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 auf Linkedin.

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Die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und Informationen zugänglich machen, unterliegt einem fundamentalen Wandel. Mit dem Aufkommen fortschrittlicher KI-gestützter Tools wie ChatGPT, Perplexity und Gemini ist "AI Chat Management" nicht mehr nur eine technologische Spielerei oder eine Ergänzung zu bestehenden Marketingmassnahmen. Es hat sich zu einer strategischen Notwendigkeit entwickelt, die tief in der Kernstrategie jedes Unternehmens verankert sein muss. Diese Entwicklung geht weit über die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) hinaus und etabliert einen Paradigmenwechsel: von der reinen Keyword-Optimierung zur ganzheitlichen Kontextualisierung und Beziehungsgestaltung. Unternehmen müssen ihre Strukturen, Kompetenzen und Prozesse grundlegend anpassen, um die Potenziale von KI-gestützten Chats voll ausschöpfen zu können und in der neuen Ära der Suche erfolgreich zu agieren.

Erforderliche Kompetenzen und Neue Rollen

Für eine erfolgreiche Implementierung von AI Chat Management sind spezifische Kompetenzen und eine Anpassung der Rollenverteilung unerlässlich.

Schlüsselkompetenzen

• Analytische Fähigkeiten: Um Daten aus KI-Interaktionen zu interpretieren, Leistung zu messen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.
• Strategisches Denken: Um AI-Chat Management als integralen Bestandteil der gesamten Unternehmensstrategie zu verankern und langfristige Ziele zu definieren.
• Kommunikationskompetenz: Die Fähigkeit, klare Botschaften zu formulieren, konsistente Markenkommunikation zu gewährleisten und Inhalte für Maschinen und Menschen gleichzeitig aufzubereiten.
• Technisches Verständnis: Ein grundlegendes Verständnis für KI-Modelle, ihre Funktionsweise und die damit verbundenen technischen Anforderungen.
• Kreativität und Storytelling: Um Inhalte zu entwickeln, die nicht nur informativ, sondern auch ansprechend sind und Vertrauen aufbauen.
• Empathie und Kundenverständnis: Ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse und Fragestellungen der Kunden, um relevante Lösungen anzubieten.
• Change Management: Die Fähigkeit, organisatorische Veränderungen zu begleiten und Mitarbeiter für die neuen Anforderungen zu begeistern.

Neue Rollen und angepasste Profile

Unternehmen müssen möglicherweise neue Rollen schaffen oder bestehende Profile anpassen, um den Anforderungen des AI Chat Managements gerecht zu werden:

• AI Chat Manager (Strategisch): Diese Rolle ist verantwortlich für die Entwicklung und Umsetzung der übergeordneten AI Chat Management Strategie. Dies beinhaltet die Definition von Zielen, die Budgetallokation, die Auswahl der richtigen KI-Tools und die Sicherstellung der Integration in die gesamte Unternehmenskommunikation. Sie fungieren als Schnittstelle zwischen Marketing, PR, IT und dem Top-Management.
• Prompt Engineer (Technisch-Kreativ): Spezialisten, die Anfragen (Prompts) so formulieren, dass KI-Modelle die gewünschten, präzisen und relevanten Antworten liefern. Sie verstehen die Feinheiten der KI-Sprachmodelle und können durch gezielte Prompt-Optimierung die Qualität der ausgegebenen Informationen maßgeblich beeinflussen.
• KI-Content-Stratege (Inhaltlich-Strategisch): Verantwortlich für die Konzeption und Steuerung der Inhalte, die von Large Language Models (LLMs) als relevant, vertrauenswürdig und hilfreich eingestuft werden sollen. Sie arbeiten eng mit den PR- und Social-Media-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass die Inhalte auch für die menschliche Zielgruppe ansprechend sind und die Markenbotschaft konsistent vermitteln.
• Digital Reputation Manager (Vertrauensbildend): Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau und die Pflege der digitalen Reputation des Unternehmens im Kontext von KI-Tools. Sie überwachen Erwähnungen, Zitate und Empfehlungen in KI-generierten Antworten und entwickeln Strategien zur aktiven Gestaltung der digitalen Wahrnehmung.
• AI Data Analyst (Analytisch): Spezialisten, die die Performance der KI-Chats messen, Daten aus Nutzerinteraktionen analysieren und Optimierungspotenziale identifizieren. Sie entwickeln Metriken und Berichte, die Aufschluss über die Effektivität der AI Chat Management Strategien geben.
• UX/UI Designer (Benutzerzentriert): Obwohl KI-Chats oft textbasiert sind, ist die Benutzerfreundlichkeit entscheidend. Diese Rolle stellt sicher, dass die Interaktion mit den Chatbots intuitiv, effizient und angenehm ist.
• Rechtsexperte für KI-Kommunikation (Compliance): Mit zunehmender Nutzung von KI-Tools werden Fragen des Datenschutzes, der Urheberrechte und der Haftung relevanter. Diese Rolle stellt sicher, dass alle AI Chat Management Strategien den rechtlichen Rahmenbedingungen entsprechen.

Die Rolle von Vertrauen und Beziehungsmanagement

In einer Zeit, in der Fachinformationen leicht durch KI-Systeme verbreitet und vervielfältigt werden können, spielt die gezielte und verlässliche Kommunikation eine entscheidende Rolle.

Vertrauen als Erfolgssäule

Vertrauen ist neben Relevanz und Resonanz eine der wichtigsten Säulen für den Erfolg in der Ära der KI-Suche. KI-Modelle sind clever konzipiert; sie suchen nach Zusammenhängen und versuchen, die Absicht des Nutzers – den "Job to be done" – zu verstehen. Inhalte, die nicht nur thematisch passend, sondern auch umfassend und mit Mehrwert dargestellt werden, werden besser gefunden. Eine hohe Vertrauenswürdigkeit ist dabei entscheidend. Unternehmen müssen sich nicht nur als Experten auf ihrem Gebiet präsentieren, sondern auch sympathisch und ansprechend wirken.

Aktives Beziehungsmanagement mit Stakeholdern

Um Vertrauen aufzubauen, ist ein aktives Beziehungsmanagement mit verschiedenen Stakeholdern von großer Bedeutung:

• Kunden: Ein tiefes Verständnis der Kundensprache und ihrer Bedürfnisse ist unerlässlich. Wenn Unternehmen die Fragen ihrer Kunden beantworten können, positionieren sie sich als vertrauenswürdige Informationsquelle. Interaktion und Feedback sind hierbei entscheidend, um Resonanz zu schaffen und zum Vertrauensaufbau beizutragen.
• Meinungsführer und Influencer: Eine hohe Resonanz wird erreicht, wenn Inhalte von anderen zitiert, empfohlen und diskutiert werden. Die Integration der Marke in externe Inhalte oder die Etablierung als Meinungsführer erhöht die Glaubwürdigkeit.
• Presse und Medien: Gut platzierte Presseaussendungen, Zitate und Erwähnungen auf glaubwürdigen Websites erhöhen die Wahrscheinlichkeit, von KI-Tools berücksichtigt zu werden. PR-Agenturen sind hier die Schnittstelle für KI-Kommunikation.
• Branchenkollegen und Partner: Kooperationen und gemeinsame Initiativen können die Reputation stärken und die Sichtbarkeit in KI-basierten Antworten erhöhen.
• Mitarbeiter: Eine kundenorientierte Kultur innerhalb des Unternehmens stärkt das Verständnis für die Bedürfnisse der Kunden und fördert die Erstellung relevanter Inhalte.

Fakten statt Fakes

In Zeiten, in denen Falschinformationen und manipulierte Inhalte zunehmen, tragen PR- und Social Media Agenturen sowie unternehmenseigene Kommunikationsteams dazu bei, hochwertige, überprüfbare Inhalte sichtbar zu machen und eine authentische Autorität aufzubauen. Dies ist ein wichtiger Beitrag zur Vermeidung von Fehlinformationen in AI-basierten Antworten und zur langfristigen Sicherung des Vertrauens. Langfristig untergräbt das Simulieren von Reichweite und Sichtbarkeit durch Fake-Profile und manipulierte Inhalte das Vertrauen und schädigt die Reputation.

Organisatorische Verankerung und Prozesse

Die Anpassung an die neue Suchlandschaft erfordert einen ganzheitlichen Wandel der Unternehmenskultur und der Prozesse.

Kundenorientierte Kultur

Das Denken in der Customer Experience Management (CX) und das Verständnis des "Job to be done" des Kunden müssen im Mittelpunkt stehen. Unternehmen müssen sich immer fragen: Welches Problem löse ich für den Kunden?.

Multi-Experience-Ansatz

Eure Inhalte müssen über verschiedene Kanäle hinweg in der richtigen Tonalität verfügbar sein, um die Customer Journey ganzheitlich abzubilden. Dies erfordert, Silodenken zu vermeiden (z.B. Marketing vs. Vertrieb vs. Service) und stattdessen zu überlegen, welcher Content in welcher Phase der Customer Journey benötigt wird. Insbesondere der Servicebereich bietet erhebliche Potenziale für relevante und auffindbare Inhalte, wie z.B. Service-Videos.

Kontinuierliche Anpassung und Beobachtung

Die exakten Messwerte für den Erfolg in der KI-Suche sind noch in der Entwicklung. Daher ist es entscheidend, relevante KPIs zu definieren und kontinuierlich die Marktentwicklungen zu beobachten und die Strategien anzupassen. Dies erfordert regelmäßige Meetings, in denen diese Anpassungen diskutiert und beschlossen werden.

KPIs und Meetings für AI Chat Management

Die Implementierung und der Erfolg von AI Chat Management Strategien müssen messbar gemacht werden.

Erweiterte Key Performance Indicators (KPIs)

Um den Erfolg von AI Chat Management zu messen, sind spezifische Indikatoren entscheidend, die auf die Präsenz und Empfehlung in fremden KI-Chatbots abzielen:

• Anzahl der Nennungen und Empfehlungen in KI-Tools: Dies ist die zentrale Metrik. Es misst, wie oft Inhalte des Unternehmens von grossen KI-Chatbots wie ChatGPT oder Perplexity als relevante Informationsquelle zitiert, verlinkt oder direkt in Antworten referenziert werden.
• Qualität der KI-generierten Antworten: Es gilt zu bewerten, wie präzise und vollständig die von den KI-Systemen generierten Antworten sind, wenn sie auf Unternehmensinformationen basieren. Werden die Kernbotschaften korrekt wiedergegeben und sind die Informationen im richtigen Kontext? 
• Sichtbarkeit im "Knowledge Cutoff" von KI-Modellen: Da KI-Modelle oft einen "Knowledge Cutoff" haben, ist es entscheidend zu wissen, ob und wie die eigenen Inhalte auch nach diesem Stichtag sichtbar sind, insbesondere bei aktuellen Nachrichten und Informationen.
• Vertrauens-Score der KI-Empfehlungen: Dies misst, wie vertrauenswürdig die von KI-Chatbots über das Unternehmen gegebenen Informationen von den Nutzern wahrgenommen werden. Dies kann durch Sentiment-Analysen der Nutzerreaktionen auf KI-Antworten oder durch Befragungen ermittelt werden.
• Anteil relevanter und resonierender Inhalte: Dieser KPI misst, wie viele der vom Unternehmen bereitgestellten Inhalte von KI-Modellen als "relevant, vertrauenswürdig und hilfreich" eingestuft werden. Resonanz wird dabei durch die Häufigkeit des Zitierens, Empfehlens und Diskutierens der Inhalte durch andere indiziert.
• Erhöhung der organischen Reichweite durch KI: Misst den Anstieg des Traffics oder der Interaktionen, der direkt auf Empfehlungen oder Informationen aus KI-Chats zurückzuführen ist.
• Positionierung als Thought Leader in KI-Antworten: Dies bewertet, wie oft das Unternehmen oder seine Experten als Autorität oder Quelle für tiefgreifendes Wissen in komplexen Themenbereichen durch KI-Systeme hervorgehoben werden

Neue Meeting-Strukturen und Massnahmen

• "KI-Steering Committee": Ein strategisches Gremium auf Managementebene, das die Gesamtstrategie für AI Chat Management festlegt, Budgets allokiert und die Fortschritte überwacht. Hier werden auch die Erkenntnisse aus der Studie zur Zukunft der Suche besprochen, die zeigt, wie sich das Suchverhalten durch KI-Tools verändert.
• Regelmässige "Content & AI Syncs": Operative Meetings zwischen Content-Erstellern, PR-Teams, Social Media Managern und KI-Experten, um Inhalte zu optimieren und neue Ansätze zu testen.
• Workshops zu "Trust & Reputation in the AI Era": Regelmässige Schulungen für alle relevanten Mitarbeiter, um das Bewusstsein für die Bedeutung von Vertrauen und Reputation in der KI-gestützten Suche zu schärfen.
• Definition von "AI-Readiness"-Standards: Etablierung klarer Richtlinien und Checklisten für die Erstellung von Inhalten, die optimal für KI-Chats aufbereitet sind.
• Pilotprojekte und A/B-Tests: Kontinuierliches Experimentieren mit neuen Ansätzen und Messen der Auswirkungen, um die Strategie iterativ zu verbessern.

Die Organisation der Zukunft im Hinblick auf AI Chat Management muss agil, kundenorientiert und datengetrieben sein. Es geht darum, eine Unternehmenskultur zu schaffen, die auf Relevanz, Resonanz und Vertrauen setzt und den Kunden konsequent in den Mittelpunkt stellt. Nur so können Unternehmen die Herausforderungen meistern und die neuen Möglichkeiten der AI-Suche erfolgreich nutzen.

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Noch mehr Input

In diesem Report erfahrt ihr, wie ChatGPT und Co. das Suchverhalten eurer Kunden heute schon verändert haben. Der Report untersucht verschiedene Zielgruppen anhand von Alter, Branche, Produkt, Dienstleistungen und weiteren Merkmalen.

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Und im Videointerview von Sophie Hundertmark und Prof. Dr. Nils Hafner werden die Hintergründe und Zusammenhänge des AI Chat Management ausführlich diskutiert.

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