Warum manche Marken in ChatGPT empfohlen werden, und andere nicht

‍Wie Unternehmen ihre Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity & Co. verbessern, und warum PR dabei wichtiger wird als viele denken.

Wenn potenzielle Kunden heute nach Software, Agenturen oder Dienstleistern suchen, fragen sie zunehmend nicht mehr nur Google. Sie fragen ChatGPT, Perplexity, Claude oder Gemini, und erwarten konkrete Empfehlungen.

Typische Prompts klingen heute so:

• „Welche PR-Tools sind die besten für B2B-Unternehmen?"

• „Welche GEO-Tools sollte man als Marketingleiter kennen?"

• „Welche Anbieter für KI-Kommunikation sind empfehlenswert?"

Die Antwort kommt direkt. Ohne Klick, ohne Linkliste, ohne Scrollen. Und viele Unternehmen stellen plötzlich fest, dass ihr Wettbewerber empfohlen wird, sie selbst aber nicht.

Die naheliegende Frage: Warum erscheinen manche Marken in ChatGPT, andere nicht?

Die kurze Antwort: Empfehlungen entstehen nicht zufällig. KI-Systeme orientieren sich an Signalen, die zeigen, wie autoritativ, glaubwürdig und konsistent eine Marke in einem Themenfeld auftritt. Genau hier wird sichtbar, warum PR und GEO (Generative Engine Optimization) zusammengehören.

Wie funktioniert das eigentlich? Warum empfiehlt ChatGPT bestimmte Marken?

KI-Systeme funktionieren anders als Suchmaschinen. Es gibt keine klassische „Position 1" wie bei Google. Stattdessen entsteht eine Empfehlung aus dem Zusammenspiel vieler Signale. Vereinfacht bentwortet ein Sprachmodell intern eine Frage wie: „Welche Unternehmen wirken in diesem Themenfeld glaubwürdig genug, um in einer Antwort genannt zu werden?"

Dabei zählen Erwähnungen in vertrauenswürdigen Quellen wie Fachmedien, Branchenpublikationen und Studien, eine konsistente Positionierung mit wiedererkennbaren Narrativen, thematische Autorität in einem klar umrissenen Bereich, Earned Media und PR-Signale, Erwähnungen im richtigen Branchenkontext sowie wiederkehrende Nennungen in Diskussionen, Vergleichsartikeln und Listen.

Das bedeutet im Kern: KI-Sichtbarkeit ist nicht nur ein SEO-Thema. Sie ist zunehmend ein Kommunikationsthema.

Wer früher mit guten Backlinks und sauberer technischer SEO weit kam, merkt heute, dass in LLMs etwas anderes zählt. Sprachmodelle bewerten weniger einzelne Seiten, sondern das Gesamtbild einer Marke über viele Quellen hinweg.

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5 Gründe, warum dein Wettbewerber in ChatGPT auftaucht, und deine Marke nicht

1. Ihr Wettbewerber wird häufiger erwähnt

KI-Systeme orientieren sich an den Informationen, die im Trainings- und Retrieval-Material vorhanden sind. Wenn ein Unternehmen häufiger in Branchenmedien, Expertenbeiträgen oder relevanten Diskussionen auftaucht, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass es später aktiv empfohlen wird.

Relevant sind dabei Fachmedien und Branchenpublikationen, unabhängige Reports und Studien, Podcasts mit thematischem Bezug, Erwähnungen in Vergleichsartikeln und „Best-of"-Listen, Expertenbeiträge, Gastartikel und Quellen, die in Whitepapern und Analysen zitiert werden.

Ein einziger Beitrag verändert wenig. Was zählt, ist die Häufigkeit und Konsistenz der Erwähnungen über die Zeit. Und entscheidend ist auch, wo diese Erwähnungen stattfinden. Nicht jede Veröffentlichung wirkt gleich stark.

Ein gutes Beispiel dafür liefert die Agentur Claneo, die für den Fahrradhersteller Canyon analysiert hat, welche Medien von KI-Systemen besonders häufig als vertrauenswürdige Quellen für das Thema Fahrradbegeisterung herangezogen werden. Das Ergebnis: Das Portal rennrad-news.de hat eine außergewöhnlich hohe Autorität in LLM-Antworten zu diesem Themenfeld. Statt also breit zu pitchen, hat Claneo den Outreach gezielt auf diese Quelle ausgerichtet und dort eine Platzierung realisiert. Die zahlt heute doppelt ein: klassische Reichweite in der Kernzielgruppe und gleichzeitig Sichtbarkeit in KI-Antworten, weil Canyon dort jetzt als relevante Informationsquelle verankert ist.

Das Prinzip lässt sich auf jede Branche übertragen. Es geht nicht darum, möglichst viele Erwähnungen zu erzeugen, sondern die richtigen.

2. Die Positionierung ist klarer

Viele Unternehmen kommunizieren zu breit. Wenn niemand klar versteht, wofür eine Firma eigentlich steht, wird sie auch schwerer empfohlen. Sprachmodelle bevorzugen klare Zuordnungen.

Ein KI-System kann einfacher antworten: „Tool X ist bekannt für KI-Monitoring im PR-Bereich" als „Unternehmen Y macht Kommunikation, Analytics, Data und AI irgendwie zusammen."

Je klarer das Narrativ, desto leichter entsteht Empfehlbarkeit. Das gilt besonders bei Kategoriefragen wie „Welche Tools für X?". Hier gewinnen Marken, die in der eigenen Kommunikation eindeutig einer Kategorie zugeordnet werden können.

Ein praktischer Test: Wenn drei verschiedene Personen Ihr Unternehmen in einem Satz beschreiben sollen, sagen sie ähnliche Dinge? Wenn nicht, ist das ein Signal, dass die Positionierung intern wie extern unscharf ist, und damit auch für KI-Systeme schwer greifbar.

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3. PR erzeugt Vertrauenssignale, die GEO allein nicht erzeugen kann

Hier liegt der wichtigste Zusammenhang. Viele Unternehmen behandeln PR und GEO als getrennte Disziplinen. Das Problem dabei: Kommunikation beeinflusst genau die Informationsbasis, aus der KI-Systeme ihre Antworten generieren.

PR liefert Signale, die in klassischen SEO-Tools nur teilweise auftauchen, für LLMs aber zentral sind. Dazu gehören glaubwürdige Drittquellen, Themenautorität durch wiederkehrende Erwähnungen im richtigen Kontext, konsistente Narrative über mehrere Kanäle hinweg und Erwähnungen in Kontexten, die Sprachmodelle als autoritativ einordnen.

Diese Signale beeinflussen, ob eine Marke bei Vendor- oder Kategoriefragen auftaucht. Also genau dort, wo Kaufentscheidungen vorbereitet werden.

Einfach gesagt: Gute Kommunikation erhöht messbar die Wahrscheinlichkeit von KI-Sichtbarkeit.

Wer ausschließlich auf technische GEO-Optimierung setzt, also auf Schema-Markup, llms.txt und strukturierte Daten, verbessert die Auffindbarkeit. Aber die Empfehlbarkeit entsteht woanders. Sie wächst aus der Reputation, die über Jahre durch Kommunikation aufgebaut wird.

4. Ihr Wettbewerber dominiert bestimmte Themen

KI-Empfehlungen entstehen entlang von Themen, nicht entlang einzelner Keywords. Wenn ein Unternehmen konstant Inhalte, Erwähnungen und Thought Leadership rund um Themen wie „KI-Kommunikation", „Brand Visibility in LLMs" oder „GEO Monitoring" aufbaut, wird es semantisch mit diesen Themen verknüpft. Bei Fragen rund um diese Bereiche taucht es dann eher auf, auch wenn der konkrete Markenname im Prompt nicht vorkommt.

Eine ehrliche Selbstdiagnose hilft hier weiter: Für welche drei Themen soll Ihre Marke in KI-Systemen stehen?

Wenn die Antwort unklar ist oder mehr als drei Themen umfasst, ist das in der Regel der erste Hebel. Themenbesitz schlägt thematische Breite, sowohl in der PR als auch in der KI-Sichtbarkeit.

Beispiel: Ein gutes Beispiel aus der Praxis liefert der Weinmarkt. In einer GEO-Analyse für die Kategorie Wein fiel auf, dass Doppio Passo in LLM-Antworten überdurchschnittlich häufig genannt wird, deutlich häufiger als viele direkte Wettbewerber. Die Marke ist zu einer Art Default-Antwort geworden, wenn Nutzer ChatGPT, Perplexity oder Gemini nach Wein-Empfehlungen fragen, besonders im italienischen Rotwein-Segment. Der Effekt verstärkt sich selbst: hohe Verkaufszahlen führen zu mehr Erwähnungen in Empfehlungslisten, Rezensionen und Vergleichen, was wiederum die Präsenz in den Trainings- und Retrieval-Daten der Sprachmodelle erhöht. Im Ergebnis verbindet die KI den Begriff Wein in vielen Kontexten fast automatisch mit Doppio Passo. Für Wettbewerber bedeutet das: Eine generische Anfrage wie „Empfehle mir einen guten italienischen Rotwein" führt nicht mehr auf einen offenen Markt, sondern auf eine kleine Gruppe Marken, die das Thema in der Wahrnehmung der KI besetzt haben. (Quelle: Analysiert mit blinq)

5. Du misst nur Sichtbarkeit, nicht die Ursachen

Viele Unternehmen schauen ausschließlich auf Output-Metriken. Wird unsere Marke erwähnt? Wie oft erscheinen wir? In welchen Prompts tauchen wir auf?

Das ist ein Anfang, reicht aber nicht. Die entscheidendere Frage lautet: Warum erscheinen wir, oder warum nicht?

Das neue Modell: PR × GEO statt SEO-only

Viele Teams betrachten KI-Sichtbarkeit noch isoliert, also als technisches Optimierungsproblem. Ein hilfreicheres Modell ist eine durchgehende Wirkungskette: Kommunikation führt zu Reputation, Reputation zu Erwähnungen, Erwähnungen zu KI-Sichtbarkeit, und KI-Sichtbarkeit zu Nachfrage.

PR beeinflusst dabei, welche Geschichten über eine Marke überhaupt existieren, welche Quellen sie erwähnen, wie glaubwürdig sie in einem Themenfeld wirkt und welche Themen sie besitzt.

GEO macht sichtbar, wo eine Marke in KI-Systemen auftaucht, bei welchen Fragen sie empfohlen wird, wie Wettbewerber performen und welche Quellen die KI heranzieht.

Wie sich beide Welten produktiv verbinden lassen, zeigt der Ansatz von Claneo. Die Agentur kombiniert klassische PR-Arbeit mit datengetriebener GEO-Analyse. Statt nur zu fragen, welches Medium thematisch passt, analysiert das Team zusätzlich, welche Medien von KI-Systemen als vertrauenswürdige Quellen zitiert werden. Diese „KI-Autoritäten" werden im Outreach priorisiert. So entsteht ein PR-Prozess, der gleichzeitig auf klassische Reichweite und auf KI-Sichtbarkeit einzahlt. Der Aufwand für die Recherche pro Thema ist dabei nicht gestiegen. Im Gegenteil. Durch den Einsatz spezialisierter Tools hat Claneo die Recherchezeit pro Thema von rund vier auf zwei Stunden halbiert, ohne Abstriche bei der Platzierungsqualität.

Genau hier liegt der eigentliche Hebel. PR ohne GEO bleibt blind für die neue Sichtbarkeitsrealität. GEO ohne PR bleibt taktisch und kurzfristig.

So prüfst du, ob deine Marke für KI-Empfehlungen sichtbar ist

Bevor in Maßnahmen investiert wird, lohnt sich eine ehrliche Bestandsaufnahme. Fünf Fragen führen dabei weit:

Wird unsere Marke bei kaufnahen Fragen erwähnt, also nicht nur, wenn der Markenname direkt gesucht wird, sondern auch bei Kategorie- und Vendor-Fragen? Welche Wettbewerber dominieren die Empfehlungen, und warum genau, welche Quellen führen zu ihrer Nennung? Für welche Themen werden wir erkannt, und decken sich diese mit unserer eigentlichen Positionierung? Welche Kommunikationssignale unterstützen unsere Sichtbarkeit, gibt es eine konsistente PR-Aktivität in den richtigen Medien? Und welche Narrative fehlen, also welche Aussagen über unsere Marke müssten in den Medien stehen, damit eine KI uns in der gewünschten Kategorie empfiehlt? (Auch interessant: Welche GEO-Prompts, solltest du zuerst anlegen und analysieren?)

Diese Fragen ersetzen kein vollständiges GEO-Audit, aber sie zeigen, ob das Thema strategisch oder nur operativ angegangen wird.

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Häufig gestellte Fragen // FAQs

Warum erscheint meine Marke nicht in ChatGPT? Meist fehlen entweder Erwähnungen in vertrauenswürdigen Drittquellen, eine klare thematische Positionierung, oder beides. KI-Systeme empfehlen Marken nicht aufgrund eigener Inhalte, sondern aufgrund der Summe externer Signale.

Reicht gute SEO aus, um in ChatGPT empfohlen zu werden? Nein. SEO hilft bei der Auffindbarkeit, aber LLMs gewichten Reputation, Quellenvielfalt und thematische Autorität stärker. Eine Marke kann auf Google gut ranken und in ChatGPT trotzdem unsichtbar sein.

Was ist GEO (Generative Engine Optimization)? GEO bezeichnet die strategische und technische Optimierung von Inhalten und Kommunikation, damit eine Marke in generativen KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity, Claude oder Gemini sichtbar wird und empfohlen wird.

Wie schnell wirkt PR auf KI-Sichtbarkeit? Es gibt keinen sofortigen Effekt. Sprachmodelle werden in Intervallen aktualisiert, und Retrieval-Systeme reagieren je nach Plattform unterschiedlich schnell. Realistisch sind Zeiträume von mehreren Wochen bis Monaten, in denen sich konsistente Kommunikation bemerkbar macht.

Kann man KI-Sichtbarkeit messen? Ja, über systematisches Monitoring relevanter Prompts, der genannten Marken, der zitierten Quellen und der Sichtbarkeit im Vergleich zum Wettbewerb. Genau das ist die Aufgabe von GEO-Monitoring.

Fazit: KI-Sichtbarkeit entsteht nicht zufällig

Wenn Wettbewerber in ChatGPT auftauchen und Ihre Marke nicht, ist das selten Zufall. Meist fehlen klare Narrative, Autoritätssignale aus Drittquellen, kommunikative Präsenz in den richtigen Themen und konsistente Erwähnungen über Zeit.

Genau deshalb wird deutlich: GEO ohne Kommunikation erklärt Sichtbarkeit nur teilweise.

Wer verstehen will, warum bestimmte Marken in KI-Systemen empfohlen werden, muss die Verbindung zwischen PR und GEO sichtbar machen, und dann gezielt bespielen.

Die folgenden Tools helfen dabei, von reiner Beobachtung in die Steuerung zu kommen.