TL;DR: Wenn Kund*innen einem KI-Tool eine einzelne Frage stellen führt die KI nicht eine einzige Suche durch, sondern viele. Dieser als „gefächerte Anfragen“ (Query Fan-Out) bezeichnete Prozess hat reale Auswirkungen darauf, wie Marketingfachkräfte über Content-, Seiten- und Listing-Strategien denken. Hier erfahren Sie, was es damit auf sich hat, warum es wichtig ist und wie Sie dies beeinflussen können.
Wenn Sie Marketingfachkraft sind, wissen Sie wahrscheinlich, dass sich die KI-Suche rasant weiterentwickelt. Dahinter steckt jedoch ein spezifischer Mechanismus, mit dem sich die meisten Marketingfachkräfte noch nicht vollständig auseinandergesetzt haben, und der die Bedeutung von „Sichtbarkeit“ grundlegend verändert.
Er wird als „gefächerte Anfrage“ bezeichnet.
Was ist eine gefächerte Anfrage?
Wenn jemand eine Frage in ChatGPT, Perplexity oder Gemini eingibt, passiert etwas Interessantes, bevor eine Antwort zurückkommt. Das Modell sucht nicht einfach nur nach der von Ihnen gestellten Frage. Es zerlegt diese Frage, indem es daraus ableitet, was Sie wirklich wissen möchten, und erzeugt ein Netz verwandter Unteranfragen, die parallel ausgeführt werden.
Fragen Sie: „Wohin sollte ich mit meiner Familie in der Nähe der Innenstadt zum Abendessen gehen?“ und das Modell könnte gleichzeitig fragen:
Welche familienfreundlichen Restaurants in dieser Gegend werden am besten bewertet?
Welche Restaurants bieten Kindermenüs an?
Welche Orte haben gute Bewertungen zur Barrierefreiheit?
Wo kann man in der Nähe parken?
Wie lang sind die Wartezeiten an Wochentagen abends?
Das sind gefächerte Anfragen. Eine Kundenfrage entspricht vielen Suchanfragen, die unter der Oberfläche stattfinden. Das Modell fasst all diese Antworten zu einer einzigen Antwort zusammen und genau diese klare, dialogorientierte Antwort lesen die Kund*innen dann auch tatsächlich.
Warum gefächerte Anfragen das Spiel für Marketingfachkräfte verändern
Die traditionelle Suche belohnte Marken, die für ein bestimmtes Stichwort gut rankten. Gefächerte Anfragen funktionieren anders.
Die KI sucht nicht nach der Marke mit dem besten Meta-Titel. Sie sucht nach der Marke mit den nützlichsten, spezifischsten und vertrauenswürdigsten Informationen – unter Berücksichtigung aller Aspekte, die eine Frage impliziert.
Das ist ein inhaltliches Problem. Und für Multi-Location-Marken ist dies ein bedeutender Faktor.
Wenn die Online-Präsenz Ihrer Marke auf einer Homepage, einigen Produktseiten und einem Google Unternehmensprofil basiert, ist das ein zu kleines Ziel für ein Modell, das Dutzende von Fragen gleichzeitig stellt. Sie könnten eine davon beantworten, aber die meisten werden Sie wahrscheinlich verpassen.
Listings sind immer noch wichtig, aber sie bilden die Basis, nicht die Obergrenze
Hier werden lokale Seiten – echte, inhaltsreiche, suchoptimierte Seiten – zum wichtigsten Element im Handbuch von Marketingfachkräften.
Denken Sie an die Fragen, die Kund*innen implizit stellen, wenn sie nach einem nahegelegenen Standort suchen: Sie möchten wissen, was genau dieser Standort zu bieten hat, was in der Nähe ist oder welche Zeiten am besten sind, um Menschenmengen zu vermeiden. Möglicherweise möchten sie auch wissen, wie die Parksituation ist oder ob bestimmte Zahlungsmittel akzeptiert werden.
Keine dieser Informationen ist in einem einzelnen Listing enthalten, aber alle können auf einer Seite untergebracht werden.
Wenn Ihre Marke über Seiten verfügt, die nicht nur die Hauptfrage beantworten, sondern auch die Vielzahl an Folgefragen, die die KI durch Fächern generiert, werden Sie zur Quelle, der die KI vertraut und die sie zitiert.
Das ist der eigentliche Wettbewerbsvorteil bei der KI-Suche: Marken, die KI-Modellen mehr Daten zur Verfügung stellen, gewinnen mehr Antworten.
Was dies für Ihre Content-Strategie bedeutet
Das Fächern von Anfragen belohnt keine allgemeinen Inhalte, sondern spezifische Informationen. Je mehr Ihre Seiten die tatsächlichen Details jedes Standorts widerspiegeln, von angebotenen Dienstleistungen über die Menschen vor Ort bis hin zu Standort und lokalem Kontext, desto mehr Ansatzpunkte bieten Sie KI-Systemen, Ihre Inhalte zu finden und für Antworten zu nutzen.
Ein paar Änderungen, die sich lohnen:
1. Schreiben Sie für Fragen, nicht nur Stichwörter. Ihre Seiten sollten die spezifischen Fragen, die Kund*innen zu einem Standort stellen, antizipieren und nicht nur die Begriffe widerspiegeln, für die Sie immer optimiert haben.
2. Gehen Sie tief ins Detail auf Standortebene. Nationale Markenseiten oder Blogs reichen auf lokaler Ebene nicht aus. Jede Standortseite sollte genau diesen Standort widerspiegeln: sein Angebot, seine Umgebung und seine einzigartigen Attribute.
3. Behandeln Sie Ihre Seiten wie einen KI-Feed. Jeder genaue, strukturierte und standortspezifische Inhalt, den Sie veröffentlichen, ist ein Input, den KI abrufen, referenzieren und zitieren kann. Je mehr Input Sie ihr liefern, desto häufiger wird die KI auf Sie zurückgreifen.
Der Zusammenhang zwischen Listings, Seiten und KI-Suche
Es ist verlockend, Listings und Seiten als separate Prioritäten zu behandeln oder, schlimmer noch, als konkurrierende Prioritäten. Gefächerte Anfragen zeigen, warum diese Denkweise unzureichend ist.
Genauigkeit und Tiefe sind zwei Seiten derselben Medaille. Listings liefern die Fakten, die die KI benötigt, um Ihrer Marke zu vertrauen. Seiten geben der KI die nötige Tiefe, um Sie zu zitieren. KI-Modelle greifen auf beides zurück. Das eine ohne das andere hinterlässt Lücken. Und in einer Welt, in der KI hinter jeder Kundenanfrage Dutzende von Suchanfragen durchführt, sind es genau diese Lücken, in denen Ihre Konkurrenz stattdessen auftaucht.
Die Marken, die derzeit die größte KI-Sichtbarkeit erzielen, sind nicht diejenigen mit den auffälligsten Inhalten oder den perfekt formulierten Meta-Titeln. Es sind diejenigen, deren digitale Präsenz auf Abrufbarkeit ausgelegt ist: präzise in den Grundlagen, reichhaltig in jeder darüber liegenden Ebene.
Das Fächern von Anfragen bedeutet, dass aus einer Kundenfrage viele KI-Suchanfragen entstehen. Die Marken, die gewinnen, sind diejenigen, deren digitale Präsenz bereits auf all diese Herausforderungen vorbereitet war.
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