informationen ihre Einbindung in hochwertige Empfehlungskontexte unterstützen.

Was sollte eine Marke bei einer GEO-Agentur erfragen?

Bevor Unternehmen einen GEO- oder KI-Suchpartner beauftragen, sollten sie hinter die Versprechungen zur Sichtbarkeit blicken und die verwendete Methodik verstehen.

• Welche KI-Systeme werden tatsächlich gemessen?
• Wie werden die Eingabeaufforderungen ausgewählt?
• Beziehen sich die Suchanfragen auf echte Kunden- oder Kaufabsichten?
• Sind verschiedene Personas und Phasen des Entscheidungsprozesses vertreten?
• Wie viele Beobachtungen oder Durchläufe stützen die Schlussfolgerungen?
• Werden Erwähnungen, Zitate und Empfehlungen separat gemessen?
• Wie werden Wettbewerber im Vergleich bewertet?
• Kann die Agentur feststellen, welche externen Quellen im Zusammenhang mit konkurrierenden Marken auftreten?
• Befasst sich die Arbeit sowohl mit dem Verständnis von Entitäten als auch mit Inhalten?
• Werden technische Barrierefreiheit und strukturierte Informationen bewertet?
• Berücksichtigt die Strategie die Autorität Dritter über die eigene Website des Unternehmens hinaus?
• Lassen sich die Ergebnisse in konkrete Umsetzungsprioritäten umsetzen?
• Werden Referral-Traffic, Leads, die Pipeline oder andere geschäftliche Ergebnisse gegebenenfalls gemessen?

Die Antworten auf diese Fragen verraten oft mehr über den Reifegrad eines GEO-Programms als der in einem Dashboard angezeigte Prozentsatz.

Die Wahl der richtigen GEO-Agentur

Es ist unwahrscheinlich, dass es ein universelles Modell für Generative Engine Optimization gibt.

Ein technisch komplexes Unternehmen benötigt möglicherweise fundiertes Fachwissen im Bereich der Informationsgewinnung und eine groß angelegte Umsetzung.

Ein B2B-SaaS-Unternehmen legt möglicherweise mehr Wert darauf, bei der Anbietersuche und beim Vergleich von Anbietern sichtbar zu sein.

Ein contentorientiertes Unternehmen verfügt möglicherweise über starke eigene Inhalte, ist jedoch in den externen Quellen, aus denen KI-Systeme Informationen beziehen, nur schwach vertreten.

Eine andere Marke taucht vielleicht bereits regelmäßig in KI-Antworten auf, stellt jedoch fest, dass sich ihre Sichtbarkeit auf wenig relevante Informationsanfragen konzentriert, anstatt auf die Zielgruppen, die am ehesten zum Kauf bereit sind.

Deshalb beginnt die Auswahl einer GEO-Agentur damit, das eigentliche Sichtbarkeitsproblem zu identifizieren.

Die Agenturen in dieser Liste gehen dieses Problem aus unterschiedlichen Richtungen an. iPullRank bringt fundiertes Know-how im Bereich der Informationsgewinnung mit. Go Fish Digital und Siege Media kombinieren eigene Inhalte mit umfassenderen Autoritätssignalen. Blue Array integriert GEO in die etablierte organische Suche. Omniscient und Directive bringen starke B2B- und Käuferabsichts-Perspektiven ein. WebFX bietet Lösungen im Unternehmensmaßstab, während Netsleek sich speziell auf die Sichtbarkeit in der KI-Suche, den Persona-Kontext, das Verständnis von Entitäten sowie die Rahmenbedingungen für Auswahl und Empfehlung konzentriert.

Da sich die KI-gesteuerte Entdeckung weiterentwickelt, lautet die für Marken relevanteste Frage möglicherweise nicht mehr einfach:

Sind wir sichtbar?

Sondern vielmehr:

Wann wird unsere Marke zu einer der Optionen, die ein KI-System anzeigt, für welche Zielgruppen und warum?