KI killt klassische Rankings – und Marken, die nicht reagieren

Vertrauen wächst, aber lokale Schwächen bleiben

Das Vertrauen in KI-Suchergebnisse steigt rasant. 62 % der internationalen Nutzer halten die Informationen aus KI-Tools für glaubwürdig, wie „yext.com“ berichtet. In Deutschland sind es sogar 64 %. Dennoch gibt es klare Schwachstellen: 40 % der deutschen Befragten berichten von Frustration bei komplexen Fragestellungen.

Besonders auffällig ist die Schwäche bei lokalen Suchanfragen. Während 68 % der Konsumenten ChatGPT für lokale Produkt- und Servicerecherchen nutzen, vertrauen nur 19 % den KI-Ergebnissen in diesem Bereich – gegenüber 45 % bei traditionellen Suchmaschinen. Hier liegt eine massive Chance für lokale Unternehmen, die ihre Daten richtig strukturieren.

Business Punk Check

Der KI-Suchhype ist real, aber die Realität komplexer als die Tech-Evangelisten behaupten. Was Marken jetzt verstehen müssen: Es geht nicht mehr um SEO-Rankings, sondern um strukturierte Daten. Die wahre Revolution findet nicht in den Suchergebnissen statt, sondern in den Datenbanken dahinter. Wer seine Unternehmensinformationen nicht KI-lesbar macht, verschwindet aus dem digitalen Gedächtnis.

Die größte Chance liegt in der Fragmentierung selbst: Während große Konzerne verzweifelt versuchen, auf allen Plattformen präsent zu sein, können agile Unternehmen gezielt die Nischen besetzen, wo ihre Zielgruppe tatsächlich sucht. Die Generation Z nutzt zu 73 % KI für ihre Suchen – wer diese Zielgruppe erreichen will, muss dort sichtbar sein, nicht in Google-Rankings. KI-Suchtools sind nicht mehr experimentell, so der Report. Wer jetzt nicht handelt, wird in der neuen Suchlandschaft schlichtweg unsichtbar.

Häufig gestellte Fragen

• Welche KI-Tools sollten Unternehmen für ihre Markensuche optimieren?
  Die Priorität sollte auf ChatGPT, Google Gemini und branchenspezifischen KI-Tools liegen. Entscheidend ist jedoch nicht die Plattform, sondern die strukturierte Aufbereitung der Unternehmensdaten für maschinelle Lesbarkeit. Wer seine Daten nicht KI-konform strukturiert, bleibt in allen Tools unsichtbar.
• Wie können lokale Unternehmen die KI-Schwäche bei lokalen Suchanfragen nutzen?
  Lokale Unternehmen sollten gezielt die Lücke zwischen KI-Nutzung (68 %) und KI-Vertrauen (19 %) bei lokalen Suchen schließen. Konkret bedeutet das: Strukturierte Daten mit präzisen Geo-Informationen bereitstellen, lokale Bewertungen systematisch sammeln und in maschinenlesbaren Formaten zugänglich machen.
• Was kostet die Umstellung auf KI-optimierte Datenstrukturen?
  Die Kosten variieren stark nach Unternehmensgröße und Datenvolumen. Für kleine Unternehmen reichen oft kostenlose Tools wie Schema.org-Markup, während größere Unternehmen mit 5.000-20.000 Euro für professionelle Datenstrukturierung rechnen sollten. Die Alternative – digitale Unsichtbarkeit – kostet langfristig deutlich mehr.
• Wie erreicht man die Generation Z, die klassische Suchmaschinen zunehmend meidet?
  Die Gen Z (73% KI-Nutzung) erfordert eine Doppelstrategie: Erstens müssen Inhalte für KI-Tools optimiert werden, zweitens braucht es eine starke Präsenz in sozialen Medien, die als Inspirationsquelle dienen. Entscheidend ist die Verknüpfung beider Welten durch konsistente, strukturierte Daten.
• Welche Metriken sollten Unternehmen für KI-Sichtbarkeit tracken?
  Klassische SEO-Metriken wie Rankings verlieren an Bedeutung. Stattdessen sollten Unternehmen messen: Häufigkeit der Markennennung in KI-Antworten, Genauigkeit der KI-generierten Markeninformationen, Conversion-Rate aus KI-Empfehlungen und Verteilung der Nutzeranfragen über verschiedene Such-Archetypen.

Quellen: „yext.com“, „Horizont.net“