Herausforderungen der Markensichtbarkeit in der Ära der Künstlichen Intelligenz

Sehr geehrte Leserinnen und Leser,

die Integration künstlicher Intelligenz in Unternehmensprozesse, insbesondere im Marketing, schreitet stetig voran. Doch mit den neuen Möglichkeiten ergeben sich auch neue Herausforderungen. Eine aktuelle Analyse beleuchtet, wie Unternehmen mit der Präsenz ihrer Marke in KI-generierten Inhalten umgehen und welche Faktoren dabei entscheidend sind.

Die Herausforderung der Markensichtbarkeit in KI-Antworten

Aktuelle Studien zeigen, dass Unternehmen beträchtliche Ressourcen investieren, um sicherzustellen, dass ihre Marke in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT oder Google Gemini prominent und korrekt genannt wird. Im Durchschnitt wenden Marketingteams wöchentlich 16,6 Stunden auf diese Aufgabe auf. Dies entspricht fast zwei vollen Arbeitstagen pro Woche und verdeutlicht den hohen Stellenwert, der dieser Form der Sichtbarkeit beigemessen wird.

Warum die Nennung durch KI so wichtig ist

Die Relevanz dieser Bemühungen wird durch das Nutzerverhalten untermauert. Eine Umfrage ergab, dass 86 % der Nutzer die von KI-Systemen genannten Quellen zumindest gelegentlich überprüfen. Dies bedeutet, dass eine Nennung durch die KI direkt zu Website-Besuchen und potenziellen Kundenkontakten führen kann. Umgekehrt betrachten 42 % der Befragten KI-Antworten, die keine Quellenangaben enthalten, als am wenigsten vertrauenswürdig. Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Informationen spielen somit eine entscheidende Rolle für die Akzeptanz und Glaubwürdigkeit von KI-generierten Inhalten.

Die Rolle der technischen Lesbarkeit gegenüber der textlichen Qualität

Entgegen der Annahme, dass primär die Qualität des Schreibens die Sichtbarkeit in KI-Antworten beeinflusst, rückt die technische Lesbarkeit von Webseiten für Maschinen in den Vordergrund. Viele der aufgewendeten 16,6 Stunden fließen in die Optimierung der sprachlichen Inhalte. Jedoch muss eine KI eine Webseite zunächst "lesen" können, bevor sie deren Inhalte zitieren oder referenzieren kann. Unternehmenswebsites sind oft komplex strukturiert, was die maschinelle Verarbeitung erschwert. Content-Management-Systeme (CMS) liefern Inhalte möglicherweise nicht in einer für KI-Systeme optimalen Form, und die Textinhalte sind auf den Seiten oft tief vergraben.

69 % der befragten Führungskräfte äußerten die Ansicht, dass Inhalte, die für Maschinen nicht offen und leicht lesbar sind, Gefahr laufen, in KI-Antworten schlichtweg zu verschwinden. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, technische Barrieren für die KI-Erfassung abzubauen.

Verbraucherwahrnehmung und die "Entity Resolution Rate"

Trotz der intensiven Bemühungen vieler Unternehmen, KI in ihre Marketingstrategien zu integrieren, scheint die Wirkung auf die Verbraucher noch nicht flächendeckend positiv zu sein. Eine Studie zeigt, dass 61 % der Konsumenten keine einzige Marke nennen können, die KI in ihrer Kommunikation überzeugend einsetzt. Alarmierenderweise geben 16 % an, dass überhaupt keine Marke dies gut macht, und 60 % empfinden den Einsatz von KI in Markenbotschaften eher als Abschreckung denn als Vorteil. Dies deutet auf eine Diskrepanz zwischen den internen Anstrengungen der Unternehmen und der externen Wahrnehmung durch die Zielgruppe hin.

Das Konzept der "Entity Resolution Rate"

Ein zentrales Konzept in diesem Zusammenhang ist die "Entity Resolution Rate". Diese beschreibt den Prozentsatz der KI-Suchanfragen, bei denen ein Modell eine Marke als eine kohärente Einheit korrekt identifiziert und die zugehörigen Behauptungen, Produkte und Quellen präzise zuordnet. Ist diese Rate niedrig, können KI-Systeme zwar über die jeweilige Produktkategorie sprechen, die spezifische Marke jedoch nicht nennen. Dies ist ein Indikator dafür, dass die KI Schwierigkeiten hat, die Identität einer Marke eindeutig zu erfassen und zuzuordnen.

Es ist nicht ausreichend, lediglich die Anzahl der Zitate zu betrachten. Vielmehr geht es darum, ob die Maschine die Identität der Marke überhaupt erkennen kann. Wenn ein KI-Assistent ein Produkt nicht kennt, schweigt er nicht unbedingt, sondern neigt dazu, eine plausible, aber möglicherweise falsche Kategorie zuzuordnen. Dies kann zu fehlerhaften Informationen über die Marke führen, selbst wenn diese in den zugrunde liegenden Daten vorhanden wäre.

Implikationen für B2B-Unternehmen

Für B2B-Unternehmen ergeben sich aus diesen Erkenntnissen klare Handlungsempfehlungen:

• Technische Optimierung der Inhalte: Stellen Sie sicher, dass Ihre Webinhalte nicht nur für menschliche Leser, sondern auch für KI-Systeme leicht zugänglich und strukturiert sind. Dies beinhaltet sauberen Code, klare Metadaten und eine logische Informationsarchitektur.
• Fokus auf Glaubwürdigkeit: Achten Sie darauf, dass Ihre Inhalte von KI-Systemen mit korrekten und vertrauenswürdigen Quellenangaben verknüpft werden können. Dies stärkt das Vertrauen der Nutzer in die von der KI bereitgestellten Informationen.
• Monitoring der KI-Präsenz: Überwachen Sie aktiv, wie Ihre Marke in KI-generierten Antworten dargestellt wird. Tools, die den Traffic von KI-Systemen messen, können hier wertvolle Einblicke liefern.
• Strategische Markenidentität: Arbeiten Sie an einer eindeutigen und maschinenlesbaren Markenidentität, um die "Entity Resolution Rate" zu verbessern. Dies stellt sicher, dass KI-Systeme Ihre Marke korrekt erkennen und zuordnen können.
• Transparenz im KI-Einsatz: Berücksichtigen Sie die Skepsis der Verbraucher gegenüber KI in der Markenkommunikation. Transparenz und ein Mehrwert für den Nutzer können dazu beitragen, diese Hürde zu überwinden.

Die Fähigkeit, von KI-Systemen erkannt und korrekt zitiert zu werden, ist zu einem kritischen Faktor für die digitale Sichtbarkeit geworden. Eine fundierte Strategie, die sowohl technische Aspekte als auch die Markenidentität berücksichtigt, ist unerlässlich, um in der Ära der Künstlichen Intelligenz erfolgreich zu sein.

Bibliografie

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