Zu Beginn dieses Jahres haben wir über den Aufbau einer erfolgreichen Generative Engine Optimization (GEO) geschrieben – die Disziplin, die misst, wie eure Marke in KI-generierten Antworten erscheint, identifizierte Lücken schließt und Optimierung zu einer kontinuierlichen, bereichsübergreifenden Tätigkeit macht. Die grundlegenden Fakten lagen damals bereits auf dem Tisch: KI-vermittelter Traffic konvertiert um das 4,4-Fache besser als organische Suche. Google-Suchen in Safari sanken erstmals in 22 Jahren. Achtzig Prozent der Marken weisen heute erhebliche Lücken in ihrer KI-Präsenz auf.

Was seitdem ebenso deutlich geworden ist: Messungen allein reichen nicht aus, um diese Lücken zu schließen. Die Marken, mit denen wir arbeiten, haben echte Fortschritte erzielt. Doch die schnellsten stoßen alle an dieselbe Grenze: Zu wissen, wo ihr steht, ist nur dann nützlich, wenn ihr wisst, warum ihr dort steht, was sich genau ändern ließe, und ob die Arbeit, die ihr zur Behebung leistet, tatsächlich das Geschäft voranbringt. Um diese Herausforderung zu bewältigen, wurde Adobe Brand Visibility entwickelt.

Was der Markt uns gelehrt hat.

Adobe LLM Optimizer gab Marken etwas, was sie zuvor nicht hatten – einen Einblick, wie KI-Systeme sie wahrnehmen, wo Wettbewerber gewinnen und welcher Content die Antworten prägt, die User erhalten. Das war ein bedeutender erster Schritt. Doch während sich GEO-Programme weiterentwickelt haben, sind drei Lücken immer deutlicher geworden.

• Erstens: KI-Präsenz kann nicht isoliert bewertet werden. Die Präsenz einer Marke in KI-generierten Antworten ergibt nur im Kontext der gesamten Wettbewerbslandschaft Sinn: Wer gewinnt die Prompts, die ihr verliert, warum gewinnen sie, und was wäre nötig, um diese Lücke zu schließen? Ohne diese Gesamtbetrachtung des Marktes und eine klare Diagnose der Grundursachen haben Optimierungsanstrengungen kein solides Fundament.
• Zweitens: Selbst gut diagnostizierte Lücken schließen sich nicht von selbst. GEO-Teams müssen schnell handeln, denn jede Woche Verzögerung vergrößert den Rückstand zum Wettbewerb und erschwert die Aufholjagd. Geschwindigkeit erfordert mehr als Bereitstellungs-Tools für eigene Inhalte. GEO-Teams brauchen eine Möglichkeit, die richtigen Empfehlungen an bereichsübergreifende Partner und Kanalverantwortliche zu liefern, die Earned Media, Community-Foren und Drittanbieter-Veröffentlichungen gestalten. Die Fähigkeit, im gesamten Unternehmen zu agieren, unterscheidet Programme mit exponentieller Wirkung von solchen, die auf der Stelle treten.
• Drittens und am folgenreichsten: GEO-Investitionen ohne Umsatznachweis können nicht skalieren. Marketing-Organisationen können GEO-Programme nicht auf Vorstandsebene diskutieren, wenn der Attributionskreislauf beim Anteil der Zitierungen endet.

Um alle drei Lücken zu schließen, braucht es etwas völlig Neues – eine einheitliche Plattform, die nahtlos von Signal zu Aktion und zu verifizierten Ergebnissen führt. Dies mit der Geschwindigkeit, die die KI-native Konkurrenz erforderlich macht.

Wir stellen vor: Adobe Brand Visibility.

Heute stellen wir Brand Visibility vor, die einheitliche GEO-Plattform von Adobe für Unternehmensmarken. Brand Visibility vereint die umfassenden Marktdaten und KI-Suchdaten von Semrush mit den Fähigkeiten zur Ausführung und Attribution von Adobe in einem integrierten System.

Die Differenzierung beginnt mit den Daten. Brand Visibility vereint vier Intelligenz-Dimensionen, die kein Konkurrent in einem einzigen System zusammengeführt hat: 261 Millionen echte KI-Suchanfragen (keine modellierten Schätzungen), agentischen Traffic aus Content-Delivery-Network-Protokollanalysen, die für Standardanalysen unsichtbar sind, LLM-Referral-Traffic, der über Adobe Analytics mit Geschäftsergebnissen verknüpft ist, und Fan-out-Analyse von SEO-Suchanfragen, die die Sub-Abfragen aufdecken, die KI-Systeme bei der Antwortformulierung verwenden.

Jede Dimension erzählt einen anderen Teil der Geschichte. Zusammen geben sie Unternehmens-Teams eine Entscheidungsgrundlage an die Hand, die nirgendwo sonst verfügbar ist.

Von Signal zu Aktion zu Ergebnis.

Intelligence – auf die richtige kommt es an, aber das ist nur die halbe Miete. Was Brand Visibility damit macht, hilft Marken dabei, echte Wettbewerbsvorteile zu schaffen – Teams im gesamten Unternehmen können von Signal zu Aktion zu verifizierten Ergebnissen gelangen, über jede Dimension von GEO hinweg.

• Seht das komplette Bild, wie KI-Systeme eure Marke tatsächlich wahrnehmen. Nicht nur, ob ihr in Antworten erscheint, sondern wer die Prompts gewinnt, die ihr verliert, welche Drittanbieter-Quellen die KI-Wahrnehmung prägen und wie KI-Bots tatsächlich eure Site durchsuchen.
• Wisst, was ihr erstellen müsst, bevor ihr Ressourcen einsetzt. Die Abfrage-Fan-out-Analyse zeigt, wo ihr Autorität besitzt, die aber nicht in Zitate umgewandelt wird, und wo das Schließen einer Content-Lücke die Markenpräsenz in einem ganzen Themencluster verbessert. Teams können aufhören, Content für die falschen Lücken zu produzieren und mit einem klaren, priorisierten Bild arbeiten, das tatsächlich den Anteil von KI-Zitierungen steigert.
• Bringt Optimierungen auf jede Oberfläche, ohne auf Engineering zu warten. CDN-Edge-Änderungen gehen in Minuten live. CMS-Updates sorgen für Dauerhaftigkeit. Und die Abdeckung erstreckt sich über eigenen Content hinaus auf die Quellen, die LLMs bei der Antwortformulierung am stärksten gewichten – wie Wikipedia, YouTube, Reddit, Community-Foren, Bewertungsseiten – also jene Oberflächen, die die meisten GEO-Tools überhaupt nicht erreichen können.
• Beweist, dass GEO Umsatz generiert – im System, das die Führungsebene bereits nutzt. Native Adobe Analytics- und Customer Journey Analytics-Integrationen verbinden jede Optimierung – mit Server-seitiger Bestätigung, dass KI-Bots den aktualisierten Content gelesen haben – direkt mit Conversions und Umsatz. Keine separaten Reporting-Silos – alles der Beweis, der GEO von einer Kostenstelle zu einer Wachstumsinitiative macht.

All diesen vier Funktionen liegt eine Ebene für die unternehmensweite Zusammenarbeit zugrunde: Ein gemeinsamer Arbeitsbereich für Geschäftsmöglichkeiten, in dem Web-, Content-, PR-, Social-Media- und Demand-Generation-Teams auf der Grundlage derselben Prioritäten arbeiten – wobei Verantwortlichkeiten, Fortschrittsverfolgung und Governance bereits integriert sind. GEO hat schon immer die gesamte Marketing-Organisation betroffen. Brand Visibility ist die erste Plattform, die speziell für diesen Einsatzzweck entwickelt wurde.

Die Ergebnisse liegen bereits vor, und jetzt ist die Gelegenheit da, die Führung zu übernehmen.

Die Ergebnisse der ersten Bereitstellungen sprechen für sich. WK Kellogg setzte Content-Optimierungen um und verzeichnete innerhalb von acht Wochen einen Anstieg der KI-Zitate um 350 %. Slalom steigerte Zitate in vier Wochen um das 10-fache. General Motors erreichte innerhalb weniger Wochen nach der Bereitstellung einen Anstieg der KI-Präsenz um 23 % und der Zitate um 35 %.

Marken, die heute GEO-Infrastrukturen aufbauen, gewinnen nicht nur bei heutigen Abfragen. Sie etablieren eine Position, die mit jedem Monat stärker wird, weil KI-Systeme ihr Marktverständnis kontinuierlich basierend auf dem Content aktualisieren, den sie antreffen. Marken, die jetzt Lücken in ihrer Darstellung auf KI-Oberflächen schließen, werden feststellen, dass sich diese Position mit der Zeit selbst verstärkt. Marken, die warten, werden den Abstand immer schwerer aufholen können – und nicht einfacher.

Adobe Brand Visibility ist die Plattform für Marken, die diese Dynamik verstehen und die Führung übernehmen wollen.

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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