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Hinter jeder KI-Antwort steht ein Modell, das die Eingabe verarbeitet und eine Antwort generiert. KI-Modelle sind die technologische Grundlage von ChatGPT, Gemini, Claude und anderen Systemen. Für Unternehmen, die ihre digitale Sichtbarkeit optimieren wollen, ist das Verständnis dieser Modelle entscheidend, denn jedes Modell liefert unterschiedliche Antworten auf denselben Prompt.
Wenn ein Nutzer eine Frage an ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity stellt, verarbeitet im Hintergrund ein KI-Modell diese Eingabe. Jedes Modell wurde auf unterschiedlichen Daten trainiert, nutzt verschiedene Architekturen und gewichtet Quellen nach eigenen Kriterien. Das Ergebnis: Derselbe Prompt kann bei verschiedenen Modellen zu völlig unterschiedlichen Antworten führen. Ein Unternehmen, das bei ChatGPT als Empfehlung erscheint, wird von Gemini möglicherweise gar nicht erwähnt.
Laut einer Analyse von SimilarWeb teilen sich ChatGPT und Gemini zusammen über 85 Prozent des globalen Web-Traffics im Bereich generativer KI. Die verbleibenden Anteile verteilen sich auf DeepSeek, Grok, Claude, Perplexity und Microsoft Copilot. Für die KI-Sichtbarkeit eines Unternehmens bedeutet das: Wer nur ein einziges Modell im Blick hat, übersieht einen grossen Teil des Marktes.
Untersuchungen der Princeton University zeigen, dass verschiedene KI-Modelle dieselben Quellen unterschiedlich bewerten. Ein Modell, das besonders auf Autorität und Zitierhäufigkeit achtet, bevorzugt andere Inhalte als eines, das stärker auf Aktualität und semantische Relevanz setzt. Unternehmen müssen deshalb verstehen, wie die einzelnen Modelle funktionieren und welche Faktoren eine Brand Mention in der jeweiligen Antwort begünstigen.
Der Markt für KI-Modelle wird von einer Handvoll grosser Anbieter dominiert. Jedes Modell hat eigene Stärken, die sich direkt darauf auswirken, wie es Inhalte bewertet und welche Unternehmen es in seinen Antworten empfiehlt. Für eine fundierte GEO-Strategie ist es wichtig, die Unterschiede zu kennen.
Daneben gewinnen weitere Modelle an Bedeutung: DeepSeek aus China positioniert sich als kostengünstige Alternative, Grok von xAI nutzt Echtzeit-Daten der Plattform X, und Llama von Meta ist als Open-Source-Modell die Grundlage vieler Drittanbieter-Anwendungen. Laut Business Insider und dem Ranking-Portal lmarena.ai liefern sich die führenden Modelle je nach Aufgabenbereich ein enges Rennen, wobei kein einzelnes Modell in allen Kategorien dominiert.
Wenn ein Nutzer einen Prompt eingibt, durchläuft das KI-Modell mehrere Verarbeitungsschritte, bevor eine Antwort erscheint. Das Verständnis dieser Schritte hilft Unternehmen dabei, ihre Inhalte so aufzubereiten, dass Modelle sie als relevante Quelle erkennen.
Entscheidend für Unternehmen ist vor allem der dritte Schritt: das Wissensabruf. Hier entscheidet sich, ob ein Unternehmen als relevante Quelle erkannt wird oder nicht. Faktoren wie strukturierte Daten (Schema Markup), Autorität der Website, Häufigkeit der Erwähnung in Quellen und semantische Relevanz spielen dabei eine zentrale Rolle. Eine Untersuchung von BrightEdge bestätigt, dass Webseiten mit strukturierten Daten und konsistenter inhaltlicher Autorität deutlich häufiger in KI-Antworten referenziert werden.
Die KI-Sichtbarkeit eines Unternehmens wird massgeblich davon bestimmt, bei wie vielen und bei welchen KI-Modellen es in den Antworten auftaucht. Da jedes Modell eigene Bewertungskriterien nutzt, reicht eine Optimierung für ein einziges Modell nicht aus.
Ein konkretes Beispiel: Ein Friseursalon in Koblenz wird bei ChatGPT auf die Frage „Welcher Friseur in Koblenz hat die besten Bewertungen?" möglicherweise erwähnt, weil das Modell Google-Bewertungen in seinen Trainingsdaten hat. Dasselbe Unternehmen fehlt aber bei Gemini, weil dort andere Datenquellen stärker gewichtet werden. Durch systematisches Tracking über mehrere Modelle hinweg lassen sich solche Lücken identifizieren und gezielt schliessen.
Laut SISTRIX verändert sich die Art, wie Nutzer nach Informationen suchen, grundlegend. Immer mehr Anfragen werden nicht mehr als klassische Google-Suche formuliert, sondern als natürlichsprachliche Fragen an KI-Modelle. Für Unternehmen bedeutet das eine zusätzliche Ebene der Sichtbarkeit, die neben dem klassischen SEO-Ranking bewirtschaftet werden muss.
Nicht alle KI-Modelle sind für die Generative Engine Optimization gleich relevant. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede, die für die Optimierung der eigenen KI-Sichtbarkeit entscheidend sind.
| Modell | Anbieter | Stärke für GEO | Relevanter Faktor |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | Grösste Nutzerbasis, hohe Reichweite bei Consumer-Anfragen | Brand Mentions |
| Gemini | Direkter Einfluss auf Google AI Overviews und die Websuche | Citations | |
| Claude | Anthropic | Starke Position im Enterprise-Bereich, lange Dokumentenanalysen | Mention Rate |
| Perplexity | Perplexity AI | Echtzeitsuche mit Quellenangaben, hohe Sichtbarkeit von Quelllinks | Citations |
| DeepSeek | DeepSeek (China) | Wachsende Nutzerbasis, besonders im asiatischen Markt | Brand Mentions |
Die Tabelle zeigt: Für eine umfassende GEO-Strategie müssen Unternehmen mindestens ChatGPT und Gemini abdecken, da diese zusammen den grössten Marktanteil haben. Perplexity ist besonders relevant, weil es als einziges Modell standardmässig Quelllinks in den Antworten anzeigt und damit direkte Citations ermöglicht.
Die gute Nachricht: Viele Optimierungsmassnahmen wirken modellübergreifend. Wer seine Inhalte für ein Modell optimiert, verbessert in der Regel auch die Sichtbarkeit bei anderen. Dennoch gibt es modellspezifische Besonderheiten, die beachtet werden sollten.
Studien von HubSpot und Semrush zeigen, dass Websites mit klarer inhaltlicher Autorität, konsistenten Unternehmensinformationen und regelmässig aktualisierten Inhalten von KI-Modellen deutlich häufiger als Quelle herangezogen werden. Dabei gilt: Qualität schlägt Quantität. Ein gut recherchierter, umfassender Fachartikel wird von Modellen höher gewichtet als zehn oberflächliche Blogartikel zum selben Thema.
Im Gegensatz zur klassischen Google-Suche, wo das Ranking einer Website über die Search Console messbar ist, gibt es für KI-Modelle keine offizielle Ranking-API. Die Messung der KI-Sichtbarkeit erfolgt stattdessen über systematisches Prompt-Tracking: Relevante Prompts werden regelmässig an verschiedene Modelle gesendet und die Antworten auf Erwähnungen des eigenen Unternehmens analysiert.
Tools wie der GEO Tracker auf mein.onlinewachsen.de automatisieren diesen Prozess: Sie senden Keywords als Prompts an mehrere KI-Modelle gleichzeitig und liefern eine übersichtliche Auswertung der Mention Rate pro Modell, inklusive Verlaufsdarstellung über Zeit.
Ein KI-Modell ist ein auf grossen Datenmengen trainiertes System, das natürliche Sprache versteht und eigenständig Antworten generiert. Bekannte Beispiele sind ChatGPT von OpenAI, Gemini von Google und Claude von Anthropic. Jedes Modell hat eigene Stärken und liefert auf denselben Prompt unterschiedliche Ergebnisse.
Jedes Modell wurde auf anderen Datensätzen trainiert und nutzt eigene Algorithmen zur Gewichtung von Informationen. Dadurch bewertet jedes Modell Quellen, Autorität und Relevanz anders. Ein Unternehmen kann bei ChatGPT sichtbar sein, bei Gemini aber fehlen. Deshalb ist Multi-Modell-Tracking für die KI-Sichtbarkeit entscheidend.
ChatGPT hat aktuell die grösste Nutzerbasis, aber Gemini wächst schnell und ist direkt mit der Google-Suche verknüpft. Für eine vollständige GEO-Strategie sollten mindestens drei Modelle regelmässig getrackt werden, um ein realistisches Bild der eigenen Sichtbarkeit zu erhalten.
Durch gezielte Generative Engine Optimization: Autoritative Inhalte erstellen, Schema Markup einsetzen, konsistente Unternehmensinformationen pflegen und regelmässig die eigene Mention Rate über mehrere Modelle tracken. Je häufiger und konsistenter ein Unternehmen als Quelle in hochwertigen Inhalten erscheint, desto wahrscheinlicher wird es von Modellen zitiert.
Ein Large Language Model (LLM) ist eine spezifische Art von KI-Modell, die auf Textverarbeitung spezialisiert ist. Der Begriff KI-Modell ist breiter und umfasst auch Systeme für Bildgenerierung, Spracherkennung oder Videoerstellung. Im Kontext von GEO sind vor allem LLMs relevant, da sie textbasierte Antworten auf Nutzeranfragen generieren.
Die führenden Anbieter veröffentlichen mehrmals jährlich neue Versionen ihrer Modelle, teilweise mit gravierenden Veränderungen in der Antwortqualität. Ein Update kann dazu führen, dass ein Unternehmen, das zuvor regelmässig erwähnt wurde, plötzlich nicht mehr in den Antworten auftaucht. Regelmässiges Tracking der Brand Mentions macht solche Veränderungen sichtbar.