Fragen Sie ChatGPT oder Perplexity, welche Anbieter in Ihrem Segment als relevant gelten. Was Sie dann sehen, ist kein Zufall. Es sind Quellen, denen das System für genau dieses Thema bereits vertraut.
Damit verschiebt sich, was Sichtbarkeit ausmacht. Eine aktuelle Analyse des Growth-Memo-Autors Kevin Indig zeigt das anhand von Daten, und sie räumt mit einer verbreiteten Annahme auf: dass mehr PR, mehr Backlinks und mehr Erwähnungen automatisch zu mehr Sichtbarkeit in KI-Antworten führen. So einfach ist es nicht.
Jedes Thema hat seine eigenen Quellen
Wenn ein KI-System eine Frage beantwortet, stützt es sich im Hintergrund auf eine Auswahl von Quellen. Welche Art von Quelle dabei den Ton angibt, hängt vom Thema ab: mal sind es Fachmedien, mal Studien, mal die Websites der Anbieter selbst. Die Auswertung zeigt, wie stark dieser Mix von einem Thema zum nächsten wechselt. Bei dem einen dominieren die Seiten der Anbieter, bei einem anderen rücken unabhängige und redaktionelle Quellen nach vorn.
Das ist ein kleines Sample und keine repräsentative Studie. Die Konsequenz daraus ist trotzdem klar: Eine Liste von Medien und Plattformen, die für ein Thema funktioniert, lässt sich nicht einfach auf das nächste übertragen. Selbst bei verwandten Themen zählen oft ganz andere Quellen. Wer das übersieht, steckt Aufwand in Quellen, die für sein Thema kaum etwas bringen.
Sinnvoller ist es, in umgekehrter Reihenfolge vorzugehen. Klären Sie zuerst, für welche Themen Sie in KI-Antworten vorkommen wollen. Danach lässt sich analysieren, welche Quellen die Systeme bei genau diesen Themen heute schon heranziehen. Erst daraus ergibt sich, wo sich der Aufwand lohnt.
Tiefe schlägt Breite
Die Logik „je mehr Erwähnungen, desto besser“ führt in die Irre. Autorität zahlt sich nicht gleichmässig aus, sondern in Stufen.
Eine Auswertung von 1.000 Domains, die Indig mit Semrush durchgeführt hat, deutet darauf hin: Der Authority Score einer verweisenden Seite sagt KI-Erwähnungen besser voraus als die blosse Zahl der Links. Und die Kurve steigt nicht gleichmässig, sie macht erst im obersten Bereich einen deutlichen Sprung. Ein paar zusätzliche Erwähnungen im mittleren Feld bewegen wenig. Was zählt, ist der Sprung in die oberste Liga der Quellen für Ihr Thema.
Konkret heisst das: Drei Platzierungen in den massgeblichen Leitquellen wirken stärker als ein Dutzend verstreute auf schwächeren Seiten. Dort lohnt der Aufwand.
Die eigene Website ist die Basis, nicht der Beleg
Website und Blog bleiben wichtig. Aber sie sind nur ein Baustein, und nach Indigs Einschätzung vermutlich einer der schwächsten. KI bewertet nicht allein, was ein Unternehmen über sich selbst schreibt. Sie gewichtet auch, ob andere glaubwürdige Quellen das Unternehmen und seine Fachleute erwähnen. Zwei Unternehmen mit identisch optimierten Seiten können deshalb unterschiedlich oft zitiert werden, weil das eine eine stärkere Reputation in fremden Quellen besitzt.
Daraus folgt zweierlei.
Erstens braucht es externe Bestätigung. Eigene Inhalte allein genügen als Beleg nicht, weil das Unternehmen sie selbst kontrolliert. Überzeugend wird Autorität dort, wo andere sie bestätigen: Fachmedien, Analysten, Studien, Communities.
Zweitens spricht einiges dafür, dass Personen weiter tragen als Marken. Inhalte mit namentlich genannten Fachleuten scheinen besser zu funktionieren als anonyme Unternehmensbeiträge, weil KI-Systeme Autorität leichter an eine konkrete Person knüpfen können. Belastbar gemessen ist das noch nicht, Indig selbst nennt es eine Arbeitsannahme. Plausibel ist der Mechanismus aber: Eine Fachperson mit nachweisbarer Erfahrung, Publikationen und sichtbarem Profil gibt dem Modell mehr Anker als ein gesichtsloser Markenname.
Für die Praxis heisst das: zwei bis drei interne Fachleute gezielt aufbauen und sichtbar machen. Das müssen nicht die Gründer oder die Geschäftsleitung sein. Es zählen fachliche Glaubwürdigkeit, echtes Themenverständnis und die Bereitschaft, regelmässig zu publizieren. LinkedIn ist dafür ein schneller Kanal, gerade bei beratungsintensiven und erklärungsbedürftigen Leistungen.
KI-Suche braucht Inhalte, die Antworten liefern
KI zitiert bevorzugt Inhalte, die eine Frage direkt beantworten. In Indigs Auswertung entfielen über 60 Prozent der zitierten Quellen auf zwei Formate: How-to-Anleitungen und strukturierte Übersichten. Viele Unternehmen denken dagegen noch in Imagekommunikation.
Für Sichtbarkeit in KI-Antworten braucht es Formate, die konkret nutzbar sind:
- Leitfäden, How-to-Artikel und Checklisten
- Vergleiche, Marktübersichten und Glossare
- FAQ-Seiten und Studienauswertungen
- eigene Daten, Benchmarks und Analysen, idealerweise unter dem Namen einer Fachperson
Gerade der letzte Punkt wird unterschätzt. Wer eigene Zahlen, Charts oder wiederkehrende Auswertungen veröffentlicht, schafft Material, das andere mit Quellenangabe einbetten. So entstehen zusätzliche Erwähnungen, ohne dass Sie jede einzeln einwerben müssen. Rein werbliche Texte und austauschbare Unternehmensnews leisten das nicht.ohne dass Sie jede einzeln einwerben müssen. Rein werbliche Texte und austauschbare Unternehmensnews leisten das nicht.
Was das für Ihr Unternehmen bedeutet
Was ich an dieser Analyse überzeugend finde: Sie verschiebt den Blick von Technik auf Substanz und Reputation. Die beschriebenen Mechanismen sind dabei nicht an eine Branche oder einen Markt gebunden. Sie beschreiben, wie KI-Systeme Quellen gewichten, und das gilt für den Industriebetrieb ebenso wie für die Kanzlei oder den Finanzdienstleister.
KI-Sichtbarkeit ist demnach stärker reputationsgetrieben, themenspezifisch und an Personen gebunden als klassisches SEO. Wer hier vorankommen will, braucht drei Dinge: eine klare Themenarchitektur, also die Entscheidung, für welche Fragen das Unternehmen stehen soll; glaubwürdige externe Quellen, die diese Kompetenz bestätigen; und erkennbare Fachleute, die sie nach aussen tragen.
In vielen Erstgesprächen zeigt sich dasselbe Muster: Ein Unternehmen möchte starten, aber am liebsten mit einer einzelnen Massnahme. Ein paar LinkedIn-Beiträge, eine aufgefrischte Seite, etwas mehr Präsenz. Der Wunsch ist verständlich, er ist schnell umsetzbar und fühlt sich nach Fortschritt an. Nur fehlt ihm die Grundlage. Solange nicht geklärt ist, für welches Thema ein Unternehmen überhaupt sichtbar werden soll, entsteht aus einzelnen Beiträgen viel Aktivität und wenig Wirkung.
Der erste Schritt ist dabei kleiner, als viele denken, und er ist noch keine Massnahme. Es ist die Entscheidung, für welche Themen Ihr Unternehmen überhaupt stehen will. Erst danach folgt der zweite Schritt: eine Quellenkarte für genau diese Themen. Dazu testen Sie Ihre wichtigsten Suchanfragen über mehrere KI-Systeme hinweg und dokumentieren:
- Welche Domains, Medien und Autoren tauchen auf?
- Welche Quellen erscheinen wiederholt?
- Welche Wettbewerber werden genannt?
- Welche Formate bevorzugt das System?
Eine solche Karte ist eine Momentaufnahme, denn die Antworten der Systeme schwanken von Tag zu Tag. Was zählt, sind die Muster, die sich über mehrere Abfragen und Tage hinweg wiederholen. Sie zeigen, wo Sie heute stehen und wo der Aufwand sich wirklich auszahlt.
Im Grunde wiederholt sich damit, was für Kommunikation insgesamt gilt: Die Strategie kommt vor der Umsetzung. Erst die Klärung, wofür ein Unternehmen sichtbar sein will, dann die Massnahmen, die darauf einzahlen. KI verändert die Werkzeuge und die Quellen. An dieser Reihenfolge ändert sie nichts.
Diese Klärung gehen die wenigsten gern zuerst an. Dabei begleite ich Unternehmen, von der Positionierung bis zur Umsetzung. Sprechen wir darüber.
Datengrundlage: Kevin Indig und Amanda Johnson, „Topics matter for third-party authority signals“, Growth Memo, 15. Juni 2026. Die zitierten Auswertungen beruhen auf Analysen mit Semrush sowie auf Stichproben aus anonymisierten Kundendaten.
