Beobachtetes Signal · 12. Feb. 2026 · Strategy / Playbook · Quelle: Toms Marketing Ideas · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Neutral
Wie Marken organische Empfehlungen in KI-Chatbots wie ChatGPT und Gemini steigern
Der Beitrag beleuchtet ein praxisnahes Playbook, um Large Language Model Chatbots wie ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity dazu zu bringen, eine Marke organisch zu empfehlen. Als Fallstudie dient das 2,7-Milliarden-Dollar-HR-Softwareunternehmen HiBob: Durch gezielte SEO- und AI-Taktiken stieg der Anteil an ChatGPT-Empfehlungen für relevante Prompts innerhalb von sechs Monaten von 17 % auf 51 %, bei Gemini sogar von 9 % auf 61 %. Dem Newsletter zufolge nutzen inzwischen 89 % der B2B-Käufer KI-Chatbots für die Produktrecherchen. Viele Marketer würden jedoch lediglich teure Tracking-Tools für KI-Sichtbarkeit erwerben, anstatt operative Schritte einzuleiten. Notwendig seien vielmehr konkrete SEO- und GEO-Maßnahmen, um die stark wachsende, KI-gesteuerte Nachfrage sowie qualifizierte Demo-Buchungen effektiv abzufangen.
Der Artikel verdeutlicht, dass LLM-Chatbots zu einem entscheidenden Discovery-Kanal für B2B-Käufer werden und Marken ihre Präsenz in KI-Empfehlungen signifikant steigern können. Dies ist von hoher Relevanz für moderne SEO-, MarTech- und Demand-Generation-Strategien.
Marktsignale zu Perplexity in Echtzeit verfolgen
Polaris7 erfasst behördliche Registrierungen, Primärquellen, Führungswechsel und Deal-Aktivitäten rund um die Uhr. Erstellen Sie Ihren kostenlosen Explorer-Workspace, um automatisierte Executive Briefings zu erhalten.
Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- HiBob belegte bei wiederholten ChatGPT-Empfehlungstests des Autors den ersten Platz.
- HiBob wird als 2,7-Milliarden-Dollar-Unternehmen geführt.
- Der Autor zitiert, dass 89 % der B2B-Käufer ChatGPT, Claude und Perplexity für die Produktrecherche einsetzen.
- HiBobs Anteil an relevanten ChatGPT-Erwähnungen stieg innerhalb von sechs Monaten von 17 % auf 51 %; bei Geminikamen sie im selben Zeitraum von 9 % auf 61 %.
- Oz Tollman Goodman ist Head of SEO bei HiBob und hat das vorgestellte Playbook bereitgestellt.
Verknüpfte Unternehmen
2 verknüpfte UnternehmenOntologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Optimierung für KI-gestützte Suche und Large Language Models
Der Wandel von der klassischen Google-Suche hin zu KI-gestützten Suchmechanismen durch Large Language Models verändert die digitale Entdeckung von Marken grundlegend. Aktuelle Clickstream-Analysen von Limy mit 80 Millionen Datenpunkten sowie Studien von Ahrefs, Adobe und Microsoft belegen, dass die von KI zitierten Quellen kaum Überschneidungen mit den Top-Ergebnissen von Google aufweisen, gleichzeitig aber deutlich höhere Konversionsraten erzielen. Um in KI-Antworten präsent zu sein, müssen Publisher und Vermarkter ihre Strategien anpassen: Priorisiert werden semantische, problemösende Inhalte im Format Frage-Antwort mit Belegen, Schema-Markierungen, die Freigabe von Bots wie GPTBot über robots.txt sowie serverseitiges Rendering für sauberen HTML-Code. Das aufkommende llms.txt-Standardformat und die Einreichung von Sitemaps bei Bing unterstützen diese technischen Anforderungen. Fallstudien unterstreichen, dass sich durch gezielte Anpassungen rasche Sichtbarkeitsgewinne erzielen lassen, was den Traffic und die Performance im modernen Ökosystem spürbar steigert.
Das Playbook für Marketer zur Markensichtbarkeit in KI-Agenten
Jon Williams reagiert auf die Warnung von Mark Ritson mit einem praxisnahen Leitfaden, damit Marken in generativen KI-Agenten sichtbar bleiben und empfohlen werden. Er argumentiert, dass Bekanntheit als Trainingsdaten für Large Language Models dient: Häufig genannte Marken werden zu direkten Empfehlungen, während schwächere Konkurrenten ignoriert werden. Williams empfiehlt die Messung eines „Share of Model“-Metriksets (Erwähnungsrate, Empfehlungsrate, Prompt-Abdeckung, modellspezifische Sichtbarkeit und Volatilität) mithilfe von Tools wie Semrush AI Visibility Toolkit, Profound und Peec AI. Zudem sollten Inhalte primär auf Zitate statt nur auf klassische Suchpositionen optimiert werden. Er betont, dass bezahlte Discovery-Produkte (Google AI Mode, Perplexity, ChatGPT/OpenAI) entstehen, und hebt den Wert von Drittanbieter-Validierungen wie Reddit, Bewertungsportalen und redaktioneller Berichterstattung hervor, um KI-Empfehlungen gezielt zu steuern.
B2B-PR zur Beeinflussung von KI-Kaufempfehlungen einsetzen
MarTech hat eine Analyse veröffentlicht, wie B2B-Marken ihre Public Relations und Content-Strategien anpassen müssen, um in KI-generierten Antworten zu erscheinen, die zunehmend B2B-Softwarekaufentscheidungen steuern. Eine G2-Umfrage unter über 1.000 B2B-Käufern ergab, dass 71 Prozent KI-Chatbots für die Recherche nutzen und über die Hälfte ihren Kaufprozess mit einer KI-Abfrage beginnen. Zudem zeigt Forschung von Magenta Associates, dass fünf Marken 80 Prozent der Top-KI-Antworten in einer Kategorie monopolisieren. Der Artikel empfiehlt einen „Dual-Path“-PR-Ansatz: Ein Pfad sichert Earned Media und Backlinks für Menschen, der andere optimiert strukturierte Inhalte und konsistente Entity Signals für KI-Systeme. Zudem schrumpfen KI-Shortlists oft auf vier bis sieben Marken im Vergleich zu zehn blauen Links bei Google. Abschließend wird erinnert, dass MarTech zu Semrush gehört.
Marktsignale & Strategische Shifts in Echtzeit verfolgen
Erstellen Sie benutzerdefinierte Watchlists, um automatisierte, evidenzbasierte Executive Briefings zu erhalten, sobald wesentliche Signale oder Marktverschiebungen auftreten.