KI-SEO in der Praxis: Fallstudie zur Korrektur von KI-Antworten

Die wachsende Präsenz von KI-generierten Antworten in ChatGPT und Google AI Overviews ist eine der größten Chancen und gleichzeitig eine der größten Herausforderungen für die moderne SEO. Als Quelle in einer KI-Antwort genannt zu werden, kann die eigene Marke als Autorität etablieren. Doch was passiert, wenn die KI veraltete oder falsche Informationen über Dein Unternehmen verbreitet?

Die Kontrolle über die eigene Darstellung in diesen neuen Systemen ist das Ergebnis strategischer SEO-Arbeit. Anhand von zwei konkreten Fällen aus unserer Praxis zeigen wir Dir unseren methodischen Ansatz, um solche Probleme zu identifizieren, zu analysieren und nachhaltig zu lösen.

‍Herausforderung

Im Rahmen eines Audits zur Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen für einen B2B-Kunden, einen führenden Anbieter in seiner Branche, machten wir eine auf den ersten Blick erfreuliche Entdeckung: ChatGPT empfahl sein Unternehmen bei relevanten Anfragen an erster Stelle. Bei genauerer Prüfung zeigte dieser Erfolg jedoch ein kritisches Problem auf: Der von der KI ausgegebene Link führte zu einer alten http://-Domain des Unternehmens. Eine Weiterleitung griff nicht korrekt, und Browser warnten Nutzer aktiv vor dem Besuch der Seite. Die KI-Empfehlung konnte somit potenzielle Kunden eher abschrecken und das Vertrauen in die Marke schwächen.

Analyse

Da LLMs wie das von ChatGPT auf einer Breite an Web-Daten trainiert werden, bestand unsere Aufgabe darin, die wahrscheinlichste Quelle dieser veralteten URL zu finden. Unsere Hypothese war, dass irgendwo im digitalen Ökosystem des Kunden ein starkes, aber veraltetes Signal existieren musste.

• Schritt 1: Audit der digitalen Präsenz: Wir führten einen Scan aller bekannten Online-Profile des Unternehmens durch, inklusive alter Branchenverzeichnisse, Social-Media-Kanäle und Partner-Webseiten.
• Schritt 2: Identifikation der Quelle: Die Prüfung zeigte uns den entscheidenden Datenpunkt: Im Profil einer inaktiven Facebook-Seite war die alte http://-URL noch als offizielle Webseite hinterlegt. Obwohl die Seite inaktiv war, stellte sie für die KI offensichtlich eine autoritative Quelle dar.

Lösung

Die operative Lösung war einfach: Wir aktualisierten die URL im Facebook-Profil auf die korrekte, neue Domain.

Ergebnis

Kurze Zeit später passte ChatGPT seine Empfehlung an und gab die aktuelle und sichere URL aus. Die KI-Empfehlung wandelte sich vom Risiko zurück in einen wertvollen, vertrauenswürdigen Kanal zur Lead-Generierung.

Strategische Lehre: LLMs vergessen nichts. Eine radikale Konsistenz Deiner Kerndaten (URL, NAP etc.) über Deinen gesamten digitalen Auftritt hinweg ist entscheidend für korrekte Empfehlungen durch KI.

‍Herausforderung

Ein Kunde mit einem Netzwerk von Regionalbüros stand vor einem Rätsel. Obwohl jedes Büro über ein gepflegtes Google Unternehmensprofil sowie korrekten Daten auf der Webseite verfügte, zeigte Google bei Suchen nach einem bestimmten Standorten einen AI Overview mit einer seit Jahren veralteten Adresse und Telefonnummer an.

Analyse

Alle primären Signale, die von uns gepflegt werden, waren korrekt. Für uns stellte sich also die Frage: Welcher Quelle misst Googles KI eine höhere Relevanz für diese spezifische Information bei?

• Schritt 1: Tiefenanalyse der eigenen Webseite: Wir führten eine interne Suche auf der Webseite des Kunden nach der alten Adresse durch. Der Treffer war überraschend: ein acht Jahre alter Blogbeitrag über eine Veranstaltung am damaligen Standort nannte (verständlicherweise) die veralteten Daten.
• Hypothese: Obwohl unzählige neuere und offiziellere Signale existierten, stufte der Algorithmus diesen alten, aber thematisch sehr spezifischen Beitrag als hochrelevante Quelle für die Adress-Information ein.

Lösung

Da der alte Blogbeitrag immer noch organischen Traffic generierte, war eine Löschung für den Kunden keine Option. Stattdessen wählten wir einen strategischen Ansatz:

1. Aktualisierungshinweis: Wir fügten einen prominenten Hinweis am Anfang des Artikels ein, der ihn als archivierten Beitrag aus dem entsprechenden Jahr kennzeichnet.
2. Korrektur und interne Verlinkung: Wir ergänzten den Text mit einem Änderungshinweis und um einen Satz, der die aktuelle Adresse nannte und diese direkt mit der offiziellen Standortseite verlinkte.

Ergebnis

Innerhalb kurzer Zeit passte Google den AI Overview an und zeigte die korrekten Adressdaten an, die nun durch den aktualisierten Beitrag zusätzlich bestätigt wurden.

Strategische Lehre: Jeder einzelne Inhalt auf Deiner Webseite, egal wie alt, ist eine potenzielle Quelle für eine KI. Eine proaktive Content-Hygiene, bei der veraltete, aber relevante Inhalte strategisch aktualisiert werden, ist für deine künftige Sichtbarkeit entscheidend.

Diese beiden Fälle belegen, dass SEO im Zeitalter der KI-Suche noch wichtiger wird. Es geht nicht mehr nur darum, Rankings zu erzielen, sondern die Faktenbasis zu kontrollieren, auf der KI-Systeme ihre Antworten aufbauen. Die Kontrolle über Deine Darstellung erreichst Du durch eine methodische, tiefgehende SEO-Arbeit, die auf zwei Säulen ruht:

1. Radikale Datenkonsistenz: Sorge für eine absolut einheitliche Darstellung Deiner Kerndaten über Dein gesamtes digitales Ökosystem hinweg.
2. Kontinuierliche Content-Hygiene: Betrachte jeden Inhalt auf Deiner Webseite als potenzielle KI-Quelle und sorge dafür, dass veraltete Informationen aktualisiert oder klar als solche gekennzeichnet werden.

Diese strategische Arbeit stellt sicher, dass Deine Marke auch in den Antworten von morgen korrekt, vertrauenswürdig und überzeugend repräsentiert wird.