In ChatGPT, Gemini und Perplexity genannt werden: was ein Dienstleister realistisch tun kann

Stellen wir uns eine Steuerberaterin mit kleinem Team in einer Mittelstadt vor. Ihre Website steht seit Jahren, sie erscheint für ihren Ortsnamen und die Kernleistung auf der ersten Seite, und die Anfragen kommen verlässlich. Dann fällt ihr auf, dass ein Neukunde im Erstgespräch sagt: „Ich hab das erst mal ChatGPT gefragt, und dann standen da drei Namen.“ Ihrer war nicht dabei.

Das ist ein typisches Ausgangsbild, kein belegter Einzelfall. Menschen formulieren Fragen im Gespräch mit einem Assistenten länger und konkreter als in einer Suchmaschine. Statt „Steuerberater Ort“ lautet die Frage etwa: „Worauf muss ich achten, wenn ich als Freiberufler eine Steuerberaterin suche, und wer kommt in meiner Region infrage?“ Die Antwort steht dann fertig im Chatfenster oder als Übersicht oberhalb der Trefferliste.

Für die Unternehmerin stellt sich damit eine neue Frage: Was kann sie tun, damit ihr Betrieb in solchen Antworten vorkommt? Diese Studie beantwortet sie ohne Heilsversprechen. Sie trennt, was bekannt ist, was plausibel vermutet wird und was niemand von außen wissen kann.

Das Thema hat inzwischen mehrere Namen, etwa Generative Engine Optimization oder kurz GEO. Wir verwenden hier meist das nüchterne „KI-Sichtbarkeit“, weil es beschreibt, worum es geht: ob und wie ein Betrieb in den Antworten generativer Systeme auftaucht.

Die erste Schwierigkeit ist grundsätzlich. ChatGPT, Gemini, Perplexity und Googles AI Overviews arbeiten unterschiedlich. Manche Systeme antworten aus dem, was sie im Training gelernt haben, andere rufen zusätzlich aktuelle Webseiten ab und zitieren sie. Welcher Weg bei einer konkreten Frage genommen wird, entscheidet das System, nicht der Websitebetreiber.

Die zweite Schwierigkeit ist die Antwort selbst. Dieselbe Frage kann zu verschiedenen Zeitpunkten verschiedene Quellen hervorbringen. Eine einzelne Beobachtung („heute bin ich dabei“) ist daher kaum aussagekräftig, und ein Ranking im klassischen Sinn gibt es nicht. Wer Ihnen eine feste Platzierung in einer KI-Antwort verspricht, behauptet etwas, das sich nicht prüfen lässt.

Drittens ist der Anreiz zur Übertreibung groß. Ein Markt, der gerade entsteht, bringt schnell Rezepte hervor, die zu schön klingen: spezielle Dateien, die „die KI überzeugen“, oder Textmengen, die Quellenautorität vortäuschen sollen. Für die meisten dieser Rezepte gibt es keinen belastbaren Nachweis.

Viertens bleibt die Messung unscharf. Die Anbieter veröffentlichen keine Berichte wie die Google Search Console, in denen Sie Ihre Nennungen sehen. Man misst über Stichproben und indirekte Spuren und muss die Unsicherheit mit ausweisen.

Bekannt ist der grobe Mechanismus der abrufenden Systeme. Auf eine Frage hin sucht das System passende Webseiten, zerlegt sie in Abschnitte, bewertet diese Abschnitte nach Relevanz zur Frage und formuliert daraus die Antwort. Zitiert wird dann meist die Seite, aus der ein verwendeter Abschnitt stammt. Daraus folgt: Es konkurrieren nicht ganze Seiten, sondern einzelne Passagen.

Ebenfalls belegt ist, dass die Systeme auf bestehende Suchindizes zurückgreifen. Bei Googles Angeboten ist das der Google-Index, bei anderen Anbietern teils eigene Crawler, teils Suchpartner. Eine Seite, die nicht indexiert oder nicht abrufbar ist, hat kaum Aussicht, genannt zu werden. Das ist der Teil, der sich sauber prüfen lässt.

Unbekannt ist die Gewichtung. Wie stark zählen Autorität der Domain, Aktualität, Erwähnungen auf Drittseiten, Formulierung der Passage? Die Anbieter legen es nicht offen, und es ändert sich mit Modellversionen. Alles, was darüber öffentlich kursiert, ist Beobachtung oder Vermutung. Das gilt auch für unsere eigene Einschätzung, und wir kennzeichnen sie entsprechend.

Ein Detail, das häufig verwechselt wird: Google erklärt für AI Overviews und den KI-Modus, dass keine zusätzliche Markierung nötig ist. Wer für die normale Suche indexierbar und snippetfähig ist, kommt grundsätzlich auch dafür in Betracht. Eine eigene „KI-Optimierung“ im technischen Sinn schreibt Google nicht vor.

Aus dem Bekannten leiten wir eine Strategie ab, die bewusst bescheiden ist. Wir behandeln KI-Sichtbarkeit als Verlängerung guter Inhaltsarbeit, nicht als eigenes Spielfeld mit Tricks. Das Ziel lautet: Jede wichtige Frage, die ein Interessent stellen würde, hat auf der Website eine eindeutige, überprüfbare Antwort in einer Passage, die auch ohne den Rest der Seite verständlich ist.

Dagegen steht die Alternative, eine spezielle Maschinen-Schicht zu bauen: zusätzliche Dateien, Landingpages nur für Bots, massenhaft erzeugte Fragen-und-Antworten-Seiten. Das kostet Aufwand, ist schwer zu pflegen und birgt ein Risiko. Inhalte, die ausschließlich für Maschinen existieren, widersprechen den Qualitätsrichtlinien der Suchanbieter und verlieren, wenn sie nicht zum sichtbaren Angebot passen.

Eine zweite Alternative wäre, sich auf Anzeigen oder Verzeichniseinträge zu verlassen. Beides kann Sinn haben, ersetzt aber nicht die eigene Quelle. Verzeichnisse werden von Systemen teils selbst als Quellen herangezogen, was für saubere Einträge spricht. Es macht die eigene Website jedoch nicht überflüssig, denn nur dort steht die Antwort in Ihren Worten.

Unsere Entscheidung: erst die Grundlagen, dann messen, dann nachschärfen. Das ist langsamer als ein Versprechen, hält aber, wenn sich die Systeme ändern.

Ein Beispiel für den Unterschied: Der Trick-Ansatz würde zwanzig Seiten zu „Steuerberater für Berufsgruppe X“ erzeugen, jede mit austauschbarem Text. Der andere Ansatz schreibt eine gute Seite zu den drei Berufsgruppen, die der Betrieb tatsächlich betreut, und beantwortet dort konkret, was für diese Gruppe anders ist. Weniger Seiten, mehr Substanz, und jede davon kann man vor einem Kunden verantworten.

Die Grundlage ist die Entität, also die eindeutige Identität des Betriebs. Ein System muss verstehen: Welche Firma ist das, was bietet sie an, wo, für wen? Das klingt banal, scheitert aber oft an Details. Auf der Startseite steht eine Kurzform des Namens, im Impressum die volle Firmierung, bei den Branchenverzeichnissen eine alte Adresse. Wir vereinheitlichen Name, Anschrift, Leistungsbezeichnung und Einzugsgebiet an jeder Stelle, die wir beeinflussen können.

Dann folgt die Passage. Ein Absatz, der zitiert werden soll, muss für sich stehen. Er beginnt mit der Antwort statt mit der Hinleitung, nennt Subjekt und Ort ausdrücklich („Die Kanzlei berät Freiberufler in Region X bei …“) und vermeidet Rückbezüge wie „wie oben beschrieben“. Eine Faustregel: Wenn man den Absatz kopiert und in eine leere Nachricht einfügt, sollte er noch Sinn ergeben.

Faktenblöcke sind kurze, gut auffindbare Bereiche mit prüfbaren Angaben: Leistungsumfang, Einzugsgebiet, Erreichbarkeit, Ablauf eines Erstgesprächs, Abrechnungsart, Qualifikationen. Wo Preise nicht pauschal nennbar sind, steht dort stattdessen, wovon sie abhängen. Das ist ehrlicher als eine Schein-Zahl und für Leser genauso nützlich.

Das FAQ-Muster ergänzt das. Echte Fragen aus Beratungsgesprächen werden mit Antworten von zwei bis vier Sätzen versehen. Wichtig ist, dass die Antworten wirklich etwas sagen. Eine FAQ aus Leerfloskeln liefert keinen zitierbaren Abschnitt, sondern Rauschen.

Die technische Seite beginnt mit dem Zugriff. In der robots.txt steht, welche Crawler welche Bereiche abrufen dürfen. Die großen Anbieter verwenden getrennte Kennungen, etwa für das Training von Modellen und für die Suche oder für Abrufe im Auftrag eines Nutzers. Wer alle unbekannten Bots pauschal sperrt, sperrt womöglich auch die Nennung. Wir prüfen die Datei zeilenweise und halten die Entscheidung fest: Training erlauben oder nicht, Suchabruf erlauben oder nicht.

Das ist eine echte Abwägung. Wer das Training sperrt, verhindert nicht zwingend die Nennung in Antworten, die über Suche funktionieren. Wer alles freigibt, gibt Inhalte für Trainingszwecke her. Für viele Dienstleister mit öffentlichem Informationsangebot spricht das Interesse an Sichtbarkeit für eine Freigabe, bei exklusiven Fachinhalten ist die Gewichtung eine andere. Die Entscheidung gehört in die Hand der Unternehmensleitung, nicht der Technik.

Strukturierte Daten nach schema.org ergänzen die Entität maschinenlesbar: Organization oder LocalBusiness, Service, FAQPage, Person. Das hilft beim Verständnis, garantiert aber keine Nennung. Entscheidend ist, dass die Auszeichnung dem sichtbaren Inhalt entspricht. Wir prüfen sie mit dem Rich-Results-Test und dem Schema-Validator.

Zur llms.txt gilt: Das ist ein vorgeschlagenes Format, eine Markdown-Datei mit einer kuratierten Übersicht der wichtigsten Seiten. Google wertet sie nicht aus, und für andere Anbieter ist eine verlässliche Nutzung nicht belegt. Wir behandeln sie als optionalen Zusatz mit geringem Aufwand, nicht als Hebel. Sie ersetzt keine der anderen Maßnahmen.

Der häufigste Fall in der Praxis ist ein Widerspruch zwischen den eigenen Quellen. Ein Betrieb hat umgezogen, aber ein Verzeichnis nennt noch die alte Adresse, und ein Assistent gibt sie aus. Hier hilft keine Maßnahme an der Website allein. Wir führen eine Liste der Stellen, an denen der Betrieb im Web geführt wird, und gleichen sie ab. Das ist mühsam und unspektakulär, beseitigt aber eine echte Fehlerquelle.

Ein zweiter Fall sind Inhalte hinter Skripten. Wenn der Haupttext erst im Browser per JavaScript entsteht, sehen manche Crawler nur eine leere Hülle. Wir prüfen mit dem abgerufenen HTML, nicht mit der gerenderten Ansicht, ob der Kerntext vorhanden ist. Bei klassisch gebauten oder serverseitig gerenderten Seiten ist das meist unproblematisch.

Ein dritter Fall: Das System erwähnt den Betrieb, aber falsch. Es verwechselt ihn mit einem namensgleichen Unternehmen oder nennt eine Leistung, die nicht angeboten wird. Das lässt sich nicht an der Quelle „reparieren“. Was hilft, sind eindeutige Selbstbeschreibungen, Verknüpfungen zu etablierten Profilen und im Zweifel die Korrekturwege, die einzelne Anbieter bereitstellen.

Ein vierter Fall betrifft Inhalte mit Haftungsrelevanz, etwa in Recht, Steuer oder Gesundheit. Dort kann ein knapp zitierter Satz ohne seinen Kontext irreführen. Wir formulieren Kernaussagen daher so, dass Einschränkungen im selben Absatz stehen („in der Regel“, „abhängig vom Einzelfall“), statt sie in eine Fußnote am Seitenende zu legen.

Schließlich bleibt der Fall, dass es für eine Frage schlicht bessere Quellen gibt: ein Fachportal, eine Kammer, eine Behörde. Dann wird der Betrieb nicht genannt, und das ist nicht falsch. Sinnvoll ist, solche Fragen zu erkennen und dort anzusetzen, wo der Betrieb etwas Eigenes beizutragen hat, etwa lokale Erfahrung oder konkrete Abläufe.

Wir nennen hier bewusst keine Zahlen, denn es gibt keine verifizierten Projektdaten, und eine Prognose wäre erfunden. Realistisch zu erwarten ist: Die Website wird eindeutiger, die Inhalte werden für Leser besser nutzbar, technische Hindernisse fallen weg. Ob daraus Nennungen entstehen, zeigt sich erst in der Messung, und das Ergebnis kann auch „keine Veränderung“ lauten.

Die Messung besteht aus drei Teilen. Erstens ein fester Prompt-Satz von zwanzig bis dreißig realistischen Fragen, die ein Interessent stellen würde. Sie werden alle paar Wochen bei den relevanten Systemen gestellt, die Antworten werden gespeichert und ausgewertet: Wird der Betrieb genannt, verlinkt, korrekt beschrieben? Da die Antworten schwanken, zählt der Verlauf über mehrere Läufe, nicht der einzelne Treffer.

Zweitens die Analytics. Besuche über Assistenten tauchen teils mit eigenem Referrer auf, etwa von chatgpt.com oder perplexity.ai, teils ohne erkennbare Herkunft. Wir richten in der Auswertung ein Segment für diese Quellen ein und behandeln die Zahl als Untergrenze. Drittens die Search Console für den klassischen Teil: Impressionen, Klicks und Indexabdeckung der überarbeiteten Seiten.

Als Zeitraum setzen wir mindestens zwei bis drei Monate an, bevor wir Schlüsse ziehen. Nicht garantieren lässt sich jede einzelne Nennung, ein Zuwachs an Anfragen und die Dauer, bis ein Anbieter eine Änderung aufnimmt.

Die wichtigste Erkenntnis ist ein Zusammenhang: Der größte Teil der Arbeit ist klassisches SEO in anderer Gewichtung. Indexierbarkeit, klare Seitenstruktur, Inhalte mit echter Substanz, saubere Verweise und eine eindeutige lokale Präsenz brauchen Sie in beiden Welten. Wer diese Grundlagen vernachlässigt, wird auch mit zusätzlichen KI-Maßnahmen kaum etwas erreichen.

Was dazukommt, ist eine veränderte Blickrichtung. In der klassischen Suche optimiert man eine Seite auf ein Thema und hofft auf einen Klick. Bei KI-Antworten optimiert man eine Passage auf eine Frage, und der Klick bleibt mitunter aus, weil die Antwort bereits im Chat steht. Der Nutzen verschiebt sich von Traffic zu Wahrnehmung: Der Name fällt, der Interessent sucht später gezielt danach.

Dazu gehören Erwähnungen außerhalb der eigenen Seite. Fachbeiträge, Verbandsseiten, Presse und gepflegte Profile erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass ein System den Betrieb mit seiner Leistung verbindet. Wie stark dieser Effekt ist, wissen wir nicht, die Wirkung ist plausibel und kostet nichts, wenn die Beiträge ohnehin für Menschen nützlich sind.

Als Warnung gilt: Nicht alles, was für Maschinen gut aussieht, hilft Lesern. Ein Text, der nur aus Kurzantworten besteht, ist zitierbar, aber ungern gelesen. Wir schreiben zuerst für den Menschen und prüfen danach, ob die Passagen auch einzeln tragen.

Für die Steuerberaterin aus unserem Beispiel würde das konkret heißen: Zuerst wird in einem Audit geklärt, ob alle wichtigen Seiten indexiert, abrufbar und serverseitig lesbar sind, und was die robots.txt tatsächlich regelt. Parallel entsteht der feste Prompt-Satz, damit der Ausgangszustand dokumentiert ist, bevor wir etwas ändern. Ohne diesen Vergleichspunkt ließe sich später nichts einordnen.

Danach werden die Leistungsseiten überarbeitet, mit Eingangsdefinition, Faktenblock und echter FAQ. Strukturierte Daten werden ergänzt, die Einträge in Verzeichnissen abgeglichen, und die llms.txt kann als Zusatz entstehen, wenn Zeit bleibt. Der Aufwand ist überschaubar, die Zeit geht vor allem in die inhaltliche Klärung: Was genau bietet der Betrieb an, und wie sagt man das so, dass es für sich steht?

Nach acht bis zwölf Wochen folgt die erste Auswertung, ehrlich auch dann, wenn sie dünn ausfällt. Wenn sich nichts bewegt, prüfen wir zuerst Zugriff und Indexierung, dann die Passagen, und erst danach schauen wir auf Erwähnungen außerhalb der Website. Das Fazit der Studie ist unspektakulär: KI-Sichtbarkeit lässt sich nicht kaufen, aber der Boden dafür lässt sich bereiten.

Wenn Sie wissen möchten, wo Ihr Betrieb heute steht, beginnen wir mit dem Audit und dem Prompt-Satz. Beides ist in kurzer Zeit erledigt und liefert eine Grundlage, auf der sich entscheiden lässt, ob weitere Arbeit sinnvoll ist.