Markenpräsenz in der Ära der Künstlichen Intelligenz: Strategien für Unternehmen

Die Evolution der Informationssuche: Markenpräsenz in KI-Antworten

Die Landschaft der Informationsbeschaffung unterliegt einem fundamentalen Wandel. Während Suchmaschinen wie Google über Jahrzehnte hinweg die primäre Anlaufstelle für die Beantwortung von Fragen waren, gewinnen generative Künstliche Intelligenzen, darunter ChatGPT, Perplexity und Gemini, zunehmend an Bedeutung. Diese KI-Modelle sind in der Lage, Nutzeranfragen direkt zu beantworten, oft ohne dass eine Weiterleitung auf externe Websites erforderlich ist. Für Unternehmen stellt dies eine neue Herausforderung dar, da die direkte Kontrolle über die Darstellung ihrer Marke im digitalen Raum potenziell abnimmt. Gleichzeitig eröffnet sich hier eine strategische Notwendigkeit, die eigene Präsenz in diesen neuen Kanälen gezielt zu gestalten.

Der Paradigmenwechsel: Von der Website-Dominanz zur KI-Interaktion

In der Vergangenheit konzentrierte sich die digitale Marketingstrategie vieler Unternehmen maßgeblich auf die Suchmaschinenoptimierung (SEO) ihrer Websites. Das Ziel war es, durch relevante Keywords und technische Optimierungen eine hohe Platzierung in den Suchergebnissen zu erzielen und somit Traffic auf die eigene Website zu lenken. Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) verschiebt sich dieser Fokus. Nutzer erhalten nun oft eine aggregierte, synthetisierte Antwort direkt vom KI-Modell, was die Rolle der ursprünglichen Informationsquelle – der Unternehmenswebsite – in den Hintergrund rücken lässt.

Diese Entwicklung birgt sowohl Risiken als auch Chancen. Ein wesentliches Risiko besteht darin, dass Marken in den KI-Antworten entweder gar nicht erwähnt werden oder – schlimmer noch – fehlerhafte oder irreführende Informationen über sie verbreitet werden. Dies kann von falschen Öffnungszeiten bis hin zu unzutreffenden Produktbeschreibungen reichen und zu einem Verlust von potenziellen Kunden, Anfragen und letztlich Umsätzen führen, oft ohne dass das Unternehmen dies unmittelbar bemerkt. Die Chance liegt jedoch darin, durch proaktive Maßnahmen die Art und Weise zu beeinflussen, wie KI-Modelle über ein Unternehmen sprechen.

Large Language Model Optimization (LLMO): Eine neue Disziplin

Um dieser neuen Situation gerecht zu werden, entwickelt sich eine neue Disziplin: die Large Language Model Optimization (LLMO). LLMO zielt darauf ab, die Sichtbarkeit, Genauigkeit und positive Darstellung einer Marke innerhalb der Antworten von KI-Modellen zu optimieren. Es geht darum, strategische Grundlagen zu schaffen, damit KI-Modelle relevante Unternehmensinformationen korrekt interpretieren, in ihre Wissensbasis integrieren und bei entsprechenden Anfragen präzise und vorteilhaft wiedergeben. Dies umfasst:

• Die Bereitstellung strukturierter und zugänglicher Daten.
• Die Etablierung einer konsistenten Markenbotschaft über alle digitalen Kanäle hinweg.
• Die Identifikation und Korrektur von Fehlinformationen in den Datenquellen, die KI-Modelle nutzen.
• Die Entwicklung von Strategien zur Förderung positiver Assoziationen und Empfehlungen durch KI-generierte Inhalte.

Strategische Ansätze zur Sicherung der Markenpräsenz

Um die eigene Marke in den Antworten von KI-Modellen sichtbar und relevant zu machen, sind mehrere strategische Ansätze denkbar:

1. Datenqualität und -strukturierung

Die Grundlage für eine effektive LLMO bildet die Qualität und Struktur der Daten, die ein Unternehmen über sich selbst und seine Angebote bereitstellt. KI-Modelle lernen aus riesigen Datenmengen. Je präziser, aktueller und strukturierter die Informationen sind, die ein Unternehmen in öffentlich zugänglichen Quellen (z.B. der eigenen Website, Branchenverzeichnissen, Pressemitteilungen) bereitstellt, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese korrekt von der KI erfasst und wiedergegeben werden. Dies beinhaltet die Nutzung von strukturierten Datenformaten wie Schema.org, die Pflege von Unternehmensprofilen in relevanten Datenbanken und die Sicherstellung der Konsistenz aller publizierten Informationen.

2. Content-Strategie für KI-Relevanz

Die Content-Strategie muss über die reine Keyword-Optimierung hinausgehen. Inhalte sollten so konzipiert sein, dass sie nicht nur für menschliche Leser, sondern auch für KI-Modelle leicht verständlich und extrahierbar sind. Dies bedeutet:

• Klare, prägnante und faktengestützte Darstellungen.
• Häufig gestellte Fragen (FAQs) mit direkten, autoritativen Antworten.
• Verwendung von Listen, Tabellen und Überschriften zur besseren Strukturierung.
• Etablierung einer klaren Markenstimme und -terminologie.

3. Monitoring und Korrektur

Ein kontinuierliches Monitoring der KI-generierten Antworten ist unerlässlich. Unternehmen sollten aktiv überprüfen, wie ihre Marke von verschiedenen KI-Modellen dargestellt wird. Bei der Feststellung von Ungenauigkeiten oder Fehlinformationen ist es wichtig, Wege zu finden, diese zu korrigieren. Dies kann über direkte Feedback-Mechanismen der KI-Anbieter erfolgen oder durch die gezielte Aktualisierung und Korrektur der eigenen Datenquellen, um die KI-Modelle bei zukünftigen Trainingsläufen zu beeinflussen.

4. Aufbau von Autorität und Vertrauen

KI-Modelle gewichten Informationen oft nach deren wahrgenommener Autorität und Glaubwürdigkeit. Der Aufbau einer starken digitalen Reputation durch hochwertige Inhalte, positive Kundenbewertungen, Erwähnungen in seriösen Medien und die Etablierung als Meinungsführer in der eigenen Branche kann dazu beitragen, dass KI-Modelle die Informationen eines Unternehmens als vertrauenswürdig einstufen und bevorzugt in ihren Antworten berücksichtigen.

Fazit und Ausblick

Die Ära der generativen KI-Modelle markiert einen tiefgreifenden Wandel in der Informationssuche und -vermittlung. Für Unternehmen ist es nicht länger ausreichend, sich ausschließlich auf traditionelle SEO-Strategien zu verlassen. Die proaktive Auseinandersetzung mit LLMO und die Entwicklung einer angepassten Strategie zur Sicherung der Markenpräsenz in KI-Antworten sind entscheidend für den zukünftigen Erfolg. Wer jetzt handelt und sich mit den Mechanismen auseinandersetzt, wie KI-Modelle Informationen verarbeiten und wiedergeben, kann sich einen signifikanten Wettbewerbsvorteil sichern und die eigene Marke optimal für die Herausforderungen der digitalen Zukunft positionieren. Die Fähigkeit, die eigene Marke korrekt, sichtbar und im besten Falle sogar weiterempfehlend in den Antworten von KI-Modellen darzustellen, wird zu einem kritischen Erfolgsfaktor im digitalen Ökosystem.

Bibliographie

• t3n.de – Unsichtbar für ChatGPT? So machst du deine Marke in den KI-Antworten sichtbar. (Abgerufen am 20. Oktober 2023)
• Tech-CEO verrät seinen KI-Prompt. t3n.de. (Abgerufen am 20. Oktober 2023)
• Onlinekurs "SEO für KI: Optimiere deine Website für ChatGPT & Co.". t3n.de. (Abgerufen am 20. Oktober 2023)