Zwei Events, rund 50 Teilnehmerinnen und Teilnehmer, eine Frage die alle beschäftigt: Findet die KI meine Website überhaupt? Gemeinsam mit Republica haben wir diese Woche in Bern zwei Mal den Inspirationstalk «From Search to AI — Sichtbar bleiben im KI-Zeitalter» durchgeführt. Apéro-Talk am Mittwochabend, Breakfast-Session am Donnerstagmorgen — die zweite Runde war bereits ausgebucht, bevor sie begann.
Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus beiden Sessions — für alle, die nicht dabei waren, und als Nachschlagewerk für alle, die es waren.
Die Ausgangslage: Menschen suchen nicht mehr. Sie fragen.
Der Startpunkt des Talks ist eine Beobachtung, die sich in den letzten zwei Jahren fundamental verändert hat. Früher tippte jemand «KI-Chatbot Schweiz» in Google. Heute fragt dieselbe Person ChatGPT: «Welcher KI-Chatbot lernt aus meiner Website und ist DSGVO-konform?»
Das ist kein kleiner Unterschied. Es ist ein Paradigmenwechsel.
Bei Google sieht man zehn Links und entscheidet selbst. ChatGPT, Perplexity und Claude liefern eine Antwort — mit zwei, drei Empfehlungen. Wer dort nicht vorkommt, existiert für diesen Kanal nicht. Kein zweiter Platz, keine Seite 2.
Und wir haben das live im Raum demonstriert: Jemand tippt «suche einen ki-chatbot für kmus» in ChatGPT. Die Antwort erscheint auf dem grossen Screen. KIVY ist auf Platz 2. Das Publikum ist beeindruckt — und gleichzeitig entsteht sofort die nächste Frage: Was muss ich tun, damit das auch bei meiner Marke so aussieht?
Zwei Quellen. Ein Hebel.
Hier liegt das zentrale Missverständnis, das wir in jedem Gespräch über KI-Sichtbarkeit klären: Was KI weiss, kommt aus zwei völlig unterschiedlichen Quellen.
Trainingsdaten sind das, was das Modell beim Training gelernt hat. Festgeschrieben, zeitlich fixiert, kurzfristig nicht beeinflussbar. Hier kann man nichts direkt tun.
Retrieval-Daten sind das, was die KI im Moment der Antwort live nachschlägt — Web-Suche, eigene Daten, Tools. Und genau das ist steuerbar. Hier entsteht die Antwort, die jemand gerade jetzt erhält. Hier liegt der Hebel.
Wo LLMs nachschlagen — die sechs Quellen
KI-Modelle ziehen ihre Informationen nicht aus einer einzigen Quelle. Sie arbeiten mit einem breiten Spektrum:
Web-Index — eure Website, die Konkurrenz, Branchen-Portale, Verbands-Seiten. Das ist die direkteste Verbindung. Ohne saubere, lesbare Website kein Eintritt.
Foren & Communities — Reddit, Quora, Stack Overflow, spezialisierte Fach-Foren. Was Nutzer über euch schreiben, fliesst ein.
Reviews — Google Reviews, Trustpilot, Branchen-Ratings. Was andere über euch sagen, wird zitiert.
News & Presse — Tagespresse, Fachmagazine, Pressemitteilungen, Blogs. Aktualität schlägt Statik.
Wikipedia & Daten — strukturierte, vertrauenswürdige Informationen. Was auf Wikidata und Behörden-Listings steht, gilt als Referenz.
Social & Video — LinkedIn-Posts, YouTube-Transkripte. Wer aktiv publiziert, hinterlässt eine Spur.
Die eigene Website ist Pflicht. Alles andere ist Multiplikator.
Die neue Logik: Technik + Content
LLMO funktioniert in zwei Gebieten, die man parallel angehen muss.
A — Technik und Struktur
Ist eure Seite für ein Sprachmodell überhaupt lesbar? Das ist keine selbstverständliche Ja-Antwort. Konkret bedeutet es: saubere H-Hierarchie, Schema.org-Markup, eine llms.txt-Datei, klare Antwort-Blöcke statt Marketing-Prosa, konsistente Begriffe ohne Synonym-Jonglage.
Wir haben kivy.ai live auf dem LLMO-Checker laufen lassen — alle 13 Kriterien grün, Score 100. Danach haben wir zwei andere Websites gezeigt: 22 Punkte, 33 Punkte. Der Kontrast war deutlich. Und der LLMO-Check läuft kostenlos in unter zwei Minuten — das ist der erste Schritt für jede Organisation.
B — Content, der zitiert wird
Technik allein reicht nicht. LLMs zitieren Inhalte, die Antworten geben — nicht Broschüren-Prosa, die Produkte beschreibt. Der Unterschied ist fundamental.
Konkret: FAQ-Blöcke mit echten Kundenfragen, Vergleiche, Checklisten, Antwort-Texte in 40–60 Wörtern. Genau das kopiert Perplexity. Blog-Artikel, die Expertise zeigen, nicht Slogans. Landing-Pages, die eine Frage beantworten, nicht eine Kampagne bewerben.
Dazu kommt Off-Site: Gast-Artikel, Presse-Interviews, Branchen-Portale, Reviews. Content entsteht nicht auf der eigenen Site allein — er entsteht überall.
Von Keywords zu Prompt-Clustern
Der konzeptionelle Shift, der im Raum am meisten diskutiert wurde: SEO denkt in Wörtern. LLMO denkt in Fragen — und in den Sub-Fragen dahinter.
Wer früher «KI-Chatbot Schweiz» als Keyword hatte, braucht heute einen Intent-Cluster: «Welcher KI-Chatbot lernt aus meiner Website?» — «DSGVO-konform?» — «Was kostet es?» — «Welche Datenquellen?» — «Welche Alternativen?»
Das sind die echten Fragen, die ein Kaufentscheid auslöst. Wer darauf Antworten hat — auf der eigenen Site, in Blog-Artikeln, in LinkedIn-Beiträgen — der wird zitiert. Wer nur Keywords hat, nicht.
Der 5-Punkte-Actionplan
Am Ende jedes Talks haben wir das Publikum mit fünf konkreten Schritten entlassen, die sich noch am selben Tag umsetzen lassen:
01 — LLMO-Check auf die Haupt-Site laufen lassen. Verstehen, wo die technischen Lücken sind.
02 — 3 Top-Keywords in Intent-Cluster übersetzen. Was fragt ein Kunde wirklich, wenn er nach euch sucht?
03 — FAQ-Block mit 10 echten Kundenfragen aufbauen. Direkt auf der Website, nicht versteckt in einer Subdomain.
04 — Einen Gast-Artikel oder LinkedIn-Thread anstoßen. Off-Site-Signale aufbauen.
05 — AI-Visibility-Baseline messen. Werdet ihr heute zitiert? Von wem? Wie oft? Das ist der Ausgangspunkt für alles weitere.
Was den Raum beschäftigt hat
Beide Sessions haben gezeigt: Das Thema ist angekommen. Die Fragen kamen schnell und konkret — von Marketingverantwortlichen mittelständischer Unternehmen, von Kommunikationsleiterinnen öffentlicher Institutionen, von Agenturen. Die Grundfrage war fast immer dieselbe: «Wir haben eine gute Website — warum tauchen wir trotzdem nicht auf?»
Die Antwort ist strukturell, nicht mysteriös. KI-Sichtbarkeit ist planbar, messbar und optimierbar — genauso wie SEO es einmal war, als es noch neu war.
Wenn ihr wissen wollt, wo ihr steht: Der kostenlose LLMO-Check liefert das Ergebnis in unter zwei Minuten. Und wer die Entwicklung im Blick behalten will — Share of Voice, Prompt Tracking, Mitbewerber-Vergleich — kann das mit dem LLMO TRACKER automatisiert tracken.
Fragen? Beide gehen auch per Mail. Simon und Bernhard von Maxomedia freuen sich.
Der Inspirationstalk «From Search to AI» wurde in Zusammenarbeit mit Republica durchgeführt. Bala Trachsel und Valerie Koenen haben den Impulsteil «Vom Ranking zur Relevanz» übernommen — ebenfalls sehr hörenswert.