Ob in ChatGPT, Google AI Mode oder Perplexity: Alle KI-Systeme greifen auf Quellen zu. Die Quellen beeinflussen maßgeblich, was in den KI-Antworten steht. Sie sind ein entscheidender Faktor, ob man als Marke genannt wird oder unsichtbar bleibt.
Dadurch entsteht ein neues Arbeitsfeld in der KI-Optimierung: AI Reputation Management oder AI Source Optimierung.
Aber wer kümmert sich darum? PR, SEO, Social? Das diskutieren wir in unserem Podcast. Jede Disziplin hat ihre eigenen Stärken und Schwächen. Welche Branche in diesem Aufgabenbereich führend wird, ist noch längst nicht ausgemacht.
Was ist AI Source Optimierung?
Wenn wir über AI Source Optimierung sprechen, meinen wir die gezielte Arbeit an den Quellen, die Sprachmodelle für ihre Antworten heranziehen. Jede KI – ob ChatGPT, Google AI Mode oder Perplexity – reichert ihre Ergebnisse mit externen Informationen an.
Diese „Grounding-Quellen“ bestimmen mit, welche Marken, Produkte oder Expert*innen in Antworten auftauchen. AI Source Optimierung bedeutet daher im ersten Schritt zu verstehen, welches Modell welche Quellen systematisch nutzt.
Hierfür muss die Quellenlandschaft von Prompts analysiert werden. Muster erkennen und herausfinden, welche konkreten Publisher oder Plattformen Einfluss auf die relevanten KI-Antworten haben. Wer in diesen Quellen stattfindet – strukturiert, glaubwürdig und konsistent – erhöht seine Chancen, von KI-Systemen zitiert oder aufgegriffen zu werden. Welche Quellen das sind – das ist jedes Mal anders.
Der Begriff AI Reputation Management geht in eine ähnliche Richtung. Hier steht aber die Wirkung oder das Ziel im Fokus – also die Steigerung der Reputation.
In unserem Academy Workshop sind wir in die Tiefe gegangen: Anhand eines B2B-Beispiels haben wir ein Prompt Monitoring für ein Industrie-Unternehmen aufgesetzt, Quellen analysiert (siehe Screenshot) und daraus Maßnahmen für die Optimierung abgeleitet.
SEO-Offpage: Alte Metriken, spammige Methoden
SEO-Offpage-Verantwortliche wirken auf den ersten Blick wie die natürlichen Kandidaten für AI Source Optimierung. Sie kennen den Wettbewerb in den Suchergebnissen, arbeiten datengetrieben und haben Erfahrung darin, externe Websites anzusprechen. Viele bringen ein technisches Verständnis mit.
Doch genau an diesem Punkt beginnt das Problem. Die gesamte Offpage-Logik basiert auf alten SEO-Offpage-Metriken: Externe Websites werden anhand von Domain Authority bewertet. Man versucht Follow-Links zu ergattern.
Wichtigstes Offpage-Ziel ist, die eigene Website zu stärken. Aber das ist für KI-Quellen-Optimierung irrelevant. Die Quellen, die ChatGPT, AI Mode oder Perplexity heranziehen, funktionieren über Relevanz. Nennungen im richtigen Kontext sind entscheidend – nicht der Backlink.
Hinzu kommt: Klassische Linkbuilding-Methoden wie kalte E-Mail-Anfragen sind schon jetzt eine Sackgasse. Im besten Fall sind sie wirkungslos und werden als Spam gelöscht. Im schlechtesten Fall zerstören sie die Reputation der Marken. Offpage-SEO hat schon immer Schattenseiten.
Die Grenzen zum Betrug sind leider fließend. Ein Beispiel: Kürzlich haben wir eine Mail erhalten, von einem Head of SEO eines großen Portals, der Backlinks angeboten hat. Die E-Mail war eine Fälschung. Ein Fall von Identitätsdiebstahl.
KI-Quellen-Optimierung geht genau in die andere Richtung. Es braucht intakte Beziehungen zu Multiplikator*innen aus Journalismus und Creator Economy und redaktionelles Verständnis. Wir haben nicht den Eindruck, dass SEO-Offpage das Feld der AI Source Optimierung übernehmen werden.
PR: Gute Kandidaten – wenn sie denn wollen
PR-Verantwortliche arbeiten seit jeher genau dort, wo KI-Sichtbarkeit entsteht: In der öffentlichen Wahrnehmung, in redaktionellen Kontexten und in intakten Beziehungen zu Journalist*innen und Fachredaktionen.
Sie kennen ihre Branchenmedien, pflegen Kontakte, pitchen Themen gezielt und mit Fingerspitzengefühl. Ihr Ziel sind passende Erwähnungen hin – genau das, worauf es in KI-Systemen ankommt.
Allerdings: Viele PR-Verantwortliche sind sehr „klassisch“ aufgestellt. Viele haben noch keinen digitalen Fokus. Was sie brauchen, ist kein kompletter Berufswandel, sondern ein methodisches Upgrade: Prompt-Setups verstehen, Quellen analysieren, Gaps identifizieren – und diese Erkenntnisse in ihre bestehenden Arbeitsmodelle integrieren.
Dafür braucht es auch neue Vorgehensweisen. Es geht nicht nur darum, eigene Botschaften zu pushen. Sondern auf Basis von Analysen gezielt Schwächen in der Sichtbarkeit zu beheben.
Für uns sind PR-Verantwortliche das natürliche Herzstück für Quellen-Optimierung. Allerdings sind Publisher nur ein Teil der KI-Quellen. Dort finden sich auch viele Nischen-Websites, Plattformen wie YouTube und User Generated Content. Hier kennen sich PR-Verantwortliche oft nicht gut aus.
Kostenloses GEO Online-Training
- Aktuelle Entwicklung in KI Sichtbarkeit
- Von SEO zu GEO
- Wie du für KI-Systeme optimierst
Fazit: Wer erfindet seinen Job neu?
Im Rahmen unserer KI-Beratung führen wir viele Workshops durch. Hier sehen wir folgende Muster:
- Interdisziplinäre Teams: Es gibt eine Person, die das KI-Projekt zentral steuert und koordiniert. Bei ihr laufen die Fäden zusammen: Von technischen Optimierungen über Verbesserungen im Content bis hin zur Quellen-Optimierung. Oft sind es Marketing Manager*innen, SEO-Manager*innen, aber auch Affiliate- oder Media-Verantwortliche.
- Einzelne Fachbereiche wie PR und Social nehmen mit an den Workshops teil. Sie übernehmen die Quellen-Optimierung aus ihren Bereichen und entwickeln konkrete Maßnahmenpläne.
- Interne Kommunikation: Die neuen interdisziplinären KI-Teams wiederum kommunizieren das Thema auch in ihrem Unternehmen. KI-Sichtbarkeit betrifft letztlich jede Abteilung, von Produkt über HR bis Vertrieb.
Ein ähnliches Muster hat sich auch in dieser LinkedIn Diskussion ergeben.
Früher SEO, heute GAIO/AEO: Unsere Interviews zum Wandel
Mehr Wissen über AI Visibility: Jeden Montag per Mail
Wir beraten Marketing-Verantwortliche in KI-Sichtbarkeit
Für alle, die einen SEO-Sparringspartner suchen oder eine umfassende SEO-Beratung benötigen, sind Fabian und Benjamin die perfekte Wahl. Als Inhouse-SEO-Expertin suchte ich nach kompetenter Unterstützung in Sachen SEO und wurde bei ihnen fündig. In einem äußerst angenehmen Kennenlerngespräch entwickelten wir gemeinsam ein Vorgehen, um das Thema SEO bei den einzelnen Stakeholdern zu etablieren und dadurch mehr interne Sichtbarkeit für das Thema zu gewinnen. Basierend auf diesem Erstgespräch und einem gemeinsamen Kick-Off mit den Stakeholdern wurde von den beiden eine fundierte SEO- und Content-Strategie für einen Produktbereich entwickelt. Seitdem begleiten mich beide als Sparringspartner bei der Umsetzung.
Die Zusammenarbeit mit Fabian und Benjamin bereitet mir und allen Projektbeteiligten große Freude, da sie ihr Handwerk verstehen und eine immense Leidenschaft für SEO mitbringen. Diese Kombination ist ansteckend und motiviert alle zu Höchstleistungen.
Mit großer Zufriedenheit blicke ich auf das SEO-Projekt zurück, dass wir mit Benjamin und Fabian durchgeführt haben. Zum einen war die Zusammenarbeit auf einer sehr sympathischen, zielorientierten Ebene. Zum anderen war die Beratung so ausgerichtet, dass wir direkt mit der Umsetzung loslegen konnten. Wir haben ganz konkrete Optimierungsvorschläge bekommen, die auf unsere internen Kapazitäten abgestimmt waren und daher auch realistisch umsetzbar waren. Auch wenn erst ein paar Monate vergangen sind, können wir jetzt schon erste Früchte unserer Arbeit in den Google-Rankings sehen. Der Traffic bei den für uns relevanten Keywords nimmt stetig zu und wir haben noch genug konkrete Arbeitspakete von Benjamin in der Pipeline, mit denen wir unsere Site boosten können. Außerdem haben wir durch die Beratung intern so viel SEO-Know-how erworben, dass wir inzwischen selbständig unsere Site optimieren können. Und das Wichtigste: Die Besucherzahlen haben sich verdoppelt – mit entsprechend positiven Auswirkungen auf den Umsatz.
Social Media: Starke Plattformkompetenz – aber unpassender Fokus
Social Media Verantwortliche verfügen über eine Fähigkeit, die für AI Source Optimierung hoch relevant ist: Sie verstehen Plattformkulturen. Viele können TikTok, LinkedIn oder Instagram regelrecht „gamen“, weil sie Formatstrukturen, Trends und Interaktionslogiken übernehmen.
Genau dieses Gespür ist wertvoll für KI-Quellen, denn einige der wichtigsten KI-Referenzen – wie Reddit oder YouTube – sind genau solche Community-getriebenen Plattformen. Wer die dortigen Plattformmechaniken versteht, kann dort schneller relevante Signale erzeugen und echte, glaubwürdige Erwähnungen schaffen. Auch Kooperationen mit Creator*innen können entscheidend für eine bessere KI-Sichtbarkeit sein.
Doch der entscheidende Haken liegt im Fokus. Die meisten Social-Teams arbeiten schwerpunktmäßig auf Plattformen, die in KI-Quellen quasi nicht vorkommen: Instagram, Facebook, TikTok. Das sind wichtige Kanäle für Markenkommunikation, Reichweite und Community-Building – aber in KI-Monitorings tauchen sie bei unseren Projekten derzeit kaum auf.
Die Quellen, die KI-Systeme tatsächlich verwenden, liegen oft außerhalb des klassischen Social-Portfolios: Reddit, YouTube, Fachforen, Nischen-Communities. Genau dort fehlt häufig die operative Erfahrung, weil diese Plattformen selten Teil des Daily Business sind.