Warum Unternehmen jetzt redaktioneller kommunizieren müssen
von Holger Hagenlocher
Die Suche verändert sich: von Trefferlisten zu Antworten
Über Jahre war die Logik der digitalen Sichtbarkeit einfach: Wer bei Google auf den ersten Plätzen stand, wurde gesehen, geklickt, gelesen. Diese Logik gilt nicht mehr uneingeschränkt. KI-Assistenten, Chatbots, AI Overviews und AI Mode beantworten Fragen heute zunehmend direkt – ohne dass Nutzerinnen und Nutzer überhaupt noch eine klassische Trefferliste durchklicken. Google selbst beschreibt diese Entwicklung nicht als Bruch, sondern als Weiterentwicklung der Suche: AI Overviews und AI Mode nutzen weiterhin die zentralen Search-Ranking- und Qualitätssysteme, kombiniert mit Retrieval-Augmented Generation und einem sogenannten „Query Fan-out“ – mehreren verwandten Suchanfragen, aus denen eine Antwort zusammengesetzt wird.
Für Unternehmen heißt das: Es entscheidet nicht mehr nur Google, sondern eine ganze Reihe von Systemen – KI-Assistenten, Chatbots, LinkedIn, Fachportale und klassische Medien gemeinsam –, welche Inhalte überhaupt wahrgenommen werden. Sichtbarkeit verschiebt sich von Ranking und Klick zu Präsenz, Erwähnung, Zitierfähigkeit und Vertrauen.
Wie real dieser Wandel bereits ist, zeigen aktuelle Studien. Eine 2026 veröffentlichte Untersuchung mit mehr als 55.000 Trend-Suchanfragen berichtet eine Aktivierung von Google AI Overviews bei insgesamt 13,7 Prozent aller Anfragen – bei Frage-Queries sogar bei 64,7 Prozent. Auffällig: Fast 30 Prozent der von der KI zitierten Domains tauchten gar nicht auf der ersten klassischen Suchergebnisseite auf, und rund 11 Prozent der in den Antworten enthaltenen Einzelaussagen waren durch die zitierten Seiten nicht eindeutig gestützt. Eine weitere aktuelle Studie kommt für ein anderes Set an Suchanfragen auf einen AI-Overview-Anteil von 51,5 Prozent und stellt fest, dass generative Suche teils andere Quellen heranzieht als die klassische Google-Suche – und auf kleine Änderungen der Fragestellung bislang inkonsistent reagiert.
Die Konsequenz: KI-Suche ist nicht einfach eine schnellere Version der klassischen Suche. Sie folgt eigenen Regeln – und diese Regeln muss verstehen, wer langfristig sichtbar bleiben will.
Warum generische KI-Texte nicht reichen
Ein naheliegender Reflex vieler Unternehmen lautet: mehr Content produzieren, idealerweise KI-gestützt, um auf möglichst vielen Kanälen präsent zu sein. Genau dieser Reflex führt jedoch in die falsche Richtung – aus mindestens zwei Gründen.
Erstens zeigt eine Analyse von Ahrefs an rund 75.000 Marken, dass reine Content-Menge kaum mit Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen korreliert. Stattdessen war es die Erwähnung der Marke im Web – sogenannte Brand Web Mentions – die mit Abstand am stärksten mit Sichtbarkeit in Google AI Overviews zusammenhing: mit einem Korrelationswert von 0,664, gegenüber lediglich 0,218 bei klassischen Backlinks. Ahrefs weist selbst darauf hin, dass Korrelation keine Kausalität beweist. Für die PR-Praxis ist der Befund trotzdem hoch relevant: Es zählt nicht nur, wer auf eine Seite verlinkt, sondern ob eine Marke im Web in passenden, glaubwürdigen Kontexten erwähnt wird. Eine spätere Ahrefs-Analyse zu ChatGPT, AI Mode und AI Overviews bestätigte diesen Zusammenhang und fand besonders starke Korrelationen mit Erwähnungen auf YouTube.
Zweitens degenerieren KI-Modelle nachweislich, wenn sie zu stark auf bereits KI-generierten Inhalten aufbauen. Die im Fachjournal Nature veröffentlichte Forschung zum sogenannten Modellkollaps zeigt, dass rekursiv auf synthetischen Inhalten trainierte Modelle Teile der ursprünglichen Wirklichkeitsverteilung verlieren können. Mit anderen Worten: Je mehr generische, austauschbare KI-Texte das Netz fluten, desto wertvoller werden originäre, geprüfte und menschlich verantwortete Inhalte – nicht aus Idealismus, sondern weil sie für Suchsysteme und Modelle zunehmend die verlässlichere Informationsquelle darstellen.
Was KI-Systeme und Menschen gleichermaßen brauchen: Quellen, Klarheit, Kontext
Die GEO-Forschung – Generative Engine Optimization, vorgestellt auf der Fachkonferenz KDD 2024 – liefert dafür konkrete Hinweise. Die zugrundeliegende Studie zeigt, dass gezielt optimierte Inhalte ihre Sichtbarkeit in generativen Suchantworten um bis zu 40 Prozent steigern können. Besonders wirksam sind dabei nicht zusätzliches Textvolumen, sondern Zitate, nachvollziehbare Quellenbelege und Statistiken.
Eine neuere, 2026 veröffentlichte GEO-Arbeit geht noch einen Schritt weiter und untersucht, wie die Struktur eines Inhalts selbst das Zitierverhalten generativer Suchmaschinen beeinflusst. Sie unterscheidet zwischen Makrostruktur, Informations-„Chunking“ und Mikrostruktur und kann in Experimenten zeigen, dass eine durchdachte Struktur sowohl die Zitierrate als auch die wahrgenommene Qualität von Inhalten verbessert.
Noch differenzierter wird eine weitere aktuelle Forschungsarbeit, die zwischen „Citation Selection“ und „Citation Absorption“ unterscheidet: Eine Webseite kann zwar als Quelle in einer KI-Antwort auftauchen, ohne dass ihr Inhalt die Antwort inhaltlich wirklich prägt. Seiten mit hohem tatsächlichem Einfluss sind laut dieser Studie tendenziell länger, klarer strukturiert, semantisch nahe an der eigentlichen Frage – und reich an extrahierbaren Belegen wie Definitionen, Zahlen, Vergleichen und Schritt-für-Schritt-Erklärungen.
Damit schließt sich der Kreis zu einer einfachen, aber oft unterschätzten Erkenntnis: Was KI-Systeme brauchen, um Inhalte als verlässliches Material einzuordnen, ist im Kern das, was auch Menschen seit jeher von guter Fachkommunikation erwarten – klare Quellen, nachvollziehbare Argumente, verständliche Struktur.
Warum PR, Redaktion und Fachkommunikation zusammenwachsen
Diese Entwicklung trifft auf eine Medienlandschaft, die selbst unter erheblichem Druck steht. Der State of the Media Report 2026 von Cision zeigt, dass 66 Prozent der befragten Journalistinnen und Journalisten PR-Material wie Pressemitteilungen, Pitches und Media Kits aktiv für eigene Story-Ideen nutzen. Gleichzeitig gelten Genauigkeit, Fact-Checking und der Kampf gegen Desinformation als größte Herausforderungen im Berufsalltag: 72 Prozent der Befragten geben an, dass weniger als ein Viertel der eingehenden Pitches wirklich relevant sei, und 53 Prozent lehnen KI-generierte Pitches explizit wegen mangelnder Genauigkeit und Personalisierung ab.
Diese Zahlen machen deutlich, dass klassische PR keineswegs überflüssig wird – im Gegenteil. Pressemitteilungen bleiben wichtig, sie müssen aber eingebettet sein in eine kontinuierliche Wissens- und Content-Strategie, die fachlich substanziell, redaktionell sauber, technisch auffindbar und über verschiedene vertrauenswürdige Quellen hinweg präsent ist. Fachbeiträge, Interviews, Podcasts, YouTube-Formate, LinkedIn-Beiträge, klassische Pressearbeit und Expertenbeiträge wirken dabei zunehmend zusammen statt nebeneinander.
Genau hier entsteht der Mehrwert eines journalistischen Blicks: Themen erkennen, einordnen, zuspitzen, verständlich machen und Relevanz herausarbeiten – Fähigkeiten, die in der redaktionellen Arbeit traditionell verankert sind und die jetzt auch für die KI-Sichtbarkeit von Unternehmen entscheidend werden.
Sieben Anforderungen an KI-sichtbare Unternehmenskommunikation
Aus der aktuellen Forschungslage und der praktischen Beratungsarbeit lassen sich sieben Anforderungen ableiten, die zunehmend über Sichtbarkeit entscheiden:
- Eigene Perspektive statt austauschbarer Zusammenfassung. Unternehmen müssen zeigen, was sie wissen, erlebt, entschieden und gelernt haben – nicht nur, was ohnehin schon überall steht.
- Belege statt Behauptungen. Studien, Zahlen, Quellen, Zitate und nachvollziehbare Fallbeispiele erhöhen die Glaubwürdigkeit – und genau diese Elemente erhöhen laut GEO-Forschung auch die Zitierwahrscheinlichkeit in generativen Suchsystemen.
- Struktur statt Textwüste. Klare Überschriften, Definitionen, Abschnitte, Listen und verständliche Sprache erleichtern sowohl Lesern als auch KI-Systemen die Einordnung der Inhalte.
- Autorität statt Anonymität. Wer spricht? Mit welcher Erfahrung, aus welcher Rolle – und warum ist diese Einschätzung belastbar?
- Earned Media statt reiner Eigenwerbung. Erwähnungen in Medien, Fachportalen, Podcasts und externen Beiträgen gewinnen an Bedeutung – passend zum Befund, dass Brand Mentions stärker mit KI-Sichtbarkeit korrelieren als reine Backlinks.
- Aktualität statt Content-Friedhof. Fachinhalte müssen gepflegt, ergänzt und im Zeitverlauf neu eingeordnet werden.
- Menschliche Verantwortung statt KI-Autopilot. KI kann beim Schreiben unterstützen – Verantwortung, Prüfung, Haltung und redaktionelle Qualität bleiben jedoch genuin menschliche Aufgaben.
Auch Google selbst stützt diese Linie: In seinen offiziellen Hinweisen zur Optimierung für generative KI-Funktionen empfiehlt das Unternehmen ausdrücklich „unique, valuable, non-commodity content“ – also Inhalte mit eigenem Standpunkt, eigener Erfahrung, fachlicher Tiefe und echtem Nutzen für Leserinnen und Leser. Gewarnt wird zugleich ausdrücklich davor, Inhalte ausschließlich für KI-Systeme umzuschreiben, in großer Zahl Varianten zu produzieren oder auf technische Abkürzungen wie spezielle „llms.txt“-Dateien als vermeintlichen Ranking-Hebel zu setzen.
Sichtbarkeit ist der Einstieg, Vertrauen ist das Ziel
Sichtbarkeit allein ist kein Selbstzweck. Sie ist die Voraussetzung dafür, dass Unternehmen überhaupt wahrgenommen werden – aber sie ersetzt nicht das, was am Ende über Geschäftsbeziehungen, Mitarbeiterbindung und Reputationsfestigkeit entscheidet: Vertrauen.
Der Edelman Trust Barometer 2026 beschreibt eine ausgeprägte Vertrauenskrise: Menschen ziehen sich verstärkt in engere, vertrautere Kreise zurück, der gesellschaftliche Optimismus sinkt, und der Widerstand gegen Veränderung wächst. Für Unternehmen bedeutet das: Kommunikation darf sich nicht auf reine Information beschränken. Sie muss Vertrauen aufbauen, Orientierung geben und Veränderungsprozesse erklärbar machen – gerade in Phasen von Transformation, Digitalisierung, Fachkräftemangel, Nachfolge oder Reputationsrisiken.
Vertrauen ist dabei kein weicher Imagefaktor, sondern ein strategischer Wirtschaftsfaktor. Es stabilisiert Kundenbeziehungen, stärkt die Loyalität von Mitarbeitenden und erleichtert Entscheidungen in Phasen der Unsicherheit. Wer in der KI-Suche zwar gefunden, aber nicht als glaubwürdig wahrgenommen wird, gewinnt am Ende wenig. Die Argumentationslinie lässt sich auf eine einfache Kommunikationstreppe verdichten: Sichtbarkeit → Verständlichkeit → Relevanz → Glaubwürdigkeit → Vertrauen → Entscheidung.
Sichtbarkeit braucht Substanz, Struktur und Vertrauen
Die Spielregeln der digitalen Sichtbarkeit verändern sich grundlegend – aber nicht in Richtung weniger Substanz, sondern in Richtung mehr. KI-Suche macht schlechte Kommunikation sichtbarer und gute Kommunikation wertvoller. Wer als Unternehmen in dieser neuen Informationsordnung gefunden, zitiert und vor allem ernst genommen werden will, kommt um eine konsequent redaktionelle, belegbasierte und glaubwürdige Kommunikationsarbeit nicht herum.
Generative Engine Optimization ist dabei keine neue Trickkiste, mit der sich Algorithmen austricksen lassen. Sie ist die konsequente Zuspitzung dessen, was guter Journalismus und gute PR seit jeher ausmachen: belegen statt behaupten, einordnen statt aufzählen, Haltung zeigen statt anonym bleiben. KI-Sichtbarkeit ist damit kein einmaliges Rankingziel, sondern ein laufender Reputations-, Content- und Monitoring-Prozess – und Substanz ist darin nicht nur ein moralischer Anspruch, sondern ein handfester Sichtbarkeitsfaktor.
Über den Autor
Holger Hagenlocher ist Kommunikationsberater, Coach, Dozent und Journalist. Er beschäftigt sich in Publikationen, Fachbeiträgen und Vorträgen seit Jahren mit der Frage, wie Kommunikation Vertrauen aufbaut, Orientierung schafft und Veränderungsprozesse unterstützt. In seiner Beratung verbindet er Ansätze aus PR, Krisenkommunikation, Transformationskommunikation, redaktioneller Arbeit und digitaler Sichtbarkeit. Mit HAGENLOCHER PR, dem Redaktionsbüro Hagenlocher und seinen Aktivitäten im Startup- und Innovationsumfeld begleitet er Unternehmen, Organisationen und Gründer an der Schnittstelle von Kommunikation, Digitalisierung, Transformation und Sichtbarkeit.
Quellen
- Aggarwal, Pranjal et al.: GEO: Generative Engine Optimization, vorgestellt bei KDD 2024
- Zhang, Kai; He, Xinyue; Yao, Jingang: From Citation Selection to Citation Absorption
- Yu, Junwei et al.: Structural Feature Engineering for Generative Engine Optimization
- Xu, Haofei; Iqbal, Umar; Montgomery, Jacob M.: Measuring Google AI Overviews
- Grossman, Riley et al.: How Generative AI Disrupts Search
- Shumailov, Ilia et al.: AI models collapse when trained on recursively generated data, Nature
- Ahrefs: An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors
- Ahrefs: Top Brand Visibility Factors in ChatGPT, AI Mode, and AI Overviews
- Semrush: AI Overviews’ Impact on Search
- Cision: 2026 State of the Media Report
- Edelman Trust Barometer 2026
- Google Search Central: Optimizing for generative AI features on Google Search
- Google Search Central Blog: Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI experiences
- Google Blog: Expanding AI Overviews and introducing AI Mode