Beobachtetes Signal · 1. Dez. 2025 · Podcast Episode · Quelle: AdExchanger · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Neutral
Sichtbarkeit in der KI-Suche: So machen Marken sich für Large-Language-Models relevant
In einer aktuellen Episode von AdExchanger Talks erläutert Tracy Morrissey, SVP of Media & Performance bei Innocean USA, wie Marken in der KI-generierten Suche Sichtbarkeit erlangen. Sie warnt davor, dass sich Spitzenpositionen in Large-Language-Models nicht einfach erkaufen lassen; der Erfolg basiert vielmehr auf Inhalten, die konkrete Nutzerfragen beantworten, sowie auf dem Verständnis von Prompts als Indikatoren für die Suchintention. Marken sollten relevante Informationen auf vertrauenswürdigen Quellen wie Wikipedia, Retailer-Websites und der eigenen Domain veröffentlichen und die von KI-Systemen genutzten Quellen überprüfen. Diskutiert werden zudem Tools zur Messung der Markenpräsenz in AI-Search-Ergebnissen wie Profound, Bluefish und Semrush – letzteres wurde kurz nach der Aufnahme für 1,9 Milliarden US-Dollar von Adobe übernommen. Morrissey beleuchtet außerdem die Fragmentierung von KI-Tools, den Bedarf an verbesserter Orchestration und den anhaltenden Wert menschlicher Expertise in der Mediaplanung.
Beleuchtet die strategischen Imwirkungen der KI-Suche und eine bedeutende Großübernahme (Adobe/Semrush). Dies ist für die Marktdynamik hochrelevant, stellt jedoch keinen direkten Plattform-Launch oder Quartalsbericht dar.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Tracy Morrissey, SVP of Media & Performance bei Innocean USA, analysiert Strategien für die KI-Suche.
- Top-Platzierungen in Large-Language-Models lassen sich nicht durch Paid Media erkaufen; entscheidend sind zielgerichtete Inhalte und das Verständnis von Prompts.
- Marken müssen relevante Inhalte auf vertrauenswürdigen Quellen wie Wikipedia, Retailer-Websites und eigenen Plattformen platzieren.
- Anbieter wie Profound, Bluefish und Semrush messen die Markenpräsenz in KI-Suchergebnissen; Semrush wurde kurz nach dem Podcast für 1,9 Milliarden US-Dollar von Adobe übernommen.
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Relevanz schlägt Reichweite in der KI-getriebenen Suche
Ein MarTech-Artikel vom 24. April 2026 analysiert, wie KI-gestützte Suche und synthetisierte Antworten wie Google AI Overviews die Customer Journey verändern. Viele Käufer erhalten aggregierte KI-Antworten, bevor sie überhaupt Klicks zu Marken durchführen. Der Beitrag empfiehlt Brands, Priorität auf Relevanz – etwa Präsenz in KI-Antworten, Glaubwürdigkeit in Peer-Netzwerken und Sichtbarkeit in frühen Entscheidungsphasen – statt auf bloße Reichweite zu legen. Zu den Empfehlungen gehören die Veröffentlichung modularer, HTML-basierter Inhalte mit klarer Autorenschaft von Fachexperten, der Verzicht auf geschlossene PDFs sowie die Messung von Einfluss durch neue Metriken wie Share of Answers, Shortlist-Präsenz, Community-Erwähnungen und Vertrauenssignale. Zudem wird auf das Semrush AI Visibility Toolkit zur Bestimmung der KI-Sichtbarkeit verwiesen.
Marketer passen SEO an KI-gestützte Suche an
Auf einer Paneldiskussion der MarTech Conference unter Moderation von Janet Driscoll Miller (Marketing Mojo) wurden Marketer dazu aufgerufen, ihre SEO- und Sichtbarkeitsstrategien für eine KI-getriebene Suchlandschaft anzupassen. Die Expertinnen und Experten Sara Resnick (Western Union), Gerald Murphy (Semrush Enterprise), Nikki Lam (NP Digital) und Tamara Scott (Overqualified LLC) empfahlen Taktiken wie die Ausrichtung auf „Marke + Modifikator“-Suchanfragen, die Diversifizierung der Präsenz über Plattformen wie TikTok, Reddit und YouTube sowie die Implementierung einer umfassenden „Search Everywhere Optimization“. Sie betonten, dass durch KI generierte Besuche oft zu höherer Kaufabsicht führen, und forderten inhaltliche Klarheit – etwa durch explizite Definitionen des Leistungsspektrums –, um KI-Halluzinationen vorzubeugen. Zudem wurden Off-Site-Signale wie Foren, Bewertungen und Nischenpublikationen sowie originelle Thought Leadership als entscheidende Faktoren genannt, um KI-Agenten zu steuern und die Markenautorität zu sichern.
KI-Suche definiert digitale Sichtbarkeit und Attribution grundlegend neu
KI-gestützte Suchsysteme und Assistenten-Zusammenfassungen verändern die Brand Discovery fundamental: Nutzeranfragen werden direkt beantwortet, ohne Klicks auf Websites zu generieren. Daten von Pew Research und SparkToro belegen die wachsende Nutzung dieser Summaries und einen massiven Anstieg von Zero-Click-Searches. Zwar bauen Marken durch Nennungen in KI-Antworten mentale Markenbekanntheit auf, in klassischen Web-Analytics hinterlässt diese Exposure mangels Pageviews jedoch keine Spuren. Diese Diskrepanz zwingt Marketer zur Neuausrichtung ihrer Attributions- und Messansätze – weg von reinen Klick-Metriken hin zu Brand-Lift-Studien, Branded-Search-Trends und Direct-Traffic-Analysen. Parallel gewinnen klar strukturierte Source Contents an Bedeutung, um als Referenzquelle für KI-Modelle zu dienen. Bis neue Messtools etabliert sind, müssen Teams Performance-Metriken kontextuell neu interpretieren und das Stakeholder-Reporting anpassen.
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