Wie wird man in KI-Antworten sichtbar? Was wirklich hilft - und was Hype ist

„Wir ranken auf Platz 1 - aber ChatGPT empfiehlt uns nicht.“ Diesen Satz höre ich 2026 immer häufiger. Er beschreibt ein Problem, für das klassisches SEO keine Antwort mehr hat.

Immer mehr Menschen fragen nicht mehr Google, sondern einen KI-Assistenten: „Wer macht hier in der Nähe gute TYPO3-Betreuung?“ oder „Welche Agentur kann einen Shopware-Shop auf 6.7 migrieren?“ Die Antwort kommt als fertiger Text zurück - mit zwei, drei Namen darin. Wer in dieser Antwort nicht vorkommt, existiert für diesen Kunden praktisch nicht mehr. Es gibt nicht einmal einen Klick, den man verlieren könnte.

Das Verblüffende: Ein guter Platz in den klassischen Suchergebnissen hilft dabei weniger, als man denkt. Ich habe es auf meiner eigenen Website ausprobiert und aufgeschrieben, was wirklich etwas verändert hat.

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Die Antwort kommt, ohne dass jemand klickt

Früher war die Reise klar. Jemand sucht bei Google, sieht zehn blaue Links, klickt auf einen davon. Heute endet ein wachsender Teil der Anfragen schon vorher. ChatGPT, Perplexity, Gemini oder die Google AI Overviews liefern eine fertige Antwort. Der Nutzer liest sie, entscheidet sich für einen der genannten Anbieter und ruft an.

Sichtbarkeit heißt jetzt etwas anderes: Gefunden zu werden reicht nicht, man muss die Quelle sein, aus der die KI ihre Antwort baut.

Ich nenne das KI-Zitierbarkeit. Andere sagen GEO, Generative Engine Optimization. Gemeint ist dasselbe Ziel.

Warum SEO dafür nicht reicht

Ich mache seit über 20 Jahren SEO, und ich mag es nicht, wenn jemand die Disziplin für tot erklärt. Klassisches SEO ist nicht die Lösung und auch nicht das Problem - es ist eine andere Ebene.

Google bewertet, ob eine Seite relevant und vertrauenswürdig ist. Ein KI-Assistent macht etwas anderes: Er zerlegt eine Frage in Fakten und sucht Textpassagen, mit denen er diese Fakten belegen kann. Er will keine hübsche Startseite. Er will einen klaren Satz, der besagt, was du machst, wo du es machst und was es ungefähr kostet.

Genau dieser Satz fehlt auf den meisten Websites. Die Startseite sagt „Wir gestalten digitale Erlebnisse“ - schön, aber eine KI kann damit nichts anfangen. Sie braucht: Leistung, Ort, Preisrahmen, Ansprechpartner. Und sie braucht diese Angaben in einer Form, die sie maschinell lesen kann.

Die Bausteine, die KI-Systeme zitierbar machen

Auf meiner eigenen Website sind es sechs Dinge, die zusammenwirken. Keines davon ist ein Trick, und keines funktioniert allein.

1. Eine Seite mit echten Antworten auf echte Fragen

Der wichtigste Hebel ist unspektakulär: eine FAQ-Seite aus den Fragen, die mir Kunden tatsächlich stellen. Nicht „Was ist ein CMS?“, sondern „Wie viel kostet eine neue Website?” oder „Was kostet die laufende Betreuung?“.

Das Format ist entscheidend. Die Frage steht als Überschrift, die Antwort folgt direkt im ersten Satz. Genau diese Struktur greift eine KI ab, weil Frage und Antwort bereits das Format einer Antwort sind. Bei mir sind es 27 Fragen in sieben Kategorien, jede mit einer konkreten Zahl oder einem klaren Nein. Nichts davon ist für Suchmaschinen-Tricks geschrieben - es ist eine ehrliche Kundenfragen-Seite, die zufällig auch maschinell perfekt lesbar ist.

2. Maschinenlesbare Fakten statt schöner Prosa

Menschen lesen Prosa, Maschinen lesen strukturierte Daten. Ich beschreibe die Website deshalb doppelt: einmal für Besucher, einmal als Schema.org-Daten für Maschinen.

Konkret hinterlege ich für jede Leistung ein eigenes Service-Objekt, für jede Preisspanne eine priceSpecification und für die Firma die klassischen Eckdaten - Name, Adresse, Gründungsjahr, Gebiet. Die Preisspannen sind für Besucher auf der Seite nicht sichtbar. Sie existieren nur im Datenblock, damit eine KI eine belastbare Zahl nennen kann statt „Preis auf Anfrage“.

3. Eine llms.txt als Einstieg für KI-Crawler

Es gibt seit 2024 einen Vorschlag namens llms.txt - eine einfache Textdatei, die einer KI sagt, was auf der Website steht und wo. Ich habe sie umgesetzt: eine kompakte Übersicht mit Leistungen, Preisen, Blog und Kontakt, plus eine ausführlichere Volltext-Variante.

Ehrlich gesagt: Das Format ist noch nicht etabliert. Es gibt keine Garantie, dass jeder KI-Anbieter es liest. Aber es kostet wenig, und dort, wo es gelesen wird, ist es ein präziser Wegweiser. Ich behandle es als Bonus, nicht als Grundlage.

4. Ein Knowledge Catalog als kompakte Wissensdatei

Ergänzend gibt es eine maschinenlesbare Datei im JSON-Format - eine Art Kurzprospekt: Leistungen, Preise, häufige Fragen und Kontaktdaten in einem dokumentierten Format. Wer eine Website von einer KI zusammenfassen lassen will, bekommt hier alles Nötige auf einmal, ohne sich durch Seiten klicken zu müssen.

5. Klare Entitäten: Wer bist du, und wie hängt alles zusammen?

Eine KI zitiert lieber eine Quelle, bei der sie weiß, wer dahintersteht und dass die Angaben über mehrere Kanäle hinweg zusammenpassen. Ich verknüpfe deshalb die Website mit der Person (Jan Wohlfeil) und mit den Profilen, die es sonst noch gibt - LinkedIn und das Google-Business-Profil - über eindeutige Verweise.

Dazu kommt, was die Firma fachlich kann, als explizite Liste von Kompetenzen. Das klingt nach Detailarbeit, ist aber genau das, was eine KI braucht, um „digitalhoch3“ als echte Entität einzuordnen und nicht als zufällige Textstelle.

6. Eine Wahrheit für alle Quellen

Der langweiligste, aber häufigste Fehler: unterschiedliche Angaben in unterschiedlichen Quellen. Ein Gründungsjahr hier, ein anderes dort. Eine alte Adresse auf dem Google-Profil. Solche Widersprüche kosten Vertrauen - bei Menschen und bei Maschinen.

Ich habe alle Angaben auf einen Stand gebracht: Adresse, Gründungsjahr, Telefonnummer, Gebiet. Website, Google-Business-Profil und LinkedIn sagen jetzt dasselbe.

Mein eigener Test: vorher und nachher

Ideen sind billig. Deshalb habe ich nicht nur umgebaut, sondern gemessen.

Gemessen habe ich mit den Assistenten, die meine Kunden auch benutzen: ChatGPT und Gemini. Ich stelle ihnen 15 typische Kundenfragen in fünf Kategorien - etwa „Welche Agenturen in der Ortenau machen TYPO3?“ oder „Was kostet eine Website bei digitalhoch3?“. Jede Frage stelle ich zwei- bis dreimal, um Zufallstreffer auszuschließen.

Vor dem Umbau: keine Nennung. Nach dem Umbau und ein paar Wochen, in denen die Änderungen indexiert wurden: Nennung bei fast allen Fragen. Das liegt nicht daran, dass ich der Einzige bin, der das kann. Es liegt daran, dass meine Website die Fragen jetzt in der Form beantwortet, in der eine KI Antworten sucht.

Ein Vorbehalt gehört dazu: Meine Stichprobe ist klein, und die Antworten der Assistenten ändern sich mit jedem Update. Es ist ein ehrlicher Hinweis, kein Beweis für die Allgemeinheit. Aber es zeigt, dass die Mechanik funktioniert.

Was GEO nicht ist und was ich nicht verspreche

Weil um KI-Sichtbarkeit gerade viel Hype ist, hier die Dinge, die ich nicht verspreche:

• Es gibt keinen Schalter. Es sind Bausteine, die die Chance auf eine Nennung erhöhen. Eine Garantie ist es nicht.
• Es wirkt nicht sofort. Bis Änderungen indexiert und verarbeitet sind, vergehen typischerweise zwei bis vier Wochen. Manchmal länger.
• Es ersetzt kein SEO. Technische Suchmaschinenoptimierung bleibt die Grundlage. GEO baut darauf auf.
• llms.txt ist experimentell. Kein Standard, nur ein Vorschlag.
• Es ist nicht für jedes Unternehmen gleich wichtig. Wer ohnehin über persönliche Empfehlungen verkauft, braucht es weniger dringend als ein Betrieb, der von neuen Anfragen lebt.

Kurz gesagt: KI-Sichtbarkeit ist eine Investition in die nächsten Jahre, keine schnelle Kampagne. Wer das versteht, wird nicht enttäuscht.

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Wer die eigene Sichtbarkeit in KI-Antworten einschätzen will, braucht keine große Agentur. Ein Blick in die eigene FAQ-Struktur reicht oft schon, um zu sehen, ob die Website überhaupt zitierbare Antworten bereithält.