*Dieser Beitrag basiert auf einem YouTube-Video von Sophie Hundertmark, Expertin für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz mit Fokus auf Chatbots und strategische AI-Anwendungen in Unternehmen und öffentlichen Institutionen. Sophie ist Forscherin und Dozentin an der Hochschule Luzern und promoviert im Bereich Conversational AI an der Universität Fribourg. Der Blogtext wurde mithilfe eines Custom GPT-Modells erstellt, das auf Sophies Video-Inhalte, Sprachstil und Fachwissen trainiert wurde. So entstehen fundierte, aktuelle Beiträge auf Basis eigener Expertise von Sophie Hundertmark.
Den Link zum Video findet ihr am Ende dieses Beitrags.
Product Discovery verlagert sich gerade spürbar: Immer mehr Menschen informieren sich nicht mehr zuerst über klassische Google-Suchergebnisse oder direkt auf Marken-Websites, sondern in KI-Interfaces wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder dem Google AI Mode. Das klingt bequem für Nutzer – ist aber ein echter Weckruf für Marken und Händler.
Denn wenn eure Produkte in diesen KI-Konversationen nicht auftauchen, entsteht ein neues Risiko: Ihr verliert Sichtbarkeit, bevor überhaupt jemand eure Website besucht. Und damit im Zweifel auch Kunden.
In dieser Podcast-Folge von „Sophies Next AI Talk“ spreche ich mit Tonio Meier, Mitgründer und Geschäftsführer von Guuru, über genau diese Entwicklung – und darüber, warum Community Content (also Inhalte von echten Nutzern) in KI-Suchen so stark wirkt.
Was bedeutet „KI-Sichtbarkeit“ überhaupt?
KI-Sichtbarkeit heißt: Wenn jemand ein Produkt, eine Marke oder eine konkrete Problemstellung in einem KI-Tool recherchiert, soll eure Marke dort genannt, zitiert oder sogar empfohlen werden.
Dabei geht es nicht nur um „ich will eine Winterjacke kaufen“, sondern auch um Fragen wie:
- Welche Jacke ist wirklich warm?
- Wie fällt Modell X aus?
- Wie wechsle ich den Akku bei Produkt Y?
- Welche Alternative gibt es zu Marke Z?
Je häufiger Nutzer solche Fragen in KI-Tools stellen, desto entscheidender ist die Frage: Welche Quellen zieht das Modell für seine Antworten heran?
Warum Community Content in KI-Antworten so oft gewinnt
Tonio beschreibt einen Kernmechanismus sehr klar: Sprachmodelle bevorzugen Content, der menschlich klingt, konkret ist und echte Erfahrungen enthält – also Inhalte, wie man sie aus Communities kennt (Reddit ist hier das klassische Beispiel).
Genau diese Art von Content funktioniert besonders gut, weil sie:
- in natürlicher Sprache formuliert ist
- spezifisch statt werblich wirkt
- echte Nutzungssituationen abbildet
- Trust-Signale enthält (Erfahrung, Meinungen, Kontext)
Und das ist ein Unterschied zu klassischem „Brand Content“, der häufig glatt, generisch oder marketinglastig ist.
Was Guuru macht: Nutzer helfen Nutzern – und der Output wird KI-relevant
Guuru kommt historisch aus dem Ansatz „Kunden helfen Kunden“: Menschen stellen Fragen, andere Nutzer antworten, es entsteht ein echter Austausch.
Spannend ist der nächste Schritt: Aus diesen Gesprächen extrahiert die Plattform konkrete „Community Meinungen“ zu einzelnen Produkten. Diese werden strukturiert aufbereitet und direkt auf der Produktdetailseite ausgespielt.
Damit passiert etwas Wichtiges:
- Ihr habt echte Nutzerinhalte auf eurer eigenen Domain
- Die Inhalte sind produktnah (nicht irgendwo im Forum vergraben)
- Sie wirken wie Social Proof – und sind gleichzeitig KI-futtertauglich
Der Aha-Moment: „Grounding“ und warum eure Inhalte plötzlich zitiert werden
Tonio bringt ein Konzept rein, das viele zwar erleben, aber selten benennen: Grounding.
Wenn ein KI-Modell eine Antwort nicht sicher aus seinem Wissenskorpus geben kann, startet es eine Websuche, zieht Snippets aus verschiedenen Quellen und baut daraus die Antwort. Genau in diesem Schritt entscheidet sich, ob eure Marke auftaucht – oder nicht.
Und hier kommt Guuru-Content ins Spiel: Diese Community-Meinungen werden laut Tonio in genau diesen Grounding-Prozessen häufig herangezogen.
Was die Zahlen zeigen: 50–60 % mehr Zitierungen
Besonders interessant: Guuru hat den Effekt über mehrere Kunden hinweg beobachtet und gemessen. Genannt wurden u.a.:
- Jack Wolfskin
- Fahrradteile (Händler)
- Polo Motorrad
Das Ergebnis: Auf Produktseiten, die diese Community-Meinungen ausspielen, stieg die Zahl der Zitierungen in KI-Suchen um etwa 50–60 %.
Wichtig ist dabei: Es handelt sich nicht um statischen Content. Die Inhalte erneuern sich laufend, weil ständig neue Beiträge, Fragen und Erfahrungen hinzukommen.
Freshness und Autorenschaft: Zwei Signale, die KI-Modelle lieben
Im Gespräch kamen zwei Signale besonders stark raus – und die könnt ihr direkt als Checkliste für euren Content nutzen:
- Freshness (Aktualität)
KI-Modelle bevorzugen häufig Inhalte, die erkennbar neu oder regelmäßig aktualisiert sind. Community-Inhalte bringen diese Dynamik von Natur aus mit. - Autorenschaft (wer hat es geschrieben?)
Wenn klar ist, wer eine Aussage gemacht hat (und idealerweise mit kurzem Kontext zur Expertise), steigt die Vertrauenswürdigkeit. Tonio beschreibt, dass Guuru genau das strukturiert ausspielt: Name/Profil + kurzer Kontext, warum diese Person etwas dazu sagen kann.
Das ist eine klare Abgrenzung zu „KI-generiertem Produkttext“, den viele gerade als schnelle Lösung testen.
Warum „einfach mit ChatGPT Content erzeugen“ keine nachhaltige Strategie ist
Ein wichtiger Punkt aus dem Gespräch: Wenn Unternehmen ihren Produktcontent einfach von ChatGPT generieren lassen, kann das kurzfristig funktionieren – aber ist langfristig riskant.
Der Grund ist logisch: KI-Anbieter haben keinen Anreiz, KI-generierten Content zu zitieren. Den können sie selbst produzieren. Deshalb investieren sie in Mechanismen, um menschlichen, authentischen Content zu erkennen und zu bevorzugen.
Das heißt nicht, dass KI im Content-Prozess keinen Platz hat. Aber „AI-only“ als Content-Strategie wird voraussichtlich nicht der Weg sein, um dauerhaft in KI-Antworten aufzutauchen.
Was passiert mit Traffic und Conversion, wenn KI-Suche wächst?
Ein spannender Realitätscheck: Wenn mehr Nutzer über KI-Interfaces recherchieren, werden klassische Klickzahlen tendenziell sinken.
Tonios Einschätzung dazu ist pragmatisch:
- Es gibt weniger Website-Klicks insgesamt
- Aber die Klicks, die aus ChatGPT & Co. kommen, sind oft wertvoller, weil die Nutzer schon vorqualifiziert sind
Anders gesagt: Wenn jemand nach einer längeren KI-Konversation auf eurer Produktseite landet, ist die Kaufabsicht häufig deutlich höher als bei einem „Winterjacke“-Google-Klick, der noch komplett offen ist.
Gleichzeitig wird Attribution schwieriger: Nutzer können sich in ChatGPT informieren und dann offline kaufen oder später direkt im Shop suchen – ohne dass ihr es sauber messen könnt.
KI-Sichtbarkeit ist nicht nur für E-Commerce relevant
Auch wenn Guuru aus dem E-Commerce kommt, war am Ende klar: Das Thema betrifft alle Branchen.
Tonio verweist auf Analysen aus dem Banking-Kontext, in denen sichtbar wurde: Externe Erwähnungen durch Nutzer zahlen stark auf KI-Sichtbarkeit ein – besonders für kleinere Anbieter, die nicht sowieso als „bekanntes Institut“ im Kopf sind.
Und das passt zu einem Muster, das man immer wieder sieht: Wer eine klare Nische besetzt und dafür glaubwürdige Signale liefert, kann in KI-Antworten sehr weit oben landen – selbst gegenüber deutlich größeren Playern.
Was Du jetzt konkret tun kannst: Mini-Checkliste für KI-Sichtbarkeit
Wenn Du das Thema angehen willst, helfen diese Fragen als Start:
Spielst Du relevante Nutzerinhalte auf Deiner eigenen Website aus?
Taucht Deine Marke in KI-Suchen aktuell überhaupt auf?
Hast Du Inhalte, die wie echte menschliche Erfahrung klingen (Reviews, Q&A, Community)?
Sind Deine Inhalte aktuell und dynamisch?
Ist erkennbar, wer etwas gesagt hat – und warum die Person glaubwürdig ist?
Weitere Fragen?
Ihr habt Fragen dazu? Gerne unterstütze ich euch, stehe als Sparring-Partner zur Verfügung und beantworte eure Fragen. Ich freue ich mich immer über eure Nachrichten, am liebsten per WhatsApp Nachricht oder als E-Mail.
