Warum Ihr Unternehmen in ChatGPT unsichtbar ist — und was Sie jetzt tun sollten
Machen Sie einen Test: Öffnen Sie ChatGPT und fragen Sie „Welche Agentur für KI-Beratung in Hamburg ist empfehlenswert?" oder „Welcher Maschinenbauer in Süddeutschland hat die beste Qualität?". Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass Ihr Unternehmen in der Antwort nicht vorkommt. Nicht weil Ihre Arbeit schlecht ist — sondern weil KI-Suchmaschinen Ihre Inhalte schlicht nicht finden, nicht verstehen oder nicht zitieren können.
Das ist kein Randphänomen. Laut Gartner werden traditionelle Suchanfragen bis 2026 um 25 % zurückgehen — zugunsten von KI-gestützten Antwortmaschinen. BrightEdge-Tracking zeigt bereits jetzt: KI-Agenten machen rund 33 % der organischen Suchaktivität aus. Wer in ChatGPT, Perplexity, Claude oder Google AI Overviews nicht vorkommt, verliert einen wachsenden Anteil potenzieller Anfragen — still und unsichtbar.
Was ist KI-Sichtbarkeit?
KI-Sichtbarkeit (englisch: AI Visibility) beschreibt, wie präsent ein Unternehmen, eine Marke oder ein Produkt in den Antworten von KI-Suchmaschinen ist — also ob und wie häufig eine Marke in den generierten Antworten von ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und anderen KI-gestützten Suchdiensten als Quelle genannt, zitiert oder empfohlen wird. Zu den wichtigsten Plattformen gehören:
- ChatGPT (OpenAI) — der meistgenutzte KI-Assistent weltweit mit über 200 Millionen aktiven Nutzenden pro Woche
- Perplexity — KI-Suchmaschine mit Quellenangaben und Echtzeit-Websuche
- Google AI Overviews — KI-generierte Zusammenfassungen direkt in den Google-Suchergebnissen
- Claude (Anthropic) — KI-Assistent mit Websuche und Analysefähigkeit
- Microsoft Copilot — Integration in Bing, Windows und Office
Der Fachbegriff für die systematische Optimierung dieser Sichtbarkeit ist Generative Engine Optimization (GEO). GEO ist kein Ersatz für klassisches SEO — es baut darauf auf. Ohne organische Rankings fehlt die Grundlage. Aber organische Rankings allein reichen 2026 nicht mehr aus.
GEO vs. SEO
SEO optimiert für Suchergebnis-Rankings. GEO optimiert dafür, dass KI-Systeme Ihre Inhalte als Quelle auswählen, verstehen und in ihren Antworten zitieren. Beides gehört zusammen — GEO ohne SEO hat kein Fundament, SEO ohne GEO verliert zunehmend Reichweite.
Wie KI-Suchmaschinen entscheiden, wen sie empfehlen
Um zu verstehen, warum Ihr Unternehmen nicht in KI-Antworten erscheint, müssen Sie verstehen, wie diese Systeme arbeiten. Anders als bei klassischen Suchmaschinen, die eine Rangliste aus zehn blauen Links anzeigen, synthetisieren KI-Suchmaschinen eine einzige Antwort aus mehreren Quellen — und nur die zitierten Quellen profitieren. Der Prozess lässt sich in drei Stufen gliedern:
Stufe 1: Retrieval — Gefunden werden
Bevor ein Large Language Model (LLM) Ihre Inhalte zitieren kann, müssen sie im sogenannten Retrieval-Pool landen. Das geschieht auf zwei Wegen:
- Trainings-Daten: Die Modelle wurden mit Milliarden von Webseiten trainiert. Wenn Ihr Unternehmen häufig auf seriösen Quellen erwähnt wird (Fachmagazine, Branchenverzeichnisse, Bewertungsportale), ist es im Basiswissen des Modells vorhanden.
- Echtzeit-Websuche: ChatGPT, Perplexity und Claude durchsuchen das Web in Echtzeit. Hier gelten ähnliche Regeln wie bei Google — schnelle Ladezeit, saubere Struktur, keine Crawler-Blockaden.
Stufe 2: Selection — Ausgewählt werden
Aus Hunderten möglicher Quellen wählt das LLM die relevantesten aus. Entscheidend sind:
- Zitierfähigkeit: Klare Definitionen, Vergleichstabellen, nummerierte Listen und FAQ-Strukturen werden bevorzugt
- Autorität: Quellen mit erkennbarer Fachexpertise (Autorenangaben, Branchenreferenzen, Zertifizierungen) erhalten mehr Gewicht
- Aktualität: Laut einer Analyse von Growth Memo performen Seiten, die innerhalb der letzten drei Monate aktualisiert wurden, über alle Intents hinweg am besten
- Vollständigkeit: Googles SAGE-Forschung zeigt, dass KI-Agenten umfassende, konsolidierte Inhalte bevorzugen — ein Dokument, das mehrere verwandte Fragen beantwortet, wird zur bevorzugten Quelle
Stufe 3: Citation — Zitiert werden
Selbst wenn Ihre Inhalte gefunden und ausgewählt werden, ist die letzte Hürde die Zitierung. Nicht jede verwendete Quelle wird explizit genannt. Die Wahrscheinlichkeit einer Zitierung steigt durch:
- Strukturierte Daten (Schema.org), die dem LLM Kontext liefern
- Klare Markennennung im Content (Entity Recognition)
- Drittquellen-Validierung: Marken werden 6,5-mal häufiger über Drittquellen als über die eigene Domain zitiert — bei hoher Kaufabsicht stammen bis zu 85 % der Erwähnungen aus externen Quellen
Die 5 größten Blocker für KI-Sichtbarkeit
Warum sind die meisten Unternehmen im DACH-Raum für KI-Suchmaschinen unsichtbar? In unserer Arbeit bei IJONIS mit mittelständischen Unternehmen sehen wir immer wieder dieselben fünf Ursachen.
1. robots.txt blockiert KI-Crawler
Viele Websites blockieren in ihrer robots.txt die Crawler von KI-Unternehmen — oft ohne es zu wissen. Standard-Sicherheitseinstellungen oder veraltete Konfigurationen sperren GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic), PerplexityBot oder den Google-Extended Crawler aus.
# Typische Blockade — macht Ihre Website für KI unsichtbar
User-agent: GPTBot
Disallow: /
User-agent: ClaudeBot
Disallow: /
Lösung: Prüfen Sie Ihre robots.txt auf Einträge für KI-Crawler. Erlauben Sie gezielt den Zugriff auf öffentliche Inhalte, während Sie sensible Bereiche (Admin, interne Dokumente) weiterhin schützen.
2. Keine llms.txt-Datei
Die Spezifikation llms.txt ist ein aufkommender Standard, der LLMs eine maschinenlesbare Zusammenfassung Ihrer Website bieten soll — ähnlich wie robots.txt für Suchmaschinen, aber optimiert für die Verarbeitung durch Sprachmodelle. Weniger als 10 % der analysierten Domains haben bislang eine solche Datei implementiert, und kein großer LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google) hat bisher bestätigt, dass seine Crawler sie systematisch auswerten.
Lösung: Erstellen Sie dennoch eine llms.txt-Datei im Root-Verzeichnis Ihrer Website. Der Aufwand ist minimal, und falls der Standard sich durchsetzt, sind Sie vorbereitet. Enthalten sein sollten: Firmenname, Kernleistungen, Zielgruppe und Links zu den wichtigsten Seiten.
3. Fehlende strukturierte Daten
Schema.org-Markup (JSON-LD) hilft KI-Systemen, Ihre Inhalte zu kategorisieren und zu verstehen. Ohne strukturierte Daten fehlen dem LLM essenzielle Kontextinformationen: Ist diese Seite eine Produktbeschreibung? Ein FAQ? Eine Firmenseite? Ein Blogartikel?
Lösung: Implementieren Sie mindestens Organization, LocalBusiness, FAQPage, Article und BreadcrumbList-Schemas auf den relevanten Seiten.
4. Kein zitierfähiger Content
Die meisten Unternehmenswebsites bestehen aus Marketing-Prosa: vage Leistungsbeschreibungen, generische Buzzword-Texte, keine konkreten Zahlen oder Definitionen. KI-Systeme können daraus keine verwertbaren Antworten generieren.
Typisches Anti-Pattern
„Wir bieten innovative Lösungen für die digitale Transformation Ihres Unternehmens." — Dieser Satz enthält null verwertbare Information für ein LLM. Keine Definition, keine Zahl, keine Abgrenzung.
Lösung: Schreiben Sie Inhalte, die sich direkt als Antwort auf eine Frage eignen: klare Definitionen, konkrete Zahlen, Vergleichstabellen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Praxisbeispiele.
5. Keine FAQ-, Vergleichs- und Definitionsseiten
KI-Suchmaschinen beantworten Fragen. Wenn Ihre Website keine Fragen beantwortet — in Form von FAQ-Sektionen, Glossareinträgen, Vergleichsseiten oder How-to-Artikeln — haben Sie keinen Content, der als Antwort taugt.
Lösung: Erstellen Sie systematisch Inhalte für die Fragen, die Ihre Zielgruppe stellt. Nutzen Sie FAQ-Schemas, bauen Sie ein Glossar auf und veröffentlichen Sie Vergleichsartikel zu relevanten Themen.
Selbsttest: Wie sichtbar ist Ihr Unternehmen in KI-Suchmaschinen?
Bevor Sie in die Optimierung einsteigen, machen Sie eine Bestandsaufnahme. Die folgenden drei Tests zeigen Ihnen in fünf Minuten, ob Ihr Unternehmen für KI-Suchmaschinen sichtbar ist oder ob grundlegende technische oder inhaltliche Blockaden bestehen, die sofortiges Handeln erfordern.
Test 1 — ChatGPT-Frage: Öffnen Sie ChatGPT und stellen Sie eine branchenspezifische Frage, die zu Ihrem Unternehmen passen sollte. Zum Beispiel: „Welcher [Ihre Branche] in [Ihre Region] ist empfehlenswert?" oder „Welche Firma bietet [Ihre Kernleistung] in Deutschland an?". Wird Ihr Unternehmen genannt?
Test 2 — Perplexity-Suche: Suchen Sie auf perplexity.ai nach Ihrem Firmennamen. Welche Quellen werden zitiert? Taucht Ihre eigene Website auf — oder nur Drittquellen?
Test 3 — robots.txt-Check: Rufen Sie ihre-domain.de/robots.txt auf und suchen Sie nach Einträgen für GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot oder Google-Extended. Werden diese blockiert?
Tipp
Führen Sie diesen Test auch für Ihre wichtigsten Wettbewerbenden durch. Wenn diese bereits in KI-Antworten erscheinen und Sie nicht, ist das ein klares Signal für Handlungsbedarf.
7-Schritte-Checklist: KI-Sichtbarkeit systematisch aufbauen
Die folgende Checklist führt Sie von den technischen Grundlagen (Crawler-Zugriff, strukturierte Daten) über die inhaltliche Optimierung (zitierfähiger Content, FAQ-Architektur) bis hin zur strategischen Positionierung (Drittquellen, Monitoring) — geordnet nach Wirkung und Umsetzungsaufwand.
Schritt 1: KI-Crawler freischalten
Prüfen und aktualisieren Sie Ihre robots.txt. Erlauben Sie explizit den Zugriff für GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot und Google-Extended auf Ihre öffentlichen Inhalte.
# KI-Crawler erlauben
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: Google-Extended
Allow: /
Schritt 2: llms.txt erstellen
Erstellen Sie eine llms.txt-Datei, die Ihr Unternehmen für Sprachmodelle maschinenlesbar beschreibt. Enthalten sein sollten: Firmenname, Kernleistungen, Standort, Zielgruppe und Links zu den wichtigsten Seiten. Der Standard befindet sich noch in einem frühen Stadium — die Investition von wenigen Minuten kann sich aber auszahlen, falls er sich durchsetzt.
Schritt 3: Strukturierte Daten implementieren
Implementieren Sie JSON-LD-Schema-Markup auf allen relevanten Seiten:
Schritt 4: Content auf Zitierfähigkeit optimieren
Überarbeiten Sie bestehende Inhalte nach dem Prinzip der Zitierfähigkeit:
- Definitionen: Beginnen Sie Absätze mit klaren Definitionen, die direkt als LLM-Antwort taugen
- Zahlen und Fakten: Ersetzen Sie vage Aussagen durch konkrete Datenpunkte
- Vergleichstabellen: Erstellen Sie strukturierte Vergleiche für relevante Entscheidungsfragen
- Listen: Nutzen Sie nummerierte Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Prozessthemen
- Antworten auf W-Fragen: Jeder Abschnitt sollte eine konkrete Frage beantworten
Schritt 5: FAQ-Architektur aufbauen
Erstellen Sie FAQ-Sektionen auf allen Leistungsseiten und Hauptseiten. Formulieren Sie die Fragen so, wie Ihre Zielgruppe sie tatsächlich stellt — konversationell, nicht technisch. Nutzen Sie FAQPage-Schema-Markup für jede FAQ-Sektion.
Schritt 6: Drittquellen-Strategie entwickeln
Da 85 % der KI-Markenerwähnungen bei Kaufabsicht von Drittquellen stammen, ist eine Präsenz auf externen Plattformen essenziell:
- Branchenverzeichnisse: Aktuelle Profile auf relevanten Plattformen
- Bewertungsportale: Aktive Google-Bewertungen, Kununu, branchenspezifische Portale
- Fachmedien: Gastartikel, Interviews, Pressemitteilungen
- Foren und Communities: Fachliche Beiträge auf relevanten Plattformen (Reddit, LinkedIn, Stack Overflow)
Schritt 7: Monitoring einrichten
KI-Sichtbarkeit ist kein einmaliges Projekt. Richten Sie ein Monitoring ein:
- Wöchentliche Stichproben: Testen Sie regelmäßig relevante Fragen in ChatGPT und Perplexity
- AI Share of Voice: Messen Sie, wie oft Ihre Marke im Vergleich zu Wettbewerbenden in KI-Antworten erscheint
- Crawl-Logs: Überwachen Sie in Ihren Server-Logs, wie häufig KI-Crawler Ihre Seite besuchen
- Content-Aktualität: Aktualisieren Sie Kernseiten mindestens alle 90 Tage
Warum klassisches SEO allein nicht mehr reicht
Die Verschiebung von klassischer Suche zu KI-generierten Antworten ist keine Zukunftsprognose — sie findet gerade statt und betrifft bereits messbar den organischen Traffic, die Suchgewohnheiten und die Conversion-Raten von Unternehmenswebsites. Die Datenlage zeigt ein klares Bild:
- Traffic-Verluste: Websites verlieren durch AI Overviews durchschnittlich 15–25 % ihres organischen Traffics bei informationellen Suchanfragen — und rund 93 % der Suchen in Googles AI Mode enden komplett ohne Klick
- Veränderte Suchgewohnheiten: Laut Gartner werden 2026 rund 25 % weniger Suchanfragen über traditionelle Suchmaschinen gestellt — wobei Kritiker anmerken, dass Suchmaschinen sich ebenfalls weiterentwickeln
- Höhere Conversion: Laut Branchendaten ist ein durchschnittlicher LLM-Besucher 4,4-mal so wertvoll wie ein klassischer organischer Besucher — gemessen an der Conversion-Rate
Das bedeutet: Unternehmen, die in KI-Antworten vorkommen, erreichen nicht nur mehr potenzielle Nutzende — sie erreichen Menschen mit deutlich höherer Kaufabsicht. Wer unsichtbar bleibt, verliert nicht nur Sichtbarkeit, sondern die qualitativ hochwertigsten Anfragen.
Wir haben dieses Thema aus der technischen SEO-Perspektive bereits in unserem Artikel über Agentic SEO beleuchtet. Der Kern: GEO und SEO sind keine Alternativen, sondern zwei Seiten derselben Medaille.
Wer jetzt handelt, hat einen Vorsprung
KI-Sichtbarkeit ist ein First-Mover-Vorteil. Noch optimieren die wenigsten Unternehmen im DACH-Raum aktiv für KI-Suchmaschinen. Wer jetzt eine GEO-Strategie umsetzt, baut einen Vorsprung auf, der in den nächsten zwei bis drei Jahren schwer einzuholen sein wird — denn KI-Systeme bauen auf bestehenden Vertrauenssignalen auf. Je früher diese Signale gesetzt werden, desto stabiler die Position.
Unser KI-Readiness-Check hilft Ihnen, den aktuellen Stand Ihres Unternehmens in Bezug auf KI-Reife einzuschätzen — einschließlich der digitalen Sichtbarkeit.
Sie wollen wissen, wie sichtbar Ihr Unternehmen in ChatGPT, Perplexity und Google AI wirklich ist? Wir analysieren Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit und entwickeln eine konkrete GEO-Strategie. Mehr über unseren KI-Sichtbarkeit-Service erfahren →
Häufige Fragen
Was bedeutet KI-Sichtbarkeit?
KI-Sichtbarkeit beschreibt, wie präsent ein Unternehmen in den Antworten von KI-Suchmaschinen wie ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviews ist. Im Gegensatz zu klassischem SEO geht es nicht um ein Ranking in einer Ergebnisliste, sondern darum, ob ein KI-System Ihr Unternehmen als relevante Quelle erkennt, zitiert und empfiehlt.
Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?
Generative Engine Optimization ist die systematische Optimierung von Inhalten, damit sie von KI-gestützten Suchmaschinen gefunden, verstanden und zitiert werden. GEO umfasst technische Maßnahmen (Crawler-Zugriff, strukturierte Daten, llms.txt), inhaltliche Optimierung (zitierfähiger Content, FAQ-Strukturen) und strategische Positionierung (Drittquellen, Fachautorität).
Wie prüfe ich, ob mein Unternehmen in ChatGPT sichtbar ist?
Stellen Sie ChatGPT eine branchenrelevante Frage, die zu Ihrem Unternehmen passen sollte — zum Beispiel „Welcher Anbieter für [Ihre Leistung] in [Ihre Region] ist empfehlenswert?". Wenn Ihr Unternehmen nicht in der Antwort erscheint, fehlen entweder technische Voraussetzungen (Crawler-Zugriff), inhaltliche Grundlagen (zitierfähiger Content) oder Vertrauenssignale (Drittquellen-Erwähnungen).
Brauche ich noch SEO, wenn ich GEO mache?
Ja, unbedingt. 76 % der AI-Overview-Zitationen kommen aus Googles Top-10 organischen Ergebnissen. Klassisches SEO bleibt die Grundlage — GEO baut darauf auf. Wer organisch nicht auf Seite 1 rankt, wird auch von KI-Agenten in der Regel nicht gefunden.
Wie lange dauert es, bis KI-Sichtbarkeit Ergebnisse zeigt?
Technische Grundlagen (robots.txt, llms.txt, Schema-Markup) wirken innerhalb von Wochen, sobald KI-Crawler die Seite erneut indexieren. Inhaltliche Maßnahmen (zitierfähiger Content, FAQ-Aufbau) zeigen typischerweise nach 4 bis 12 Wochen Wirkung. Der Aufbau von Drittquellen-Signalen ist ein fortlaufender Prozess, der über Monate Wirkung entfaltet.
Was kostet eine GEO-Strategie?
Die Kosten variieren je nach Ausgangslage und Umfang. Technische Grundlagen (robots.txt, llms.txt, Schema-Markup) lassen sich oft in einem Tag umsetzen. Eine umfassende GEO-Strategie mit Content-Optimierung, Drittquellen-Aufbau und Monitoring ist ein mehrmonatiges Projekt. Sprechen Sie mit uns über Ihre spezifische Situation — wir beraten unverbindlich.
