Markenpräsenz lässt sich heute nicht mehr allein an Google-Rankings, Social Mentions oder Presseberichterstattung messen. Mit dem Siegeszug generativer KI-Systeme ist ein neuer digitaler Raum entstanden, in dem Marken entweder präsent sind – oder unsichtbar bleiben. Die Rede ist von AI Visibility: der Frage, wie oft und in welchem Kontext Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Claude eine Marke kennen, erwähnen oder als Antwort vorschlagen.
Was ist AI Brand Monitoring?
AI Brand Monitoring beschreibt die gezielte Analyse der Sichtbarkeit einer Marke in großen KI-Systemen. Gemeint ist damit nicht das Monitoring von KI-generierten Inhalten im Netz, sondern die Überprüfung, ob und wie eine Marke Teil des internen Wissens dieser Modelle ist.
Beispiele:
- Wird die Marke in Antworten zu branchenspezifischen Fragen genannt?
- Taucht sie in Tool- oder Produkt-Empfehlungen auf?
- Kennt die KI den Claim, die Positionierung oder die Geschäftsführung?
- Ist sie Teil von Rankings, Marktübersichten oder Anbieterlisten, die ein Modell ausspielt?
- Wird die Marke positiv oder negativ erwähnt?
Diese neue Form der Markenwahrnehmung findet nicht mehr nur auf klassischen Plattformen statt – sondern im Dialog zwischen Mensch und Maschine. Und sie wird zunehmend kaufentscheidend.
Warum das relevant ist
Sprachmodelle sind längst mehr als technisches Spielzeug. Sie beeinflussen Suchverhalten, Informationszugang und zunehmend auch Business-Entscheidungen – etwa wenn Nutzer Chatbots nach Tools, Agenturen, Anbietern oder Produkten sowie Dienstleistern fragen. Wer dann nicht genannt wird, existiert für diese Zielgruppe de facto nicht.
Ein gutes Google-Ranking hilft in diesen Momenten wenig, wenn das Modell stattdessen fünf andere Anbieter kennt – und auch gleich begründet, warum.
Wie Marken sichtbar werden – oder eben nicht
Die meisten LLMs basieren auf riesigen Trainingsdaten aus dem offenen Internet: Presseartikel, Blogposts, Nachrichten, Wikipedia, Rezensionen, Unternehmenswebsites, Foren, technische Dokus. Wer dort nicht oder nur oberflächlich auftaucht, wird später in AI-Antworten kaum berücksichtigt.
Entscheidend ist also, mit hochwertigen, strukturierten, maschinenlesbaren Inhalten präsent zu sein – auf Medienseiten, in Fachartikeln, Branchenverzeichnissen und Plattformen, die regelmäßig von LLMs berücksichtigt werden.
Tools und Ansätze für AI Brand Monitoring
Da LLMs kein direktes Suchinterface wie Google haben, braucht es neue Methoden, um die eigene Sichtbarkeit zu prüfen. Erste Tools testen bereits systematisch Marken- und Themenpräsenz in Modellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini.
Typische Fragen:
- Wird unsere Marke als relevante Lösung empfohlen?
- Was antwortet die KI auf branchenspezifische Fragen?
- Welche Wettbewerber werden genannt – und warum?
- Wie oft taucht unsere Marke auf?
Ergänzt wird das durch strategische Maßnahmen wie:
- gezielter Contentaufbau auf hochwertigen Seiten
- Einträge in kuratierte Branchenverzeichnisse
- Erwähnungen in Nachrichtenportalen mit Substanz und klarer Einordnung
Advertorials und AI Visibility – ein unterschätzter Hebel
Ein oft übersehener Aspekt: gut platzierte Advertorials in themenrelevanten Medien werden in vielen Fällen von Sprachmodellen verarbeitet – sofern sie in öffentlich zugänglichen und oft gecrawlten Quellen erscheinen. Dadurch tragen sie nicht nur zur klassischen Sichtbarkeit bei, sondern auch zur Verankerung der Marke im KI-Kosmos.
Der Vorteil: Unternehmen können ihre Botschaft aktiv steuern, mit klarer Positionierung und strukturierten Informationen. Das erhöht die Chance, dass genau diese Inhalte später in KI-Antworten einfließen.
Fazit
AI Brand Monitoring wird zum strategischen Pflichtfeld für Markenführung. Wer künftig in der Informationswelt der LLMs nicht sichtbar ist, verliert nicht nur digitale Präsenz – sondern potenziell auch Relevanz, Kunden und Umsatz.
Die Frage lautet daher nicht mehr: Wie werde ich bei Google gefunden?
Sondern: Wird meine Marke von der künstlichen Intelligenz überhaupt wahrgenommen – und wenn ja, wie?
Jetzt ist der Moment, die eigene AI-Sichtbarkeit aktiv zu gestalten – bevor andere den Platz im digitalen Gedächtnis der Maschinen besetzen.