Die unsichtbare Schlacht um Markensichtbarkeit: Warum Unternehmen Millionen in Werkzeuge investieren, die niemand sieht

Das neue Paradigma der digitalen Sichtbarkeit

Die Regeln des digitalen Kapitalismus werden neu geschrieben, und die meisten Unternehmen bemerken es nicht einmal. Während Marketingabteilungen sich weiterhin auf traditionelle Suchmaschinenoptimierung konzentrieren, findet parallel eine tektonische Verschiebung statt, die das Fundament digitaler Geschäftsmodelle erschüttert. Die Frage ist nicht mehr, ob eine Website auf Googles erster Seite erscheint, sondern ob eine Marke überhaupt in den Antworten der künstlichen Intelligenzen vorkommt, die zunehmend darüber entscheiden, was Millionen von Menschen sehen, wissen und kaufen.

Adobe hat mit dem LLM Optimizer ein Werkzeug auf den Markt gebracht, das genau diese neue Realität adressiert. Das Tool, das seit Oktober 2025 allgemein verfügbar ist, verspricht Unternehmen Transparenz und Kontrolle darüber, wie ihre Marke in KI-generierten Antworten repräsentiert wird. Doch hinter dieser technischen Innovation verbirgt sich eine weitreichendere ökonomische Transformation, die Publisher, Plattformen und Marken gleichermaßen unter Druck setzt.

Die Zahlen sind eindeutig und alarmierend zugleich. Zwischen Juli 2024 und Mai 2025 verzeichneten US-Einzelhandelsseiten einen Anstieg des KI-Traffics um 3500 Prozent, während Reiseseiten eine Zunahme von 3200 Prozent erlebten. Im September 2025 stieg der KI-vermittelte Traffic auf US-Retail-Websites im Jahresvergleich um 1100 Prozent. Diese Nutzer zeigen nicht nur eine um zwölf Prozent höhere Verweildauer als Besucher aus klassischen Quellen, sondern kaufen auch fünf Prozent häufiger. Was auf den ersten Blick wie eine Erfolgsgeschichte aussieht, entpuppt sich bei genauerer Betrachtung als zweischneidiges Schwert.

Denn während einige Websites von diesem neuen Traffic profitieren, erleben andere dramatische Verluste. CNN verzeichnete einen Traffic-Rückgang von etwa 30 Prozent im Vergleich zum Vorjahr, Business Insider und HuffPost meldeten Rückgänge von rund 40 Prozent. Die Mail Online berichtete sogar, dass Click-Through-Raten um bis zu 89 Prozent einbrachen, wenn Googles AI Overviews über ihren Inhalten erschienen. Diese Diskrepanz offenbart eine fundamentale Wahrheit der neuen Ära: Sichtbarkeit in KI-Systemen wird zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil, während Unsichtbarkeit zur existenziellen Bedrohung wird.

Anatomie eines neuen Marktstandards

Der Adobe LLM Optimizer positioniert sich als ganzheitliche Analyse- und Optimierungslösung für die generative KI-Suche. Das Tool kombiniert mehrere Funktionsebenen, die zusammen ein vollständiges Bild der KI-Sichtbarkeit einer Marke zeichnen. Im Kern analysiert es, welche Inhalte von Large Language Models wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity genutzt werden, um Antworten auf Nutzeranfragen zu generieren.

Die Funktionsweise basiert auf einem dreistufigen Framework: Automatisches Erkennen, automatische Vorschläge und automatische Optimierung. Das System analysiert kontinuierlich LLM-Aktivitäten und identifiziert Möglichkeiten zur Verbesserung der Markenpräsenz. Es nutzt speziell trainierte Modelle, um technische Optimierungen vorzuschlagen, und ermöglicht die Implementierung dieser Lösungen mit nur einem Klick nach Freigabe durch die Nutzer. Die Lizenzierung erfolgt über ein Modell basierend auf Prompts pro Jahr, wobei ein Prompt eine Texteingabe darstellt, die Ausgaben, Insights oder Empfehlungen erzeugt.

Besonders hervorzuheben sind die KI-Traffic-Analyse-Funktionen, die sogenannten agentic Traffic erkennen und auswerten, also Zugriffe, die von LLMs und KI-Agenten stammen. Das Benchmarking ermöglicht einen direktiven Vergleich der eigenen Sichtbarkeit mit Wettbewerbern, sowohl thematisch als auch nach Produktschwerpunkten. Die technische Analyse identifiziert klassische SEO-Probleme wie fehlerhafte Metadaten, nicht sichtbare Seiten oder Strukturprobleme, die speziell für KI-Systeme relevant sind.

Ein weiteres Schlüsselelement ist die inhaltliche Empfehlungsfunktion. Diese schlägt relevante Themen, Fragen und semantische Keywords vor, die KI-Systeme bevorzugt verarbeiten. Die kontextuelle Sichtbarkeitsanalyse bewertet, wie KI-Systeme Inhalte auf Basis externer Referenzen wie Wikipedia oder Foren priorisieren und zeigt auf, wie sich diese Priorisierung beeinflussen lässt.

Adobe hat zudem eine kostenlose Chrome-Erweiterung mit dem Namen “Is Your Webpage Citable?” veröffentlicht. Diese zeigt sofort, welche Inhalte einer Website für LLMs sichtbar sind und welche nicht. Im Praxistest mit OnlineMarketing.de ergab sich eine Citation Readability von 98 Prozent, was bedeutet, dass nahezu alle Inhalte korrekt ausgelesen und in KI-Antworten eingebunden werden können.

Die Attribution-Funktion verknüpft KI-Sichtbarkeit direkt mit Nutzerverhalten und Geschäftsergebnissen, sodass sich der konkrete Einfluss von GEO-Maßnahmen belegen und intern kommunizieren lässt. Out-of-the-box-Reports ermöglichen es Teams, Insights schnell organisationsweit zu teilen und den Business Impact zu kommunizieren.

Adobes eigenes Marketing-Team nutzte den LLM Optimizer, um die Sichtbarkeit von Adobe Acrobat zu steigern. Die Zitationen für Firefly verfünffachten sich innerhalb einer Woche. Bei Acrobat stieg die Sichtbarkeit im Vergleich zu Wettbewerbern um 200 Prozent, während der KI-vermittelte Traffic auf Adobe.com um 41 Prozent zunahm. Diese Erfolgsgeschichte verdeutlicht das Potenzial, wirft aber auch Fragen nach der Skalierbarkeit und Übertragbarkeit auf kleinere Unternehmen auf.

Das Ökosystem der Konkurrenz

Adobe ist bei weitem nicht der einzige Anbieter im aufstrebenden Markt der Generative Engine Optimization Tools. Ein ganzes Ökosystem spezialisierter Anbieter ist entstanden, jeder mit eigenen Schwerpunkten und Preismodellen. Die Wettbewerbslandschaft reicht von günstigen Einstiegslösungen bis hin zu Enterprise-Plattformen mit umfassenden Funktionen.

Peec AI, ein Berliner Startup, hat sich als einer der führenden Anbieter etabliert. Das Tool überwacht Markenerwähnungen und Zitationen über ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity hinweg und liefert Echtzeit-Analytics. Die Preisstruktur ist klar gestaffelt: Der Starter-Plan beginnt bei 89 Euro monatlich für 25 Prompts, der Pro-Plan kostet 199 Euro für 100 Prompts, und der Enterprise-Plan startet bei 499 Euro für über 300 Prompts. Alle Pläne bieten unbegrenzte Länder und unbegrenzte Nutzerplätze. Das Unternehmen wurde 2025 gegründet und hat eine Bewertung von fünf von fünf Sternen erhalten.

Profound positioniert sich als Premium-Enterprise-Lösung mit dem umfassendsten Funktionsumfang. Der Lite-Plan beginnt bei 499 Dollar monatlich, während Enterprise-Pläne individuell bepreist werden. Das Tool überwacht über 300.000 einzigartige Websites mit einem Katalog von drei Millionen Antworten und bietet Echtzeit-Sichtbarkeitserfassung. Profound arbeitet mit einem dedizierten AI Search Strategist zusammen, der Teams bei der Optimierung unterstützt. Zu den Kunden zählen Ramp, IBM, Walmart, Target, MongoDB und Chipotle. Ramp konnte seine KI-Sichtbarkeit von 3,2 auf 22,2 Prozent steigern und vom 19. auf den 8. Platz in der Kategorie Accounts Payable aufsteigen.

AthenaHQ wurde von ehemaligen Google Search und DeepMind-Experten Andrew Yan und Alan Yao gegründet und erhielt 2,2 Millionen Dollar Finanzierung von Y Combinator. Der Lite-Plan startet bei etwa 270 bis 295 Dollar monatlich, der Growth-Plan kostet 545 bis 900 Dollar, und Enterprise-Pläne beginnen bei 2000 Dollar. Das Tool bietet umfassende Brand Intelligence, Source Intelligence und Sentiment-Analyse. Die Plattform verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz und bezeichnet sich selbst als One-Stop-Shop für alles rund um AI Search.

Weitere wichtige Akteure sind Goodie AI, das sich auf schnelle Einblicke spezialisiert hat, Rankscale mit Echtzeit-Ranking-Tracking in GPT und anderen Plattformen, sowie Otterly, das sich durch seine Einsteigerfreundlichkeit auszeichnet. BrightEdge Prism baut auf der etablierten SEO-Suite von BrightEdge auf, hat jedoch mit einer 48-Stunden-Verzögerung bei AI-Daten zu kämpfen. Semrush und Ahrefs haben ebenfalls AI-Visibility-Features in ihre bestehenden Plattformen integriert.

Die Preisunterschiede spiegeln nicht nur unterschiedliche Funktionsumfänge wider, sondern auch verschiedene Geschäftsphilosophien. Während günstigere Tools wie Peec AI und Otterly auf Skalierung und breite Adoption setzen, zielen Profound und AthenaHQ auf Enterprise-Kunden ab, die bereit sind, für umfassende Strategieunterstützung zu zahlen. Adobe mit seiner etablierten Enterprise-Cloud-Infrastruktur positioniert sich irgendwo dazwischen und profitiert von der nahtlosen Integration mit Adobe Experience Manager Sites.

Die ökonomische Dimension einer stillen Revolution

Der Markt für Generative Engine Optimization repräsentiert mehr als nur eine neue Produktkategorie, er symbolisiert eine fundamentale Verschiebung in der digitalen Ökonomie. Die globale GEO-Services-Branche wurde 2024 auf 886 Millionen Dollar geschätzt und wird voraussichtlich bis 2031 auf 7,318 Milliarden Dollar anwachsen, was einer zusammengesetzten jährlichen Wachstumsrate von 34 Prozent entspricht. Andere Schätzungen sprechen von 848 Millionen Dollar im Jahr 2025 mit einem Wachstum auf 33,68 Milliarden Dollar bis 2034 bei einer CAGR von 50,5 Prozent.

Diese explosionsartige Expansion steht im Kontext eines bereits robusten SEO-Marktes. Der globale SEO-Markt wurde 2024 auf 65,87 Milliarden Dollar geschätzt und soll bis 2033 auf 176,16 Milliarden Dollar anwachsen, was einer CAGR von 11,55 Prozent entspricht. Andere Quellen sprechen von 82,3 Milliarden Dollar im Jahr 2023 mit einem Wachstum auf 143,9 Milliarden Dollar bis 2030. Die IDC prognostiziert, dass Unternehmen bis 2029 bis zu fünfmal mehr für LLM-Optimierung ausgeben werden als für traditionelles SEO.

Die treibenden Kräfte hinter diesem Wachstum sind vielfältig. Erstens verzeichnen AI-Plattformen astronomische Wachstumsraten. ChatGPT erreichte im April 2025 5,14 Milliarden Besuche, was einem Anstieg von 182 Prozent im Jahresvergleich entspricht und Wikipedia in den monatlichen Website-Besuchen übertrifft. Zweitens verändert sich das Nutzerverhalten fundamental. Über 45 Prozent der Menschen nutzen generative KI wöchentlich, oft für persönliche Recherche und Empfehlungen. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 eine von vier Suchen über generative KI laufen wird.

Die wirtschaftlichen Konsequenzen für Publisher sind dramatisch. Zero-Click-Suchen machen mittlerweile 69 Prozent aller Anfragen aus. Zwischen April 2022 und April 2025 sank der Such-Traffic zu Websites um 55 Prozent. Die Washington Post erlebte einen Rückgang von fast der Hälfte des organischen Such-Traffics, während der Anteil des organischen Such-Traffics bei der New York Times auf 36,5 Prozent im April 2025 fiel.

Studien zeigen, dass 57 bis 65 Prozent der Suchanfragen mittlerweile in Zero-Click-Ergebnissen münden, bei denen die Antwort direkt von der KI bereitgestellt wird, ohne dass ein Klick auf eine Website erforderlich ist. Einige industrielle Kunden verzeichneten Traffic-Rückgänge von bis zu 20 Prozent in Deutschland und 18 Prozent weltweit.

Die Content-Ökonomie selbst steht vor einem Paradoxon. KI-Systeme sind auf menschlich generierte Inhalte angewiesen, doch indem sie Nutzer in ihrem Ökosystem halten, entziehen sie den Erstellern genau diese Nutzer. Eine ARD-Podcast-Folge diskutierte, dass mittlerweile etwa die Hälfte aller Inhalte im Netz von KI generiert wird, viele davon qualitativ minderwertig. Dies führt zu einer sich selbst verstärkenden Abwärtsspirale der Content-Qualität.

Die juristischen Auseinandersetzungen verdeutlichen den Konflikt zwischen Plattformen und Publishern. Die Encyclopaedia Britannica Group und Merriam-Webster verklagten Perplexity AI wegen systematischen Kopierens von Inhalten, Traffic-Abzug und Urheberrechtsverletzungen. Auch Nikkei und Asahi Shimbun reichten ähnliche Klagen ein. Reddit verklagte Perplexity im Oktober 2025 und beschuldigte das Startup, eine 20-Milliarden-Dollar-Firma auf Basis gestohlener Daten aufgebaut zu haben. Dow Jones und die New York Post warfen Perplexity vor, ihr Geschäft zu schädigen, indem Kunden und Einnahmen von Nachrichtenverlagen abgezogen werden.

Die Reaktionen der Plattformen sind unterschiedlich. Anthropic einigte sich auf eine Zahlung von 1,5 Milliarden Dollar zur Beilegung von Ansprüchen wegen der Nutzung von Millionen piratisierter Bücher zum Training seines Claude-Chatbots. Perplexity startete Comet Plus, ein 42,5-Millionen-Dollar-Subskriptionsmodell, um Publisher zu bezahlen. OpenAI erreichte eine Vereinbarung mit News Corp über Lizenzzahlungen von über einer Viertelmillion Dollar über fünf Jahre.

Cloudflare führte die Content Signals Policy ein, die es Websites ermöglicht, über spezielle Direktiven wie in der robots.txt zu verhindern, dass ihre Inhalte für AI Overviews verwendet werden. Die Voraussetzung ist allerdings, dass Plattformen diese Vorgaben respektieren, was keine Garantie darstellt.

B2B Support und SaaS für SEO und GEO (KI-Suche) vereint: Die All-in-One-Lösung, für B2B-Unternehmen - Bild: Xpert.Digital

KI-Suche verändert alles: Wie diese SaaS-Lösung Ihr B2B-Ranking für immer revolutioniert.

Die digitale Landschaft für B2B-Unternehmen befindet sich in einem rasanten Wandel. Angetrieben durch Künstliche Intelligenz werden die Spielregeln der Online-Sichtbarkeit neu geschrieben. Für Unternehmen war es schon immer eine Herausforderung, in der digitalen Masse nicht nur sichtbar, sondern auch für die richtigen Entscheidungsträger relevant zu sein. Klassische SEO-Strategien und das Management der lokalen Präsenz (GEO-Marketing) sind komplex, zeitaufwendig und oft ein Kampf gegen sich ständig ändernde Algorithmen und einen intensiven Wettbewerb.

Doch was wäre, wenn es eine Lösung gäbe, die diesen Prozess nicht nur vereinfacht, sondern ihn intelligenter, prädiktiver und weitaus effektiver macht? Hier kommt die Verknüpfung von spezialisiertem B2B-Support mit einer leistungsstarken SaaS-Plattform (Software as a Service) ins Spiel, die speziell für die Anforderungen von SEO und GEO im Zeitalter der KI-Suche entwickelt wurde.

Diese neue Generation von Tools verlässt sich nicht mehr nur auf manuelle Keyword-Analysen und Backlink-Strategien. Stattdessen nutzt sie künstliche Intelligenz, um Suchintentionen präziser zu verstehen, lokale Ranking-Faktoren automatisiert zu optimieren und Wettbewerbsanalysen in Echtzeit durchzuführen. Das Ergebnis ist eine proaktive, datengesteuerte Strategie, die B2B-Unternehmen einen entscheidenden Vorteil verschafft: Sie werden nicht nur gefunden, sondern als die maßgebliche Autorität in ihrer Nische und an ihrem Standort wahrgenommen.

Hier die Symbiose aus B2B-Support und KI-gestützter SaaS-Technologie, das SEO- und GEO-Marketing transformiert und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann, um nachhaltig im digitalen Raum zu wachsen.

Mehr dazu hier:

• B2B Support & Blog für SEO, GEO und AIS – Artificial Intelligence Search
• Vergessen Sie die teuren SEO-Tools – Diese Alternative dominiert mit unschlagbaren B2B-Features

Die Transformation der Marketing-Disziplinen

Die Verschiebung von SEO zu GEO bedeutet nicht nur neue Tools, sondern eine fundamentale Neudefinition dessen, was digitale Sichtbarkeit bedeutet. Während traditionelles SEO auf Rankings in Suchergebnissen abzielte, fokussiert sich GEO darauf, dass Inhalte in KI-generierten Antworten zitiert und referenziert werden. Der fundamentale Unterschied liegt darin, dass Unternehmen nicht mehr für Algorithmen optimieren, die Seiten ranken, sondern für KI-Systeme, die Informationen aus mehreren Quellen synthetisieren.

Die Erfolgsmessung verändert sich entsprechend. Statt Keyword-Rankings fokussiert sich ChatGPT-Sichtbarkeitsmessung auf spezifische Prompts, die die Zielgruppe stellt. Wichtiger als die Häufigkeit der Erwähnung ist der Kontext: Wird die Marke enthusiastisch empfohlen oder nur nebenbei erwähnt? Als Leader oder Nischenanbieter positioniert? Präzise oder mit Missverständnissen beschrieben?.

Studien zeigen, dass Marken, die GEO-Praktiken anwenden, bis zu 40 Prozent mehr Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten erreichen können. Nur 50 Prozent der AI-Zitationen überschneiden sich mit Googles Top-Ergebnissen, was bedeutet, dass Unternehmen ihre Content-Präsenz über ihre Website hinaus erweitern müssen. Hochautoritäre Plattformen wie Reddit, Quora und branchenspezifische Publikationen, auf denen AI-Plattformen häufig Informationen beziehen, werden zunehmend wichtiger.

Die Struktur und Aufbereitung von Inhalten muss sich anpassen. KI-Systeme bevorzugen klare hierarchische Überschriften, prägnante Antworten und semantische Klarheit. FAQ-Seiten werden als besonders KI-freundlich identifiziert. Strukturierte Daten wie Schema-Markup für ImageObject, FAQ, VideoObject und AudioObject werden zunehmend relevant für multimodale Optimierung.

Die Personalisation erreicht neue Dimensionen. 72 Prozent der Marketer, die KI und Automation nutzen, personalisieren Kundenerlebnisse. Kunden formulieren Anfragen zunehmend nach Werten und Präferenzen, etwa nach nachhaltigen Marken, lokal bezogenen Produkten oder Unternehmen mit starken ESG-Bilanzen.

Die Produktivitätsgewinne sind erheblich. 93 Prozent der Marketer nutzen KI, um Inhalte schneller zu generieren, 81 Prozent nutzen sie, um Insights schneller zu gewinnen, und 90 Prozent nutzen sie für schnellere Entscheidungsfindung. Marketer sparen durchschnittlich drei Stunden pro Content-Stück und 2,5 Stunden pro Tag mit AI-Tools. 84,86 Prozent bestätigen, dass KI die Geschwindigkeit der Bereitstellung hochwertiger Inhalte verbessert hat.

Gleichzeitig wachsen die Herausforderungen. 60 Prozent der Marketer, die generative KI für Content nutzen, sind besorgt, dass sie der Markenreputation durch Bias, Plagiat oder Wertemisalignment schaden könnte. Die Volatilität der AI Overview-Platzierungen ist höher als bei organischen Platzierungen: Über einen Zeitraum von zwei bis drei Monaten änderten sich etwa 70 Prozent der in AI Overviews zitierten Seiten, und diese Änderungen waren nicht mit traditionellen organischen Rankings verknüpft.

Die Rolle der Plattformen im neuen Machtgefüge

Die großen Tech-Konzerne positionieren sich unterschiedlich in dieser neuen Landschaft. Google, das weiterhin eine dominante Position innehat, hat AI Mode als Teil seiner Search-Strategie eingeführt. Trotz Vorhersagen, dass KI Googles Dominanz verringern würde, verzeichnete Google ein erstaunliches Wachstum von 21,64 Prozent bei den Suchen von 2023 bis 2024, mit über 14 Milliarden täglichen Suchen. 99 Prozent der AI-Nutzer verwenden weiterhin Suchmaschinen.

Dennoch hat Google mit erheblicher Kritik zu kämpfen. In Italien reichte der Verlegerverband FIEG eine Beschwerde gegen AI Overviews ein und kritisierte, dass generative Antworten direkt in Suchergebnissen Nutzer davon abhalten, auf Originalseiten zu klicken, mit deutlichen Folgen für Reichweite und Werbeeinnahmen. Die EU-Wettbewerbsbehörde wurde von einer Independent Publishers Alliance eingeschaltet, die Google vorwirft, seine dominante Marktposition zu missbrauchen, um eigene AI-Zusammenfassungen oben in den Suchergebnissen zu platzieren und ursprüngliche Content-Anbieter zu benachteiligen.

Google behauptet, AI Overviews würden von Nutzern gut angenommen und führten zu qualitativ hochwertigeren Klicks. Die Realität sieht anders aus: Eine Analyse des Pew Research Center zeigte, dass Nutzer, die auf eine AI-Zusammenfassung stoßen, weniger wahrscheinlich auf Links zu anderen Websites klicken als Nutzer ohne AI-Zusammenfassung. Schätzungen zufolge erscheinen derzeit bei etwa 20 Prozent der Google-Suchen AI-generierte Snippets oben auf der Ergebnisseite.

ChatGPT hat mit 61,3 Prozent den generativen KI-Markt erobert, bleibt aber mit 37,5 Millionen Suchen pro Tag weit hinter Google zurück. Die Plattform hat jedoch eine massive Nutzerbasis und übt erheblichen Einfluss auf Markenerkennung und Kaufentscheidungen aus.

Microsoft mit seinem Copilot und andere Akteure wie Perplexity, Claude und Gemini erweitern das Ökosystem weiter. Jede Plattform hat eigene Präferenzen und Algorithmen, was die Komplexität für Marken erhöht, die über mehrere Plattformen hinweg sichtbar sein wollen.

Strukturelle Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Die GEO-Landschaft steht vor mehreren strukturellen Herausforderungen. Die Determinismus-Problematik ist erheblich: ChatGPT-Antworten können sich ändern, da Modelle sampeln, was bedeutet, dass Ergebnisse nicht konsistent sind. Diese probabilistische Natur von GEO unterscheidet sich fundamental von der deterministischeren Natur traditioneller SEO.

Die Messbarkeit bleibt komplex. Ohne separate Tabs oder einfache Filter in Googles Search Console, die AI Mode-Klicks, Impressionen und Positionen zwar erfassen, aber mit regulärem Traffic vermischen, fliegen Unternehmen, die nicht intentional tracken, blind. Die Zuordnung von AI-vermitteltem Traffic zu tatsächlichen Geschäftsergebnissen erfordert ausgeklügelte Analytics-Setups mit benutzerdefinierten UTM-Parametern.

Die Kosteneffizienz entwickelt sich. Die Verschiebung zu kleineren Modellen wie TinyLlama reduziert Inferenz-Kosten um den Faktor zehn bei gleichbleibender Antwortqualität, was häufigeres Visibility-Tracking und größere Query-Sets ermöglicht. Diese Kostenreduktion demokratisiert AI-Monitoring für mittelständische Unternehmen, die zuvor aus umfassenden Programmen herausgepreist wurden.

Die geografische Dimension spielt eine wachsende Rolle. Asien-Pazifik wird als Region mit dem stärksten Wachstum im GEO-Markt angesehen, angetrieben durch steigende Internet-Nutzung, wachsende Mobile-First-Bevölkerungen und starkes Interesse an digitaler Transformation. Die diversen Sprachen und die große Nutzerbasis der Region schaffen Nachfrage nach lokalisierten und strukturierten Inhalten, die zu generativen Such-Tools passen.

Die Entwicklung vertikaler LLMs für spezialisierte Bereiche wie Gesundheit mit Med-PaLM und finanzfokussierten LLMs schafft separate Sichtbarkeits-Ökosysteme, die dedizierte Tracking-Strategien erfordern. Die Integration von Echtzeit-Faktenprüfung in Microsoft Copilot und anderen Plattformen erhöht die Genauigkeitsstandards für AI-zitierte Inhalte.

Die langfristigen Auswirkungen auf das offene Internet sind Gegenstand intensiver Debatten. Wenn KI-Systeme Nutzer vom Besuch von Originalseiten abhalten, entziehen sie Content-Erstellern die wirtschaftliche Grundlage. Dies könnte zu einem Content-Drought führen, der letztlich die KI-Systeme selbst aushungert, da sie auf menschlich generierte Inhalte angewiesen sind. Marie Kilka vom ARD-Podcast bemerkte, dass das Netz als etwas, was verschiedene Seiten miteinander vernetzt, gar nicht mehr richtig repräsentiert wird.

Publisher reagieren mit verschiedenen Strategien. Einige stärken ihre Kernwerte durch starke redaktionelle Identität und klare Markenstimmen, die Leser zum Zurückkommen bewegen. Loyalty-Programme vertiefen Bindungen durch exklusiven Zugang, Community-Anerkennung oder greifbare Vorteile. Andere diversifizieren Einnahmequellen über Subscriptions, Events, Consulting und Nischenprodukte hinweg.

Die nächsten fünf Jahre werden bestimmen, welche Medienunternehmen Autorität und Einnahmen aufrechterhalten können. Diejenigen, die direkte Beziehungen pflegen, einzigartige redaktionelle Stärken verstärken und reichere On-Site-Erfahrungen schaffen, werden die Volatilität plattformgetriebenen Traffics überstehen.

Implikationen für Strategien und Investitionen

Die strategischen Implikationen dieser Transformation sind weitreichend. Unternehmen müssen ihre digitalen Marketing-Budgets fundamental überdenken. Die Allokation verschiebt sich von traditioneller SEO und Paid Advertising zu GEO, Content-Syndizierung auf High-Authority-Plattformen und direktem Audience-Building.

Der Aufbau eines AI Visibility Center of Excellence erfordert Executive-Sponsoring mit klaren ROI-Metriken, die Zuordnung funktionsübergreifender Teams einschließlich SEO, Data Science und Brand-Teams, die Standardisierung von KPIs und Dashboard-Reporting über Geschäftseinheiten hinweg sowie Partnerschaften mit erfahrenen Plattformen wie Profound für kontinuierliche Unterstützung.

Die Content-Strategie muss sich weiterentwickeln. Strukturierte, faktenreiche Inhalte, die KI-Plattformen bevorzugt zitieren, werden zum Standard. Die Verwendung klarer hierarchischer Überschriften, prägnanter Antworten und semantischer Klarheit erhöht die Zitationswahrscheinlichkeit. Die Diversifizierung der Quellenpräsenz über die eigene Website hinaus wird essentiell.

Die Technologie-Stack-Entscheidungen werden komplexer. Unternehmen müssen evaluieren, ob sie auf integrierte Lösungen wie Adobe LLM Optimizer setzen, die nahtlos mit bestehenden Systemen zusammenarbeiten, oder auf spezialisierte Best-of-Breed-Tools wie Profound oder Peec AI, die möglicherweise tiefere Funktionalität bieten.

Die Messung des Erfolgs erfordert neue Frameworks. Traditionelle Metriken wie Keyword-Rankings und Click-Through-Raten verlieren an Relevanz. Stattdessen werden Metriken wie Mention Frequency, Share of Voice in AI-Antworten, Sentiment-Scores, Citation-Qualität und Attribution zu downstream Business-Outcomes zentral.

Die organisatorische Transformation ist ebenso wichtig wie die technologische. 75 Prozent der Marketer-Arbeit verschiebt sich zu Strategie, während KI Routineaufgaben übernimmt. Dies erfordert Umschulungsprogramme, neue Rollen wie AI Search Strategists und die Integration von AI-Literacy in alle Marketing-Positionen.

Schlussbetrachtung einer unvollendeten Transformation

Der Adobe LLM Optimizer und seine Konkurrenten repräsentieren mehr als nur eine neue Produktkategorie im überfüllten Martech-Ökosystem. Sie sind Symptome und Katalysatoren eines fundamentalen Paradigmenwechsels in der digitalen Ökonomie. Die Frage, ob eine Marke in ChatGPT-Antworten erscheint, ist keine technische Kuriosität mehr, sondern eine strategische Priorität auf C-Level-Ebene.

Die ökonomischen Dimensionen sind beträchtlich. Ein Markt, der von weniger als einer Milliarde Dollar auf potenziell über 30 Milliarden Dollar innerhalb eines Jahrzehnts wächst, signalisiert nicht nur Investitionsmöglichkeiten, sondern eine tektonische Verschiebung von Werten. Das traditionelle SEO-Geschäft, bereits über 100 Milliarden Dollar schwer, wird nicht verschwinden, aber es wird zunehmend durch und mit GEO verschmelzen.

Die Herausforderungen sind vielschichtig. Publisher kämpfen um ihre wirtschaftliche Existenz, während Plattformen juristische Schlachten über Urheberrechte und faire Vergütung führen. Marken navigieren durch ein probabilistisches Sichtbarkeits-Ökosystem, in dem Kontrolle eine Illusion und kontinuierliche Anpassung die Norm ist. Die Content-Ökonomie selbst steht vor einem Paradoxon, das nur durch neue Geschäftsmodelle und Regulierungsrahmen zu lösen sein wird.

Was bleibt, ist die Erkenntnis, dass Sichtbarkeit im KI-Zeitalter weder garantiert noch passiv zu erreichen ist. Sie erfordert aktive Investition, kontinuierliche Messung und strategische Anpassung. Werkzeuge wie der Adobe LLM Optimizer sind nicht Lösungen eines Problems, sondern Navigationsinstrumente für ein neues Terrain, dessen Konturen sich ständig verschieben. Unternehmen, die dies verstehen und entsprechend handeln, werden die unsichtbare Schlacht um Markensichtbarkeit nicht nur überleben, sondern definieren.

Die nächsten Jahre werden zeigen, ob die optimistischen Wachstumsprognosen Realität werden oder ob das Pendel zurückschwingt. Eines ist jedoch sicher: Die Art und Weise, wie Milliarden von Menschen Informationen entdecken, bewerten und darauf basierend Entscheidungen treffen, hat sich unwiderruflich verändert. Und in dieser neuen Welt entscheiden nicht mehr nur Algorithmen über Erfolg oder Misserfolg, sondern künstliche Intelligenzen, die synthesieren, interpretieren und empfehlen. Wer in dieser Welt sichtbar sein will, muss die Sprache dieser neuen Gatekeeper sprechen und die Werkzeuge beherrschen, die diese Sichtbarkeit messbar und steuerbar machen.

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Konrad Wolfenstein

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