Sichtbarkeit jenseits von Keywords

Beim Digital Bash stieg Stefan Übelhör, Expert Content Consultant bei diva-e Conclusion, tiefer in die Thematik ein und beantwortete folgende Frage: 

Warum funktioniert Content heute nicht mehr über Keywords, sondern über Kontext, Klarheit und Maschinenlesbarkeit? 

Wer gefunden werden will, muss nicht nur relevanten Content liefern, sondern ihn so gestalten, dass Menschen und KI ihn gleichermaßen verstehen können. Gleichzeitig steigt die Bedeutung technischer Grundlagen, klarer Entitäten und sauberer Strukturen, damit AI-Crawler Inhalte korrekt erfassen. 

Die neue Disziplin heißt GAIO (manchmal auch GEO) – Generative AI Optimization. Sie verbindet Content, Technik, UX und Daten zu einer gemeinsamen Aufgabe: Inhalte so aufzubauen, dass sie qualifiziert in AI-Antworten auftauchen.  

Was ist darüber hinaus technisch und strategisch und notwendig, um GAIO optimal umzusetzen und nachhaltig im Unternehmen zu verankern? 

Damit Inhalte von KI-Antworten genannt werden, müssen sie nicht nur inhaltlich überzeugen, sondern auch technisch einwandfrei strukturiert sein. Bevor ein KI-System eine Quelle zitieren kann, muss es sie problemlos finden, crawlen und interpretieren können. Genau hier entscheidet sich oft, ob ein Unternehmen überhaupt im Rennen um AI-Sichtbarkeit mitspielt. 
 

Eine der wichtigsten Grundlagen ist eine saubere HTML- und Überschriftenstruktur. H1, H2 und H3 sind keine Designkomponenten, sondern Orientierungspunkte – sowohl für Menschen als auch für Maschinen. Wenn Überschriften willkürlich nach Optik gewählt oder mehrfach vergeben werden, zerfällt der semantische Aufbau einer Seite. KI-Systeme können dann nicht mehr eindeutig erkennen, worum es eigentlich geht. 
 

Noch wichtiger ist die klare Definition von Entitäten.  Entitäten sind "Dinge" (z.B. Produkte, Marken, Personen) und geben uns Kontext. Aus Attributen wie Produkt, Brand, Person oder Event wird eine Seite maschinenlesbar. So versteht ein AI-Crawler nicht nur, dass ein Name auf der Seite steht, sondern dass es sich tatsächlich um eine Marke, ein Produkt, eine:n Autor:in oder ein Unternehmen handelt – und kann dieses Wissen in sein Netz aufnehmen.  
 

Die technischen Voraussetzungen sind außerdem essenziell, weil KI-Crawler trotz guter Inhalte oft schlicht nicht durchkommen. Firewalls, Bot-Schutzmechanismen oder falsch konfigurierte Systeme können dazu führen, dass moderne AI-Bots blockiert werden. Ein gezieltes Whitelisting relevanter AI-Crawler und ein Blick in Logfiles helfen dabei, Fehlkonfigurationen früh zu erkennen. 
 

GAIO beginnt also nicht im Texteditor, sondern im Fundament Ihrer Website. Erst wenn Inhalte technisch sauber, strukturiert und maschinenlesbar sind, können sie in AI-Ergebnissen sichtbar werden

Ebenso wichtig ist die Bedeutung von EEAT – dem Qualitätsmodell von Google, das für Experience (Erfahrung), Expertise (Fachwissen), Authoritativeness (Autorität) und Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit) steht.  

Gerade im Kontext von GAIO gewinnt diese Bewertungsgrundlage massiv an Gewicht, denn KI-Systeme bevorzugen Quellen, die glaubwürdig und authentisch aufgebaut sind.  

Grundlage für E-E-A-T sind unter anderem klare Autorenprofile, echte Praxiserfahrung, belegbare Aussagen und nachvollziehbare Quellen. Marken, die zeigen, was sie können – zum Beispiel durch eigene Kundenreferenzen, echte Fotos auf ihrer Website oder durch Fachbeiträge und Austausch in sozialen Netzwerken und Foren – werden häufiger als vertrauenswürdige Referenz erkannt. Damit steigt nicht nur die Wahrscheinlichkeit, in AI Overviews aufzutauchen, sondern Ihre Marke wirkt im Allgemeinen vertrauensvoller auf Nutzer:innen. 

Neben der technischen Basis ist auch der inhaltliche Aufbau entscheidend: AI-Systeme bewerten nicht nur, ob Informationen vorhanden sind – sie bewerten, wie klar, kontextuell und inhaltlich vollständig sie aufgebaut sind. Gute Inhalte funktionieren deshalb nicht mehr über Keywords, sondern über präzise definierte Entitäten, klare W-Fragen und einen nachvollziehbaren Kontextaufbau. 

Im Kern bedeutet das: Jede Seite muss verständlich machen, wer etwas tut, was gemeint ist, warum es relevant ist und in welchem Zusammenhang eine Information steht. Eine solche journalistisch aufgebaute Struktur bildet den Kontext, den KI-Systeme benötigen, um Inhalte korrekt einzuordnen und in AI-Antworten zu verwenden. 

Hilfreich dabei: der sogenannte kontextuelle Fan-out. Er erweitert ein Kernthema um Anwendungsfälle, Problemlösungen, Gründe, Praxisbeispiele und ergänzende Perspektiven. So entstehen Inhalte, mit denen AI-Systeme Antworten für unterschiedliche Nutzerintentionen finden, ohne dass hunderte Einzelseiten gecrawlt werden müssen. 

Statt um Keywords und Suchvolumen geht es in der AI-Suche eher um semantische Vollständigkeit. Unterstützend können AI-Tools bei der Recherche helfen: etwa bei der Identifikation von Entitäten, der Strukturierung von Themenclustern oder dem semantischen Keywording.  

Eine Erkenntnis aus dem Talk war besonders deutlich: In großen Unternehmen ist GAIO keine Disziplin für Einzelkämpfer. Es funktioniert nur, wenn Teams aus Content, SEO, Technik, UX und Data gemeinsam arbeiten. Die Qualität der Inhalte, die technische Basis, die Nutzererfahrung und die Datenlage sind unmittelbar miteinander verknüpft. 

Was bedeutet das in der Praxis? Regelmäßige Abstimmungen, gemeinsame Planung von Seiten und Templates, frühzeitige Einbindung von Content und Technik sowie ein Bewusstsein dafür, dass Sichtbarkeit und Relevanz nur dann entstehen, wenn alle Gewerke an einem Strang ziehen.  

Für Unternehmen, die wissen möchten, wie gut ihr bestehender Content bereits für KI-Systeme funktioniert, bieten wir unsere AI-Ready Content Analyse an. Dabei prüfen unsere Expert:innen, inwiefern Ihre Inhalte technisch erreichbar, strukturell verständlich und qualitativ vertrauenswürdig sind – also genau jene Bausteine, die darüber entscheiden, ob KI-Systeme eine Seite in ihren Antworten berücksichtigen. Neben der Status-Quo Analyse geben wir konkrete Empfehlungen, wie sich Inhalte für die AI Ära optimieren lassen. 

Die KI Ära verschiebt nicht nur Suchergebnisse, sondern auch den Anspruch an Content. Um sichtbar zu bleiben, genügt es nicht mehr nur, Keywords zu bedienen oder technische SEO-Anforderungen zu erfüllen. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus klar strukturiertem Content, sauberer Technik und entitätsbasiertem Denken. 

GAIO ist nicht einfach nur „neues SEO“, sondern ein breiterer Ansatz, der Inhalte so gestaltet, dass KI-Systeme sie gut finden und verstehen können – und Nutzer:innen genau das bekommen, was sie erwarten. Wer diesen Weg früh und konsequent geht, schafft nicht nur Sichtbarkeit in AIOverviews, sondern legt die Basis für eine glaubwürdige, zukunftssichere Markenpräsenz. 

Einen kompakten Überblick über die Grundlagen von GAIO finden Sie in unserem Guide Content für die AI-Ära. 

Neugierig geworden? Im vollständigen Digital-Bash-Talk gibt Stefan Übelhör noch tiefere Einblicke in die praktischen Herausforderungen und Chancen von GAIO – und zeigt anhand konkreter Beispiele, wie Ihr Unternehmen ihren Content fit für AI-Systeme machen können.

Stephan Uebelhör ist seit über 11 Jahren Expert Content Consultant bei diva-e Conclusion. Sein Fokus: Content-Strategie, KI-getriebene Content-Prozesse und Internationalisierung. Er unterstützt Marken dabei, Inhalte effizient zu orchestrieren und so echte Experiences zu schaffen. 

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