KI-SEO: Wie Marken in KI-Antworten sichtbar werden

Mit der zunehmenden Verbreitung von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity verändert sich die Suchlandschaft im Jahr 2026 weiter. Nutzer erhalten künftig immer weniger Ergebnislisten, sondern eine einzige, verdichtete Antwort und können dann Nachfragen stellen und ihre Suche schärfen. Sichtbarkeit in dieser neuen Form der Suche erfordert andere Maßnahmen als klassische SEO.

Die Grundlagen klassischer SEO bleiben auch 2026 unverzichtbar und die wichtigste Voraussetzung für Sichtbarkeit in KI-generierten Suchergebnissen (GEO = Generative Engine Optimization). LLMs wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity greifen häufig auf bestehende Suchindizes zurück. Inhalte, die nicht in den Top-Positionen klassischer Suchmaschinen auftauchen, gelangen seltener in das Retrieval-Fenster von KI-Modellen. Wer in AI-Antworten vorkommen will, muss deshalb auch weiterhin zuerst im organischen Google-Index auffindbar sein.

Trotzdem verschieben sich die Mechanismen grundlegend: In KI-gestützten Interfaces erhalten Nutzer keine Ergebnislisten mehr, sondern eine einzige, komprimierte Antwort. Das verändert das Klickverhalten drastisch. Sichtbarkeit bedeutet nicht mehr automatisch Traffic: viele generative Antworten liefern die gesuchten Informationen direkt und ohne, dass ein Klick notwendig ist. Selbst wenn Zitate erscheinen, führen sie nur noch in Ausnahmefällen zu einem Klick.

Gleichzeitig steigt der Anteil der Nutzer, die KI-Antworten grundsätzlich misstrauen. Je häufiger die Sprachmodelle falsche Antworten geben – und das ist jüngsten Untersuchungen zufolge bei rund 40 Prozent der Fall – desto stärker schwindet das Vertrauen.

Insbesondere bei sensiblen, komplexen oder transaktionalen Themen nutzen viele Menschen weiterhin die klassischen Suchergebnisse nach verlässlichen Quellen. Auch wenn das Klickvolumen insgesamt stark rückläufig ist, bleibt die Google-Suche für viele Unternehmen ein relevanter Kanal. Sie wird nun erweitert durch neue Suchsysteme.

Kevin Indig beschreibt in seiner aktuellen Analyse eine dreistufige Logik, die darüber entscheidet, ob Inhalte in AI-Antworten erscheinen: retrieved → cited → trusted. Daraus ergeben sich konkrete Maßnahmen zur Optimierung der eigenen Inhalte für das KI-Suchumfeld.

1. Inhalte auffindbar machen (retrieved)

Bevor Inhalte zitiert werden können, müssen sie vom Modell überhaupt in Erwägung gezogen werden. Das setzt voraus:

• Schnelle Server: Antwortzeiten unter 200 ms (TTFB) sind entscheidend, da LLMs Inhalte nur in sehr engen Zeitfenstern abrufen.
• Relevante Meta-Daten: Titel, Beschreibung und URL-Struktur müssen thematisch eindeutig, prompt-nah formuliert und aktuell sein.
• Strukturierte Produktdaten: E-Commerce-Seiten sollten ihre Produktfeeds direkt an ChatGPT und andere Plattformen übermitteln (z. B. via ACP-Protokoll).
• Starke Markenassoziationen: LLMs bevorzugen Inhalte von Marken, die bereits im Training mit bestimmten Attributen verknüpft wurden (z. B. „günstig“, „zuverlässig“). Diese Assoziationen lassen sich gezielt über Content und PR-Kampagnen stärken.

2. Inhalte zitierfähig machen (cited)

Nur Inhalte, die strukturiert, aktuell und prompt-relevant sind, haben eine Chance auf Zitierung:

• Semantisch saubere Struktur: Inhalte sollten klar gegliedert sein (H-Tags, Tabellen, Listen). Je höher die Faktendichte, desto größer die Chance auf Passage-Zitate.
• FAQs mit realen Fragen: Der Sprachstil von FAQs sollte Suchanfragen imitieren, wie sie in LLM-Prompts verwendet werden.
• Aktualität: Inhalte mit sichtbarem „Last updated“-Zeitstempel und echten inhaltlichen Änderungen schneiden deutlich besser ab.
• Drittquellen statt Selbstreferenz: Erwähnungen auf externen Plattformen sind relevanter als eigene Seiten. Insbesondere bei transaktionalen Suchanfragen sind Co-Mentions mit anerkannten Marken ein wichtiger Vertrauensfaktor.
• Starke Google-Rankings: Viele LLMs greifen auf klassische Suchmaschinen zurück. Seiten, die dort unter den Top 10 ranken, haben höhere Chancen, in AI-Antworten berücksichtigt zu werden.

3. Vertrauen aufbauen (trusted)

Da Nutzer nur eine Antwort erhalten, spielt Vertrauen eine zentrale Rolle:

• Nachweisbare Expertise: Autorennamen, Qualifikationen, Studien oder Auszeichnungen müssen klar erkennbar sein.
• User-Generated Content: Erwähnungen auf Reddit, YouTube oder in Foren sind besonders vertrauensstiftend. Diese Plattformen zählen zu den am häufigsten zitierten Quellen in AI-Antworten.

Der Übergang von Listen zu direkten Antworten ist nicht mehr umkehrbar, auch wenn sich SEOs das wünschen würden. Sichtbarkeit in LLMs entsteht aber auch nicht zufällig, sondern ist das Ergebnis systematischer Optimierung technischer, struktureller und inhaltlicher Art. Wer heute beginnt, sich gezielt auf diese neue Suchrealität einzustellen, wird sich langfristig Sichtbarkeit sichern können. Ob diese Sichtbarkeit allerdings auch noch Reichweite bringt, kommt auf die Zielgruppe, das Thema und das jeweilige Angebot an.

Quelle: Kevin Indig, State of AI Search Optimization 2026