Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik KI-Sichtbarkeit messen: Die Metriken, die dein Chef noch nicht kennt (du aber kennen musst) 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 den Anruf eines Kunden – Panik in der Stimme. Kurz vor einem Meeting hatte ein wichtiger Investor den Namen seiner Firma in einen populären KI-Chatbot eingegeben. Die Antwort des Systems war eine Katastrophe: Es behauptete, das Unternehmen sei in einen Rechtsstreit verwickelt, der nie existiert hat. Ein frei erfundener Skandal, überzeugend formuliert und in Sekundenbruchteilen generiert.
Dieser Moment war ein Weckruf. Wir hatten monatelang an der Sichtbarkeit der Marke gearbeitet, Top-Rankings erzielt und die Online-Reputation makellos gehalten. Doch hier, in diesem neuen Empfehlungssystem, existierte eine alternative, falsche Realität – und wir hatten es nicht einmal bemerkt.
Das ist keine ferne Zukunftsmusik, sondern passiert genau jetzt. Während wir uns noch auf Google konzentrieren, formen Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini und Perplexity bereits die Meinungen von Millionen. Das Problem: Sie sind fehlerhaft. Wenn eine KI Falschinformationen über deine Marke verbreitet, brauchst du einen Plan. Das ist kein SEO mehr – das ist digitale Krisenprävention.
Wir erleben eine massive Verschiebung des Vertrauens. Laut einer Studie von Reuters ist das Vertrauen in traditionelle Nachrichtenquellen auf einem historischen Tiefstand. Menschen suchen nach neuen Wegen, sich zu informieren – und KI-Chatbots füllen diese Lücke mit beängstigender Geschwindigkeit.
Das Problem dabei? Diese Systeme sind keine Wissensdatenbanken, sondern Wahrscheinlichkeitsmaschinen. Sie reihen Worte aneinander, die statistisch plausibel klingen. Das Ergebnis ist oft beeindruckend, aber manchmal eben auch komplett falsch. Man nennt dieses Phänomen „Halluzination“.
Eine KI „halluziniert“, wenn sie Fakten erfindet, Quellen zitiert, die es nicht gibt, oder Zusammenhänge herstellt, die jeder Grundlage entbehren. Das ist kein seltener Bug, sondern ein systemimmanentes Merkmal aktueller Large Language Models (LLMs).
Wie oft das passiert? Eine Analyse von Vectara bringt es auf den Punkt:
GPT-4: Halluziniert in ca. 3 % der Fälle.
Andere populäre Modelle: Liefern in bis zu 27 % der Fälle erfundene Informationen.
Stell dir das vor: Im schlimmsten Fall ist mehr als jede vierte Antwort, die eine KI über dein Unternehmen gibt, potenziell falsch. Eine negative, erfundene Behauptung kann so die Wahrnehmung von Kunden, Partnern oder Investoren vergiften. Dein mühsam aufgebautes digitales Vertrauen wird in einem einzigen, schlecht generierten Satz untergraben.
Die klassische Suchmaschinenoptimierung ist auf diese Bedrohung nicht vorbereitet. Deine Website kann auf Platz 1 ranken – doch wenn eine KI beschließt, eine negative Lüge über dich zu verbreiten, verliert dieses Ranking an Bedeutung. Es geht nicht mehr nur darum, gefunden zu werden. Es geht darum, korrekt verstanden zu werden. Das ist der Kern von KI-Sichtbarkeit.
Passiv abzuwarten ist keine Option. Du musst aktiv werden. Ich habe für unsere Projekte einen einfachen, aber effektiven Prozess entwickelt, um die Kontrolle zurückzugewinnen.
Du kannst nicht korrigieren, was du nicht siehst. Regelmäßiges Monitoring ist die Grundlage.
Manuelle Stichproben: Gib regelmäßig den Namen deiner Marke, deiner Produkte und deiner Führungspersonen in die wichtigsten LLMs ein (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot). Teste verschiedene Fragetypen:
„Was sind die Nachteile von [deine Marke]?“
„Vergleiche [deine Marke] mit [Wettbewerber].“
„Gab es Kontroversen um [dein Produkt]?“
Automatisierte Tools: Der Markt reagiert bereits: Erste spezialisierte Monitoring-Tools für LLMs tauchen auf. Sie automatisieren diese Abfragen und alarmieren dich bei negativen oder potenziell falschen Erwähnungen. Das ist der nächste logische Schritt für jedes ernsthafte Reputationsmanagement.
Wenn du eine Falschaussage findest, ist dein erster Impuls vielleicht Ärger. Dein zweiter muss Systematik sein.
Screenshots erstellen: Halte die komplette Konversation fest, inklusive deiner Eingabe (Prompt).
Text kopieren: Sichere die Antwort der KI als Text.
Protokoll führen: Notiere Datum, Uhrzeit, verwendetes LLM (inkl. Version, falls sichtbar) und den genauen Prompt.
Diese Dokumentation ist entscheidend, um Muster zu erkennen und den Korrekturprozess sauber anzustoßen.
Die meisten großen LLM-Anbieter haben mittlerweile Feedback-Mechanismen implementiert. Sie sind der direkte Draht, um Fehler zu melden.
So funktioniert der Prozess im Kern:
Dieser Prozess ist mühsam und garantiert keinen sofortigen Erfolg. Aber er ist aktuell der einzige Weg, direkt auf die Modellausgaben einzuwirken. Langfristig ist die beste Verteidigung jedoch eine starke Offensive: eine Marke, die von Maschinen so klar und widerspruchsfrei als Entität wahrgenommen wird, dass für Halluzinationen kaum noch Raum bleibt.
Stell dir vor, du bittest jemanden, eine Geschichte über ein Thema zu erzählen, von dem er nur Halbwissen besitzt. Um Lücken zu füllen, erfindet er plausible Details. Genau das tun LLMs. Sie „halluzinieren“, wenn ihr statistisches Modell zu einer Wortfolge führt, die logisch klingt, aber faktisch falsch ist. Es ist kein bewusster Akt des Lügens, sondern ein Nebeneffekt ihrer Funktionsweise.
Das ist die schlechte Nachricht: Es gibt keine Garantie und keinen festen Zeitrahmen. Manchmal werden offensichtliche Fehler schnell angepasst, oft dauert es aber Wochen oder Monate, bis ein Feedback in einem der nächsten Modell-Updates berücksichtigt wird. Deshalb sind proaktives Monitoring und der Aufbau einer starken digitalen Identität so wichtig.
Das ist juristisches Neuland. Die Frage der Haftung (liegt sie beim Entwickler, beim Betreiber oder nirgends?) ist weitgehend ungeklärt. Ein Rechtsstreit ist aktuell ein langer, teurer und unsicherer Weg. Der Fokus sollte daher auf den technischen Korrekturmechanismen und präventiven Maßnahmen liegen.
Nein. SEO optimiert für das Auffinden von Dokumenten (deiner Website). KI-Sichtbarkeit optimiert für das korrekte Verstehen von Fakten und Zusammenhängen (deiner Marke als Entität). Eine KI liest nicht nur deine Website, sie synthetisiert Informationen aus Dutzenden Quellen. Wenn diese Quellen widersprüchlich sind oder die KI die Zusammenhänge falsch interpretiert, hilft dir dein Top-Ranking allein nicht weiter.
Reputations-Monitoring für LLMs fühlt sich heute vielleicht noch wie ein Nischenthema an. Ich garantiere dir, in zwölf Monaten ist es Standard für jede ernstzunehmende Marke.
Der Prozess, den ich dir gezeigt habe – Monitoring, Dokumentation, Korrektur –, ist die notwendige Erste Hilfe. Es ist die digitale Hygiene für das KI-Zeitalter. Aber die wahre, nachhaltige Lösung liegt tiefer: im Aufbau einer Marke, die für Maschinen unmissverständlich ist. Einer Marke, deren Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit in sauberen, strukturierten Daten hinterlegt sind.
Wer heute nicht hinhört, was Maschinen über ihn sagen, wird morgen von dem überrascht, was Menschen seinetwegen glauben. Die Kontrolle über deine Markenerzählung hat eine neue Front bekommen. Es ist an der Zeit, sie zu verteidigen.