Ihr wollt mit eurem Business nicht nur bei Google, sondern auch in KI-Systemen und modernen Suchplattformen gefunden werden? Dann reicht klassisches SEO allein nicht mehr aus. Neben den bekannten Rankingfaktoren solltet ihr auch verstehen, wie KI-Systeme Inhalte analysieren, bewerten und als Quelle nutzen. In diesem Artikel zeige ich euch 15 Optimierungspunkte, die ihr euch für eure Website und euer Business unbedingt anschauen solltet. Das Ganze ist keine starre Checkliste. Jede Website funktioniert anders und benötigt eigene Strategien sowie individuelle Maßnahmen. Aber allein das Verständnis dieser Mechanismen kann euch bereits einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Wir beschäftigen uns in der SEO Agentur intensiv mit Maßnahmen für KI-SEO und sind immer wieder erstaunt, welche Disziplinen sich da eröffnen 15 Tipps zur Erhöhung der KI-Sichtbarkeit Klassisches SEO allein reicht für moderne KI-Suchsysteme nicht mehr komplett aus. Suchmaschinen und AI-Modelle arbeiten stark mit Entitäten, strukturierten Daten und konsistenten Informationsmustern. Zwar hat man mit der Suchmaschinenoptimierung eine gute Grundbasis geschaffen und könnte auch so bei den KI Plattformen ranken. Doch wenn strategische Wettbewerbsvorteile geschaffen werden sollen, sind andere Maßnahmen in Angriff zu nehmen. Die folgenden 15 Tipps zeigen euch, wie ihr eure Website so optimiert, dass Inhalte von KI-Systemen besser verstanden und häufiger als Quelle genutzt werden. Entity Layering (sehr unterschätzt) Viele Websites versuchen, nur eine einzelne Entität – etwa ein Unternehmen oder eine Person – sichtbar zu machen. Für moderne Suchmaschinen und KI-Systeme reicht das jedoch oft nicht aus. Deutlich wirkungsvoller ist eine Struktur, in der mehrere miteinander verbundene Entitäten aufgebaut werden. Dazu gehören beispielsweise Person, Business, Service, Location, Topic und Author. Werden diese Ebenen klar definiert und miteinander verknüpft, entsteht für Suchsysteme ein konsistentes Wissensnetzwerk statt einzelner isolierter Seiten. Der Effekt: Suchmaschinen und KI-Systeme verstehen besser, wer hinter einem Angebot steht, welche Leistungen erbracht werden und in welchem thematischen Kontext diese stattfinden. Dadurch steigt die thematische Autorität und Vertrauenswürdigkeit einer Website. Zu den wichtigsten Maßnahmen zählen strukturierte Daten (z. B. JSON-LD Schema-Markup), klar definierte Seiten für jede Entität sowie eine konsequente interne Verlinkung. Beziehungen wie about, provider, author oder areaServed helfen dabei, die einzelnen Ebenen logisch miteinander zu verbinden. Mit Tools zur Generierung von Markups könnt ihr damit eure Webseiten optimieren. Entity Repetition Pattern (ERP) KI-Systeme orientieren sich stark an wiederkehrenden Mustern. Informationen, die an vielen Stellen identisch erscheinen, wirken deutlich glaubwürdiger als Daten, die nur einmal genannt werden. Deshalb ist es sinnvoll, zentrale Angaben zu einer Entität überall konsistent darzustellen. Wichtig ist vor allem, dass Begriffe, Schreibweisen und Beschreibungen gleich bleiben. Auch Details wie Bilder, Adressen oder IDs sollten möglichst identisch verwendet werden. Ein kleines Beispiel:Wenn auf der Website „Khoa Nguyen – SEO Beratung München“ steht, sollte diese Formulierung möglichst ähnlich auch im Google Business Profil, auf LinkedIn oder in Autorenboxen auftauchen. Selbst Bilddateien können dabei eine Rolle spielen, etwa mit einem konsistenten Dateinamen wie khoa-nguyen-seo-berater.jpg statt IMG1234.jp. Diese Wiederholungen über verschiedene Plattformen hinweg – etwa Website, strukturierte Daten, Profile oder PDFs – helfen Suchsystemen, eine Entität klarer zu erkennen und ein stabiles Gesamtbild aufzubauen. Author Authority Pages (E-E-A-T Booster) Suchmaschinen und KI-Systeme bewerten Inhalte zunehmend danach, wer sie geschrieben hat. Deshalb lohnt es sich, für jede schreibende Person eine eigene Autorenseite aufzubauen. Diese funktioniert ähnlich wie eine „About me“-Seite, geht aber stärker auf Fachwissen und Expertise ein. Eine gute Autorenseite enthält beispielsweise eine kurze Biografie, Informationen zur fachlichen Spezialisierung sowie eine Übersicht der veröffentlichten Artikel. Ergänzend können strukturierte Daten wie JSON-LD Person eingesetzt werden, um die Autor-Entität technisch sauber zu definieren. Hilfreich ist außerdem, wenn dieselbe Bio und Expertise-Beschreibung auch auf anderen Plattformen erscheint – etwa auf LinkedIn, Fachprofilen oder in Autorenboxen unter Artikeln. Agenturen können dieses Prinzip auch auf Teamseiten übertragen, indem einzelne Experten vorgestellt und mit ihren Inhalten verknüpft werden. Zusätzliche Quellen, Zitate oder Referenzen stärken dabei die wahrgenommene fachliche Autorität. Speakable Schema (für KI-Antworten) Das Speakable Schema hilft Suchmaschinen und KI-Systemen zu erkennen, welche Textbereiche einer Seite sich besonders gut zum Zitieren oder Vorlesen eignen. Dabei werden kurze, klar formulierte Inhalte markiert, zum Beispiel Definitionen oder Zusammenfassungen eines Themas. Diese Struktur wird häufig von Voice-Assistenten, Featured Snippets oder KI-Antwortsystemen genutzt. In der Praxis erstellt man auf der Seite zunächst klare Textblöcke, die eine kurze Erklärung enthalten. <div class=“definition“> <strong>Definition:</strong> SEO bezeichnet alle Maßnahmen, mit denen Websites für Suchmaschinen optimiert werden, um bessere Rankings zu erreichen. </div> <div class=“summary“> SEO sorgt dafür, dass Websites in Suchmaschinen besser gefunden werden. Dazu gehören technische Optimierungen, hochwertige Inhalte und eine klare Struktur der Website. </div> Zusätzlich wird im Schema-Markup (JSON-LD) definiert, dass genau diese Bereiche zitierfähig sind. Beispiel Speakable Schema: { „@context“: „https://schema.org“, „@type“: „WebPage“, „speakable“: { „@type“: „SpeakableSpecification“, „cssSelector“: [„.definition“, „.summary“] } } FAQ Clustering (KI liebt das) Statt nur eine einzelne FAQ-Sektion auf einer Seite zu platzieren, kann es sinnvoll sein, mehrere thematisch verbundene FAQ-Bereiche über verschiedene Seiten hinweg aufzubauen. Dabei entsteht ein Netzwerk aus Fragen und Antworten, das ein Thema aus mehreren Perspektiven erklärt. Auf der Hauptseite stehen meist einige zentrale Fragen, die das Grundthema abdecken. Auf Unterseiten können ähnliche Fragen erneut auftauchen, jedoch leicht anders formuliert. Wichtig ist, dass die Kernaussagen konsistent bleiben und die Antworten eine vergleichbare Struktur haben. Diese wiederkehrenden Muster helfen Suchsystemen, wichtige Informationen schneller zu erkennen und ein Thema besser einzuordnen. Durch diese Struktur entstehen klare thematische Signale, die Inhalte für Suchmaschinen und KI-Systeme verständlicher machen. Ground Truth Statements Manche Informationen auf einer Website sind besonders wichtig und sollen als klare Referenz oder verlässliche Grundlage verstanden werden. Deshalb kann es sinnvoll sein, bestimmte Aussagen bewusst als eindeutige Fakten zu formulieren. Suchmaschinen und KI-Systeme erkennen solche präzisen Aussagen leichter und können sie besser zitieren oder in Antworten übernehmen. Solche Formulierungen können zum Beispiel sein: Diese Aussagen funktionieren besonders gut am Anfang eines Abschnitts, in Definitionen oder in kurzen Faktenblöcken. Ein bekanntes Beispiel ist Wikipedia. Dort beginnt ein Artikel meist mit einer klaren, sachlichen Definition eines Begriffs. Diese präzisen Einleitungen werden häufig von Suchmaschinen und KI-Systemen übernommen, weil sie klar, faktenbasiert und leicht zitierbar sind. JSON-LD Graph Dichte erhöhen Viele Websites nutzen strukturierte Daten nur sehr eingeschränkt, etwa für Person oder Organization. Deutlich wirkungsvoller
KI-SEO Prozesse: Von der Zielsetzung bis zur Messung der Sichtbarkeit
Obwohl wir uns als SEO-Agentur gezielt auf SEO mit KI-Unterstützung und Generative Engine Optimization fokussieren, stehen wir – wie die gesamte Branche – noch am Anfang eines Entwicklungsprozesses. KI-gestützte Antwortsysteme verändern die Art, wie Informationen gefunden, zusammengefasst und empfohlen werden. Klassische Rankings bleiben relevant, reichen jedoch allein nicht mehr aus, um in generativen Antworten sichtbar zu sein. Vor diesem Hintergrund wird deutlich: KI-SEO ist weniger eine Sammlung einzelner Maßnahmen als vielmehr eine methodische Disziplin, die kontinuierliches Testen, Feinjustieren und Anpassen erfordert. Dieser Artikel skizziert einen praxisnahen Prozess – von der Zielsetzung über Analyse und Optimierung bis hin zur Messung der KI-Sichtbarkeit. Mögliche KI-SEO Prozesse für Agenturen und Teams Jede Agentur arbeitet anders und verfolgt eigene strategische Herangehensweisen. Trotz der Vielzahl neuer KI-Tools gleichen sich die Ansätze im KI-SEO jedoch nicht an – sie unterscheiden sich je nach Methodik, Erfahrung und Zielsetzung deutlich. KI-SEO lässt sich nicht als einzelne Maßnahme oder kurzfristige Optimierung verstehen. Für Agenturen und interne Teams hat sich vielmehr ein zyklischer, methodischer Prozess etabliert, der Analyse, Umsetzung und Bewertung verbindet. Im Fokus stehen dabei weniger einzelne Rankings als die systematische Beeinflussung der Sichtbarkeit in generativen Antwortsystemen. Jeder SEO Dienstleister arbeitet anders. Doch bei den KI-Prozessen sollte ein klarer Faden erkennbar sein. 1. Zielsetzung & Definition der KI-Sichtbarkeit Am Anfang jeder KI-SEO-Strategie steht die Frage, was konkret erreicht werden soll. Sichtbarkeit in KI-Systemen kann unterschiedliche Ziele verfolgen: eine höhere Erwähnung der Marke in generativen Antworten, eine stärkere Präsenz bei spezifischen Fragestellungen oder gezielt mehr qualifizierte Interaktionen über KI-gestützte Systeme. Wichtig ist dabei die klare Einordnung, dass höhere Sichtbarkeit in KI-Antworten nicht zwangsläufig mit mehr klassischem Website-Traffic einhergeht. Entscheidend ist vielmehr, wie und in welchem Kontext eine Marke genannt wird. Gehen generative Systeme zielgenau auf die Bedürfnisse der Nutzer ein und verweisen auf passende Anbieter oder Lösungen, entstehen häufig weniger, aber deutlich hochwertigere Leads. Anfragen, Kaufintentionen und Entscheidungsreife sind in solchen Fällen oft überdurchschnittlich hoch. Eine präzise Zieldefinition schafft daher die Grundlage für alle weiteren Optimierungsschritte und sollte für die Prozesse der Optimierung berücksichtigt werden. 2. Analyse des Status quo: Wissen, wo man steht Eine fundierte Analyse des Status quo ist essenziell, um realistisch bewerten zu können, wo eine Marke aktuell steht und welche Ziele sinnvoll erreichbar sind. Auch im Kontext von KI-SEO bleibt tatsächlicher Traffic ein wichtiger Referenzwert, selbst wenn er nicht das alleinige Ziel darstellt. Bereits bestehende Daten liefern wertvolle Hinweise darauf, wie Nutzer heute auf die Website gelangen und welche Kanäle performen. 1. Ein sinnvoller erster Schritt ist daher die Analyse in Web-Analytics-Tools wie Google Analytics, etwa durch die Sortierung nach Quelle / Medium, um aktuellen Traffic aus organischer Suche, Referral-Quellen oder bereits vorhandenen KI-nahen Zugängen zu erfassen. Diese Daten bilden die Grundlage, um Veränderungen durch KI-SEO später einordnen zu können. ChatGPT oder Perplexity lassen sich als Quellen gut rauslesen. 2. Auch in der kostenlosen Version liefert SEMrush erste wertvolle Hinweise darauf, wie es um die AI Visibility einer Domain steht. Sichtbar werden unter anderem, wie viele Erwähnungen in KI-gestützten Antworten erfasst wurden und wie viele Seiten grundsätzlich das Potenzial haben, in der KI-Suche oder in generativen Antwortsystemen berücksichtigt zu werden. Diese Daten ersetzen keine tiefgehende Analyse, eignen sich jedoch hervorragend für einen ersten Status-quo-Check. Gerade zu Beginn eines KI-SEO- oder GEO-Projekts ermöglicht ein solcher Quick-Check eine schnelle Einordnung: Wo steht die Domain aktuell, und auf welcher Basis lassen sich weitere Analysen und Optimierungen priorisieren? 3. Tools wie Otterly.ai liefern zusätzliche Einblicke in die Entwicklung von Brand Mentions und Brand Coverage über Zeit hinweg. Besonders hilfreich ist dabei die Möglichkeit, gezielt einzelne Marken oder URLs zu tracken und deren Erwähnung in KI-gestützten Such- und Antwortsystemen zu beobachten. Auch in der kostenfreien, abgespeckten Version lässt sich das Tool testen und liefert bereits erste aussagekräftige Insights. Für einen frühen Status-quo-Check oder zur Beobachtung einzelner Kernseiten eignet sich Otterly.ai daher gut als ergänzendes Monitoring-Tool im Rahmen einer KI-SEO-Analyse. 4. Tools wie Rankscale bieten auf ihrer Website eine erste Bestandsanalyse entlang zentraler Kernbereiche der KI-Suche. Anhand strukturierter Bewertungen werden technische Grundlagen, Seitenstruktur und inhaltliche Lesbarkeit geprüft – also genau jene Faktoren, die für die Verarbeitung durch KI-gestützte Such- und Antwortsysteme relevant sind. In diesem Zusammenhang sollten sowohl die relevanten Wettbewerber als auch die Mess- und Monitoring-Tools für die KI-Sichtbarkeit klar definiert sein. 3. Technische & strukturelle Optimierung Die technische und strukturelle Optimierung bildet die Grundlage jeder KI-SEO-Strategie. Zwar setzen unterschiedliche KI-Systeme wie Google KI Overviews, SearchGPT, Perplexity oder Copilot jeweils eigene Schwerpunkte, in der Praxis zeigt sich jedoch: Die wichtigsten Hebel entsprechen weitgehend den bewährten technischen SEO- und OnPage-Grundlagen. Dazu gehören eine saubere Informationsarchitektur, valides und semantisches HTML sowie stabile Core Web Vitals in Bezug auf Ladezeit, Interaktivität und Layout-Stabilität. HTTPS, Crawlbarkeit und eine fehlerfreie Indexierung sind ebenso Voraussetzung. Strukturierte Daten wie FAQ-, Article- oder Organisation-Markup unterstützen KI-Systeme zusätzlich bei der korrekten Einordnung von Inhalten und Entitäten. Ein klarer Seitenaufbau, optimierte Meta-Tags und eine logische interne Verlinkung verbessern nicht nur die Nutzerführung, sondern erhöhen auch die Lesbarkeit und Zitierfähigkeit in generativen Antwortsystemen. 4. Content- & semantische Optimierung Die Content- und semantische Optimierung zielt darauf ab, Inhalte klar verständlich, strukturiert und zitierfähig aufzubereiten. KI-Systeme wie Google KI Overviews, SearchGPT, Perplexity oder Claude bevorzugen Inhalte, die direkt auf Nutzerfragen eingehen. Besonders wirksam sind W-Fragen-Strukturen, kurze „Answer-First“-Blöcke direkt nach Überschriften sowie präzise Antworten im Umfang von etwa 30–50 Wörtern. Eine einfache, natürliche Sprache, klar gegliederte Abschnitte und konsistente Kernaussagen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, korrekt verstanden und referenziert zu werden. Gleichzeitig spielen EEAT-Signale eine zentrale Rolle: Autorenangaben, Fachwissen, Quellen und Aktualität sollten sichtbar sein. Als Orientierung dienen bestehende KI Overviews und deren zitierte Inhalte. Klassische SEO-Tools helfen bei Themen- und Wettbewerbsanalysen, entscheidend bleibt jedoch die qualitative Bewertung von Struktur, Antwortlogik und Zitierfähigkeit. In dieser Phase sollten die Tools schon stehen, die für die Optimierungen herangezogen werden. Wenn ihr mich fragt: schreibt die Inhalte eigenständig ohne KI Unterstützung, wenn es geht und nutzt sie lediglich als Werkzeuge. 5. Externe Signale & Backlinks Der gezielte Aufbau von Backlinks gilt nicht nur im klassischen SEO als Königsdisziplin, sondern gewinnt auch für die KI-gestützte Suche massiv an Bedeutung. Verweise,
Peec AI: AI Search Visibility messen – ein Tool für GEO-Strategien
Seit 2025 rückt die Sichtbarkeit in KI-gestützten Such- und Antwortsystemen immer stärker in den Fokus. Damit wächst zugleich die Unsicherheit darüber, welche Ansätze, Strategien und Methoden erforderlich sind, um dort überhaupt auffindbar zu sein. Marketing-Teams stehen heute vor der Herausforderung, nicht mehr ausschließlich in klassischen Suchmaschinen wie Google präsent zu sein, sondern auch in generativen Antwortsystemen wie ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini wahrgenommen zu werden. Eine der zentralen Fragen vor jeder Optimierung ist dabei die Auswahl geeigneter Tools. Auch wir setzen als spezialisierte SEO-Agentur gezielt auf neue Analysewerkzeuge, um Sichtbarkeit in KI-Systemen messbar zu machen. Peec AI setzt genau an dieser Stelle an. Das GEO-Tool ermöglicht es, die Präsenz und Darstellung von Marken in KI-generierten Antworten strukturiert zu erfassen, zu vergleichen und gezielt zu steuern. Der folgende Artikel zeigt, wie Peec AI funktioniert, in welchen Szenarien es eingesetzt wird und welche Rolle es im Zusammenspiel mit klassischer Suchmaschinenoptimierung einnimmt. Warum AI Search für Marketing-Teams relevanter wird In vielen Märkten ist eine Verschiebung des Suchverhaltens zu beobachten:Während organischer Traffic aus klassischen Suchmaschinen teilweise stagniert, steigt die Nutzung von LLM-basierten Assistenzsystemen. Nutzer stellen komplexe Fragen direkt an KI-Systeme und erwarten konkrete Empfehlungen statt reiner Ergebnislisten. Studien und Marktanalysen zeigen, dass sich die Informationssuche zunehmend von klassischen Suchergebnisseiten (SERPs) hin zu KI-gestützten Antworten verlagert. Bereits 37 % der Konsumenten starten laut searchenginelange.com ihre Informationssuche heute mit KI-Tools statt direkt mit klassischen Suchmaschinen wie Google. Für Marketing-Teams entsteht daraus eine neue Lücke: Peec AI setzt genau an dieser Stelle an und macht AI-Sichtbarkeit erstmals messbar. Über Peec.ai Mit der zunehmenden Verbreitung generativer KI-Systeme wandeln sich die Mechanismen digitaler Sichtbarkeit grundlegend. An dieser Stelle positioniert sich das Berliner Unternehmen Peec AI: Das MarTech-Start-up entwickelt Lösungen, mit denen sich nachvollziehen lässt, wie und wo Marken in den Antworten von KI-gestützten Systemen erscheinen – und wie diese Sichtbarkeit analysiert werden kann. Hinter Peec AI steht ein Team mit fundiertem Hintergrund im SEO- und Analytics-Umfeld, das seine Erfahrung auf die Anforderungen moderner KI-Antwortsysteme überträgt. Ziel ist es, eine analytische Verbindung zwischen klassischer Suche und neuen Plattformen wie ChatGPT und ähnlichen Diensten zu schaffen. Der aktuelle Schwerpunkt liegt auf dem Ausbau der Marktpräsenz sowie der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie; zu Finanzierungsdetails äußert sich das Unternehmen bislang zurückhaltend. Zentrale Funktionen von Peec AI Um nachvollziehen zu können, ob, an welcher Stelle und in welchem inhaltlichen Kontext eine Marke in KI-gestützten Such- und Antwortsystemen erscheint, sind neue, spezialisierte Analyseansätze erforderlich. Peec.ai wurde genau für diesen Zweck entwickelt. Das Tool konzentriert sich gezielt auf die Sichtbarkeit von Marken in generativen KI-Antworten. Statt klassischer Suchmaschinen steht die Analyse im Vordergrund, wie KI-Modelle Marken, Produkte und Anbieter in ihren Antworten auf Nutzerfragen einordnen und darstellen. Damit bedient Peec.ai ein neues Analysefeld, das durch Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini entstanden ist und zunehmend an Relevanz gewinnt. Die Oberfläche Reduziert, übersichtlich und klar strukturiert konzentriert sich Peec.ai auf die zentralen Analysebereiche. In der Einstiegsversion lassen sich KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews auswählen. Das Dashboard bietet eine kompakte Übersicht über die Sichtbarkeit in KI-Systemen (prozentualer Anteil der Antworten, in denen die Marke z.B. in den letzten 13 Tagen erwähnt wird), den Sentiment Score zur Stimmungsbewertung sowie die durchschnittliche Position der eigenen Marke und der Wettbewerber innerhalb der analysierten Prompts. Zusätzlich zeigt das Tool, welche konkreten Quellen und Domains von KI-Systemen für Antworten herangezogen werden und wie häufig diese zitiert sind. Außerdem lassen sich Vergleiche mit Wettbewerbern, zeitliche Entwicklungen sowie Veränderungen in Sichtbarkeit und Tonalität über definierte Zeiträume hinweg analysieren. Prompt-Tracking und Modellvergleich Besonders relevant ist der Prompt-Bereich. Hier lassen sich gezielt Themen festlegen und nutzernahe Fragestellungen definieren, die anschließend regelmäßig von verschiedenen KI-Systemen beantwortet werden. Unterstützt werden unter anderem ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews; weitere Modelle können optional mit dem entsprechenden Plan ergänzt werden. In der Übersicht seht ihr aktive Prompts inklusive Visibility Score, Sentiment, der durchschnittlichen Position der eigenen Marke, der Wettbewerber sowie eines Volumen-Indikators für die jeweilige Fragestellung. Gerade für den Einstieg bietet dieser Bereich eine gute Orientierung. Zusätzlich zeigt der Tab „Suggested“ automatisch vorgeschlagene Prompts an, die für euer Business relevant sein könnten und bei Bedarf direkt ins Tracking übernommen werden können. Kontinuierliches Monitoring Prompts werden in festgelegten, wiederkehrenden Intervallen erneut ausgeführt und von den angebundenen KI-Systemen beantwortet. Dadurch entsteht eine zeitliche Vergleichbarkeit: Es lässt sich nachvollziehen, ob sich die Sichtbarkeit einer Marke erhöht oder verringert, ob sich die Tonalität der Erwähnungen verändert und welche Quellen von den KI-Systemen bevorzugt herangezogen werden. Auf diese Weise werden Trends, kurzfristige Schwankungen und nachhaltige Entwicklungen in der KI-Sichtbarkeit transparent und auswertbar. Metriken für AI-Antworten Das Tool arbeitet mit Kennzahlen, die aus dem klassischen SEO bekannt sind, diese jedoch konsequent auf KI-generierte Antworten überträgt. Dazu zählen unter anderem: Neu hinzu kommt eine Suchvolumen-Metrik, die nicht mit konkreten Zahlen arbeitet, sondern das Interesse an einem Prompt in Stufen von sehr niedrig bis sehr hoch einordnet. Diese qualitative Einschätzung ist in vielen Tools eher unüblich, ermöglicht jedoch eine erste thematische Priorisierung von Prompts, ohne sich auf klassische Keyword-Volumina zu stützen. Insgesamt schaffen diese Kennzahlen die Grundlage, AI Search als eigenständigen Marketing-Kanal systematisch zu analysieren und zu steuern. Zugriffsrechte & Zusammenarbeit Gerade für Agenturen, Freelancer und Marketing-Teams ist das Rechte- und Nutzerkonzept von Peec AI ein praktischer Vorteil. Es lassen sich weitere Nutzer zum Account einladen, die sich zunächst registrieren und anschließend exakt das zuvor eingerichtete Dashboard einsehen können. Alle Beteiligten arbeiten damit auf derselben Datenbasis und sehen identische Prompts, Auswertungen und Entwicklungen. Das erleichtert die Abstimmung mit Kunden, beschleunigt Feedback-Schleifen und unterstützt eine gemeinsame, strategische Vorgehensweise bei der Optimierung der AI-Search-Sichtbarkeit. Projekte anlegen Wenn ihr mehrere Websites oder Marken für die KI-Suche analysieren möchtet, bietet Peec AI die Möglichkeit, separate Projekte anzulegen. So lassen sich unterschiedliche Domains, Themenfelder oder Märkte klar voneinander trennen und individuell auswerten. Dabei solltet ihr euch am aktuellen Paket und den verfügbaren Prompt-Kontingenten orientieren. Besonders interessant ist das für Agenturen: Es lassen sich auch Pitch- oder Testprojekte anlegen, um Kunden das Tool und dessen Mehrwert anschaulich zu demonstrieren. Dafür definiert ihr einfach die entsprechende Domain, relevante Themen und passende
SEO 2.0 – Wie KI Unternehmen nach vorne bringt
Ist SEO tot? Nein – aber die Art und Weise, wie wir SEO betreiben, verändert sich radikal. Ist es SEO 2.0? Viele Jahre lang basierte SEO auf teilweise fragwürdigen Methoden, um Rankings künstlich zu manipulieren. Diese sogenannten Grey-Hat-Techniken haben in der Vergangenheit funktioniert, aber ihr Einfluss nimmt immer weiter ab. Der Fokus verschiebt sich deutlich. Früher waren Google-Rankings das absolute Zentrum aller Bemühungen, wenn man mehr Traffic auf seine Website bringen wollte. Natürlich ist das auch heute noch wichtig: Websites, die in den Google-Suchergebnissen weit oben erscheinen, haben immer noch einen enormen Wettbewerbsvorteil. Doch die Branche verändert sich rasant. Nicht nur Google entwickelt sich weiter – auch Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Copilot, Claude und viele weitere Dienste machen sich auf den Weg, die Aufmerksamkeit der Nutzer auf sich zu lenken. Immer mehr Suchanfragen werden direkt in KI-Systemen beantwortet, ohne dass der User überhaupt noch eine klassische Google-Suche nutzt oder Websites klickt. Die SEO-Dienstleister nennen sich auf einmal GEO-Experten und plötzlich ist es der Kampf SEO vs. GEO. Doch SEO ist keineswegs am Ende – vielmehr befinden wir uns an einem entscheidenden Wendepunkt. Eine neue Ära, SEO 2.0, beginnt. Die Zukunft gehört denjenigen, die erkennen, wie sich das Verhalten der Nutzer wandelt und welche Bedeutung KI dabei einnimmt. Genau hier setzen moderne SEO-Ansätze an, wie sie auch von unseren Partnern wie RATO Digital verfolgt werden: weg von manipulativen Taktiken, hin zu nachhaltiger, nutzerzentrierter Suchmaschinenoptimierung, die KI, Content-Qualität und neue Suchgewohnheiten intelligent miteinander verbindet. Wie SEO bislang wirkte SEO war schon in der klassischen Suchmaschine eine Herausforderung. Was früher vor allem durch Keyworddichte, Backlinks und technische Optimierung funktionierte, entwickelte sich mit der Zeit zu einem komplexen System aus vielen Faktoren: Ladezeiten, WDF*IDF, Core Web Vitals, interne Verlinkung, strukturierte Daten, Local SEO oder Google Business Profiles. Oft hatte ich den Eindruck, dass sich fast jeder nach dem Lesen einiger Blogartikel und etwas Praxiserfahrung „SEO-Experte“ nannte. Viele sind eher zufällig in dieses Feld geraten, ohne strukturierte Ausbildung. SEO wurde an Hochschulen höchstens am Rande erwähnt, meist im Zusammenhang mit AdWords. Erst später entstanden Weiterbildungen, Zertifikate und Studiengänge, doch bis heute ist SEO kein klar definierter, eigenständiger Berufsweg. Es ist eingebettet in Bereiche wie Digital Marketing oder Digitale Medien – auch mein eigener Studienschwerpunkt. SEO ist dynamisch und keine abgeschlossene Wissenschaft. Jeder kann Neues beitragen und Theorien weiterentwickeln – und genau das macht diese Disziplin so spannend. Warum SEO nicht tot ist Die Aussage „SEO ist tot“ ist schlicht falsch. Wenn das stimmen würde, könnten wir Optimierung sofort einstellen – und wären online praktisch unsichtbar. Viele unterschätzen den nachhaltigen Effekt sauberer Optimierung für Suchmaschinen und gleichzeitig auch für KI-Systeme. SEO bedeutet längst nicht mehr nur, in der klassischen Google-Suche zu ranken. Es geht um technische Grundlagen, strukturierte und verständliche Inhalte, Verweise und Autoritätssignale und darum, überhaupt die Basis zu schaffen, in Systemen wie ChatGPT, Perplexity oder Claude erwähnt zu werden. SEO entscheidet heute darüber, ob ein Unternehmen sichtbar bleibt und Umsatz generiert – oder stagnieren und im schlimmsten Fall schließen muss. Es ist weit mehr als nur „Seite 1 bei Google“. Gute Inhalte wirken langfristig, stärken die Marke und bleiben in den Köpfen der Menschen. Wir müssen uns lösen von der reinen Jagd nach Top-Rankings und den zehn blauen Links. Wer nur in diesem alten Wettbewerbsdenken feststeckt, übersieht die Chancen, die außerhalb des Google-Universums entstehen. Ich spreche aus Erfahrung: Ich bekomme Anfragen über Perplexity, ChatGPT und andere Plattformen – auch mit wenig sichtbaren Google-Rankings.Und genau dieser Perspektivwechsel ist entscheidend für Unternehmen, Einzelunternehmer und Agenturen, die im Rennen bleiben wollen. Warum der Kampf um die sichtbaren Positionen im Zeitalter SEO 2.0. wichtig bleibt Sichtbarkeit in verschiedenen Systemen zu erreichen bedeutet nicht, alles über Bord zu werfen, was wir über SEO gelernt haben. Es geht nicht darum, blind neuen KI-Webinaren und Trendkursen zu folgen, sondern darum, bestehende SEO-Skills zu verfeinern und mit neuen Fähigkeiten anzureichern. Was ich beobachte: SEO-Arbeit für die klassische Google-Suche spielt auch für KI-Systeme eine entscheidende Rolle. Dieses Vertrauen der Suchmaschine ist relevant für KI-Modelle.Technik, Ladezeit, Usability, klare Struktur und Autoritätssignale sind Grundlagen dafür, überhaupt in KI-Antworten wie ChatGPT, Perplexity oder Claude berücksichtigt zu werden. Schaut euch die SERPs heute an: All diese Elemente, in denen wir Zeit und Know-how investieren, wirken in die KI-Sichtbarkeit hinein. Wie wir in KI sichtbar werden – Beispiel: KI-Mode von Google Schauen wir uns als Beispiel den KI-Mode von Google an. Mitte 2025 gab es viel Unruhe, weil Google seine Suche mit KI-Antworten stark erweitert hat. Manche hatten Angst vor einem kompletten Umbruch. Doch realistisch betrachtet: Google wird die klassische Suche nicht abschalten. Dafür ist sie zu wichtig für das gesamte Ökosystem aus Nutzern, Werbekunden und Websites. Was sich jedoch verändert: Der KI-Mode liefert direkte Antworten, die aus Inhalten im Internet generiert werden. Er ist keine komplett neue Suchmaschine, sondern ein zusätzliches Feature innerhalb der bekannten Suche. Und er ersetzt nicht automatisch den klassischen Traffic — aber er verändert, wie wir ihn erhalten. Die Klickrate hängt stärker als je zuvor vom Suchintent ab: Deshalb werden Inhalte, die nur darauf ausgelegt sind, Klicks zu sammeln, immer irrelevanter.Inhalte mit Expertise, Tiefe und echtem Nutzen gewinnen hingegen an Bedeutung — für Google und für KI-Systeme. Und hier kommt der entscheidende Punkt: Wer seine SEO-Hausaufgaben gemacht hat, hat einen massiven Vorteil in der KI-Welt. Der zusätzliche Aufwand, um in KI-Systemen gefunden zu werden, ist dann überschaubar. SEO 2.0 im Zeitalter von KI – worauf es jetzt wirklich ankommt Wenn ihr die Grundlagen der klassischen SEO bereits beherrscht, müsst ihr im Zeitalter von KI nicht alles neu erlernen. Die Basis bleibt dieselbe: saubere Technik, starke Inhalte, klare Struktur und Autorität. Doch die Schwerpunkte verschieben sich – und damit auch die Art, wie wir Erfolg messen. Was Inhalte in Zukunft leisten müssen Im SEO 2.0 Zeitalter reicht ein 08/15-Text voller Keywords nicht mehr aus. Inhalte müssen echte Probleme lösen, statt nur Ranking-Signale zu bedienen. Nutzer erwarten Tiefe statt Oberfläche: konkrete Beispiele, nachvollziehbare Prozesse, Case Studies und belastbare Daten. Inhalte sollen klare Antworten liefern, strukturiert über FAQ-Elemente, How-To-Formate oder Schritt-für-Schritt-Erklärungen. Erfolgreich ist, wer ein
SISTRIX AI/Chatbot Research Tool: Möglichkeiten & Funktionen
Mit dem AI/Chatbot Research Tool von Sistrix lässt sich nachvollziehen, bei welchen Prompts die eigene Website oder auch Konkurrenzseiten in den Chatbot-Suchen relevanter KI-Plattformen erscheinen. Im Mittelpunkt stehen dabei ChatGPT, Perplexity und die AI Overviews von Google. Eigene Markenbegriffe können integriert und über festgelegte Prompts täglich überprüft werden, ob und wie oft sie genannt werden. Ich habe mir angesehen, welchen praktischen Nutzen das für die tägliche Arbeit tatsächlich bietet. Über Sistrix Sistrix gehört zu den etabliertesten und beliebtesten SEO-Tools in Deutschland. Besonders die Sichtbarkeitskurve wird von zahlreichen SEO-Agenturen täglich genutzt, um den Erfolg von Domains transparent zu messen. Aber auch darüber hinaus überzeugt die Plattform: Von der Wettbewerbsanalyse bis hin zu Backlink-Überblicken bietet Sistrix umfassende Einblicke in die Performance von Websites und gilt damit für viele als eine Art „Open Site Explorer“ auf dem deutschen Markt. Besonders wertvoll sind die Keyword-Funktionen, die nicht nur Suchvolumen und globale Reichweiten anzeigen, sondern auch Suchintentionen, verwandte Phrasen und Vorschläge liefern. Spannend ist die Verknüpfung dieser Daten mit modernen AI-Funktionen: Inhalte lassen sich dank KI-gestützter Textoptimierung, automatischer Clustering-Analysen oder semantischer Empfehlungen noch präziser auf Zielgruppen zuschneiden. So kann die Kombination aus den robusten SEO-Daten von Sistrix und intelligenten KI-Tools die Content-Optimierung auf ein neues Level heben – datengetrieben, effizient und messbar. Was kann das AI/Chatbot Research Feature? Mit dem neuen AI/Chatbot Research Feature eröffnet sich eine völlig neue Dimension. Es analysiert, bei welchen Prompts Marken, Produkte oder Domains in Chatbot-Antworten erscheinen. Zudem zeigt es, welche Quellen herangezogen werden, in welchem thematischen Umfeld Entitäten genannt werden und wie stark Wettbewerber in KI-Antworten präsent sind. Besonders hilfreich sind die Tools Model Compare und Prompt Gap: Sie vergleichen, wie verschiedene KI-Modelle auf ein Keyword reagieren, und decken Lücken auf, in denen die Konkurrenz sichtbar ist, die eigene Marke jedoch fehlt. Damit wird die Optimierung nicht nur auf klassische Suchmaschinen, sondern auch auf die Wahrnehmung in KI-gestützten Antworten ausgeweitet – ein klarer Wettbewerbsvorteil im digitalen Marketing. Einige Funktionen will ich euch in den folgenden Abschnitten mal genauer erklären: Research Funktion Im Suchfeld lässt sich einfach ein Keyword eingeben, um die Recherche zu starten und sofort einen ersten Überblick zu erhalten. Gibt man beispielsweise „SEO“ ein, zeigt das Tool übersichtlich die Sichtbarkeitswerte in den verschiedenen Kanälen – darunter ChatGPT, Google Gemini oder DeepSeek. So wird auf einen Blick deutlich, wie stark ein Thema oder eine Marke in den Antworten unterschiedlicher KI-Systeme vertreten ist. Weiter unten wird es besonders interessant: Dort erhaltet ihr einen detaillierten Einblick in die Prompts der einzelnen Kanäle und seht gleichzeitig die dazugehörigen Antworten. Mit der Lupenfunktion lassen sich zudem Marken und Quellen aufrufen – ein wertvoller Hinweis auf Herkunft und Relevanz der Informationen. Allerdings sollte man die Ergebnisse mit Vorsicht interpretieren: Die Quellenangaben sind nicht statisch, sondern können sich auch bei identischen Fragen im Zeitverlauf ändern. Umso wichtiger ist es, die Entwicklung regelmäßig zu beobachten. Ziel bleibt es natürlich, die eigene Marke in genau diesen Antworten sichtbar zu machen und so die Präsenz in KI-Systemen nachhaltig zu stärken. Prompts analysieren Im Bereich Prompts lassen sich die einzelnen Phrasen genauer analysieren und bei Bedarf direkt in eine Liste übernehmen. Auf Wunsch kann die Auswertung auch gezielt auf einen bestimmten Kanal – zum Beispiel ausschließlich ChatGPT – eingeschränkt werden. In diesem Bereich lassen sich Inspirationen sammeln, welche Phrasen für eure Content Themen interessant sein könnten. Eigenes Projekt tracken Im Bereich Tracker könnt ihr ein neues Projekt mit eurer Marke hinzufügen und daraufhin Vorschläge ermitteln. In diesem Zusammenspielt mit der KI-Sichtbarkeit wird erst deutlich, wie wichtig der Aufbau einer Marke tatsächlich ist. Für eine aussagekräftige Analyse ist es wichtig, gezielte Prompts zu entwickeln, die eure Marke einbeziehen. Genau dafür eignet sich dieses Tool. Denn bei Suchanfragen wie ‚beste SEO-Agentur‘ oder ‚bester SEO-Dienstleister‘ sollte die eigene Marke in den Antworten sichtbar werden. Wenn man nur neutrale Prompts nutzt (ohne Markennamen), testet man eher die allgemeine Themen-Sichtbarkeit. Wenn man den Markennamen integriert, prüft man die Markenwahrnehmung. Beides zusammen ergibt ein vollständiges Bild. Für euch wird es vor allem spannend zu messen sein, welche Prompts und Suchphrasen für die jeweilige Zielgruppe relevant sind, damit ihr erwähnt werdet. Hier könnt ihr euch generell an den vorgegebenen Prompts als Fragen orientieren und eure Inhalte entsprechend anpassen. Oder ihr schau in der Google Search Console, welche Suchphrasen gefragt sind und passt die Inhalte darauf an. Der Nutzen des Entitäten-Umfelds für Content und SEO liegt vor allem in der gezielten Optimierung von Inhalten. Zum einen lassen sich daraus wertvolle Content-Ideen ableiten: Man erkennt, welche Begriffe in einem Themenfeld dazugehören und kann daraus passende Unterthemen sowie eine sinnvolle Struktur für neue Inhalte entwickeln. Zum anderen ermöglicht die Analyse eine semantische Optimierung. Es reicht nicht aus, in einem Text nur den Begriff „SEO“ zu verwenden. Stattdessen sollten auch relevante, verwandte Entitäten wie Keywords, Content Marketing, Social Media oder Website eingebunden werden, um die inhaltliche Tiefe und Relevanz zu steigern. Zusätzlich bietet das Tool eine hilfreiche Wettbewerbsanalyse: Es zeigt auf, in welchen Bereichen besonders viel Konkurrenz herrscht – etwa beim generischen Begriff „SEO“ – und wo Chancen bestehen, sich mit spezifischeren Themen wie „HTTPS“ oder „Content Marketing“ leichter zu differenzieren. Fazit AI/Chatbot Research Tool Das Entitäten-Umfeld liefert spannende Einblicke und ist als strategisch-analytisches Konzept gut in SEO-Prozesse integrierbar. Für einfache Analysen und den Einstieg in semantische Zusammenhänge bietet es eine solide Basis, die gerade für Einsteiger im Projekttracking völlig ausreichend ist. Einschränkungen zeigen sich bei komplexeren Projekten, wo detailliertere Daten notwendig werden. Wer tiefer einsteigen möchte, sollte ergänzend Tools wie SE Ranking, ahrefs oder SEMrush nutzen. Zudem eröffnen moderne Lösungen wie ein AI/Chatbot Research Tool neue Möglichkeiten, Suchintentionen und Entitäten noch gezielter zu verstehen und Content entsprechend smarter auszurichten.
Google KI-Modus – Alles Wissenswerte und Tipps für SEO
Der neue Google KI-Modus sorgt aktuell für viel Gesprächsstoff – und das nicht ohne Grund. Denn er verändert grundlegend die Art und Weise, wie wir im Internet suchen. Statt einer klassischen Ergebnisliste präsentiert Google jetzt gebündelte, von Künstlicher Intelligenz erstellte Antworten. Für Nutzer mag das ein Gewinn an Komfort und Übersicht sein, doch für Webseitenbetreiber, Redaktionen und Verlage stellt sich die Frage: Werden Inhalte in Zukunft überhaupt noch so oft angeklickt wie bisher? Schließlich liefert der KI-Modus die wichtigsten Informationen bereits vorab – ohne dass ein Klick auf eine Quelle zwingend notwendig wäre. Kein Wunder also, dass die Einführung polarisiert: Während Befürworter die Effizienz und Nutzerfreundlichkeit loben, fürchten Kritiker massive Auswirkungen auf die Sichtbarkeit und Reichweite von Webseiten. Ob sich der neue Ansatz langfristig bewährt, wird die Zukunft zeigen – sicher ist jedoch: Der KI-Modus markiert einen Wendepunkt im Google-Universum. Wir sind auf die Themen KI-SEO und GEO-Optimierung mit den passenden Tools spezialisiert und unterstützen euch dabei gerne. In diesem Artikel möchten wir euch zunächst einen fundierten Einstieg in den Google KI-Modus geben. Was ist der Google KI-Modus? Der Google KI-Modus ist Googles Antwort auf den Siegeszug von ChatGPT. Als OpenAI mit seiner KI den Markt revolutionierte, geriet Google in den sprichwörtlichen Panikmodus. Schnell brachte man mit Bard und später Gemini eigene Systeme auf den Markt – doch in der breiten Wahrnehmung blieb Google dabei eher der zweite Sieger. Es musste also ein echter Paukenschlag her, um die Dominanz in der Suche zu sichern. Mitte 2025 kündigte Google den KI-Modus direkt in der Suche an. Anders als klassische Suchergebnisse, die lediglich Links auflisten, fasst der KI-Modus Informationen in einem Chat-ähnlichen Interface zusammen. Nutzer erhalten sofort eine generierte Antwort, die relevante Fakten bündelt, Vergleiche ermöglicht und sogar Folgefragen erlaubt. Damit wird die Google-Suche zu einer Art interaktivem Assistenten, der nicht nur findet, sondern direkt „antwortet“. Im Kern ist der Google KI-Modus also ein in die Suchmaschine eingebautes Chatsystem, das auf Generative AI basiert. Er verändert das Sucherlebnis radikal: weg von bloßen Trefferlisten, hin zu kontextbezogenen Dialogen. Für User bedeutet das mehr Komfort, für Webseitenbetreiber aber auch neue Herausforderungen, da weniger Klicks auf externe Seiten notwendig sind. Wie funktioniert der Google KI-Modus? Rein technisch ist der KI-Modus gar nicht so kompliziert, wie es zunächst klingt. Nutzer müssen lediglich die Google-Suche im Browser öffnen oder die Google-App auf dem Smartphone verwenden. Dort lässt sich – neben der klassischen Suchfunktion – der KI-Modus aktivieren. Schon nach einem Klick verändert sich die Oberfläche deutlich: Statt einer schlichten Liste von Links erscheint eine KI-generierte Antwortbox, die die wichtigsten Informationen zusammenfasst. Das fühlt sich an wie ein Chat direkt in der Suche. Ihr stellt eure Frage, und die KI zerlegt diese in verschiedene Teilaspekte, zieht passende Quellen hinzu und liefert euch eine verständliche, kompakte Zusammenfassung. Praktisch: Ihr könnt direkt Nachfragen stellen oder euer Thema vertiefen – der KI-Modus merkt sich den Zusammenhang und führt euch wie in einem Gespräch durch eure Suche. Beispielsweise wollen wir herausfinden, welches Hausmittel gegen die Wiesn-Grippe hilft. Der KI-Modus durchsucht für euch das gesamte Netz nach relevanten Inhalten. Anstatt wie gewohnt eine Liste von Links zu Webseiten zu sehen, bekommt ihr jetzt einen zusammenhängenden Text – eine Art Sammlung von Absätzen, die für eure Frage besonders interessant sein könnten. Wenn ihr tiefer in ein bestimmtes Thema einsteigen wollt, könnt ihr auf das kleine Link-Symbol klicken. Doch auch dann verlasst ihr den KI-Modus nicht, sondern bleibt in der neuen Oberfläche. Rechts daneben zeigt euch Google die passenden Quellen in einer Übersicht. Genau hier liegt die große Veränderung: Ihr bekommt die Informationen direkt in der Suche präsentiert, ohne sofort auf eine externe Seite wechseln zu müssen. Das ist ein fundamentaler Bruch mit dem bisherigen Google-Prinzip, bei dem die Suchmaschine in erster Linie als Wegweiser zu Webseiten fungierte. Auffällig ist außerdem: Werbung wird im KI-Modus bislang nicht eingeblendet – zumindest noch nicht. Der KI-Modus: Query Fan-Out, Personalisierung & Kontext Der KI-Modus arbeitet dabei nicht nur oberflächlich. Durch das Prinzip des Query Fan-Out zerlegt er eure Suchanfrage in mehrere Unterfragen. So kann die KI vielschichtiger antworten, zusätzliche Aspekte aufgreifen und euch ein umfassenderes Bild liefern, als es eine einfache Liste von Links je könnte. Außerdem bezieht Google zunehmend Personalisierung und Kontext ein. Das bedeutet: Eure bisherigen Suchanfragen, euer Standort oder Interessen fließen in die Antworten mit ein. Ihr bekommt also nicht irgendeine Standard-Ausgabe, sondern Ergebnisse, die möglichst gut zu euch und eurer Situation passen. Auswirkung auf SEO und Online Marketing – wie optimiere ich die Webseiten für die KI? SEO im Google KI-Modus: so funktionierts Der Google KI-Modus bringt für euch als Website-Betreiber sowohl Chancen als auch Risiken mit sich. Einerseits könnt ihr von mehr Sichtbarkeit profitieren, wenn eure Inhalte direkt in den KI-Antworten erscheinen. Andererseits besteht die Gefahr von Zero-Click-Suchen: Nutzer bekommen die relevanten Informationen bereits gebündelt angezeigt und haben weniger Anlass, auf eure Seite zu klicken. Das verändert das Nutzerverhalten grundlegend. Für euer SEO-Reporting bedeutet das neue Herausforderungen. Klassische Kennzahlen wie Klickrate oder Positionen verlieren an Aussagekraft, weil die Antworten dynamischer zusammengestellt werden. Und jetzt zur zentralen Frage: Wie optimiert ihr eure Seite, damit sie in der KI-Suche erscheint? Fragen wir einfach Google selbst. Einige Punkte davon sind interessant und diese solltet ihr im Hinterkopt behalten: Natürlich zählen neben den inhaltlichen Aspekten auch technische Faktoren und OffPage-Signale wie Backlinks oder Markenstärke. Ihr merkt also: Im KI-Modus spielen viele Komponenten zusammen – von sauberer Technik über hochwertige Inhalte bis hin zur Reputation eurer Seite. Wichtig ist in diesem Zusammenhang: Je eigenständiger ihr eure Inhalte mit eurem Fachwissen, klarer Meinung sowie belastbaren Zahlen und Daten anreichert, desto größer ist das Vertrauen, das Google euren Beiträgen entgegenbringt. Mentions & Prompts: Tracking als Schlüssel im KI-Modus Im KI-Modus zählt nicht nur, ob ihr sichtbar seid, sondern wie oft und in welchem Kontext. Deshalb solltet ihr verstärkt auf Mentions (Erwähnungen) achten – also wie häufig eure Domain, Marke oder Inhalte in den KI-Antworten auftauchen. SEO-Tools wie Ahrefs („AI References“) oder Sistrix (AI-Overview-Filter) bieten bereits erste Möglichkeiten, diese Erwähnungen sichtbar zu
10 Jobs, die im Zuge der KI-Entwicklung im Marketing entstehen
Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz verändert den Arbeitsmarkt im Marketing mit rasanter Geschwindigkeit. Vor wenigen Jahren war „Prompt Engineering“ noch ein unbekannter Begriff – heute zählt er bereits zu den gefragtesten Spezialgebieten im KI-gestützten Online Marketing. Diese Dynamik zeigt, wie stark sich Berufsbilder wandeln: Klassische Rollen wie Texter, Designer oder Analysten verschwinden nicht, sondern verschmelzen zunehmend mit neuen KI-Kompetenzen. Aus herkömmlichen Aufgaben entstehen hybride Jobs, die technisches Know-how, Kreativität und strategisches Denken vereinen. Wer die neuen Möglichkeiten und KI Begriffe versteht, kann nicht nur effizienter arbeiten, sondern auch innovative Lösungen schaffen. Lerne hier, welche Jobs vielleicht gefragt sein könnten. Ziel dieses Artikels ist es, einen Ausblick auf zehn spannende Berufsbilder zu geben, die im Zuge der KI-Entwicklung entstehen – und Marketingteams in Zukunft prägen werden. Diese Jobs werden im Bereich KI gefragt sein Viele weitere Stellen und neue Berufsbezeichnungen werden in den kommenden Jahren entstehen – die Entwicklung der KI-Technologie steht schließlich noch ganz am Anfang. Spannend ist dabei die Beobachtung, dass sich klassische Rollen wie der SEO Manager scheinbar einfach in einen GEO Manager „verwandeln“. Doch ohne tiefes Verständnis der neuen Mechanismen reicht ein Namenswechsel nicht aus. Unternehmen werden künftig echte Expert*innen brauchen, die KI-gestützte Prozesse durchdringen und strategisch nutzen können. Genau diese Jobs, die Technik, Kreativität und Marketingkompetenz vereinen, werden besonders gefragt sein – und bieten enormes Potenzial für diejenigen, die bereit sind, sich frühzeitig darauf einzulassen. Prompt Engineer Ein Prompt Engineer ist darauf spezialisiert, KI-Modelle wie ChatGPT oder Midjourney durch präzise Eingaben zu steuern und dadurch optimale Ergebnisse zu erzielen. Zu den Kernaufgaben gehören die Entwicklung effektiver Prompts für Texte, Bilder oder automatisierte Workflows, die Markenbotschaften konsistent und zielgerichtet transportieren. Gefragt sind neben technischem Verständnis vor allem Kreativität, Sprachgefühl und die Fähigkeit, komplexe Anforderungen klar zu strukturieren. Solche Jobs können sehr herausfordernd sein. Wer Prompt Engineer werden möchte, kann durch eigene Praxis mit KI-Tools starten, Online-Kurse belegen und in Projekten Erfahrung sammeln – oft ist der Quereinstieg aus Marketing, Design oder IT möglich, um in diese Jobs einzusteigen. AI Governance Manager Ein AI Governance Manager sorgt dafür, dass KI-Systeme im Marketing verantwortungsvoll, rechtskonform und transparent eingesetzt werden. Dabei geht es um Themen wie Datenschutz, ethische Standards, Bias-Prüfung und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Gerade im Marketing, wo große Datenmengen verarbeitet und Kundenerlebnisse direkt beeinflusst werden, ist Governance besonders entscheidend. Benötigt werden Kenntnisse in Recht, Compliance und Datenschutz, kombiniert mit technischem Grundverständnis und starker Kommunikationsfähigkeit. Der Weg in diesen Beruf führt häufig über Stationen im Bereich Recht, IT-Compliance oder Datenschutz, ergänzt durch Weiterbildung im KI-Umfeld. AI Marketing Strategist Als AI Marketing Strategist steht man an der Schnittstelle zwischen Technologie und Markenführung. Im Fokus steht die Frage, wie sich KI nutzen lässt, um Kampagnen effizienter zu steuern, Zielgruppen präziser anzusprechen und Inhalte automatisch zu personalisieren. Dazu gehören Aufgaben wie die Analyse von Kundendaten, die Entwicklung KI-gestützter Customer Journeys und die Auswahl geeigneter Plattformen. Gefragt sind strategisches Denken, ein Gespür für digitale Trends sowie ein solides technisches Verständnis. Wer diesen Job anstrebt, baut am besten auf Erfahrung im Digitalmarketing auf und erweitert sein Profil gezielt um KI- und Datenkompetenzen. AI Model Trainer :Der AI Model Trainer kümmert sich darum, KI-Modelle auf spezifische Marketingdaten zuzuschneiden. Dazu gehört das sogenannte Fine-Tuning, bei dem bestehende Modelle mit zusätzlichen Informationen trainiert werden, um relevantere und markenkonforme Ergebnisse zu liefern. Diese Jobs sind auch sehr herausfordernd. In der Praxis bedeutet das für den Job zum Beispiel, Chatbots mit der Tonalität einer Marke auszustatten oder personalisierte Kampagnen präziser auf Kundensegmente abzustimmen. Eng arbeitet diese Rolle mit Data Scientists zusammen, die das technische Fundament bereitstellen, sowie mit Content-Teams, die für die inhaltliche Qualität sorgen. Wer in diesen Beruf einsteigen möchte, sollte Grundkenntnisse in Machine Learning, Datenverarbeitung und Marketing mitbringen. AI Quality Assurance Die Rolle in der AI Quality Assurance sorgt dafür, dass KI-generierte Inhalte den gewünschten Standards entsprechen. Geprüft werden Texte, Bilder oder Anzeigen auf Qualität, Genauigkeit und Konsistenz mit den Markenrichtlinien. Dabei spielen auch Themen wie Bias-Kontrolle, Faktencheck und rechtliche Vorgaben eine wichtige Rolle. Trotz zunehmender Automatisierung bleibt die menschliche Kontrolle unverzichtbar, um Fehler, Verzerrungen oder unpassende Inhalte zu vermeiden. Wer in diese Jobs einsteigt, braucht ein geschultes Auge, analytisches Denken und ein Verständnis für ethische sowie rechtliche Aspekte entscheidend – kombiniert mit sicherem Umgang in digitalen Marketingprozessen. Conversational AI Designer Ein Conversational AI Designer entwickelt Dialogsysteme wie Chatbots oder Voicebots, die natürliche und ansprechende Kundengespräche ermöglichen. Im Mittelpunkt stehen die Gestaltung von Gesprächsabläufen, die Definition der Markenstimme sowie eine nutzerfreundliche Interaktion. Storytelling und UX-Design spielen dabei eine ebenso große Rolle wie technisches Verständnis für KI-Plattformen. Eingesetzt werden solche Systeme vor allem im Kundenservice, im E-Commerce oder für personalisierte Marketingkampagnen. Um in diesem Beruf erfolgreich zu sein, braucht es Kreativität, Empathie und die Fähigkeit, komplexe Informationen in einfache Dialogstrukturen zu übersetzen – kombiniert mit Erfahrung im Bereich Design oder Kommunikation. AI Adoption Manager Ein AI Adoption Manager begleitet Unternehmen dabei, KI-Technologien erfolgreich einzuführen und nachhaltig zu verankern. Im Zentrum stehen Change-Management-Prozesse, die sowohl technische Implementierung als auch den kulturellen Wandel berücksichtigen. Typische Aufgaben sind die Organisation von Schulungen, die Anpassung bestehender Abläufe und die Förderung einer offenen Haltung gegenüber neuen Technologien. Neben einem soliden Technikverständnis sind vor allem Kommunikationsstärke, Moderationsfähigkeit und Empathie gefragt. Wer diesen Karriereweg einschlagen möchte, bringt idealerweise Erfahrung im Projekt- oder Change-Management mit und ergänzt diese durch Wissen zu KI-Anwendungen im Marketing. AI Content Strategist Der AI Content Strategist entwickelt Strategien, wie Inhalte mithilfe von KI geplant, erstellt und verteilt werden können. Ziel ist es, kreative Ideen mit automatisierter Produktion zu verbinden und so effizient relevante Formate bereitzustellen. Dazu gehört die Balance zwischen menschlicher Kreativität, die für Authentizität sorgt, und KI-gestützten Prozessen, die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ermöglichen. Generative AI eröffnet dabei neue Formate – von automatisch erstellten Texten bis hin zu personalisierten Videos oder Visuals. Erfolgreich ist in dieser Rolle, wer Content-Marketing-Erfahrung mitbringt, digitale Trends versteht und den Umgang mit modernen KI-Tools beherrscht. GEO Specialist (Generative Engine Optimization) Das wird die Berufsbezeichnung sein, bei der SEO Manager sofort hellhörig werden. Ein GEO Specialist sorgt dafür, dass Inhalte in KI-Antwortsystemen wie ChatGPT, Perplexity oder
Google in der Kodak-Falle – Schaffen sie noch den Anschluss?
Viele Unternehmen – und auch ich selbst – haben in den letzten Jahren erlebt: Neue Kundenkontakte entstehen längst nicht mehr nur über Google, sondern zunehmend über Plattformen wie Perplexity, ChatGPT, LinkedIn, Blogartikel oder klassische Empfehlungen. Die totale Abhängigkeit von Google, die früher selbstverständlich schien, ist für mich glücklicherweise vorbei. Trotzdem beobachte ich die aktuellen Entwicklungen bei Google mit wachsender Sorge. Einst wollte das Unternehmen „die Weltinformationen organisieren“ – eine Vision, die Google an die Spitze brachte. Heute zeigt sich jedoch ein anderer Wandel: vom Suchmaschinen-Pionier hin zum Werbe-Monopolisten, der immer stärker auf Monetarisierung setzt. Die zentrale Frage lautet daher: Steht Google an einem Wendepunkt wie einst Kodak – mit der Innovation in der Hand, aber der Gefahr, die Zukunft zu verspielen? Denn auch in der Künstlichen Intelligenz war Google lange Wegbereiter. Doch anstatt diese Rolle souverän zu nutzen, wirkt das Unternehmen inzwischen getrieben und reaktiv. Nimmt Google ein ähnliches Schicksal wie Kodak in Kauf? Kodak war einst unangefochtener Marktführer in der Fotografie. Ironischerweise erfand ein Kodak-Ingenieur 1975 die erste Digitalkamera – doch das Unternehmen hielt sie zurück, um das lukrative Filmgeschäft nicht zu gefährden. Das Ergebnis: Während andere Hersteller wie Canon oder Sony den Digitalmarkt eroberten, verschlief Kodak die Revolution. 2012 folgte die Insolvenz – ein Paradebeispiel für ein Unternehmen, das zwar die Zukunft in den Händen hielt, sie aber aus Angst vor Veränderung ignorierte. Bei Google zeigt sich das Gegenteil – und doch ist die Gefahr ähnlich. Nach dem spektakulären Start von ChatGPT im November 2022 reagierte Google nicht souverän, sondern panisch: interne „Red-Flag“-Meetings, eilig zusammengebastelte KI-Präsentationen, ein überstürztes Ausrollen neuer Features. Statt klare Visionen zu kommunizieren, wirkte das Unternehmen getrieben – und läuft seitdem Trends hinterher, anstatt sie wie früher selbst zu setzen. Der gravierende Vergleich lautet also: Am Ende steht dasselbe Risiko: Der Verlust von Vertrauen, Relevanz und Marktführerschaft. Widerspruch zwischen Richtlinien und Realität Offiziell gilt Googles Haltung im Linkbuilding seit Jahren als eindeutig: Linkkauf und Linktausch verstoßen gegen die Webmaster-Guidelines und können zu Abstrafungen führen. In der Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild. Die Märkte für Links und Netzwerke florieren nach wie vor – teilweise sogar so, dass Projekte, die sich stark auf gekaufte Backlinks stützen, im Ranking nicht bestraft, sondern belohnt werden. Auf einschlägigen Listen finden sich zahlreiche Seiten, die zwar längst qualitativ fragwürdig sind oder schon einmal abgestraft wurden, dennoch aber durch ein künstliches „Aufpumpen“ ihrer Domain-Rating-Werte (DR) mit Spamlinks am Leben gehalten werden. Für Außenstehende entsteht dadurch ein eklatanter Widerspruch: Die Deutung liegt nahe: Entweder versteht Google die eigenen Richtlinien nicht mehr oder die Umsetzung erfolgt so halbherzig, dass große Lücken im System bleiben. Die Folge ist klar: Die SEO-Branche nutzt diese Schlupflöcher weiter – nicht aus Bosheit, sondern weil es schlicht funktioniert. Gleichzeitig sinkt das Vertrauen in Google als „moralischen Kompass“. Wenn die Regeln nicht konsequent durchgesetzt werden, verlieren sie ihre Glaubwürdigkeit. Wenn ich solche Richtlinien selbst nicht einhalten, wie kann ich dann im Zuge der AI Trends aufsteigen? In diesem Zusammenhang möchte ich auf meine Studie zum Linkkauf für die Top 3 mal verweisen. Während einige Unternehmen sich auf natürlichen Linkaufbau konzentrieren, fokussieren sich andere offensichtlich auf Black Hat SEO Maßnahmen. Wozu brauche ich Google noch? Wenn ich meinen eigenen Alltag betrachte, fällt mir eines auf: Neue Kunden kommen längst nicht mehr nur über Google. Immer häufiger entstehen Kontakte über Plattformen wie Perplexity, ChatGPT, LinkedIn, eigene Blogartikel oder ganz klassisch durch Empfehlungen. Google ist für mich also nicht mehr der alleinige Gatekeeper für Reichweite. Diese Beobachtung deckt sich mit einem allgemeinen Trend: Nutzer informieren sich heute an vielen Stellen – in sozialen Netzwerken, über KI-gestützte Tools oder direkt bei Marken und Influencern. Die Rolle von Google als unumstößlicher Mittelpunkt der Online-Sichtbarkeit verliert damit an Selbstverständlichkeit. Daraus ergibt sich die Frage: Welchen praktischen Stellenwert hat Google künftig noch? Natürlich bleibt Google ein zentraler Akteur, und auch SEO wird nicht verschwinden. Doch die Abhängigkeit, die viele Unternehmen über Jahre hatten, verliert an Gewicht. Für viele stellt sich deshalb die nüchterne Frage: Ist Google noch unverzichtbar – oder inzwischen nur noch eine von mehreren Optionen im Marketing-Mix? Die Rolle der KI und „künstlicher“ Entwicklungen Mit großem Trommelwirbel hat Google in den vergangenen Monaten neue KI-Produkte vorgestellt – von VEO3 über die Search Generative Experience (SGE) bis hin zu den AI Overviews. Doch die entscheidende Frage lautet: Welchen konkreten Nutzen bringen diese Entwicklungen? Statt die Suche einfacher und transparenter zu machen, entstehen durch KI-Antworten zusätzliche Schichten zwischen Nutzern und den eigentlichen Webseiten. Für Unternehmen und Agenturen ist der praktische Mehrwert bislang überschaubar. Die Qualität der Antworten schwankt stark: mal oberflächlich, mal ungenau, selten wirklich tiefgehend oder direkt umsetzbar. Auch Googles eigenes KI-Flaggschiff, Gemini, wirkt – zumindest in der kostenlosen Version – noch unausgereift. Viele Fachanwender empfinden es bislang nicht als echte Unterstützung im Arbeitsalltag. Das birgt ein Risiko: Während Google versucht, seine Marktposition durch KI-Innovationen zu festigen, entstehen gleichzeitig Alternativen wie Perplexity, ChatGPT oder spezialisierte Suchsysteme. Diese werden von Nutzern oft als schneller, präziser und praxisnäher wahrgenommen. Gelingt es Google nicht, die Qualität und den Mehrwert seiner KI-Angebote spürbar zu steigern, könnte daraus ein weiterer Vertrauens- und Relevanzverlust erwachsen. Monetarisierung um jeden Preis In den letzten Monaten zeigt sich ein klares Muster: Immer mehr Google Ads verdrängen die organischen Suchergebnisse. Das frühere Gleichgewicht zwischen Werbung und organischen Treffern verschiebt sich zunehmend zugunsten der Anzeigen. Besonders deutlich wurde das an einem Freitag im September, als nahezu die gesamte erste Ergebnisseite überwiegend mit Ads gefüllt war. Die organischen Treffer, die einst das Herzstück der Suchmaschine bildeten, gerieten dabei stark in den Hintergrund. Für viele Nutzer entstand dadurch der Eindruck, dass Google sich stärker als Anzeigenplattform positioniert. Kurzfristig steigert diese Strategie die Umsätze – schließlich sind die Klickpreise im Werbegeschäft Googles wichtigste Einnahmequelle. Langfristig birgt sie jedoch ein Risiko: Je weniger Nutzer organische Ergebnisse als verlässliche Informationsquelle wahrnehmen, desto mehr leidet das Vertrauen in die Plattform. Statt die besten Antworten in den Vordergrund zu stellen, entsteht für Nutzer ein zunehmend kommerzielles Umfeld, in dem echte Relevanz schwerer erkennbar ist. Damit wächst die Gefahr, dass sich Menschen
Studie zu Backlinks & Linkkauf: Was kostet der Weg in die Google-Top-3?
„Links sind tot, SEO ist tot, es lebe KI und Semantik“ – diese Aussagen hört man seit Jahren. Doch ein Blick in die deutschen Suchergebnisse zeigt ein anderes Bild: Ein klares Muster ist erkennbar. Nahezu alle Webseiten, die es in die Top 3 schaffen, betreiben intensiven Linkaufbau – und scheuen sich nicht, auch in den Kauf von Links zu investieren. Backlinks sind also nach wie vor ein zentraler Rankingfaktor, der über Sichtbarkeit und Unsichtbarkeit entscheidet. Denn wer die Top 3 erreicht, profitiert von maximaler Klickrate, Reichweite und Umsatzpotenzial. Ziel unserer Studie ist es, genau das transparent zu machen: Wie viel Einsatz und Budget braucht es wirklich, um dort hinzukommen? Die Stadt bleibt geheim – Spannung garantiert. Studien zu Linkkauf und Wirkung im Netz Studien speziell zum Linkkauf und zur Wirkung von OffPage-SEO auf Rankings sind rar und meist nur oberflächlich in Form von Umfragen vorhanden. Interessant ist jedoch eine Ahrefs-Analyse von 1 Mio. SERPs: Dort wurden die Top-20 Ergebnisse je Keyword untersucht und Korrelationen zwischen Ranking und Faktoren wie Backlinks, verweisenden Domains oder Domain Rating berechnet. Ergebnis: Links korrelieren zwar mit besseren Rankings (z. B. Referring Domains mit ~0,24–0,26), sind aber längst nicht der einzige entscheidende Faktor. SEO Works investierte £5.000 in 40 gekaufte Links, um den Effekt auf Rankings zu testen. Sieben Websites erhielten je fünf Links, wovon fünf deutliche Verbesserungen verzeichneten, während Seiten mit nur ein bis zwei Links keine oder negative Effekte zeigten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Linkkauf kurzfristig schwanken, aber bei ausreichender Menge und Qualität Rankings positiv beeinflussen kann. Dennoch bleiben hohe Kosten, Unsicherheit über Nachhaltigkeit und Risiken durch mögliche Google-Abstrafungen zentrale Nachteile dieser Strategie. Fakt ist: Es gibt kaum Untersuchungen, die Linkkauf systematisch mit realen Kosten, Branchenvergleich und Backlinkprofilen verbinden. Meist sind es nur Umfragen oder allgemeine Korrelationen Methodik der Studie Für die Untersuchung haben wir ausschließlich die Top-3-Webseiten in den Google-SERPs zu ausgewählten Keywords analysiert. Der Fokus lag dabei bewusst auf den OffPage-Signalen – allen voran dem Backlinkprofil. Konkret wurden folgende Faktoren betrachtet: Anzahl der verweisenden Domains Domain Rating (DR)-Werte nach ahrefs Anzahl und Qualität der besten Backlinks laut ahrefs sofern nachvollziehbar: Höhe der Investitionen in eingekaufte Links Die Namen der untersuchten Seiten, die genaue Unterbranche sowie die Region bleiben anonym, um Neutralität und Vergleichbarkeit zu gewährleisten. OnPage-Aspekte wie Content-Qualität, technische Optimierung oder Nutzerführung wurden bewusst ausgeklammert. Damit konzentriert sich die Studie klar auf die Frage: Welchen Anteil haben Backlinks und deren Kosten am Erreichen der Top-3? Mir liegen auch die Kosten für den Preis von DoFollow Links auch vor, teilweise mit saftigem Aufschlag auf die Originalpreise bei den Webmastern. Ich kann also Linkkaufmuster abgleichen und deutlich sagen, ob jemand Links gekauft hat oder nicht. KI Systeme können auch auf die Schnelle Content Link Quellen mit vorhandenen Preisen abgleichen. Das ist heutzutage kein großes Hindernis. Es sei jedoch betont, dass es sich hierbei um eine explorative Stichprobe handelt. Für eine wissenschaftliche Dissertation wäre ein wesentlich umfangreicherer und methodisch breiter angelegter Datensatz erforderlich, um belastbare und generalisierbare Aussagen ableiten zu können. Welche Branchen haben wir unter die Lupe genommen? Unsere Studie beleuchtet besonders umkämpfte Bereiche in ausgewählten Orten, in denen Top-Rankings bei Google bares Geld bedeuten: Immobilienmakler: Hoher Konkurrenzdruck in jeder Großstadt – starke OffPage-Signale sind Pflicht. Anwälte & Kanzleien: Rechtsberatung ist online hart umkämpft. Backlinks entscheiden oft über neue Mandate. Zahnärzte & Kieferorthopäden: Lokale Rankings sind entscheidend – Patienten suchen fast immer zuerst über Google. Online-Marketing-Agenturen: SEO-Profis investieren massiv in Linkaufbau, um sich von der Konkurrenz abzusetzen. Pflegedienste & Seniorenbetreuung: Ein wachsender Markt – Sichtbarkeit entscheidet über Vertrauen und Neukunden. Umzugsunternehmen: Extrem SEO-getrieben – wer nicht in den Top 3 steht, verliert Aufträge sofort. Hier wird aber nicht verraten, in welchem Ort sie aktiv sind. OffPage Strategien für Immobilienmakler Die Immobilienbranche gehört zu den hart umkämpftesten Märkten im lokalen SEO. Für Makler entscheidet die Google-Positionierung oft direkt über neue Leads, da Interessenten in der Regel online nach Wohnungen, Häusern und Büros suchen. Besonderheiten der Branche: Hoher Wettbewerb: In jeder größeren Stadt konkurrieren zahlreiche Makler um die Top-Plätze. Hoher Wert pro Lead: Jeder gewonnene Kontakt kann zu einem Abschluss im fünf- bis sechsstelligen Bereich führen. Lokale Sichtbarkeit: Nutzer suchen meist nach „Immobilienmakler + Stadt“, weshalb lokale Rankings extrem wichtig sind. Starker Werbedruck: Neben SEO investieren viele Makler auch massiv in Ads und Portale wie ImmoScout24. Alle drei untersuchten Seiten in den Top 3 weisen ein sehr ähnliches Muster auf: Sie verfügen über mehr als 200 verweisende Domains, von denen ein großer Teil aus klassischen Branchenverzeichnissen stammt. Bei der ersten Seite zeigt sich ein stetig wachsendes Linkprofil mit aktuell 214 Domains, einem DR von 27 und rund 220 Euro investiertem Budget. Die zweite Seite kommt auf ein vergleichbares Niveau mit ebenfalls über 200 Domains und einem DR von 26, hat aber kaum gekaufte Links, sondern profitiert überwiegend von PR-Veröffentlichungen und kostenlosen Verzeichniseinträgen. Die dritte Seite hebt sich leicht ab: Mit 260 Domains, einem deutlich höheren DR-Wert von 46 und etwa 400 Euro Linkbudget ist sie stärker aufgestellt – auch hier bilden Branchenverzeichnisse die Basis, ergänzt um einige gezielt erworbene Links. OffPage-Strategien für Anwälte Die Rechtsbranche gehört zu den sichtbarsten und zugleich härtesten Märkten im lokalen SEO. Für Kanzleien entscheidet die Platzierung in Google oft direkt über neue Mandatsanfragen, da potenzielle Mandanten in der Regel online nach einem Anwalt in ihrer Stadt suchen. Besonderheiten der Branche: Extrem hoher Wettbewerb: In Ballungsräumen konkurrieren Dutzende Kanzleien um dieselben Keywords. Hoher Wert pro Mandat: Schon ein neuer Mandant kann mehrere Tausend Euro Umsatz bedeuten. Lokale Ausrichtung: Suchanfragen wie „Anwalt Familienrecht + Stadt“ oder „Anwalt Arbeitsrecht + Stadt“ sind die Regel. Vertrauensfaktor: Neben Backlinks spielen Bewertungen und Sichtbarkeit in Verzeichnissen wie anwalt.de eine große Rolle. Bei den untersuchten Kanzlei-Webseiten zeigt sich ein anderes Bild als bei den Immobilienmaklern: Das Linkprofil ist insgesamt kleiner und wirkt weniger aggressiv. Die erste Seite verfügt über etwas mehr als 15 verweisende Domains, einen DR-Wert von 17 und wächst organisch. Auffällig sind hier zahlreiche NoFollow-Links sowie einige Advertorials, direkte Linkkauf-Aktivitäten lassen sich jedoch nicht erkennen. Die zweite Seite kommt auf 54 Domains bei
Online-Marketing-Case Study: +100 % mehr Traffic für eine Hundeschule in München
Immer wieder stellen wir in unserem Blog erfolgreiche Kundenprojekte vor, die zeigen, wie nachhaltiges Online-Marketing funktioniert. In dieser Case Study geht es um eine Hundeschule in München, die es geschafft hat, ihre Online-Sichtbarkeit innerhalb kurzer Zeit zu verdoppeln – und das durch eine kluge Kombination aus SEO, SEA und Social Media. Ausgangssituation: Hundeschule mit lokalem Fokus Hundeschulen haben eine klare Besonderheit: Sie arbeiten fast ausschließlich regional. Während ein Onlineshop bundesweit oder sogar international Kunden gewinnen kann, ist für Hundeschulen die lokale Sichtbarkeit entscheidend. Hundebesitzer suchen meist in ihrem direkten Umfeld nach Trainingsangeboten, Kursen oder Beratung. In diesem Fall war die Hundeschule zwar schon über Google Business auffindbar, doch die Reichweite war gering. Viele relevante Suchbegriffe wie „Hundeschule München West“ oder „Welpentraining München“ lagen noch nicht in den Top 10. Genau hier setzte das Projekt an. Und die Konkurrenz war stark: Sie sind seit längerer Zeit im Bereich SEO aktiv und machen ihre Hausaufgaben ordentlich. Keine leichte Challenge! Die Maßnahmen: SEO, SEA & Social Ads im Zusammenspiel Der Kunde wollte in allen Bereichen der Online Marketing Welt betreut werden und meine Expertise in den Bereichen kam mir zugute. Denn einfach waren einige Disziplinen gewiss nicht. SEO für Hundeschulen Der Fokus lag nicht allein auf operativer Umsetzung, sondern auf Analyse, strategischer Ausrichtung und Coaching. Ziel war es, die entscheidenden Hebel aufzuzeigen und verständlich zu machen, damit sie langfristig wirken können: Zusätzlich wurden eine Keyword-Recherche, Wettbewerbsanalyse und Content-Review durchgeführt. Entscheidend war, dass der Kunde nicht nur fertige Ergebnisse erhält, sondern versteht, wie diese Stellschrauben zusammenspielen und langfristig wirken. SEA (Google Ads) Für die Suchmaschinenwerbung wurde ein strukturiertes Setup aufgesetzt, das von Anfang an auf Transparenz und Datenbasis setzte – inklusive Tag Manager und Conversion Tracking. So konnten Kampagnen sauber gesteuert und die Ergebnisse messbar gemacht werden. Zum Einsatz kamen sowohl Performance-Max-Kampagnen als auch temporäre Anzeigen, die gezielt für neue Kurse oder saisonale Angebote geschaltet wurden. Besonders wichtig war die regionale Eingrenzung: Anzeigen liefen nicht großflächig in ganz München, sondern bewusst nur in ausgewählten Stadtteilen. So ließ sich die Relevanz erhöhen und unnötige Streuverluste vermeiden. Gezielte Suchbegriffe wie „Hundeschule München Anfänger“, „Hundetraining Welpenkurs“ oder „Hundetrainer München“ dienten dabei als Grundlage, um die richtige Zielgruppe exakt zum passenden Zeitpunkt zu erreichen. Die Analyse und Recherche relevanter Begriffe war hier entscheidend. Social Media Ads Hundeschulen profitieren besonders von Facebook- und Instagram-Werbung, da sich hier eine sehr persönliche und emotionale Ansprache realisieren lässt. Bilder von Hunden im Training, kurze Videos aus Kursen oder Erfahrungsberichte von Hundebesitzern schaffen Vertrauen und Nähe. Über die präzise Aussteuerung konnten gezielt Hundebesitzer:innen im Umkreis angesprochen werden. Das Setup mit Pixel war dabei nicht ganz trivial. Immer wieder mussten Kampagnen und Anzeigen angepasst, neue Medieninhalte eingebunden und alternative Wordings getestet werden. Auch das Zusammenspiel mit Emojis spielte eine Rolle, um die Ansprache frisch und ansprechend zu halten. Genau diese Kombination aus Technik, kreativer Umsetzung und laufender Steuerung machte die Social Ads zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Ergebnisse Die Ergebnisse des Projekts zeigen deutlich, wie stark sich eine klare Strategie und das Zusammenspiel der verschiedenen Disziplinen auszahlen können. Im Bereich SEO gelang es innerhalb eines Jahres, alle strategisch wichtigen Keywords in die Top 10 zu bringen. Damit war die Hundeschule nicht nur bei allgemeinen Begriffen rund um Hundetraining sichtbar, sondern auch bei spezifischen Suchanfragen zu Kursen oder Methoden. Diese Platzierungen führten dazu, dass über die Website regelmäßig neue Anfragen eingingen und sich die Sichtbarkeit nachhaltig stabilisierte. Auch im Bereich SEA konnten überzeugende Resultate erzielt werden. Mit rund 5.000 Klicks im ersten Jahr bei einem durchschnittlichen CPC von 0,37 € erwiesen sich die Google-Ads-Kampagnen als äußerst effizient. Durch die präzise Ausrichtung auf bestimmte Stadtteile war es möglich, die richtige Zielgruppe direkt zu erreichen, ohne Budget durch unnötige Streuverluste zu verschwenden. Die Kampagnen ließen sich planbar steuern und sorgten für einen stetigen Zufluss an Besuchern. Die Social-Media-Anzeigen auf Facebook und Instagram rundeten das Bild ab. Mit über 1.000 Interaktionen pro Kampagne stieg die Markenbekanntheit erheblich, und viele neue Teilnehmer fanden den Weg in die Kurse. Damit bestätigte sich: Social Ads sind gerade für lokale Anbieter ein wichtiger Wachstumstreiber. Fazit Der Erfolg dieser Case Study zeigt, dass es im Online-Marketing keine Abkürzungen gibt. Gerade in einem Umfeld, in dem auch die Konkurrenz im Bereich SEO stark aufgestellt ist, braucht es ein hohes Maß an Disziplin und den Willen, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln. Entscheidend ist, an den richtigen Stellschrauben zu drehen und nicht wahllos Energie in alle Richtungen zu verstreuen. Du hast hier einen ersten Einblick erhalten, wie ich Kundenprojekte über mehrere Kanäle strategisch-analytisch steuere. Ein gewisses Maß an Ehrgeiz war nötig, um die Hundeschule nicht nur sichtbar zu machen, sondern dauerhaft im Wettbewerb zu behaupten. Dabei spielte auch die Fähigkeit eine Rolle, sich immer wieder neu zu erfinden – sei es durch neue Inhalte, optimierte Anzeigen oder kreative Social-Media-Formate. Das Zusammenspiel aus Analyse, Strategie und konsequenter Umsetzung hat gezeigt, dass mit einer klaren Ausrichtung auch mit überschaubarem Budget nachhaltige Ergebnisse möglich sind. Wer bereit ist, den Weg mit Ausdauer und Anpassungsfähigkeit zu gehen, kann sich selbst in hart umkämpften Märkten erfolgreich durchsetzen.