Markenstrategie für die KI Suche: Wie besetzen Sie in 5 Schritten eine Kategorie, die noch keinen Themeninhaber hat?
Markenstrategie für die KI Suche: warum ChatGPT die meisten Kategorien noch an niemanden vergeben hat
Eine Markenstrategie für die KI-Suche legt fest, für welche Kategorie ein KI-System Ihre Marke nennen soll, und sorgt dafür, dass diese Zuordnung überall gleich belegt ist. Sie ist keine reine Technikaufgabe. Von 1.094 untersuchten Kategorien hatte nur eine Minderheit einen klar erkennbaren Themeninhaber, der Rest ist offen. Dieser Beitrag trennt die zwei Bedeutungen des Begriffs, zeigt fünf Schritte zur besetzten Kategorie und nennt drei Maßnahmen, die messbar nichts bringen.
1. Warum entscheidet die Markenstrategie, ob KI Systeme Ihre Marke nennen?
Kaufentscheidungen beginnen heute oft mit einer Frage an einen KI-Chatbot. Laut der Studie „The consumer playbook is changing“ von Roland Berger vom Juli 2026 nutzen 70 Prozent der 18- bis 64-Jährigen künstliche Intelligenz regelmäßig zur Produktrecherche; befragt wurden 6.000 Verbraucher in neun Ländern. Im selben Datensatz nennen nur noch 21 Prozent die Markenreputation als zentralen Kaufgrund. Das klingt nach dem Ende der Marke. Gemessen ist das Gegenteil.
Eine Untersuchung von Profound, Kevin Indig und Eric Van Buskirk hat im Juli 2026 56 Personen bei 221 auswertbaren Kaufaufgaben in ChatGPT beobachtet. Marken, die am Ende gewählt wurden, kamen in den KI-Antworten auf einen Nennungsanteil von 24 Prozent, die übergangenen auf 11 Prozent. Die Marke verschwindet also nicht.
Sie wandert in die Antwort.
Markenstrategie und KI-Suche meinen im Netz zwei verschiedene Dinge, und genau das sorgt für Missverständnisse. Die eine Lesart fragt, wie KI-Tools bei Logo, Slogan und Marktforschung helfen. Die andere fragt, wie eine Marke überhaupt in die KI-Antwort kommt. Markenstrategien für die KI-gestützte Suche zielen auf die zweite. Dieser Beitrag behandelt beide, liefert für den Stand September 2026 fünf Schritte und nennt drei Maßnahmen, die nachweislich nichts bringen.
Auf einen Blick
Eine Markenstrategie für die KI-Suche ist die Festlegung, für welche Kategorie ein KI-System eine Marke nennen soll, samt Absicherung dieser Zuordnung über alle öffentlichen Belege hinweg. Sie umfasst drei Teile: den Markenkern in einer einzigen Formulierung, die inhaltliche Abdeckung genau dieser Kategorie und die Nennungen durch Dritte. Gemessen wird sie am Nennungsanteil in KI-Antworten.
Was das für Sie heißt
Betrifft Sie das? Wenn Kunden Ihr Angebot vergleichen, bevor sie mit Ihnen sprechen: ja. Was kostet Nichtstun? Ihr Name fehlt in der kurzen Liste, die der Chatbot ausgibt, und Sie merken es nicht, weil kein Klick ausbleibt, den Sie zählen könnten. Ihr erster Schritt: Tippen Sie die Frage, mit der Ihre Kunden suchen, selbst in zwei Chatbots ein und notieren Sie, wer genannt wird.
2. Was meint Markenstrategie in der KI Suche genau?
Markenstrategie in der KI-Suche wird in zwei Bedeutungen verwendet, und die Ratgeber im Netz mischen sie. Die erste Lesart behandelt den Einsatz von KI als Werkzeug der Markenführung. KI-Tools erstellen Entwürfe für Logo, Slogan und Markenstimme. Sie werten für die Marktforschung riesige Datenmengen zu Markttrends aus und liefern Storytelling-Varianten nahezu in Echtzeit. Als Baustein der digitalen Transformation ist das nützlich. Für Ihre Sichtbarkeit in der KI-Antwort ändert es wenig.
Die zweite Lesart fragt, ob ein KI-System Ihre Marke kennt und in welchem Zusammenhang es sie nennt. Dafür muss die Marke als Entität vorliegen: Eine Entität ist eine eigenständige, benannte Sache, die ein System von ähnlichen unterscheiden kann. Wer den Markenkern als Datensatz führt, gibt dem Modell etwas, worauf es sich beziehen kann. Für diese zweite Lesart hat sich ein eigener Fachbegriff etabliert: Generative Engine Optimization, kurz GEO, bezeichnet die Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Antwortsysteme. Die Suchsysteme von OpenAI, Google und Perplexity wählen nach anderen Regeln aus als eine Trefferliste.
Beide Lesarten haben ihre Berechtigung. Nur beantwortet die erste nicht die Frage, die Geschäftsführer tatsächlich stellen: Warum nennt ChatGPT den Wettbewerber und uns nicht? Für diese Frage zählt, wie eindeutig die Marke im Wissensnetz hinter den Antworten hinterlegt ist, und genau dort setzt Knowledge-Graph-Optimierung an. Eine Marketingstrategie ohne strategisches Denken über die eigene Kategorie greift hier zu kurz.
3. Was brauchen Sie, bevor Sie anfangen?
Die Voraussetzungen sind überschaubar, aber nicht verhandelbar. Sie brauchen erstens eine Kategorie, für die Sie genannt werden wollen, formuliert in den Worten Ihrer Kunden. Sie brauchen zweitens eine Fassung des Markenkerns, die auf allen Kanälen identisch steht. Und Sie benötigen drittens einen Ausgangswert, sonst lässt sich später keine Veränderung belegen.
Wie selten schon der zweite Punkt erfüllt ist, zeigt eine eigene Stichprobe. Geprüft wurden am 16. September 2026 alle 139 verbrauchernahen Markenunternehmen in Deutschland mit Website-Eintrag in Wikidata, darunter Handelsketten, Lebensmittelhersteller, Mode- und Sportmarken; 113 Startseiten waren erreichbar. Nur 9 hinterlegen in ihren strukturierten Daten eine eigene Beschreibung, 2 einen Slogan. 104 von 113 sagen maschinenlesbar überhaupt nicht, wofür die Marke steht. In einem Pool aus Agenturen und Beratungen lag dieser Anteil Mitte September bei 36 Prozent; dort gehört die eigene Sichtbarkeit zum Beruf.
Keine einzige dieser Marken ordnet sich maschinenlesbar einer Kategorie zu.
Ein Regal ohne Schild: Die Ware liegt da, aber niemand weiß, in welche Abteilung sie gehört. Genau so liest ein KI-System eine Marke ohne hinterlegte Kategorie. Gerade im Mittelstand trifft das Betriebe, die fachlich führend sind und trotzdem nicht auftauchen.
4. Schritt für Schritt: So besetzen Sie eine Kategorie in der KI Suche
Eine Kategorie in der KI-Suche besetzen Sie in fünf Schritten, die aufeinander aufbauen. Sie funktionieren wie ein Stammplatz in der Kneipe: Wer jede Woche am selben Tisch sitzt, wird irgendwann gefragt, wer sich auskennt. Die Reihenfolge ist nicht beliebig, denn ohne festgelegte Kategorie zielt der Rest ins Leere.
Schritt 1: Die Kategorie festlegen, für die Sie genannt werden wollen
Die Kategorie ist die Einheit, um die gespielt wird, nicht der Markenname. Formulieren Sie sie in den Worten Ihrer Zielgruppe, eng genug zum Halten und breit genug, dass sie für genügend Suchanfragen relevant bleibt. Schreiben Sie die Kategorie auf, bevor Sie optimieren. Wie offen das Feld ist, zeigt die Anbieterstudie von Semrush und Growth Memo: Zwischen Januar und Juni 2026 wurden 1.094 Kategorien in ChatGPT verfolgt, über 50.000 Marken und rund 600.000 Zitate ausgewertet. Nur 15,2 Prozent der Kategorien hatten einen klaren Themeninhaber, 53,7 Prozent blieben unbesetzt.
Schritt 2: Den Markenkern in einem Satz maschinenlesbar hinterlegen
Der Markenkern gehört in genau einen Satz, und dieser Satz trägt die Identität der Marke durch die gesamte Markenkommunikation: strukturierte Daten der Startseite, Metadaten, Verzeichnisse, Profile. Konsistent heißt wortgleich, nicht sinngemäß. Wer drei Varianten pflegt, liefert drei Kandidaten und überlässt die Auswahl dem Modell.
Schritt 3: Die Kategorie inhaltlich in der Tiefe abdecken
Tiefe schlägt Breite. Klare Überschriften und klare Antworten je Frage schlagen verstreute Blogeinträge, deshalb gehört ein Themencluster in jede Content-Strategie. Eine Marke, die zehn eng verwandte Fragen belastbar beantwortet, wird in dieser Kategorie eher genannt als eine, die einmal über alles schreibt. Kevin Indig ordnet die Zahlen von Semrush und Growth Memo so ein: „Starkes SEO hilft Ihnen dabei, überhaupt aufzutauchen. Sobald aber mehrere Marken im Rennen sind, macht die tiefe Abdeckung des konkreten Themas aus einem Zweitplatzierten den Themeninhaber.“ So entsteht Themenautorität.
Schritt 4: Fremdnennungen aufbauen statt nur die eigene Seite zu pflegen
Fremdnennungen sind der Teil der Markenführung, den Sie nicht selbst schreiben. KI-Systeme ziehen ihre Belege aus Fachmedien, Verzeichnissen, Foren und Bewertungsseiten, also aus Quellen, die Ihnen nicht gehören. Was in vertrauenswürdigen Quellen steht, taucht in KI-Systemen häufiger auf. Fachbeiträge und Pressearbeit erzeugen solche Belege, benötigen aber Vorlauf. Dass schon Nennungen ohne Link wirken, ist der Grund, warum die klassische Verlinkung hier nicht mehr das Maß aller Dinge ist. Internationale Pressemitteilungen und Fachartikel machen solche Nennungen planbar.
Schritt 5: Den Nennungsanteil messen und nachsteuern
Gemessen wird der Anteil der Antworten mit Ihrer Marke, nicht ein Rang. Legen Sie 20 bis 30 Prompts (die Fragen, die Ihre Kunden tatsächlich eintippen) fest und wiederholen Sie sie monatlich über mehrere KI-Plattformen hinweg. Ob ChatGPT oder Perplexity antwortet, macht dabei einen Unterschied. Notieren Sie neben der Häufigkeit auch die Beschreibung, sonst lässt sich später keine Veränderung belegen. Die Google Search Console zeigt zusätzlich, unter welchen langen Fragen Sie bereits Impressionen sammeln. Ein GEO-Audit liefert denselben Ausgangswert in dokumentierter Form.
Für welche Kategorie nennt ChatGPT Ihre Marke heute?
Der Kurzcheck für 990 Euro liefert innerhalb von fünf Werktagen eine dokumentierte Ausgangsmessung plus drei Sofortmaßnahmen.
5. Welche Maßnahmen bringen nachweislich nichts?
Drei Maßnahmen tauchen in fast jedem Ratgeber zur KI-Suche auf, obwohl die Datenlage gegen sie spricht. Die meisten dieser Ratgeber empfehlen zuerst Technik und verkaufen damit Taktik als Strategie. Unsere Position: Markenarbeit schlägt Technik, und das lässt sich belegen.
Erstens die Datei llms.txt. Ahrefs wertete im Mai 2026 rund 137.000 Domains aus und hält fest: „Von den rund 38.000 Domains mit einer gültigen Datei verzeichneten 97 Prozent im Mai überhaupt keine Abrufe.“
(„Of the ~38,000 domains with a valid file, 97% saw no requests for it whatsoever in May.“)
Eine Datei, die niemand abruft, kann nichts bewirken.
Zweitens die Annahme, Suchmaschinenoptimierung allein genüge. In der Auswertung von Semrush und Growth Memo hatten die Themeninhaber laut Search Engine Land nur in 48,4 Prozent der Vergleichspaare mehr organischen Traffic als der Zweitplatzierte und in 52,5 Prozent einen höheren Autoritätswert. Beides liegt im Zufallsbereich. Statistisch bedeutsam war allein das Suchvolumen nach dem Markennamen, mit 55,7 Prozent. Übersetzt heißt das: Bekanntheit sagt den Themenbesitz eher vorher als Rankingstärke.
Drittens die Hoffnung, ein KI-generiertes Logo oder ein frischer Slogan schaffe Sichtbarkeit. KI als Gamechanger der Markenführung wird gern behauptet. Für einen KI-generierten Entwurf gilt das nicht: Solche Werkzeuge liefern Vorschläge und keine Belege. Schnelle Ladezeiten, mobile Optimierung, saubere Metadaten und passende Keywords bleiben nötig. Sie reichen aber nicht, so wie ein aufgeräumtes Schaufenster niemanden in eine Straße lockt, die auf keinem Stadtplan steht.
6. Fazit: Erst die Kategorie, dann die Technik
Eine Markenstrategie für die KI-Suche beginnt bei der Kategorie und endet bei der Messung. Wer eine unbesetzte Kategorie früh und konsistent belegt, hat tendenziell die bessere Ausgangslage, weil derzeit mehr als die Hälfte dieser Kategorien niemandem gehört. Gerade kleine Unternehmen können im Zeitalter der KI-Suche so sichtbar bleiben, ohne das größte Budget zu haben.
Die Technik dazwischen bleibt notwendig und ersetzt nichts.
„Innerhalb von ChatGPT ist der Anteil an den Nennungen der Regalplatz. Und der Regalplatz sagt den Verkauf voraus.“
(„Inside ChatGPT, share of voice is shelf space. And shelf space predicts the sale.“) So fassen Profound, Kevin Indig und Eric Van Buskirk ihren eigenen Befund zusammen. Ziel ist es, dass Ihre Marke in dieser kurzen Liste steht und dort richtig beschrieben wird.
7. Anhang: Checkliste in sieben Punkten
Die Checkliste fasst zusammen, was eine Markenstrategie für die KI-Suche in der Umsetzung verlangt.
Erst messen, dann entscheiden
In einem Gespräch klären wir, was ChatGPT, Gemini und Perplexity heute über Ihr Unternehmen sagen, woher diese Antworten stammen und an welcher Stelle Sie nachlegen können. Reicht dafür eine einmalige Messung, sagen wir Ihnen auch das.
Häufige Fragen zur Markenstrategie in der KI Suche
Simon Hubert ist Gründer von Hubert Strategies in Göttingen und arbeitet an generativer Suchmaschinenoptimierung, Knowledge-Graph-Strukturen und KI-Sichtbarkeit in ChatGPT und Co. Seine erste Digitalagentur gründete er 2011. Er hält einen Master in Business Informatics der Universität Mannheim und ist seit über 20 Jahren in Digitalisierung und IT unterwegs, mehrere Jahre davon in Großkonzernen.
Stand September 2026. Dieser Beitrag gibt den Stand zum Zeitpunkt der Veröffentlichung wieder. KI-Systeme entwickeln sich schnell; genannte Zahlen sind den verlinkten Quellen entnommen und können sich ändern.
