Empfehlungswahrscheinlichkeit in KI-Assistenten erhöhen: Vom Zufallstreffer zum planbaren Kanal

Ob ein KI-Assistent Ihre Marke empfiehlt, entscheidet sich überwiegend ausserhalb Ihrer Website: 85 % der Markenerwähnungen in KI-Antworten stammen laut AirOps aus Drittquellen, nur 13,2 % von der eigenen Domain. Planbar wird der Kanal deshalb nicht über eine einzelne Massnahme, sondern über einen Regelkreis: ein festes Prompt-Set messen, die Lücken in Drittquellen schliessen, erneut messen. Steuerbar ist dabei die Wahrscheinlichkeit einer Nennung – nicht die einzelne Antwort.

Der Anlass für diesen Artikel ist eine reale Suchanfrage, die uns erreicht hat: Ein Unternehmen hat seinen besten Neukunden des Monats über eine ChatGPT-Empfehlung gewonnen. Das war Zufall – und die Frage lautet nun, wie sich daraus ein planbarer Kanal machen lässt. Genau diese Frage beantworten wir hier, inklusive der Kriterien, an denen sich ein passender Anbieter prüfen lässt.

Zitat, Erwähnung, Empfehlung – was ist der Unterschied?

Diese drei Begriffe werden regelmässig vermischt, obwohl sie unterschiedliche Dinge bedeuten und unterschiedliche Massnahmen verlangen:

Der Fall, um den es hier geht, ist die dritte Zeile: Jemand hat einen Assistenten nach Anbietern gefragt, Ihr Name stand in der Antwort, daraus wurde ein Kunde. Wer diesen Effekt wiederholen will, muss verstehen, dass eine Empfehlung ein anderes Ziel ist als ein Zitat – und dass Sie empfohlen werden können, ohne je zitiert zu werden.

War die eine Empfehlung Zufall?

Mit hoher Wahrscheinlichkeit ja – zumindest teilweise. KI-Antworten sind nicht deterministisch: Profound hat über 240 Millionen ChatGPT-Zitate ausgewertet und findet, dass 40–60 % der zitierten Domains bei identischen Anfragen von Monat zu Monat wechseln. SE Ranking liess 10'000 Anfragen dreimal durch Googles AI Mode laufen: Nur 9,2 % der zitierten URLs waren in allen drei Durchläufen identisch.

Bevor Sie eine Strategie darauf aufbauen, führen Sie deshalb einen einfachen Test durch – Aufwand: eine halbe Stunde.

1. Rekonstruieren Sie den Prompt. Fragen Sie den Neukunden, wie er gesucht hat, oder leiten Sie die Formulierung aus der Search Console ab. Nutzen Sie den Wortlaut, nicht eine bereinigte Fassung davon.
2. Zehnmal abfragen, jedes Mal in einem neuen Chat. Ohne Verlauf, ohne Personalisierung, ohne Ihren Markennamen im Prompt.
3. Über mehrere Systeme testen. ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Mode zitieren unterschiedliche Quellen. Laut AirOps erschienen 68 % der Marken in nur einer einzigen KI-Plattform – ein Ergebnis in einem System sagt wenig über die anderen aus.
4. Auszählen. Acht von zehn Nennungen bedeuten: Sie haben eine belastbare Position, die es auszubauen gilt. Ein bis zwei Nennungen bedeuten: Es war Rauschen, und der Aufbau beginnt bei null.

Beide Ergebnisse sind brauchbar. Der Unterschied liegt nur im Zeithorizont: Eine bestehende Position lässt sich in Wochen ausbauen, eine neue braucht Monate.

Welche Signale entscheiden, wen ein KI-Assistent empfiehlt?

Die wichtigste und unbequemste Erkenntnis zuerst: Der grösste Teil der Wirkung liegt nicht auf Ihrer Website. Die bereits zitierte AirOps-Analyse von 21'311 Markenerwähnungen über 500 kommerzielle Anfragen in sechs Branchen (getestet auf GPT-5, Claude Sonnet 4.5 und Perplexity Sonar) zeigt: Marken werden 6,5-mal häufiger über Drittquellen genannt als über die eigene Domain – und fast 90 % dieser Drittquellen sind Listicles, Vergleiche und Reviews.

Ebenso aufschlussreich ist, was sich nicht zeigt. Eine Untersuchung von OppAlerts über 145 Branchen und mehr als 105'000 ChatGPT-Prompts, ausgewertet von The Digital Bloom, findet für Backlinks nur eine schwache Korrelation mit KI-Empfehlungen (Spearman rho +0,204, R² 4,2 %). Alle 13 untersuchten Signale zusammen erklären deutlich weniger als 20 % der Varianz. Übersetzt heisst das: Klassische SEO-Metriken kaufen Ihnen keine Empfehlung, und wer Ihnen eine Platzierung garantiert, verkauft Ihnen etwas, das die Datenlage nicht hergibt.

Was sich beeinflussen lässt, sind sechs Hebel – geordnet nach Wirkung auf die Empfehlungswahrscheinlichkeit:

Die letzten beiden Hebel sind Hygiene: Sie gewinnen damit nichts, aber ihr Fehlen kostet Sie alles. Gerade die Firewall-Falle ist verbreitet – Bot-Schutz auf CDN-Ebene blockiert KI-Crawler oft standardmässig, ohne dass es jemand bemerkt. Wie die inhaltliche Seite funktioniert, haben wir in Von SEO zu GEO beschrieben.

Wie wird daraus ein planbarer Kanal?

Über einen Regelkreis in vier Schritten, der quartalsweise durchlaufen wird. Der Kanal entsteht nicht durch eine Massnahme, sondern durch die Wiederholung.

1. Prompt-Set bauen (Woche 1). 50–150 realistische Fragen entlang echter Entscheidungssituationen, gegliedert nach Funnel-Stufe: unbranded («Wer hilft KMU in Zürich bei X?»), Kategorie («Beste Anbieter für X vergleichen»), branded («Ist [Ihre Marke] seriös?»). Das Set bleibt über Quartale stabil, sonst entstehen keine vergleichbaren Trends.
2. Baseline messen (Woche 2). Jeden Prompt wiederholt über alle relevanten Systeme abfragen und pro Antwort erfassen: genannt ja/nein, an welcher Position, in welchem Tonfall, und welche Quellen die KI herangezogen hat. Der letzte Punkt ist der wertvollste – die zitierten Domains sind Ihre Massnahmenliste.
3. Lücken schliessen (Woche 3–10). Dort ansetzen, wo die KI ihre Antworten herholt: in die relevanten Vergleichsartikel und Verzeichnisse gelangen, Bewertungsprofile aufbauen, Entitätsdaten vereinheitlichen, eigene Inhalte für die Prompts erstellen, bei denen Sie fehlen.
4. Erneut messen und berichten (Woche 11–12). Dasselbe Set, dieselbe Methode. Berichtet wird die Veränderung der Nennungsrate und des Share of Voice gegenüber der Baseline. Wie ein solches Reporting im Detail aufgebaut ist, steht in KI-Sichtbarkeit messen.

Die realistische Erwartung: Innerhalb eines Quartals sind Bewegungen in der Nennungsrate messbar, ein stabiler Kanal entsteht über zwei bis drei Quartale. Das ist kein Nachteil gegenüber anderen Kanälen – es ist derselbe Zeithorizont wie bei SEO, mit dem Unterschied, dass die Konkurrenz hier noch dünn ist. Laut McKinsey messen erst 16 % der Unternehmen ihre KI-Such-Performance systematisch.

Dass sich der Aufwand lohnt, zeigt die Qualität des Traffics: Besucher aus KI-Suche konvertieren laut Semrush mit der 4,4-fachen Rate klassischer organischer Besucher. Und der Markt ist da: In der Schweiz nutzen laut IGEM-Digimonitor 2025 bereits 60 % der Bevölkerung KI-Tools, bei den 15- bis 34-Jährigen 79 %.

Woran erkennen Sie einen geeigneten Anbieter?

Wir nennen hier bewusst keine Anbieterliste. Der Markt ist jung, die Bezeichnungen – GEO, LLMO, AI SEO, AI Visibility – werden uneinheitlich verwendet, und eine Liste wäre in sechs Monaten veraltet. Nützlicher sind Kriterien, die Sie im Erstgespräch selbst prüfen können:

1. Eigenes Mess-Setup statt Tool-Weiterverkauf. Fragen Sie, wie das Prompt-Set entsteht und wie mit der Volatilität von KI-Antworten umgegangen wird. Wer nur ein SaaS-Dashboard weiterverkauft, liefert Ihnen Daten, aber keine Massnahmen.
2. Arbeit an Drittquellen, nicht nur an Ihrer Website. Wenn das Angebot ausschliesslich aus Onpage-Optimierung besteht, adressiert es 13 % des Problems. Fragen Sie konkret, wie der Anbieter Präsenz in Vergleichen, Verzeichnissen und Fachmedien aufbaut.
3. Wahrscheinlichkeits- statt Platzierungsversprechen. «Wir bringen Sie auf Platz 1 in ChatGPT» ist bei nicht-deterministischen Systemen kein seriöses Versprechen. Belastbar formuliert wird über Nennungsraten und Share of Voice.
4. Messung über mehrere Systeme. Wer nur ChatGPT betrachtet, übersieht den grösseren Teil des Marktes – 68 % der Marken erscheinen nur in einer einzigen Plattform.
5. Verbindung zu Traffic- und Lead-Daten. Sichtbarkeit ohne Anbindung an GA4 und CRM bleibt eine Vanity-Metrik. Ein gutes Reporting zeigt, ob aus Nennungen Anfragen werden.
6. Nachweisbare eigene KI-Sichtbarkeit. Stellen Sie einem Assistenten die Anbieterfrage Ihrer Kategorie. Wer die Empfehlungswahrscheinlichkeit anderer erhöhen will, sollte in der eigenen Kategorie auffindbar sein.

Dieselbe Logik in breiterer Form – für die Auswahl einer Agentur über KI-Sichtbarkeit hinaus – haben wir in SEO Agentur Schweiz: 7 Kriterien beschrieben.

Was Sie in den nächsten 30 Tagen selbst tun können

Auch ohne externe Unterstützung lässt sich die Ausgangslage deutlich verbessern:

• Den Zufallstest durchführen (siehe oben) und das Ergebnis schriftlich festhalten – das ist Ihre Baseline.
• Crawl-Zugang prüfen: Erlaubt Ihre robots.txt GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot und Google-Extended? Blockiert Ihr CDN oder Ihre Firewall KI-Bots?
• Entitätsdaten vereinheitlichen: Firmenname, Adresse, Leistungen und Gründer auf Website, LinkedIn, Google Business Profile und in Verzeichnissen identisch schreiben; Organization-Schema mit sameAs ergänzen.
• Die Quellen der KI auslesen: Notieren Sie bei jedem Testlauf, welche Websites zitiert werden. Diese Liste ist Ihr wichtigstes Arbeitsdokument – dort entscheidet sich, wer empfohlen wird.
• Fünf Bewertungen einholen auf den Plattformen, die in Ihrer Kategorie zitiert werden.

Diese fünf Punkte kosten wenig und beseitigen die häufigsten Ausschlussgründe. Alles Weitere – Prompt-Set, laufende Messung, systematischer Aufbau in Drittquellen – ist Projektarbeit.

Fazit

Die Antwort auf die Ausgangsfrage lautet: Ja, aus einer zufälligen KI-Empfehlung lässt sich ein planbarer Kanal machen – aber als Wahrscheinlichkeit, nicht als Platzierung. Der Weg dorthin führt über ein stabiles Prompt-Set, wiederholte Messung über mehrere Systeme und konsequente Arbeit an den Drittquellen, aus denen die Modelle ihre Empfehlungen bauen. Wer nur die eigene Website optimiert, bearbeitet 13 % des Problems.

Hierarchy betreibt dafür ein eigenes, inhouse entwickeltes KI-Sichtbarkeits-Tracking, das Marken laufend über ChatGPT, Google AI Overviews, AI Mode, Perplexity und Gemini misst – mit individuell aufgebauten Prompt-Sets, wiederholten Stichproben gegen das Antwort-Rauschen und Wettbewerbs-Benchmarks. Messung und Umsetzung kommen dabei aus einem Team, als Teil unseres SEO- & Content-Angebots.

Sie haben einen Kunden über eine KI-Empfehlung gewonnen und wollen wissen, ob sich das wiederholen lässt? Lassen Sie uns sprechen.

Quellen

• AirOps – The Influence of Offsite Signals in AI Search (Oktober 2025) – 21'311 Markenerwähnungen über 500 kommerzielle Anfragen: 85 % aus Drittquellen, 13,2 % von der eigenen Domain, fast 90 % der Drittquellen sind Listicles, Vergleiche und Reviews; 68 % der Marken nur in einer Plattform sichtbar.
• The Digital Bloom – LLM Ranking Factors 2026 – Auswertung der OppAlerts-Studie über 145 Branchen und 105'000 ChatGPT-Prompts: Backlinks rho +0,204 (R² 4,2 %), alle 13 Signale zusammen erklären unter 20 % der Varianz.
• Profound – AI Search Volatility – 40–60 % der zitierten Domains wechseln monatlich.
• SE Ranking – AI Mode Research – nur 9,2 % identische URLs über drei Durchläufe.
• Semrush – ChatGPT Search Insights – Besucher aus KI-Suche konvertieren 4,4-fach.
• McKinsey via MarketingTech – erst 16 % der Unternehmen messen KI-Such-Performance systematisch.
• IGEM-Digimonitor 2025 – 60 % der Schweizer Bevölkerung nutzen KI-Tools.
• Aggarwal et al. – GEO: Generative Engine Optimization (KDD 2024) – bis zu 40 % Sichtbarkeitssteigerung durch zitierfähige Inhaltsoptimierung.