Semrush im Fokus: Erfolgreiche Markensichtbarkeit im Zeitalter der KI

Artefact Nordeuropa nahm an der Semrush im Fokus Veranstaltung in London, bei der Branchenführer den tiefgreifenden Wandel beleuchteten, der das digitale Marketing derzeit prägt: die Entwicklung weg vom traditionellen Suchmaschinenoptimierung (SEO) zu Markensichtbarkeit in einer von Akteuren geprägten Welt (B2A). Da KI-Antwortmaschinen und dialogorientierte KI-Assistenten zunehmend die Suche der Nutzer vermitteln, erfordert langfristiges Markenwachstum die Anpassung technischer, inhaltlicher und externer Strategien, um bei den neu entstehenden Antwortmaschinen erfolgreich zu sein. Wir werden Ihnen die wichtigsten Erkenntnisse aus den von uns verfolgten Vorträgen vorstellen.

1. Das Vertrauensmandat: Sichtbarkeit gewinnen, KI-gestützte Entdeckungen und die Zustimmung der Führungskräfte im Zeitalter der Antwortmaschinen

Optimierung für Antwortmaschinen (AEO) Dies markiert einen grundlegenden Wandel weg von der traditionellen Suche hin zur Markenerkennung am Anfang des Trichters, bei der KI-Suchmaschinen wie digitale Werbetafeln fungieren, die längere Nutzersitzungen mit mehreren Suchanfragen und eine höhere Konversionsbereitschaft auslösen. Um eine zuverlässige Crawler-Indizierung zu gewährleisten, müssen Marken strenge technische Grundvoraussetzungen einhalten, indem sie JavaScript vorab rendern, Sitemaps regelmäßig aktualisieren, Schema-Markup implementieren, die Klicktiefe reduzieren und Logdateien auf Crawler-Zitierversuche überprüfen. Content-Strategien benötigen prägnante, direkte Antworten auf häufig gestellte Fragen von Käufern innerhalb der ersten 40 bis 60 Wörter und müssen gleichzeitig Vergleiche mit Wettbewerbern sowie Produkteinschränkungen transparent ansprechen. Da Aussagen auf der eigenen Website zudem einer externen Validierung bedürfen, müssen Unternehmen ihre Autorität außerhalb der eigenen Website ausbauen, indem sie einen ‘digitalen Chor’ über soziale Foren, PR-Maßnahmen und Empfehlungen von externen Experten hinweg aufbauen. Schließlich erfordert eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen die Einrichtung eines „Center of Excellence“, um Veröffentlichungsregeln durchzusetzen und Kennzahlen wie Erwähnungs- und Zitierraten, den Anstieg des Suchvolumens für die Marke sowie den „Blended Return on Ad Spend“ zu überwachen.

2. Die Zukunft des agentischen Webs und des E-Commerce

Adobe definiert die Sichtbarkeit von Marken und die Koordination von Inhalten für das „Agentic Web“ neu und stellt sicher, dass Marken auf dialogorientierten KI-Plattformen und bei LLM-Suchen auffindbar sind, zitiert und empfohlen werden. Anhand einer Fallstudie zum Flughafen Heathrow veranschaulicht die Präsentation, wie Marken interaktive LLM-Apps direkt in dialogorientierten Schnittstellen wie ChatGPT einsetzen können, sodass Reisende in Echtzeit Aktionen durchführen können – beispielsweise die Buchung des „Fast Track“-Sicherheitskontrolldienstes –, ohne die Chat-Oberfläche verlassen zu müssen.

Über die Entdeckung durch Dialoge hinaus erfasst das agentenbasierte Content-Management-System von Adobe wichtige KI-Such-KPIs wie Sichtbarkeitswerte, Zitate und Erwähnungen und nutzt gleichzeitig KI zur Erstellung von Webseiten, die sich an die Kunden anpassen und Inhalte automatisch an spezifische Kundenabsichten anpassen, wobei strenge Markenrichtlinien eingehalten werden.

3. Der Neustart des Unternehmens: Was Marketingverantwortliche derzeit ändern

Wenn Marketingverantwortliche über die sich wandelnde Landschaft des Unternehmensmarketings nachdenken, wird deutlich, dass wir einen grundlegenden Wandel von der traditionellen Suchmaschinenoptimierung hin zur Markensichtbarkeit in einer agentischen Welt (B2A) durchlaufen. Denn bis zu 85% an von KI zitierten Inhalten Da diese Inhalte außerhalb unserer eigenen Websites entstehen – darunter Bewertungsportale, soziale Medien und Plattformen von Drittanbietern, die über unsere eigenen Websites hinausgehen –, können sich Marken nicht mehr ausschließlich auf die Optimierung ihrer eigenen Webseiten verlassen.

Stattdessen liegt der Schwerpunkt darauf, eine klare Markendifferenzierung zu etablieren und originelle, überprüfbare data-Daten zu generieren, damit Unternehmen sowohl von menschlichen Verbrauchern als auch von KI-Agenten konsequent ausgewählt werden. Letztendlich ist der Erfolg in dieser neuen Ära nicht bloß eine Marketingkampagne; er erfordert eine umfassende Unternehmenstransformation, die Barrieren zwischen den Führungsteams in den Bereichen Marketing, Technologie und Finanzen abbaut, um ein dynamisches, data-driven-basiertes Betriebsmodell aufzubauen.

4. Die Transformationslücke: Wie sich Marketingveränderungen weltweit nachhaltig etablieren lassen

Um die Transformationslücke erfolgreich zu schließen und globale Marketingveränderungen nachhaltig zu verankern, müssen Unternehmen ihren Fokus von den Möglichkeiten der Technologie darauf verlagern, wie funktionsübergreifende Teams gemeinsam handeln. Um skalierbare Ergebnisse zu erzielen, müssen Führungssilos durchbrochen werden, um aktive Partnerschaften zwischen den Bereichen Marketing, IT, Finanzen und Produktleitung zu schmieden – und zwar im Rahmen einer kooperativen ‘Phase Null’, in der Teams gemeinsam Problemrahmen erarbeiten, Kompetenzlücken erkennen und Verantwortung teilen.

Von zentraler Bedeutung für den effektiven Einsatz von KI ist die Festlegung menschenzentrierter Leitprinzipien, die Einbindung der Mitarbeiter in den Mittelpunkt der Entscheidungsfindung, die Neugestaltung von Arbeitsabläufen anstelle der bloßen Überlagerung von Tools, die Vorbehaltung des menschlichen Urteilsvermögens für Entscheidungen mit hohem Risiko, die Messung des geschäftlichen Nutzens anstelle der bloßen Aktivität sowie das gemeinsame Voranschreiten als Organisation. Durch die Förderung psychologischer Sicherheit, um den Bedenken der Belegschaft Rechnung zu tragen, sowie durch die systematische Einordnung von Initiativen nach Risiko und Umsetzungsreife können globale Unternehmen operative Komplexität in greifbaren Mehrwert umwandeln, darunter bis zu 75% – Senkung der Gesamtbetriebskosten im data-Management, 34% – schnellere Durchlaufzeit im Backstage-Betrieb sowie 80% – Zeitersparnis bei der Erstellung von Inhalten.

5. Wenn die Klicks ausbleiben: Wie schaffen Sie Nachfrage ohne Website-Zugriffe?

Während der organische Suchverkehr auf Websites trotz steigender Suchvolumina zurückgeht, erfüllen Zero-Click-KI-Übersichten und dialogorientierte Assistenten die Suchabsicht der Nutzer direkt auf den Suchergebnisseiten. Zwar kann der Referral-Traffic von KI-Plattformen wie ChatGPT die Verluste beim gesamten organischen Suchvolumen noch nicht vollständig ausgleichen, doch weisen Besucher, die über KI-Kanäle gelangen, eine deutlich höhere Kaufabsicht und höhere Konversionsraten auf, da sie bereits gut informiert sind.

Entscheidend ist, dass der Algorithmus von ChatGPT am 9. August eine wesentliche Umstellung erfuhr: Er wandte sich von nutzergenerierten Inhalten (wie Reddit und Community-Foren) ab und legte fortan großen Wert darauf, maßgebliche Unternehmens- und Anbieter-Websites als primäre Quellen anzugeben. Um Nachfrage zu generieren, wenn der Website-Traffic zurückgeht, müssen sich Marketingstrategien weg von der herkömmlichen Top-of-Funnel-Keyword-SEO hin zum Aufbau von Markenautorität, zur Sicherung von Top-3-Platzierungen in Kategorieauflistungen von Drittanbietern und zur Veröffentlichung einzigartiger, strukturierter data-Inhalte verlagern, die von KI-Engines zuverlässig zitiert werden, wenn sie Kaufentscheidungen lenken.

6. Von der KI-Transparenz zum geschäftlichen Handeln: Wie Unternehmensmarken messen, analysieren und erfolgreich sind

Bei der Analyse der Sichtbarkeit von Unternehmen im Bereich der KI erfordert der Erfolg in der modernen Suche, über eine isolierte Website-Perspektive hinauszugehen und zu erkennen, dass es keine einzige KI-Suchmaschine gibt. Jedes große Sprachmodell (LLM) weist unterschiedliche Zitierverhalten, Quellen und demografische Merkmale auf, was bedeutet, dass die Kaufentscheidungen der Verbraucher mittlerweile weit oben im Trichter in einem komplexen Geflecht aus PR, Nachrichtenberichterstattung, Bewertungsportalen von Drittanbietern und ausführlichen, interaktiven LLM-Recherchen getroffen werden – lange bevor ein Nutzer überhaupt auf der Website eines Unternehmens landet.

KI-Transparenz und die Entscheidungsreise des Verbrauchers über mehrere Kanäle: Um diese hochgebildeten Käufer mit hoher Konversionsrate zu gewinnen, ist ein koordiniertes Multi-Channel-Konzept erforderlich. Anstatt zu versuchen, jede Plattform gleichzeitig zu bedienen, müssen Marken eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen – insbesondere zwischen PR-, SEO- und Social-Media-Teams – fördern, strenge Content-Qualitätsstandards durchsetzen, indem sie veraltete oder ungenaue Informationen aus ihren eigenen Domains entfernen, und systematisch auf die wichtigsten maßgeblichen Quellen optimieren, die in ihrer jeweiligen Kategorie und Region für Zitate sorgen.

7. Vertrauenssignale im Zeitalter der KI: Was zählt noch, wenn Modelle die Entdeckung vermitteln?

Bei der Beratung von Marken hinsichtlich Suchqualität und algorithmischer Leistung bleibt der Aufbau von echtem Vertrauen – das den Kern des E-E-A-T-Rahmenwerks von Google (Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit) bildet – der mit Abstand wichtigste Faktor für die Aufrechterhaltung der Sichtbarkeit sowohl in der traditionellen organischen Suche als auch auf modernen KI-Suchplattformen. Gute Suchmaschinenoptimierung (SEO) ist im Grunde genommen gute generative Suchmaschinenoptimierung (GEO). Da große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Google AI Overviews direkt auf die Web-Indizierung und Suchverankerung angewiesen sind, um aktuelle Informationen abzurufen, erleiden Websites, die wegen manipulativer Taktiken wie dem groß angelegten Missbrauch von KI-Inhalten, Doorway-Seiten, unmoderierte Nutzerinhalte oder irreführende, selbstbeworbene Listenartikel bestraft werden, erleiden unweigerlich starke Einbußen bei KI-Zitaten und -Empfehlungen.

Mit der Weiterentwicklung von KI-Suchsystemen stützen sich deren Abrufmechanismen zunehmend auf ‘Query-Fan-Out’-Prozesse, die bekannte, maßgebliche Entitäten, die im data-Training etabliert wurden, sowie offizielle Markenquellen gegenüber hyperoptimierten Standardinhalten bevorzugen. Um in diesem Umfeld langfristig ihre Suchautorität zu bewahren, müssen Unternehmen menschliches Fachwissen, strenge manuelle Faktenprüfungen, Markentransparenz und eigene Recherchen gegenüber automatisierten Abkürzungen priorisieren.