2026 ist AI Search kein Trend mehr, sondern Realität. Was lange als Ergänzung zu klassischer Suche galt, verschiebt inzwischen sichtbar die Spielregeln.
AI-Overviews, Chatbots und virtuelle Assistenten übernehmen immer häufiger die erste Antwort – und damit die Aufmerksamkeit. Klassische Top-10-Rankings verlieren somit an Bedeutung.
Organischer Traffic geht zurück
Gartner prognostizierte bereits, dass Marken durch die zunehmende Nutzung generativer KI-Suche signifikante Einbußen im organischen Traffic verzeichnen könnten (Studie 2023: bis zu 25 % Rückgang bis 2026 und bis zu 50 % bis 2028).
Vieles deutet darauf hin, dass diese Entwicklung schneller eintritt als erwartet.
Für Marketingabteilungen heißt es daher: Abwarten ist keine Option mehr. Wer Sichtbarkeit sichern will, muss Websites gezielt auf KI-Lesbarkeit, Struktur und Autorität ausrichten – nicht irgendwann, sondern strategisch und priorisiert.
Was können Marken jetzt tun, um weiterhin auffindbar zu bleiben?
Wenn KI-Systeme zunehmend die erste Antwort liefern, verschiebt sich die Frage von „Wie ranken wir?“ zu „Wie werden wir verstanden und zitiert?“.
Wir haben uns die größten Gaps angesehen, die es aktuell für viele Brands noch erschweren, in AI Overviews zu erscheinen. Außerdem haben wir einen Blick auf Best Practices gewagt: Was machen die Gewinner richtig?
In unserer Arbeit zeigt sich dabei ein klares Bild: Die meisten Marken verfügen über hochwertige Inhalte und starke Produkte – verlieren jedoch Sichtbarkeit durch strukturelle, semantische oder technische Lücken. Gleichzeitig sehen wir erste Beispiele am Markt, bei denen genau diese Hebel bereits strategisch richtig genutzt werden.
Häufige GEO-Lücken – Wo Marken KI-Sichtbarkeit verlieren
Die folgenden Muster treten branchenübergreifend auf und basieren auf Erkenntnissen aus Readiness-Checks, umfassenderen Audits sowie Wettbewerbsanalysen im Marktumfeld.
1. Themen-Verwässerung statt Topical Authority
Problem
Marken publizieren zu vielen Themen gleichzeitig, ohne ein klar definiertes Kerngebiet systematisch zu besetzen.
Typische Symptome
Keine erkennbare Themen-Hierarchie (Entitäten-Struktur fehlt im Content)
Viele isolierte Artikel ohne strategische Einordnung
Content wird aus Traffic-Motivation heraus produziert, nicht aus Positionierungslogik
Unklare Zielgruppe: Für wen ist der Inhalt eigentlich gedacht – und warum?
Auswirkung in KI-Systemen
Fehlende thematische Autorität
Keine klare fachliche Zuordnung möglich
Wettbewerber mit stärkerer Fokussierung werden bevorzugt zitiert
Best Practice: Konkrete Schritte für mehr KI-Sichtbarkeit
In der Praxis zeigt sich hier vor allem der Bedarf an einer klaren inhaltlichen Positionierung: Strategische Themencluster müssen definiert, Zielgruppen geschärft und Inhalte entlang einer nachvollziehbaren Entitäten- und Informationsarchitektur aufgebaut werden. Das erfordert die enge Verzahnung von Content-Strategie, digitaler Gesamtstrategie und UX-Konzeption um aus einzelnen Content-Pieces ein konsistentes, KI-lesbares Wissenssystem zu entwickeln.
2. Inhaltliches „Bla-Bla“ & interne Sprache
Problem
Texte enthalten viel Corporate-Sprache, aber wenig belegbare Aussagen, Daten oder klare Kernaussagen.
Typische Symptome
Prosa statt präziser Aussagen
Keine klar zitierfähigen Sinn-Einheiten
Kaum Fakten, Studien, Zahlen oder Quellen
Interne Sprache statt Kundensprache
Fehlende Entitäten-Abbildung im Content
Auswirkung in KI-Systemen
Inhalte sind schwer nachvollziehbar und nicht ausreichend belegbar
Fehlende Übernahmefähigkeit in generativen Antworten
Marke wird selten als Referenz genannt
Best Practices: Was tun, um AI-fit zu werden?
Unternehmen sollten zunächst ihre Inhalte konsequent auf die Zielgruppe schärfen. Das bedeutet konkret: klare Kernaussagen formulieren, diese mit Daten oder Quellen belegen, Fachbegriffe aus Kundensicht erklären und Inhalte so strukturieren, dass sie in prägnanten, zitierfähigen Einheiten vorliegen.
Erst wenn Content fachlich eindeutig, sprachlich verständlich und strukturell sauber aufgebaut ist, kann er von KI-Systemen zuverlässig eingeordnet und übernommen werden.
Dabei unterstützen wir Sie bei Bedarf mit unseren Expert:innen aus den Bereichen Content Marketing, SEO sowie mit gezielten GAIO-Services, um Inhalte systematisch auf KI-Sichtbarkeit auszurichten.
3. Technische Hürden für KI-Bots
Problem
Technische Barrieren verhindern oder erschweren das maschinelle Auslesen von Inhalten.
Typische Symptome
JavaScript-lastige Seiten
Nicht maschinenlesbare Accordions
Interaktive One-Pager ohne crawlbare Struktur
Filter-Logiken mit problematischen Parameter-URLs
Unbeabsichtigtes AI-Bot-Blocking
Fehlerhafte oder fehlende H-Struktur
Auswirkung in KI-Systemen
Inhalte werden unvollständig erfasst
Relevante Passagen bleiben unsichtbar
Wettbewerber mit sauberer Struktur werden bevorzugt
Best Practices: Was tun, um technische Hürden zu beseitigen?
Zunächst sollten alle Inhalte vollständig crawlbar und maschinenlesbar gemacht werden: versteckte Inhalte offen zugänglich strukturieren, JavaScript-Rendering prüfen, saubere H-Strukturen implementieren und sicherstellen, dass keine relevanten Inhalte durch Parameter-Logiken oder Bot-Blocking ausgeschlossen werden. Ziel ist eine technisch klare, logisch aufgebaute Informationsarchitektur, die KI-Systeme ohne Umwege erfassen können.
Dabei unterstützen wir bei Bedarf mit technischer Analyse und Umsetzung im Rahmen von SEO und gezielten GAIO-Services.
4. Fehlende oder fehlerhafte Schema.org-Umsetzung
Problem
Wichtige Entitäten sind im Code nicht sauber markiert, was in der Praxis dazu führt, dass KI-Systeme Inhalte nicht korrekt einordnen können.
Typische Symptome
Kein Autoren-Markup
Fehlende FAQ-, Product- oder Review-Markups
Inkonsistente oder fehlerhafte Implementierung
Keine Abbildung von Entitäten-Beziehungen
Auswirkung in KI-Systemen
Fehlinterpretationen
Entitäten werden nicht erkannt
Inhalte werden ignoriert oder falsch eingeordnet
Best Practices: Was tun, um Entitäten sauber auszuzeichnen?
Unternehmen sollten zentrale Inhalte systematisch mit strukturierten Daten anreichern: Autor:innen klar kennzeichnen, FAQs einbinden, Produkte und Bewertungen korrekt auszeichnen und Entitäten sowie ihre Beziehungen technisch sauber modellieren. So wird für KI-Systeme eindeutig, wer spricht, worüber gesprochen wird und in welchem Kontext Informationen stehen.
Die strategische und technische Umsetzung begleiten wir bei Bedarf über unsere Leistungen in SEO, Content Marketing und spezialisierten GAIO-Services.
5. Performance-Probleme (Mobile First)
Problem
Langsame Ladezeiten – insbesondere auf mobilen Endgeräten – führen dazu, dass KI-Bots auf schnellere Alternativen ausweichen.
Typische Symptome
Schlechte PageSpeed-Werte
Verzögerte Rendering-Zeiten
Hohe Skript-Last
Auswirkung in KI-Systemen
Schnellere Quellen werden bevorzugt
Crawling-Effizienz sinkt
Best Practices: Was tun, um Performance AI-tauglich zu machen?
Entscheidend ist eine konsequente Mobile-First-Optimierung: Ladezeiten reduzieren, unnötige Skripte entfernen, Rendering-Prozesse beschleunigen und technische Altlasten im CMS identifizieren. Eine performante Website erhöht nicht nur die Nutzerzufriedenheit, sondern verbessert auch die Effizienz des Crawlings durch KI-Systeme.
Bei der Analyse und Optimierung unterstützen wir mit technischen Maßnahmen im Rahmen von UX/UI-Design, CMS Development sowie gezielten GAIO-Services.
Tipps & Tricks: Markenbeispiele, bei denen AI Visibility bereits funktioniert
Einige Unternehmen zeigen bereits, wie GAIO/GEO erfolgreich umgesetzt werden kann. Ein Blick auf Brands wie Apple, Stripe, IBM oder NVIDIA macht deutlich: Es geht nicht um einzelne SEO-Maßnahmen, sondern um klare Datenstrukturen, sichtbare Expertise, technische Präzision und Inhalte, die für KI-Systeme eindeutig interpretierbar sind.
Apple Setzt auf klar strukturierte, datenreiche Produktseiten mit tabellarischen Spezifikationen und präzisen Bildbeschreibungen. Dadurch sind Informationen sowohl für Nutzer:innen, als auch für KI-Systeme eindeutig erfassbar (Multimodal AI).
Stripe stellt mit einer eigenen „llms.txt“-Datei eine strukturierte Orientierung für KI-Systeme bereit – vergleichbar mit einer robots.txt, jedoch speziell für Large Language Models gedacht. So werden relevante Inhalte gezielt auffindbar und priorisierbar gemacht.
IBM macht Expertise auf einer Konzernwebsite transparent: Fachartikel werden klaren Autori:nnen zugeordnet, inklusive Profilseiten mit Hintergrund, Rolle und weiteren Veröffentlichungen. Diese saubere Autorenstruktur stärkt EEAT-Signale und erleichtert KI-Systemen die Zuordnung von Expertise zu konkreten Themenfeldern.
NVIDIA trennt technische Dokumentation konsequent von Marketingtexten und stellt komplexe Inhalte strukturiert und logisch dar. Das erleichtert KI-Systemen die Kontextzuordnung und semantische Einordnung.
Fazit
Die meisten Marken verlieren KI-Sichtbarkeit nicht wegen schlechter Inhalte, sondern wegen fehlender Struktur, technischer Hürden, unklarer Autoritätssignale und mangelnder Zitierfähigkeit. Das macht das Thema GEO/GAIO für Marketingabteilungen nicht zu einem reinen SEO-Thema, sondern benötigt ein Zusammenspiel aus:
Damit ist klar: In einer Welt, in der AI-Search die Spielregeln neu definiert, entscheiden nicht Lautstärke und massenhaft Content, sondern Struktur und Klarheit über Sichtbarkeit. Je klarer Themen, Entitäten und Expertise strukturiert werden, desto höher die Wahrscheinlichkeit, als Quelle in KI-generierten Antworten berücksichtigt zu werden.
Unsere diva-e Conclusion Expert:innen helfen Ihnen gern beim strategischen, technischen und inhaltlichem Set-up.
