Inhalt
Die Webinar-Aufzeichnung
Warum ist KI-Sichtbarkeit jetzt relevant?
Wie bewerten KI-Systeme Inhalte?
Was ist der Unterschieden zwischen Citations und Mentions?
Praxisbeispiel: KI-Sichtbarkeit für das Fachbuch „Think Marketing RevenNEW“
Zentrale Learnings
Wie startet ihr mit der Arbeit an eurer KI-Sichtbarkeit?
KI-Sichtbarkeit messbar machen: Einblick in die Meltwater GenAI Lens
Fazit
Über Linus Kurtenbach
Über Charlott Goldstein
Die Webinar-Aufzeichnung
Warum ist KI-Sichtbarkeit jetzt relevant?
KI-Assistenten gehören mittlerweile zu den meistgenutzten Plattformen weltweit und wachsen weiterhin stark. Gleichzeitig verändert sich die Art, wie Informationen konsumiert werden.
Antworten entstehen nicht mehr nur aus einzelnen Websites, sondern aus vernetzten Quellen im gesamten Web. Dabei spielen vertrauenswürdige Drittquellen eine zentrale Rolle.
Über 85 % der Inhalte in KI-Antworten stammen von externen Quellen wie Medien oder Plattformen. (Quelle: Oshen Davidson, Airops, 17. Oktober 2025)
Das bedeutet: Wer nicht in Medien stattfindet, wird auch in KI-Systemen kaum sichtbar.
Wie bewerten KI-Systeme Inhalte?
KI-Antworten basieren auf zwei zentralen Mechanismen:
- Sprachmodelle, die auf großen Mengen an Texten trainiert wurden, darunter Artikel, Bücher und Studien.
- Websuche, die aktuelle Inhalte aus dem Internet einbezieht.
Dabei gilt:
Die Websuche reagiert schnell auf neue Inhalte, während das Sprachmodell erst mit zeitlicher Verzögerung aktualisiert wird.
Erfolgreiche Strategien berücksichtigen beide Ebenen.
Was ist der Unterschieden zwischen Citations und Mentions?
Wenn Marken in KI-Antworten auftauchen, passiert das auf zwei unterschiedliche Arten. Dieser Unterschied ist zentral für die Bewertung von Sichtbarkeit.
Citations sind konkrete Quellenverweise. Dabei handelt es sich um klickbare Links oder klar zuordenbare Quellen, die eine Aussage belegen und Nutzer direkt auf eine Website führen. Citations können Traffic erzeugen und sind ein direkt messbarer Effekt von PR-Arbeit.
Mentions sind einfache Nennungen einer Marke im Fließtext der Antwort. Sie enthalten keinen Link und führen nicht direkt zu einer Website. Ihr Wert liegt vor allem im Aufbau von Bekanntheit, Vertrauen und Autorität. 
Beide Formen sind relevant, erfüllen aber unterschiedliche Funktionen:
- Citations stärken die Performance und den direkten Zugriff
- Mentions stärken die Wahrnehmung und Positionierung
Erfolgreiche Strategien zielen darauf ab, beides aufzubauen.
Praxisbeispiel: KI-Sichtbarkeit für das Fachbuch „Think Marketing RevenNEW“
Um die theoretischen Grundlagen greifbar zu machen, lohnt sich ein Blick in die Praxis. Linus hat im Webinar ein konkretes Projekt vorgestellt, das zeigt, wie gezielte PR-Arbeit die Sichtbarkeit in KI-Systemen messbar beeinflussen kann.
Ausgangspunkt war die Veröffentlichung des Fachbuchs „Think Marketing RevenNEW“ von Sascha Albrink. Ziel war es nicht nur, klassische Reichweite zu erzielen, sondern gezielt die Wahrnehmung in KI-Systemen zu steuern. Der Autor sollte in Antworten von ChatGPT, Perplexity und anderen Tools als relevanter Experte erscheinen.
Die zentrale Fragestellung lautete:
Wie schafft man es, dass KI-Systeme eine Person oder Marke aktiv empfehlen oder nennen, obwohl diese Systeme nicht direkt gesteuert werden können?
Dafür wurde eine klare strategische Zielsetzung definiert. Der Autor sollte semantisch eng mit dem Thema Revenue Marketing verknüpft werden und in relevanten Antworten möglichst häufig als führende Stimme in Deutschland erscheinen.
Besonders spannend an diesem Case ist, dass er zeigt, wie klassische PR-Arbeit in einem neuen Kontext wirkt. Statt nur Sichtbarkeit in Medien oder Suchmaschinen zu erzeugen, ging es darum, gezielt die Datenbasis zu beeinflussen, auf der KI-Systeme ihre Antworten aufbauen.
Maßnahmen
Die Strategie basierte auf drei zentralen Elementen:
1. Konsistente Positionierung
Es wurde ein einheitliches Autorenprofil entwickelt, das zentrale Begriffe konsequent verwendet. Dazu gehörten unter anderem Revenue Marketing und B2B Marketing.
Ziel war eine klare semantische Verknüpfung zwischen Person und Thema.
2. Gezielte PR-Platzierungen
Die Inhalte wurden gezielt in Fach- und Branchenmedien platziert. Statt klassischer Pressemitteilungen lag der Fokus auf inhaltlich starken Gastbeiträgen.
Der Anspruch war, Expertise sichtbar zu machen und nicht nur Informationen zu verbreiten.
3. Kombination aus Earned, Paid und Owned Media
Die Strategie umfasste verschiedene Kanäle:
- Earned Media durch redaktionelle Beiträge
- Paid Media durch Advertorials
- Owned Media über eigene Plattformen und Social Media
Entscheidend war die konsistente Kommunikation über alle Touchpoints hinweg.
Ergebnisse
Nach rund zwei Monaten zeigte sich ein deutlich messbarer Effekt:
- 68 % Share of Voice in KI-Antworten
- Nennung in zwei von drei relevanten Antworten
- Deutlich höhere Sichtbarkeit im Vergleich zum Wettbewerb
- PR-Inhalte wurden direkt als Quellen zitiert
Das zeigt klar: PR hat einen direkten Einfluss auf die Sichtbarkeit in KI-Systemen.
Zentrale Learnings
Earned Media ist der wichtigste Hebel
Fachmedien werden von KI-Systemen als besonders vertrauenswürdig eingestuft. Sie haben den größten Einfluss auf die Wahrnehmung.
Konsistenz ist entscheidend
Es kommt nicht darauf an, möglichst viele Inhalte zu veröffentlichen. Entscheidend ist, klare Botschaften und Begriffe konsistent zu nutzen.
Thought Leadership wirkt stärker als Werbung
Inhalte mit Tiefe und Substanz werden bevorzugt. Reine Eigenwerbung erzielt deutlich geringere Wirkung.
SEO allein reicht nicht aus
Eine Website oder bezahlte Anzeigen sind nicht ausreichend. Sichtbarkeit entsteht durch die Kombination aus PR, Content und Distribution.
Kontinuität ist notwendig
Sichtbarkeit entsteht durch wiederholte Präsenz. Ohne kontinuierliche Aktivität kann die Position schnell von Wettbewerbern übernommen werden.
Duplicate Content vermeiden
Identische Inhalte auf mehreren Plattformen wirken sich negativ aus. Inhalte sollten individuell aufbereitet sein, auch wenn zentrale Botschaften gleich bleiben.
LinkedIn ist ein Verstärker
LinkedIn unterstützt die Sichtbarkeit, insbesondere für Personal Brands. Es ist jedoch keine primäre Quelle für KI-Systeme.
Wie startet ihr mit der Arbeit an eurer KI-Sichtbarkeit?
Ein strukturierter Einstieg kann in fünf Schritten erfolgen:
- Den aktuellen Status analysieren: Welche Antworten geben KI-Systeme zu Ihrer Marke?
- Relevante Fragestellungen definieren: Orientiert euch an den Herausforderungen eurer Zielgruppe
- Thought Leadership aufbauen: Klare inhaltliche Schwerpunkte setzen
- PR gezielt einsetzen: Fachmedien priorisieren und Expertise platzieren
- Ergebnisse messen: Sichtbarkeit, Nennungen und Quellen analysieren
KI-Sichtbarkeit messbar machen: Einblick in die Meltwater GenAI Lens
Neben der strategischen Umsetzung stellt sich eine zentrale Frage:
Wie lässt sich Sichtbarkeit in KI-Systemen konkret messen und analysieren?
Im Webinar hat Charlott gezeigt, wie genau das mit der Meltwater GenAI Lens funktioniert. Der Ansatz unterscheidet sich dabei klar von klassischem Monitoring. Statt nur Medien oder Social Media zu analysieren, werden direkt die Antworten von KI-Systemen ausgewertet.
Grundlage dafür sind definierte Prompts. Diese orientieren sich an realen Nutzerfragen, wie hier z. B::
Was ist das beste Buch zum Thema Revenue Marketing in Deutschland?
Die GenAI Lens greift die Antworten verschiedener KI-Modelle ab und macht sie vergleichbar. Dabei werden die Inhalte nicht nur gesammelt, sondern mit zusätzlichen Daten angereichert und strukturiert aufbereitet.
Zu den wichtigsten Analysefunktionen gehören:
- Auswertung von Sichtbarkeit und Nennungen über verschiedene KI-Systeme hinweg
- Analyse von Marken, Personen und Themen im Kontext der Antworten
- Identifikation der wichtigsten Quellen, die von KI-Systemen genutzt werden
- Sentiment-Analyse zur Bewertung der Tonalität
- Benchmarking im Vergleich zu Wettbewerbern
Ein besonderer Mehrwert liegt in der Möglichkeit, Entwicklungen im Zeitverlauf zu beobachten. So wird sichtbar, ob strategische Maßnahmen tatsächlich zu mehr Präsenz in KI-Antworten führen.
Auch die Arbeit mit Prompts ist ein zentraler Bestandteil der Analyse. Unternehmen können unterschiedliche Fragestellungen testen, variieren und kontinuierlich optimieren, um ein realistisches Bild ihrer Wahrnehmung in KI-Systemen zu erhalten.
Der entscheidende Punkt ist:
Sichtbarkeit in KI-Systemen ist nicht nur beeinflussbar, sondern auch messbar. Damit wird sie zu einer steuerbaren Größe innerhalb der Kommunikationsstrategie.
Fazit
Sichtbarkeit in KI-Systemen ist kein Zufall. Sie entsteht durch strategische Kommunikation.
Die zentrale Erkenntnis lautet: Wer als vertrauenswürdige Quelle im Web sichtbar ist, wird auch in KI-Systemen sichtbar.
PR entwickelt sich damit zu einem zentralen Baustein moderner Sichtbarkeit in der AI-Search-Welt.
Über Linus Kurtenbach
Als Marken- und Kommunikationsstratege entwickelt Linus Kurtenbach Botschaften, die Menschen für Innovationen, Technologie und Vernetzung begeistern. Er steht für gutes Storytelling und nützlichen Content – und bringt fundierte Erfahrung aus B2B-SaaS-Marketing, Technologie-PR und Event-Kommunikation mit. Bei der Kommunikationsagentur Primus Inter Pares ist er als Seniorberater tätig und betreut Kunden aus der digitalen Wirtschaft und darüber hinaus.
Über Charlott Goldstein
Mit über acht Jahren Erfahrung im Bereich Media und Social Intelligence unterstützt Charlott Goldstein Unternehmen dabei, individuelle Lösungen zu entwickeln, interne Prozesse zu optimieren und reibungslose Plattformwechsel umzusetzen. In ihrer aktuellen Rolle als Solutions Consultant bei Meltwater arbeitet sie an der Schnittstelle von Strategie, Technologie und Kundenerfolg.
Was Charlott antreibt, ist ihre Leidenschaft für praxisorientierte Lösungen, internationale Zusammenarbeit und messbare Ergebnisse. Ihre akademische Laufbahn führte sie in die USA, wo sie unter anderem an der Ohio State University studierte. Nach einem längeren Aufenthalt auf der Südhalbkugel lebt sie heute ihren Traum von einer globalen Karriere in einem dynamischen Umfeld.
