Eine neue Analyse von AN Digital und Peec.ai zeigt: Wer in KI-Systemen sichtbar sein will, muss auf Infrastruktur setzen. Kurzfristige Content-Tricks reichen nicht.
Viele Unternehmen fragen sich, wie sie in den Antworten großer Sprachmodelle auftauchen. Die Antwort liegt nicht mehr im schnellen Optimieren von Texten. Eine aktuelle Auswertung von AN Digital und Peec.ai zeigt: Wer nur an Content schraubt, bleibt unsichtbar. Entscheidend ist, wie früh und wie tief ein Unternehmen in den Wissensarchitekturen der KI-Modelle steckt.
Millionen KI-Zitate ausgewertet
Für die Studie wurden mehrere Millionen KI-Zitate und mehr als 11.000 Prompts aus elf Branchen in der DACH-Region und den USA untersucht. Sechs KI-Modelle standen im Fokus: Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini, ChatGPT, GPT5-Search und Perplexity. Die Analyse deckte alle Phasen des Marketing-Funnels ab - von der ersten Suche bis zur Kaufentscheidung.
Ein klares Ergebnis: Die zehn meistgenannten Marken einer Branche kommen in allen Funnel-Phasen zusammen auf rund 25 Prozent aller Markennennungen. Das gilt unabhängig davon, ob Nutzerinnen und Nutzer allgemein recherchieren oder gezielt nach dem "besten Anbieter für X" fragen. Die Daten zeigen: KI-Sichtbarkeit entsteht nicht durch aktuelle Content-Maßnahmen. Sie ist das Resultat einer langfristigen, strukturellen Verankerung in den Modellen.
GEO-Optimierung reicht nicht
Viele Firmen setzen weiter auf GEO-Optimierung. Sie passen Inhalte und Prompts gezielt an, um in KI-Systemen besser gefunden zu werden. Doch die Analyse zeigt: Dieser Ansatz greift zu kurz. Große Sprachmodelle nutzen bei Kaufentscheidungen keine aktuellen Inhalte. Sie bestätigen, was schon in ihrer internen Wissensstruktur steckt. Wer erst bei transaktionalen Anfragen optimiert, kommt zu spät. Die Weichen sind dann längst gestellt.
Google betont, dass die Sichtbarkeit in AI Overviews und AI Mode weiterhin auf den etablierten Suchranking- und Qualitätssystemen basiert. Spezielle AI-Markups oder GEO-Tricks sind nicht erforderlich - entscheidend ist die Indexierung und die Berechtigung für Snippets.
Checklisten und kurzfristige Kampagnen bringen wenig. Wer in Sprachmodellen sichtbar bleiben will, muss die eigene Positionierung früh und strukturell in den relevanten Wissenssystemen verankern. Alles andere ist Flickwerk.
Spezialisierung bringt Sichtbarkeit
Die Datenanalyse zeigt noch etwas: Für mittelgroße Unternehmen und Nischenanbieter zählt Spezialisierung mehr als Reichweite. Wer seine thematische Positionierung gegenüber KI-Systemen klar abgrenzt - also auch deutlich macht, wofür er nicht steht -, erreicht in seinem Segment eine messbar höhere Sichtbarkeit. Für KI-Modelle ist semantische Klarheit ein Qualitätssignal. Wer dagegen versucht, überall relevant zu sein, verwässert das Signal. Sichtbarkeit geht verloren.
Präzise Positionierung ist damit nicht nur Marketing. Sie ist ein technischer Vorteil im Wettbewerb um Aufmerksamkeit in KI-Systemen.
Architektur entscheidet, nicht Content
Die Studie stellt klar: KI-Sichtbarkeit ist keine Frage einzelner Content-Maßnahmen. Sie ist eine Infrastrukturentscheidung. Sichtbarkeit entsteht durch die Art, wie ein Unternehmen in den Wissenssystemen von Sprachmodellen strukturell abgebildet ist. Das ist vergleichbar mit einer Daten- oder API-Architektur, die über Jahre Bestand hat. Das von AN Digital und Peec.ai genutzte Modell AIVA (AI Visibility Architecture) hilft, den Status quo der KI-Sichtbarkeit eines Unternehmens zu erfassen und einzuordnen.
Für IT- und Marketingverantwortliche heißt das: Wer die Sichtbarkeit der eigenen Marke in KI-Systemen sichern will, muss früh in die zugrunde liegende Architektur investieren. Die Zeitfenster für eine nachhaltige Verankerung schließen sich schnell. Sprachmodelle kalibrieren ihre Branchenreferenzen nicht laufend neu, sondern festigen sie in Trainingszyklen. Wer abwartet, riskiert, dauerhaft im Nachteil zu sein.
Die Analyse von AN Digital und Peec.ai zeigt: KI-Sichtbarkeit entscheidet sich nicht erst bei der Suchanfrage. Sie wird viel früher festgelegt - in der strukturellen Repräsentation eines Unternehmens in den Wissenssystemen. Kurzfristige Content-Anpassungen ändern daran wenig. Für Unternehmen im deutschsprachigen Raum heißt das: Sichtbarkeit in KI-Modellen gehört auf die Agenda der Infrastrukturplanung. Sie ist so wichtig wie Daten- und API-Architektur. Wer das verpasst, bleibt im Wettbewerb um KI-Präsenz strukturell zurück.
Der Begriff "Marketing-Funnel" beschreibt die Phasen, die potenzielle Kundinnen und Kunden von der ersten Informationssuche bis zur Kaufentscheidung durchlaufen. In der Analyse von AN Digital und Peec.ai wurde die Sichtbarkeit von Marken entlang dieses Funnels untersucht. Die Ergebnisse zeigen: Die entscheidende Verankerung einer Marke in KI-Systemen passiert nicht erst am Ende, sondern schon in den frühen Phasen. Für Unternehmen heißt das: Investitionen in die eigene Wissensarchitektur sind langfristig wichtiger als kurzfristige Content-Kampagnen.
Die Bundesnetzagentur hebt in ihrem Monitoringbericht Digitalisierung hervor, dass nachhaltige digitale Sichtbarkeit und Infrastrukturentscheidungen für Unternehmen in Deutschland immer mehr zum strategischen Wettbewerbsfaktor werden. Das spiegelt sich auch in der aktuellen Debatte um KI-Sichtbarkeit wider. Technische und regulatorische Standards wie DIN EN ISO/IEC 27001 für Informationssicherheit und die Vorgaben des BSI für KI-gestützte Systeme spielen dabei eine zentrale Rolle.
