Jemand tippt in ChatGPT: „Welchen Hypnose-Coach in Stuttgart kannst du empfehlen?"
Die Antwort nennt drei Namen. Deiner ist nicht dabei. Ein Wettbewerber, dessen Website schlechter aussieht als deine, steht an erster Stelle.
Das fühlt sich zufällig an. Ist es nicht. KI-Assistenten empfehlen nach Mustern, die sich inzwischen ziemlich genau messen lassen, und diese Muster haben wenig mit dem zu tun, was die meisten Website-Betreiber für wichtig halten.
Woher KI-Antworten ihre Quellen nehmen
Omniscient Digital hat 23.387 Zitate ausgewertet, die KI-Assistenten bei Fragen zu Marken und Anbietern ausgegeben haben. Das Ergebnis ist eindeutig.
57 Prozent der zitierten Quellen waren Bewertungen und andere Formen von sozialem Beleg: Bewertungsportale, Listen der Art „die besten Anbieter für X", Presseartikel. Weitere 17 Prozent kamen aus Verzeichnissen. Die eigenen Seiten der Anbieter, also Startseite, Über-uns oder FAQ, machten rund 4,5 Prozent aus.
Drei von vier Zitaten kommen von Seiten, die dir nicht gehören.
Dein Wettbewerber steht also nicht vor dir, weil seine Website besser ist. Er steht vor dir, weil er auf dem Bewertungsportal 84 Rezensionen hat, in zwei Branchenlisten auftaucht und vor einem Jahr in der Lokalzeitung interviewt wurde. Die KI hat diese Quellen gelesen, sie stimmen überein, und daraus wird eine Empfehlung.
Wie aus einer Frage eine Empfehlung wird
Es hilft, den Ablauf einmal durchzugehen, weil er anders funktioniert als eine Google-Suche.
Google beschreibt für seine KI-Funktionen eine Technik namens Query Fan-out: Aus einer Nutzerfrage werden mehrere Teilfragen gebildet, die parallel gesucht werden. Aus „Hypnose-Coach Stuttgart" werden Suchen nach Bewertungen, nach Listen, nach Spezialisierungen, nach Preisen. Die anderen Assistenten arbeiten ähnlich.
Die Ergebnisse dieser Teilsuchen werden gelesen, und das Modell bildet daraus eine Antwort. Ein Anbieter, der in mehreren Teilsuchen auftaucht und dabei konsistent beschrieben wird, landet in der Antwort. Ein Anbieter, der nur auf seiner eigenen Website vorkommt, hat in den meisten Teilsuchen keinen Treffer.
Die Frage wird in Teilsuchen zerlegt. Genannt wird, wer in mehreren davon vorkommt.
Was deine Website beitragen kann
Die 4,5 Prozent sind klein, aber sie sind die Voraussetzung für alles andere. Wenn die KI deine Seite nicht lesen kann, kann sie dich auch nicht korrekt beschreiben, selbst wenn Drittquellen dich nennen.
Drei Dinge müssen stimmen.
Die Seite muss lesbar sein. Für Crawler, die kein JavaScript ausführen, und für Crawler, die deine robots.txt respektieren. Was das konkret heißt, steht im Artikel zu KI-Crawlern in der robots.txt.
Die Seite muss in Sätzen sagen, was du tust. Für wen, bei welchem Problem, mit welcher Methode, mit welchem Ergebnis. In Text, den man markieren und kopieren könnte, statt in einem Hero-Bild oder einem Slogan. Eine FAQ mit echten Fragen und direkten Antworten ist dafür das dankbarste Format, weil sie genau der Form entspricht, in der Menschen KI-Systeme befragen.
Die Seite sollte Belege enthalten. Ein Forschungsteam der Princeton University hat im GEO-Benchmark über 10.000 Anfragen gemessen, welche Änderungen an einem Text die Sichtbarkeit in KI-Antworten erhöhen. Direkte Zitate, eigene Statistiken und Quellenangaben im Text erhöhten die Sichtbarkeit um bis zu 40 Prozent. Vage Marketingsprache brachte nichts.
Dazu kommen strukturierte Daten nach Schema.org, die Organisation, Person, Leistungen und FAQ maschinenlesbar machen, und Aktualität: Mehrere Auswertungen aus 2026 berichten, dass ChatGPT und Perplexity Inhalte bevorzugen, die in den letzten 30 Tagen bearbeitet wurden.
Was außerhalb deiner Website passieren muss
Hier liegen die restlichen 95 Prozent, und hier hat dein Wettbewerber seinen Vorsprung.
Bewertungen sind der größte Posten. Google-Bewertungen, Branchenportale, Plattformen, auf denen deine Zielgruppe sich informiert. Neben der Anzahl zählt, ob die Texte beschreiben, wofür du gut bist. Eine Bewertung, die „super Erfahrung" sagt, hilft weniger als eine, die „hat mir in drei Sitzungen bei Prüfungsangst geholfen" sagt.
Verzeichnisse wirken langweilig und sind es auch. Trotzdem stammen 17 Prozent der Zitate von dort, weil sie strukturiert sind und Name, Ort und Leistung sauber liefern. Wichtig ist, dass dein Name, deine Adresse und deine Leistungsbeschreibung überall identisch sind. Widersprüche zwischen Quellen kosten Vertrauen, auch bei einer KI.
Listen und Presse sind der Teil, den man nicht kaufen kann. „Die besten Coaches für X in Y" auf einem Blog, ein Interview in einem Fachmagazin, ein Podcast-Auftritt, ein Gastbeitrag. Jede dieser Erwähnungen ist eine Teilsuche, in der du vorkommst.
Das ist Arbeit, die ein Jahr dauert. Es ist aber auch die Arbeit, die dein Wettbewerber nicht in einer Woche aufholen kann, wenn du sie einmal gemacht hast.
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Alles oben setzt voraus, dass es etwas Klares zu empfehlen gibt.
Eine KI kann „Coach für alles Mögliche" nicht empfehlen, weil keine Frage danach fragt. Sie kann „Hypnose bei Prüfungsangst, drei Sitzungen, online" empfehlen, weil Menschen genau so fragen. Je konkreter dein Angebot beschrieben ist, desto mehr Teilsuchen treffen dich, und desto einfacher fällt es Kunden, in ihrer Bewertung zu sagen, wobei du geholfen hast.
Deshalb fangen wir bei Projekten mit der Frage an, wofür jemand in einem Satz empfohlen werden will. Die Website kommt danach. Die Website, die FAQ, die strukturierten Daten und die Bewertungsstrategie folgen daraus. Andersherum funktioniert es nicht.
Häufige Fragen
Bei Empfehlungsfragen sucht ChatGPT im Web und bildet die Antwort aus den Quellen, die es findet und für vertrauenswürdig hält. Eine Auswertung von 23.387 Zitaten zu Markenfragen zeigt: 57 Prozent stammen von Bewertungsportalen, Listen und Presse, 17 Prozent aus Verzeichnissen und nur rund 4,5 Prozent von den eigenen Seiten des Anbieters. Wer auf Drittseiten nicht vorkommt, wird selten genannt.
Nein. Die eigene Website ist Voraussetzung, weil die KI sie lesen muss, um dich korrekt zu beschreiben. Die Empfehlung selbst entsteht aber überwiegend aus externen Quellen: Google-Bewertungen, Branchenverzeichnisse, Listen wie 'beste Anbieter für X', Interviews und Presse.
Zielgruppe, Problem, Methode und Ergebnis in klaren Sätzen im normalen HTML beschreiben, statt in Bildern oder erst per JavaScript geladenem Text. Eine FAQ mit echten Fragen und direkten Antworten. Strukturierte Daten nach Schema.org für Organisation, Person, Leistungen und FAQ. Konkrete Zahlen, Zitate und Belege im Text: Der GEO-Benchmark der Princeton University fand für Zitate, Statistiken und Quellenangaben im Text bis zu 40 Prozent mehr Sichtbarkeit in KI-Antworten.
Schneller als bei Google. ChatGPT und Perplexity bevorzugen Inhalte, die in den letzten 30 Tagen aktualisiert wurden, und holen Seiten auf Nutzerfragen live ab. Eine neue Bewertungswelle oder ein Eintrag in einer viel zitierten Liste kann sich innerhalb von Wochen in Antworten zeigen. Was länger dauert, ist der Aufbau von genug Drittquellen, dass die Nennung stabil bleibt.
Stelle den Assistenten die Fragen, die deine Kunden stellen würden, mit Ort und Problem, und schau, wer genannt wird und welche Quellen verlinkt sind. Der kostenlose KI-Sichtbarkeits-Check von OUSI. macht genau das für ChatGPT, Claude und Gemini in unter einer Minute.
Quellen
- Omniscient Digital, Auswertung von 23.387 Zitaten zu Markenfragen, zusammengefasst bei QuickSEO: What gets cited by ChatGPT, Claude, Gemini and Perplexity (2026).
- Aggarwal et al., Princeton University, GEO: Generative Engine Optimization, Benchmark über 10.000 Anfragen.
- Google, AI features and your website: Query Fan-out und Steuerung über bestehende Controls.
- Profound, AI Platform Citation Patterns: Unterschiede zwischen ChatGPT, AI Overviews und Perplexity.
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