TL;DR: Kunden geben nicht mehr nur eine einzelne Suchanfrage in Google ein. Stattdessen führen sie fortlaufende Gespräche mit KI-Systemen wie ChatGPT, bei denen sie Nachfragen stellen, ihre Optionen eingrenzen und Details vergleichen. Marken, denen es an Tiefe und Klarheit mangelt, werden nicht erwähnt. Eine stärkere Absicht bedeutet auch eine selektivere Sichtbarkeit.
Früher war die Suche einfach. Kund*innen geben eine Frage in Google ein, Google lieferte eine Liste mit Links, und Marken konkurrierten darum, ganz oben in dieser Liste angezeigt zu werden.
Aber dank KI ist dieses Modell inzwischen überholt.
Nun wird die Entdeckungsreise durch dialogorientiertes Suchverhalten geprägt. Wenn Suchende einer KI-gestützten „Antwortmaschine" wie ChatGPT oder Perplexity eine Frage stellen, müssen sie sich nicht mit der ersten (oder zweiten!) Antwort zufriedengeben. Sie können Kontext hinzufügen, einen Vorschlag ablehnen, Antworten vergleichen und Folgefragen stellen, um weitere Informationen zu erhalten.
Dies wird als gefächerte Anfrage (Multi-Fanned Query) bezeichnet. Einfach ausgedrückt beginnt eine gefächerte Anfrage mit einer Frage und erweitert sich (oder fächert sich auf) in mehrere Richtungen mit hoher Absicht. Diese Anfragen stellen ein entscheidendes Muster bei dialogorientierten KI-Suchanfragen mit mehreren Eingaben dar und sind ein wichtiger Bestandteil der heutigen Customer Journey.
Wenn die Daten Ihrer Marke nur für die erste Frage von Kund*innen optimiert sind, verpassen Sie entscheidende Momente und verlieren an Sichtbarkeit, wenn Kund*innen Entscheidungen treffen.
Der Unterschied zwischen KI-Suche und herkömmlicher Suche
Um zu verstehen, warum Marken in der KI-Suche nicht angezeigt werden, müssen Sie die Unterschiede zwischen Antwortmaschinen und Suchmaschinen kennen.
Traditionelle Suchmaschinen (wie Google, Bing und DuckDuckGo) basierten auf Ergebnissen, die nach Ranking eingestuft wurden. Sie gaben eine Suchanfrage ein und die Suchmaschine gab eine nach Relevanz und Autorität geordnete Liste von Links zurück. Hier ist Sichtbarkeit messbar: Sie können Ihre Position verfolgen und Stichwörter entsprechend optimieren.
Antwortmaschinen (wie ChatGPT, Gemini und Claude) funktionieren anders. Statt einer Rangliste liefern sie eine synthetisierte Antwort: Sie beziehen Informationen aus verschiedenen Quellen und passen ihre Antworten im Verlauf des Gesprächs an. Und wenn Sie sich immer noch nicht sicher sind, wie KI-Suchmaschinen funktionieren oder wie KI Suchantworten generiert, lautet das Schlüsselkonzept: Antworten sind dynamisch. Jede Folgefrage verändert, welche Quellen zitiert werden. Sichtbarkeit bedeutet nicht, einmalig ein Ranking zu erzielen. Es geht darum, relevant zu bleiben, während die Kriterien strenger werden.
Die Veränderung besteht nicht darin, dass das Ranking vollständig verschwindet. Es geht darum, dass das Ranking nicht mehr der Endpunkt der Erfahrung ist. Anstatt aus Links auszuwählen, interagieren Benutzer*innen zunehmend mit einer einzigen, sich ständig weiterentwickelnden Antwort.
Warum Marken in der KI-Suche nicht auftauchen
Viele Marketingteams stellen sich derzeit folgende Frage:
Warum tauchen Marken in der KI-Suche nicht auf?
Warum wird meine Marke in KI-Antworten nicht angezeigt?
Warum ist meine Konkurrenz sichtbar, aber meine Marke nicht?
In vielen Fällen ist das Problem nicht die erste Frage. Es entsteht später, bei Folgefragen.
Nehmen wir die Finanzdienstleistungsbranche als Beispiel. Kund*innen könnten ChatGPT eine Frage stellen wie „Wer ist der beste Finanzberater in meiner Nähe?"
Wenn ChatGPT einen Prompt erhält, stellt es eine Liste von Antworten bereit, die nicht ganz unähnlich zu denen ist, die Google traditionell bereitgestellt hat. Doch dann geht das Gespräch weiter.
„Welcher Anbieter spezialisiert sich auf die Altersvorsorgeplanung für Frauen in der Technologiebranche?"
„Akzeptieren Sie auch Kunden mit einem Vermögen von weniger als 500.000 Euro?"
„Wie sieht die Preisgestaltung aus?"
„Ich brauche einen Anbieter, mit dem ich Termine am Wochenende vereinbaren kann"
„Welcher Anbieter hat die besten Bewertungen hinsichtlich Reaktionsfähigkeit?"
Diese gründlichen Folgefragen entsprechen genau der Art und Weise, wie Kund*innen heutzutage KI-gestützte Suchfunktionen nutzen, um Kaufentscheidungen zu treffen.
Wenn Ihre Marke keine klaren Informationen über Fachgebiete bzw. besondere Leistungen, Mindestanforderungen für Kund*innen, Gebühren, Verfügbarkeit und Bewertungskontext liefert, und dies in strukturierter, maschinenlesbarer Form, die KI leicht analysieren und zusammenfassen kann, bleiben Sie auf der Strecke. Und genau dieses Ausscheiden ist ein Hauptgrund dafür, dass Marken in der KI-Suche an Auffindbarkeit verlieren. (Und wenn Sie einmal raus sind, ist es unwahrscheinlich, dass Sie wieder sichtbar werden.)
Was beeinflusst die KI-Suchergebnisse?
KI-Modelle verlassen sich auf klare, strukturierte Fakten, die sie interpretieren und wiederverwenden können. Sie benötigen genaue Informationen zu jedem Standort:
Dienstleistungen
Fachgebiete und besondere Leistungen
Verfügbarkeit
Öffnungszeiten
Richtlinien
Bei der dialogorientierten Suche sind Entitäten wichtiger als die Wiederholung von Stichwörtern. Traditionelle SEO belohnt Dichte, aber dialogorientierte KI belohnt Vollständigkeit.
Aus diesem Grund haben viele Marken, die an mehreren Standorten vertreten sind, Probleme mit der Sichtbarkeit an mehreren Standorten. Daten befinden sich in verschiedenen Systemen, Attribute variieren je nach Standort, und Aktualisierungen werden nicht überall synchronisiert. Und wenn KI-Systeme auf Lücken stoßen, suchen sie woanders nach Informationen.
Umstellung von Stichwörtern zu Gesprächen
Um in dialogorientierten KI erfolgreich zu sein, ist ein Strategiewechsel erforderlich. Anstatt für eine einzelne Anfrage mit hohem Volumen zu optimieren, müssen Marken die gesamte KI-Such-Customer Journey unterstützen. Das bedeutet:
Modellierung von gefächerten Anfragen. Erforschen und verstehen Sie 1. die Absichten der Kund*innen und 2. wie Gespräche in Ihrer Kategorie ablaufen. Welche dritten, vierten und fünften Fragen könnten häufig gestellt werden? (Tools wie SEMRush und Ahrefs können dabei helfen.)
Priorisierung strukturierter Vollständigkeit. Umfassende Entitäten, nicht nur Stichwörter, bestimmen, ob Marken in der KI bei Folgefragen entdeckt werden. Das hilft Ihnen, sichtbar zu bleiben, wenn die Kriterien enger werden.
Unterstützung kontextueller Kombinationen. KI beantwortet Layer-Attribute wie „bis spät geöffnet" + „Außenbestuhlung" + „kinderfreundlich" + „vegane Optionen." Ihre Daten müssen Kombinationen unterstützen, nicht isolierte Merkmale.
Überwachung, wo die Sichtbarkeit abnimmt. Vielen Teams mangelt es an Kontrolle über die KI-Suchergebnisse, da sie nicht erkennen können, wo sie in Gesprächen untergehen. Die Messung der Sichtbarkeit ganzer Gespräche, nicht einzelner Antworten, deckt diese Lücken auf.
Wie Yext das dialogorientierte Suchverhalten unterstützt
Dialogorientiertes Suchverhalten legt die Messlatte für Markendaten höher. Jede Folgefrage hängt von strukturierten, zuverlässigen Informationen ab.
Durch die Verwendung eines Knowledge Graph zur Verwaltung strukturierter Daten an jedem Standort erleichtert Yext die Standardisierung von Attributen, die Veröffentlichung genauer Informationen überall und die Aufrechterhaltung der Tiefe, die KI-Systeme benötigen, um mehrfache KI-Suchanfragen und sich entwickelndes dialogorientiertes Suchverhalten zu unterstützen.
Doch Struktur allein genügt nicht. Sie benötigen auch Einblicke.
Scout zeigt Ihnen, wie Ihre Marke in der KI- und traditionellen Suche angezeigt wird, vergleicht Sie mit der Konkurrenz und hebt hervor, wo Sie bei gefächerten KI-Suchanfragen an Sichtbarkeit verlieren. Anstatt zu raten, warum Sie in einer Antwort nicht mehr angezeigt wurden, können Sie die Lücken erkennen und priorisieren, was verbessert werden muss.
Wenn Sie wissen möchten, wie Ihre Marke in der KI-gestützten Suche dargestellt wird, ermitteln Sie Ihren Markensichtbarkeits-Score mit Scout.
