In diesem Post erkläre ich die wesentlichen Schritte, die wir bei Unitedads unternehmen, damit unsere Kunden in der KI Suche erfolgreich sind.
Viele Nutzer starten ihre Suche heute nicht mehr mit dem Ziel, eine Website zu besuchen. Sie starten mit einer Frage und erwarten eine direkte Antwort. Für informationsgetriebene Suchanfragen endet die Reise oft direkt im Chat-Fenster oder in der KI-Box oberhalb der organischen Suchergebnisse. Der Klick auf den blauen Google-Link entfällt.
Das klingt zunächst nach einem Albtraum für Marketer. Richtig ist aber auch: Während die Klickraten (CTR) für reine Info-Queries sinken, steigt die Conversion-Rate bei den Besuchern, die tatsächlich auf die Website kommen, massiv an – in einigen Segmenten um bis zu 300 %.
Warum? Weil der Traffic, der heute noch auf deiner Seite landet, extrem qualifiziert ist. Die KI fungiert als Vorfilter. Wer klickt, will nicht mehr nur lernen, sondern handeln.
Diese Entwicklung macht es zwingend notwendig, dass Agenturen wie UnitedAds ihre Strategien, Metriken und Kundenberatung komplett umbauen.
1. Die neue Währung: Entitäten statt Keywords
20 Jahre war SEO ein Spiel der Keywords. Man suchte nach dem Begriff mit dem höchsten Suchvolumen und optimierte den Text darauf. LLMs (Large Language Models) funktionieren jedoch anders. Sie verstehen keine "Strings" (Zeichenketten), sie verstehen "Things" (Dinge/Konzepte).
Bei UnitedAds haben wir unseren Fokus radikal vom reinen Keyword-Matching hin zum Brand Entity Building verschoben.
Das Problem mit Keywords
Ein Keyword ist flüchtig. Eine KI wie GPT-4 versucht, die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes vorherzusagen, basierend auf ihrem Trainingswissen. Wenn deine Marke in diesem Trainingswissen (oder im Live-Index bei Perplexity/Google) nicht fest mit einer Expertise verknüpft ist, wirst du in der Antwort nicht vorkommen – egal wie oft das Keyword auf deiner Startseite steht.
Unser Ansatz: Der Knowledge Graph
Wir arbeiten daran, die Marken unserer Kunden als feste Entitäten im "Knowledge Graph" der Suchmaschinen zu verankern. Das Ziel ist es, dass die KI "weiß", wer unser Kunde ist, was er tut und warum er eine Autorität ist.
Wir verbinden dazu drei Punkte:
- Content: Inhalte, die Tiefe beweisen, nicht nur Länge.
- Expertise: Klare Signale, wer hinter dem Inhalt steht (Autorenprofile, Zertifikate, etc.).
- Reputation: Was Dritte über das Unternehmen sagen.
Wenn eine KI nach "führenden Anbietern für Industriepumpen" sucht, scannt sie nicht nach Keywords, sondern nach der Verbindung zwischen der Entität [Markenname] und dem Konzept [Zuverlässigkeit/Industrie].
Was du jetzt tun kannst:
Überprüfe, ob Google und Co. deine Marke bereits als Entität verstehen. Nutze die Google Knowledge Graph API oder such einfach nach deinem Markennamen. Erscheint ein Knowledge Panel auf der rechten Seite? Wenn nicht, ist dein erstes Ziel, die "Über Uns"-Seite, Wikipedia (falls relevant) und Unternehmensprofile (LinkedIn, Crunchbase) so konsistent zu gestalten, dass keine Zweifel an deiner Identität bestehen.
2. Technische Architektur: Die Sprache der Maschinen sprechen
Es reicht nicht mehr, dass eine Website für Menschen gut aussieht. Sie muss für Maschinen perfekt lesbar sein. LLMs sind hungrig nach Daten, aber sie hassen Unordnung.
Wir haben bei UnitedAds unsere technischen Audits verschärft. Früher ging es um Ladezeit und Mobile Friendliness. Heute geht es um Semantik und Struktur.
Strukturierte Daten als Übersetzer
Das wichtigste Werkzeug in unserem Arsenal ist Schema Markup (Strukturierte Daten). Wir verlassen uns nicht darauf, dass die KI den Preis oder die Verfügbarkeit eines Produkts aus dem Fließtext "errät". Wir liefern diese Daten im JSON-LD Format auf dem Silbertablett.
Wir haben festgestellt: Je präziser wir der KI durch Schema Markup erklären, was ein Textabschnitt bedeutet (ist das eine Anleitung? Ein FAQ? Ein Kurs?), desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Inhalt in einer AI Overview oder einer Chatbot-Antwort zitiert wird.
Sauberkeit der Architektur
Wir legen extremen Wert auf eine logische Seitenarchitektur. LLMs navigieren oft über Sitemaps und interne Verlinkungen, um Zusammenhänge zu verstehen. Eine chaotische Linkstruktur verwirrt das Modell. Unsere Devise: Helfen wir der Maschine, uns zu verstehen, dann empfiehlt sie uns auch den Menschen.
3. Content-Design: Schreiben für die Zusammenfassung
In der Ära der KI-Suche müssen Inhalte so aufgebaut sein, dass sie leicht extrahiert und neu zusammengesetzt werden können. Wir nennen das bei UnitedAds "Modular Content Design".
Wir experimentieren ständig mit verschiedenen Formaten, um zu sehen, was LLMs bevorzugen. Ein klares Muster hat sich herauskristallisiert: Struktur schlägt Prosa.
Lange, unstrukturierte Textwüsten werden von KIs oft ignoriert oder halluzinierend zusammengefasst. Inhalte, die klar gegliedert sind, werden zitiert.
Unsere Taktik:
- Direkte Antworten: Wir beginnen Absätze oft mit einer direkten, fetten Antwort auf eine implizite Frage ("Die Kosten betragen X Euro"), bevor wir ins Detail gehen.
- Listen und Tabellen: KIs lieben strukturierte Daten. Wir wandeln Fließtext wo immer möglich in Listen oder Vergleichstabellen um. Das erhöht die Chance drastisch, dass genau diese Tabelle in der KI-Antwort angezeigt wird.
DEEP DIVE: Reverse Engineering eines AI Snippets
Lass uns technisch werden. Wie genau landet man in der "AI Overview" von Google? Wir bei UnitedAds analysieren erfolgreiche Snippets und bauen sie nach.
Nehmen wir an, die Suchanfrage ist: "Wie optimiert man Bilder für SEO?"
Schlechter Ansatz (für KI): "In der heutigen digitalen Welt ist es wichtig, dass Bilder schnell laden. Viele Leute vergessen das, aber eigentlich sollte man darauf achten, dass die Dateigröße nicht zu groß ist, weil das sonst die Ladezeit der Seite verlangsamt, was Google nicht mag..." (Zu viel Geschwafel, keine klaren Fakten zum Extrahieren.)
UnitedAds Ansatz (Optimiert für Extraktion): Bilder für SEO optimieren: 3 Schritte zur maximalen Performance Um Bilder effektiv für Suchmaschinen zu optimieren, folge diesem Prozess:
- Dateiformat wählen: Nutze WebP für die beste Kompression bei hoher Qualität.
- Komprimierung: Reduziere die Dateigröße auf unter 100kb (z.B. mit Tools wie TinyPNG).
- Alt-Tags setzen: Beschreibe den Bildinhalt präzise für Crawler (z.B. "roter-Laufschuh-Nike.jpg").
Warum das funktioniert: Die KI erkennt die Struktur (Liste), die Fettungen (Schlüsselbegriffe) und die direkte Handlungsanweisung. Wenn ein Nutzer fragt: "Welches Format für SEO Bilder?", kann die KI sofort "WebP" aus unserem Text extrahieren und uns als Quelle nennen.
4. "Search Everywhere" – Die Dezentralisierung der Suche
Wir müssen uns von dem Gedanken verabschieden, dass "Suche" gleich "Google" ist. Bei UnitedAds verfolgen wir mittlerweile einen "Search Everywhere"-Ansatz. Unsere Kunden müssen dort sichtbar sein, wo ihre Zielgruppe Fragen stellt. Das kann Google sein, aber zunehmend sind es auch TikTok (für Gen Z), Pinterest (für visuelle Inspiration), YouTube (für Tutorials) und eben KI-Chatbots.
KI als Distributionskanal
ChatGPT oder Gemini sind neue Distributionskanäle. Das bedeutet:
- Wir optimieren Videos auf YouTube so, dass ihre Transkripte von KIs gelesen werden können.
- Wir sorgen dafür, dass Brand-Assets auf Plattformen wie Pinterest korrekt vertaggt sind, da visuelle KIs (wie Google Lens) diese Daten nutzen.
Wenn wir die Sichtbarkeit eines Kunden planen, fragen wir nicht mehr nur: "Ranken wir auf Platz 1?", sondern: "Sind wir die beste Antwort, egal wo die Frage gestellt wurde?"
5. Vertrauenssignale: Digital PR und das "Best-of" Phänomen
Wie entscheidet eine KI, welches Produkt das "Beste" ist? Sie hat keine eigene Meinung. Sie sucht nach einem Konsens im Internet. Wenn fünf große Fachmagazine schreiben, dass "Software A" die beste Lösung für Buchhaltung ist, wird die KI "Software A" empfehlen. Das ist das Prinzip der Korraboration.
UnitedAds Strategie: Listenplätze sichern
Klassisches Linkbuilding (für PageRank) reicht hier nicht mehr aus. Wir setzen verstärkt auf Digital PR mit dem Ziel, in kuratierten Listen ("Listicles") und "Best-of"-Artikeln stattzufinden.
Unsere Analysen zeigen, dass KIs diese Listen als primäre Datenquelle nutzen, um Empfehlungen auszusprechen. Wir scannen daher für unsere Kunden das Web nach relevanten "Best-of"-Artikeln in ihrer Nische und arbeiten gezielt daran, dort aufgenommen zu werden.
Was du tun kannst:
Such nach "[Deine Branche] beste Anbieter" oder "Top 10 [Dein Produkt]". Wenn du nicht auf diesen Listen stehst, existierst du für die KI in einer Kaufberatungssituation faktisch nicht. Der Weg in diese Listen führt über gezielte Pressearbeit und den Aufbau von Beziehungen zu den Redakteuren und Bloggern dieser Nischenseiten.
6. Lokale Dominanz: Bewertungen als KI-Futter
Für unsere lokalen Kunden (Restaurants, Dienstleister, Einzelhandel) ist die KI-Suche eine riesige Chance. Wenn jemand fragt: "Welches ist das beste italienische Restaurant in München Schwabing für ein romantisches Date?", analysiert die KI Bewertungen.
Aber nicht irgendwelche Bewertungen.
Semantische Dichte in Reviews
Wir haben festgestellt, dass LLMs Bewertungen bevorzugen, die spezifische Details enthalten. Ein "Super lecker, 5 Sterne" ist nett, aber für die KI wertlos.
Ein Review wie: "Das beste Tiramisu in ganz Schwabing. Perfekt für ein romantisches Date wegen der ruhigen Atmosphäre im Hinterhof" ist Gold wert. Es enthält den Ort (Schwabing), den Kontext (Date) und das Produkt (Tiramisu).
Unsere Taktik
Wir helfen unseren Kunden, ihre Bewertungskampagnen so zu steuern, dass Nutzer nicht nur Sterne vergeben, sondern Kontext liefern. Wir nutzen gezielte Fragestellungen in der Nachfass-E-Mail ("Was hat dir an unserem Standort in [Stadtteil] am besten gefallen?"), um genau diese semantisch reichen Keywords in die Reviews der Kunden zu bekommen. Das ist der Treibstoff, der dich im "Local Pack" und in den KI-Empfehlungen nach oben spült.
7. Neue KPIs: Erfolg messen, wenn der Klick fehlt
Wie misst man Erfolg, wenn der Traffic ausbleibt, weil die Antwort direkt geliefert wurde? Das ist die wohl schwierigste Frage für viele CMOs.
Wir bei UnitedAds haben unsere Reportings erweitert. Wir schauen nicht mehr isoliert auf organische Sitzungen. Wir schauen auf den "Share of Model".
Tracking der KI-Sichtbarkeit
Wir nutzen spezialisierte Tools und manuelle Stichproben, um zu überwachen:
- Wie oft wird die Marke in KI-Antworten erwähnt?
- Welche Attribute schreibt die KI der Marke zu? (Wird sie als "günstig" oder "premium" bezeichnet?)
- Wie hoch ist der Referral-Traffic, der spezifisch von KI-Quellen (wie chatgpt.com oder bing / chat) kommt?
In unseren Looker Studio Reports für Kunden weisen wir diese Daten mittlerweile separat aus. Es ist entscheidend zu verstehen, dass eine Erwähnung in einer KI-Antwort oft wertvoller ist als eine Impression auf Platz 3 bei Google, da sie eine implizite Empfehlung darstellt ("Third Party Endorsement").
Wir schulen unsere Kunden darin, den ROI nicht mehr nur auf den letzten Klick zu berechnen, sondern den Wert der Markenautorität in die Gleichung einzubeziehen.
Fazit: Die Evolution der Qualität
Die Anpassung an die KI-Suche ist kein technischer Trick, den man einmal anwendet. Es ist ein fundamentaler Wandel in der Haltung zum Marketing.
Die Zeiten, in der man mit mittelmäßigem Content und ein paar Backlinks Rankings erzwingen konnte, sind vorbei. KIs sind gnadenlose Filter für Qualität. Wer keine echte Autorität besitzt, wer keine echten Daten liefert und wer technisch nicht sauber arbeitet, wird unsichtbar.
Bei UnitedAds sehen wir diese Entwicklung positiv. Sie zwingt den Markt zu mehr Qualität. Für Unternehmen, die echte Experten auf ihrem Gebiet sind, ist die KI-Suche der stärkste Hebel, den es je gab.