Die Zeiten klassischer SEO sind vorbei. KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Gemini entscheiden heute, welche Inhalte in Antworten erscheinen – und welche nicht. Für Unternehmen reicht es nicht mehr, auf Google zu ranken. Entscheidend ist, dass Inhalte maschinell lesbar sind und dialogfähig formuliert werden. Hier kommen LLMO (Large Language Model Optimization) und GAIO (Generative AI Optimization) ins Spiel. Gemeinsam bilden sie das Fundament von AI Chat Management – der neuen Disziplin der KI-Sichtbarkeit.
LLMO schafft das technische Fundament. Ohne klare Struktur bleiben selbst hochwertige Inhalte unsichtbar, weil KI-Systeme sie nicht richtig lesen oder interpretieren können. Unternehmen sollten daher Inhalte mit Schema.org-Markup auszeichnen, etwa Produkte mit FinancialProduct, Services mit Service oder FAQs mit FAQPage. JSON-LD hilft zusätzlich, Informationen wie Preise, Öffnungszeiten oder Produktdetails maschinenlesbar bereitzustellen. Gleichzeitig muss die Durchforstbarkeit gewährleistet sein: Inhalte, die hinter PDFs, JavaScript oder Login-Walls verborgen sind, bleiben für KI unsichtbar. Ebenso wichtig ist eine saubere HTML- und Heading-Struktur, bei der eine klare Hierarchie von H1 bis H3 eingehalten wird. Verwirrung entsteht, wenn Überschriften mehrfach oder unsystematisch genutzt werden. Ein weiterer Schlüsselfaktor ist die konsequente Verwendung von Begriffen. Wer einmal von «nachhaltiger Vorsorge» spricht und an anderer Stelle von «Green Finance» oder «Nachhaltigkeitssparen», sendet widersprüchliche Signale. Ein internes Glossar für zentrale Begriffe schafft hier Klarheit und Konsistenz.
Während LLMO für die technische Lesbarkeit sorgt, macht GAIO Inhalte überhaupt erst antwortfähig. KI-Systeme bevorzugen präzise und dialogorientierte Formulierungen statt langer Marketingtexte. Unternehmen sollten deshalb Inhalte so gestalten, dass sie wie natürliche Gesprächsbausteine wirken. FAQ-Blöcke im Dialogstil sind dabei besonders wertvoll. Statt vager Produktbeschreibungen braucht es konkrete Fragen und prägnante Antworten, die in 50 bis 80 Wörtern alles Wichtige zusammenfassen. Auch Themenseiten, die ein ganzes Problemfeld abdecken, sind relevanter als viele kleine Einzelartikel. Besonders wirksam ist die Kombination von Videos mit Transkripten: Während Videos Vertrauen schaffen, liefern die Transkripte den maschinenlesbaren Text, den KI-Systeme benötigen. Entscheidend ist, dass Sprache klar, verständlich und frei von unnötigem Jargon bleibt.
Die Umsetzung in der Praxis gelingt am besten mit einer klaren Roadmap. Der erste Schritt besteht darin, ein Audit durchzuführen. Unternehmen sollten typische Kundenfragen an ChatGPT oder Perplexity stellen und systematisch dokumentieren, ob sie genannt werden und ob die Informationen korrekt sind. So lassen sich bestehende Lücken schnell identifizieren. Im nächsten Schritt geht es darum, technische Quick Wins im Sinne von LLMO umzusetzen. Dazu gehört etwa die Implementierung von Schema.org-Markup für die wichtigsten Seiten, die Beseitigung technischer Hindernisse für das Durchsuchen oder die Ergänzung von Aktualitätsangaben. Danach folgt die inhaltliche Arbeit mit GAIO. Für die zentralen Produkte oder Leistungen sollten FAQs im Dialogstil formuliert und Themenseiten erstellt werden, die zusätzlich mit Videos und Transkripten angereichert werden. Schliesslich muss Resonanz aufgebaut und Monitoring etabliert werden. Gastbeiträge oder Interviews in Fachmedien stärken die externe Wahrnehmung, während Brand-Monitoring-Tools oder Google Alerts helfen, die eigene Sichtbarkeit im Blick zu behalten. Parallel sollten neue Kennzahlen wie Share of LLM oder Zero-Click Visibility verfolgt werden, um Fortschritte messbar zu machen.
Viele Unternehmen machen an dieser Stelle noch Fehler. Sie stellen Inhalte ausschliesslich als PDFs zur Verfügung, verzichten auf Schema-Markup oder verfassen FAQ-Listen, die für Maschinen nicht lesbar sind. Oft bleibt der Tonfall zu werblich, sodass Inhalte keinen echten Mehrwert für die Kundinnen und Kunden liefern. Ein weiterer Stolperstein ist das Fehlen klarer Verantwortlichkeiten: Wenn niemand für Datenpflege und technische Optimierung zuständig ist, bleiben auch die besten Strategien wirkungslos.
Am Ende entsteht KI-Sichtbarkeit an der Schnittstelle von Technik und Inhalt. Unternehmen, die sowohl LLMO als auch GAIO konsequent umsetzen, erhöhen ihre Chancen, von KI-Systemen empfohlen zu werden – mit korrekten, vertrauenswürdigen und kontextrelevanten Antworten. Wer jetzt beginnt, sich technisch sauber aufzustellen, verschafft sich einen nachhaltigen Vorteil. Ohne LLMO keine Lesbarkeit. Ohne GAIO keine Antwortfähigkeit. Ohne beides keine Sichtbarkeit.
Sophie Hundertmark ist Expertin für Generative KI und Chatbots, berät Unternehmen wie Helvetia und Raiffeisen und forscht an der Hochschule Luzern.
Unsere Autorinnen und Autoren vertreten ihre eigene Meinung. Sie deckt sich nicht in jedem Fall mit derjenigen der Redaktion.
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