Wie entscheiden KI-Modelle welche Marken sie in ihren Antworten empfehlen?

In einer Welt, in der KI-Systeme zunehmend Kaufempfehlungen aussprechen und Marken hervorheben, fragen Sie sich vielleicht: Nach welchen Kriterien entscheiden ChatGPT, Bard und andere KI-Modelle, welche Marken sie in ihren Antworten empfehlen? Diese Frage ist für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung, denn die Antwort darauf bestimmt Ihre Sichtbarkeit im KI-Zeitalter.

Während traditionelles SEO sich auf Google-Rankings konzentriert, geht es bei der Generative Engine Optimization (GEO) darum, in den Antworten von KI-Systemen präsent zu sein. Diese neue Form der digitalen Sichtbarkeit folgt eigenen Regeln und Mechanismen, die sich fundamental vom klassischen Suchmaschinenmarketing unterscheiden.

Die unsichtbaren Entscheidungskriterien von KI-Modellen

KI-Modelle wie GPT-4 oder Claude treffen ihre Markenempfehlungen nicht zufällig. Sie folgen komplexen Algorithmen und Trainingsprinzipien, die ihre Ausgaben beeinflussen:

• Trainingsdaten-Häufigkeit: Marken, die in den Trainingsdaten häufiger und in positiven Kontexten vorkommen, werden mit höherer Wahrscheinlichkeit empfohlen.
• Reputation und Autorität: Etablierte Marken mit starker Online-Präsenz und vielen positiven Erwähnungen haben einen inhärenten Vorteil.
• Aktualitätsbegrenzung: Die meisten KI-Modelle wurden mit Daten bis zu einem bestimmten Stichtag trainiert und kennen neuere Marken oder Produkte möglicherweise nicht.
• Kontextuelle Relevanz: Eine Marke wird eher empfohlen, wenn sie in einem spezifischen Bereich als besonders relevant gilt.

Interessanterweise werden diese Entscheidungen ohne direkte monetäre Einflüsse getroffen. Anders als bei Google AdWords können Unternehmen (noch) nicht für Platzierungen in KI-Antworten bezahlen. Das macht GEO zu einem Bereich, der echte Markensubstanz und strategisches Content-Management erfordert.

Die Vermeidung von Markennennung: Eine komplizierte Beziehung

Viele große KI-Anbieter haben ihre Modelle darauf trainiert, zurückhaltend mit expliziten Markenempfehlungen umzugehen. Dies geschieht aus mehreren Gründen:

• Haftungsfragen: Empfehlungen könnten als Werbung oder unbegründete Behauptungen angesehen werden
• Neutralitätsprinzip: KI-Systeme sollen unparteiisch erscheinen
• Vermeidung von Kontroversen: Keine ungewollte Bevorzugung bestimmter Unternehmen

Diese Zurückhaltung führt zu dem bekannten Phänomen, dass KI-Assistenten oft ausweichend antworten wie: "Es gibt verschiedene gute Optionen auf dem Markt" anstatt konkrete Marken zu nennen. Dennoch gibt es Situationen, in denen KI-Systeme bereitwillig bestimmte Marken erwähnen.

Wann KI-Modelle bereit sind, Marken zu nennen

KI-Systeme nennen in bestimmten Kontexten durchaus Marken:

• Bei direkter Nachfrage: "Welche Smartphone-Hersteller bieten faltbare Displays?"
• Bei etablierten Marktführern: In Bereichen mit klaren Marktführern werden diese häufiger genannt
• Bei historischen Beispielen: "Welche Unternehmen waren Pioniere im Elektroautomarkt?"
• Bei faktischen Produktvergleichen: "Welche Smartphones haben die beste Kamera?"

Diese Unterscheidungen zeigen, dass KI-Empfehlungen stark kontextabhängig sind. Eine Marke, die in einem Kontext problemlos genannt wird, kann in einem anderen komplett ignoriert werden.

Die Rolle von Trainingsdaten: Ihr digitaler Fußabdruck entscheidet

Der wichtigste Faktor für Ihre Markenerwähnung in KI-Antworten sind die Trainingsdaten. KI-Modelle lernen aus enormen Textmengen aus dem Internet, wissenschaftlichen Publikationen und Büchern. Ihre Marke wird nur dann in Antworten auftauchen, wenn sie:

1. In diesen Datenquellen ausreichend präsent ist
2. In relevanten und positiven Kontexten erscheint
3. Mit bestimmten Schlüsselattributen assoziiert wird

Dies erklärt, warum etablierte Marken einen inhärenten Vorteil haben - sie waren bereits präsent, als die Trainingsdaten gesammelt wurden. Für neuere Unternehmen bedeutet dies eine besondere Herausforderung.

Diese Faktoren beeinflussen nicht nur, ob Ihre Marke genannt wird, sondern auch, wie sie charakterisiert wird. Wenn Ihre Marke in den Trainingsdaten hauptsächlich als "preisgünstig" beschrieben wird, wird die KI dieses Attribut wahrscheinlich übernehmen - selbst wenn Sie inzwischen Ihre Positionierung geändert haben.

Bias und Ungleichgewichte in KI-Empfehlungen

Wie bei allen datenbasierten Systemen spiegeln auch KI-Modelle die in ihren Trainingsdaten enthaltenen Verzerrungen wider. Dies kann zu systematischen Bevorzugungen führen:

• Westliche/englischsprachige Marken werden überproportional häufig erwähnt
• Tech-Unternehmen erhalten mehr Aufmerksamkeit als Unternehmen in traditionellen Branchen
• B2C-Marken werden öfter genannt als B2B-Marken
• Marken mit starker Online-Präsenz dominieren gegenüber Unternehmen mit geringerem digitalen Fußabdruck

Diese Ungleichgewichte bedeuten, dass manche Branchen und Unternehmen einen erheblichen zusätzlichen Aufwand betreiben müssen, um in KI-Antworten präsent zu sein.

Die unsichtbaren Sicherheitsregeln

KI-Modelle arbeiten nach strikten, aber oft undurchsichtigen Sicherheitsregeln, die festlegen, welche Inhalte blockiert oder gefiltert werden. Diese Regeln können auch legitime Markenerwähnungen betreffen, wenn:

• Die Marke mit kontroversen Themen in Verbindung steht
• Die Anfrage nach kommerziellen Empfehlungen als zu direkt gilt
• Die Frage so formuliert ist, dass sie als Aufforderung zur unbegründeten Werbung interpretiert werden kann

Diese Sicherheitsregeln können frustrierend sein, bieten aber auch einen Schutz vor unlauterem Wettbewerb durch KI-Manipulation.

Anpassungsstrategien: Die neue GEO-Disziplin

Um in der Welt der KI-Empfehlungen erfolgreich zu sein, benötigen Unternehmen eine durchdachte Generative Engine Optimization Strategie. Im Kern geht es darum, Ihre Marke so zu positionieren, dass sie von KI-Systemen als relevante, vertrauenswürdige Antwort auf bestimmte Anfragen erkannt wird.

Die erfolgreichsten GEO-Strategien beinhalten:

• Content-Tiefe statt -Breite: Umfassende, detaillierte Inhalte zu Ihren Kernthemen
• Faktische Korrektheit: KI-Systeme bevorzugen nachprüfbare, konsistente Informationen
• Strukturierte Daten: Maschinenlesbare Informationen erleichtern KIs das Verständnis Ihrer Produkte
• Autorität aufbauen: Positionieren Sie sich als Experte in Ihrer Nische durch hochwertige Publikationen
• Konsistente Markenkommunikation: Einheitliche Botschaften über alle Kanäle hinweg

Der Schlüssel liegt darin, Ihre digitale Präsenz so zu gestalten, dass sie für zukünftige KI-Trainingsläufe optimal erfassbar ist. Dies erfordert einen langfristigen Ansatz, der über traditionelles SEO hinausgeht.

Die Zukunft der KI-Markenempfehlungen

Die Art und Weise, wie KI-Modelle Marken empfehlen, befindet sich in ständiger Evolution. Mehrere Trends zeichnen sich bereits ab:

• Bezahlte KI-Empfehlungen: Ähnlich wie bei Suchmaschinen werden wahrscheinlich Modelle entstehen, bei denen Marken für Erwähnungen bezahlen können
• Echtzeit-Updates: Zukünftige KI-Systeme werden aktuellere Informationen einbeziehen können
• Personalisierung: KI-Empfehlungen werden zunehmend auf das individuelle Nutzerverhalten abgestimmt
• Transparenz-Frameworks: Es werden Standards entstehen, die offenlegen, warum bestimmte Marken empfohlen werden

Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie ihre GEO-Strategien kontinuierlich anpassen müssen, um in diesem dynamischen Umfeld sichtbar zu bleiben. Die Nutzung spezialisierter Tools wie GEO-Tool kann dabei helfen, Ihre Präsenz in KI-Antworten systematisch zu analysieren und zu optimieren.

Praktische Schritte für Ihre GEO-Strategie

Um Ihre Marke für KI-Empfehlungen zu optimieren, sollten Sie folgende konkrete Maßnahmen ergreifen:

1. Digitalen Fußabdruck analysieren: Verstehen Sie, wie Ihre Marke aktuell im Internet repräsentiert ist
2. Content-Lücken schließen: Erstellen Sie umfassende Inhalte zu relevanten Fragen in Ihrer Nische
3. Expertise demonstrieren: Veröffentlichen Sie fundierte, zitierbare Studien und Artikel
4. Konsistente Datenstrukturen: Implementieren Sie Schema.org und andere strukturierte Datenformate
5. KI-Antworten testen: Überwachen Sie systematisch, wie verschiedene KI-Systeme auf Anfragen in Ihrem Bereich reagieren

Durch einen strategischen Ansatz können auch kleinere und neuere Unternehmen ihre Chancen deutlich verbessern, in KI-Empfehlungen berücksichtigt zu werden. Die systematische GEO-Analyse ist dabei der erste Schritt zu einer erfolgreichen Implementierung.

Der Wandel von SEO zu GEO repräsentiert eine fundamentale Veränderung im digitalen Marketing. Während traditionelles SEO darauf abzielt, in einer Liste von Suchergebnissen möglichst weit oben zu erscheinen, geht es bei GEO darum, die einzige oder eine der wenigen explizit genannten Optionen in einer KI-Antwort zu sein. Diese neue Form des digitalen Wettbewerbs erfordert neue Strategien, Werkzeuge und Denkweisen.

Unternehmen, die frühzeitig verstehen, wie KI-Modelle Entscheidungen über Markenempfehlungen treffen, werden einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben. In einer Zukunft, in der immer mehr Kaufentscheidungen unter dem Einfluss von KI-Assistenten getroffen werden, könnte diese Präsenz in KI-Antworten über Erfolg oder Misserfolg ganzer Geschäftsmodelle entscheiden.