Veröffentlicht: 2026-09-06
Autor: Thomas Hintz | Seoholics
Lesezeit: 4 min
Was ist passiert?
Marken und Agenturen verschieben ihren Fokus bei der Zusammenarbeit mit Content-Creators. Neben der Reichweite bei Menschen wird nun die Sichtbarkeit in KI-gestützten Antworten (LLMs) zum Entscheidungskriterium. Creator werden gezielt eingesetzt, um durch glaubwürdige Inhalte die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass eine Marke von KI-Chatbots als Empfehlung ausgespibm wird.
Kunden von Tinuiti, die nach KI-Sichtbarkeit fragen
Dies zeigt ein hohes aktives Interesse des Kundenstamms an Methoden zur Steigerung der LLM-Präsenz.
Die Fakten
- Verschiebung der KPIs: Agenturen wie Ogilvy setzen bereits explizite KPIs für Discoverability, Credibility und Culture, anstatt nur auf Engagement-Raten zu schauen.
- Format-Präferenz: Long-form Information wird von KI-Modellen häufiger zitiert als Shorts, welche seltener in KI-Daten auftauchen.
- Strategische Gewichtung: Bei Tinuiti stieg die Bedeutung der KI-Sichtbarkeit in der Creator-Strategie innerhalb von 6 bis 8 Monaten von einem Zehntel auf etwa ein Viertel der gewichteten Faktoren.
- Kundeninteresse: Rund 60% des Kundenstamms von Tinuiti fragen aktiv nach Methoden zur Steigerung der KI-Sichtbarkeit.
- Marktbedürfnis: Mehr als 90% der Marketer bei Jellyfish führen die Auswirkungen von KI auf Discovery und Sales als eines der drei wichtigsten Anliegen auf.
Was bedeutet das für Dich?
Diese Entwicklung betrifft vor allem SEOs und Performance-Marketer, die für die Sichtbarkeit von Marken in einem Umfeld mit zunehmenden Zero-Click-Answers verantwortlich sind. Wer rein auf traditionelles Linkbuilding oder klassische Social-Media-Reichweite setzt, übersieht die neue Ebene der „Share of Model“-Optimierung. Für reine Content-Produzenten ohne strategischen Fokus auf Autorität sinkt die Relevanz.
Für Agenturen und Strategen
- Creator-Auswahl nach Domain-Tiefe prüfen: Analysieren Sie, ob ein Creator über Jahre konsistent in einer spezifischen Kategorie gearbeitet hat, anstatt nur auf Follower-Zahlen zu achten. Ein Creator mit 100.000 Followern und tiefer Expertise kann laut Befund einen mit 5 Millionen Followern ohne Tiefe übertreffen. Erfolg misst man hier an der Häufigkeit der Nennung in LLM-Antworten für die jeweilige Kategorie. Der Aufwand ist mittel, da eine manuelle Prüfung der Historie nötig ist.
- Briefings für LLM-Discoverability anpassen: Integrieren Sie exakte Produktnamen, verifizierbare Claims und Kapitelmarker, die auf echte Nutzerfragen basieren. Verzichten Sie auf automatisierte Untertitel und fordern Sie saubere Transkripte, da Modelle diese besser verarbeiten. Die Wirkung zeigt sich in präziseren Zitaten der KI. Der Aufwand ist gering, da es sich um eine Änderung der Briefing-Vorlage handelt.
- Messung des „Share of Model“: Implementieren Sie Tests, bei denen große Mengen an Prompts gegen führende LLMs laufen gelassen werden, um zu prüfen, welche Quellen zitiert werden. Vergleichen Sie die zitierten Videos mit Ihren eigenen Inhalten, um Muster in Länge und Struktur zu erkennen. Der Erfolg ist durch die Steigerung der Zitationsrate belegbar. Der Aufwand ist hoch, da entsprechende Tools oder manuelle Test-Batches nötig sind.
Für Marken mit eigenem Content-Management
- Fokus auf Long-form Content auf YouTube: Priorisieren Sie ausführliche Informationen gegenüber kurzen Clips, da LLMs YouTube als zentrale Zitationsquelle nutzen. Erfolg ist messbar, wenn die Marke in KI-generierten Antworten als Referenz auftaucht. Der Aufwand ist mittel bis hoch, da die Produktionszeit für lange Formate steigt.
- Integration in das Brand Building: Nutzen Sie Creator nicht als reine Werbefläche, sondern als Lieferanten von „Beweisen“ (Evidence), die die KI als autoritativ einstuft. Die Wirkung zeigt sich in einer dauerhaften Sichtbarkeit, die über die Laufzeit einer Kampagne hinausreicht. Der Aufwand ist mittel, da die strategische Ausrichtung der Kooperationen geändert werden muss.
Wer diese Anpassungen ignoriert, riskiert, dass die Marke in einer Welt von KI-Antworten unsichtbar wird, da die klassischen Referenzpunkte für Autorität von Menschen auf Maschinen übertragen werden.
Experten-Meinung
Die aktuelle Entwicklung ist kein Bruch mit der SEO-Logik, sondern eine Erweiterung. Es wiederholt sich das Muster der E-E-A-T-Kriterien: Expertise und Autorität gewinnen gegenüber rein quantitativen Metriken. Wie Justine Stauffer von Molson Coors betont, müssen Marketer nun gleichzeitig „Menschen und Maschinen“ targetieren. Das ist eine nüchterne Erkenntnis: Die Maschine ist der neue Gatekeeper. Creator liefern genau den glaubwürdigen First-Hand-Content, den LLMs zur Validierung benötigen. Die Skepsis gegenüber reinen Follower-Zahlen ist hierbei die einzige logische Konsequenz aus der Funktionsweise von Sprachmodellen.
Daten und Zahlen
Die Relevanz von KI-Sichtbarkeit in der Strategieentwicklung stieg bei Tinuiti von 0,1 auf 0,25 der Gewichtungsfaktoren innerhalb von 6 bis 8 Monaten. Das Interesse der Kunden an diesem Thema umfasst dort mittlerweile etwa 60% des Portfolios. Bei Jellyfish geben mehr als 90% der Marketer an, dass KI-Einflüsse auf Discovery und Sales zu ihren Top 3 Sorgen gehören. Etwa 50% der Werbetreibenden mit bestehenden Creator-Programmen prüfen bereits aktiv deren Wirkung auf KI-Antworten. Diese Zahlen belegen den Übergang von theoretischen Diskussionen zu operativen KPIs.
Ausblick
In den nächsten 6 bis 12 Monaten wird erwartet, dass sich die Bezahlung von Creatorn ändert. Bisher haben Zitationen in KI-Modellen die Rate Cards nicht beeinflusst. Sobald Marken den exakten Wert einer Zitation im Vergleich zu einem klassischen View ermitteln können, wird die Vergütung vermutlich an die erzielte „KI-Autorität“ gekoppelt werden. Die Optimierung von Inhalten für LLMs (GEO/AEO) wird damit von einem experimentellen Zusatz zu einem Standardbestandteil jeder Offpage-Strategie.