KI im Marketing

Ein GEO-Prompt-Set ist die Grundlage, um Inhalte gezielt für KI-Zitationen in ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews und anderen KI-Suchsystemen zu planen. Per Prompt Research findet man heraus, bei welchen Nutzerfragen die eigene Website als Quelle, Marke oder Anbieter in KI-Antworten erscheinen sollte.

Dieser Beitrag erklärt, warum Prompt Research die Grundlage für KI-Zitationen ist, welche Prompt-Typen besonders hohes Zitationspotenzial haben und wie man ein strukturiertes Prompt-Set für Contentplanung, GEO-Optimierung und AI Visibility aufbaut.

IBM auf dem Adobe Summit 2026 sein vielbeachtetes GEO-Playbook vorgestellt.
Wir haben die 12 Komponenten von Content-Standards über Technik bis Change Management analysiert und die Erkenntnisse in praxisnahe Handlungsempfehlungen umgesetzt. Wie Marketingverantwortliche das IBM Playbook umsetzen damit ihre Marken in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews zur zitierten Quelle werden: Anleitung in 6 operativen Schritten in diesem Beitrag.

LinkedIn entwickelt sich im B2B gerade zu einem der wichtigsten Hebel für KI-Sichtbarkeit. Denn LinkedIn ist aktuell die TOP 2 Domain, die ChatGPT, Perplexity, Google Gemini und andere KI-Bots als Quelle nutzen, wenn sie Nutzern KI-gestützte Antworten geben. Das ist das Ergebnis einer aktuellen Semrush-Studie.
Wer in KI-Antworten sichtbar sein will, sollte also verstärkt auf LinkedIn posten. Welche Formate und Inhalte dazu ideal sind, zeigt dieser Artikel.

KI-Suchanfragen funktionieren anders als traditionelle Suchmaschinen, da sie nicht nur nach Keywords suchen, sondern die
Absicht und den Kontext einer Frage verstehen. GEO-Texte, die gezielt für KI-Suchen erstellt werden, müssen daher anders strukturiert und formuliert werden um in KI-Antworten zitiert zu werden.
Wollen Sie GEO-Texte optimal schreiben? Dann ist dieser Artikel für Sie.

Immer mehr Menschen suchen Informationen direkt in KI-Chatbots. Unternehmen sollten deshalb in diesen Antworten erscheinen, idealerweise als zitierte Quelle. Besonders häufig greifen KI-Modelle auf Wissensdatenbanken wie Wikipedia, Diskussionsplattformen wie Reddit, LinkedIn oder Inhalte von YouTube zurück.

Ein Wikipedia-Eintrag gilt als starkes Autoritäts-Signal im Kontext von GEO und LLMO. Daher steigen die Versuche von Unternehmen, einen eigenen Wikipedia-Artikel zu erstellen. Doch nicht jedes Unternehmen erfüllt die Kriterien. Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um einen Wikipedia-Eintrag zu erhalten?

KI-basierte Suchen verändern derzeit grundlegend, wie Menschen Inhalte entdecken und nutzen. Für Marketingverantwortliche bedeutet das: SEO reicht nicht mehr aus, denn immer mehr User nutzen KI-Chatbots oder Googles KI-Antworten. Die KI-generierte Antworten beantworten Nutzeranfragen häufig direkt auf der Ergebnisseite, User müssen nicht mehr auf die Webseiten von Unternehmen gehen. Wer sichtbar und relevant bleiben will, muss strategisch umdenken und GEO-Optimierung betreiben, um in den Antworten von KI-Chatbots zitiert zu werden. Das erfordert eine klare Neuausrichtung der Inhalte – hin zu Formaten, Strukturen und Botschaften, die von beiden Zielgruppen (Kunde und KI-System) verstanden werden. Mit dieser systematischen Anleitung in 4 Schritten gelingt die GEO-Optimierung.

Vielleicht haben Sie es schon bemerkt: KundInnen kommen plötzlich mit Sätzen wie „Das hat mir ChatGPT so erklärt …“ oder „Perplexity sagt, Anbieter X ist der richtige“. Im Onlinemarketing hat sich das Thema Sichtbarkeit bei KI-Bots ziemlich konsequent nach vorn geschoben: LLMO. Large Language Model Optimization bedeutet, Ihre Webseite so zu optimieren, dass KI-Bots sie auslesen können. Das Ziel: bei relevanten Suchanfragen Ihrer Zielgruppe innerhalb von KI-Chatbots als Referenzequelle gelistet zu werden. Studien belegen, dass immer mehr Menschen in KI-Bots statt in klassische Suchmaschinen wie Google suchen. Wer sich mit LLMO bislang noch nicht befasst hat, sollte das dringend in 2026 nachholen. Nutzen Sie diese 10-Schritte-Anleitung dazu.