KI-Sichtbarkeit versprochen. Was können ChatGPT, Google und Co. tatsächlich leisten?

„Wir machen dich digital sichtbar.“ Ich kann diesen Satz inzwischen kaum noch hören. In seiner neuesten Version lautet er ungefähr so: „Wir bringen dein Unternehmen in die Antworten von ChatGPT.“ Dazu kommen Angebote für maximale Reichweite in KI-Systemen, garantierte Leads und technische Geheimrezepte, mit denen Unternehmen angeblich möglichst schnell auf die Empfehlungslisten intelligenter Assistenten gelangen.

Ich verstehe, weshalb solche Versprechen Aufmerksamkeit erzeugen. Unternehmen erleben gerade, dass Menschen anders nach Informationen suchen und zunehmend KI-Anwendungen nutzen, um Probleme zu verstehen, Angebote zu vergleichen oder Entscheidungen vorzubereiten. Wer Verantwortung für Marketing und Umsatz trägt, möchte diese Entwicklung nicht verpassen. Und wer ohnehin unter Wettbewerbsdruck steht, reagiert verständlicherweise sensibel auf die Vorstellung, potenzielle Kunden könnten in Zukunft nur noch die Unternehmen berücksichtigen, die eine KI empfiehlt.

Was mich an der Diskussion stört, ist nicht das wachsende Interesse an GEO. Ich beschäftige mich selbst intensiv damit. Mich stört, wie selbstverständlich Begriffe wie Sichtbarkeit, Reichweite, Zitation, Empfehlung und Leadgenerierung miteinander vermischt werden, obwohl sie unterschiedliche Dinge beschreiben.

Bevor du also in eine weitere Optimierung investierst, möchte ich mit dir genauer hinsehen. Was können die verschiedenen KI-Systeme tatsächlich? Welche Aussagen lassen sich anhand ihrer technischen Funktionsweise überprüfen? Und woran erkennst du, ob jemand deine unternehmerischen Ziele versteht oder dir lediglich eine neue Form von Aufmerksamkeit verkauft?

1. Was bedeutet KI-Sichtbarkeit überhaupt?

Eine Erwähnung ist noch keine Empfehlung

Wenn ein Unternehmen in einer ChatGPT-Antwort auftaucht, kann das unterschiedliche Gründe haben. Vielleicht wurde es als Beispiel für eine bestimmte Leistung genannt. Vielleicht erscheint seine Website als Quellenlink. Vielleicht wird es mit anderen Anbietern verglichen oder in einem Zusammenhang erwähnt, der für die eigene Positionierung überhaupt nicht erwünscht ist.

All diese Fälle lassen sich als Form von Präsenz beobachten. Ihre Bedeutung ist jedoch grundverschieden. Eine Quellenangabe zeigt zunächst, dass ein System eine Information mit einer bestimmten Quelle verknüpft hat. Sie ist keine unabhängige Qualitätsauszeichnung für das gesamte Unternehmen. Eine Markennennung kann relevant sein, muss es jedoch nicht. Und selbst eine positive Einordnung bedeutet nicht automatisch, dass ein Interessent später Kontakt aufnimmt.

Deshalb interessiert mich bei einer Analyse nicht allein, wie häufig eine Marke genannt wird. Ich möchte verstehen, bei welchen Fragen sie erscheint, welche Eigenschaften ihr zugeschrieben werden und ob diese Eigenschaften tatsächlich zum Unternehmen passen. Erst dann lässt sich beurteilen, ob die beobachtete Präsenz überhaupt zu einem unternehmerischen Ziel beiträgt.

Weshalb eine einzelne Abfrage keine belastbare Kennzahl liefert

Stell dir vor, ein Dienstleister demonstriert dir, dass dein Unternehmen bei der Frage nach einer geeigneten Marketingagentur in ChatGPT genannt wird. Das sieht zunächst überzeugend aus. Was erfährst du dadurch über die Wahrscheinlichkeit, bei anderen Nutzern, veränderten Fragen oder in einer späteren Sitzung ebenfalls aufzutauchen?

Zunächst erstaunlich wenig.

Eine wissenschaftliche Vorveröffentlichung von Ronald Sielinski aus März 2026 untersuchte wiederholte Abfragen über mehrere KI-Suchsysteme. Dabei zeigten sich deutliche Schwankungen in den zitierten Quellen. Der Autor warnt deshalb davor, einzelne Messergebnisse wie feste Rankings zu behandeln. Die Untersuchung betrachtet ausgewählte Konsumthemen und besitzt Grenzen hinsichtlich ihrer Übertragbarkeit auf andere Märkte.

Für Unternehmen bedeutet das: Ein Screenshot kann eine Beobachtung dokumentieren. Für ein aussagekräftiges Monitoring benötigt es wiederholte, vergleichbare Abfragen, klar definierte Themen und eine transparente Auswertung der Schwankungen.

Quelle: Sielinski, Quantifying Uncertainty in AI Visibility, März 2026

2. Wie unterscheiden sich ChatGPT, Google AI Mode, Gemini, Claude und Perplexity?

Gleiche Fragen führen nicht zwangsläufig zu denselben Quellen

Wenn wir von KI-Systemen sprechen, klingt das gelegentlich so, als gäbe es eine einzige technische Infrastruktur, in der Unternehmen lediglich ihre Sichtbarkeit verbessern müssten. Tatsächlich arbeiten wir mit unterschiedlichen Produkten, Suchfunktionen und Informationszugängen.

ChatGPT kann mit einer Websuche aktuelle Informationen und Quellenlinks bereitstellen. Google AI Overviews ergänzt bestimmte klassische Suchergebnisse um KI-generierte Übersichten, während der AI Mode besonders auf weiterführende Fragen und komplexe Vergleiche ausgerichtet ist. Gemini kann je nach Produkt und Funktion auf Google-Suche zurückgreifen. Claude bietet ebenfalls eine Websuche mit Quellenangaben. Perplexity wiederum stellt die Recherche und das Zusammenführen unterschiedlicher Quellen besonders deutlich in den Mittelpunkt.

Interessant finde ich auch, dass Perplexity verschiedene zugrunde liegende KI-Modelle verwenden kann. Der Name des Modells allein erklärt also noch nicht, wie ein bestimmtes Suchprodukt recherchiert oder welche Quellen es auswählt.

Das ist für Unternehmen relevant, weil eine positive Beobachtung in einem System nicht automatisch für alle anderen Systeme gilt. Wer pauschal eine Optimierung „für die KI“ anbietet, sollte zumindest erklären können, welche Produkte, Funktionen und Nutzungsbedingungen damit gemeint sind.

Die Unterschiede auf einen Blick

Die folgende Übersicht beschreibt wesentliche Produkteigenschaften, keine Rangliste ihrer Qualität. Funktionen und Modelle können sich ändern.

Die offiziellen Dokumentationen von Google, OpenAI, Anthropic und Perplexity beschreiben diese Unterschiede. Noch wichtiger ist eine wissenschaftliche Untersuchung von Huang und Kollegen aus dem Jahr 2026: Anhand von 11.000 realen Suchanfragen verglich das Forschungsteam fünf Suchkonfigurationen und stellte deutliche Unterschiede bei der Auswahl von Quellen und ihrer Darstellung fest.

Diese Untersuchung umfasst nicht sämtliche heute verfügbaren KI-Produkte und ist deshalb keine vollständige Marktübersicht. Sie liefert jedoch einen wichtigen Beleg dafür, dass unterschiedliche Systeme Informationen nicht einfach identisch auswählen und präsentieren.

Quelle: Huang et al., Answer Bubbles: Information Exposure in AI-Mediated Search, 2026

3. Welche GEO-Versprechen halten einer fachlichen Prüfung stand?

„Wir machen dich digital sichtbar“ und „garantieren dir KI-Empfehlungen“

Beginnen wir mit dem Satz, der mich regelmäßig beschäftigt: „Wir machen dich digital sichtbarer.“ Was genau bedeutet das? Mehr Impressionen in Google, zusätzliche Websitebesucher, Erwähnungen in ChatGPT oder häufigere Quellenangaben in KI-Antworten?

Ohne diese Unterscheidung bleibt der Begriff so offen, dass beinahe jede positive Entwicklung darunterfallen kann. Ich halte das für eine schlechte Grundlage, um über Marketinginvestitionen zu entscheiden.

Noch kritischer sehe ich pauschale Garantien für organische Empfehlungen. Google erklärt ausdrücklich, dass die Einhaltung technischer und redaktioneller Anforderungen keine Aufnahme in die Suchergebnisse oder KI-Funktionen garantiert. Für Google AI Overviews und AI Mode sind laut Search Central auch keine besonderen zusätzlichen Optimierungsanforderungen notwendig.

Das bedeutet nicht, dass SEO und GEO wirkungslos sind. Es bedeutet, dass ein Dienstleister die Voraussetzungen verbessern kann, ohne die spätere Auswahl durch ein unabhängiges System vollständig zu kontrollieren.

Quelle: Google Search Central, KI-Funktionen und deine Website

„Wir garantieren 100 Leads“ und „verkaufen maximale KI-Reichweite“

Die Aussicht auf 100 Leads pro Monat klingt deutlich greifbarer als ein abstraktes Sichtbarkeitsversprechen. Nur verrät die Zahl allein kaum etwas über ihren Wert. Handelt es sich um qualifizierte B2B-Anfragen, gebuchte Termine, Formulareinträge oder lediglich um Kontakte aus einer Datenbank? Welche Zielgruppe wird erreicht, welche Kosten entstehen und welcher Anteil passt zum tatsächlichen Geschäftsmodell?

Ein Dienstleister kann vertraglich eine bestimmte Anzahl definierter Kontakte zusagen und deren Beschaffung organisieren. Das ist etwas anderes als eine Garantie, dass organische KI-Antworten diese Kontakte erzeugen oder daraus profitable Kundenbeziehungen entstehen.

Ähnlich wichtig ist die Unterscheidung bei bezahlter Reichweite. Wer Werbung verkauft, kann über ein geeignetes Anzeigenprodukt Reichweite einkaufen, soweit das Produkt am jeweiligen Markt verfügbar ist. Das ist eine nachvollziehbare Werbeleistung.

OpenAI erklärt allerdings ausdrücklich, dass bezahlte Anzeigen in ChatGPT von den Antworten getrennt sind und Werbetreibende die organischen Antworten nicht durch Anzeigenbuchungen beeinflussen können. Google trennt seine Anzeigenprogramme ebenfalls von der organischen Suche.

Wenn dir also jemand „maximale Reichweite in KI“ verkaufen möchte, frage ich zuerst nach dem konkreten Werbeprodukt und seiner Messmethode. Wird eine Anzeige ausgeliefert, eine Website technisch optimiert oder lediglich eine Erwähnung beobachtet? Diese Leistungen sollten auf keinem Angebot als dasselbe erscheinen.

Quellen: OpenAI, Anzeigen in ChatGPT und Google, Auswirkungen von Anzeigen auf Rankings

4. Was können SEO und GEO nachweislich verbessern?

Die langweiligen Grundlagen sind häufig die wichtigsten

Ich finde es durchaus ironisch, dass wir immer neue Bezeichnungen für die Auffindbarkeit von Unternehmensinformationen entwickeln, während grundlegende Aufgaben vielerorts noch nicht ausreichend gelöst sind. Leistungen werden unklar beschrieben, entscheidende Informationen fehlen, interne Verlinkungen funktionieren nicht und Unternehmensprofile sind nicht einheitlich gepflegt.

Für die Berücksichtigung in der ChatGPT-Suche empfiehlt OpenAI beispielsweise, den Zugriff des OAI-SearchBot nicht zu blockieren. Google betont, dass technische Zugänglichkeit, hilfreiche Inhalte und bewährte SEO-Prinzipien auch für seine KI-Funktionen relevant bleiben.

Das sind überprüfbare technische Voraussetzungen. Sie schaffen keine Garantie auf eine bestimmte Empfehlung. Sie helfen jedoch dabei, vermeidbare Hindernisse zu beseitigen.

Und bevor wir über spezielle GEO-Maßnahmen diskutieren, möchte ich wissen, ob Menschen und Systeme überhaupt eindeutig erkennen können, welche Leistungen ein Unternehmen anbietet, für wen sie geeignet sind und welche fachlichen Aussagen es nachvollziehbar belegen kann.

Quellen: OpenAI, Publisher-FAQ und Google Search Central

Was die Untersuchung von rund 96.000 URLs tatsächlich zeigt

Die SISTRIX-Untersuchung „GEO-Mythen im Datencheck“ vom Oktober 2026 bietet eine interessante Grundlage, um verbreitete Optimierungsempfehlungen einzuordnen. Untersucht wurden 96.418 URLs aus dem DACH-Raum, darunter 48.527 Seiten, die von ChatGPT, Google AI Mode oder Google AI Overviews zitiert wurden. Die zitierten Seiten wurden mit nicht zitierten Seiten derselben Domain verglichen.

Die Forschenden fanden statistische Zusammenhänge zwischen Zitierungen und bestimmten Seitenmerkmalen. Dazu gehören Inhaltsverzeichnisse, Article-Schema, verständliche Überschriftenstrukturen, Tabellen mit Kopfzeilen und Autoreninformationen. Für llms.txt ließ sich hingegen kein messbarer positiver Zusammenhang mit Zitationen feststellen.

Besonders wichtig ist mir, was diese Untersuchung nicht beweist. Sie zeigt keine sicheren Ursache-Wirkungs-Beziehungen und sagt nichts darüber aus, wie viele Kunden ein Unternehmen durch eine bestimmte Optimierung gewinnt. Zudem wurden Perplexity, Claude und Gemini als eigenständige Chatprodukte nicht untersucht.

Quelle: SISTRIX, GEO-Mythen im Datencheck, Oktober 2026

Für mich bestätigt das eine einfache Haltung: Wir sollten Optimierungsmöglichkeiten prüfen, ohne aus statistischen Zusammenhängen technische Wunderversprechen abzuleiten.

5. Wie misst man KI-Sichtbarkeit, ohne sich selbst etwas vorzumachen?

Eine einzelne Prozentzahl erklärt keine Markenwirkung

Angenommen, ein Monitoring-Tool zeigt an, dass deine Marke bei 35 Prozent der untersuchten KI-Abfragen vorkommt. Klingt zunächst nach einer konkreten Leistung. Doch was wurde überhaupt gefragt? Wurden Menschen nach einem bestimmten Produkt, einer allgemeinen Problemlösung oder nach deiner Marke selbst gefragt? Welche Regionen, Sprachen und Systeme wurden berücksichtigt?

Ohne diese Informationen kann dieselbe Prozentzahl sehr unterschiedliche Bedeutungen besitzen.

Ich würde deshalb zunächst relevante Fragen aus dem tatsächlichen Entscheidungsprozess der Zielgruppe ableiten. Dazu gehören Probleme, mögliche Lösungswege, Vergleichskriterien und die Suche nach geeigneten Anbietern. Anschließend lässt sich untersuchen, wie verschiedene Systeme das Unternehmen einordnen und welche Quellen dafür herangezogen werden.

Wichtig ist eine wiederholbare Vorgehensweise. Systeme, Prompts, Zeitraum und Messbedingungen müssen dokumentiert sein. Auch negative oder ausbleibende Erwähnungen gehören in die Auswertung.

Ein seriöser Bericht sollte Unsicherheit sichtbar machen, statt sie hinter einem scheinbar exakten Sichtbarkeitswert zu verstecken.

Wie wird aus einer KI-Erwähnung ein wirtschaftlich relevantes Ergebnis?

Hier beginnt für mich die eigentliche Verbindung zwischen GEO, Marketing und Vertrieb. Selbst wenn ein Unternehmen in einer relevanten KI-Antwort positiv erwähnt wird, wissen wir zunächst nicht, ob daraus ein Websitebesuch, eine Anfrage oder später ein Auftrag entsteht.

Google führt Zugriffe aus seinen KI-Suchfunktionen innerhalb der Search Console im allgemeinen Suchtyp „Web“. Ergänzende Informationen aus Analytics, CRM und Vertriebsgesprächen können helfen, die wirtschaftliche Entwicklung besser einzuordnen. Eine vollständig eindeutige Zuordnung jedes Einflusses ist dadurch nicht garantiert.

Deshalb würde ich KI-Erwähnungen immer im Zusammenhang mit weiteren Informationen betrachten: Werden passende Zielgruppen erreicht? Entstehen qualifizierte Anfragen? Welche Fragen bringen Interessenten bereits in Erstgespräche mit? Und wie entwickelt sich daraus der wirtschaftliche Beitrag?

Für mich bleibt die zentrale Frage dieselbe wie bei jeder anderen Marketinginvestition: Welchen Nutzen schaffen wir für die richtigen Menschen, und wie erkennen wir, ob unser Unternehmen dadurch eine sinnvolle Entwicklung erreicht?

6. Woran erkennst du ein seriöses Angebot für KI-Sichtbarkeit?

Sechs Fragen vor der nächsten GEO-Investition

Wenn ein Dienstleister dir mehr Sichtbarkeit, Reichweite oder Leads verspricht, würde ich mir zunächst erklären lassen, was genau angeboten und gemessen wird. Dafür nutze ich folgende Fragen als eigenen Orientierungsrahmen:

Eine fundierte Beratung muss nicht auf jede Frage eine vollständige Antwort besitzen. Sie sollte jedoch klar unterscheiden können, was technisch möglich ist, was empirisch belegt wurde und welche Entwicklung lediglich erwartet wird.

Warum ich lieber bessere Entscheidungen verspreche als garantierte Empfehlungen

Mit [m]arkenv!be beschäftige ich mich intensiv damit, Unternehmen in Suchmaschinen und KI-gestützten Informationssystemen besser auffindbar und verständlicher zu machen. Ich halte diese Arbeit für wichtig, weil sich verändert, wie Menschen Informationen sammeln und mögliche Geschäftspartner bewerten.

Meine Aufgabe sehe ich jedoch nicht darin, jeder neuen Plattform hinterherzulaufen und möglichst viele Erwähnungen zu produzieren. Ich möchte verstehen, welche Informationen Menschen (und in naher Zukunft wahrscheinlich auch KI-Agenten) für ihre Entscheidungen benötigen und weshalb ein bestimmtes Unternehmen dafür relevant sein sollte.

Dazu gehören technische Grundlagen, eine nachvollziehbare Positionierung, fachliche Inhalte und glaubwürdige Erfahrungen. Ebenso wichtig sind eine definierte Marke, ein resilientes Marketing, der anpassungsfähige Vertrieb und die Menschen, die später das Versprechen einlösen müssen, das bei einer Recherche entstanden ist.

Vielleicht sollten wir deshalb weniger danach fragen, wer uns die maximale Sichtbarkeit in möglichst vielen KI-Systemen verkauft.

Mich interessiert eine andere Frage: Was soll ein Mensch oder ein KI-Agent über dein Unternehmen verstanden haben, wenn er eine (andere) KI nach einer Lösung für sein Problem gefragt hat?

Wenn wir darauf eine gute Antwort finden, haben wir einen Ausgangspunkt für sinnvolle SEO- und GEO-Arbeit. Und für eine Investition, deren Wert sich nicht ausschließlich an einem grünen Balken im nächsten Dashboard entscheidet.

Und damit möchte ich noch einen Gedanken ergänzen, der mir persönlich besonders wichtig ist. Ich verstehe die Begeisterung für die neuen technologischen Möglichkeiten. Ich teile sie sogar. Wir können heute Lösungen entwickeln, die vor wenigen Jahren kaum vorstellbar gewesen wären, und Unternehmen eröffnen sich dadurch enorme Chancen. Dass sich rund um KI gerade eine regelrechte Goldgräberstimmung entwickelt, überrascht mich deshalb nicht. Ich finde es faszinierend, wie viel unternehmerische Energie, Kreativität und Innovationskraft dadurch freigesetzt wird.

Gerade diese Begeisterung sollte uns jedoch nicht davon abhalten, genauer hinzusehen. Besonders Software-as-a-Service-Anbieter tragen aus meiner Sicht eine Verantwortung, die weit über die Funktionsfähigkeit ihrer Produkte hinausgeht. Sie entwickeln Systeme, gestalten Benutzeroberflächen, definieren Kennzahlen und beeinflussen damit, wie Unternehmen ihre Arbeit organisieren, Informationen bewerten und Entscheidungen treffen. Was eine Software als Erfolg darstellt, welche Handlung sie empfiehlt und welche Zusammenhänge sie ausblendet, kann das Denken und Handeln ihrer Nutzer prägen.

Deshalb wünsche ich mir, dass wir komplexe Entwicklungen nicht vorschnell auf verkaufsfähige Versprechen reduzieren. Wer heute KI-Produkte entwickelt und vermarktet, gestaltet mit, wie Menschen morgen arbeiten, lernen, wirtschaften und miteinander umgehen. Wir sollten uns dieser Verantwortung bewusst sein und sie als Teil unserer Innovationsfähigkeit verstehen.

Denn die Zukunft unserer digitalen Welt entsteht nicht erst dort, wo Menschen neue Technologien einsetzen. Sie wird bereits von denjenigen mitgestaltet, die entscheiden, welche Technologien wir entwickeln, wie wir sie erklären und welchen Wert wir ihnen zuschreiben.

Und genau deshalb beginnt für mich verantwortungsvolle digitale Transformation lange vor dem ersten Verkaufsgespräch.