SEO für KI: So sind Sie in ChatGPT, AI Overviews und Co. sichtbar

Immer öfter endet eine Suche nicht mehr in einer Trefferliste, sondern direkt in einer KI-Antwort. ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews wählen aus, welche Quellen sie verwenden – und welche Marken sichtbar werden. In diesem Beitrag zeigen wir, was sich an SEO verändert und wie Sie Inhalte so aufbereiten, dass sie in generativen Antworten als verlässliche Quelle auftauchen.

Expertin: Barbara Mayer, Senior-Content-Strategin & SEO-Spezialistin
Lesezeit: 5 Minuten
Zuletzt aktualisiert: 22.01.2026

Was früher über Klicks und Rankings lief, passiert heute oft schon vor dem Besuch Ihrer Website: in der Antwort selbst. Für Marketing- und Kommunikationsverantwortliche verschiebt sich damit der Wettbewerb um Aufmerksamkeit. Es reicht nicht mehr, bei Google gut zu ranken. Entscheidend ist, ob KI-Systeme Ihre Inhalte aufgreifen – und ob Ihre Marke dabei als Quelle genannt wird.

Genau hier setzt Answer Engine Optimization (AEO) an. AEO baut auf klassischem SEO auf, ergänzt es aber um eine zentrale Frage: Sind Inhalte so strukturiert und formuliert, dass generative Modelle sie als verlässlich erkennen und direkt in Antworten übernehmen können?

Von der Trefferliste zum Zitat in der KI-Antwort: Was sich wirklich ändert

Klassische Suchmaschinen liefern eine Liste von Links. Eine Nutzerin oder ein Nutzer klickt ein Ergebnis an, landet auf Ihrer Seite und entscheidet dann, ob sie oder er bleibt. KI-gestützte Systeme zerlegen eine Frage in Teilfragen, ziehen Informationen aus verschiedenen Quellen und fassen alles in einem Text zusammen. Oft steht am Ende eine kompakte Antwort, die bereits alle wichtigen Punkte abdeckt. Der Klick auf eine Website ist dann eher die Ausnahme.

Das alte Ziel «Seite 1 bei Google» greift zu kurz. Sichtbarkeit entsteht dort, wo Entscheidungen vorbereitet werden – also im Text der KI-Antwort. Relevant ist, wie oft Ihre Inhalte als Grundlage verwendet werden, ob Ihre Marke als Quelle genannt wird und ob diese Erwähnung in einem Kontext passiert, der zu Ihrer Positionierung passt.

Damit KI-Systeme Ihre Inhalte überhaupt nutzen können, sollten Ihre Texte bestimmte Eigenschaften erfüllen:

klare Struktur

konkrete Fragen direkt beantworten

fachlich konsistent auftreten, damit ein Modell sie als verlässliche Quelle einstuft

Aus einem grossen, eher allgemeinen SEO-Text wird in dieser Logik eine Sammlung gut definierter Informationsbausteine.

Answer Engine Optimization als Ergänzung zu klassischem SEO

SEO für KI ersetzt die bisherige Suchmaschinenoptimierung nicht – es baut darauf auf und ergänzt sie. Sind die Antworten auf einer Seite so formuliert, dass ein Modell sie leicht erkennen und wiederverwenden kann? Gibt es klar abgegrenzte Definitionen, Erklärungen, Beispiele und Daten, die sich präzise in eine Antwort einbauen lassen? Werden Themen wirklich umfassend abgedeckt – oder nur angerissen?

Wer AI Search strategisch nutzen möchte, denkt beides zusammen. Die Website bleibt der zentrale Hub, der über Trefferlisten und andere Kanäle Besucherinnen und Besucher anzieht.

Technische Basis: Zugänglichkeit und Struktur für KI

Bevor ein Modell Ihre Inhalte in Antworten einbauen kann, muss es diese Inhalte crawlen dürfen. Hier kommt ein Bereich ins Spiel, den viele Kommunikationsabteilungen ungern anfassen – der aber unverzichtbar ist: die technischen Einstellungen.

Stellen Sie sicher, dass Bots über die robots.txt auf Ihre Seite zugreifen können.

Bestimmen Sie, welche Seiten ein KI-Crawler verwenden darf.

Markieren Sie mit einer llms.txt, welche Seiten besonders wichtig sind.

Nutzen Sie strukturierte Daten gemäss Schema-Markup.

Achten Sie weiterhin auf bewährte technische Qualitätskriterien wie Ladezeit, URL-Struktur und mobile Nutzbarkeit.

Ein zweiter Baustein sind strukturierte Daten. Schema-Markup ist seit Jahren ein Thema in der SEO-Welt. Für KI-Suchsysteme ist es besonders wertvoll, weil es Entitäten und Zusammenhänge explizit auszeichnet. Wenn Sie Organisation, FAQ, Produkt oder Rezensionen sauber mit Schema.org-Typen versehen, erleichtern Sie KI-Modellen die Arbeit. Die Maschine versteht schneller, worum es auf einer Seite geht, welche Rolle ein Unternehmen spielt und welche Informationen als Antwort geeignet sind.

Parallel dazu bleiben bekannte technische Qualitätskriterien relevant. Ladezeiten, mobile Nutzbarkeit, klare URL-Struktur und ein sauberes HTML-Grundgerüst entscheiden mit darüber, ob Inhalte zuverlässig gecrawlt und korrekt interpretiert werden. Technische Schulden reduzieren nicht nur die Zufriedenheit der Nutzerinnen und Nutzer, sondern auch die Chancen auf Sichtbarkeit in KI-Antworten.

KI-Suche: Checkliste für Sichtbarkeit in ChatGPT und Co.

Sehen Sie sofort, wo Sie stehen: von Technik und strukturierten Daten bis Markenautorität, eigene Daten und Monitoring. Was passt schon – und was sind die nächsten sinnvollen Schritte?

So überlassen Sie Sichtbarkeit in AI-Chatbots nicht dem Zufall.

Inhalte für LLMs: modular, klar und thematisch vollständig

Der grösste Hebel liegt jedoch nicht in der Technik, sondern im Inhalt selbst. Large Language Models arbeiten nicht mit ganzen Seiten, sondern mit Abschnitten. Sie suchen nach klar abgegrenzten Antworten und Definitionen. Ein Text, der für ein Modell gut nutzbar ist, wirkt für Leserinnen und Leser meist ebenfalls angenehm klar.

Der Seitenaufbau sollte Fragen sichtbar machen und direkt beantworten. Eine Seite zu KI-SEO sollte früh erklären, was damit gemeint ist, bevor sie in Nuancen und Spezialfälle geht. Später können Details, Beispiele, Prozessbeschreibungen und Grafiken folgen. Diese Struktur hilft sowohl dem Menschen als auch dem Modell.

Statt viele kleine Seiten zu einzelnen Keywords anzulegen, lohnt sich ein themenorientierter Ansatz. Ein umfassender Schwerpunktartikel zu einem Fachthema, ergänzt um interne Verlinkungen zu Detailseiten, bietet der KI ein vollständiges Bild. FAQ-Bereiche und Glossare sind in diesem Kontext besonders interessant: Sie beantworten typische Fragen kurz und präzise oder erklären Fachbegriffe, die sonst vorausgesetzt würden. Für ein KI-Modell sind diese Elemente ideale Bausteine.

Marke und Vertrauen: So bauen Sie ein starkes Brand Brain auf

Nicht alle Quellen werden gleich behandelt. KI-Systeme bevorzugen vertrauenswürdige, konsistente und gut vernetzte Marken. Die Kriterien erinnern an bekannte Konzepte wie E-E-A-T: Erfahrung, Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit (Trustworthiness) und gewinnen in der generativen Suche weiter an Gewicht. Wichtig sind vor allem diese Punkte:

Absender und Vertrauenssignale: Fachlich korrekte Texte allein reichen nicht, wenn nicht klar ist, wer dahintersteht. Sichtbare Autorinnenprofile, Unternehmensinfos, Referenzen, Zertifizierungen und saubere Quellenangaben erhöhen Professionalität und Vertrauen.

Eigene Daten und Studien: Besonders stark wirken Inhalte mit eigenen Daten, z. B. Umfragen, Benchmarks oder Analysen, weil sie sich von generischem Content abheben. Wenn solche Zahlen in KI-Antworten auftauchen und mit Ihrer Marke verknüpft werden, entsteht Sichtbarkeit auch ohne Klick.

Kanal-Mix und konsistentes Markenbild: KI-Systeme berücksichtigen neben Ihrer Website auch Fachmedien, Social Media, Interviews und andere Erwähnungen. Ein konsistenter Auftritt über mehrere Kanäle formt ein stabiles «Brand Brain» – entscheidend ist, ob dieses Bild Ihrer Markenstrategie entspricht.

Sichtbarkeit in LLMs messen

Wer Verantwortung für Marketing trägt, braucht Kennzahlen. Klassische SEO-Reports zu Rankings, Klicks und Sichtbarkeitsindizes bleiben wichtig. Sie reichen aber nicht mehr aus, wenn ein Teil der Wahrnehmung in Antworten stattfindet, die keine direkten Klicks erzeugen.

Woher wissen Sie, ob Ihre Marke bereits in KI-Antworten auftaucht? Ein erster Schritt sind regelmässige eigene Testabfragen zu typischen Fragen Ihrer Zielgruppen in ChatGPT, Perplexity oder den AI Overviews. Wiederholen Sie diese Abfragen in festen Abständen und dokumentieren Sie die Ergebnisse. So erhalten Sie ein Bild, zu welchen Themen Ihre Marke bereits sichtbar ist – und wo noch Lücken bestehen.

Unterstützend können Sie auf eine Kombination aus kostenlosen und bezahlten Tools setzen:

Kostenlose Basiswerkzeuge

Manuelle Testabfragen in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews inkl. Dokumentation der Ergebnisse

Google Search Console, um zu sehen, welche Inhalte häufig gesucht und geklickt werden und damit als Basis für generative Antworten infrage kommen

Bing Webmaster Tools, die zusätzliche Hinweise zur Performance Ihrer Inhalte in einem anderen Suchökosystem liefern

Bezahlte Lösungen für vertiefte Analysen

Conductor, das klassische SERP-Analysen um Einblicke in AI Overviews und ähnliche Formate erweitert

Ahrefs, das hilft, Themenfelder, Wettbewerber und Suchmuster zu identifizieren, die für Sichtbarkeit in KI-Antworten besonders relevant sind

Rankscale, das sich darauf spezialisiert, die Präsenz von Marken in generativen Antwortoberflächen zu messen und Veränderungen im Zeitverlauf sichtbar zu machen

Kein einzelnes Tool liefert heute ein vollständiges Bild der KI-Sichtbarkeit. In Kombination mit eigenen Testreihen entsteht jedoch eine deutlich klarere Grundlage für Entscheidungen. Aus den Beobachtungen lassen sich Prioritäten ableiten: Manche Seiten verdienen ein Update, andere sollten durch zusätzliche Beispiele, Daten oder FAQs erweitert werden. Neue Fragestellungen, die in KI-Antworten auftauchen, können als Inspiration für die Content-Planung dienen. KI-SEO ist kein statisches Projekt, sondern ein laufender Optimierungsprozess, der eng mit der inhaltlichen Strategie verbunden ist.

Für Maschinen optimieren, für Menschen schreiben

Am Ende bleibt ein einfacher Gedanke, der hilft, die richtigen Entscheidungen zu treffen: Inhalte werden so strukturiert, dass Maschinen sie gut verarbeiten können. Geschrieben werden sie weiterhin für Menschen.

Wer verständlich formuliert, Fragen klar beantwortet, fachlich sauber argumentiert und echtes Wissen teilt, schafft die beste Basis für alle Kanäle. Ob jemand über Google, über einen Newsletter, über Social Media oder über eine KI-Antwort auf Ihre Marke trifft, spielt keine Rolle. Die Geschichte bleibt konsistent.

Damit aus diesem Anspruch ein konkreter Plan wird, braucht es Struktur. Genau dafür ist unsere AI-Search-Checkliste gedacht. Sie zeigt, wo Sie heute stehen, welche Massnahmen Sie bereits gut abdecken und welche Schritte als Nächstes sinnvoll sind.

KI-Suche: Checkliste für Sichtbarkeit in ChatGPT und Co.

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So überlassen Sie Sichtbarkeit in AI-Chatbots nicht dem Zufall.