Wie komme ich auf Platz 1 in den KI-Suchergebnissen?

Intro

In dieser Episode des AI FIRST Podcast spricht Felix mit Niklas Buschner, Gründer und Geschäftsführer von Radyant, über die fundamentale Transformation der Suchlandschaft durch KI. Mit über 800-900 Millionen wöchentlichen Nutzern allein bei ChatGPT und etwa 2,5 Milliarden Prompts pro Tag ist AI-Search keine Zukunftsmusik mehr, sondern bereits Realität. Niklas liefert einen tiefen Einblick in die technischen Mechanismen hinter AI-Search, deckt gängige Mythen auf und zeigt praktische Strategien, wie Unternehmen – insbesondere im B2B-Bereich – heute schon erfolgreich in KI-Chatbots gefunden werden können.

Inhaltsübersicht

Die neue Suchlandschaft: Wie AI-Overviews bei Google und ChatGPT-Search funktionieren
Query-Fanout: Die technische Grundlage verstehen, wie KI-Chatbots Suchanfragen verarbeiten
B2B vs. B2C: Warum AI-Search besonders bei erklärungsbedürftigen Produkten relevant ist
Der Mythos vom SEO-Tod: Was wirklich an den dramatischen Marktaussagen dran ist
Praktische Umsetzung: Der 4-Schritte-Plan zur AI-Search-Optimierung
Content-Strategien: Warum die eigene Website die Basis bleiben muss
Reddit, Presseportale und Co.: Authentische Plattform-Strategien entwickeln
Tools und Monitoring: Welche Lösungen wirklich Sinn machen
Checkout-Funktionen in Chatbots: Hype oder echte Zukunft des E-Commerce?

Über den Gast

Niklas Buschner ist Gründer und Geschäftsführer von Radyant, einer Boutique-Agentur aus Berlin, die sich auf SEO, AI-Search und Growth spezialisiert hat. Mit 30 Jahren hat er bereits umfangreiche Erfahrung im Digital Marketing und betreut vor allem schnell wachsende Unternehmen. In den letzten neun bis zehn Monaten hat sich Niklas intensiv in das Thema AI-Search eingearbeitet und teilt seine Erkenntnisse regelmäßig auf LinkedIn. Seine pragmatische Herangehensweise und sein tiefes technisches Verständnis machen ihn zu einem gefragten Experten in diesem sich rasant entwickelnden Feld.

Detaillierte Zusammenfassung

Die neue Suchlandschaft: Von 10 Blue Links zu KI-Synthesen

Die Art, wie Menschen im Internet nach Informationen suchen, hat sich fundamental verändert. Bei Google gibt es mittlerweile die sogenannten KI-Überblicke (AI-Overviews), die von Gemini-Modellen erstellt werden und eine zusammengefasste Antwort auf Suchanfragen liefern. Statt nur eine Liste von Links zu präsentieren, fasst das System relevante Informationen zusammen und präsentiert sie direkt. In den USA und zunehmend auch in Europa gibt es zusätzlich den KI-Modus, der die Experience noch stärker an Chat-Interfaces wie ChatGPT angleicht – mit Chatfenster, Follow-up-Fragen und Bullet-Point-Antworten statt klassischer Link-Listen.

Parallel dazu hat ChatGPT mit über 800-900 Millionen wöchentlichen Nutzern eine enorme Reichweite aufgebaut. Mit etwa 2,5 Milliarden Prompts pro Tag wird deutlich: Ein signifikanter Teil der Online-Recherche findet bereits außerhalb klassischer Suchmaschinen statt. Die Grenzen zwischen traditioneller Suche und KI-gestützter Informationsrecherche verschwimmen zunehmend. Niklas betont:

Die Zukunft ist AI-Search, egal ob Google oder ChatGPT.

Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wie Unternehmen sich darauf einstellen.

Query-Fanout: So funktioniert AI-Search technisch

Der Schlüssel zum Verständnis von AI-Search liegt im sogenannten Query-Fanout. Wenn ein Nutzer einen Prompt in ChatGPT eingibt, entscheidet das System zunächst: Soll die Antwort aus dem Trainingswissen (foundational knowledge) kommen oder soll eine Websuche durchgeführt werden? Diese Entscheidung basiert auf der Art der Anfrage und dem verfügbaren Kontext.

Bei einer Websuche – auch Retrieval Augmented Generation (RAG) genannt – wird der ursprüngliche Prompt in mehrere einzelne Suchanfragen aufgeteilt. Niklas erklärt das Prinzip anschaulich: "Kannst dir im Grunde so ein bisschen vorstellen, deswegen finde ich den Begriff Fanout eigentlich gar nicht so schlecht. Du nimmst den Prompt und schmeißt ihn in einen Ventilator rein. Und der zerstückelt ihn sozusagen in mehrere einzelne Schnipsel." Diese Schnipsel werden dann gegen eine Suchmaschine geschickt – bei ChatGPT vermutlich Bing, bei Google natürlich die eigene Suchmaschine.

Die Ergebnisse dieser parallelen Suchen werden gescraped, der Content wird extrahiert und zu einer Synthese zusammengefasst. Am Ende präsentiert der Chatbot eine kohärente Antwort, die auf diesen verschiedenen Quellen basiert. Die zitierten Quellen nennt man Citations. Dieses technische Verständnis ist fundamental, weil es erklärt, warum klassische SEO-Strategien allein nicht mehr ausreichen: Es geht nicht mehr nur darum, für ein einzelnes Keyword auf Platz 1 zu ranken, sondern bei sehr spezifischen, longtail-artigen Anfragen präsent zu sein, die durch den Query-Fanout entstehen.

B2B vs. B2C: Wo AI-Search wirklich zählt

Die AI-Search-Adoption variiert stark je nach Zielgruppe und Branche. Im breiten Konsumentenmarkt dominiert Google noch mit Abstand und wird es nach Niklas' Einschätzung auch noch eine Weile bleiben. Bei Produkten wie Kleidung oder einfachen Konsumgütern ist das Suchvolumen über KI-Chatbots noch im Promille-Bereich – ein Datenpunkt, den Tarek Müller, CEO von About You, im OMR Podcast bestätigte.

Anders sieht es bei B2B-Entscheidern und erklärungsbedürftigen Produkten aus. Hier verschiebt sich das Suchverhalten bereits deutlich. Niklas beobachtet: "Je mehr du sozusagen auch bereits eine höhere AI-Adoption hast, vielleicht im Sinne eines Tools, also du und ich oder auch Leute gerade so im B2B-Kontext, da würde ich sagen, verschiebt es sich schon sehr, sehr stark." Entscheider nutzen zunehmend ChatGPT oder andere KI-Tools für ihre Research zu komplexen Themen wie Software-Lösungen, Beratungsdienstleistungen oder technischen Produkten.

Interessant ist dabei das Phänomen der Overlapping Use Cases: Oft werden beide Kanäle parallel genutzt. Ein typisches Szenario: Jemand macht Research zu einem Thema bei ChatGPT, erhält dort Empfehlungen für verschiedene Anbieter, geht dann zu Google, gibt die Markennamen direkt ein und landet auf den Websites der empfohlenen Unternehmen. Die Reise beginnt bei der KI, endet aber oft noch auf klassischen Kanälen. Das zeigt: Präsenz in beiden Welten wird zunehmend wichtig, auch wenn ChatGPT allein heute noch nicht der einzige relevante Kanal ist.

Der Mythos vom SEO-Tod: Einordnung der Marktaussagen

Im AI-Search-Space kursieren mittlerweile dramatische Aussagen wie "SEO ist tot" oder "Wer nicht in ChatGPT gefunden wird, ist irrelevant". Anbieter wie Peak AI (aus Deutschland) und Profound (aus den USA) pushen mit ihren Marketing-Kampagnen die Narrative, dass klassische Google-Suche keine Rolle mehr spielt und nur noch AI-Search zählt. Niklas ordnet das differenziert ein: "Es ist partiell richtig und partiell falsch. So wie bei vielen von diesen Hype-Themen."

Richtig ist: Die Zukunft der Suche ist KI-gestützt, egal ob bei Google oder ChatGPT. Google integriert mit AI-Overviews und dem KI-Modus zunehmend LLM-basierte Funktionen. Die klassische "10 Blue Links"-Suche wird langfristig verschwinden. ChatGPT und andere Chatbots haben bereits ein enormes Query-Volume erreicht, das nicht mehr zu ignorieren ist.

Falsch oder zumindest übertrieben ist: Die Aussage, dass man heute schon "mega präsent" bei ChatGPT sein muss, um zu überleben. Im breiten Konsumentenmarkt ist Google noch dominant. Selbst im B2B-Bereich bedeutet fehlende ChatGPT-Präsenz nicht das sofortige Aus. Viele Nutzer kombinieren verschiedene Kanäle, und oft führt der Weg über ChatGPT letztlich doch zu einer Google-Suche nach der konkreten Marke.

Niklas rät: "Man muss es einfach auf seine Branche ein bisschen kritisch betrachten." Statt blindlings dem Hype zu folgen, sollten Unternehmen analysieren, wie ihre spezifische Zielgruppe tatsächlich sucht, welche Tools sie nutzt und wo AI-Search bereits heute relevant ist. Für manche Branchen ist der Impact schon groß, für andere noch marginal. Die Wahrheit liegt wie so oft in der Differenzierung.

Praktische Umsetzung: Der 4-Schritte-Plan

Für Unternehmen, die verstehen wollen, wie relevant AI-Search für sie ist und wie sie dort sichtbar werden, empfiehlt Niklas einen strukturierten Ansatz in vier Schritten:

Schritt 1: Zielgruppen-Verständnis entwickeln Verstehe zunächst, welche KI-Tools deine Zielgruppe überhaupt nutzt. Ist es ChatGPT? Copilot (besonders im Microsoft-365-Unternehmensumfeld)? Perplexity? Oder vielleicht Gemini? Das lässt sich herausfinden durch direkte Gespräche mit Kunden, durch Sales-Feedback oder durch kleine Nutzer-Befragungen. Ohne dieses Grundverständnis optimierst du möglicherweise für die falschen Plattformen.

Schritt 2: Google Search Console analysieren Die Google Search Console zeigt, welche Suchanfragen User eingeben, bevor sie auf deine Website kommen. Diese Daten sind zwar teilweise anonymisiert, geben aber ein gutes Gefühl dafür, was deine Zielgruppe beschäftigt. Besonders wichtig: Die Suche bei Google ist bereits konversationeller geworden. Menschen formulieren längere, natürlichere Fragen. Diese Queries sind ein perfekter Ausgangspunkt für AI-Search-Tests.

Schritt 3: AI-Testing durchführen Nimm 15-20 relevante Suchanfragen aus deiner Search Console und gib sie in die KI-Tools ein, die deine Zielgruppe nutzt. Beobachte, was passiert: Welche Art von Antwort kommt? Ist es eine direkte Empfehlung, eine Checkliste, eine Erklärung? Niklas betont: "Es geht nicht darum, ob die Leute wirklich exakt diese Worte in genau dieser Abfolge eingeben und genau so prompten, sondern es geht darum zu verstehen, was für Antworten kommen, welche Themen in Antworten kommen."

Schritt 4: Citation-Analyse Untersuche, welche Quellen in den KI-Antworten zitiert werden. Sind es Wettbewerber? Reddit-Threads? Presseportale? YouTube-Videos? Nischen-Blogs? Diese Citations zeigen, welche Arten von Content für dein Thema relevant sind. Wenn Reddit stark präsent ist, solltest du deine Reddit-Strategie überdenken. Wenn Presseportale dominieren, wird PR wichtig. Wenn Wettbewerber-Websites zitiert werden, musst du deinen eigenen Content analysieren und Lücken schließen.

Content-Strategien: Die eigene Website als Fundament

Ein zentraler Punkt in Niklas' Strategie: Die eigene Website muss die Basis bleiben. Im Gegensatz zu manchen Narrative, die suggerieren, man müsse jetzt hauptsächlich auf Plattformen wie Reddit präsent sein, sieht Niklas den größten Hebel nach wie vor im eigenen Content. Seine Erfahrung mit Kunden bestätigt das: "Was wir jetzt sehen zum Beispiel bei Kunden von uns ist, dass wir tatsächlich selber schnell zur Top Citation werden. Also ich hatte das letztens auch bei LinkedIn gepostet von einem Kunden im B2B SaaS Bereich. Da ist quasi deren Domain selbst jetzt Top Citation in den ChatGPT Prompts die wir monitoren. Ja, vor Reddit und vor Competitors."

Der Schlüssel liegt nicht in klassischer Keyword-Optimierung, sondern darin, User-Intent vollumfänglich abzudecken. Statt Content zu erstellen, der sich an einzelnen Keywords orientiert, geht es darum, die Bedürfnisse der Nutzer ganzheitlich zu befriedigen. Niklas erklärt: "Du musst dich wirklich in die Schuhe oder in die Haut sozusagen der User versetzen und dich fragen, was brauchen die wirklich bei diesem Thema, damit sie happy damit sind."

Konkret bedeutet das: Analysiere, welche Inhalte Wettbewerber haben, die in Citations auftauchen. Wo sind Lücken in deinem eigenen Content? Welche einzigartigen Insights kannst du bieten – etwa durch Kunden-Case-Studies, spezifische Implementierungsbeispiele oder einzigartige Daten? Der Content sollte so aufbereitet sein, dass er konkret umsetzbar ist, nicht nur theoretisch. Elemente wie eingebettete YouTube-Videos, interaktive Tools oder visuelle Aufbereitungen können zusätzlich helfen, User länger auf der Seite zu halten.

Ein weiterer Vorteil: Durch den Query-Fanout können auch Inhalte relevant werden, die in klassischen SEO-Tools als "unsichtbar" gelten, weil sie nicht für hochvolumige Keywords ranken. Ein Help-Center-Artikel zu einer super spezifischen Integration kann plötzlich als Citation auftauchen, wenn die Kombination der Suchanfragen genau darauf passt. Das bedeutet: Präsenz bei sehr longtail-artigen Themen wird wichtiger als Top-1-Rankings für einzelne Seed-Keywords.

Authentische Plattform-Strategien: Reddit, Presseportale und Co.

Neben der eigenen Website spielen auch externe Plattformen eine Rolle – allerdings stark abhängig von Branche und Thema. Reddit wird häufig als besonders wichtig für AI-Search dargestellt, weil ChatGPT Reddit-Inhalte gerne in Citations aufnimmt. Niklas warnt jedoch vor blindem Reddit-Hype: Die Relevanz variiert extrem. Bei B2B-SaaS-Themen ist Reddit oft präsent, bei Themen wie Baurecht, Sanierung oder KfW-Förderung hingegen kaum. Interessanterweise war Reddit bei einem medizinischen Thema (Blutdruckmessungen) sehr präsent – es kommt also wirklich auf den Kontext an.

Falls Reddit relevant ist, rät Niklas zu authentischer, wertstiftender Interaktion statt plumpem Spam. Ein negatives Beispiel wäre, 500 Mal den eigenen Firmennamen in Threads zu posten – diese Kommentare werden schnell moderiert und gelöscht. Ein positives Beispiel: Transparent kommunizieren, wer man ist, echten Mehrwert bieten und sich auch vulnerabel zeigen. Niklas nennt das Beispiel von Webflow, wo Product Manager in Reddit-Threads authentisch auftreten: "Hi, I'm Josh, Product Manager at Webflow, appreciate your comment on this and that, haben hier irgendwie ein neues Feature, vielleicht wäre das cool und hilft dir, freuen uns aber auch immer über Feedback."

The medium is the message.

Die Art der Kommunikation muss sich dem Medium anpassen. Auf Reddit funktioniert kein Corporate PR Speak. Stattdessen braucht es echte, menschliche Interaktion, Transparenz und die Bereitschaft, auch mal "die Hosen runterzulassen". Wenn das gelingt, entsteht eine natürliche Mention der eigenen Marke im relevanten Kontext – und genau diese Mentions können dann von KI-Chatbots aufgegriffen werden.

Bei Presseportalen wie TechRadar (im Tech-Bereich oft präsent) geht es um klassische PR-Arbeit. Wenn in den Citations immer wieder bestimmte Medien auftauchen, sollte man mit der PR-Agentur sprechen und überlegen, wie man dort Stories platzieren kann. Diese Outlets haben oft Lizenzabkommen mit KI-Anbietern oder starke Präsenz in Suchmaschinen, sodass ihre Inhalte automatisch in Citations einfließen. YouTube spielt bei Google (Gemini) eine größere Rolle als bei OpenAI – auch hier lohnt es sich, die Prioritäten der verschiedenen Plattformen zu verstehen.

Tools und Monitoring: Was macht wirklich Sinn?

Für das kontinuierliche Monitoring der eigenen AI-Search-Präsenz empfiehlt Niklas Tools wie Peak AI (aus Deutschland) oder Profound (aus den USA). Diese Tools ermöglichen es, definierte Prompts zu überwachen und zu sehen, wie sich die Sichtbarkeit der eigenen Marke über Zeit entwickelt, welche Citations auftauchen und wie sich das Ranking im Vergleich zu Wettbewerbern verändert.

Niklas nutzt selbst Peak AI für Kundenprojekte: "Ich bin dafür nicht inzentiviert, das zu sagen, ich mag die Jungs und Mädels da einfach gerne, auch weil die aus Berlin kommen, wir kommen auch aus Berlin und ich finde es cool, was da passiert." Er schätzt besonders den nicht überladenen, fokussierten Workflow des Tools. Mit einer kostenlosen Trial ohne Kreditkarten-Pflicht und Preisen ab etwa 100 Euro im Monat ist die Einstiegshürde überschaubar. Profound ist größer und teurer, bietet aber umfangreichere Prompt Libraries – allerdings mit dem Nachteil, dass die Datenquellen oft intransparent sind und stark US-fokussiert.

Interessanterweise stellt Niklas die Relevanz klassischer SEO-Tools wie Sistrix oder SEMrush zunehmend in Frage: "Ich würde einfach mal echt ganz provokant zurückfragen, wie sehr brauchen wir überhaupt noch so diese klassische Keyword-Research." Seine These: In einer Welt, in der es nicht mehr nur auf Top-Rankings für einzelne Keywords ankommt, sondern auf Präsenz bei sehr spezifischen, durch Query-Fanout generierten Anfragen, verliert klassisches Keyword-Research an Bedeutung.

Stattdessen empfiehlt er eine Kombination aus: Kundengesprächen und direktem Feedback, Google Search Console für tatsächliche Suchanfragen, Prompt-Monitoring-Tools wie Peak AI und klassischen Performance-Metriken (Google Analytics, CRM-Daten, Self-Reported Attribution via Formularfelder). Niklas' provokante Beobachtung: "Ich sage dir ganz ehrlich, wir nutzen das immer weniger. Und ich habe das Gefühl fast, je weniger wir das nutzen, desto besser werden die Ergebnisse die wir für Kunden bringen, im Sinne von echtem Impact aufs Geschäft."

Checkout in Chatbots: Revolution oder überschätzter Hype?

Ein aktuelles Thema ist die Integration von Checkout-Funktionen direkt in KI-Chatbots. OpenAI hat angekündigt, dass Nutzer künftig direkt über ChatGPT einkaufen können – mit Integrationen zu Shopify, Stripe und PayPal über ein sogenanntes "Agentic Commerce Protocol". Die Frage: Ist das die Zukunft des E-Commerce oder nur der nächste überschätzte Hype?

Niklas ist skeptisch, sieht aber durchaus Potenzial: "Ja, also ich habe keine Zahlen. Ich würde aber sagen, es ist natürlich eher noch, also auf jeden Fall eher noch Discovery." Seine Skepsis begründet er mit historischen Beispielen: Instant-Checkout-Lösungen wie bei Facebook und Instagram haben nicht funktioniert und wurden eingestellt, obwohl die Logik simpel schien – Discovery über Instagram, direkter Kauf dort. Meta hatte keinen Anreiz, den Checkout wirklich gut hinzubekommen, weil sie auf CPM-Basis (Reichweite) und nicht auf Transaktionen verdienen.

Bei OpenAI ist die Incentivierung anders: Sie brauchen neue Revenue Streams, um ihre enormen Infrastrukturinvestitionen zu refinanzieren. Das könnte sie motivieren, Checkout-Experiences wirklich gut zu entwickeln. Niklas' Argument: "Show me the incentive, show me the outcome. Wenn die das sozusagen gut hinbekommen müssen, dann werden sie vielleicht auch nochmal gucken, was können wir lernen, beispielsweise aus Online-Grocery-Shopping, wo wir die Leute auch überzeugt bekommen haben, nicht mehr in den Supermarkt gehen zu müssen."

Die größte Chance sieht Niklas bei erklärungsbedürftigen und rechercheintensiven Produkten – etwa Siebträgermaschinen, technische Geräte oder B2B-Software. Der Vorteil von KI liegt in der Möglichkeit, Follow-up-Fragen zu stellen, Bewertungen zu analysieren und sich durch Optionen führen zu lassen. Bei einfachen Produkten wie weißen T-Shirts oder Socken ist der Mehrwert gering – dort funktionieren etablierte Shops besser.

Felix bleibt skeptisch: Als Power-User von KI würde er seine Kreditkarte nicht in einem Chatbot hinterlegen und sähe sich eher weiter bei etablierten Shops umschauen. Bei hochpreisigen Käufen würde er definitiv nochmal auf die Marken-Website gehen. Niklas kontert humorvoll: "Das, was du gesagt hast mit ich gehe da auf jeden Fall noch mal auf den Shop, das klingt genauso wie die Oma die sagt, ich gehe auf jeden Fall noch mal in den Supermarkt und gucke mir den Apfel selber an." Am Ende wird es davon abhängen, wie gut die Experience wird und wie stark das Vertrauen in diese neue Form des Einkaufens wächst.

Kernaussagen

AI-Search ist die Zukunft — "Die Zukunft ist AI-Search, egal ob Google oder ChatGPT." Die Grenzen zwischen klassischer Suche und KI-gestützter Recherche verschwimmen, Query-Fanout, Citations, RAG.
B2B verschiebt sich am stärksten — "Je mehr du eine höhere AI-Adoption hast, desto mehr verschiebt sich das Suchverhalten." Besonders bei erklärungsbedürftigen Produkten ist der Wandel bereits spürbar, Overlapping Use Cases, B2B-Entscheider.
Longtail statt Platz 1 — "Du musst präsent sein, aber nicht bei einzelnen Keywords auf Platz 1." Durch Query-Fanout werden sehr spezifische Anfragen wichtiger als einzelne Seed-Keywords, longtail-artige Anfragen, Query-Fanout.
User-Intent vollumfänglich abdecken — "Content muss den User-Intent vollumfänglich abdecken." Nicht Keyword-Optimierung, sondern ganzheitliche Bedürfnisbefriedigung ist der Schlüssel, Content-Strategie, Top Citation.
Authentizität auf Plattformen — "Authentische Interaktion ist der Schlüssel – the medium is the message." Auf Reddit, in Presseportalen und anderen Kanälen zählt echte, menschliche Kommunikation, Reddit-Strategie, PR, Marshall McLuhan.
Klassisches Keyword-Research verliert an Bedeutung — "Ich würde einfach mal echt ganz provokant zurückfragen, wie sehr brauchen wir überhaupt noch so diese klassische Keyword-Research." Stattdessen: Kundengespräche, Search Console, Prompt-Monitoring, Sistrix, SEMrush, Peak AI.
Die eigene Domain wird zur Top Citation — "Was wir jetzt sehen ist, dass wir tatsächlich selber schnell zur Top Citation werden – vor Reddit und vor Competitors." Hochwertiger eigener Content schlägt Plattform-Präsenz, eigene Website, Citation-Analyse.

Fazit und Takeaways

Für B2B-Unternehmen und erklärungsbedürftige Produkte

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt: Die AI-Search-Adoption ist bei B2B-Entscheidern bereits hoch. Wer jetzt optimiert, profitiert von geringerer Konkurrenz und kann sich Wettbewerbsvorteile sichern.
Zielgruppen-Research ist fundamental: Verstehe zunächst, welche KI-Tools deine Zielgruppe tatsächlich nutzt (ChatGPT, Copilot, Perplexity, Gemini), bevor du optimierst.
Die eigene Website bleibt die Basis: Investiere in hochwertigen, umfassenden Content auf deiner Domain. Erfolgreiche Unternehmen werden oft schnell zur Top-Citation, noch vor Plattformen wie Reddit.
Query-Fanout verstehen: Es geht nicht mehr um Top-1-Rankings für einzelne Keywords, sondern um Präsenz bei sehr spezifischen, longtail-artigen Anfragen, die durch den Query-Fanout entstehen.

Für Content-Strategien

User-Intent vollumfänglich abdecken: Content muss echten Mehrwert bieten, konkret umsetzbar sein und das Bedürfnis der Nutzer ganzheitlich befriedigen. Einzigartige Insights wie Case Studies oder spezifische Implementierungsbeispiele schaffen Differenzierung.
Nicht nur remixen: Statt einfach Wettbewerber-Content zu kopieren, solltest du Lücken identifizieren und durch einzigartige Perspektiven, Daten oder Erfahrungen füllen.
Klassisches Keyword-Research verliert an Bedeutung: Die Fokussierung auf einzelne hochvolumige Keywords macht in der AI-Search-Welt weniger Sinn. Stattdessen: Verstehe die Themen und Fragen deiner Zielgruppe ganzheitlich.

Für Plattform-Strategien

Reddit nur wo relevant: Reddit ist nicht für alle Branchen wichtig. Analysiere zunächst die Citations in deinen relevanten Prompts. Falls Reddit präsent ist: Authentische, transparente Interaktion statt Spam.
PR und Pressearbeit neu bewerten: Wenn Presseportale oder Fachmedien in Citations auftauchen, wird strategische PR zum wichtigen Hebel für AI-Search-Sichtbarkeit.
YouTube-Präsenz bei Google: Für Google AI-Overviews und Gemini ist YouTube-Content besonders relevant, da Google vollen Zugriff auf Transkripte hat.

Für Tools und Monitoring

Peak AI oder Profound für Monitoring: Diese Tools ermöglichen strukturiertes Tracking der eigenen Sichtbarkeit, Citation-Entwicklung und Wettbewerbsvergleiche.
Google Search Console als Ausgangspunkt: Die dort sichtbaren Suchanfragen sind perfekt, um zu verstehen, wonach die Zielgruppe sucht, und als Basis für AI-Testing.
Klassische SEO-Tools kritisch hinterfragen: Sistrix, SEMrush und Co. verlieren möglicherweise an Relevanz, wenn klassisches Keyword-Research weniger wichtig wird.

AI-Search ist keine ferne Zukunft, sondern bereits Realität – besonders im B2B-Bereich. Der Wandel erfolgt graduell, aber unaufhaltsam. Unternehmen, die jetzt verstehen, wie Query-Fanout funktioniert, ihre Content-Strategie entsprechend anpassen und authentisch auf relevanten Plattformen präsent sind, können sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern. Die dramatischen "SEO ist tot"-Narrative sind übertrieben, aber die Richtung ist klar: Die Zukunft gehört der KI-gestützten Suche, egal auf welcher Plattform.

#58Wie komme ich auf Platz 1 in den KI-Suchergebnissen?