Case Study: Wie komme ich als Quelle in KI Suchmaschinen? Mit RankScale.AI in 22 Stunden in Googles AI Overviews katapultierte
Case Study: Wie komme ich als Quelle in KI Suchmaschinen? Mit RankScale.AI in 22 Stunden in Googles AI Overviews katapultierte
Wir hören ständig: “SEO ist tot.” oder “KI wird den organischen Traffic vernichten.” Ich wollte mich nicht auf Gerüchte verlassen. Ich wollte Daten.
Mein Ziel war ein Experiment unter realen Bedingungen: Kann ich mit einem neuen Workflow und dem richtigen Tooling gezielt in die Google AI Overviews (AIOs) kommen und zwar nicht irgendwann, sondern sofort? Im Fokus stand dabei die Anwendung von Answer Engine Optimization (AEO) und KI-SEO: AEO bezeichnet die gezielte Optimierung von Inhalten, um als Quelle in KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overview zitiert zu werden. KI-SEO umfasst die Anpassung von Content für KI-basierte Suchsysteme, mit dem Ziel, in generierten Antworten sichtbar zu sein.
Klassische SEO-Strategien reichen in der neuen Ära der Online Suche nicht mehr aus. Unternehmen müssen ihre Suchmaschinenoptimierung um neue Ansätze wie Generative Engine Optimization (GEO) und Engine Optimization erweitern, um in KI-gestützten Suchergebnissen und Systemen präsent zu bleiben.
Das Suchverhalten verändert sich grundlegend: Zero-Click-Searches nehmen zu, da Nutzer Antworten direkt in der Suchoberfläche erhalten, ohne auf klassische Webseiten zu klicken. Die Einführung von AI Overviews, Perplexity, Gemini, KI-Chatbots, KI-Tools und großen Sprachmodellen (KI-Modelle) führt zu einem deutlichen Rückgang des organischen Traffics und einer sinkenden Click-Through-Rate (CTR) für traditionelle Suchergebnisse. Studien zeigen, dass die Einführung von AI Overviews die Klickrate deutlich senken kann. Diese Systeme integrieren künstliche Intelligenz und verschiedene Technologien, um relevante Inhalte zu erfassen, zu bewerten und als direkte Antworten bereitzustellen. Die Integration dieser Systeme verändert die Art der Suchergebnisse und erfordert von Unternehmen eine strategische Anpassung ihrer Inhalte.
Um in KI-generierten Antworten sichtbar zu werden, müssen Inhalte klar strukturiert, präzise und leicht erfassbar sein. Die gezielte Nutzung von Long-Tail-Keywords, strukturierten Daten, einer durchdachten Gliederung, Aktualität und transparenten Quellenangaben ist entscheidend. Auch die Lesedauer, die Art der Präsentation und die Einhaltung von Cookie-Einstellungen spielen eine Rolle, um sowohl Menschen als auch KI-Systeme optimal anzusprechen. Ein umfassender (allem) Ansatz, der alle relevanten Aspekte eines Themas abdeckt, erhöht die Chance, als Beitrag in KI-Antworten zitiert zu werden.
Inhalte, die in KI-Antworten erscheinen, stärken die Markenpräsenz und Autorität langfristig – auch wenn der direkte Traffic sinkt. Unternehmen müssen ihre Content-Strategie und Medienpräsenz gezielt anpassen, Leitfäden und Beiträge für verschiedene Medienkanäle erstellen und die Integration von KI-Tools in ihre Systeme berücksichtigen, um im Zeitalter der künstlichen Intelligenz sichtbar zu bleiben.
Ich habe den Test in der Nische “Revenue Marketing” gemacht – einem hart umkämpften B2B-Thema, in dem normalerweise US-Giganten dominieren.
Das Protokoll meines 5-Tage-Experiments (15.01. bis 20.01.2026) beweist: Die Regeln haben sich geändert. Wer sie kennt, gewinnt.
Die Strategie: Das "iGrow Framework" anwenden
Der Fehler, den die meisten machen: Sie starten mit einem Keyword-Tool und suchen nach hohem Volumen. Ich bin anders vorgegangen. Ich wollte wissen: Was sind die logischen Folgemöglichkeiten eines Themas? In der Ära der KI-Suchmaschinen sind neue SEO-Strategien erforderlich, die gezielt auf die Funktionsweise von KI-Systemen eingehen. Besonders die Integration von Long-Tail-Keywords ist entscheidend, da sie die Relevanz der Inhalte für KI-Modelle erhöht und breitere sowie detailliertere Suchintentionen abdeckt.
Ich stützte mich auf das Konzept der Fan-Out-Queries. Studien zeigen, dass das Ranking für den Hauptbegriff nur < 20% der AI-Zitate bringt. Die wahre Musik spielt in den Unterfragen (Fan-Outs). Eine klare Gliederung und der Einsatz von strukturierten Daten wie schema.org-Markup, FAQ-Seiten oder Listen verbessern zusätzlich die Auffindbarkeit und Verarbeitung der Inhalte durch KI-Tools. Klassische SEO-Maßnahmen bleiben zwar wichtig, müssen aber durch KI-spezifische Strategien ergänzt werden, um in KI-generierten Antworten und neuen Suchergebnissen sichtbar zu bleiben.
Schritt 1: Die Prompt-Analyse (15.01.2026)
Anstatt blindlings “Revenue Marketing” zu optimieren, nutzte ich das KI-Tool RankScale.ai, um gezielt Content-Lücken für die Sichtbarkeit und Zitierfähigkeit in KI-Suchmaschinen zu identifizieren. KI-Tools spielen eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Texten für KI-SEO, Answer Engine Optimization und Generative Engine Optimization, da sie helfen, relevante Themen und Suchverhalten in der Online Suche zu analysieren und Inhalte strategisch anzupassen.
KI-Systeme und KI-Modelle wie ChatGPT bewerten Inhalte nach Tiefe, Genauigkeit und Kontextrelevanz. Besonders aktuelle Informationen, transparente Quellenangaben und klar strukturierte Inhalte – etwa durch modulare Abschnitte, FAQ-Seiten oder Listen – steigern die Wahrscheinlichkeit, in Suchergebnissen von Künstlicher Intelligenz zitiert zu werden. Unternehmen sollten daher klassische SEO-Maßnahmen mit neuen Strategien für die Sichtbarkeit in KI und AI Overviews kombinieren, um ihre Marke und ihren Content optimal zu positionieren.
Ich suchte nach Prompts, auf die die KI noch wenige perfekte, strukturierte Antwort hatte. RankScale lieferte mir zwei konkrete Search Terms mit hohem “AI-Potenzial”:
Der Vergleich:“Was ist der Unterschied zwischen traditionellem Marketing und Revenue Marketing?“
Der Trend:“Revenue Marketing Trends 2026“
Schritt 2: Content-Erstellung ("Writing for Machines")
Basierend auf diesen Prompts schrieb ich zwei Artikel. Dabei folgte ich keiner klassischen “Wall of Text”-Struktur, sondern einer Antwort-Struktur. Eine klare Gliederung, modular aufgebaute Abschnitte und logisch strukturierte Inhalte sind entscheidend, damit KI-Systeme wie ChatGPT, KI-Chatbots und generative KI-Modelle die Inhalte effizient verarbeiten und als Quelle nutzen können. Inhalte sollten präzise, leicht erfassbar und in sich geschlossene Abschnitte gegliedert sein, da KIs Texte in modularen Einheiten analysieren. Die Integration von strukturierten Daten wie FAQ-Seiten, Listen oder schema.org-Markup verbessert die Auffindbarkeit und Verarbeitung der Inhalte durch KI-Tools und Suchmaschinen erheblich. Besonders wichtig ist, dass die Inhalte in klarer, einfacher und natürlicher Sprache formuliert sind, um sowohl Menschen als auch KI-Systeme optimal anzusprechen und die Lesbarkeit zu erhöhen.
Für den Vergleichs-Artikel: Ich nutzte H2-Überschriften als Fragen. Darunter folgten klare Bulletpoints, die “Traditionell” und “Revenue” direkt gegenüberstellten. Ich vermied Fließtext-Blöcke, wo Fakten gefragt waren.
Für den Trend-Artikel: Ich lieferte eine nummerierte Liste mit konkreten Vorhersagen für 2026. Ich nutzte Signalwörter wie “Prognose”, “Entwicklung” und Jahreszahlen.
Mein Ziel war es, der KI die Informationen so “mundgerecht” wie möglich zu servieren.
Phase 1: Der "Sofort-Effekt" nach 22 Stunden (Mobile AIO)
Was dann passierte, überraschte selbst mich in der Geschwindigkeit.
Nur 22 Stunden nach Veröffentlichung (ca. am 16.01.) checkte ich die Ergebnisse auf dem Smartphone, wo Google die AI Overviews am aggressivsten ausspielt.
Die Ergebnisse waren eindeutig und reproduzierbar:
Zitierungen in AI Overview: Google generierte für beide Suchanfragen einen "AI Overview" Kasten ganz oben. Für die Frage nach dem "Unterschied" oder "Trends" wurden beide Artikel als primäre Quelle zitiert. Die KI übernahm meine Bulletpoints fast 1:1 in ihre Antwort-Box.
Organische Dominanz: Gleichzeitig rankten beide Artikel direkt unter der AI-Box auf Platz 1 der organischen Suche. Ich hatte also den kompletten Screen ("Above the Fold") eingenommen.
Das internationale Phänomen (Cross-Language): Besonders spannend war der Trend-Artikel. Ich suchte auf Englisch nach "Revenue Marketing Trends".
Das Ergebnis: Die englische AI Overview zitierte meinen deutschen Artikel (igrow.at).
Die Erkenntnis: Die KI hatte die Relevanz meiner Daten ("Trends 2026") erkannt, die Sprachbarriere ignoriert und die Fakten on-the-fly übersetzt. Authority schlägt Sprache.
Phase 2: Der Blick unter die Motorhaube (Technische Validierung)
Visuelle Ergebnisse sind gut, aber ich wollte sichergehen, dass das kein Zufallstreffer war. Ich ging zurück in RankScale, um zu prüfen, ob das Tool diesen “Anschlag” technisch registriert hatte.
Die Daten unter “Execution Details” bestätigten das Bild wissenschaftlich:
Die Engine: RankScale zeigte an, dass die “Google AI Mode GUI” Engine meinen Content verarbeitet hatte.
Die Zitation: In der Liste der “Text Citations” tauchte meine URL (…/was-ist-der-unterschied…) an Position 7 auf.
Der Score: Der Visibility Score im Dashboard schoss auf 45.5%.
Das bedeutet: Das Tool hatte die Lücke korrekt identifiziert, ich hatte sie gefüllt, und die Google-Engine hat den Content technisch indexiert und als Antwortquelle (Source) markiert. Für die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten ist es entscheidend, die Funktionsweise der Systeme – von Webcrawlern über Indexierungs- und Antwortgenerierungssysteme bis hin zu Sprachverarbeitungsmodellen – zu verstehen und gezielte Engine Optimization zu betreiben. Die Optimierung von Content für KI-basierte Suchsysteme erfordert neue Strategien und ein tiefes Verständnis dafür, wie KI-Suchmaschinen Inhalte bewerten und als Quelle in AI Overviews oder generativen Suchergebnissen auswählen.
Phase 3: Der "Stress-Test" am Desktop (20.01.2026)
Viele SEO-Hacks funktionieren nur kurz oder nur mobil. Ich wollte wissen: Hält die Strategie auch nach 5 Tagen und auf dem Desktop?
Mit der Einführung der Search Generative Experience, einer neuen Sucherfahrung durch die Integration generativer KI-Modelle in die Google-Suche, verändert sich das Suchverhalten grundlegend. Nutzer erhalten durch diese KI-Tools und Systeme immer häufiger komplette Antworten direkt in den Suchergebnissen, ohne auf eine Website klicken zu müssen. Das beeinflusst die Erwartungen an Suchmaschinen und stellt neue Anforderungen an die Suchmaschinenoptimierung (SEO), insbesondere im Hinblick auf Sichtbarkeit in KI, Content-Optimierung und die Rolle als Quelle in AI Overviews.
Am 20. Jänner 2026 machte ich den Selbsttest am Desktop-PC im vollen Google AI Mode.
Test A: Der Vergleich im AI-Modus
Ich gab den exakten Prompt ein: “was ist der unterschied zwischen revenue marketing vs. traditionelles marketing?”
Das Ergebnis: Google lieferte oben eine präzise KI-Zusammenfassung (“Fokus auf Markenbekanntheit” vs. “Umsatz”). Hierbei greifen KI-Modelle wie große Sprachmodelle (LLMs) auf strukturierte Inhalte zurück, da diese von den Systemen nach Tiefe, Genauigkeit und Kontextrelevanz bewertet werden. KI-Chatbots und KI-Tools integrieren diese Informationen, um relevante Antworten für das veränderte Suchverhalten in der Online Suche zu generieren. Für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) bedeutet das: Künstliche Intelligenz bevorzugt klar strukturierte, kontextstarke Artikel als Quellen für AI Overviews und steigert so die Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen.
Die Dominanz: Direkt darunter stand mein Artikel auf Platz 1 organisch. Der Nutzer kommt an meiner Brand nicht vorbei.
Test B: Der Conversational Deep Dive (Chat)
Dann wechselte ich in den interaktiven Chat-Modus (Conversational Search), um zu sehen, ob ich auch bei Folgefragen zitiert werde. Hier suchen Nutzer nach Tiefe. KI-Chatbots und andere KI-gesteuerte Systeme spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie Nutzeranfragen verstehen, beantworten und häufig Web-Inhalte in Echtzeit abrufen. Besonders wichtig: KIs bevorzugen Inhalte, die in einer natürlichen, gesprächsähnlichen Sprache verfasst sind, da dies die Integration in die Antworten der KI-Chatbots erleichtert.
Das Ergebnis: Die KI brach das Thema in detaillierte Punkte auf (“Zielsetzung und KPIs”, “Zusammenarbeit”).
Das Zitat: Rechts im Quellen-Panel (“14 Websites”) erschien mein Artikel als erste Bild-Karte ganz oben.
Warum? Weil mein Artikel genau diese Struktur bot. Die KI nutzte meine H2-Struktur, um ihre Antwort zu bauen. Ich war der Architekt ihrer Antwort.
Test C: Die Sidebar-Trends
Auch beim Trend-Thema auf dem Desktop zeigte sich am 20.01. dasselbe Bild: Mein Artikel zu den “Trends 2026” wurde prominent in der rechten Sidebar gefeatured. Die “Freshness” des Contents (2026) war hier der Schlüssel gegen veraltete Konkurrenz-Artikel.
Gerade für die Sichtbarkeit in KI-Tools und AI Overviews ist die Aktualität von Content und die transparente Angabe von Quellen entscheidend, um von KI-Systemen und KI-Modellen als Quelle in den Suchergebnissen zitiert zu werden. Wer seine Artikel regelmäßig aktualisiert und klare Quellenangaben integriert, erhöht die Chancen auf eine bessere Integration in die Online Suche und Suchmaschinenoptimierung (SEO) durch Künstliche Intelligenz und neue Suchverhalten bei Google.
Messung der KI-Sichtbarkeit: Wie wird Erfolg sichtbar?
KI-Rankings sind Pflicht. Klassische SERP-Positionen reichen nicht mehr. Die Sichtbarkeit in KI-Systemen wie Google AI Overviews, Bing Copilot oder ChatGPT entscheidet, ob Content überhaupt wahrgenommen wird. Messung dieser Sichtbarkeit ist operativ notwendig.
1. Neue Metriken für das KI-Zeitalter
SERP-Positionen waren gestern. Heute zählen konkrete Zitierungen in KI-generierten Antworten.
In der Praxis bedeutet das:
Quellennennung-Rate: Wie oft wird die Domain als Quelle referenziert?
Marken-Erwähnung in AI-Antworten: Messbare Präsenz in Antwortboxen
LLM-Zitierung: Nachweisbare Referenzierung in Large Language Models
Ziel: KI-Sichtbarkeit wird zur primären Währung für Unternehmen. Nicht optional.
2. Tools und Methoden zur Messung der KI-Sichtbarkeit
Analyse: Warum hat das funktioniert?
Ich habe in diesen 5 Tagen nicht den Algorithmus “ausgetrickst”. Ich habe ihm nur genau das gegeben, was er verzweifelt sucht.
Prompts > Keywords: Ich habe nicht für das Keyword “Marketing” geschrieben. Ich habe eine spezifische Frage (Prompt) beantwortet, die RankScale als Lücke identifiziert hat.
Struktur ist die Währung: Dass ich sowohl mobil als auch im Desktop-Chat zitiert wurde, liegt an der Struktur (H2s als Fragen, klare Listen). Die KI liest HTML, keine Prosa. Die Optimierung für KI-Suchmaschinen erfordert eine klare Struktur und präzise Formulierungen, damit Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini Inhalte erkennen und als Quelle zitieren können.
Omnichannel-Erfolg: Die Strategie funktioniert plattformübergreifend. Wer die “Source of Truth” für die KI ist, gewinnt im AI Overview (Mobile) und im AI Mode (Desktop).
Answer Engine Optimization (AEO) ist der neue Ansatz, um Inhalte gezielt für KI-basierte Antwort-Tools zu optimieren. Die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten erfordert neue Strategien und ein tiefes Verständnis dafür, wie KI-Modelle und generative Suchmaschinen Content bewerten und auswählen. Klassische SEO-Maßnahmen reichen nicht mehr aus – Unternehmen müssen ihre Inhalte strategisch anpassen, um im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz als glaubwürdige Quelle in den Antworten der Systeme aufzutauchen.
Mein Fazit: Wir müssen aufhören, Texte für Suchmaschinen von 2020 zu schreiben. Wer heute Antworten liefert, die die KI verarbeiten kann, wird zur Quelle. Und wer zur Quelle wird, gewinnt den Traffic. Wenn du mehr zum Thema AI-Search Optimierung wissen möchtest oder ein unverbindliches Growth-Audit mit mir durchführen willst, lade ich dich hiermit herzlichst ein.
Auf gute Zitierungen, Edin – Autor & Geschäftsführer von igrow.at
P.S. Ich freue mich wenn wir uns auf LinkedIn vernetzen!
FAQ: Fragen zur AI-Optimierung
Hier sind die Antworten auf die Fragen, die ich seit Veröffentlichung der Screenshots bekomme. Für Unternehmen, die ihre Inhalte für KI-Suchmaschinen optimieren möchten, bieten wir praxisnahe Tipps und einen Leitfaden zur erfolgreichen Integration von KI-SEO-Strategien und Answer Engine Optimization (AEO). Diese helfen, die Sichtbarkeit in KI-basierten Antwortsystemen gezielt zu steigern.
Wir hören ständig: “SEO ist tot.” oder “KI wird den organischen Traffic vernichten.” Ich wollte mich nicht auf Gerüchte verlassen. Ich wollte Daten.
Mein Ziel war ein Experiment unter realen Bedingungen: Kann ich mit einem neuen Workflow und dem richtigen Tooling gezielt in die Google AI Overviews (AIOs) kommen und zwar nicht irgendwann, sondern sofort? Im Fokus stand dabei die Anwendung von Answer Engine Optimization (AEO) und KI-SEO: AEO bezeichnet die gezielte Optimierung von Inhalten, um als Quelle in KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overview zitiert zu werden. KI-SEO umfasst die Anpassung von Content für KI-basierte Suchsysteme, mit dem Ziel, in generierten Antworten sichtbar zu sein.
Klassische SEO-Strategien reichen in der neuen Ära der Online Suche nicht mehr aus. Unternehmen müssen ihre Suchmaschinenoptimierung um neue Ansätze wie Generative Engine Optimization (GEO) und Engine Optimization erweitern, um in KI-gestützten Suchergebnissen und Systemen präsent zu bleiben.
Das Suchverhalten verändert sich grundlegend: Zero-Click-Searches nehmen zu, da Nutzer Antworten direkt in der Suchoberfläche erhalten, ohne auf klassische Webseiten zu klicken. Die Einführung von AI Overviews, Perplexity, Gemini, KI-Chatbots, KI-Tools und großen Sprachmodellen (KI-Modelle) führt zu einem deutlichen Rückgang des organischen Traffics und einer sinkenden Click-Through-Rate (CTR) für traditionelle Suchergebnisse. Studien zeigen, dass die Einführung von AI Overviews die Klickrate deutlich senken kann. Diese Systeme integrieren künstliche Intelligenz und verschiedene Technologien, um relevante Inhalte zu erfassen, zu bewerten und als direkte Antworten bereitzustellen. Die Integration dieser Systeme verändert die Art der Suchergebnisse und erfordert von Unternehmen eine strategische Anpassung ihrer Inhalte.
Um in KI-generierten Antworten sichtbar zu werden, müssen Inhalte klar strukturiert, präzise und leicht erfassbar sein. Die gezielte Nutzung von Long-Tail-Keywords, strukturierten Daten, einer durchdachten Gliederung, Aktualität und transparenten Quellenangaben ist entscheidend. Auch die Lesedauer, die Art der Präsentation und die Einhaltung von Cookie-Einstellungen spielen eine Rolle, um sowohl Menschen als auch KI-Systeme optimal anzusprechen. Ein umfassender (allem) Ansatz, der alle relevanten Aspekte eines Themas abdeckt, erhöht die Chance, als Beitrag in KI-Antworten zitiert zu werden.
Inhalte, die in KI-Antworten erscheinen, stärken die Markenpräsenz und Autorität langfristig – auch wenn der direkte Traffic sinkt. Unternehmen müssen ihre Content-Strategie und Medienpräsenz gezielt anpassen, Leitfäden und Beiträge für verschiedene Medienkanäle erstellen und die Integration von KI-Tools in ihre Systeme berücksichtigen, um im Zeitalter der künstlichen Intelligenz sichtbar zu bleiben.
Ich habe den Test in der Nische “Revenue Marketing” gemacht – einem hart umkämpften B2B-Thema, in dem normalerweise US-Giganten dominieren.
Das Protokoll meines 5-Tage-Experiments (15.01. bis 20.01.2026) beweist: Die Regeln haben sich geändert. Wer sie kennt, gewinnt.
Die Strategie: Das "iGrow Framework" anwenden
Der Fehler, den die meisten machen: Sie starten mit einem Keyword-Tool und suchen nach hohem Volumen. Ich bin anders vorgegangen. Ich wollte wissen: Was sind die logischen Folgemöglichkeiten eines Themas? In der Ära der KI-Suchmaschinen sind neue SEO-Strategien erforderlich, die gezielt auf die Funktionsweise von KI-Systemen eingehen. Besonders die Integration von Long-Tail-Keywords ist entscheidend, da sie die Relevanz der Inhalte für KI-Modelle erhöht und breitere sowie detailliertere Suchintentionen abdeckt.
Ich stützte mich auf das Konzept der Fan-Out-Queries. Studien zeigen, dass das Ranking für den Hauptbegriff nur < 20% der AI-Zitate bringt. Die wahre Musik spielt in den Unterfragen (Fan-Outs). Eine klare Gliederung und der Einsatz von strukturierten Daten wie schema.org-Markup, FAQ-Seiten oder Listen verbessern zusätzlich die Auffindbarkeit und Verarbeitung der Inhalte durch KI-Tools. Klassische SEO-Maßnahmen bleiben zwar wichtig, müssen aber durch KI-spezifische Strategien ergänzt werden, um in KI-generierten Antworten und neuen Suchergebnissen sichtbar zu bleiben.
Schritt 1: Die Prompt-Analyse (15.01.2026)
Anstatt blindlings “Revenue Marketing” zu optimieren, nutzte ich das KI-Tool RankScale.ai, um gezielt Content-Lücken für die Sichtbarkeit und Zitierfähigkeit in KI-Suchmaschinen zu identifizieren. KI-Tools spielen eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Texten für KI-SEO, Answer Engine Optimization und Generative Engine Optimization, da sie helfen, relevante Themen und Suchverhalten in der Online Suche zu analysieren und Inhalte strategisch anzupassen.
KI-Systeme und KI-Modelle wie ChatGPT bewerten Inhalte nach Tiefe, Genauigkeit und Kontextrelevanz. Besonders aktuelle Informationen, transparente Quellenangaben und klar strukturierte Inhalte – etwa durch modulare Abschnitte, FAQ-Seiten oder Listen – steigern die Wahrscheinlichkeit, in Suchergebnissen von Künstlicher Intelligenz zitiert zu werden. Unternehmen sollten daher klassische SEO-Maßnahmen mit neuen Strategien für die Sichtbarkeit in KI und AI Overviews kombinieren, um ihre Marke und ihren Content optimal zu positionieren.
Ich suchte nach Prompts, auf die die KI noch wenige perfekte, strukturierte Antwort hatte. RankScale lieferte mir zwei konkrete Search Terms mit hohem “AI-Potenzial”:
Der Vergleich:“Was ist der Unterschied zwischen traditionellem Marketing und Revenue Marketing?“
Der Trend:“Revenue Marketing Trends 2026“
Schritt 2: Content-Erstellung ("Writing for Machines")
Basierend auf diesen Prompts schrieb ich zwei Artikel. Dabei folgte ich keiner klassischen “Wall of Text”-Struktur, sondern einer Antwort-Struktur. Eine klare Gliederung, modular aufgebaute Abschnitte und logisch strukturierte Inhalte sind entscheidend, damit KI-Systeme wie ChatGPT, KI-Chatbots und generative KI-Modelle die Inhalte effizient verarbeiten und als Quelle nutzen können. Inhalte sollten präzise, leicht erfassbar und in sich geschlossene Abschnitte gegliedert sein, da KIs Texte in modularen Einheiten analysieren. Die Integration von strukturierten Daten wie FAQ-Seiten, Listen oder schema.org-Markup verbessert die Auffindbarkeit und Verarbeitung der Inhalte durch KI-Tools und Suchmaschinen erheblich. Besonders wichtig ist, dass die Inhalte in klarer, einfacher und natürlicher Sprache formuliert sind, um sowohl Menschen als auch KI-Systeme optimal anzusprechen und die Lesbarkeit zu erhöhen.
Für den Vergleichs-Artikel: Ich nutzte H2-Überschriften als Fragen. Darunter folgten klare Bulletpoints, die “Traditionell” und “Revenue” direkt gegenüberstellten. Ich vermied Fließtext-Blöcke, wo Fakten gefragt waren.
Für den Trend-Artikel: Ich lieferte eine nummerierte Liste mit konkreten Vorhersagen für 2026. Ich nutzte Signalwörter wie “Prognose”, “Entwicklung” und Jahreszahlen.
Mein Ziel war es, der KI die Informationen so “mundgerecht” wie möglich zu servieren.
Phase 1: Der "Sofort-Effekt" nach 22 Stunden (Mobile AIO)
Was dann passierte, überraschte selbst mich in der Geschwindigkeit.
Nur 22 Stunden nach Veröffentlichung (ca. am 16.01.) checkte ich die Ergebnisse auf dem Smartphone, wo Google die AI Overviews am aggressivsten ausspielt.
Die Ergebnisse waren eindeutig und reproduzierbar:
Zitierungen in AI Overview: Google generierte für beide Suchanfragen einen "AI Overview" Kasten ganz oben. Für die Frage nach dem "Unterschied" oder "Trends" wurden beide Artikel als primäre Quelle zitiert. Die KI übernahm meine Bulletpoints fast 1:1 in ihre Antwort-Box.
Organische Dominanz: Gleichzeitig rankten beide Artikel direkt unter der AI-Box auf Platz 1 der organischen Suche. Ich hatte also den kompletten Screen ("Above the Fold") eingenommen.
Das internationale Phänomen (Cross-Language): Besonders spannend war der Trend-Artikel. Ich suchte auf Englisch nach "Revenue Marketing Trends".
Das Ergebnis: Die englische AI Overview zitierte meinen deutschen Artikel (igrow.at).
Die Erkenntnis: Die KI hatte die Relevanz meiner Daten ("Trends 2026") erkannt, die Sprachbarriere ignoriert und die Fakten on-the-fly übersetzt. Authority schlägt Sprache.
Phase 2: Der Blick unter die Motorhaube (Technische Validierung)
Visuelle Ergebnisse sind gut, aber ich wollte sichergehen, dass das kein Zufallstreffer war. Ich ging zurück in RankScale, um zu prüfen, ob das Tool diesen “Anschlag” technisch registriert hatte.
Die Daten unter “Execution Details” bestätigten das Bild wissenschaftlich:
Die Engine: RankScale zeigte an, dass die “Google AI Mode GUI” Engine meinen Content verarbeitet hatte.
Die Zitation: In der Liste der “Text Citations” tauchte meine URL (…/was-ist-der-unterschied…) an Position 7 auf.
Der Score: Der Visibility Score im Dashboard schoss auf 45.5%.
Das bedeutet: Das Tool hatte die Lücke korrekt identifiziert, ich hatte sie gefüllt, und die Google-Engine hat den Content technisch indexiert und als Antwortquelle (Source) markiert. Für die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten ist es entscheidend, die Funktionsweise der Systeme – von Webcrawlern über Indexierungs- und Antwortgenerierungssysteme bis hin zu Sprachverarbeitungsmodellen – zu verstehen und gezielte Engine Optimization zu betreiben. Die Optimierung von Content für KI-basierte Suchsysteme erfordert neue Strategien und ein tiefes Verständnis dafür, wie KI-Suchmaschinen Inhalte bewerten und als Quelle in AI Overviews oder generativen Suchergebnissen auswählen.
Phase 3: Der "Stress-Test" am Desktop (20.01.2026)
Viele SEO-Hacks funktionieren nur kurz oder nur mobil. Ich wollte wissen: Hält die Strategie auch nach 5 Tagen und auf dem Desktop?
Mit der Einführung der Search Generative Experience, einer neuen Sucherfahrung durch die Integration generativer KI-Modelle in die Google-Suche, verändert sich das Suchverhalten grundlegend. Nutzer erhalten durch diese KI-Tools und Systeme immer häufiger komplette Antworten direkt in den Suchergebnissen, ohne auf eine Website klicken zu müssen. Das beeinflusst die Erwartungen an Suchmaschinen und stellt neue Anforderungen an die Suchmaschinenoptimierung (SEO), insbesondere im Hinblick auf Sichtbarkeit in KI, Content-Optimierung und die Rolle als Quelle in AI Overviews.
Am 20. Jänner 2026 machte ich den Selbsttest am Desktop-PC im vollen Google AI Mode.
Test A: Der Vergleich im AI-Modus
Ich gab den exakten Prompt ein: “was ist der unterschied zwischen revenue marketing vs. traditionelles marketing?”
Das Ergebnis: Google lieferte oben eine präzise KI-Zusammenfassung (“Fokus auf Markenbekanntheit” vs. “Umsatz”). Hierbei greifen KI-Modelle wie große Sprachmodelle (LLMs) auf strukturierte Inhalte zurück, da diese von den Systemen nach Tiefe, Genauigkeit und Kontextrelevanz bewertet werden. KI-Chatbots und KI-Tools integrieren diese Informationen, um relevante Antworten für das veränderte Suchverhalten in der Online Suche zu generieren. Für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) bedeutet das: Künstliche Intelligenz bevorzugt klar strukturierte, kontextstarke Artikel als Quellen für AI Overviews und steigert so die Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen.
Die Dominanz: Direkt darunter stand mein Artikel auf Platz 1 organisch. Der Nutzer kommt an meiner Brand nicht vorbei.
Test B: Der Conversational Deep Dive (Chat)
Dann wechselte ich in den interaktiven Chat-Modus (Conversational Search), um zu sehen, ob ich auch bei Folgefragen zitiert werde. Hier suchen Nutzer nach Tiefe. KI-Chatbots und andere KI-gesteuerte Systeme spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie Nutzeranfragen verstehen, beantworten und häufig Web-Inhalte in Echtzeit abrufen. Besonders wichtig: KIs bevorzugen Inhalte, die in einer natürlichen, gesprächsähnlichen Sprache verfasst sind, da dies die Integration in die Antworten der KI-Chatbots erleichtert.
Das Ergebnis: Die KI brach das Thema in detaillierte Punkte auf (“Zielsetzung und KPIs”, “Zusammenarbeit”).
Das Zitat: Rechts im Quellen-Panel (“14 Websites”) erschien mein Artikel als erste Bild-Karte ganz oben.
Warum? Weil mein Artikel genau diese Struktur bot. Die KI nutzte meine H2-Struktur, um ihre Antwort zu bauen. Ich war der Architekt ihrer Antwort.
Test C: Die Sidebar-Trends
Auch beim Trend-Thema auf dem Desktop zeigte sich am 20.01. dasselbe Bild: Mein Artikel zu den “Trends 2026” wurde prominent in der rechten Sidebar gefeatured. Die “Freshness” des Contents (2026) war hier der Schlüssel gegen veraltete Konkurrenz-Artikel.
Gerade für die Sichtbarkeit in KI-Tools und AI Overviews ist die Aktualität von Content und die transparente Angabe von Quellen entscheidend, um von KI-Systemen und KI-Modellen als Quelle in den Suchergebnissen zitiert zu werden. Wer seine Artikel regelmäßig aktualisiert und klare Quellenangaben integriert, erhöht die Chancen auf eine bessere Integration in die Online Suche und Suchmaschinenoptimierung (SEO) durch Künstliche Intelligenz und neue Suchverhalten bei Google.
Messung der KI-Sichtbarkeit: Wie wird Erfolg sichtbar?
KI-Rankings sind Pflicht. Klassische SERP-Positionen reichen nicht mehr. Die Sichtbarkeit in KI-Systemen wie Google AI Overviews, Bing Copilot oder ChatGPT entscheidet, ob Content überhaupt wahrgenommen wird. Messung dieser Sichtbarkeit ist operativ notwendig.
1. Neue Metriken für das KI-Zeitalter
SERP-Positionen waren gestern. Heute zählen konkrete Zitierungen in KI-generierten Antworten.
In der Praxis bedeutet das:
Quellennennung-Rate: Wie oft wird die Domain als Quelle referenziert?
Marken-Erwähnung in AI-Antworten: Messbare Präsenz in Antwortboxen
LLM-Zitierung: Nachweisbare Referenzierung in Large Language Models
Ziel: KI-Sichtbarkeit wird zur primären Währung für Unternehmen. Nicht optional.
2. Tools und Methoden zur Messung der KI-Sichtbarkeit
Analyse: Warum hat das funktioniert?
Ich habe in diesen 5 Tagen nicht den Algorithmus “ausgetrickst”. Ich habe ihm nur genau das gegeben, was er verzweifelt sucht.
Prompts > Keywords: Ich habe nicht für das Keyword “Marketing” geschrieben. Ich habe eine spezifische Frage (Prompt) beantwortet, die RankScale als Lücke identifiziert hat.
Struktur ist die Währung: Dass ich sowohl mobil als auch im Desktop-Chat zitiert wurde, liegt an der Struktur (H2s als Fragen, klare Listen). Die KI liest HTML, keine Prosa. Die Optimierung für KI-Suchmaschinen erfordert eine klare Struktur und präzise Formulierungen, damit Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini Inhalte erkennen und als Quelle zitieren können.
Omnichannel-Erfolg: Die Strategie funktioniert plattformübergreifend. Wer die “Source of Truth” für die KI ist, gewinnt im AI Overview (Mobile) und im AI Mode (Desktop).
Answer Engine Optimization (AEO) ist der neue Ansatz, um Inhalte gezielt für KI-basierte Antwort-Tools zu optimieren. Die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten erfordert neue Strategien und ein tiefes Verständnis dafür, wie KI-Modelle und generative Suchmaschinen Content bewerten und auswählen. Klassische SEO-Maßnahmen reichen nicht mehr aus – Unternehmen müssen ihre Inhalte strategisch anpassen, um im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz als glaubwürdige Quelle in den Antworten der Systeme aufzutauchen.
Mein Fazit: Wir müssen aufhören, Texte für Suchmaschinen von 2020 zu schreiben. Wer heute Antworten liefert, die die KI verarbeiten kann, wird zur Quelle. Und wer zur Quelle wird, gewinnt den Traffic. Wenn du mehr zum Thema AI-Search Optimierung wissen möchtest oder ein unverbindliches Growth-Audit mit mir durchführen willst, lade ich dich hiermit herzlichst ein.
Auf gute Zitierungen, Edin – Autor & Geschäftsführer von igrow.at
P.S. Ich freue mich wenn wir uns auf LinkedIn vernetzen!
FAQ: Fragen zur AI-Optimierung
Hier sind die Antworten auf die Fragen, die ich seit Veröffentlichung der Screenshots bekomme. Für Unternehmen, die ihre Inhalte für KI-Suchmaschinen optimieren möchten, bieten wir praxisnahe Tipps und einen Leitfaden zur erfolgreichen Integration von KI-SEO-Strategien und Answer Engine Optimization (AEO). Diese helfen, die Sichtbarkeit in KI-basierten Antwortsystemen gezielt zu steigern.
Verfasst von:
Edin
Autor & Inhaber
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Bloß nicht! Aber überarbeite sie. Nimm deine Traffic-stärksten Artikel und füge Abschnitte hinzu, die genau diese Fan-Out-Fragen (“X vs. Y”, “Trends”, “Definition”) als H2-Überschriften beantworten. Achte dabei besonders darauf, Long-Tail-Keywords und spezifische Nutzerfragen gezielt einzubauen, da diese die Relevanz deiner Inhalte für KI-Systeme und die Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchmaschinen deutlich erhöhen. Durch die Integration von klar strukturierten Inhalten, modularen Abschnitten, FAQ-Seiten, Listen und präzisen Antworten verbesserst du die Chancen, als Quelle in generativen KI-Modellen und Answer Engines wie ChatGPT oder Google AI Overviews genannt zu werden.
Wie finde ich diese Prompts?
Nutze Tools wie RankScale oder analysiere die “People Also Ask”-Boxen bei Google manuell. Suche nach Fragen, die eine Ebene tiefer gehen als das Hauptkeyword (die sogenannten Fan-Outs). Das Suchverhalten der Nutzer hat sich durch KI-basierte Systeme und Zero-Click-Searches stark verändert: Immer mehr Nutzer erwarten schnelle, direkte Antworten von KI-Tools, KI-Chatbots oder generativen Suchmaschinen wie ChatGPT, wodurch weniger Klicks auf klassische Webseiten erfolgen. Für Unternehmen und Marken ist es daher entscheidend, Long-Tail-Keywords und spezifische Nutzerfragen zu identifizieren und gezielt in ihren Content zu integrieren, um die Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen und Answer Engines zu erhöhen. Die strategische Anpassung klassischer SEO-Strategien hin zu KI-SEO und Generative Engine Optimization ist im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz ein wichtiger Leitfaden für nachhaltige Suchmaschinenoptimierung und Sichtbarkeit im Netz.
Ist AI Overview (Mobile) und AI Mode (Desktop) das Gleiche?
Technisch greifen sie auf denselben Index zu (wie mein RankScale-Screenshot beweist), aber die Darstellung ist anders. Mobil ist es eine statische Box (AI Overview), während auf dem Desktop oft ein interaktiver Chat-Modus (AI Mode) zum Einsatz kommt. Diese beiden Modi sind Teil der sogenannten Search Generative Experience, einer neuen Sucherfahrung von Google, bei der generative KI-Modelle und KI-Tools integriert werden, um Suchergebnisse durch KI-basierte Zusammenfassungen und Kontextualisierung zu optimieren. Das verändert das Suchverhalten und die Online Suche grundlegend, da Nutzer schneller relevante Informationen erhalten und weniger auf einzelne Quellen oder Artikel klicken müssen. Für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) und die Sichtbarkeit in KI-getriebenen Suchmaschinen bedeutet das, dass Content gezielt für diese Systeme und die neue Intelligenz der Suchmaschinen aufbereitet werden muss. Meine Case Study zeigt: Wenn du die Autorität hast, landest du in beidem.
Funktioniert das auch für kleine Brands?
Ja, sogar besser. In meinem Test (igrow.at) habe ich gegen riesige US-Marketing-Plattformen gewonnen. Thematische Tiefe und präzise Struktur schlagen reine Domain-Authority ("David gegen Goliath").
Warum wurdest du auf Englisch zitiert?
Weil Google mittlerweile sprachagnostisch arbeitet. KI-Modelle, wie große Sprachmodelle (LLMs), erkennen sprachübergreifend relevante Inhalte und nutzen diese für Zitationen in KI-Chatbots, AI Overviews und anderen KI-Tools. Wenn dein deutscher Artikel die beste Struktur und optimierten Content bietet, wird er von diesen Systemen als vertrauenswürdige Quelle bevorzugt und kann in den Suchergebnissen sowie in der Sichtbarkeit in KI besonders profitieren. Das ist eine riesige Chance für DACH-Unternehmen, um durch gezielte Suchmaschinenoptimierung (SEO) und die Integration von Künstlicher Intelligenz ihr Suchverhalten und ihren Markenauftritt zu stärken.
Muss ich meine alten Artikel jetzt löschen?
Bloß nicht! Aber überarbeite sie. Nimm deine Traffic-stärksten Artikel und füge Abschnitte hinzu, die genau diese Fan-Out-Fragen (“X vs. Y”, “Trends”, “Definition”) als H2-Überschriften beantworten. Achte dabei besonders darauf, Long-Tail-Keywords und spezifische Nutzerfragen gezielt einzubauen, da diese die Relevanz deiner Inhalte für KI-Systeme und die Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchmaschinen deutlich erhöhen. Durch die Integration von klar strukturierten Inhalten, modularen Abschnitten, FAQ-Seiten, Listen und präzisen Antworten verbesserst du die Chancen, als Quelle in generativen KI-Modellen und Answer Engines wie ChatGPT oder Google AI Overviews genannt zu werden.
Wie finde ich diese Prompts?
Nutze Tools wie RankScale oder analysiere die “People Also Ask”-Boxen bei Google manuell. Suche nach Fragen, die eine Ebene tiefer gehen als das Hauptkeyword (die sogenannten Fan-Outs). Das Suchverhalten der Nutzer hat sich durch KI-basierte Systeme und Zero-Click-Searches stark verändert: Immer mehr Nutzer erwarten schnelle, direkte Antworten von KI-Tools, KI-Chatbots oder generativen Suchmaschinen wie ChatGPT, wodurch weniger Klicks auf klassische Webseiten erfolgen. Für Unternehmen und Marken ist es daher entscheidend, Long-Tail-Keywords und spezifische Nutzerfragen zu identifizieren und gezielt in ihren Content zu integrieren, um die Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen und Answer Engines zu erhöhen. Die strategische Anpassung klassischer SEO-Strategien hin zu KI-SEO und Generative Engine Optimization ist im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz ein wichtiger Leitfaden für nachhaltige Suchmaschinenoptimierung und Sichtbarkeit im Netz.
Ist AI Overview (Mobile) und AI Mode (Desktop) das Gleiche?
Technisch greifen sie auf denselben Index zu (wie mein RankScale-Screenshot beweist), aber die Darstellung ist anders. Mobil ist es eine statische Box (AI Overview), während auf dem Desktop oft ein interaktiver Chat-Modus (AI Mode) zum Einsatz kommt. Diese beiden Modi sind Teil der sogenannten Search Generative Experience, einer neuen Sucherfahrung von Google, bei der generative KI-Modelle und KI-Tools integriert werden, um Suchergebnisse durch KI-basierte Zusammenfassungen und Kontextualisierung zu optimieren. Das verändert das Suchverhalten und die Online Suche grundlegend, da Nutzer schneller relevante Informationen erhalten und weniger auf einzelne Quellen oder Artikel klicken müssen. Für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) und die Sichtbarkeit in KI-getriebenen Suchmaschinen bedeutet das, dass Content gezielt für diese Systeme und die neue Intelligenz der Suchmaschinen aufbereitet werden muss. Meine Case Study zeigt: Wenn du die Autorität hast, landest du in beidem.
Funktioniert das auch für kleine Brands?
Ja, sogar besser. In meinem Test (igrow.at) habe ich gegen riesige US-Marketing-Plattformen gewonnen. Thematische Tiefe und präzise Struktur schlagen reine Domain-Authority ("David gegen Goliath").
Warum wurdest du auf Englisch zitiert?
Weil Google mittlerweile sprachagnostisch arbeitet. KI-Modelle, wie große Sprachmodelle (LLMs), erkennen sprachübergreifend relevante Inhalte und nutzen diese für Zitationen in KI-Chatbots, AI Overviews und anderen KI-Tools. Wenn dein deutscher Artikel die beste Struktur und optimierten Content bietet, wird er von diesen Systemen als vertrauenswürdige Quelle bevorzugt und kann in den Suchergebnissen sowie in der Sichtbarkeit in KI besonders profitieren. Das ist eine riesige Chance für DACH-Unternehmen, um durch gezielte Suchmaschinenoptimierung (SEO) und die Integration von Künstlicher Intelligenz ihr Suchverhalten und ihren Markenauftritt zu stärken.
Muss ich meine alten Artikel jetzt löschen?
Bloß nicht! Aber überarbeite sie. Nimm deine Traffic-stärksten Artikel und füge Abschnitte hinzu, die genau diese Fan-Out-Fragen (“X vs. Y”, “Trends”, “Definition”) als H2-Überschriften beantworten. Achte dabei besonders darauf, Long-Tail-Keywords und spezifische Nutzerfragen gezielt einzubauen, da diese die Relevanz deiner Inhalte für KI-Systeme und die Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchmaschinen deutlich erhöhen. Durch die Integration von klar strukturierten Inhalten, modularen Abschnitten, FAQ-Seiten, Listen und präzisen Antworten verbesserst du die Chancen, als Quelle in generativen KI-Modellen und Answer Engines wie ChatGPT oder Google AI Overviews genannt zu werden.
Wie finde ich diese Prompts?
Nutze Tools wie RankScale oder analysiere die “People Also Ask”-Boxen bei Google manuell. Suche nach Fragen, die eine Ebene tiefer gehen als das Hauptkeyword (die sogenannten Fan-Outs). Das Suchverhalten der Nutzer hat sich durch KI-basierte Systeme und Zero-Click-Searches stark verändert: Immer mehr Nutzer erwarten schnelle, direkte Antworten von KI-Tools, KI-Chatbots oder generativen Suchmaschinen wie ChatGPT, wodurch weniger Klicks auf klassische Webseiten erfolgen. Für Unternehmen und Marken ist es daher entscheidend, Long-Tail-Keywords und spezifische Nutzerfragen zu identifizieren und gezielt in ihren Content zu integrieren, um die Sichtbarkeit in KI-Suchmaschinen und Answer Engines zu erhöhen. Die strategische Anpassung klassischer SEO-Strategien hin zu KI-SEO und Generative Engine Optimization ist im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz ein wichtiger Leitfaden für nachhaltige Suchmaschinenoptimierung und Sichtbarkeit im Netz.
Ist AI Overview (Mobile) und AI Mode (Desktop) das Gleiche?
Technisch greifen sie auf denselben Index zu (wie mein RankScale-Screenshot beweist), aber die Darstellung ist anders. Mobil ist es eine statische Box (AI Overview), während auf dem Desktop oft ein interaktiver Chat-Modus (AI Mode) zum Einsatz kommt. Diese beiden Modi sind Teil der sogenannten Search Generative Experience, einer neuen Sucherfahrung von Google, bei der generative KI-Modelle und KI-Tools integriert werden, um Suchergebnisse durch KI-basierte Zusammenfassungen und Kontextualisierung zu optimieren. Das verändert das Suchverhalten und die Online Suche grundlegend, da Nutzer schneller relevante Informationen erhalten und weniger auf einzelne Quellen oder Artikel klicken müssen. Für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) und die Sichtbarkeit in KI-getriebenen Suchmaschinen bedeutet das, dass Content gezielt für diese Systeme und die neue Intelligenz der Suchmaschinen aufbereitet werden muss. Meine Case Study zeigt: Wenn du die Autorität hast, landest du in beidem.
Funktioniert das auch für kleine Brands?
Ja, sogar besser. In meinem Test (igrow.at) habe ich gegen riesige US-Marketing-Plattformen gewonnen. Thematische Tiefe und präzise Struktur schlagen reine Domain-Authority ("David gegen Goliath").
Warum wurdest du auf Englisch zitiert?
Weil Google mittlerweile sprachagnostisch arbeitet. KI-Modelle, wie große Sprachmodelle (LLMs), erkennen sprachübergreifend relevante Inhalte und nutzen diese für Zitationen in KI-Chatbots, AI Overviews und anderen KI-Tools. Wenn dein deutscher Artikel die beste Struktur und optimierten Content bietet, wird er von diesen Systemen als vertrauenswürdige Quelle bevorzugt und kann in den Suchergebnissen sowie in der Sichtbarkeit in KI besonders profitieren. Das ist eine riesige Chance für DACH-Unternehmen, um durch gezielte Suchmaschinenoptimierung (SEO) und die Integration von Künstlicher Intelligenz ihr Suchverhalten und ihren Markenauftritt zu stärken.