Ein Beitrag von Sophie Hundertmark

Sophie Hundertmark ist Expertin für den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz mit Schwerpunkt auf Chatbots, AI-Strategien und verantwortungsvoller Technologieintegration. Sie ist Forscherin und Dozentin an der Hochschule Luzern und schreibt derzeit ihre Dissertation im Bereich Conversational AI an der Universität Fribourg. Als Beraterin begleitet sie Unternehmen, Verwaltungen und Bildungsinstitutionen bei der Einführung wirksamer KI-Lösungen. Mehr zu Sophie Hundertmark auf LinkedIn.

Zur sprachlichen und stilistischen Erstellung – ebenso wie zur Übersetzung – wurde ein CustomGPT eingesetzt. Dieses basiert auf dem Sprachmodell GPT-5 von OpenAI und wurde von Sophie Hundertmark persönlich entwickelt.

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In diesem Beitrag möchte ich euch eine Case Study aus einem meiner aktuellen Kundenprojekte vorstellen. Es handelt sich dabei um einen SaaS-Anbieter aus dem deutschsprachigen Raum, der intensiv in das Thema AI-Sichtbarkeit investiert.

Da es sich um ein vertrauliches Projekt handelt, kann ich den echten Namen des Unternehmens nicht nennen. Um die Inhalte dennoch greifbar darzustellen, verwende ich im gesamten Beitrag den fiktiven Namen Hsquare. Wo immer Hsquare genannt wird, handelt es sich also um diesen anonymisierten SaaS-Anbieter.

Das Projekt zeigt sehr deutlich, wie wichtig AI-Sichtbarkeit inzwischen geworden ist: Immer mehr Kunden informieren sich direkt über ChatGPT, Gemini oder Perplexity, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Die Frage lautet nicht mehr, ob man in Google gefunden wird, sondern ob man überhaupt in den Antworten von KI-Systemen sichtbar ist. Genau an diesem Punkt setzte Hsquare. Mehr dazu in der folgenden Case Study.

Ausgangslage: Warum wir in AI-Sichtbarkeit investieren müssen

Hsquare ist ein etablierter SaaS-Anbieter im Bereich Contact Center. Im klassischen SEO war das Unternehmen gut positioniert, doch die Geschäftsführung stellte fest: Immer mehr Kunden informieren sich nicht mehr nur über Google, sondern direkt über KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity.

Bei internen Tests zeigte sich ein klares Muster:

• Hsquare wurde nur in 21 % der getesteten Prompts überhaupt erwähnt.
• ChatGPT lieferte mit 21 % Sichtbarkeit noch die besten Ergebnisse, Gemini lag bei 10 %, Perplexity sogar nur bei 5 %.
• Besonders kritisch: In Vergleichssituationen – also genau dann, wenn Kunden nach „Anbieter A vs. Anbieter B“ suchten – tauchte Hsquare oft gar nicht auf.

Die Konsequenz: Hsquare verpasst wertvolle Sichtbarkeitschancen genau in den Phasen, in denen Kunden typischerweise ihre Kaufentscheidungen treffen.

Analyse der AI-Sichtbarkeit

Die Analyse wurde auf Basis von 30 Prompts in 8 Kategorien durchgeführt. Darunter fielen generische Bedarfsprompts, Entscheidungsunterstützung, Produkte & Services, Employer Branding und spezifische Use Cases.

Highlights der Analyse

• ChatGPT war der stärkste Kanal: Hier erschien Hsquare bei generischen Fragen.
• Die europäische Positionierung funktionierte: Bei Fragen mit EU-Bezug wurde Hsquare explizit als relevanter Anbieter genannt.
• Erste Top-Einstufungen („Sehr gut bei ChatGPT“) zeigten, dass Potenzial vorhanden war.

Lowlights der Analyse

• In Vergleichsprompts wurde Hsquare selten berücksichtigt.
• Bei produktnahen Anfragen (z. B. Cloud Contact Center Features) fehlte das Unternehmen oft komplett.
• Der Marken-Claim war nicht konsistent verankert – KIs zitierten ihn kaum.
• Perplexity ignorierte Hsquare fast vollständig, da es zu wenige neutrale Drittquellen gab.

Ursachen der Sichtbarkeitslücken

Die tiefere Ursachenanalyse zeigte drei zentrale Probleme:

1. Mangel an externen, vertrauenswürdigen Quellen
   Auf Plattformen wie G2 oder Capterra fehlten unabhängige Reviews und Rankings, die Hsquare in den richtigen Kategorien listen. Diese Plattformen sind jedoch für Software Anbieter eine wichtige Vergleichsplattform.
2. Unklare Produkt-Taxonomie
   Kunden suchen nach Begriffen wie „Cloud Contact Center für KMU“. Hsquare verwendete jedoch eigene Formulierungen, die KIs schlechter einordnen konnten.
3. Fehlende strukturierte Daten
   Schema.org-Markups, Wikidata-Einträge oder FAQ-Formate waren nicht konsistent vorhanden, sodass KIs die Inhalte schwerer verarbeiten konnten.

Massnahmen zur Verbesserung der AI-Sichtbarkeit

Gemeinsam mit Hsquare entwickelte ich eine mehrstufige Strategie mit folgenden Massnahmen.

1. Aufbau thematischer Autorität

• Erstellung von Content Hubs zu Themen wie „Contact Center …“ oder „Vertriebsautomatisierung“.
• Eine Pillar Page (3.000–4.000 Wörter) plus mehrere Cluster-Artikel mit praxisnahen Beispielen.
• Ziel: KIs erkennen Hsquare als Autorität im Bereich Kundenservice-Automatisierung.

2. Answer Engine Optimization (AEO)

• Jede Produktseite erhielt eine FAQ-Offensive mit 10–15 klaren, zitierfähigen Antworten.
• Beispiel: „Für welche Unternehmensgrössen eignet sich der Hsquare Agent?“
• Kurze, prägnante Antworten erleichtern KIs die Integration in ihre Modelle.

3. Externe Validierung

• Ausbau der Profile auf G2, Capterra und Gartner Peer Insights mit regelmässigen neuen Reviews.
• Platzierung von Gastbeiträgen in Fachmedien.
• Aktive Teilnahme in Foren und Q&A-Communities wie Reddit oder Quora.

4. Technische Optimierung

• Einführung eines Entitäten-Lexikons zur konsistenten Benennung aller Produkte.
• Ausbau von Schema.org-Markups und FAQ-Blocks.
• Aktualisierung von Wikidata/Wikipedia-Einträgen.

Learnings: Was wir aus der Case Study mitnehmen

Die Case Study von Hsquare zeigt sehr deutlich: AI-Sichtbarkeit ist der neue SEO-Faktor.
Es reicht nicht mehr, bei Google gut zu ranken – Unternehmen müssen dafür sorgen, dass ihre Marke und Produkte auch in ChatGPT, Gemini und Perplexity präsent sind.

Die entscheidenden Erfolgsfaktoren in diesem Use Case sind:

• Klare Produkt-Taxonomie und strukturierte Inhalte.
• Externe Validierung durch Reviews, Fachartikel und neutrale Quellen.
• Content Hubs als Beweis für Expertise und Tiefe.
• Eine konsequente FAQ- und Vergleichsstrategie, die KIs direkt verwerten können.

Wenn ihr in einem SaaS- oder Tech-Umfeld arbeitet, könnt ihr möglicherweise einige dieser Massnahmen, wie Plattform-Rankings auch bei euch anwenden.

Insgesamt empfehle ich jedem Unternehmen, sich spätestens jetzt mit dem Thema AI-Sichtbarkeit zu beschäftigen. Der Wettbewerb schläft nicht – und wer heute in ChatGPT nicht auftaucht, verliert morgen Marktanteile.

Ihr könnt dazu mit der Ist-Analyse starten und beispielsweise einen AI-Sichtbarkeitsreport machen.

Anschliessend könnt ihr mit dem Massnahmenplan zur KI-Sichtbarkeit eure eigene individuelle Roadmap erstellen.

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