Gestern saß ich in Wien auf einem Podium zur KI-Suche. Rilwan Mogaji hat zum fünfjährigen Bestehen seiner Agentur Mogaji Digital Communications eingeladen. Mit ihm und mir diskutierten Pedram Parsaian, Gründer von FOLLOW Austria, und Maximilian Mondel von MOMENTUM Wien.

Zwei Dinge sind hängen geblieben. Wir waren uns alle einig, dass es Fachleute braucht, um KI gut zu nutzen. Das Werkzeug allein macht keine gute Arbeit. Deshalb habe ich die Gäste um etwas gebeten: Bildet weiter junge Leute aus. Die Juniors von heute sind die Fachleute von morgen, und genau die brauchen wir, damit KI gute Ergebnisse liefert.

Das Zweite war meine These, dass wir gerade eine Renaissance der PR erleben.

Die Verschiebung ist real, die Panik nicht

Ich merke die Verschiebung an mir selbst. Vor ein paar Wochen habe ich privat eine Hängeleuchte gesucht, nicht über Google, sondern über Perplexity. Ich habe beschrieben, was ich will, ein paar Rückfragen beantwortet und hatte eine Auswahl mit Links. Das hat gut funktioniert. Gekauft habe ich trotzdem nicht. Die Leuchte war sehr ähnlich, aber nicht die, die ich im Kopf hatte.

Ich bin damit nicht allein. Laut Bitkom sucht die Hälfte der Internetnutzer in Deutschland zumindest gelegentlich über KI-Chats. In Österreich fragt mehr als jede vierte Person Chatbots nach Produktinformationen, bei den 16- bis 29-Jährigen sind es 42 Prozent (CELUM/TQS, Juli 2026). SISTRIX hat ausgerechnet, dass Googles AI Overviews deutschen Websites rund 265 Millionen Klicks pro Monat kosten. Das sind im Schnitt 6,6 Prozent aller organischen Klicks.

Das ist spürbar. Es ist kein Weltuntergang. Und es ist kein Grund, das nächste Tool zu kaufen.

Was ich für Zeitverschwendung halte

Fast jede Woche landet ein Angebot bei mir, das unsere Marke in ChatGPT nach oben bringen will. Meistens geht es um Spezialdateien, um Texte "für KI" oder um Dashboards, die Nennungen zählen. Gekauft habe ich bisher keins.

Ein Beispiel ist llms.txt, eine Datei, die Sprachmodellen erklären soll, was auf einer Website steht. Ahrefs hat 137.000 Domains ausgewertet: 97 Prozent dieser Dateien wurden im Mai 2026 kein einziges Mal abgerufen. Google schreibt in seinem eigenen Leitfaden, dass man für KI-Funktionen keine neuen Dateien, kein Spezial-Markup und keine in Häppchen zerlegten Texte braucht. Auf die Sichtbarkeit in Google Search hat llms.txt keinen Einfluss.

Wer Sichtbarkeit in ChatGPT kaufen will, kann das seit Ende August ganz offiziell. ChatGPT Ads laufen jetzt auch in Deutschland und Österreich. Das ist ehrlicher als jedes Tool mit Ranking-Versprechen. Es ist Werbung, und man kann es als Werbung planen.

Was hilft: Andere müssen über dich reden

Meine erste These am Podium: Wir erleben eine Renaissance der PR. Je öfter eine Marke in unterschiedlichen Quellen vorkommt, desto eher taucht sie in KI-Antworten auf.

Das ist keine Vermutung. Ahrefs hat 75.000 Marken untersucht. Am stärksten hängt die Nennung in AI Overviews mit der Zahl der Markenerwähnungen im Netz zusammen (Korrelation 0,66). Backlinks, jahrelang die Währung der Suchmaschinenoptimierung, kommen nur auf 0,22. Forscher der University of Toronto haben im September 2025 untersucht, woher ChatGPT, Perplexity und Gemini ihre Quellen nehmen. In der Unterhaltungselektronik in den USA stammen 92 Prozent der Zitate aus redaktionellen Drittquellen: Tests, Medien, Vergleichsseiten. Bei Google ist es etwa die Hälfte.

Für mich ist das Byron Sharp in neuer Form. Mentale Verfügbarkeit entsteht durch Reichweite. Jetzt sitzt zwischen Marke und Kunde zusätzlich eine Maschine, die gelesen hat, was über dich geschrieben wurde. Wer in Tests, Foren und Medien nicht vorkommt, kommt auch in der Antwort nicht vor.

Wir suchen deshalb deutlich mehr Kontakt zu Medien und Produkttestern. Deutschland ist für uns der große Markt, unsere Reichweite geht bis nach UK. Dort müssen wir stattfinden.

Gleiche Struktur auf jeder Plattform

Meine zweite These: Wer überall gleich auftritt, wird besser zugeordnet. Wir teilen deshalb auf allen Plattformen dieselbe Struktur. Gleiche Produktnamen, gleiche Eckdaten, gleiche Bilder, gleiche Beschreibungen. Im eigenen Shop, auf Amazon, in den Feeds für Google.

Hier will ich ehrlich sein. Dass KI-Systeme konsistente Marken besser erkennen, wird oft behauptet. Eine belastbare Studie dazu habe ich nicht gefunden. Bei Menschen ist es belegt: Jenni Romaniuk zeigt, dass Markenmerkmale nur wirken, wenn man sie lange und konsequent gleich einsetzt. Ich gehe davon aus, dass eine Maschine, die aus tausenden Quellen ein Bild zusammensetzt, ähnlich arbeitet. Wenn unser Standmixer auf drei Plattformen drei verschiedene Namen hat, muss sie raten. Die Konsistenz kostet wenig, und bei Menschen hilft sie sicher.

Saubere Daten sind die physische Verfügbarkeit dieser neuen Suche. Google sagt selbst, dass aktuelle Merchant-Center-Feeds in KI-Antworten zu Produkten einfließen. Vielleicht war meine Hängeleuchte genau so ein Fall: Das richtige Modell war nirgends so beschrieben, dass die Maschine es gefunden hat.

Und ein KMU in Österreich?

Nicht jeder hat Testmagazine in drei Ländern zur Auswahl. Dass es auch im Kleinen funktioniert, habe ich in meinem Umfeld erlebt. Zwei Personen haben unabhängig voneinander über KI nach einer Fortbildung gesucht. Beide bekamen dasselbe Angebot empfohlen. Zufall ist das eher nicht. Der Anbieter hat seine Nische so klar beschrieben und ist an so vielen Stellen zu finden, dass die Maschine kaum an ihm vorbeikommt.

Für die Fahrschule in Wels gilt dieselbe Logik. Ein Bericht im Bezirksblatt, ein Eintrag beim Branchenverband, echte Bewertungen, ein vollständiges Google-Unternehmensprofil. Google rät lokalen Betrieben ausdrücklich, dieses Profil aktuell zu halten, weil es in KI-Antworten auf lokale Fragen einfließt. Das ist keine GEO-Strategie. Das hat ein guter Betrieb immer schon gemacht.

Wer heute in Medien, Tests und Foren vorkommt und saubere Daten liefert, braucht kein eigenes KI-Projekt. Wer das nicht tut, hat kein KI-Problem. Er hat ein Markenproblem.