KI-gestützte Assistenten sind zum Ausgangspunkt für geschäftskritische Entscheidungen geworden – und zunehmend auch zum Endpunkt. Besuchende, die von KI-Kanälen kommen, konvertieren laut Adobe Digital Index-Daten um 31 % häufiger als die von anderen Kanälen. Kundinnen und Kunden haben bereits recherchiert und ihre Meinung durch KI-Empfehlungen geformt, bevor sie auf eure Marken-Site gelangen.
Deshalb steht so viel auf dem Spiel. Es reicht nicht, in einer KI-generierten Antwort aufzutauchen. Entscheidend ist, wie eure Marke erscheint – ob ihr die maßgebliche Wahl seid oder nur eine Option unter vielen. KI baut entweder Vertrauen in eure Marke auf oder untergräbt es stillschweigend, bevor ihr die Chance habt, für euch selbst zu sprechen. Unsere Forschung zeigt, dass 80 % der Unternehmen erhebliche Lücken dabei haben, wie ihr Content in LLM-Ergebnissen auftaucht. Außerdem wissen viele nicht, was KI-Systeme tatsächlich über sie sagen.
Behandelt Generative Engine Optimization (GEO) als Praxis, nicht als Projekt.
Als Adobe GEO für Adobe.com anwendete, sahen wir eine 5-fache Steigerung der Zitierungen für Adobe Firefly, eine 200%ige Zunahme der LLM-Sichtbarkeit für Adobe Acrobat und einen 41%igen Anstieg des LLM-Empfehlungs-Traffics – innerhalb weniger Wochen. Was unsere Kundinnen und Kunden angeht: Das Digital-Team von Slalom Inc. erreichte kürzlich bis zu 100 % Content-Sichtbarkeit bei über 100 Seiten und 10-mal mehr Zitierungen als Ergebnis. GM konnte LLM-freundliche Content-Seiten erstellen, die zu einer 23%igen Steigerung der KI-Sichtbarkeit und 35%igen Zunahme der Zitierungen führten.
Solche Ergebnisse entstehen nicht nur durch Präsenz. Unsere Vision mit Adobe Brand Visibility war es, über die Gewinnung von Insights hinauszugehen und euch die Mittel zum Handeln direkt in die Hand zu geben. Jede Funktion, die wir entwickeln, dient dazu, die Kluft zwischen Wissen und Handeln zu schließen.
Diese Disziplin nimmt Gestalt an über drei Kernfähigkeiten: Messt und überwacht, wie eure Marke auf KI-Oberflächen erscheint; handelt und verbessert euren Content basierend auf diesen Erkenntnissen; und nutzt und arbeitet zusammen, damit Optimierung zu einer kontinuierlichen, funktionsübergreifenden Disziplin wird.
Auf diesen drei Säulen basiert Brand Visibility.
Messen und überwachen: das Gesamtbild sehen.
Ihr könnt nicht optimieren, was ihr nicht seht. Doch die meisten Marken arbeiten mit einem unvollständigen Bild. Eure eigenen Analysedaten – wie Interaktionsdaten, Conversion-Metriken und Site-Verhalten – repräsentieren nur einen Bruchteil der Signale, die für KI-Sichtbarkeit relevant sind. Der Rest, also was KI-Systeme über eure Marke denken, welche eurer Seiten sie crawlen, wie sie eure Produkte charakterisieren und wie das im Vergleich zu Mitbewerbern aussieht, blieb bisher größtenteils unsichtbar.
Adobe Brand Visibility vervollständigt dieses Bild mit wichtigen Funktionen und Integrationen:
- Erweiterte Daten zu LLM-Referenz-Traffic mit Adobe Analytics. Eine sofort einsatzbereite Integration mit Adobe Analytics, die LLM-Referenz-Traffic direkt mit Geschäftsergebnissen wie Umsatz, Conversions und Interaktionen verknüpft. Teams können den ROI ihrer GEO-Maßnahmen in derselben Reporting-Umgebung nachweisen, die sie bereits nutzen.
- Support für mehrere Marken und Markenhierarchie. Für Organisationen, die ein Portfolio von Marken oder Sub-Marken verwalten, bietet Brand Visibility einheitliches Tracking und Management von einer einzigen Plattform aus. Vergleicht die Sichtbarkeit verschiedener Marken, identifiziert Portfolio-weite Lücken und verwaltet Optimierungen, ohne zwischen Instanzen zu wechseln.
- Marken-Claims. KI-generierte Antworten enthalten implizite und explizite Aussagen über eure Marke: Produktqualität, Preisgestaltung, Zuverlässigkeit und Wettbewerbsposition. Die Marken-Claims-Funktion gruppiert diese Aussagen automatisch in strukturierte Kategorien und deckt auf, wo Wahrnehmungslücken bestehen und wo KI möglicherweise falsch liegt. Für Marken, die hart daran gearbeitet haben, ihr Narrativ zu kontrollieren, ist das die Sichtbarkeit, die ihnen gefehlt hat.
- Prompt-Generierung aus Agent-basiertem und Referenz-Traffic. Anstatt zu raten, welche Prompts für eure Marke am wichtigsten sind, kann Brand Visibility automatisch echte Agent-basierte Besuche und Referenzsignale in neue Monitoring-Prompts konvertieren. Die Fragen, die bereits KI-Traffic auf eure Site lenken, werden zu den Fragen, die ihr messt – basierend auf echtem Kundenverhalten, nicht auf Annahmen.
- Integration mit der Google Search Console. Verbindet euch mit eurer Google Search Console, um automatisch im Trend liegende Suchabfragen anzuzeigen. So basieren eure überwachten Prompts auf echten Kundenanfragen und eure GEO-Strategie bleibt mit der realen Nachfrage verknüpft.
Zusammengenommen verschaffen diese Funktionen Teams einen viel klareren Überblick darüber, wie eure Marke tatsächlich auf KI-Oberflächen erscheint – nicht nur im Hinblick auf Traffic, sondern auch darauf, wie sie interpretiert und verglichen wird.
Doch allein die Stärkung eurer Markenpräsenz verändert noch keine Ergebnisse. Der nächste Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse zu nutzen, um Lücken zu identifizieren und – genauso wichtig – Gelegenheiten zur Verbesserung zu finden.
Handeln und verbessern: Lücken schnell schließen.
Sichtbarkeit ohne Aktion ist nur ein Dashboard. Die zweite Säule einer starken GEO-Praxis ist die Fähigkeit, auf das Gelernte zu reagieren – schnell, skalierbar und ohne neue technische Abhängigkeiten zu schaffen, die Teams ausbremsen.
- Optimierung an der Edge. Die meisten Content-Optimierungen erfordern Entwicklungsarbeit, CMS-Änderungen und langwierige Veröffentlichungszyklen. Die Optimierung an der Edge beseitigt diese Abhängigkeit vollständig. Es ist eine No-Code-Bereitstellungsfunktion, die KI-freundliche Content-Verbesserungen – LLM-freundliche Zusammenfassungen, relevante FAQs, vereinfachten Content und wiederhergestellten ausgeblendeten Content – direkt auf der CDN-Ebene bereitstellt und dabei nur AI Agents anspricht, ohne das Erlebnis für Menschen oder SEO-Bots zu beeinträchtigen. Identifizierte Opportunities können innerhalb von Minuten live gehen, mit integrierten Vorschau-, Bearbeitungs- und Ein-Klick-Rollback-Funktionen. Es funktioniert mit jeder CDN-Konfiguration, einschließlich Adobe Experience Manager Cloud Service, Fastly, Akamai und Cloudflare. Für Marketing-, SEO- und Contentteams, die Schwierigkeiten hatten, Entwicklungszyklen für GEO-Arbeit zu etablieren, ändert dies die Lage erheblich.
- Produkt- und Kataloganreicherung für Auffindbarkeit. Für Commerce- und Retail-Marken hängt die Produktauffindbarkeit in KI-generierten Antworten davon ab, wie gut LLMs euren Katalog verstehen. Die Produkt- und Kataloganreicherung macht Katalogattribute zugänglich und fügt narrativen Produktkontext direkt in Brand Visibility hinzu. So verstehen KI-Systeme besser, was eure Produkte tatsächlich sind, Mehrdeutigkeiten werden reduziert und die Genauigkeit von Empfehlungen in KI-gesteuerten Discovery-Erlebnissen verbessert sich.
- Social- und Community-Optimierung außerhalb der eigenen Website. Die Präsenz eurer Marke in KI-Antworten wird nicht nur durch eure Website bestimmt. Externe Plattformen wie YouTube, Reddit, Community-Foren und Bewertungsseiten sind stark gewichtete Quellen für die meisten LLMs. Brand Visibility analysiert und zeigt Verbesserungspotenziale auf diesen externen Kanälen auf und verschafft Teams einen vollständigen Überblick darüber, wo sie in den Gesprächen fehlen, die KI-Antworten prägen.
- Verifizierte Auswirkungen auf das Geschäft. Brand Visibility stellt sicher, dass jede Optimierung messbar, zuordenbar und statistisch validiert ist. Durch kontrollierte Experimente, adaptive Messungen und Baseline-Validierung verwandelt es Optimierung in ein kontinuierliches, geschlossenes System, das mit echten Geschäftsergebnissen verknüpft ist.
Diese Funktionen ermöglichen es, viel schneller von der Erkenntnis zur Aktion überzugehen und viele der traditionellen Engpässe zu beseitigen, die die Content-Optimierung bislang verlangsamt haben.
Während Teams beginnen, Sichtbarkeitslücken zu schließen und zu verbessern, wie ihr Content verstanden wird, verlagert sich der Schwerpunkt von einzelnen Optimierungen hin zum Aufbau eines konsistenteren, wiederholbaren Ansatzes.
Nutzen und zusammenarbeiten: GEO als gemeinsame Disziplin.
GEO ist nicht nur eine einzelne Rolle. Es verbindet SEO, Content, Marke, Produkt-Marketing, PR, Social Media und mehr. Der dritte Pfeiler einer starken Praxis ist die Infrastruktur, die es jedem relevanten Team-Mitglied ermöglicht, auf Insights mit Klarheit, angemessenem Zugriff und gemeinsamem Kontext zu reagieren, anstatt mit isolierten Informationen zu arbeiten oder Aufwand zu duplizieren.
- Warnhinweise und Benachrichtigungen. Wenn euer Sichtbarkeitswert sinkt, ein Konkurrent Zitierungsanteile dazugewinnt oder eine wichtige Anfrage ungünstige Markenaussagen generiert, müsst ihr es sofort wissen. Brand Visibility liefert konfigurierbare E-Mails und produktinterne Benachrichtigungen, damit Teams schnell auf Änderungen reagieren können, inklusive Links direkt zu den Dashboards und Optimierungsmöglichkeiten, die für jeden Warnhinweis am relevantesten sind.
- Opportunity-Arbeitsbereich. Ein gemeinsamer Arbeitsbereich, in dem Teams an Optimierungstaktiken zusammenarbeiten, Verantwortlichkeiten zuweisen und die Auswirkungen von Änderungen auf die Markensichtbarkeit messen können. Er schließt die Lücke zwischen Erkenntnis und Ausführung und macht GEO zu einem Mannschaftssport statt zu einer Einzelanstrengung.
- Nahtlose Workflows mit Tools für Projekt-Management. GEO-Arbeit findet nicht isoliert vom Rest eurer Marketing-Abläufe statt. Brand Visibility wird bald mit Jira, Slack und Workfront integrierbar sein, damit Teams Optimierungsaufgaben direkt in den Tools erstellen und nachverfolgen können, die sie bereits nutzen, und so GEO-Arbeit parallel zu den anderen Aufgaben auf ihrer Liste vorantreiben.
- Benutzerrollen und Berechtigungen. Da sich GEO über Marketing-, SEO- und Content-Funktionen erstreckt, wird Governance unerlässlich. Rollenbasierte Zugriffskontrolle ermöglicht es Administrierenden, Admin- und Nur-Lese-Berechtigungen zu konfigurieren, mit einer Roadmap hin zu granulareren Rollen, die skalierbare Governance in größeren Teams unterstützen. Mit den richtigen Workflows und einem gemeinsamen Kontext wird es einfacher, GEO über Teams und Rollen hinweg zu koordinieren, die zuvor in Silos operierten.
Im Laufe der Zeit verwandelt diese Koordination Optimierung in eine fortlaufende Praxis, die sich weiterentwickelt, während sich KI-Oberflächen und Kundenverhalten ändern.
Besucht wichtige Sessions vom Adobe Summit noch einmal.
Diese Funktionen erweitern die Möglichkeiten für die Marken erheblich, die ihre Präsenz in der KI-gesteuerten Discovery-Landschaft ernst nehmen. Aber die dahinterstehende Strategie haben wir auf dem Adobe Summit intensiv erkundet. Schaut euch die folgenden Sessions an:
Egal, ob ihr gerade erst anfangt, die KI-Sichtbarkeit eurer Marke zu verstehen, oder GEO intensivieren wollt, diese Sessions können euch zeigen, wie es in der Praxis aussieht: mit Beispielen aus der Praxis, Live-Produktdemos und den Frameworks, die euch helfen, schnell voranzukommen.
Fangt noch heute an, eine GEO-Praxis zu etablieren.
Die Marken, die bei der KI-gesteuerten Discovery erfolgreich sind, warten nicht darauf, dass sich die Landschaft stabilisiert. Sie messen, wo sie aktuell stehen, handeln basierend auf ihren Erkenntnissen und entwickeln die Team-Gewohnheiten, die Optimierung zu einem kontinuierlichen Prozess machen.
Adobe Brand Visibility ist darauf ausgelegt, diese Arbeit in jeder Phase zu unterstützen: vom Aufbau eurer ersten Baseline bis zur Umsetzung eines ausgereiften, funktionsübergreifenden GEO-Programms.
Erkundet Adobe Brand Visibility und lest unsere Best Practices für GEO, um mehr zu erfahren.
Karthik Muralidharan ist Group Product Marketing Manager und leitet ein Team, das sich auf Go-to-Market- und Produktstrategien für Adobe-Programme für das Agent-basierte Web und Wachstumsproduktlinien in Adobe Experience Manager konzentriert. In seinen über 8 Jahren bei Adobe hat Karthik Unternehmen dabei geholfen, ihre digitalen Erlebnisse für verschiedenste Use Cases zu verbessern – von Markensichtbarkeit über Content-Management und Formularverwaltung bis zu Digital Signage und mehr. Vor seiner Zeit bei Adobe arbeitete er als Unternehmensberater und beriet bei der Optimierung von Vertriebs-Teams, Kanaleffektivität und Kundentreue-Programmen.
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