Hinweis: Dieser Beitrag gehört zur Wissensrubrik Wie ChatGPT entscheidet, welche Quellen es zitiert – und warum dein Google-Ranking egal ist 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 gut an eine Analyse für einen Kunden. Google Top 3 für die wichtigsten Begriffe, eine saubere SEO-Strategie, hunderte von guten Backlinks – auf dem Papier ein voller Erfolg.
Doch dann stellte ich eine einfache, thematisch passende Frage an ChatGPT, und der Name des Kunden tauchte nicht auf. Nirgends. Stattdessen wurden Wettbewerber zitiert, die im klassischen SEO weit abgeschlagen waren.
In diesem Moment wurde mir klar: Die Spielregeln haben sich nicht nur geändert – wir spielen ein komplett neues Spiel. Die Logik, die uns jahrelang an die Google-Spitze gebracht hat, hat in der Ära der KI-Systeme beinahe an Bedeutung verloren. Wir jagen noch immer Klicks, während Maschinen längst dazu übergegangen sind, Vertrauen und Fakten zu bewerten.
Jahrelang haben wir gelernt, für Algorithmen zu optimieren, die Popularität messen. Ein Backlink war ein Beliebtheitsvotum, viel Traffic ein Zeichen für Relevanz und Keywords die Währung, mit der wir um Aufmerksamkeit handelten. Das war die Welt der Google-Suche.
KI-Modelle wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini funktionieren aber fundamental anders. Ihr Ziel ist nicht, die populärste Antwort zu finden, sondern die faktisch korrekteste und vertrauenswürdigste. Sie sind darauf trainiert, „Halluzinationen“ – also das Erfinden von Fakten – zu minimieren. Dafür greifen sie auf ihre Trainingsdaten zurück, behandeln aber nicht alle Quellen gleich.
Vielmehr haben sie eine eingebaute Hierarchie des Vertrauens. Und an der Spitze dieser Hierarchie stehen nicht die Blogs mit dem besten Domain-Rating, sondern die Quellen, die als Grundpfeiler des menschlichen Wissens gelten.
Stell dir das gesamte Wissen, mit dem eine KI trainiert wird, als eine riesige Pyramide vor. Diese Pyramide zeigt, wie stark eine Quelle gewichtet wird, wenn es darum geht, eine faktische Aussage zu treffen.
An der breiten Basis befindet sich das offene Web: Milliarden von Blogs, Foren, Social-Media-Posts und Unternehmensseiten. Das ist die Masse, aber sie ist laut, widersprüchlich und oft unzuverlässig. Eine KI nutzt diese Fülle zwar, um Sprache, Kontexte und Meinungen zu lernen, wird sich aber hüten, eine Information von dort als unumstößlichen Fakt zu präsentieren.
In der Mitte finden wir kuratierte Quellen wie große Nachrichtenportale oder etablierte Fachmagazine. Hier ist das Vertrauen schon deutlich höher.
An der absoluten Spitze aber, im „goldenen Korpus“, befinden sich die Kronjuwelen des Wissens:
Diese Quellen gelten als „Goldstandard“ der Trainingsdaten. Sie sind strukturiert, faktengeprüft und unterliegen strengen redaktionellen Prozessen – und sind für eine KI der Anker in der Realität.
Hier kommt die „Zitier-Kaskade“ ins Spiel. Ein Backlink von einem SEO-Blog auf deine Seite ist ein Signal für Google: „Hey, diese Seite könnte für andere Marketer interessant sein.“ Es ist ein Popularitätssignal innerhalb einer bestimmten Community.
Eine Erwähnung (Zitation) deiner Marke, deines Gründers oder deiner Technologie in einem Wikipedia-Artikel ist dagegen ein Signal für eine KI: „Hey, diese Entität ist ein etablierter Teil des verifizierten Wissens.“
Es ist kein reines Popularitätssignal mehr, sondern ein Faktizitätssignal. Die KI lernt nicht, dass du beliebt bist, sondern dass du existierst und in einem bestimmten Kontext relevant bist. Studien zur Funktionsweise von LLMs belegen, dass das Gewicht einer Zitation aus Wikipedia die Wirkung eines Links von einer kommerziellen Seite um Größenordnungen übersteigen kann.
Wenn du deine Marke nicht nur als Webseite, sondern als vernetzte Wissenseinheit betrachtest, veränderst du das Spiel. Du hörst auf, Links zu sammeln, und fängst an, deine Marke als relevante Entität, als Baustein für KI-Sichtbarkeit, im globalen Wissensnetz zu verankern.
Stellen wir uns zwei fiktive Software-Unternehmen im Bereich Projektmanagement vor.
Marke A betreibt exzellentes SEO. Sie hat 150 Backlinks von Marketing-Blogs, Gastartikel auf Branchenportalen und eine Top-5-Position für „projektmanagement software“.
Marke B hat kaum klassisches SEO betrieben. Aber: Ihr Gründer hat eine anerkannte Methode entwickelt, die in einem Absatz im Wikipedia-Artikel zu „Agile Methodologies“ mit einer Quelle zitiert wird.
Wenn du nun ChatGPT fragst: „Welche innovativen Methoden im agilen Projektmanagement gibt es?“, ist die Wahrscheinlichkeit extrem hoch, dass die Methode von Marke B genannt wird – während Marke A gar nicht vorkommt.
Der Grund? Marke A hat lediglich Popularitätssignale gesendet, die für die KI kaum Gewicht haben. Marke B dagegen hat ein unumstößliches Faktizitätssignal gesetzt. Ihre Existenz und Relevanz wurden in einer der vertrauenswürdigsten Wissensquellen der Welt bestätigt.
Das bedeutet nicht, dass SEO tot ist. Es bedeutet aber, dass die Fixierung auf klassische Metriken wie Backlink-Anzahl oder Domain Authority in die Irre führt. Wenn du in der KI-Ära sichtbar sein willst, musst du deine Prioritäten verschieben.
Anstatt zu fragen: „Wie bekomme ich einen Link von dieser Seite?“, solltest du fragen: „Welches einzigartige Wissen, welche Daten, welche Methode kann mein Unternehmen schaffen, die so relevant ist, dass sie es wert ist, in einer neutralen Wissensquelle zitiert zu werden?“
Es ist der Wandel vom reinen Jagen nach Links hin zum Schaffen von zitierfähigem Wissen. Es ist der Schritt von SEO zu KI-Visibility, ein Paradigmenwechsel, der darüber entscheidet, ob deine Marke in den Empfehlungssystemen der Zukunft eine Rolle spielt oder als historisches Google-Ranking in Vergessenheit gerät.
Dazu zählen anerkannte wissenschaftliche Journale, Datenbanken von Universitäten (z. B. für Forschungspapiere), offizielle Publikationen von Regierungen oder großen NGOs (z. B. Weltbank, UN) und etablierte, historisch bedeutsame Nachschlagewerke.
Nein, und das solltest du auf keinen Fall versuchen. Wikipedia hat extrem strenge Relevanzkriterien und eine aktive Community, die solche Eigenwerbung sofort entfernt. Eine Erwähnung muss organisch durch neutrale Dritte aufgrund von nachweisbarer Relevanz und externen Quellen (z. B. anerkannte Presseberichte) entstehen. Jeder Versuch, das System zu manipulieren, schadet deiner Reputation massiv.
Nein. Es geht nicht um die Größe, sondern um die Relevanz und Einzigartigkeit deines Beitrags. Ein kleines Forschungs-Startup, das eine bahnbrechende Studie veröffentlicht, die in Fachkreisen zitiert wird, kann eine höhere Autorität für eine KI aufbauen als ein riesiger Konzern ohne zitierfähige Fakten.
Nicht wertlos, aber ihr Zweck verschiebt sich. Sie bleiben wichtig für den Traffic und die klassische Google-Suche. Für den Aufbau von fundamentaler Autorität und Vertrauen in KI-Systemen sind sie aber zweitrangig. Betrachte sie als das Fundament für den Web-Traffic, während Zitationen aus Wissensquellen das Fundament für die KI-Relevanz sind.
Der erste und wichtigste Schritt ist eine mentale Umstellung. Betrachte deine Marke nicht länger nur als eine Sammlung von Webseiten und Keywords. Sieh sie als eine Entität – eine Wissenseinheit mit Eigenschaften, Beziehungen und einer nachweisbaren Geschichte.
Frage dich nicht, wie du dein Ranking verbesserst, sondern wie du die digitale Identität deiner Marke so stärkst, dass sie für eine Maschine unmissverständlich, glaubwürdig und relevant wird. Denn künftig gewinnt nicht, wer am lautesten schreit, sondern wessen Wissen am tiefsten verankert ist.