Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Wissensportal aufbauen: Dein System für die KI-Ära (nicht nur ein Blog) 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 kann mich noch genau an das Gefühl erinnern. Monatelang hatten wir an einem Projekt optimiert, bis es endlich so weit war: Platz 1 für das wichtigste Keyword. Das Team hat gefeiert, der Kunde war begeistert.
Ein paar Wochen später habe ich dieselbe Frage an ChatGPT gestellt. Und an Perplexity. Unser Projekt? Unsichtbar. Es wurde nicht einmal erwähnt.
In diesem Moment wurde mir klar: Wir feiern einen Sieg auf einem Spielfeld, das langsam verlassen wird. Das klassische Ranking-Tracking, dieser tägliche Blick auf die Positions-Achterbahn, ist ein Relikt geworden. Es ist eine reine Schönheitsmetrik, die uns in falscher Sicherheit wiegt, während KI-Systeme die Regeln der Sichtbarkeit neu schreiben.
Die Wahrheit ist: Eine Top-Position in der Google-Suche garantiert dir keinen Traffic mehr. Studien deuten bereits auf einen potenziellen Rückgang von bis zu 25 % des organischen Traffics durch KI-generierte Antworten hin, die traditionelle Ergebnisse einfach überspringen.
Wir optimieren nicht mehr für eine Liste blauer Links. Wir bauen Wissenssysteme, die von Maschinen verstanden und als vertrauenswürdige Quelle empfohlen werden müssen.
Deshalb haben wir bei unseren Projekten aufgehört, auf einzelne Keyword-Rankings zu starren. Stattdessen messen wir den Erfolg mit drei neuen, viel aussagekräftigeren System-KPIs.
Jahrelang war die Logik einfach: Gutes Ranking = viel Traffic. Diese Gleichung geht aus mehreren Gründen nicht mehr auf:
Personalisierung: Dein Ranking auf Platz 3 ist nicht mein Ranking auf Platz 3. Standort, Suchhistorie und Nutzerkontext erzeugen Tausende unterschiedlicher Suchergebnisseiten. Ein einzelner „Rang“ ist eine Illusion.
KI als Antwortmaschine: Systeme wie Googles AI Overviews oder Perplexity wollen keine Links mehr liefern, sondern direkte Antworten. Sie scannen die Top-Ergebnisse, synthetisieren die Informationen und präsentieren eine fertige Zusammenfassung. Ob du auf Platz 1 oder 5 stehst, ist irrelevant – entscheidend ist, ob deine Inhalte in die KI-Antwort einfließen.
Von Keywords zu Konzepten: Nutzer stellen komplexere, ganze Fragen. Suchmaschinen denken nicht mehr in Keywords, sondern in Entitäten und Konzepten. Sie wollen nicht die eine Seite finden, die perfekt für „rote schuhe kaufen“ optimiert ist, sondern die Marke, die als Autorität für das gesamte Konzept „Schuhwerk“ verstanden wird.
Der Fokus auf ein einzelnes Ranking ist, als würde man den Erfolg eines Fußballteams an der Anzahl der Eckbälle messen. Es ist ein Datenpunkt, aber er sagt nichts über den Spielverlauf oder das Endergebnis aus.
Wenn wir aufhören, Rankings zu jagen, worauf konzentrieren wir uns dann? Auf die Gesundheit und den Einfluss unseres gesamten Wissenssystems. Wir messen dies mit den folgenden drei Kennzahlen.
Diese Metrik ist die Grundlage für alles. Sie beantwortet die entscheidende Frage: Wie umfassend und tiefgehend behandeln wir das Thema, für das wir als Autorität wahrgenommen werden wollen?
Die Topical Coverage misst, wie viele der relevanten Fragen, Unterthemen und Entitäten innerhalb eines Themenkomplexes du mit deinem Content abdeckst. Es geht also nicht darum, ein Keyword auf einer Seite unterzubringen, sondern ein ganzes Wissensnetz zu spannen.
Der Grund: KI-Modelle suchen nach Vollständigkeit und Konsistenz. Wenn du ein Thema aus allen Blickwinkeln beleuchtest, signalisierst du Expertise (E-E-A-T) und wirst zur primären Datenquelle. Um das zu messen, definieren wir zunächst ein Hauptthema, clustern Hunderte von relevanten Fragen sowie Sub-Themen dazu und ermitteln dann den prozentualen Anteil der Cluster, für die wir bereits hochwertigen Content erstellt haben. Das Ziel ist nicht 100 %, sondern die strategische Abdeckung der wichtigsten Knotenpunkte im Wissensnetz.
Hier findet der vielleicht radikalste, aber wichtigste Wandel statt: Wir messen nicht mehr die Sichtbarkeit eines Keywords, sondern die unserer eigenen Marke als Entität. Eine Entität ist ein einzigartiges Konzept, das eine Maschine versteht – dein Unternehmen, dein Produkt, dein Name.
Ihre Sichtbarkeit gibt an, wie oft deine Marke von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Google im Kontext deines Kernthemas als Antwort, Empfehlung oder Quelle genannt wird. Genau das ist die neue Form des Rankings. Eine solche Erwähnung ist mehr wert als ein Platz-1-Ranking, das übersprungen wird, denn sie ist ein direkter Beweis für deine Autorität. Maschinen vertrauen dir genug, um dich mit ihrem eigenen Namen zu zitieren.
Die Messung ist zwar komplex, aber machbar: Mithilfe spezialisierter Tools und APIs fragen wir KI-Modelle systematisch mit den wichtigsten Fragen unseres Themengebiets ab und tracken, wie oft unsere Marke im Vergleich zum Wettbewerb in den Antworten erscheint. Dies ist der wahre Indikator für deine Relevanz in der Ära der KI-Suche.
Diese KPI verlagert den Fokus von der einzelnen Seite auf das gesamte Ökosystem. Statt zu fragen, wie viel Traffic eine einzelne URL generiert, wollen wir wissen, wie viel Traffic ein ganzes Thema auf unsere Plattform zieht.
Dazu bündeln wir alle URLs, die zu einem Themenkomplex gehören, in einem Cluster und messen dessen gesamten organischen Traffic über einen bestimmten Zeitraum. Die dahinterliegende Strategie ist entscheidend: Ein einzelner viraler Artikel mag Zufall sein, ein stetig wachsender Traffic auf einem ganzen Themen-Cluster aber beweist, dass Google und andere Systeme uns als thematische Autorität anerkennen.
Diese Metrik ist weitaus stabiler und aussagekräftiger als die volatilen Rankings einzelner Keywords. In der Praxis lassen sich dafür in der Google Search Console Seitenberichte filtern, um Segmente für jedes Cluster zu erstellen. Der Trend dieser Performance-Kurve ist unser wichtigster Indikator für wachsenden Einfluss.
Der Wechsel von klassischen Rankings zu System-KPIs ist mehr als nur eine neue Art zu messen – es ist ein fundamentaler Wandel in der Strategie. Du hörst auf, für den Algorithmus zu optimieren, und fängst an, ein wertvolles Wissens-Asset aufzubauen, das von Menschen und Maschinen gleichermaßen geschätzt wird.
Ranking-Tracking gibt dir die Illusion von Kontrolle über ein kleines, unbedeutendes Detail. System-KPIs geben dir Einblick in das, was wirklich zählt: Baust du eine Marke auf, die in der Ära der Empfehlungsmaschinen als vertrauenswürdige und unumgängliche Autorität wahrgenommen wird?
Hör auf, dich über den Verlust von Platz 3 zu ärgern. Fang an, dich zu fragen, ob ChatGPT dich überhaupt kennt. Die Antwort auf diese Frage entscheidet über deine Zukunft.
Nicht unbedingt, aber du solltest seine Rolle neu bewerten. Ranking-Tools bleiben nützlich, etwa für die Wettbewerbsanalyse oder um technische Probleme wie plötzliche Sichtbarkeitsverluste zu identifizieren. Sie sollten aber nicht mehr deine primäre Erfolgsmetrik sein. Nutze sie als Diagnosewerkzeug, nicht als Zeugnis.
Beginne mit einem Brainstorming zu deinem Kernthema. Nutze Tools wie AnswerThePublic, Google Suggest oder die „Ähnliche Fragen“-Box, um alle denkbaren Nutzerfragen zu sammeln. Strukturiere diese Fragen in logische Gruppen (Sub-Silos). Deine erste Messung ist einfach: Wie viele dieser Gruppen hast du bereits mit Inhalten abgedeckt? Das ist dein Ausgangswert.
Der Markt hierfür entwickelt sich gerade erst. Es gibt spezialisierte Enterprise-Tools wie InLinks, aber man kann auch mit manuellen oder halbautomatisierten Methoden starten. Eine einfache Methode ist es, regelmäßig die 50 wichtigsten Fragen deines Fachgebiets an verschiedene KIs (ChatGPT, Gemini, Perplexity) zu stellen und die Nennungen deiner Marke und deiner Wettbewerber in einer Tabelle zu erfassen.
Anfangs ja. Es erfordert mehr strategische Planung und ein tieferes Verständnis für den Aufbau von Wissensarchitekturen. Langfristig ist es jedoch effizienter. Anstatt ständig Hunderten von Keywords hinterherzulaufen, baust du ein stabiles Fundament, das nachhaltig an Autorität gewinnt und dich weniger anfällig für kurzfristige Algorithmus-Schwankungen macht. Du investierst in den Aufbau eines Assets, nicht in das Mieten von Rankings.
Der logische nächste Schritt ist, zu verstehen, wie Maschinen Inhalte lesen und bewerten. Die Grundlage dafür bildet die Architektur hinter der KI-Sichtbarkeit, die auf Entitäten, strukturierten Daten und Knowledge Graphs aufbaut.