Marketing im Umbruch: Wie Marken Inhalte für Mensch und Maschine optimieren

Der Fokus im digitalen Marketing verschiebt sich. Marken gestalten ihre Inhalte zunehmend nicht mehr nur für menschliche Zielgruppen, sondern auch für Künstliche Intelligenz und Algorithmen. Während die Sichtbarkeit in klassischen Suchergebnissen an Bedeutung verliert, rückt die Relevanz in KI-generierten Antworten – sogenannten „AI Overviews“ oder „Zero-Click Answers“ – in den Mittelpunkt.

Unternehmen müssen ihre Content-Strategie neu ausrichten, um von Large Language Models (LLMs) als vertrauenswürdige Quellen erkannt und zitiert zu werden.

Generative Engine Optimization (GEO) als neuer Standard

Dieser Wandel mündet in das Konzept der Generative Engine Optimization (GEO). Dabei geht es darum, Inhalte so zu strukturieren und anzureichern, dass sie von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews als verlässliche Informationsquelle identifiziert werden können. Für E-Commerce- und B2B-Marken wird es wichtiger, dass KI-Agenten Produkte verstehen, von Alternativen unterscheiden und sicher empfehlen können.

Die Analysten von Searchflex formulieren es prägnant: Die nächste Sichtbarkeitsfrage für E-Commerce-Marken ist nicht allein, ob Google eine Produktseite crawlen kann, sondern ob KI-Systeme das Produkt verstehen, differenzieren und empfehlen können.

Daten zeigen die Dimension dieser Veränderung: Zwischen Juli 2024 und Februar 2025 verzeichnete Adobe einen Anstieg des Traffics aus generativen KI-Quellen auf US-Einzelhandelswebsites um 1.200 Prozent. Während der Feiertagssaison 2025 stieg der KI-gesteuerte Traffic im Jahresvergleich um 693,4 Prozent. Besucher, die über KI-Quellen auf die Websites gelangen, verbringen dort 45 Prozent länger, sehen 13 Prozent mehr Seiten pro Besuch und haben eine um 33 Prozent geringere Absprungrate als Besucher aus Nicht-KI-Quellen.

E-E-A-T und die Rolle von Domain-Expertise

Die Google Quality Rater Guidelines betonen für 2026 „Experience“ (Erfahrung) als ein dominierendes Qualitätssignal für Rankings innerhalb des E-E-A-T-Rahmens. Eine Semrush-Studie aus demselben Jahr, die 220.000 Domains und 600.000 KI-Zitationen analysierte, zeigt, dass Kategorien mit einem klaren „Category Owner“ (mehr als 80 Prozent Share of Voice) ihre Dominanz behalten. Google betont zudem, dass Inhalte eine einzigartige Perspektive bieten und über gängiges Wissen hinausgehen müssen.

Sogenannter Commodity-Content wird von KI-Systemen systematisch gefiltert.

Schema-Markup wird in diesem Kontext als „non-negotiable infrastructure“ für die KI-Sichtbarkeit bezeichnet.

Agenturen wie Tinuiti berichten, dass die Frage nach KI-Sichtbarkeit in rund 60 Prozent ihrer Kundenbeziehungen ein Thema ist. Crystal Duncan, Executive Vice President of Brand Engagement bei Tinuiti, beschreibt das Thema als „front and center“. Lauren Lyster, Vice President und Head of Social Media bei Go Fish Digital, beobachtet, dass längere, informative Inhalte eher zitiert werden als Kurzvideos.

Gabe Feldman, Mitbegründer von The Now Agency, sucht Creator mit tiefgreifender und konsistenter Expertise in einem spezifischen Bereich statt thematisch sprunghafter Profile.

Herausforderungen und die „AI-native infrastructure“

Die Entwicklung hin zur KI-Optimierung birgt Fallstricke. Andrew Bolton, Chief Customer Officer bei Knotch, warnt, dass eine zu aggressive Anpassung von Websites an „LLM-freundliche“ Formate die On-Site-Experience für menschliche Nutzer verschlechtern und Engagement sowie Konversionen reduzieren kann.

Er kritisiert zudem, dass viele GEO-Visibility-Plattformen synthetische Abfragen nutzen und dadurch unzuverlässige Scores liefern. Als Lösung nennt Bolton eine „AI-native infrastructure“, die Inhalte für beide Zielgruppen – Menschen und Maschinen – gleichzeitig optimiert. Angela Seits, Vice President Strategy bei Dept, betont, dass Creator-Inhalte natürlich bleiben sollten, die Struktur hinter dem Content aber LLM-Discoverability berücksichtigen muss.

Laut Storyblok-CEO Dominik Angerer beginnen bereits 46 Prozent der Käuferreisen mit einer KI-Anfrage statt mit einer traditionellen Suchanfrage. Er rät Unternehmen, Content-Duplikate zu entfernen und veraltetes Material zu aktualisieren oder zu löschen, damit Inhalte von KI-Systemen korrekt verstanden werden.

Ausblick: Der Wert von KI-Zitaten

Die Entwicklung der KI-Landschaft stellt Marketer vor strategische Fragen. Aktuell dient die Optimierung für KI-Sichtbarkeit vielen Creatorn als differenzierendes Merkmal in Media-Kits, führt aber nicht zwingend zu höheren Preisen. Tinuiti erwartet jedoch, dass Creators in den kommenden sechs bis zwölf Monaten höhere Preise für KI-optimierten Content und die damit verbundenen Zitationen verlangen könnten, sobald der monetäre Wert solcher Nennungen klarer wird.

Die Konsumentenakzeptanz von KI-gestützten Tools ist regional unterschiedlich, aber in vielen Märkten positiv: Eine Umfrage unter 22.000 Konsumenten in 22 Märkten ergab, dass 63 Prozent der Befragten denken, dass KI-gestützte Tools ihr Online-Erlebnis verbessern. Gleichzeitig geben 56 Prozent an, KI-generierte Inhalte nicht konsistent identifizieren zu können. 42 Prozent sagen, dass minderwertige oder „unheimliche“ KI-generierte Werbung ihre Meinung über eine Marke negativ beeinflusst; 40 Prozent bewerten professionelle, KI-generierte Werbung positiv.

Marketer müssen daher sowohl die technische Optimierung als auch die qualitative Wahrnehmung ihrer KI-generierten oder KI-kompatiblen Inhalte berücksichtigen. Diese Dynamik wird die Content-Strategien von Unternehmen in den kommenden Jahren maßgeblich prägen.