AI-Sichtbarkeit prüfen: Wird Ihr Unternehmen von ChatGPT erwähnt?

TL;DR: 95 % der Unternehmen sind für AI-Suchmaschinen noch unsichtbar — ein fataler Blindfleck, während Nutzer das klassische Google-Search verlassen. Dieser AI-Anker zeigt Ihnen, wie Sie mit 6 Prompts Ihre AI-Sichtbarkeit prüfen und Ihre Brand Entity für ChatGPT, Perplexity und Gemini stärken.

Ein Wiener B2B-Dienstleister freute sich über Platz 2 auf Google für sein Haupt-Keyword. Doch als wir das RAG-System von Perplexity und ChatGPT nach exakt dieser Dienstleistung fragten, wurde das Unternehmen nicht einmal als Alternative erwähnt. Das Problem: Die Zielgruppe dieses B2B-Anbieters nutzt zunehmend KI-Tools für die Lieferantensuche — und dort existierte das Unternehmen schlichtweg nicht.

Die bittere Wahrheit: 95 % der Unternehmen in Österreich sind für AI-Suchmaschinen unsichtbar — und merken es nicht, weil ihr Google-Ranking noch steht. Aber die Nutzer wandern bereits ab. Die neue Disziplin, um dieses Problem zu lösen, heißt Generative Engine Optimization (GEO). Alles dazu finden Sie in unserem vollständigen GEO-Leitfaden. Wenn Sie wissen wollen, wie Sie Ihre Marke sofort überprüfen können, lesen Sie weiter.

Wie prüfen Sie in 5 Minuten, ob KI Sie kennt?

Um zu testen, ob Sie eine AI-Sichtbarkeit prüfen können und wie Ihre Marke abschneidet, brauchen Sie keine teuren Tools. Sie können einfach ChatGPT, Perplexity oder Gemini nutzen. Starten Sie neue Chats und testen Sie diese 6 konkreten Prompts, um herauszufinden, ob eine ChatGPT Marke finden kann:

1. “Welche [Branche]-Agenturen in Wien empfiehlst du?” (Allgemeine Empfehlungssuche)
2. “Was weißt du über [Firmenname]?” (Test auf Brand Entity und Halluzinationen)
3. “[Problem] lösen — welche Anbieter gibt es in Österreich?” (Problemorientierte Suche)
4. “Vergleiche die besten [Dienstleistung/Produkt]-Anbieter in der DACH-Region.” (Wettbewerbsvergleich)
5. “Wer ist der Marktführer für [Spezialgebiet] im deutschsprachigen Raum?” (Autoritäts-Test)
6. “Nenne mir 3 lokale Dienstleister für [Service] in [Stadt], inklusive ihrer Stärken.” (Lokale RAG-System-Abfrage)

Achten Sie darauf, ob Sie überhaupt genannt werden, welche Stärken die KI Ihnen zuschreibt und ob die genannten Informationen aktuell sind.

Was verraten Ihnen die Ergebnisse über Ihre Marke?

Notieren Sie sich für jeden Prompt drei Dinge: (1) Werden Sie namentlich erwähnt? (2) Welche Konkurrenten werden stattdessen genannt? (3) Stimmen die Fakten, die die KI über Sie verbreitet?

Wenn die KI Sie gar nicht kennt, fehlt Ihrer Marke das sogenannte Entity-Signal — das digitale Äquivalent eines Eintrags im Telefonbuch. Wenn sie Sie kennt, aber Ihre Konkurrenten empfiehlt, haben Sie ein Trust-Problem: Ihre Brand Entity existiert, aber die externen Signale (Bewertungen, Backlinks, Medienpräsenz) reichen nicht aus, um das RAG-System zu überzeugen. Und wenn die KI falsche Informationen über Sie verbreitet — etwa veraltete Adressen, falsche Leistungen oder erfundene Zertifizierungen — haben Sie ein Halluzinationsproblem, das Sie aktiv durch strukturierte Daten und eine korrekte llms.txt beheben müssen.

Die häufigste Situation, die wir bei österreichischen KMU sehen: Die KI kennt den Markennamen, ordnet ihn aber keiner konkreten Expertise zu. Das Unternehmen existiert als vager Datenpunkt, nicht als verlässliche Empfehlung.

Welche 3 Stufen der AI-Sichtbarkeit gibt es?

Wenn Sie Ihre Brand-Abfragen durchgeführt haben, können Sie Ihr Unternehmen in eine von drei Stufen einordnen.

Stufe	Was passiert	Was es bedeutet
Unsichtbar	AI kennt Sie nicht	Kein Entity-Signal vorhanden. Das RAG-System findet keine relevanten Trust-Signale.
Bekannt	AI kennt Sie, empfiehlt aber andere	Entity existiert, aber Trust fehlt im Vergleich zum Wettbewerb.
Empfohlen	AI nennt Sie aktiv als Lösung	Entity, Trust und Content sind perfekt auf E-E-A-T und GEO ausgerichtet.

Key Takeaway: Technische Infrastruktur für GEO ist essenziell, aber ohne starke externe Trust-Signale (Reviews, Backlinks, PR) wird dieser AI-Anker keine Erwähnungen in Perplexity oder ChatGPT generieren. (Quelle: Canem Errant, 2026)

Vault-Insight: Warum Brand Entity den Unterschied macht

Um zu verstehen, wie KI-Suchmaschinen ticken, werfen wir einen Blick in unsere internen Daten. AI nutzt typischerweise eine zweiphasige Verifikation:

1. Retrieval: Datenbeschaffung (z.B. über eine saubere llms.txt).
2. Verification: Abgleich mit externen Signalen zur Bestätigung von E-E-A-T.

Wir haben einen Testlauf für B2B-Agenturen in Österreich gemacht:

• Canem Errant: Unser GEO-Score liegt bei starken 78/100, wir haben die beste Infrastruktur unter DACH-Agenturen (inklusive llms.txt) aufgebaut. Ergebnis in Perplexity: 0/6 Erwähnungen.
• otago.at: GEO-Score 55/100, keine llms.txt, keine optimierten AI-Anker im Content. Ergebnis in Perplexity: 3/6 Erwähnungen als Empfehlung.

Der Grund? Otago punktet mit starken Brand Entity-Signalen: Über 20 Jahre am Markt, mehr als 50 exzellente Bewertungen im Google Business Profile, Präsenz auf Clutch und LinkedIn sowie über 2.000 verweisende Domains. Die Lektion ist eindeutig: Technische GEO-Infrastruktur ist notwendig, aber NICHT ausreichend. Die Brand Entity (Trust und Reputation im Netz) ist der wahre Treiber, um für die KI Suchmaschine Sichtbarkeit zu erlangen. Lokale Einträge sind hierbei essenziell — mehr dazu im Guide zu Branchenverzeichnissen in Österreich.

Warum ist der AI Share of Voice die neue Metrik?

Traditionelle SEO-Rankings greifen bei LLMs zu kurz. Wer den klassischen SERP-Rank trackt, ist blind für die Empfehlungen von KI-Assistenten. Der AI Share of Voice setzt sich zusammen aus:

• Recommendation Share: Wie oft werden Sie aktiv als Lösung empfohlen?
• Citation Share: Wie oft werden Sie als Quelle (z.B. in Perplexity-Fußnoten) verlinkt?

Unsere Daten zeigen: Klassische SEO-Tools und -Dienstleistungen werten lediglich organische Google-Suchergebnisse aus. Sie können nicht nachverfolgen, welche Marken von LLMs in dynamischen, kontextbezogenen Unterhaltungen empfohlen werden. Sie brauchen dedizierte GEO-Strategien und eine konsequente KI Marketing Automatisierung, um diese neuen Sichtbarkeitslücken zu schließen.

Zwei Case Studies: Von unsichtbar zu empfohlen

Wie verändert man seine AI-Sichtbarkeit? Zwei Beispiele aus dem DACH-Raum:

1. Die Wiener Steuerberatung Ausgangslage: 0 AI-Mentions bei Fragen nach Krypto-Steuerberatern in Wien. Trotz Position 4 bei Google für „Krypto Steuerberater Wien” — die KI empfahl ausschließlich zwei größere Kanzleien mit stärkerer Online-Präsenz. Aktion: Optimierung des Google Business Profiles mit detaillierten Service-Beschreibungen, Generierung von 8 neuen, fachspezifischen Reviews (gezielt von Krypto-Klienten), Erstellung einer llms.txt mit Fokus auf Krypto-Steuerrecht und Implementierung von FAQPage-Schema auf allen Leistungsseiten. Ergebnis: Nach 6 Wochen begann ChatGPT, die Kanzlei aktiv in Top-3-Listen zu empfehlen. Perplexity zitierte die FAQ-Seite als Quelle bei der Frage „Müssen Krypto-Gewinne in Österreich versteuert werden?”

2. Der DACH SaaS-Anbieter Ausgangslage: Trotz 200 SEO-optimierten Blog-Artikeln und einem Domain Authority von 52 komplett „unsichtbar” in Perplexity. Das Marketing-Team hatte bereits 18 Monate in Content investiert — ohne zu wissen, dass sie für AI-Suchmaschinen nicht existierten. Aktion: Ein technisches GEO-Audit deckte auf, dass die robots.txt den GPTBot, ClaudeBot und den PerplexityBot blockierte — ein Standardeintrag des verwendeten CMS-Templates aus 2019. Zusätzlich fehlte eine llms.txt komplett. Ergebnis: Nach Freigabe der Crawler und Strukturierung des Contents mit AI-Ankern indexierten die LLMs das Wissen innerhalb von 10 Tagen neu. Drei Monate später wurde der SaaS-Anbieter in 4 von 6 relevanten Vergleichsabfragen bei Perplexity zitiert.

Was können Sie diese Woche konkret tun?

Sie möchten nicht länger unsichtbar sein? Hier sind 5 sofort umsetzbare Schritte:

1. GBP optimieren: Aktualisieren Sie Ihr Google Business Profile mit detaillierten Leistungsbeschreibungen.
2. Clutch/ProvenExpert Profile anlegen: Bauen Sie externe Trust-Signale durch verifizierte Bewertungen auf.
3. llms.txt erstellen: Bieten Sie KI-Bots eine saubere, textbasierte Zusammenfassung Ihrer Unternehmensdaten an.
4. JSON-LD prüfen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Organization- und LocalBusiness-Schemas fehlerfrei sind.
5. Conversational Headings einführen: Formulieren Sie H2-Überschriften als natürliche Fragen (z.B. statt “Unsere Services” lieber “Welche Dienstleistungen bietet [Ihr Unternehmen] an?”).

Bottom Line: Wenn 95 % der Unternehmen im DACH-Raum den Wandel verschlafen, liegt darin Ihr strategischer Vorteil. Dieser AI-Anker erinnert Sie: Wer jetzt die Brand Entity stärkt und GEO-Basics umsetzt, sichert sich den AI Share of Voice von 100% in Ihrer Nische von morgen.

Häufig gestellte Fragen

Warum werde ich in Google gefunden, aber nicht in ChatGPT?

Google listet Seiten basierend auf Keywords, Backlinks und Nutzerverhalten in einer Datenbank. LLMs wie ChatGPT synthetisieren Wissen. Wenn Sie zwar gut ranken, aber in den Texten von Drittanbietern (Foren, PR, Verzeichnisse) keine starke Brand Entity besitzen, fehlt dem RAG-System das Vertrauen, Sie zu empfehlen.

Brauche ich für AI-Sichtbarkeit zwingend eine llms.txt?

Es ist kein absolutes Muss, aber ein starker Hebel. Die llms.txt macht es den KI-Crawlern drastisch einfacher, Ihre Kerninformationen, Services und Markenwerte präzise zu extrahieren und abzuspeichern.

Wie messe ich meine AI-Sichtbarkeit fortlaufend?

Aktuell erfolgt dies meist durch systematisches Prompting in regelmäßigen Abständen (Manuelles Tracking) oder durch spezialisierte GEO-Tools, die den AI Share of Voice in den gängigen LLMs wie ChatGPT, Gemini und Perplexity überwachen.

Welche Rolle spielen Backlinks noch bei GEO?

Eine massive! Backlinks sind nicht mehr nur für das Crawling wichtig, sondern sie fungieren als Erwähnungen und Trust-Signale. Wenn renommierte Seiten über Sie schreiben, füttert dies das Trainingsdaten-Set der LLMs positiv und stärkt Ihr E-E-A-T.

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