So gehen Sie mit den Erwartungen von Stakeholdern an die KI-Suche um

Galen Low: Derzeit möchte jede Marke in der KI-Suche auftauchen. Daher ist es keine Überraschung, dass sich alle möglichen Personen und Unternehmen als Wunderwirker für AEO und GEO positionieren. Ebenso wenig überrascht es, dass Führungskräfte sofortige Ergebnisse von den neuen Akquisekanälen erwarten, die Large Language Models geschaffen haben – selbst wenn das bedeutet, eine moralisch fragwürdige Abkürzung zu nehmen.

Auch Agenturen und Fachleute für digitale Projekte müssen schwierige Gespräche darüber führen, was im Hinblick auf die Anforderungen der KI-Suche in ihren Website-Redesigns oder Marketingkampagnen realistisch ist und was nicht. Der Druck ist real. Die Realität ist jedoch, dass die KI-Suche kein System ist, das man langfristig austricksen kann.

Wie überzeugt man also die Verantwortlichen davon, langfristig zu denken und dem Drang zu widerstehen, bequeme Tricks zu verfolgen? Und wie findet man einen Partner für KI-Suche, der die Ergebnisse tatsächlich liefern kann, die er verspricht? Wie funktioniert KI-Suche überhaupt? Um diese Fragen zu beantworten, habe ich einen Experten für KI-Suche und Gründer einer Agentur eingeladen, dem ich vertrauen kann, weil ich bereits mit ihm gearbeitet habe.

Gemeinsam sprechen wir darüber, was Fachleute für digitale Projekte über die KI-Suche wissen müssen, um eine integrierte Markenstrategie voranzutreiben, die eine deutlich größere Wirkung erzielt als jede zweifelhafte Quelle. Ich hoffe, Ihnen gefällt diese Episode.

Willkommen beim Podcast des Digital Project Manager – der Sendung, die Führungskräften in der Umsetzung hilft, im Zeitalter der KI intelligenter zu arbeiten, reibungsloser zu liefern und ihre Teams souverän zu führen.

Ich bin Galen, und jede Woche beschäftigen wir uns mit Strategien aus der Praxis, aufkommenden Trends, bewährten Methoden und gelegentlichen Geschichten aus den vordersten Reihen des Projektgeschäfts. Ganz gleich, ob Sie große Transformationsprojekte steuern, KI-Arbeitsabläufe organisieren oder einfach nur versuchen, das Chaos unter Kontrolle zu halten – Sie sind hier richtig.

Wenn Ihnen gefällt, was Sie in letzter Zeit von uns gehört haben, folgen Sie uns bitte dort, wo Sie uns hören, und hinterlassen Sie vielleicht sogar eine Bewertung. Gut, dann legen wir los.

Heute ist Matt Slater bei mir, Spezialist für Suchoptimierung und Gründer von Receipts, einer Ein-Personen-Agentur, die sich auf KI-SEO spezialisiert. Matt hat Marken aus den Bereichen Medien, SaaS, Gaming und Bildung dabei geholfen, in einigen der wettbewerbsintensivsten und begehrtesten Keyword-Suchen eine führende Position zu erreichen. Matts Ziel war es stets, den Lärm in der Welt der Suche zu durchdringen, Gründern und Führungskräften zu vermitteln, was für ihre Marke relevant ist, und Programme aufzubauen, die messbare Ergebnisse erzielen und zu ihrer Geschäftsstrategie passen.

Mit Receipts geht er einen Schritt weiter in Richtung seiner Vision für die Zukunft: Koalitionen von Mikroagenturen sollen die Fähigkeiten wachsender Marken erweitern, ohne zusätzliche Mitarbeitende einzustellen. Ausgestattet mit individuell entwickelten Tools, Branchenkenntnissen und einem Talent dafür, zwischen Technologie- und Geschäftszielgruppen zu vermitteln, verschafft Matt Unternehmen einen Vorteil gegenüber ihren Wettbewerbern, wenn es um Sichtbarkeit in der KI geht.

Matt, danke, dass du heute dabei bist.

Matt Slater: Hallo, Galen. Danke für die Einladung. Es ist immer schön, mit dir zu sprechen.

Galen Low: Heute sprechen wir über KI-Suche und darüber, warum es für Marken, Agenturen und Fachleute für digitale Projekte so wichtig ist, zu verstehen, wie diese Technologie Entdeckung, Sichtbarkeit und Vertrauen beeinflusst.

Wir sprechen darüber, was Marken, Agenturen und Verantwortliche für die Umsetzung über AEO und GEO wissen müssen. Wir teilen Strategien für den Umgang mit unrealistischen Erwartungen von Stakeholdern oder unethischen Anfragen und sprechen darüber, wie Marken ihre Webpräsenz auf eine Welt vorbereiten müssen, in der Suchen ohne Klick zum Normalfall werden.

Wie klingt das?

Matt Slater: Klingt gut. Ich freue mich darauf, tiefer einzusteigen.

Galen Low: Großartig. Beginnen wir mit etwas Kontroverse. Es tauchen viele neue Agenturen und Berater auf, die behaupten, den Code für KI-Suche, AEO und GEO geknackt zu haben. Wenn es heutzutage etwas gibt, das fast jedes Unternehmen möchte, dann ist es, in ChatGPT oder Claude aufzutauchen, wenn jemand nach dem besten Unternehmen für X oder Y fragt.

In den Subreddits und Newslettern, die ich lese, sagen einige SEO-Fachleute jedoch, dass es im Grunde dieselbe Arbeit ist, die auf denselben Prinzipien beruht. Daher meine Frage: Ist KI-Suche eine eigene, klar abgegrenzte Disziplin oder handelt es sich lediglich um bewährte SEO-Praktiken in einem anderen, von Schlagworten geprägten Gewand?

Matt Slater: Das ist eine großartige und durchaus kontroverse Frage, besonders angesichts all der neuen Agenturen, die entstehen. Ohne Zweifel gibt es viele Überschneidungen zwischen SEO und GEO. Viele grundlegende Elemente, die man von einer starken SEO-Strategie und -Kampagne erwarten würde, sehen der KI-Suche sehr ähnlich.

Ich glaube aber, dass es bestimmte Taktiken und Ansätze gibt, die man für GEO einsetzen würde und die es zu einer eigenen Disziplin machen. Für mich muss man sich nur ansehen, wie unterschiedlich Menschen beispielsweise mit Google und ChatGPT interagieren. Bei ChatGPT formulieren sie ausführliche Fragen und führen ein vollständiges Gespräch, während sie bei Google vielleicht nur zwei oder drei Wörter eingeben und sich anschließend durch Websites und Antworten arbeiten.

Daraus kann man einiges ableiten. Ich glaube, Menschen mit SEO-Hintergrund sind sehr gut aufgestellt, um grundlegende Ratschläge zu GEO zu geben. Ich würde jedoch nicht sagen, dass es sich exakt um dasselbe handelt.

Galen Low: Das ist fair. Ich mag besonders den Punkt, dass die Interaktion einfach anders ist.

Auch wenn Google inzwischen einen KI-Modus hat und mir ohnehin eine KI-Übersicht anzeigt, suche ich immer noch so, wie ich in den 1990er-Jahren nach einem Buch in der Bibliothek gesucht hätte: Autor, Thema, ist es gut? Meine Google-Suchen sind grundsätzlich sehr einfach. Im Gegensatz dazu teile ich in einem Gespräch mehr Kontext und Informationen.

Ich gebe wahrscheinlich auch eigene Vorschläge ein, und das Ergebnis ist nicht so programmatisch oder deterministisch wie bei manchen Suchalgorithmen der Vergangenheit. Die Suche nach denselben Dingen enthält jetzt viel mehr Kontext und Substanz, um herauszufinden, was relevant ist. Diese Spezifität wird dann wichtig, wenn es darum geht, welche Absicht jemand tatsächlich mit seiner Suche verfolgt.

Matt Slater: Genau. Der Ausdruck „Recherche betreiben“ sieht heute ganz anders aus. Früher bedeutete Recherche bei Google, eine Suche einzugeben und sich durch die Ergebnisse der ersten Seite zu klicken, um herauszufinden, was man daraus braucht.

Bei ChatGPT geht man dagegen wirklich in ein Kaninchenloch. Die Plattform stellt Rückfragen, man interagiert mit ihr und grenzt immer genauer ein, was man tatsächlich sucht. Ein gutes Beispiel: Man würde nicht einfach nach der besten Projektmanagementsoftware suchen.

Man würde fragen, welche Projektmanagementsoftware für ein zwölfköpfiges Team in einem kleinen Unternehmen mit bestimmten Anforderungen und Rahmenbedingungen am besten geeignet ist, und sich dann in differenziertere Antworten einarbeiten.

Galen Low: Das ist ein sehr guter Punkt. Es geht nicht nur um den Kontext, sondern auch um die Kriterien. Die Suche wird viel stärker eingegrenzt, bevor jemand überhaupt Ihre Marke betrachtet.

Der Teil der Reise ist bereits abgeschlossen. Die Person kommt nicht mehr kalt von der Straße, sondern wurde nach einem Gespräch mit einer KI, in dem sie Informationen, Kontext und Anforderungen angegeben hat, beinahe an Sie verwiesen. Sie erscheint also nicht völlig unvorbereitet, sondern bereits mit einem gewissen Interesse.

Matt Slater: Absolut. Die Klarheit Ihrer Informationen ist für die KI entscheidend, um etwas über Sie als Person oder Marke zu lernen. Wenn sie diese Informationen nicht bei Ihnen findet, sucht sie an anderer Stelle danach.

Wenn es sich um ein allgemeines Thema handelt und Ihre Marke nicht ausdrücklich genannt wird, tauchen Sie möglicherweise nicht auf, wenn Sie diese Informationen nicht klar und sichtbar bereitstellen.

Galen Low: Das ist interessant. Vielleicht ist das ein guter Übergang, um etwas herauszuzoomen. In meiner Branche haben Menschen jahrzehntelang versucht, den Suchalgorithmus zu verstehen.

Ich erinnere mich noch an das erste große Google-Algorithmus-Update, von dem ich betroffen war. Das war etwa 2020. Wir mussten mit ansehen, wie sich unser Traffic halbierte, und für unser Unternehmen war das beinahe existenzbedrohend. Jetzt befinden wir uns in einer neuen Ära der KI-Suche. Wie Menschen nun einmal sind, versuchen unzählige Personen, das System zu verstehen, es zurückzuentwickeln und zu behaupten, sie hätten es vollständig durchschaut.

Du beschäftigst dich sehr intensiv damit. Deshalb möchte ich dich fragen: Was wollen Antwortmaschinen? Was will die KI-Suche? Was bewerten diese Algorithmen, wenn sie einschätzen, wer vertrauenswürdig ist? Woher beziehen sie ihre Informationen, und wonach suchen sie?

Matt Slater: Ich glaube, es lohnt sich, diese Frage in zwei Teile zu zerlegen: Zuerst muss man verstehen, wie Large Language Models lernen, und anschließend, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen kommen. Das hilft uns, den Prozess ein Stück weit zurückzuentwickeln.

Large Language Models konsumieren im Wesentlichen so viele öffentliche Informationen wie möglich. Sie trainieren damit und lernen daraus. Anschließend versuchen sie, aus all diesen Informationen die bestmögliche Antwort auf die jeweilige Suchanfrage zusammenzustellen.

Dabei betrachten sie zwei unterschiedliche Komponenten. Die erste sind Informationen aus erster Hand – also das, was Sie selbst über sich veröffentlichen, wie Sie über sich sprechen, für wen Ihre Marke gedacht ist und für wen nicht.

Die zweite Komponente sind Informationen aus dritter Hand. Das ist eine Art Bestätigungsebene. Die KI fragt sich: „Ich habe gelesen, dass diese Marke sich selbst auf diese Weise beschreibt. Passt das zu dem, was öffentlich über sie gesagt wird?“ Das können verschiedene vertrauenswürdige Websites sein, Trustpilot oder Reddit.

Die KI versucht also, Ihre eigenen Aussagen durch andere Informationen im Internet zu bestätigen. Stimmen die Aussagen überein oder unterscheiden sie sich?

Galen Low: Das ist ein sehr wichtiger Punkt. Die KI bestätigt Informationen, statt lediglich Ihr eigenes Markenbild zu übernehmen. Es ist also nicht genug, selbst ständig Inhalte zu veröffentlichen und davon auszugehen, dass diese automatisch als Wahrheit gelten.

Es spielt auch eine Rolle, wie andere über Sie sprechen. Die KI nutzt nicht einfach nur eine einmalige Abfrage, sondern recherchiert, betrachtet mehrere Quellen und setzt daraus eine möglichst gute Antwort auf die Anfrage zusammen.

Matt Slater: Hier wird es interessant, weil Google historisch ähnlich funktioniert hat. Wenn zehn Menschen behaupten, sie seien die besten Sänger der Welt, weiß man nicht automatisch, wer die Wahrheit sagt. Dasselbe gilt für zehn Projektmanagementtools, die alle behaupten, das beste zu sein.

Die Bestätigung durch Dritte betrachtet, welche Erfahrungen Menschen tatsächlich gemacht haben. Wenn man sich dann zusätzlich auf eine sehr konkrete Situation konzentriert – etwa ein kleines Team mit spezifischen Anforderungen –, stehen dem Large Language Model mehr Informationen zur Verfügung, um eine passende Empfehlung auszusprechen.

Daher muss die Liste nicht der entsprechen, die Google früher als beste Projektmanagementsoftware für kleine Teams angezeigt hätte. Man kann viel stärker ins Detail gehen.

Galen Low: Das ist interessant, weil die Ergebnisse personalisiert sind. Früher konnte man messen, an welcher Position man für ein bestimmtes Keyword oder eine Region in den Suchergebnissen stand. Diese Position wurde als eindeutige Wahrheit behandelt.

Je nachdem, wonach jemand sucht und welche Informationen diese Person bereitstellt, wird die Liste jedoch unterschiedlich ausfallen. Es reicht nicht mehr, in jeder Top-Ten-Liste auf Platz eins zu stehen.

Matt Slater: Genau.

Galen Low: Ich möchte auf den Ruf und die Informationen von Dritten zurückkommen. Zusätzlich zu den Inhalten, die man auf der eigenen Website veröffentlicht, möchte man wahrscheinlich auch, dass andere Menschen auf anderen Plattformen über einen sprechen.

Man optimiert also nicht nur eigene Inhalte, sondern betreibt auch Reputationsmanagement. Das ist nicht völlig neu, denn Google hat schon länger ähnlich funktioniert. Heute ist der Prozess jedoch stärker personalisiert und bestätigt Informationen aus mehreren Quellen.

Wenn es um Content-Strategie geht: Lohnt es sich, einen separaten Blog oder YouTube-Kanal zu betreiben, viel Zeit auf Reddit oder LinkedIn zu verbringen oder den CEO in Podcasts auftreten zu lassen? Sollte man Mitarbeitende dazu bringen, Beiträge anderer Influencer auf anderen Plattformen zu kommentieren? Und wenn das die Strategie ist, wie misst man überhaupt, ob man gefunden wird und der Algorithmus auf diese Aktivitäten achtet?

Matt Slater: Zunächst stehen Ihnen viele Plattformen zur Verfügung, auf denen Sie Ihre eigene Darstellung kontrollieren können. SEO und GEO stehen nicht isoliert da. Sie sind Teil der größeren Frage: Wie positioniere ich meine Marke, und wie möchte ich im Internet wahrgenommen werden?

Thought Leadership kann bedeuten, eigene Inhalte zu veröffentlichen, in anderen Podcasts aufzutreten, Autorität aufzubauen und diese im Internet zu etablieren. Je sichtbarer Sie sind und je stärker Sie Ihre Präsenz mit klaren Positionen und Meinungen ausbauen, desto besser.

Wenn die Informationen nicht vorhanden sind, gibt es für Large Language Models nichts, woraus sie lernen oder womit sie trainieren können. Deshalb müssen Sie Inhalte veröffentlichen. Soziale Medien und ein Blog sind dafür geeignete Mittel.

Die Strategie begünstigt Menschen, die eine Meinung haben und nicht ständig neutral bleiben. Wenn Sie einen Preis gewinnen, veröffentlichen Sie eine Pressemitteilung. Entwickeln Sie Perspektiven zu bestimmten Themen. Kommunizieren Sie klar, für wen Sie da sind und für wen nicht.

All das fällt letztlich unter Marketing. SEO und GEO sind nicht mehr nur technische Disziplinen. Das bringt sie näher an Marke und Marketing – und genau dort sollten sie auch sein.

Was die Messung betrifft, ist dieses Problem noch nicht vollständig gelöst. Sichtbarkeit lässt sich durchaus einschätzen. Es gibt Tools, mit denen man sich für dieselben Begriffe mit Wettbewerbern vergleichen kann.

Schwieriger geworden ist jedoch die Zuordnung. Viele Menschen klicken nicht mehr unbedingt auf ein Suchergebnis oder innerhalb von ChatGPT. Stattdessen landen sie bei einem Verkaufsgespräch. Wenn es um eine Softwareplattform geht, buchen sie vielleicht eine Demo und sprechen mit Ihnen. Der Klick kann so aussehen, als seien sie direkt auf Ihre Website gekommen.

Wenn Sie sie im Gespräch fragen, sagen sie möglicherweise: „Ich habe Sie in einer ChatGPT-Liste gefunden, als ich nach genau diesem Thema gesucht habe.“ Die Zuordnung ist daher schwierig. Man sollte die eigenen Daten nicht zu absolut betrachten, denn die Aussagen von Kunden können von den Zahlen im eigenen System abweichen.

Galen Low: Das ist nachvollziehbar. Ich habe von Agenturen gehört, die in einem Pitch genau das Messinstrument auswählen, das ihre Argumentation unterstützt. Das eine Tool sagt dann, dass alles hervorragend läuft, während ein anderes Tool mit einem anderen Datensatz behauptet, die Marke stehe ganz am Ende.

Wenn ich dich richtig verstehe, ist das derzeit keine exakte Wissenschaft, sondern eher eine Kunst. Man kann möglicherweise durch Gespräche mit Kunden herausfinden, wie sie auf einen aufmerksam wurden, aber es gibt kein allwissendes Zuordnungsinstrument.

Die Suchanfragen sind außerdem so differenziert, dass es nicht mehr nur darum geht, für eine Gruppe von drei Keywords zu ranken. Man kann beispielsweise für eine sehr konkrete Suche nach kleinen Bäckereien in Detroit sichtbar werden.

Die Aufgabe besteht heute darin, das Internet, Menschen und Maschinen von der eigenen Marke und ihrer Positionierung zu überzeugen. Deshalb muss man seine Marke verstehen und darf nicht ständig auf der neutralen Mitte bleiben. Man muss wissen, wen man möglicherweise ausschließt, wenn man eine klare Position einnimmt.

Gleichzeitig muss man den eigenen Ruf auf verschiedenen Plattformen pflegen. Ich hatte nicht erwartet, dass du sagen würdest, man solle viel Lärm machen. Aber es ergibt Sinn, weil die KI Daten und Inhalte braucht, mit denen sie arbeiten kann.

Matt Slater: Die KI möchte zunächst von der Marke selbst hören. Das bedeutet aber nicht, dass sie deren Meinung automatisch übernimmt.

Wenn es viele sehr negative Reddit-Diskussionen gibt, fließen diese in die Bewertung ein. Auch Kundendaten und Probleme, die im Support angesprochen wurden, können wichtig sein.

Stellen Sie sich vor, jemand öffnet eine Sitzung mit ChatGPT und kommt zu dem Schluss, dass Ihre Software die beste Wahl ist. Danach stellt die Person möglicherweise sehr konkrete Fragen zu Preisen, verfügbaren Plätzen oder bestimmten Funktionen.

Oft sind solche Informationen hinter einer Anmeldung oder in einer Anwendung verborgen. Die KI kann darauf nicht zugreifen. Ich habe kürzlich von einem Softwareunternehmen gehört, das früher viele Inhalte hinter Formularen verborgen und als Lead-Magneten eingesetzt hat. Nun hat das Unternehmen beschlossen, alle Inhalte freizugeben und zu veröffentlichen.

Der Grund dafür ist, dass die KI-Suche erkennen soll, dass das Unternehmen Autorität besitzt. Das Unternehmen hatte wahrscheinlich gute Studien durchgeführt und viele eigene Daten erstellt.

Die KI sucht außerdem nach neuer Forschung und Daten aus erster Hand. Häufig entsteht ein Kreislauf, in dem jemand eine Statistik veröffentlicht, diese überall zitiert wird und die KI sie ebenfalls übernimmt – unabhängig davon, ob sie korrekt ist.

Wenn Sie die Kapazitäten haben, lohnt es sich daher, neue Daten und Informationen zu veröffentlichen, die der Branche helfen. Das ist eine wichtige Möglichkeit, Zitate zu erhalten und Autorität in einem Themenbereich aufzubauen.

Galen Low: Das ist ein guter Punkt. Lead-Magneten hinter einem Registrierungsformular waren für viele Unternehmen lange ein Standardinstrument. Nun kann es sinnvoll sein, Inhalte freizugeben oder Inhalte zu schreiben, die man früher nicht veröffentlicht hätte.

Wenn Sie bestimmte Fragen auf Ihrer Website nicht beantworten, wird jemand anderes diese Fragen irgendwo im Internet beantworten. Dann entstehen Aussagen wie: „Das Unternehmen hat seine Preise verdreifacht“ oder „Diese Firma erhöht jederzeit die Gebühren, um den Vorstand zufriedenzustellen.“ Diese Gespräche finden ohnehin statt.

Man muss sie daher mitgestalten und Informationen bereitstellen, damit die Diskussion ausgewogen bleibt, anstatt alles hinter einem Formular zu verbergen.

Dasselbe gilt für Berichte. Es ist aufwendig, Daten zu sammeln, einen Bericht zu erstellen und ihn ansprechend aufzubereiten. Gerade deshalb werden viele dieser Inhalte nicht veröffentlicht. Die wenigen frei zugänglichen Berichte werden dann zitiert – selbst wenn sie fehlerhaft sind.

Matt Slater: Genau darin liegt eine große Chance. Viele Unternehmen konzentrieren sich auf Maßnahmen, die kurzfristig und mit wenig Aufwand Wirkung versprechen. Was können wir heute tun, das bereits nächste Woche Ergebnisse bringt?

Langfristig ist es jedoch oft sinnvoller, in etwas zu investieren, das mehr Zeit, Ressourcen und Aufwand erfordert. Diese Arbeit zahlt sich möglicherweise später stärker aus.

Galen Low: Agenturen, Marken und Marketingteams sind daran gewöhnt, die Maschine zu betrachten und zu fragen, welche Suchabsicht wir verfolgen, wie wir Klicks dem Umsatz zuordnen und wie wir den Erfolg nachweisen können.

Bei der KI-Suche funktioniert es nicht mehr ganz so. Es gibt keine einzelne Kennzahl wie einen KI-Suchwert, aus der sich direkt ablesen lässt, wie viel Geld die Maßnahme erzeugt hat. Das verunsichert viele Menschen, weil Unternehmen nach Sicherheit suchen.

Man fragt sich, ob die Strategie funktioniert und ob man genug Energie investiert, um kostenlose Berichte zu erstellen. Die Antwort kann trotzdem lauten: Ja, wir sollten sie veröffentlichen, weil sie helfen werden. Ob sie helfen, lässt sich möglicherweise nur mit „wahrscheinlich“ beantworten.

Matt Slater: Für Menschen, die einen direkten ROI jeder Aktivität zuordnen möchten, ist das grundsätzlich schwierig.

Vor der KI-Suche wurden Berichte vermutlich ebenfalls nicht ausschließlich wegen eines direkten ROI erstellt. Sie dienten dem Vertrieb dazu, zu zeigen: „Wir kennen die Branche, wir verstehen sie und wir wissen, was wir gelernt haben. Deshalb sind wir bestens positioniert, diese Aufgabe für Sie zu übernehmen.“

Galen Low: Das ist der Aspekt der Vordenkerrolle.

Matt Slater: Genau. Viele Taktiken, die wir heute sehen, sind keine völlig neuen Ideen. Sie existieren schon lange. Nur das Format und die Art der Veröffentlichung haben sich verändert. Nun muss man zusätzlich berücksichtigen, wie ein Bot die Inhalte aufnimmt und wie Menschen sie verstehen.

Galen Low: Dieser Abschnitt wird von Fingerprint präsentiert. Jeder Besucher Ihrer Plattform sieht zunächst gleich aus. Können Sie ihm vertrauen, oder stellt er eine Bedrohung dar? Fingerprint erkennt Bots, KI-Agenten, VPNs, Manipulationen und mehr als 100 weitere eindeutige Signale, um Ihnen eine dauerhafte Risikobewertung und Bedrohungserkennung in Echtzeit zu bieten.

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Galen Low: Eine Sache beschäftigt mich besonders: Diese Technologie ist noch relativ neu. Sie basiert zwar teilweise auf Suchtechnologien, die wir kennen, aber sie ist neu und stark gefragt.

Natürlich gibt es Menschen, die versuchen, das System auszutricksen oder eine Abkürzung zu finden, um ihre Wettbewerber mit fragwürdigen Methoden zu überholen. Ich kann mir vorstellen, dass Kunden dich nach ungewöhnlichen Dingen fragen.

Viele Projektfachleute, Agenturbetreiber und Kundenbetreuer müssen Gespräche über KI-Suche führen und sich gegen unethische oder unrealistische Forderungen stellen. Welchen Rat gibst du jemandem, dessen Kunde oder Stakeholder verlangt, sich mit zweifelhaften Methoden in KI-Übersichten einzuschleusen, sich auf anderen Plattformen als echte Menschen auszugeben oder diese Kanäle mit größtenteils erfundenen Daten zu überfluten?

Matt Slater: Es sollte inzwischen klar sein, dass Abkürzungen nicht der richtige Weg sind.

Das haben wir bereits bei SEO erlebt, und nun wiederholt es sich bei GEO. Large Language Models lernen sehr schnell. Sie erkennen fragwürdige Taktiken und weisen in ihren Ergebnissen teilweise sogar darauf hin.

Wenn eine Marke mit einem solchen Hinweis in einer Liste auftaucht, entsteht eher Reputationsarbeit als Wachstum. Besonders Führungskräfte werden wahrscheinlich nicht erfreut sein, wenn am Ende einer Liste ein Hinweis steht, dass bestimmte Methoden verwendet wurden.

Mein gesamtes Geschäftsmodell basiert darauf, die Legitimität in der KI-Suche verständlicher zu machen. Wenn Sie mit jemandem sprechen, der sich als Experte bezeichnet, sollten Sie keine Angst davor haben, eine sorgfältige Prüfung vorzunehmen.

Wer tief in den Details steckt und kontinuierlich in diesem Bereich arbeitet, wird Transparenz und eine Kommunikation, die zu Ihnen passt, nicht scheuen. Ich würde überprüfbare Ergebnisse, Fallstudien, Referenzen und Empfehlungen sehen wollen.

Warnsignale sind Garantien. Im derzeitigen Zustand der KI-Suche kann niemand seriös garantieren, dass eine Marke in einer bestimmten Liste auftauchen wird.

Auch Schlagworte können ein Warnsignal sein. Wenn Sie das Gefühl haben, dass jemand Sie absichtlich mit Fachbegriffen verwirrt, versucht diese Person möglicherweise lediglich, Ihnen die Leistung zu verkaufen.

Verlassen Sie sich auf Ihr Bauchgefühl, wenn etwas nicht stimmt: „Das würde meine Marke nicht tun. Warum sollten wir jetzt damit anfangen? Es wirkt nicht authentisch für uns.“

Offene und ehrliche Gespräche mit Menschen, die im Namen Ihrer Marke handeln sollen, sind entscheidend. Ich würde erwarten, dass mir potenzielle Kunden genau diese Fragen stellen.

Galen Low: Der Punkt mit der sorgfältigen Prüfung gefällt mir. Man sollte auch die eigenen Large Language Models fragen, was sie über die Agenturen und Partner wissen, mit denen man zusammenarbeiten möchte.

Es sollte eine sichtbare Präsenz und einen Nachweis geben, dass diese Personen bereits entsprechende Arbeit geleistet haben. Eine Agentur für KI-Suche oder ein beratender Experte sollte Wissen teilen und transparent sein, anstatt nur mit Schlagworten, Geheimnissen und Garantien zu arbeiten.

Matt Slater: Die besten Gespräche mit Kunden und Interessenten entstehen, wenn ich sagen kann: „Ich habe in genau dieser oder einer verwandten Branche gearbeitet. Ich habe mit dieser Marke gearbeitet, das haben wir getan und diese Ergebnisse erzielt.“

Wenn man die Arbeit offenlegt, ist es schwer, dagegen zu argumentieren. So baut man seinen Ruf auf. Wer davor Angst hat, hat die Arbeit möglicherweise noch nicht gemacht oder nicht die behaupteten Ergebnisse erzielt.

Galen Low: Deshalb heißt deine Agentur Receipts, oder?

Matt Slater: Ein bisschen, ja. Deshalb bin ich wahrscheinlich auch ein guter Ansprechpartner für diese Frage. Ich habe einige Nachweise zu teilen.

Galen Low: Auffällig ist, dass es nicht nur um ein Verständnis des aktuellen technischen Zustands geht, sondern um ein Verständnis des gesamten Ökosystems.

Viele Unternehmen wollen einfach bei jeder Suche nach Türenherstellern, Website-Entwicklern oder ähnlichen Leistungen überall auf der Welt auftauchen. Wenn jemand verspricht, das garantieren zu können, folgen ihm wahrscheinlich viele.

Der Weg zu schrittweisen Erfolgen führt derzeit jedoch zurück zu den Grundlagen: über die eigene Marke sprechen, transparent sein, echtes Vertrauen aufbauen und nicht versuchen, Vertrauen abzukürzen. Man muss mit echten Menschen im Internet und auf der ganzen Welt Vertrauen aufbauen – und auch mit Large Language Models, die darauf trainiert sind, fragwürdiges Verhalten zu erkennen und offenzulegen.

Matt Slater: Die Wahrheit ist, dass Führungskräfte, Gründer und CMOs stark unter Druck stehen und Ergebnisse für den nächsten Tag erwarten.

Die Realität dieser Arbeit ähnelt der von SEO: Sie baut sich kumulativ auf. Es geht um konsequente Anstrengungen über einen längeren Zeitraum. Nach einem oder zwei Jahren kann man zurückblicken und sagen: „Wir haben diesen Newsletter veröffentlicht, diesen Podcast jede Woche produziert und diese Inhalte erstellt, um unsere Autorität in diesem Bereich auszubauen.“

Darauf würde ich setzen. Ich würde keine Garantie geben, aber ich würde sagen, dass man wahrscheinlich Wachstum sehen wird, wenn man sich kontinuierlich auf die richtigen Bereiche konzentriert.

Oft nennen wir das die langweilige Arbeit. Man investiert Zeit und Mühe und erntet die Ergebnisse später. Das bedeutet nicht, dass alles sechs oder zwölf Monate dauern muss. Man muss eine grundlegende Vorgehensweise entwickeln, an die man glaubt.

Eine kurzfristige Abkürzung kann vielleicht einige Monate Sichtbarkeit bringen, bevor sie auffliegt. Der risikoärmere Weg hat wahrscheinlich eine bessere Amortisationszeit. Es lohnt sich, von Anfang an in Vertrauen, eine starke Marke und eine klare Darstellung im Internet zu investieren – jetzt, da KI-Suche eine Rolle spielt.

Galen Low: Ich mag diesen Gedanken der konsequenten Anstrengung und Geduld. In vielen Organisationen ist genau das die Achillesferse. Man hatte vielleicht eine gute Idee, blieb aber nicht lange genug dabei, weil sie nicht viral ging oder nicht 300 Reaktionen auf LinkedIn erhielt.

Es geht zurück zu den Grundlagen: eine Strategie zu haben, über sich selbst zu sprechen und zu verstehen, wer der eigene Kunde ist. Man muss nicht in den Kopf jedes Large Language Models eindringen und nach einer technischen Abkürzung suchen. Man muss ein Unternehmen führen und unterstützen, das für etwas steht.

Matt Slater: Der Druck ist tatsächlich enorm. Führungskräfte wollen Ergebnisse für den nächsten Tag, und Agenturen kommen ihnen entgegen, indem sie genau das versprechen.

Manche lassen sich von einem Twitter-Thread oder LinkedIn-Beitrag inspirieren, der enormes Wachstum in sehr kurzer Zeit zeigt. Ich habe jedoch auch viele Beiträge gesehen, deren Diagramme zwei oder drei Monate später in eine unerwünschte Richtung liefen.

Deshalb spreche ich oft davon, den Lärm zu durchdringen, um zum Signal zu gelangen. Wer für den Ausbau der organischen Präsenz verantwortlich ist und viele Stakeholder hat, die glauben, alles könne morgen erledigt sein, steht vor einer der schwierigsten Aufgaben innerhalb eines Unternehmens.

Galen Low: Ich kann dich nicht gehen lassen, ohne über Suchen ohne Klick zu sprechen.

Viele Menschen stellen Large Language Models und anderen Suchwerkzeugen Fragen und erhalten Antworten, ohne eine Website aufzurufen. Für viele Unternehmen ist das problematisch, weil ihre Existenz davon abhängt, Traffic über die Suche zu gewinnen.

Werden alle Suchanfragen künftig ohne Klick funktionieren? Falls ja, welche Veränderungen müssen Organisationen an ihrem Geschäftsmodell vornehmen?

Matt Slater: Das gilt zunehmend für Informationssuchen. Wenn jemand fragt, in welcher Zeitzone New York liegt oder wer Premierminister des Vereinigten Königreichs ist, kann die Antwort direkt in ChatGPT oder Google erscheinen. Man muss nirgendwohin klicken.

Bei einer Suche wie „Welche Projektmanagementsoftware eignet sich für ein zwölfköpfiges Team über mehrere Zeitzonen mit einer bestimmten Anzahl von Plätzen?“ muss die Person jedoch weiterhin recherchieren. Sie muss eine Demo buchen, auf Ihrer Website ankommen und mit Ihnen interagieren.

Sie kommt möglicherweise über einen direkten Kanal, ist dann aber viel besser informiert und fast bereit für eine Entscheidung. Deshalb ist der Vergleich von Klicks aus diesem Jahr mit Klicks aus früheren Jahren irreführend.

Die Grafik wird wahrscheinlich sinken. Wenn Sie jedoch mit Kunden sprechen, stellen Sie vielleicht fest, dass sie Ihre Produkte bereits kennen und fast bereit zur Konversion sind. Das Vertriebsteam muss dann nicht mehr die gesamte Vorarbeit leisten.

Man muss den Kreis schließen: Die Inhalte über das Unternehmen, seine Funktionen, den Support, häufig gestellte Fragen und die Darstellung der Marke bilden das gesamte Ökosystem. Die Person bildet sich ihre eigene Meinung und nutzt ChatGPT oder Claude nur, um sie zu schärfen.

Je klarer Sie Ihre Präsenz aufbauen, desto wahrscheinlicher werden Sie angezeigt. Jede Suche in ChatGPT oder Claude führt zu weiterer Interaktion. Letztlich kann die Person ihre Auswahl auf ein oder zwei Optionen eingrenzen.

Galen Low: Das Stichwort, das mir einfällt, ist die Qualität des Traffics. Die Menschen haben sich bereits mit Ihrer Marke beschäftigt, bevor sie mit Ihnen interagieren.

Man könnte eine Grafik sehen, die zeigt, dass 90 Prozent der Suchklicks verloren gegangen sind. Vielleicht wurden aber nur die Personen herausgefiltert, die noch unentschlossen waren und die Website sofort wieder verlassen hätten.

Die verbleibenden Personen sind möglicherweise bereits überzeugt, dass Ihr Angebot zu ihnen passt. Sie kommen über ein Gespräch mit einem Large Language Model und beginnen bei Ihnen bereits mehrere Schritte weiter im Verkaufsprozess.

Das Geschäftsmodell ist also nicht verschwunden. Ein Glossar oder ein einfacher Lead-Magnet zieht vielleicht weniger Menschen an, weil sie die Antwort direkt in der Suche erhalten. Wer jedoch nach einem Unternehmen oder einer Marke sucht, die zu den eigenen Anforderungen passt, wird weiterhin interagieren.

Matt Slater: Genau. Bei der Messung muss man Umsatz, Leads, Pipeline und deren Konversionsrate berücksichtigen. Unternehmen würden wahrscheinlich weniger Klicks akzeptieren, wenn die Konversionsrate im entsprechenden Maß steigt.

Höherwertiger Traffic und besser vorbereitete Leads sind ein viel besseres Szenario als große Mengen an Besuchern, die sofort wieder abspringen oder nicht relevant sind.

Galen Low: Dem stimme ich vollständig zu.

Ich bin mit der Erwartung in dieses Gespräch gegangen, dass wir über technische Details von Large Language Models sprechen würden. Am Ende ging es jedoch stärker um Marken – und das gefällt mir.

SEO-Teams sitzen in vielen Unternehmen irgendwo am Rand. Sie sind mit anderen Bereichen verbunden, arbeiten aber dennoch unabhängig, und niemand versteht genau, was sie tun. Bei der KI-Suche ergibt es viel mehr Sinn, sie als Teil des gesamten Interaktions- und Verkaufsprozesses zu betrachten.

Es geht nicht nur darum, ein Plakat aufzustellen und zu hoffen, dass jemand die Nummer darauf anruft. Es geht darum, ein Gespräch zu beginnen, qualifizierte Leads zu gewinnen und weniger unpassende Kontakte zu erhalten.

Das Gespräch mit der KI ist weiterhin Teil des Gesprächs mit Ihrer Marke. Wenn die Person zu Ihnen gelangt, passt sie möglicherweise bereits sehr gut. Es ist beinahe wie eine Empfehlung.

Damit das funktioniert, müssen Sie jedoch selbst die Arbeit leisten: über sich sprechen, wissen, wofür Sie stehen, diese Informationen veröffentlichen und dafür sorgen, dass sie zu dem passen, was andere über Sie sagen.

Matt Slater: Das ergibt sehr viel Sinn. Wenn Menschen den Eindruck gewinnen, den Sie vermitteln möchten, und gut zu Ihnen passen, werden sie ihren Weg zu Ihnen finden. Sie nehmen all die Informationen auf, die Sie veröffentlicht haben.

Das Gute daran ist, dass SEO und GEO näher an Marketing und Marke rücken. Sie sollten nie vollständig getrennt voneinander betrachtet werden. Marketing ist sowohl technisch als auch kreativ. Eine gute Verbindung dieser beiden Seiten führt zu einer starken Suchkampagne.

Galen Low: Ich werde dich im Podcast nicht bitten, alle deine Geheimnisse preiszugeben. Du hast offensichtlich ein tiefes Verständnis des Ökosystems, der Funktionsweise von KI-Suche und dessen, was Marken tun müssen, um dort auffindbar zu sein. Wo können Menschen mehr über dich und Receipts erfahren?

Matt Slater: Auf meiner Website receipts.agency veröffentliche ich Tools, Leitfäden und Fallstudien. Ich zeige dort auch genau, welche Taktiken meiner Erfahrung nach funktionieren. Außerdem betreibe ich unter demselben Namen einen YouTube-Kanal und teile auf LinkedIn unter meinem Namen Matt Slater einige Einblicke.

Galen Low: Matt, vielen Dank. Nur zum Spaß: Hast du eine Frage, die du mir stellen möchtest?

Matt Slater: Ja. Mich interessiert immer, wie Menschen KI nutzen und mit ChatGPT oder Claude interagieren. Was bringt dich persönlich dazu, einer Empfehlung von ChatGPT oder Claude zu vertrauen? Egal, ob du einen neuen Campingkocher oder eine neue Software kaufst: Was ist der Wendepunkt, an dem du sagst: „Jetzt habe ich mich entschieden“?

Galen Low: Das ist eine lustige Frage, weil ich durch meine Arbeit und die Unternehmen, für die ich gearbeitet habe, fast zu viel darüber weiß, wie diese Systeme funktionieren.

Früher gab es viele bezahlte Platzierungen. Die Liste mit dem „besten Toaster“ war oft dieselbe, die von dem Unternehmen mit dem größten Budget finanziert wurde. Deshalb vertraue ich solchen Empfehlungen nicht automatisch.

Meine unmittelbare Reaktion ist Misstrauen, weil es eine lange Geschichte von Marketing gibt, das darauf abzielt, in solchen Listen zu erscheinen.

Gleichzeitig liegt es im Interesse dieser Systeme, vertrauenswürdige Informationen zu finden. Sie durchsuchen unterschiedliche Quellen und versuchen herauszufinden, was glaubwürdig ist.

Für mich ist der Wendepunkt erreicht, wenn ich mehrere Dinge miteinander verbinden kann, denen ich bereits vertraue. Vielleicht sind es bestimmte Testredaktionen, ein Forum oder anonyme Personen auf Reddit, deren Beiträge ich wiedererkenne und deren Einschätzungen ich schätze.

Ich trage diese Informationen letztlich selbst zusammen. Ich verlasse mich nicht darauf, dass die KI die gesamte Arbeit für mich erledigt. Meine Indikatoren sind Quellen, die an Vertrauen anknüpfen, das ich bereits an anderer Stelle aufgebaut habe.

In vielen Fällen ist es die menschliche Perspektive und nicht nur das, was eine Marke über sich selbst sagt. Letztlich läuft es oft auf das Bauchgefühl hinaus.

Wir verfügen über all diese Technologien, Werkzeuge, Methoden und Handbücher, um Unternehmen wachsen zu lassen. Trotzdem fragen sich Menschen bei Entscheidungen häufig einfach: „Spricht mich das an?“ Gibt es genügend Informationen, die mein Bauchgefühl bestätigen?

Matt Slater: Das ist eine beeindruckende Antwort. Letztlich geht es um menschliches Verhalten, und viele Menschen werden dir wahrscheinlich zustimmen.

Ein Teil davon kann mit der Psychologie von Werbung und Platzierung zusammenhängen. Der Einfluss von Influencern und sozialen Medien ist unbestreitbar. Es gibt viele Wege, Menschen zu einer Entscheidung zu bringen. Sehr interessante Antwort.

Galen Low: Gute Frage. Matt, vielen Dank, dass du in der Sendung warst. Es ist immer schön, mit dir zu sprechen.

Matt Slater: Galen, das Vergnügen war ganz meinerseits. Vielen Dank für die Einladung.

Galen Low: Das war’s für diese Episode des Podcasts des Digital Project Manager. Wenn Ihnen dieses Gespräch gefallen hat, abonnieren Sie uns dort, wo Sie zuhören. Wenn Sie noch mehr praktische Einblicke, Fallstudien und Methoden wünschen, erstellen Sie ein kostenloses Konto bei uns unter thedigitalprojectmanager.com.

Bis zum nächsten Mal. Vielen Dank fürs Zuhören.