Magazin So wird Ihre Marke in ChatGPT & Co. genannt
Ihr Unternehmen investiert seit Jahren in SEO, Content und Markenkampagnen. Trotzdem fällt Ihr Name nicht, wenn jemand ChatGPT fragt: „Welche Anbieter für X sind empfehlenswert?“. Genannt werden Wettbewerber, die Sie fachlich nicht für stärker halten.
Mehr Blogartikel oder stärkere Backlinks allein lösen dieses Problem nicht. Aktuelle Untersuchungen zeigen stärkere Zusammenhänge mit der Präsenz einer Marke im Web. Taucht Ihre Marke in relevanten Kontexten wiederholt als glaubwürdig und unterscheidbar auf, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Systeme sie mit den entsprechenden Themen verbinden und in Antworten berücksichtigen. Welche Faktoren besonders stark mit KI-Sichtbarkeit zusammenhängen, lässt sich inzwischen anhand größerer Datensätze besser einordnen.
Das Wichtigste in Kürze
- Bekannte und breit sichtbare Marken werden häufiger genannt: Entscheidend ist nicht allein, wie viel Content eine Website produziert, sondern wie präsent die Marke im digitalen Raum ist.
- Brand Mentions zeigen einen stärkeren Zusammenhang mit KI-Sichtbarkeit als klassische Linkmetriken: Nennungen des Markennamens im Web korrelieren in aktuellen Untersuchungen stärker mit KI-Sichtbarkeit als Backlinks oder die Zahl der Unterseiten einer Website.
- YouTube-Erwähnungen waren in einer Ahrefs-Analyse der stärkste gemessene Faktor: Entscheidend ist dabei nicht zwingend ein eigener Kanal. Auch Interviews, Fachvideos oder Konferenzmitschnitte können für Präsenz sorgen.
- KI-Plattformen antworten unterschiedlich: In einer BrightEdge-Untersuchung von 2025 empfahlen ChatGPT, AI Overviews und AI Mode bei 61,9 Prozent der untersuchten Abfragen unterschiedliche Marken.
- Content-Optimierung allein reicht für eine umfassende KI-Sichtbarkeitsstrategie nicht aus: Positionierung, Reputation und externe Erwähnungen spielen ebenfalls eine Rolle. In einem ganzheitlichen GEO-Verständnis gehören deshalb auch Technik, OffPage, Digital PR und Branding in die Betrachtung.
Wie KI-Systeme Marken einordnen
KI-Systeme führen keine feste Rangliste der besten Anbieter. Ein Large Language Model (LLM) erzeugt seine Antwort schrittweise auf Basis gelernter Muster und des jeweils verfügbaren Kontexts. Ist Ihre Marke in diesen Informationen nur selten oder in unklaren Zusammenhängen präsent, gibt es weniger Anhaltspunkte, sie einem bestimmten Thema oder einer Produktkategorie zuzuordnen. Systeme mit Webzugriff wie ChatGPT mit Suche, Googles AI Mode oder Perplexity können zusätzlich aktuelle Webquellen über Such- und Retrievalmechanismen heranziehen.
Der Unterschied zur klassischen Suche liegt vor allem in der Darstellung und Verarbeitung der Ergebnisse. Klassische Suchoberflächen präsentieren primär einzelne Suchtreffer. Generative Suchoberflächen synthetisieren zusätzlich Informationen zu einer direkten Antwort und können darin Marken nennen oder Quellen verlinken. Für Nutzer:innen kann die Recherche damit bereits innerhalb der KI-Antwort enden. Dieses Zero-Click-Verhalten zeigt sich auch in den KI-Funktionen von Google und verschiebt den Blick auf Sichtbarkeit: Neben klassischen Rankings wird relevant, ob eine Marke überhaupt in der generierten Antwort vorkommt.
Reines Content-Volumen zeigt dabei nach aktuellen Korrelationsanalysen nur einen schwachen Zusammenhang mit KI-Sichtbarkeit. Wichtiger erscheint, in welchen und wie vielen relevanten Kontexten ein Markenname im digitalen Raum auftaucht.
Was tatsächlich darüber entscheidet, ob eine Marke genannt wird
Inzwischen liegen dazu größere Analysen vor. Ahrefs hat im Dezember 2025 in einer Untersuchung von rund 75.000 Marken geprüft, welche Faktoren mit Nennungen in ChatGPT, dem AI Mode und den AI Overviews zusammenhängen. Am stärksten korrelierten Erwähnungen auf YouTube mit rund 0,737 und Nennungen des Markennamens im Web mit etwa 0,66 bis 0,71. Klassische Link- und Authority-Metriken lagen deutlich darunter. Die Anzahl der Website-Unterseiten zeigte mit rund 0,194 nur einen schwachen Zusammenhang.
Eine Korrelation belegt allerdings keine Ursache. Aus den Daten lässt sich nicht ableiten, dass einzelne Erwähnungen automatisch zu einer Nennung durch ein KI-System führen. Die Untersuchung legt aber nahe, eine breite Markenpräsenz stärker zu gewichten als reines Content-Volumen oder Linkmenge. Ob die gemessenen Faktoren selbst ursächlich wirken oder teilweise Ausdruck einer bereits etablierten Markenstärke sind, bleibt offen.
Hinzu kommt, dass sich die Systeme unterschiedlich verhalten. BrightEdge hat in einer im August 2025 veröffentlichten Untersuchung identische Abfragen an ChatGPT, die AI Overviews und den AI Mode gestellt. Bei 61,9 Prozent der untersuchten Abfragen empfahlen die drei Systeme unterschiedliche Marken, nur bei 17 Prozent stimmten die genannten Marken vollständig überein. Die AI Overviews nannten im Schnitt 6,02 Marken pro Abfrage, ChatGPT 2,37 und der AI Mode 1,59.
Auch das Verhältnis von Markennennungen und Quellen unterscheidet sich. In der BrightEdge-Analyse nannte ChatGPT 3,2-mal mehr Marken, als es Quellen zitierte. Bei den AI Overviews war das Verhältnis umgekehrt: Sie zitierten 2,4-mal mehr Quellen, als sie Marken nannten. Diese Unterschiede zeigen, dass Sichtbarkeit nicht auf allen Plattformen nach demselben Muster entsteht.
Auch innerhalb der Ahrefs-Daten gibt es Unterschiede. Beim AI Mode korrelierten etablierte Brand-Authority-Signale stärker mit Markennennungen als bei ChatGPT. ChatGPT zeigte dagegen schwächere Zusammenhänge mit klassischen Authority-Metriken. Ahrefs leitet daraus ab, dass ChatGPT für weniger etablierte Marken potenziell zugänglicher sein kann. Ein garantierter Einstieg ist das jedoch nicht.
Die Rolle von Brand Mentions und externen Erwähnungen
Brand Mentions sind Nennungen Ihres Markennamens im Netz – auch ohne Link. Genau darin unterscheiden sich unverlinkte Brand Mentions von klassischen Backlinks.
Wiederkehrende gemeinsame Nennungen einer Marke mit bestimmten Themen, Kategorien oder Wettbewerbern liefern Kontextinformationen darüber, in welchem Umfeld die Marke öffentlich vorkommt. Solche Co-Occurrences tragen über viele Quellen hinweg zum digitalen Markenbild bei, das häufig unter Begriffen wie AI Brand Visibility diskutiert wird. Wie einzelne KI-Systeme diese Informationen intern gewichten, ist allerdings nicht transparent.
Relevant sein können Fachartikel, Interviews, Podcastfolgen, Branchenmedien sowie Vergleichs- und Bewertungsplattformen. Für die gewünschte Markenpositionierung sind thematisch passende Erwähnungen hilfreicher als beliebige Nennungen ohne Bezug zum eigenen Angebot. Spricht Ihre Marke ausschließlich auf der eigenen Domain über ihre Kompetenz, fehlen unabhängige Quellen, die diese Einordnung bestätigen oder ergänzen.
YouTube: der unterschätzte Sichtbarkeitsfaktor
YouTube-Erwähnungen korrelierten in der Ahrefs-Auswertung stärker mit KI-Sichtbarkeit als jeder andere untersuchte Faktor. Das galt nicht nur für Googles KI-Produkte. Auch bei ChatGPT zeigte sich ein ähnlich starker Zusammenhang; zugleich war YouTube in der Ahrefs-Auswertung die sechsthäufigste von ChatGPT zitierte Domain.
Ein eigener Kanal ist dafür nicht zwingend notwendig. Unternehmen können auch in Formaten anderer vorkommen: als Interviewgast, in Fachvideos, Konferenzmitschnitten oder Produkttests. Ist ein Video über Titel, Beschreibung oder Transkript textlich erschließbar, kann die Marken- und Themenzuordnung auch außerhalb des eigentlichen Videoinhalts sichtbar werden.
Konsistente Markenpräsenz auf Website und in Profilen
KI-Systeme und Suchmaschinen können Informationen von Ihrer Website leichter einordnen, wenn diese eindeutig und konsistent sind: überall derselbe Unternehmensname, eine einheitliche Kurzbeschreibung, klare Leistungsseiten, eine aktuelle About-Seite und strukturierte Daten dort, wo sie sinnvoll sind.
Dasselbe gilt für Profile auf LinkedIn, Branchenportalen und Bewertungsplattformen. Eine konsistente Darstellung erleichtert es technischen Systemen, ein Unternehmen als zusammenhängende Entität mit bestimmten Themen, Produkten und Personen zu erfassen.
Diese Arbeit an Entitäten, oft als Entity SEO bezeichnet, ist eine wichtige Grundlage, aber noch keine vollständige Strategie. Eine konsistente Datenbasis erleichtert weitere Maßnahmen; empfohlen oder genannt wird eine Marke dadurch allein noch nicht.
Typische Gründe, warum eine Marke in KI-Antworten fehlt
In unseren Projekten sehen wir drei Fehlerbilder immer wieder. Die eigene Marke taucht in Anbietervergleichen gar nicht, nur unregelmäßig oder erst weit unten auf. Sie wird nicht für alle Produktkategorien als relevant eingestuft, obwohl das Portfolio breiter ist. Oder sie ist mit anderen Attributen verknüpft als beabsichtigt: Ein Unternehmen will beispielsweise als innovativ gelten, wird in KI-Antworten aber kaum entsprechend beschrieben.
Häufig liegt ein Teil der Ursache in der vorhandenen digitalen Signallage. Gleichzeitig können Unterschiede zwischen Modellen, Datenquellen, Retrievalmechanismen und Abrufzeitpunkten das Ergebnis beeinflussen.
- Die Marke ist kaum außerhalb der eigenen Website präsent. Unabhängige Quellen, die sie einordnen, fehlen.
- Markenkern und Markenattribute sind unscharf. Was intern klar ist, wird extern nicht konsistent vermittelt.
- Die Website bleibt generisch. Klare Leistungs-, Branchen- oder Zielgruppenseiten fehlen.
- Entitäten und ihre Zusammenhänge sind nicht klar definiert. Die Verbindung zwischen Marke, Produkten, Themenfeldern und Use Cases ist digital nur schwach erkennbar.
- Interne Begriffe weichen vom Markt-Wording ab. Gesucht und gefragt wird anders, als das Unternehmen formuliert.
- Proof Points fehlen. Ohne Case Studies, konkrete Ergebnisse oder andere belastbare Nachweise stehen weniger Belege für die Leistungsfähigkeit zur Verfügung.
- Wettbewerber sind in Vergleichen und Reviews präsenter. Sie besetzen häufiger die Kontexte, in denen Anbieter eingeordnet werden.
- Experten-Content von realen Personen fehlt. Fachliche Autorität bleibt anonym und lässt sich schwerer konkreten Personen und der Marke zuordnen.
Auffällig ist, wie wenige dieser Punkte reine SEO-Themen im engeren Sinn sind.
Signale aufbauen: Was Unternehmen jetzt tun können
Aus den bisherigen Untersuchungen lassen sich mehrere Handlungsfelder ableiten. Welche davon Priorität haben, hängt davon ab, wo die eigene Marke aktuell Sichtbarkeitslücken aufweist.
Die Ahrefs-Daten zeigen besonders starke Zusammenhänge bei externen Markenerwähnungen. Entsprechend lohnt es sich, diese bei der Priorisierung einzubeziehen. Die eigene Website bleibt eine wichtige kontrollierbare Grundlage, muss aber nicht in jedem Fall der größte Engpass sein.
Externe Erwähnungen und Digital PR
Digital PR ist ein wichtiger Hebel, um relevante externe Erwähnungen aufzubauen. Interviews, Gastartikel, Fachbeiträge, Podcasts, Branchenmedien und Partnerseiten können dafür sorgen, dass Ihr Markenname dort auftaucht, wo Ihre Themen ohnehin verhandelt werden.
Dabei sollte neben der Reichweite vor allem die thematische Passung stimmen. Planen Sie Digital PR deshalb nicht ausschließlich entlang von Medienlisten, sondern auch entlang der Themen und Kategorien, mit denen Ihre Marke in KI-Antworten verbunden werden soll.
Verknüpfte Expert:innen und Thought Leadership
Gerade im B2B läuft KI-Sichtbarkeit nicht ausschließlich über die Unternehmensmarke, sondern auch über sichtbare Personen: Gründer:innen, Berater:innen oder Autor:innen können als eigenständige Entitäten erkennbar sein und öffentlich mit einer Marke und bestimmten Fachthemen in Verbindung stehen.
Prüfen Sie konkret: Wer spricht öffentlich für Ihre Marke? Sind Autor:innenprofile gepflegt und mit Fachbeiträgen verbunden? Ist auf LinkedIn und anderen relevanten Plattformen erkennbar, welche Themenkompetenz vorhanden ist?
Thought Leadership kann so Erfahrung und Expertise sichtbar machen – Aspekte, die auch im E-E-A-T-Konzept von Google eine Rolle spielen.
Reviews, Kundenstimmen und Reputation
Erwähnt zu werden ist nur ein Teil des Markenbilds. Ebenso relevant ist, in welchem Zusammenhang und mit welcher Bewertung eine Marke öffentlich vorkommt.
Bewertungen, Kundenstimmen und Case Studies stellen zusätzliche Informationen über Reputation und Leistungsfähigkeit bereit. Werden solche Quellen von einem KI-System gefunden oder berücksichtigt, können sie auch in dessen Einordnung einer Marke einfließen oder als Quelle dienen.
Prüfen Sie Ihre Digital Reputation daher auf Sichtbarkeit, Korrektheit und Tonalität.
KI-Brand-Audit: So analysieren Sie den Status quo Ihrer Marke
Bevor Sie Maßnahmen ableiten, brauchen Sie eine Bestandsaufnahme. Ein KI-Brand-Audit lässt sich in vier Schritten aufsetzen:
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01
Die KI selbst befragen. Stellen Sie Prompts wie „Für welche Leistungen ist [Marke] bekannt?“ oder „Welche Anbieter empfiehlst du für [Kategorie]?“ und ergänzen Sie vergleichende Fragen zum Wettbewerb.
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02
Tatsächlich ausgegebene Quellen prüfen. Nutzen Sie, wo möglich, Antworten mit nachvollziehbaren Quellenangaben und öffnen Sie die angegebenen Seiten. Prüfen Sie, ob sie die jeweilige Aussage tatsächlich stützen. Eine nachträgliche Nachfrage wie „Auf welchen Quellen basiert deine Antwort?“ ist dagegen kein verlässlicher Nachweis dafür, welche Informationen die ursprüngliche Antwort verursacht haben.
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03
Lücken benennen. Wird die Marke gar nicht genannt, falsch beschrieben oder einer unpassenden Kategorie zugeordnet? Halten Sie die Abweichung zwischen gewünschter Positionierung und beobachtetem KI-Bild fest.
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04
Maßnahmen ableiten. Website schärfen, Profile vereinheitlichen, externe Erwähnungen aufbauen, Thought Leadership stärken, Case Studies veröffentlichen. Hier verbinden sich Branding, Content, SEO und PR zu einer gemeinsamen Aufgabe.
Testen Sie mehrere Systeme. Die BrightEdge-Untersuchung aus dem August 2025 zeigte bei 61,9 Prozent der untersuchten Abfragen unterschiedliche Markenempfehlungen zwischen ChatGPT, AI Overviews und AI Mode. Ein einzelnes System liefert deshalb nur einen Ausschnitt.
Für die laufende Beobachtung eignet sich ein Prompt Monitoring, das definierte Fragestellungen regelmäßig abfragt und Entwicklungen der eigenen Sichtbarkeit sowie den Vergleich mit Wettbewerbern nachvollziehbar macht.
Warum Brand-Management sich neu aufstellen muss
Aus unserer Sicht ist das der Kern des Themas: Wir müssen weg von der Silo-Denke, in der SEO, Brand, Content, PR und Social jeweils ihr eigenes Ding machen.Stattdessen sollten die beteiligten Disziplinen auf dieselbe Markenstrategie, dieselben Themen und dieselben Positionierungsziele einzahlen.
Brand Management endet damit nicht bei Website, Logo, Claim und Kampagne. Marken sollten auch digital möglichst eindeutig interpretierbar sein: mit klaren Attributen, nachvollziehbaren Themenzuordnungen und belastbaren Belegen.
Öffentlich zugängliche und von den jeweiligen Systemen erfassbare Erwähnungen können zum digitalen Markenbild beitragen – unabhängig davon, ob sie aus PR, Vertrieb, Fachmedien oder Social Media stammen. Entsprechend braucht es ein Monitoring, das auch erfasst, ob und wie die Marke in KI-Antworten beschrieben wird.
Content-Optimierung für KI-Suchsysteme ist dabei ein Baustein, nicht die Gesamtstrategie. In einem ganzheitlichen GEO-Verständnis gehören neben Content auch technische SEO, OffPage-Signale, Digital PR und Branding in die Betrachtung.
Genau deshalb sollten Brand Building, Digital PR, SEO und GEO eng miteinander verzahnt werden.
KI-Sichtbarkeit ist eine Marken-, keine reine Textaufgabe
Ob Ihre Marke in ChatGPT & Co. genannt wird, entscheidet sich nicht allein auf Ihrer Website. Aktuelle Untersuchungen zeigen besonders starke Zusammenhänge zwischen KI-Sichtbarkeit und einer breiten externen Markenpräsenz. Sichtbare Expert:innen, klare Positionierung und konsistente Markeninformationen ergänzen diese Grundlage.
Ein sinnvoller nächster Schritt kann ein KI-Brand-Audit über mehrere Systeme sein: fragen, tatsächlich angegebene Quellen prüfen und Lücken festhalten. Erst daraus lässt sich ableiten, ob zunächst Positionierung, Website, Content oder Digital PR priorisiert werden sollten.
Wie schnell neue Maßnahmen sichtbar werden, hängt vom jeweiligen System ab. Webgestützte Antworten können aktuelle Quellen vergleichsweise schnell berücksichtigen. Wann neue Informationen in das interne Wissen eines Sprachmodells einfließen, hängt dagegen von dessen Aktualisierung und dem jeweiligen Anbieter ab.
Häufige Fragen zur KI-Sichtbarkeit von Marken
Warum taucht meine Marke nicht in ChatGPT-Antworten auf, obwohl wir gut bei Google ranken?
Gute Rankings sind kein Garant für Markennennungen in KI-Antworten. Neben der eigenen Website können externe Erwähnungen, Positionierung, Reputation sowie die vom jeweiligen System herangezogenen Quellen beeinflussen, welche Marken in einer Antwort vorkommen.
Wer bei Google gut rankt, kann deshalb trotzdem in bestimmten KI-Antworten fehlen – und umgekehrt.
Was sind Brand Mentions und warum sind sie für KI-Sichtbarkeit wichtig?
Brand Mentions sind Nennungen Ihres Markennamens im digitalen Raum, auch ohne Link.
Wiederkehrende Erwähnungen in Verbindung mit bestimmten Themen, Kategorien und Wettbewerbern liefern Kontext darüber, wofür eine Marke öffentlich steht. Aktuelle Korrelationsstudien zeigen einen vergleichsweise starken Zusammenhang zwischen solchen Web-Erwähnungen und Markennennungen in KI-Systemen. Wie einzelne Systeme Brand Mentions konkret gewichten, ist jedoch nicht transparent.
Muss ich für ChatGPT, Google AI und Perplexity getrennt optimieren?
Nicht vollständig getrennt, aber Sie sollten die Unterschiede kennen. In der BrightEdge-Untersuchung von August 2025 empfahlen ChatGPT, AI Overviews und AI Mode bei 61,9 Prozent der untersuchten Abfragen unterschiedliche Marken.
Eine plattformübergreifende Markenstrategie mit klarer Positionierung, konsistenten Informationen und relevanter externer Präsenz bildet deshalb eine gemeinsame Basis. Zusätzlich lohnt es sich, das unterschiedliche Quellen- und Antwortverhalten der einzelnen Systeme im Monitoring zu berücksichtigen.
Wie finde ich heraus, wie KI-Systeme meine Marke aktuell einordnen?
Am schnellsten über die direkte Befragung mit konkreten Prompts zu Leistungen, Kategorien und Wettbewerbsvergleichen. Testen Sie dabei mehrere Systeme und wiederholen Sie relevante Abfragen, da Antworten variieren können.
Für die systematische Beobachtung gibt es Monitoring-Lösungen wie SISTRIX Prompt Monitoring beziehungsweise die AI-Visibility-Funktionen von SISTRIX oder Ahrefs Brand Radar sowie einschlägige Tools wie Rankscale und Peec.ai.
Wie lange dauert es, bis Maßnahmen zur KI-Sichtbarkeit wirken?
Eine pauschale Wirkungsdauer lässt sich nicht seriös angeben. Wie schnell eine Veränderung sichtbar wird, hängt unter anderem vom jeweiligen System und davon ab, ob aktuelle Webquellen einbezogen werden.
Webgestützte Systeme können neue oder aktualisierte Quellen vergleichsweise schnell berücksichtigen. Bei Informationen, die aus dem internen Modellwissen stammen, hängt die Aktualisierung dagegen von den Trainings- und Updatezyklen des jeweiligen Anbieters ab. Deshalb sollte KI-Sichtbarkeit kontinuierlich beobachtet und nicht anhand einer festen Frist bewertet werden.
