Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Google ist nur noch ein Kanal – Die neue Landkarte der KI-Sichtbarkeit im Mehrklicks-Wissensportal.
Die Inhalte beschreiben Methoden und Strukturen, mit denen wir Marken für KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar machen.
Eine thematische Einordnung und die operative Umsetzung findest du auf der Seite Agentur für KI-Sichtbarkeit.
Ich saß vor einiger Zeit mit dem CTO eines SaaS-Unternehmens zusammen. Ihr SEO war top. Ihre Entwickler-Dokumentation rankte für alle relevanten Begriffe auf Seite 1 bei Google. Doch ihr Neukundenwachstum stagnierte. Niemand verstand, warum die aufwendig optimierten Tutorials und Anleitungen plötzlich keine neuen Entwickler mehr anzogen.
Der Grund war schockierend einfach: Entwickler googelten nicht mehr. Sie fragten ihren Co-Piloten direkt im Code-Editor. Und die API des Unternehmens? Tauchte dort nie auf. Sie war für die wichtigste Empfehlungsmaschine ihrer Zielgruppe unsichtbar.
Dieser Moment hat meine Perspektive auf Sichtbarkeit grundlegend verändert. Wir optimieren für die falsche Suchmaschine.
Die Art und Weise, wie Entwickler Software entdecken und Probleme lösen, hat sich radikal verändert. Früher war der Workflow klar: Problem im Code → Browser öffnen → Google oder Stack Overflow durchsuchen → Lösung finden → zurück zum Code. Dieser Kreislauf ist unterbrochen.
Heute findet die Suche direkt im Editor statt. KI-Coding-Assistenten wie GitHub Copilot sind längst keine netten Helferlein mehr – sie sind das primäre Interface zur Lösungssuche.
Die Zahlen sind eindeutig:
Das bedeutet: Wenn ein Entwickler eine Authentifizierungslösung, eine Payment-Schnittstelle oder eine Datenvisualisierungs-Bibliothek braucht, ist sein erster Reflex nicht mehr Google. Es ist der Tab-Button, der die Empfehlung von Copilot annimmt. Deine Sichtbarkeit entscheidet sich nicht mehr auf der SERP, sondern direkt in der IDE (Integrated Development Environment).
Wer diesen Wandel ignoriert, optimiert für eine Zielgruppe, die bereits woanders sucht.
Um in Copilot sichtbar zu werden, müssen wir verstehen, wie die KI „denkt“. Es ist keine Magie, sondern ein gigantisches Mustererkennungssystem. Copilot wurde auf Milliarden von Zeilen Code aus öffentlichen GitHub-Repositories trainiert.
Es lernt nicht nur Syntax, sondern auch Kontexte und Muster:
Wenn ein Entwickler also tippt // initialize payment gateway, durchsucht Copilot seine erlernten Muster und schlägt den Code vor, den es am häufigsten in diesem Kontext gesehen hat.
Die Empfehlung ist das Ergebnis einer Wahrscheinlichkeitsrechnung. Deine Aufgabe ist es, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass deine API die logischste und vertrauenswürdigste Lösung für ein bestimmtes Problem ist. Deine API muss zum Standardmuster werden.
Hier wird es für B2B-Tech-Unternehmen kritisch. Copilot schafft eine sich selbst verstärkende Schleife, einen Feedback-Loop, der Marktführer zementiert und Newcomer unsichtbar macht.
Der Kreislauf funktioniert so:
Dieser Effekt ist brutal. Einmal in diesem positiven Kreislauf, wird deine API zur De-facto-Standardlösung. Bist du draußen, kämpfst du einen fast aussichtslosen Kampf um Sichtbarkeit, weil die KI deine Konkurrenz als die „korrekte“ Lösung etabliert hat.
Was bedeutet das konkret? Du musst aufhören, dein GitHub-Repository nur als Code-Ablage zu sehen. Es ist deine wichtigste Landingpage – nicht für Menschen, sondern für Maschinen. Dein Ziel ist es, deine gesamte Präsenz auf GitHub so zu strukturieren, dass sie für eine KI klar verständlich und vertrauenswürdig ist.
Es geht darum, deinen Code und deine Dokumentation maschinenlesbar zu machen. Copilot und ähnliche Systeme bewerten dich anhand von Signalen, die Vertrauen und Autorität signalisieren.
Hier sind die neuen „Rankingfaktoren“ für die Sichtbarkeit im Code:
Die README.md ist deine H1
Eine klare, präzise und gut strukturierte README ist dein wichtigstes Dokument. Sie muss sofort erklären: Was ist das? Welches Problem löst es? Wie starte ich in 30 Sekunden? Inklusive eines klaren Code-Beispiels („Quick Start“) zum Kopieren.
Beispiele sind wichtiger als Blogartikel
Ein Ordner mit klaren, funktionierenden Anwendungsbeispielen (/examples) ist Gold wert. Copilot lernt aus konkretem Code. Zeige der KI, wie deine API für typische Anwendungsfälle (z. B. „User-Login“, „Daten-Export“, „Grafik-Rendering“) verwendet wird. Jeder Anwendungsfall ist ein Muster, das die KI lernen kann.
Dokumentation ist kein Text, sondern Struktur
Eine umfangreiche, aber unstrukturierte Dokumentation ist nutzlos. Die KI braucht klaren Kontext. Kommentiere deinen Code sauber (z. B. via JSDoc, Docstring). Strukturiere deine API-Dokumentation so, dass klar ist, welche Funktion welche Parameter erwartet und was sie zurückgibt.
Community-Signale sind Trust-Signale
Ein aktives Repository signalisiert Relevanz und Vertrauen. Hohe Sternzahlen, wenige offene, unbeantwortete Issues und regelmäßige Pull Requests von der Community sind starke Indikatoren, dass dein Projekt lebt und vertrauenswürdig ist. Diese Aktivität fließt direkt in die Bewertung durch die KI ein.
Es geht um eine neue Form der KI-Sichtbarkeit, die weit über traditionelle SEO-Metriken hinausgeht. Es geht darum, eine digitale Entität zu schaffen, deren Autorität und Nützlichkeit für eine Maschine unmissverständlich sind.
GitHub Copilot ist ein KI-basierter „Paarprogrammierer“, der direkt in Code-Editoren wie VS Code integriert ist. Er analysiert den Kontext deines Codes und deiner Kommentare und schlägt in Echtzeit ganze Codezeilen oder Funktionen vor. Die Technologie dahinter basiert auf großen Sprachmodellen von OpenAI.
Nein. Aktuell gibt es keine Werbeplattform für Copilot. Die Empfehlungen basieren rein organisch auf Mustern, die das Modell aus öffentlichen Daten auf GitHub gelernt hat. Die einzige Möglichkeit, deine Sichtbarkeit zu erhöhen, führt über Qualität, Popularität und exzellente Dokumentation.
Nein. GitHub gibt klar an, dass Copilot ausschließlich auf öffentlichen Code-Repositories trainiert wird. Dein privater oder unternehmenseigener Code ist sicher und wird nicht zum Training des allgemeinen Modells verwendet.
Nicht das Ende, aber eine massive Verschiebung. Entwickler werden weiterhin für komplexe Architekturentscheidungen, Vergleiche oder konzeptionelle Fragen Google nutzen. Aber für die konkrete Implementierung und die Entdeckung von Tools oder Bibliotheken wird die Suche im Editor immer dominanter. Die Landingpage rückt näher an den Code.
Die Erkenntnis ist simpel, aber weitreichend: Deine nächste Generation von Nutzern sucht nicht mehr bei Google. Sie codet bereits – und wartet auf die richtige Empfehlung ihrer KI.
Wenn du heute noch dein gesamtes Budget in Blogartikel für Entwickler steckst, aber deine READMEs, Code-Beispiele und die Community-Interaktion auf GitHub vernachlässigst, optimierst du für die Vergangenheit.
Die wahre Sichtbarkeit im Tech-Bereich entsteht nicht mehr durch Keywords in einem Blog, sondern durch Vertrauen, Struktur und Autorität direkt im Code. Deine API muss nicht nur funktionieren, sie muss zur selbsterklärenden, logischen und vertrauenswürdigen Standardlösung für ein Problem werden – für Mensch und Maschine.