3 Schlüssel für die erfolgreiche Positionierung in KI-Suchen.

Tory Brunker

10-13-2025

KI analysiert, warum eine Kaffee‑Website in der Suche weit oben gerankt wird: Erwähnungen durch YouTube‑Influencer, Features in Artikeln und Kundenrezensionen.

Mit 4.700 % Wachstum bei KI‑gestütztem Shopping und 3.500 % mehr KI‑getriebenem Traffic auf Reise‑Sites allein im letzten Jahr zeigt sich, wie rasant sich die digitale Discovery verändert. Kundschaft nutzt KI‑Tools für Empfehlungen, Antworten und Inspiration – und was in diesen Ergebnissen erscheint, entscheidet über die Sichtbarkeit eurer Marke.

Plötzlich konkurriert das gesamte Marketing um Aufmerksamkeit in KI‑generierten Antworten, während sich die Spielregeln ständig ändern. Die Aufgabe ist nicht nur Präsenz – es geht um Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit. Dafür reicht guter Content nicht aus: Achtet zusätzlich darauf, dass Agents eure Inhalte effektiv lesen und interpretieren können, und entwickelt eure Erfolgsmessung in diesem neuen Kontext weiter.

Dieser Blog beleuchtet drei zentrale Schwerpunkte der KI-Suchoptimierung. Mit den richtigen Rückmeldungen und Systemen kann eure Marke die KI-gestützte Auffindbarkeit von einer Challenge in eine Opportunity verwandeln – und Kundschaft dort erreichen, wo es wirklich zählt.

1. Identifiziert Lücken in eurer KI-Sichtbarkeit.

Der erste Schritt zu einer starken Präsenz ist zu verstehen, wo eure Marke heute steht – und wo sie zurückfällt. Startet mit einem Audit eurer Sichtbarkeit in KI-Suchen. Betrachtet nicht nur eure eigenen digitalen Assets, sondern auch, wie eure Marke im Web erwähnt wird. Sind eure Produktkataloge vollständig gepflegt – mit allen Kennungen und Rich Media, nach denen KI‑Engines suchen? Ist der Content eurer Site gut strukturiert und aktuell, von FAQs bis zu Support‑Dokumentation? Noch wichtiger: Wird eure Marke in vertrauenswürdigen Drittquellen wie Fachforen und anerkannten Publikationen erwähnt? Genau solche Referenzen prüfen KI‑Modelle, wenn sie entscheiden, wer in Antworten erscheint.

Sobald klar ist, wo eure Marke nicht erscheint oder nicht korrekt dargestellt wird, wird es Zeit, taktisch vorzugehen und gezielt nachzubessern.

2. Setzt KI ein, um Erkenntnisse in Optimierungen zu verwandeln.

In der Ära Agent‑basierter Systeme geht es bei Optimierung darum, intelligenter zu arbeiten – nicht härter. Statt flächendeckender Content‑Überarbeitungen konzentriert euch auf präzise Updates mit hohem Effekt. Ergänzt fehlende Spezifikationen, korrigiert Kennungen, frischt Autoritäts‑Referenzen auf oder aktualisiert Preise. Entscheidend ist, dass jede Änderung KI‑Agents hilft, eure Marke korrekt zu finden, zu verstehen und darzustellen.

Verfolgt einen systematischen Ansatz, indem ihr euer Monitoring direkt mit internen Analysen verknüpft – so seht ihr, wie schnell Aktualisierungen in KI-generierten Antworten sichtbar werden. Nutzt Tools wie Adobe Brand Visibility, ehemals Adobe LLM Optimizer, um kanalübergreifendes Monitoring zu automatisieren, zusätzliche Optimierungspotenziale zu erkennen und eure Marke mit Konkurrenten zu benchmarken. Dokumentiert erfolgreiche Taktiken und skaliert sie über alle Produktlinien hinweg. Das Ziel: KI-Optimierung als festen Bestandteil der operativen DNA zu verankern – und nicht als einmaliges Projekt zu behandeln. Für Marketing-Verantwortliche bedeutet das, Teams in die Lage zu versetzen, schnell zu handeln, Iterationen durchzuführen und bewährte Strategien konsequent auszubauen, ohne sich in endlosen Annahmen zu verlieren.

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3. Richtet eine kontinuierliche Feedback-Schleife ein.

Metadaten‑ und Content‑Optimierungen allein sichern keine dauerhafte Sichtbarkeit. Angesichts der rasanten Weiterentwicklung der KI-Suche müssen Marketing‑Führungskräfte genau wissen, an welchen Hebeln sie ansetzen und welche blinden Flecken zuerst zu schließen sind, um sich an der Spitze zu halten.

Eine kontinuierliche Feedback‑Schleife ist entscheidend, um diese Hebel schnell zu erkennen und zu nutzen. Konzentriert euch auf Folgendes:

Erfolgreich sind Marken, die das Messen als kontinuierliche Disziplin begreifen und ihren Ansatz kontinuierlich schärfen – für maximale Sichtbarkeit, Glaubwürdigkeit und Wettbewerbsvorsprung in der KI‑gestützten Suche.

Jetzt handeln, später gewinnen.

Das Zeitalter KI‑gestützter Discovery ist da – und verändert, wie Sichtbarkeit, Autorität und Einfluss online entstehen. Wettbewerbsfähig bleibt, wer proaktiv misst und mit jeder Erkenntnis den Ansatz verfeinert. Mit wiederholbaren Prozessen, geteilten operativen Kennzahlen und Team-übergreifender Abstimmung bleibt eure Marke beweglich und bereit, Chancen zu nutzen.

Auch wenn die Lage komplex erscheinen mag – mit den richtigen Tools macht ihr den entscheidenden Unterschied. Brand Visibility bietet praxisnahe Unterstützung: Es hilft eurem Marketing-Team, zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren und sich auf strategische Verbesserungen zu konzentrieren, die wirklich zählen. Zukunftsorientierte Marken, die diesen Wandel aktiv gestalten, schaffen die Grundlage für nachhaltiges Wachstum und dauerhafte Relevanz.

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Fragen zur KI-Suche? Wir haben die Antworten.

Was ist Adobe Brand Visibility und wie unterstützt es Marketing-Fachleute?

Adobe Brand Visibility ist eine Lösung, die dafür sorgt, dass euer Content für Agents und große Sprachmodelle leichter verständlich, auffindbar und zuordenbar wird. Sie hilft Marketing-Fachleuten dabei, Content strukturiert aufzubereiten und zu labeln – damit Marken in KI-Tools präziser und konsistenter erscheinen, wenn Kundschaft auf dem Weg durch die Buyer Journey Fragen stellt.

Welche typischen Lücken gibt es bei der KI-Suchsichtbarkeit und wie lassen sie sich schließen?

Typische Lücken entstehen durch Content, der nicht maschinenlesbar ist, fehlende oder inkonsistente Metadaten sowie unklare Marken- oder Produktsignale, die KI-Modelle nicht erkennen können. Abhilfe schafft es, Content rund um Kundenabsichten zu strukturieren, Datenqualität und -struktur zu verbessern und kontinuierlich zu überwachen, wie KI-Systeme eure Marke referenzieren – um den Content gezielt weiterzuentwickeln.

Wie unterscheidet sich die KI-Suchoptimierung je nach geografischem Standort?

Die KI-Suchoptimierung ist stark regional geprägt: Menschen nutzen unterschiedliche Sprachen, kulturelle Bezüge und lokale Suchabsichten, wenn sie mit KI-Tools interagieren. Marketing-Fachleute sollten daher Content, Beispiele und Metadaten lokalisieren – unter Berücksichtigung regionaler Vorschriften und Gepflogenheiten –, damit KI-Modelle in jedem Markt relevante und vertrauenswürdige Antworten liefern können.

Welche Vorteile bietet ein frühzeitiger Einstieg in die KI-Suchoptimierung?

Wer früh handelt, verschafft seiner Marke die Chance, zur „Standardantwort“ zu werden, die ein Modell mit bestimmten Fragen oder Kategorien verknüpft – eine Position, die sich später nur schwer verdrängen lässt. Gleichzeitig gewinnen Marketing-Fachleute wertvolle Zeit, um zu verstehen, wie verschiedene KI-Systeme ihren Content interpretieren, ihre Strategie zu verfeinern und verantwortungsvolle Schutzmaßnahmen zu etablieren, bevor die Konkurrenz aufholt.

Wie unterscheidet sich die KI-Suchoptimierung von klassischen Suchmaschinen-Optimierungs-Strategien?

Klassische Suchmaschinen-Optimierung zielt darauf ab, in Web-Suchergebnissen möglichst weit oben zu erscheinen. KI-Suchoptimierung hingegen dreht sich darum, wie konversationelle Modelle euren Content in Antworten interpretieren, zusammenfassen und als Quelle zitieren. Die Grundlagen sind ähnlich – hochwertiger, glaubwürdiger und gut strukturierter Content –, doch KI-Suche erfordert zusätzlich klarere semantische Signale, reichhaltigeren Kontext und ein Bewusstsein dafür, wie Informationen im Dialog verwendet werden, nicht nur auf einer Suchergebnis-Seite.

Welchen Herausforderungen begegnen Marketing-Fachleute bei der Implementierung von KI-Suchoptimierung?

Zu den zentralen Challenges zählen die begrenzte Sichtbarkeit in die Funktionsweise einzelner KI-Modelle, das rasante Tempo der Plattformentwicklung sowie die Notwendigkeit, rechtliche, Datenschutz- und Markensicherheitsanforderungen mit neuen Optimierungsansätzen in Einklang zu bringen. Marketing-Fachleute benötigen außerdem neue Kompetenzen, Measurement-Frameworks und funktionsübergreifende Zusammenarbeit, um KI-Such--Aktivitäten verantwortungsvoll zu testen, daraus zu lernen und zu skalieren – ohne dabei die Möglichkeiten von KI zu übertreiben oder falsch darzustellen.

Tory ist Senior Director Web‑Marketing bei Adobe for Business. Mit über 20 Jahren B2B‑Marketing‑Erfahrung in Fortune‑250‑Unternehmen gilt sie als erfahrene Führungskraft, die Umsatz‑ und Margenwachstum vorantreibt. Aktuell leitet sie das Adobe for Business Webteam und verantwortet gemeinsam mit ihrem globalen Team in Nordamerika, EMEA und APAC die Web Experience, Customer Journeys, SEO und Web-Analysen. Ihre Stärke: innovative Strategien und operative Pläne, die Marketing, Produkt und Vertrieb ausrichten und eine nahtlose Cross‑Channel‑Umsetzung ermöglichen. Mit technologischem Fokus treibt sie den Einsatz von KI über die gesamte Website sowie Team-Arbeit voran – besonders, um SEO in Richtung KI‑Suchmaschinen und LLMs weiterzuentwickeln.

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