Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Multimodale Suche: Warum deine Marke lernen muss, in Bildern und Tönen zu denken 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 an einen Workshop mit dem Marketing-Team einer bekannten Modemarke. Wir sprachen über ihre neue Kampagne – teure Models, exklusive Locations, perfektes Licht. Jeder war stolz auf die Hochglanz-Bildwelt.
Dann zückte ich mein Smartphone, öffnete Google Lens und richtete es auf eines der Kampagnenbilder. Stille im Raum. Die KI erkannte: „modische Kleidung“, „Frau im Freien“, „Sommer-Outfit“. Aber den Namen der Marke? Nirgends. Die 20.000 Euro teure Tasche wurde als „braune Ledertasche“ identifiziert. Für die Maschine war diese aufwendige Bildwelt generisch. Austauschbar. Wertlos.
Dieser Moment ist der Grund, warum du diesen Artikel liest. Hier geht es nicht um Alt-Tags oder Dateinamen. Es geht darum, wie die fortschrittlichsten KIs der Welt – die Technologie hinter Google Search, Gemini und ChatGPT – deine visuellen Inhalte tatsächlich verstehen. Und ich zeige dir, wie du das mächtigste und zugleich meistunterschätzte Tool dafür nutzt: Google Lens.
Die meisten Marketer behandeln Bilder immer noch wie Dekoration. Sie schmücken einen Text damit, füllen den Alt-Tag mit einem Keyword und hoffen das Beste. Das ist, als würde man ein Auto mit einem Pferd ziehen – es ignoriert die eigentliche Technologie komplett.
Die Realität ist: Die visuelle Suche explodiert. Wir sprechen hier nicht von einer Nische. Google Lens allein wird jeden Monat für über 12 Milliarden visuelle Suchen genutzt. Das ist keine Zukunftsmusik, das ist die Gegenwart. Und mit jeder dieser Suchen lernt die KI, die Welt so zu sehen wie wir – nur eben mit der Rechenleistung von Milliarden von Datenpunkten im Hintergrund.
Die Technologie hinter Lens, Googles Vision AI, kann heute schon über eine Milliarde Objekte, Produkte und Wahrzeichen identifizieren. Wenn deine Marke oder dein Produkt nicht dazugehört, hast du ein Problem. Du existierst in der visuellen Welt der KI schlicht nicht.
Wenn du ein Bild in Google Lens lädst oder mit deiner Kamera scannst, erhältst du eine Live-Übersetzung direkt aus dem „Gehirn“ der KI. Du siehst nicht, was ein Algorithmus errät, sondern was er weiß. Dabei achte ich auf drei entscheidende Ebenen:
Eine KI denkt nicht in Keywords, sie denkt in Entitäten. Eine Entität ist ein klar definierbares Konzept – eine Person, ein Ort, ein Produkt, eine Marke. Wenn die KI dein Logo auf einem T-Shirt sieht, ist das Ziel nicht, dass sie „schwarzes T-Shirt“ erkennt, sondern dein Logo als Entität deiner Marke zuordnet.
Siehst du den Unterschied? „Schwarzes T-Shirt“ ist eine Beschreibung. „Nike-Logo“ ist eine Wissenseinheit mit unzähligen Verknüpfungen: Sport, Athleten, Slogans, Produktkategorien. Das ist der Sprung vom Beschreiben zum Verstehen.
IMAGE 1: Screenshot von Google Lens, das ein Markenlogo auf einem Produkt analysiert und als Entität erkennt. Beschriftung: ‚Google Lens erkennt nicht nur das Produkt, sondern die Marke als Entität.‘
Eine KI analysiert nicht nur isolierte Objekte, sondern deren Beziehung zueinander. Ein Laptop auf einem Konferenztisch mit Menschen in Anzügen erzeugt den Kontext „Business-Meeting“. Derselbe Laptop am Strand erzeugt den Kontext „digitaler Nomade“ oder „Urlaub“.
Dieser Kontext färbt die Wahrnehmung deiner Marke. Wenn deine Produkte immer nur in sterilen, freigestellten Studioaufnahmen gezeigt werden, lernt die KI nichts über ihre Anwendung, ihre Zielgruppe oder ihren Wert in der realen Welt. Du lieferst ein Objekt ohne Geschichte.
Einer der mächtigsten Aspekte von Vision-APIs ist die Optical Character Recognition (OCR). Laut Google nutzen Menschen Lens über eine Milliarde Mal im Monat, um Texte in Bildern zu übersetzen. Das zeigt, wie exzellent die KI inzwischen darin ist, geschriebene Worte in visuellen Inhalten zu lesen und zu verstehen.
Das bedeutet: Jedes Wort auf deinen Produkten, in deinen Präsentationsfolien oder auf Schildern im Hintergrund deiner Teamfotos wird gelesen, indexiert und mit deiner Marke verknüpft. Ist dieser Text strategisch oder zufällig? Meistens ist es Letzteres.
Vergiss teure Analyse-Tools. Dein Smartphone ist alles, was du für diesen Audit brauchst. Es ist ein brutaler, ehrlicher Spiegel, der dir zeigt, wie maschinenlesbar deine Marke wirklich ist.
Stell die 10–20 wichtigsten Bilder deiner Marke zusammen. Dazu gehören:
Öffne die Google App, tippe auf das Kamera-Symbol und analysiere jedes Bild. Am Desktop kannst du Bilder einfach per Drag-and-drop in die Google-Suche ziehen. Dokumentiere die Ergebnisse: Was erkennt die KI? Welche Entitäten, welche Schlagwörter, welche ähnlichen Bilder werden angezeigt?
Jetzt kommt der Moment der Wahrheit. Stelle die von der KI erkannten Konzepte deiner Markenstrategie gegenüber.
IMAGE 3: Infografik, die den Prozess skizziert: 1. Bild hochladen/scannen. 2. KI-Analyse (Entitäten, Text, Kontext). 3. Abgleich mit Markenstrategie. 4. Optimierung.
Wo du Abweichungen findest, musst du handeln. Das ist keine klassische SEO-Optimierung, sondern die strategische Neuausrichtung deiner visuellen Kommunikation.
IMAGE 2: Gegenüberstellung. Links: ein generisches Stockfoto eines Büros. Rechts: ein echtes Teamfoto mit klarem Branding. Lens-Analyse unter beiden zeigt den Unterschied – generische vs. spezifische Entitäten.
Ich habe das bei einem Kunden aus der Fertigungsindustrie gemacht. Seine Maschinen wurden von der KI als „Metallteile“ und „Industrieanlage“ erkannt. Wir haben die Bilder daraufhin neu geshootet – mit klarem Logo auf den Maschinen, Mitarbeitern in Markenkleidung und dem Einsatz in sauberen, modernen Werkshallen.
Plötzlich erkannte die KI die exakte Produktbezeichnung und den Markennamen. Das ist der Unterschied zwischen Unsichtbarkeit und Relevanz. Und es ist die Grundlage für echte KI-Sichtbarkeit.
Jedes korrekt interpretierte Bild ist ein weiterer Datenpunkt, der deinen Knowledge Graph stärkt und deiner Marke in den Augen der KI mehr Autorität und Vertrauen verleiht.
Der Alt-Text ist das, was du der Maschine sagst, was auf dem Bild zu sehen ist. Die Vision-AI-Analyse ist das, was die Maschine selbst sieht und versteht. Wenn beides nicht übereinstimmt, verliert dein Signal an Glaubwürdigkeit. Im Zweifel vertraut die KI ihren eigenen Augen mehr als deinem Text.
Nein, und das solltest du auch nicht versuchen. Das Ziel ist nicht, die KI zu manipulieren, sondern ihr klare, konsistente und ehrliche Signale über deine Marke und Produkte zu senden. Authentizität und Klarheit sind die Währung in der KI-Ökonomie.
Ja, absolut. Studien wie die von BrightEdge zeigen, dass Bilder bereits in über 34 % der Google-Suchergebnisse erscheinen. Zudem ist das Verständnis deiner visuellen Assets ein fundamentaler Teil des Verständnisses deiner gesamten Marke als Entität. Und Google priorisiert Entitäten, die es versteht und denen es vertraut.
Ich empfehle einen initialen, umfassenden Audit all deiner Kern-Assets. Danach solltest du jedes neue visuelle Asset, das du erstellst – sei es für eine Social-Media-Kampagne, einen Blogartikel oder eine Produktseite – kurz durch Lens prüfen, bevor es live geht. Mach es zu einem Teil deines Qualitätssicherungsprozesses.
Hör auf, deine Bilder als bunte Platzhalter zu betrachten. Jedes einzelne Foto, jede Grafik ist eine direkte Kommunikationsschnittstelle zu den KIs, die heute über Sichtbarkeit und Relevanz entscheiden.
Der Google-Lens-Audit ist mehr als ein technischer Trick. Er ist ein Perspektivwechsel. Er zwingt dich, deine eigene Marke mit den Augen einer Maschine zu sehen – objektiv, datengestützt und ohne Marketing-Phrasen. Nutze diese Perspektive. Denn in einer Welt, in der Empfehlungsmaschinen das Sagen haben, gewinnt nicht der, der am lautesten schreit, sondern der, der am klarsten verstanden wird. Und dieses Verständnis beginnt mit dem, was die KI sieht.