Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik SEO-Benchmarks sind tot: Die harten Zahlen, die KI-Sichtbarkeit beweisen 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 erinnere mich noch genau an das Gefühl. Es war eine Mischung aus Arroganz und absoluter Sicherheit. Wir hatten ein Projekt auf dem Tisch, eine komplett neue Domain, und wollten beweisen, dass unsere Methodik der Konkurrenz um Jahre voraus war.
Der Plan schien perfekt: Wir bauten von Tag eins an eine makellose semantische Architektur, definierten jede Entität, nutzten Schema-Markup bis ins kleinste Detail und erstellten Inhalte, die maschinenlesbarer nicht sein konnten.
Wir dachten, wir hätten das System geknackt. Wir wollten Google und den KI-Systemen die Informationen auf einem Silbertablett servieren. Wir optimierten nicht für Keywords, sondern für pures Verständnis.
Das Ergebnis nach drei Monaten? Nichts. Absolute Funkstille. Kein nennenswerter Traffic, keine Sichtbarkeit, keine Erwähnung in KI-Antworten. Es war, als hätten wir ein Meisterwerk in einen schalldichten Raum gehängt.
Dieser Fehlschlag war frustrierend, teuer – und die wertvollste Lektion, die ich je über die Funktionsweise des modernen Webs gelernt habe. Er hat unsere Denkweise über KI-Sichtbarkeit von Grund auf verändert.
Unsere Annahme war logisch, fast schon mathematisch. Wenn KI-Systeme und Suchmaschinen immer stärker auf dem Verständnis von Entitäten und deren Beziehungen basieren, müsste eine Website, die diese Informationen perfekt strukturiert liefert, doch einen unfairen Vorteil haben.
Wir gingen so vor:
Entitäten-Modellierung: Wir definierten die Kernentitäten des Unternehmens – die Marke selbst, die Gründer, die Produkte, die Kernkonzepte – und gaben jeder eine eindeutige Identität. Was ist eine Entität? war für uns keine Frage mehr, es war unser Baumaterial.
Strukturierte Daten: Jede einzelne Seite wurde mit präzisem Schema.org-Markup versehen, das die Entitäten beschrieb und ihre Beziehungen zueinander erklärte (z. B. „dieses Produkt“ wird von „diesem Unternehmen“ hergestellt, das von „dieser Person“ gegründet wurde).
Inhaltliche Vernetzung: Die Texte waren nicht nur für Menschen geschrieben, sondern als Teil einer größeren semantischen Architektur konzipiert. Jeder interne Link untermauerte eine logische Beziehung zwischen den Entitäten.
Wir waren überzeugt: Die Maschine muss das verstehen. Und sie muss uns dafür belohnen.
Die Realität sah anders aus. Unsere Analytics-Dashboards zeigten eine unbewegte Nulllinie. Obwohl wir technisch alles richtig machten, ignorierte uns das System komplett.
Wir sahen zu, wie Wettbewerber mit „chaotischeren“ Seiten und weniger technischer Perfektion an uns vorbeizogen. Der Grund dafür lag nicht in unseren Daten, sondern außerhalb unserer Domain. Wir hatten eine fundamentale Regel der KI-Ära übersehen.
Nach wochenlanger Analyse und dem Abgleich mit anderen Projekten hatten wir den „Aha-Moment“. Unser Fehler war nicht die Architektur selbst, sondern das Fundament, auf dem wir sie gebaut hatten. Es existierte schlichtweg nicht.
Stellen Sie sich vor, eine völlig unbekannte Person kommt zu Ihnen und überreicht Ihnen ein perfekt gebundenes Buch voller angeblich revolutionärer Erkenntnisse. Würden Sie ihr sofort glauben? Wahrscheinlich nicht. Sie würden zuerst fragen: „Wer sind Sie? Warum sollte ich Ihnen zuhören? Wer sonst bestätigt, was Sie sagen?“
Genau das ist mit unserer neuen Domain passiert. KI-Systeme und Google funktionieren eben nicht im luftleeren Raum. Sie verlassen sich auf ein Netz aus Vertrauenssignalen, und eine neue Domain startet hier bei null.
Brand-Signale sind ein entscheidender Faktor für E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Neue Domains haben keine etablierten Brand-Signale. Es gibt keine Suchanfragen nach der Marke, keine Erwähnungen in bekannten Medien, keine verifizierten Unternehmensprofile. Für die Maschine waren wir ein unbeschriebenes Blatt ohne jegliche Reputation.
Das heißt aber auch: Entitäten-Optimierung ist kein technischer Hack, um Autorität zu fälschen. Sie ist ein Weg, bereits vorhandene Autorität maschinenlesbar zu machen. Wenn keine Autorität da ist, gibt es auch nichts zu strukturieren.
Unsere perfekt definierte Entität „Unternehmen X“ existierte nur auf unserer eigenen Website. Für den Rest des Internets waren wir ein Geist.
Googles Knowledge Graph und ähnliche Systeme bauen ihr Weltwissen nicht auf den Eigenaussagen einer einzelnen Website auf. Sie benötigen externe Verifizierung von bereits vertrauenswürdigen Quellen. Eine Erwähnung in einem Branchenmagazin, ein Eintrag in einem relevanten Verzeichnis oder Daten aus verlässlichen Datenbanken wie Wikidata sind unendlich viel mehr wert als das perfekteste aboutOf-Schema auf einer unbekannten Domain.
Wir hatten versucht, uns selbst als relevant zu deklarieren, ohne dass uns irgendjemand sonst kannte. Das System ist aber darauf ausgelegt, genau solche Manöver zu ignorieren. Es liest Vertrauen, keine Behauptungen.
Dieser Fehlschlag hat unser gesamtes Framework auf den Kopf gestellt. Wir haben verstanden, dass semantische Optimierung nicht der erste Schritt ist, sondern der zweite.
Entitäten-Optimierung ist kein Schalter, den man umlegt. Sie ist ein Verstärker für bereits existierendes Vertrauen und Relevanz.
Unsere Strategie folgt seither einer klaren Logik in zwei Phasen:
Phase 1: Grundvertrauen aufbauen. Bevor wir eine einzige Zeile Schema-Markup schreiben, konzentrieren wir uns auf den Aufbau externer Signale. Das bedeutet klassische PR, Aufbau von verifizierten Profilen (GMB, Branchenverzeichnisse), Gastbeiträge auf relevanten Seiten und die Schaffung einer digitalen Identität, die außerhalb der eigenen Domain existiert und verifizierbar ist. Es geht darum, der Welt (und den Maschinen) zu beweisen, dass man real und relevant ist.
Phase 2: Bestehendes Vertrauen strukturieren. Sobald ein Minimum an externer Autorität vorhanden ist, beginnen wir mit der semantischen Architektur. Jetzt dient sie ihrem wahren Zweck: Sie nimmt die bereits vorhandenen, verstreuten Signale und bündelt sie zu einem klaren, maschinenlesbaren Bild. Sie macht es der KI einfach, die bereits etablierte Autorität zu verstehen und zu nutzen.
Dieser Fehler hat uns gelehrt, bescheidener und systemischer zu denken. Es geht nicht darum, die Maschine auszutricksen, sondern ihr ehrliche und verifizierbare Gründe zu geben, uns zu vertrauen.
Ja, absolut. Aber der Fokus muss in den ersten Monaten anders liegen. Statt sich in technischer On-Page-Perfektion zu verlieren, sollten 80 % der Ressourcen in den Aufbau externer Relevanz und Reputation fließen. Das Ziel lautet, die eigene Marke außerhalb der Domain bekannt zu machen.
Das hängt stark von der Branche und dem Wettbewerb ab. Es ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Man sollte in Zeiträumen von 6 bis 12 Monaten denken, nicht in Wochen. Jeder verifizierte Backlink, jede Presseerwähnung, jede positive Bewertung auf einer Drittplattform ist ein Baustein für dieses Fundament.
Nein, aber seine Rolle hat sich verschoben. Aktivitäten wie Linkaufbau oder PR sind nicht mehr nur „Rankingfaktoren“, sondern fundamentale Trust-Signale, die die Basis für alles Weitere schaffen. Man baut keine Links mehr für „Link-Juice“, sondern für die Verifizierung der eigenen Existenz und Expertise im semantischen Netz.
Mein teuerster Fehler hat mir die wichtigste Regel der KI-Sichtbarkeit beigebracht: Man muss erst beweisen, wer man ist, bevor man der Maschine erklärt, was man weiß.
Eine perfekte semantische Architektur auf einer unbekannten Domain ist wie ein Motor ohne Treibstoff. Sie sieht beeindruckend aus, wird sich aber niemals bewegen. Der Treibstoff im Zeitalter der Empfehlungsmaschinen ist verifizierbares Vertrauen. Bauen Sie zuerst das Fundament aus Reputation und externen Signalen. Erst dann wird Ihre Architektur zu dem mächtigen Verstärker, der sie sein kann. Und das ist eine Lektion, die uns vor vielen weiteren teuren Fehlern bewahrt hat.