ChatGPT SEO

Sichtbarkeit im KI-Zeitalter sicherstellen

Suchmaschinenoptimierung ist ein zentraler Bestandteil digitaler Marketing-Strategien. Mit dem Trend zu generativer KI wie ChatGPT entsteht eine neue Art der Informationssuche. KI-gestützte Systeme verschmelzen zunehmend mit klassischen Suchmaschinen und liefern direkte, ausformulierte Antworten auf Nutzeranfragen. Damit hängt die Sichtbarkeit im digitalen Raum zunehmend auch von der Relevanz im semantischen Raum der KI ab. Dieser Beitrag zeigt, wie sich Unternehmen strategisch auf diese Entwicklung einstellen können, um in ChatGPT-Antworten präsent zu sein.

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Warum ChatGPT SEO jetzt relevant ist

Mit der Verbreitung großer Sprachmodelle (Large Language Models) wie ChatGPT findet ein Wandel in der Suchmaschinenoptimierung statt. Nutzer stellen ihre Fragen zunehmend auch an KI-gestützte Systeme. Dabei erhalten sie ausformulierte Antworten, ohne dass ein Klick auf eine Website erfolgt.

Das hat grundlegende Auswirkungen auf die Suchmaschinenoptimierung. Anders als klassische Suchmaschinen wie Google analysieren Modelle wie GPT Inhalte nicht auf Dokumentenebene, sondern abstrahieren sie: Inhalte werden in semantische Einheiten zerlegt und als numerische Vektoren im Modell abgebildet. Gespeichert wird dabei nicht der ursprüngliche Inhalt, sondern das für das jeweilige Thema charakteristische sprachliche Muster eines Themas.

Das bedeutet: Relevanz entsteht nicht durch klassische Rankingfaktoren, sondern durch Wiedererkennbarkeit im Modell. Inhalte müssen nicht nur gut optimiert sein, sondern auch häufig in einem ähnlichen Kontext vorkommen, um in generierten Antworten zu erscheinen. Marken oder Unternehmen, die nicht im semantischen Raum der KI präsent sind, werden schlicht nicht berücksichtigt und daher auch nicht als Quelle oder Suchergebnis in ChatGPT aufgeführt.

Dies führt zu neuen Optimierungsansätzen wie der Large Language Model Optimization (LLMO) und der Generative Engine Optimization (GEO), die Teil der Search Everywhere Optimization (SEO) werden. Sichtbarkeit und Klicks entstehen nicht mehr durch Platzierungen auf Suchergebnisseiten, sondern durch Relevanz für das KI-Sprachmodell.

Darüber hinaus bieten generative Sprachmodelle zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der klassischen Suchmaschinenoptimierung. Möchtest Du die KI für SEO nutzen? Dann haben wir ein paar nützliche ChatGPT-Prompts für SEO für Dich.

Worin sich SEO für ChatGPT unterscheidet

Suchmaschinen wie Google basieren auf einem dokumentenzentrierten Index. Webseiten werden regelmäßig gecrawlt, nach bestimmten Kriterien (z. B. PageRank, Content-Relevanz, User Signals) bewertet und in einem Index gespeichert. Eine Suchanfrage ruft relevante Dokumente ab, die anschließend in der Suchergebnisliste gerankt und dargestellt werden. Der Nutzer entscheidet selbst, auf welches Ergebnis er klickt. So entstehen nachvollziehbare Sessions mit messbarem Traffic für Seitenbetreiber.

ChatGPT basiert auf einem Sprachmodell. Das Modell greift entweder auf vortrainiertes Wissen zurück oder nutzt bei Bedarf Webzugriffe zur Recherche. Es generiert eine direkte Antwort auf Basis des semantischen Kontextes der Eingabe sowie der gesammelten Trainingsdaten, nicht aber auf Grundlage einzelner Dokumente. Die Quellen werden nur teilweise genannt, oft gar nicht. Der Nutzer klickt für gewöhnlich nicht mehr auf eine Webseite, sondern konsumiert die Antwort direkt im Interface. Klassische Metriken wie CTR, Bounce Rate oder Ranking-Position sind daher nicht sinnvoll.

ChatGPT präferiert ausführliche Inhalte

Trotz guter Rankings in traditionellen Suchmaschinen werden markeneigene Seiten in vielen Fällen nicht als Quelle in ChatGPT genannt. Auffällig ist, dass nicht nur einzelne Marken fehlen, sondern häufig überhaupt keine Unternehmensseiten erscheinen.

Stattdessen zieht das Modell bevorzugt längere, übersichtlich strukturierte Artikel heran. Diese Beiträge stammen häufig von etablierten Informations- oder Bewertungsportalen mit hoher Autorität im jeweiligen Themenbereich.

Die bevorzugten Quellen zeichnen sich durch mehrere Merkmale aus: 

• Sie bieten ausführlichen, gut recherchierten Content.
• Sie stammen von vertrauenswürdigen und starken Domains mit guten Rankings in Bing und vermutlich auch Google.
• Es handelt sich um Rezensionsportale oder Content-Seiten wie Online-Magazine, nicht aber um Landingpages von Marken.

ChatGPT scheint produktbezogene Inhalte von Unternehmen deutlich zurückhaltender zu bewerten, insbesondere wenn diese rein werblich formuliert sind. Stattdessen liegt der Fokus auf objektiv wirkenden Inhalten mit redaktionellem Anspruch.

Um die eigene Präsenz in solchen KI-basierten Suchergebnissen zu erhöhen, empfiehlt es sich, mit glaubwürdigen Fachmedien und Nischenportalen zusammenzuarbeiten. Authentische Produktempfehlungen oder redaktionell eingebettete Erwähnungen in Rankings und Testberichten erhöhen die Chance, vom Modell als vertrauenswürdige Quelle berücksichtigt zu werden.

SEO für ChatGPT wirkt (noch) langfristig(er)

In Google lassen sich Sichtbarkeit und Rankings mitunter aktiv beeinflussen: etwa durch technische Optimierungen der Webseite, eine gezielte Keyword-Strategie und hochwertige Inhalte, Linkaufbau, den Einsatz strukturierter Daten und eine Verbesserung der Seitengeschwindigkeit.

Für ChatGPT ist keine derart direkte Optimierung möglich. Sichtbarkeit entsteht hier durch langfristige Relevanz, Konsistenz und die semantische Verankerung im Sprachmodell. Eine hohe thematische Relevanz durch die Optimierung für Longtail-Suchanfragen sowie die Wiedererkennbarkeit und Vertrauenswürdigkeit der eigenen Inhalte und Marke stehen im Vordergrund.

Auch die digitale Präsenz in vertrauenswürdigen Quellen, wiederkehrende Nennungen in unterschiedlichen Kontexten und ein konsistentes thematisches Profil im Internet spielen eine wichtige Rolle.

Faktor	Google-Suche	ChatGPT (GPT-5)
Ergebnisformat	Ranking-Liste mit Links	Generierter Antworttext
Sichtbarkeit	Position in SERPs	Einbau in Antwort (explizit/implizit)
Traffic-Potenzial	Hoch und direkt messbar	Gering, indirekt messbar
Optimierbarkeit	Hoch, kurzfristig beeinflussbar	Gering, eher langfristig steuerbar
Relevanzbestimmung	algorithmisch (Index, Signale)	probabilistisch (semantische Muster)
Quelle sichtbar	Immer	Bei Websuche oder GPTs

Von der Index-Logik zu Bedeutungsmustern: Wie LLMs Inhalte verarbeiten

Anders als Google speichern Large Language Models keine Dokumente, sondern zerlegen sie in ihre sprachlichen Bestandteile und bilden diese mathematisch ab:

• Das Dokument – etwa ein Blogartikel oder eine Ratgeberseite – wird zunächst in kleine Spracheinheiten und Bedeutungsfragmente (Tokens) aufgeteilt. Das können einzelne Wörter oder Wortbestandteile wie „gebrauchtwagen“ oder „preisvergleich“ sein.
• Jedes Token wird anschließend in einen mehrdimensionalen Vektor übersetzt – eine Zahlenreihe mit bis zu 12.288 Werten. Diese bildet die semantische Bedeutung der Spracheinheit ab.
• Diese Vektoren werden dem Sprachmodell zugeführt, das darin Muster erkennt und Zusammenhänge ableitet – unabhängig von der ursprünglichen Struktur oder Quelle des Dokuments.

Das Modell „erinnert“ sich nicht an konkrete Texte oder Metadaten wie Autor, Veröffentlichungsdatum oder URL. Es merkt sich nur, welche sprachlichen Muster typischerweise in einem bestimmten Kontext auftreten. Der spezifische Inhalt geht verloren und übrig bleibt ein typisches Bedeutungsprofil.

Inhalte, die häufig in ähnlichem Kontext erscheinen, formen dabei semantische Cluster. GPT weiß also nicht, dass eine bestimmte Passage aus einer bestimmten Quelle wie einer Webseite stammt. Es kann anhand der zahlreichen Dokumente im Internet lediglich zuordnen, welche Begriffe, Konzepte und Aussagen häufig gemeinsam auftreten.

Die von ChatGPT erzeugten Antworten basieren daher nicht auf einzelnen Dokumenten, sondern auf semantischen Fragmenten, die auf Basis des Erlernten mit der höchsten sprachlichen Wahrscheinlichkeit zur Suchanfrage passen.  

Relevanz durch Muster

Für ChatGPT zählt primär die sprachliche und inhaltliche Nähe zu bestehenden Bedeutungsclustern. Für Betreiber von Webseiten bedeutet das: Es reicht nicht mehr aus, einzelne Inhalte zu erstellen. Um im semantischen Raum eines LLMs präsent zu bleiben, müssen die eigenen Kernthemen regelmäßig, konsistent und holistisch behandelt werden. Dazu sollten die erstellten Inhalte fachlich fundiert sein, für das Thema typische Bedeutungsfragmente erhalten und einen hohen Wiedererkennungswert besitzen.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Ein zentraler Unterschied zwischen ChatGPT und klassischen Suchmaschinen besteht darin, wie und wann das Modell auf Inhalte zugreift. Während Google auf einen ständig aktualisierten Index zugreift, arbeitet ChatGPT mit dem Wissen, das es beim Training erworben hat. Dieses ist allerdings nicht tagesaktuell. Bis eine Webseite in ChatGPT auffindbar ist, vergeht perspektivisch also mehr Zeit, als für die Indexierung bei Google erforderlich ist.

Wenn Nutzer ChatGPT eine Frage stellen, beantwortet das Modell diese in den meisten Fällen auf Basis seines Trainingsdatensatzes. Wenn das Modell keine ausreichende Antwort aus dem Trainingswissen generieren kann, wird auf eine sogenannte Retrieval Augmented Generation (RAG) zurückgegriffen. Dabei wird ChatGPT mit Live-Daten aus dem Web gefüttert, etwa über Plug-ins, integrierte Browsing-Funktionen oder Schnittstellen zu Suchmaschinen.

Sichtbarkeit für Webseiten nur bei aktiver Websuche

ChatGPT zeigt nur dann sichtbare Quellen (z. B. verlinkte Ergebnisse), wenn der jeweilige Modus „mit Browsing“ oder „mit Websuche“ aktiviert ist. In der Praxis betrifft das:

• GPTs mit Web-Browsing
• Plug-ins wie „WebPilot“ oder „Link Reader“
• Ergebnisse aus Bing Chat (Copilot), das GPT mit dem Live-Index kombiniert

In allen anderen Fällen bleibt der Antwortprozess intransparent. Auch wenn Inhalte aus einer bestimmten Quelle stammen, wird diese im Modell nicht mehr referenziert. Die Website selbst gewinnt keine Sichtbarkeit.

Klassisches SEO bleibt weiterhin relevant

Mit der Einführung von ChatGPT-5 im August 2025 wurde erneut deutlich, dass die klassische Suchmaschinenoptimierung auch zukünftig eine wichtige Rolle bei der Optimierung für generative Sprachmodelle wie ChatGPT spielen wird. Die jüngste Generation des Sprachmodells wurde darauf trainiert, intelligent zu sein. Der Kenntnisstand des Modells stand für OpenAI nicht an erster Stelle. ChatGPT-5 verfügt daher nicht über ein allumfassendes Weltwissen, sondern über die Fähigkeit, relevante Informationen zu beschaffen, zu verarbeiten und logisch aufzubereiten.

Den Zugang zu den benötigten Informationen erhält ChatGPT-5 per RAG etwa über Suchmaschinen. Inhalte, die in Suchmaschinen auffindbar sind, haben folglich bessere Chancen, von der KI berücksichtigt zu werden. SEO und die Optimierung für Large Language Models (LLMO) sind daher miteinander eng verbunden. Zukünftig werden die Grenzen zwischen klassischer Suchmaschinenoptimierung und LLMO vermutlich zunehmend fließend.

ChatGPT nutzt (vermutlich) Google

Laut OpenAIs Angaben und den zahlreichen Quellen im Netz nutzt ChatGPT Microsofts Suchmaschine Bing für die Informationsbeschaffung. Studien haben jedoch gezeigt, dass das Modell nun auf Google-Ergebnisse zurückgreift – zumindest schrittweise. Dies scheint ein logischer Schritt zu sein, da Google nach wie vor Marktführer ist und über eine riesige Datenmenge verfügt. Da auch weitere Sprachmodelle wie Gemini auf besagte Daten zurückgreifen, ist die Suchmaschinenoptimierung für Google für KI SEO umso bedeutender.

Sichtbarkeit bedeutet nicht Traffic

Mit der Verlagerung von der dokumentenzentrierten Suche hin zu KI-generierten Antworten verändert sich auch die Grundlage für die Erfolgsmessung. Sichtbarkeit bei ChatGPT bedeutet nicht automatisch mehr Website-Besuche. Das ist zwar mitunter auch bei klassischen Suchmaschinen der Fall, trifft auf Generative Engines aber in noch stärkerem Maße zu.

In vielen Fällen entsteht Reichweite, ohne dass sie in Form von Klicks oder Sessions messbar ist. Für SEO- und Content-Verantwortliche stellt sich damit eine zentrale Frage: Wie bewerte ich Sichtbarkeit in einem System, das keine klassischen Metriken liefert?

Antworten statt Klicks: Das Zero-Click-Paradigma

ChatGPT liefert in der Regel vollständige, ausformulierte Antworten, die keine weitere Interaktion erfordern. Quellen werden häufig nicht genannt oder nur summarisch dargestellt. Selbst wenn ein Unternehmen, eine Marke oder ein Produkt explizit genannt wird, führt das nicht zwangsläufig zu Klicks auf die Originalseite.

Die in der Suchmaschinenoptimierung bereits bekannte Zero-Click-Search entspricht damit dem derzeitigen Standardverhalten von ChatGPT-Nutzern. Während Suchen ohne Klick bei Google durch Knowledge Panels, Featured Snippets, AI Overviews oder lokale Boxen relativ begrenzt auftreten, sind sie bei ChatGPT die Norm. Daher eignet sich Traffic schlecht als primäre KPI für SEO im LLM-Umfeld.

Modellrelevanz als neue Kennzahl

Statt Klicks entscheidet im ChatGPT-Kontext die Modellrelevanz darüber, ob und wie oft eine Website, Marke oder Quelle in Antworten auftaucht. Diese Relevanz lässt sich anders als klassische SEO-KPI jedoch nicht direkt messen.

Inhalte und Webseiten, die regelmäßig in verschiedenen Quellen und Kontexten auftreten, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit vom Modell als relevante oder typsiche Antwortressource erkannt. Das betrifft insbesondere:

• Marken mit starker digitaler Präsenz (z. B. Wikipedia-Einträge, Presseberichterstattung)
• Inhalte in vertrauenswürdigen Plattformen (Reddit, YouTube, Fachmedien)
• Marken, die über verschiedene Kanäle hinweg konsistent auftreten

Es gibt derzeit keinen Sichtbarkeitsindex für LLMs, der mit den Datenanalysen aus klassischen SEO-Tools wie SISTRIX vergleichbar wäre. Unternehmen müssen sich daher auf eigene Methoden, manuelle Stichproben und qualitative Analysen verlassen. Dazu können etwa Logfile-Analysen auf GPTBot- oder OAI-SearchBot-Zugriffe oder Systematische Testanfragen an ChatGPT mit typischen Nutzerfragen (z. B. „Beste SEO-Agentur in Berlin“) zur Auswertung der Antworten dienen. Zudem sind erste Analyse-Tools nutzbar und werden fortlaufend weiterentwickelt.

SEO-Faktoren für Produkte in ChatGPT

OpenAI hat die Kriterien für Produktausspielungen in ChatGPT offengelegt. Seit Mai 2025 können Nutzer in ChatGPT gezielt nach Produkten suchen – mit teils detaillierten Informationen zu Preisen, Bewertungen und Händlern. Damit entwickelt sich der KI-gestützte Chatbot zunehmend zu einer relevanten Plattform für E-Commerce. OpenAI hat nun in einer aktualisierten Hilfeseite offengelegt, welche Faktoren darüber entscheiden, welche Produkte angezeigt werden – und in welcher Form.

So funktioniert die Produktauswahl in ChatGPT

Produkte werden dann eingeblendet, wenn das System sie für die jeweilige Nutzeranfrage als passend einschätzt. Wie SEO Südwest berichtet, spielen dabei mehrere Faktoren eine Rolle:

• ChatGPT erkennt ein Produkt als relevant und zeigt es im Produktkarussell an, wenn es zur jeweiligen Nutzeranfrage passt.
• Die Einschätzung der Nutzerintention erfolgt auf Basis der eingegebenen Frage sowie zusätzlicher Kontexte wie benutzerdefinierte Einstellungen oder gespeicherte Konversationselemente (z. B. Erinnerungen).
• Bevor ChatGPT auf aktuelle Suchergebnisse zugreift, werden zunächst Antworten auf Grundlage der bereits im Modell enthaltenen Informationen generiert.
• Um Produkte möglichst einheitlich darzustellen, kann ChatGPT vereinfachte Titel und Beschreibungen auf Basis von Drittanbieterdaten erzeugen – insbesondere dann, wenn verschiedene Händler dasselbe Produkt unterschiedlich betiteln.
• Strukturierte Daten wie Preise, Produktmerkmale oder Beschreibungen bezieht ChatGPT von externen Quellen, ebenso wie Rezensionen und andere begleitende Inhalte.
• Manche Produktbilder können von ChatGPT mit Attribut-Labels wie „preiswert“ oder „am beliebtesten“ ergänzt werden. Diese Einschätzungen entstehen anhand der verfügbaren Drittanbieterdaten.
• Zusammenfassungen von Produktbewertungen werden ebenfalls vom Modell erzeugt. Sie basieren auf öffentlich zugänglichen Rezensionen und heben typische Vorteile und Nachteile hervor, die in mehreren Bewertungen genannt werden.
• Produkte können mit einer Gesamtbewertung sowie einer Angabe zur Anzahl der Rezensionen dargestellt werden. Diese Daten stammen von externen Anbietern und müssen nicht zwingend mit den Bewertungen auf einzelnen Plattformen übereinstimmen.
• Die Preisangabe, die in der ersten Antwort von ChatGPT erscheint, basiert in der Regel auf dem zuerst aufgeführten Händler – unabhängig davon, ob es sich um den günstigsten Preis handelt.
• Änderungen bei Preis, Lieferzeit oder Versandkosten durch Händler können mit Verzögerung in der Darstellung erscheinen. Auch Steuer- und Versandkosten werden nur geschätzt und können abweichen.
• Wenn Nutzer ein Produkt auswählen, kann ChatGPT eine Liste von Händlern anzeigen, die diesen Artikel führen. Diese basiert auf Metadaten von Drittanbietern und wird nicht durch ChatGPT selbst sortiert.
• Die Reihenfolge der Händler in dieser Übersicht richtet sich nach den gelieferten Informationen der Drittanbieter. Preis, Rückgabe oder Versandoptionen haben aktuell keinen Einfluss auf die Sortierung – könnten aber in Zukunft berücksichtigt werden.
• OpenAI prüft derzeit Möglichkeiten, wie Händler ihre Produktinformationen direkt in das System einspeisen können, etwa über strukturierte Feeds ähnlich dem Google Merchant Center.
• Zur Qualitätskontrolle nutzt ChatGPT interne Prüfprozesse und Sicherheitsmechanismen, um die angezeigten Informationen zu bewerten und problematische Inhalte zu vermeiden.

Was bedeutet das für Onlinehändler?

OpenAI weist darauf hin, dass sich die Darstellung und Priorisierung von Angeboten künftig verändern könnte – etwa durch die direkte Anbindung von Produktdaten via Feeds, ähnlich wie im Google Merchant Center.

Aktuell zeigt sich jedoch: Daten von Drittseiten sind entscheidend für ChatGPT SEO rund um die Produktsuche. Wer sicherstellen will, dass seine Angebote in der KI-Plattform korrekt und prominent erscheinen, sollte:

• Produktinformationen auf Plattformen strukturiert und aktuell halten,
• auf vertrauenswürdige Bewertungen achten,
• und gezielt externe Sichtbarkeit aufbauen.

Gerade weil ChatGPT keine klassische Produktsuchmaschine ist, braucht es andere Strategien als bei Google Shopping oder Marktplätzen. Sichtbarkeit entsteht hier vorrangig über aggregierte Relevanz und Vertrauen.

Weitere Rankingfaktoren für ChatGPT SEO

Zusätzlich existieren weitere Kriterien, die ein Erscheinen der Marke oder Webseite in den Antworten von ChatGPT beeinflussen – auch abseits der Produktsuche. Dazu gehören die folgenden Faktoren:

• Semantische Konsistenz: Inhalte, die häufig und konsistent in einem bestimmten Themenumfeld erscheinen, werden vom Modell eher als relevante Quelle eingeordnet.
• Wiedererkennbarkeit: Marken, Autoren oder Unternehmen, die als Entitäten im semantischen Raum verankert sind, tauchen bevorzugt in generierten Antworten auf. Voraussetzungen dafür sind unter anderem eine Präsenz auf Plattformen wie Wikipedia, Fachportalen oder in redaktionellen Beiträgen.
• Third-Party-Mentions: Textbasierte Erwähnungen auf Drittseiten beeinflussen die Modellwahrnehmung – ähnlich wie Backlinks im Google-SEO. Etwa Plattformen wie Reddit, YouTube, LinkedIn, Sortlist oder Newsportale gelten je nach Nische als modellrelevant.
• Originalität ist (noch) zweitrangig: Originalität spielt aktuell eine untergeordnete Rolle. Sprachmodelle orientieren sich an typischen Mustern und bestätigen häufiger verbreitete Aussagen. Quellen werden hauptsächlich dann sichtbar, wenn ihre Aussagen durch zahlreiche weitere Quellen bestätigt werden.
• Bevorzugte Quellen: Bestimmte Quellentypen werden bevorzugt verarbeitet – darunter Wikipedia, LinkedIn, Social Media, YouTube und Fachmedien. Offizielle Markenwebsites oder Nischenblogs tauchen nur dann auf, wenn sie auch außerhalb ihrer Domain erwähnt werden. Inhalte müssen in den öffentlichen Diskurs gelangen, um Relevanz im Modell aufzubauen. Das reine Publizieren auf der eigenen Website genügt meist nicht.

Konkrete SEO-Maßnahmen für ChatGPT

Suchmaschinenoptimierung zählt weiterhin zu den wichtigsten Faktoren für die Sichtbarkeit in ChatGPT-Antworten. Über 70 Prozent der Ergebnisse in der ChatGPT-Suche stimmen mit den Suchergebnissen auf Bing überein.

Die Anforderungen an KI-taugliche Inhalte decken sich mitunter mit bekannten SEO-Best-Practices. Dazu gehören mitunter:

• Zugänglichkeit der Website: Die Seite muss für die Crawler von Suchmaschinen und KI-Systeme zugänglich sein.
• Nutzerfreundliche Gestaltung: Etwa durch schnelle Ladezeiten und übersichtliche Seitenstrukturen.
• Content mit Mehrwert: Verständliche, hochwertige und originelle Inhalte mit klarer thematischer Ausrichtung
• Trust: Gemeint ist das Erlangen von Vertrauenswürdigkeit durch externe Erwähnungen, Zitate oder Verlinkungen von relevanten Websites. Links sind zwar kein Rankingfaktor für ChatGPT, jedoch für Bing. Ähnlich wie Google achtet auch Microsofts Suchmaschine primär auf die Linkqualität.

Im Folgenden erfährst Du mehr über konkrete Maßnahmen zur Verbesserung Deiner Auffindbarkeit in ChatGPT.

Recherchiere Long-Tail-Keywords und Entitäten

Die klassische Keyword-Recherche bildet auch für KI-optimierte Inhalte eine solide Grundlage. Sie sollte jedoch gezielt um Aspekte erweitert werden, die für generative Systeme wie ChatGPT oder Google AI Overviews relevant sind. Ziel ist es, nicht nur Keywords, sondern auch natürliche Formulierungen, Fragen und Phrasen zu identifizieren, die häufig in KI-generierten Antworten auftauchen und der Suchintention der Nutzer entsprechen.

Zielgruppenverständnis als Basis

Was genau sucht Deine Zielgruppe? Geht es um konkrete Produkte, allgemeine Informationen oder praktische Anleitungen? Die gewählten Begriffe und Inhalte sollten direkt darauf eingehen und den Sprachgebrauch der Zielgruppe widerspiegeln. Das erhöht die Chance, dass KI-Modelle Deine Inhalte in passenden Kontexten berücksichtigen.

Beispiel: Die Suchanfrage „Bosch Bohrhammer“ wird von ChatGPT Search typischerweise beantwortet mit:

• einer Auflistung von Angeboten,
• einer kurzen Beschreibung der Produktempfehlungen mit Leistungsdaten und Anwendungsfeldern,
• konkreten Vorteilen des jeweiligen Produkts.

Solche Informationen sollten auf einer entsprechenden Produktseite strukturiert und umfassend aufbereitet sein. Es lohnt sich außerdem, die von ChatGPT zitierten Wettbewerbsseiten zu analysieren: Welche Aspekte decken sie ab? Welche Begriffe verwenden sie?

Wichtige Keyword- und Begriffstypen für die Recherche

Eine KI-taugliche Keyword-Recherche umfasst zudem verschiedene Begrifflichkeiten, die gezielt kombiniert werden sollten:

• Longtail-Keywords & natürliche Suchanfragen: Ausformulierte, präzise Fragen und Begriffe, etwa: „Welche Anbieter für Bohrhammer von Bosch beliefern die Gewerbekunden im DACH-Raum?“
• Semantisch verwandte Begriffe: Synonyme oder themennahe Begriffe, die den Kontext erweitern, wie: „Bohrdurchmesser“, „Schlagenergie“, Meißelarbeiten“.
• Entitäten (Namen, Marken, Fachbegriffe): Inhalte, die von Sprachmodellen als wiedererkennbare Bezugspunkte verstanden werden, wie beispielsweise:
  „Bosch“, „Schlagbohren”, „KickBack Control“.
• Kontextuelle Fachphrasen: Typische Begriffe aus dem jeweiligen Themenfeld, die zeigen, dass der Text fachlich fundiert ist, zum Beispiel:
  „variable Drehzahlregulierung“, „Einzelschlagenergie“, „pneumatisches Schlagwerk”.

Optimiere Deine Webseite für Suchmaschinen

Die enge Verbindung zwischen Microsoft und OpenAI – unter anderem durch eine milliardenschwere Investition – wirkte sich direkt auf die Datenquellen von ChatGPT aus. Da ChatGPT bei der Websuche bislang auf Bing zugriff und dies womöglich immer noch tut, besteht eine enge inhaltliche Überschneidung zwischen den Top-Ergebnissen in Bing und den Quellen, die in generierten Antworten genannt werden.

Obwohl Google und Bing in vielen Bereichen vergleichbare Technologien einsetzen, unterscheiden sich ihre Algorithmen im Detail. Diese Unterschiede haben zur Folge, dass Inhalte auf beiden Plattformen unterschiedlich bewertet und platziert werden. Das verdeutlicht, wie wichtig es ist, Inhalte nicht nur für eine einzelne Suchmaschine zu optimieren. Bei der Optimierung für Bing sollten mögliche Auswirkungen auf das Google-Ranking mitgedacht werden – etwa durch Unterschiede in der Indexierung oder Bewertung bestimmter Inhalte. Google dominiert schließlich nach wie vor den globalen Suchmarkt.

Zu den bewährten Maßnahmen für eine bessere Platzierung in Bing gehören:

• Die Einrichtung der Bing Webmaster Tools.
• Technisches SEO sowie Onpage- und Offpage-Maßnahmen, die gezielt auf Bing abgestimmt sind.
• Für lokal tätige Unternehmen: Die Beantragung eines Eintrags in Bing Places for Business.

Wie bereits erwähnt, existieren Anzeichen dafür, dass ChatGPT Bing durch Google als Datenquelle ersetzt. Wenn Google bereits ein relevanter Kanal für Deine Webseite ist, solltest Du die klassische Suchmaschinenoptimierung folglich auch zukünftig nicht vernachlässig, da sie möglicherweise auch auf die Sichtbarkeit in Sprachmodellen wie ChatGPT einzahlen kann.

Baue thematische Autorität auf

Um in einem bestimmten Themenfeld als relevant zu gelten, genügt es nicht, einmal einen gut recherchierten Artikel zu veröffentlichen. Entscheidend ist, dass ein Thema über längere Zeit, aus verschiedenen Perspektiven und in unterschiedlichen Formaten behandelt wird. Dies geschieht etwa mit den folgenden Methoden:

• Cluster-Content: Themenseiten mit intern gegenseitig verlinkten Unterseiten zu Detailfragen und verwandten Themen.
• Ranch-Style-Content: Anstelle von massiven, ganzheitlichen Seiten, werden viele granulare Seiten zu den verschiedenen Einzelaspekten eines Themas erstellt. So werden gezielt Inhalte zu zahlreichen Long-Tail-Suchanfragen veröffentlicht, die auf die unterschiedlichen Phasen der Customer Journey abgestimmt sind.
• Content-Konsistenz: Verwendung einer konsistenten Terminologie und eine klare inhaltliche Positionierung zur Erzeugung eines wiedererkennbares Muster im semantischen Raum des Musters. Zudem sollten bestehende Inhalte regelmäßig erweitert und aktualisiert werden.

Stärke die Präsenz auf externen Plattformen

Backlinks spielen im reinen LLM-Kontext eine untergeordnete Rolle. Relevant sind stattdessen Erwähnungen mit Kontext. Immer mehr Nutzer wenden sich an KI-basierte Antwortsysteme wie ChatGPT, um personalisierte Empfehlungen zu erhalten – sei es für Produkte, Dienstleistungen oder lokale Angebote. Begriffe wie „beste“, „empfohlene“ oder „Top“ prägen dabei häufig die formulierten Anfragen.

In generierten Antworten werden bevorzugt Quellen herangezogen, die bereits in vertrauenswürdigen Kontexten erwähnt wurden. Dazu zählen insbesondere redaktionelle Medien, Branchenseiten, lokale Aggregatoren oder etablierte Empfehlungsportale.

Um in solchen Inhalten aufzutauchen, ist ein Eintrag auf relevanten Plattformen essenziell – je nach Medium durch lokale Präsenz, redaktionelle Aufmerksamkeit oder gezielte Öffentlichkeitsarbeit. Diese kann etwa durch das Bereitstellen von Testzugängen, Produktmustern oder besonderen Einblicken in Dienstleistungen erfolgen.

Bei allgemeinen Suchanfragen ohne lokalen Bezug – etwa zu digitalen Tools oder Software – dominieren hingegen bekannte Fachportale und Vergleichsseiten mit hoher Autorität. In solchen Fällen berücksichtigt ChatGPT bevorzugt redaktionelle Empfehlungen aus etablierten Medienhäusern und Technologiemagazinen.

Diese Vorgehensweise ähnelt klassischen SEO-Strategien: Der gezielte Aufbau von Erwähnungen und Verweisen über sogenannte Outreach-Maßnahmen bleibt ein zentraler Bestandteil. Unternehmen profitieren davon, wenn sie durch hochwertige Inhalte oder relevante Angebote einen konkreten Mehrwert bieten, der von Dritten aufgegriffen und weiterverbreitet wird. So entsteht Reichweite, die über Backlinks hinaus auch für KI-gestützte Suchsysteme sichtbar wird.

Diese Maßnahmen helfen, Sichtbarkeit im semantischen Raum der Modelle aufzubauen:

• Erwähnungen auf Wikipedia oder ein eigener Eintrag, falls möglich
• Präsenz auf etablierten Business-Plattformen wie Sortlist oder ProvenExpert
• Aktive Beteiligung an fachbezogenen Diskussionen, z. B. auf Reddit, Quora oder Stack Overflow
• Veröffentlichung von Fachbeiträgen in redaktionellen Medien oder Branchenportalen
• Verbreitung eigener Inhalte auf zusätzlichen Kanälen wie LinkedIn, Medium oder Substack
• Pressearbeit und Gastbeiträge in etablierten Publikationen
• Beteiligung an Studien, Interviews, Podcasts
• Zitate in thematisch verwandten Artikeln oder Branchennews
• Erwähnung durch Influencer oder Creator auf YouTube, TikTok und in transkribierten Inhalten auf Instagram

ChatGPT bevorzugt strukturierte Inhalte

Eine klare und logische Struktur erleichtert Suchmaschinen wie Bing und Google sowie ChatGPT die Verarbeitung von Inhalten. Gliederungselemente wie Zwischenüberschriften, nummerierte Listen oder Tabellen helfen dabei, Informationen zu erfassen, zu interpretieren und in geeigneten Kontexten auszugeben.

Gut lesbare und zielgruppenorientierte Inhalte, die klar einem roten Faden folgen, haben demnach bessere Chancen, in generierten Antworten berücksichtigt zu werden. Wichtig sind dabei intuitive Navigation, logische Themenblöcke und eine klare Trennung zwischen Einführung, Erklärung und Zusammenfassung – idealerweise ergänzt durch hervorgehobene Tipps oder Bulletpoints, die typische Nutzerfragen direkt aufgreifen.

Wende das E-E-A-T-Konzept an

KI-Modelle bevorzugen Inhalte, die durch Erfahrung, Fachwissen und Transparenz gestützt werden. Daher ist das aus der klassischen Suchmaschinenotpimierung bekannte E-E-A-T-Framework (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) auch im ChatGPT SEO anwendbar.

Vertrauenswürdige Inhalte können in der ChatGPT-Suche profitieren, wenn sie durch folgende Signale gestützt werden:

• Biografien von Autoren mit klar erkennbarer Fachkompetenz und thematischer Spezialisierung
• Authentische Erfahrungsberichte, die auf konkreten Anwendungen oder persönlicher Praxis basieren
• Offizielle Zertifikate, die die fachliche Qualifikation oder Produktsicherheit belegen
• Auszeichnungen durch unabhängige Institutionen oder Branchenverbände
• Erwähnungen in und Zitate aus vertrauenswürdigen Quellen, die die Argumentation der eigenen Inhalte zusätzlich untermauern

Inhalte, die auf eigenen Erfahrungen basieren und diese glaubhaft vermitteln, sind überzeugender als rein datenbasierte KI-Texte und können sich so im Idealfall besser durchsetzen.

Nutze ansprechende Bilder und Videos 

In bestimmten Antwortszenarien integriert ChatGPT Bilder, Videos oder Grafiken, um Inhalte anschaulicher zu gestalten. Seiten, die hochwertige visuelle Medien bereitstellen, erhöhen ihre Chancen, in multimedialen Antworten aufzutauchen. Wichtig ist dabei die Relevanz der Inhalte – eine generische KI-Grafik überzeugt weniger als ein authentisches Bild, das zur konkreten Nutzerfrage passt.

Monitoring: Wie lässt sich der Erfolg von ChatGPT SEO messen?

Derzeit gibt es noch keine etablierten SEO-Suiten zur Überwachung der Sichtbarkeit in LLMs. Erste Tools, die dieses Problem adressieren, befinden sich in einer frühen Entwicklungsphase. Umfassende Daten stehen Dir also für gewöhnlich nicht zur Verfügung. Dennoch gibt es Indikatoren zur Beurteilung zur Wirksamkeit Deiner SEO-Maßnahmen für ChatGPT.  

Zugriff durch ChatGPT- und OpenAI-Bots

Ein Indikator für die Sichtbarkeit innerhalb von ChatGPT ist die Aktivität von OpenAI-Bots auf der Website. OpenAI setzt verschiedene Robots ein. Einige davon erfassen Inhalte zur Modell-Weiterentwicklung, andere werden für Echtzeitsuchen verwendet.

Die drei wichtigsten Bots sind:

• ChatGPT-User ist ein User-Agent, der dann erscheint, wenn ChatGPT eine Internetrecherche in Echtzeit durchführt – etwa bei aktivierter Browsing-Funktion in der Plus-Version.
• GPTBot durchsucht Webseiten, um Inhalte für zukünftige Trainingsdaten von ChatGPT zu sammeln. Regelmäßige Besuche dieses Bots lassen darauf schließen, dass die eigenen Inhalte potenziell in neue Modellversionen einfließen.
• OAI-SearchBot dient der Indexierung für die Websuche innerhalb von ChatGPT. Seine Aktivität deutet darauf hin, dass Inhalte als relevant für Nutzeranfragen eingeschätzt werden.

Je häufiger diese Bots auf der Website aktiv sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Inhalte entweder in zukünftigen Antworten verarbeitet oder direkt für Live-Abfragen verwendet werden.

Über Webanalyse-Tools wie Google Analytics oder Serverlogs lassen sich diese Zugriffe erfassen. Dazu müssen Filter eingerichtet werden, die die User-Agent-Strings oder IP-Adressen von OpenAI erkennen.

Sichtbarkeit durch Testanfragen prüfen

Neben der technischen Beobachtung lässt sich auch manuell überprüfen, wie präsent eine Marke oder ein Unternehmen in den ChatGPT-Antworten ist. Dazu genügt es, gezielte Fragen direkt an ChatGPT zu stellen. Besonders aussagekräftig sind Formulierungen, die auf Empfehlungen oder Rankings abzielen – etwa:

• „Wer bietet [Dienstleistung] für [Zielgruppe] an?“
• „Was sind gute Marken für [Produkt]?“
• „Welche Anbieter gibt es für [Thema] in [Ort]?“

Dabei ist es ratsam, verschiedene Konstellationen zu testen – etwa mit unterschiedlichen Modellversionen (GPT-3.5 vs. GPT-4), kostenlosen und kostenpflichtigen Accounts sowie aktivierter Websuche, um das Verhalten möglichst realistisch zu simulieren.

Auch Folgefragen liefern wertvolle Erkenntnisse. Durch die dialogbasierte Struktur lassen sich tiefergehende Informationen abrufen, etwa:

• „Wer hat gute Bewertungen bei [Kriterium oder Plattform]?“
• „Welche anderen Anbieter sind vergleichbar?“
• „Kennst Du günstigere Alternativen?“

Auch wenn eine Marke in der ersten Antwort nicht auftaucht, kann sie bei spezifischeren Rückfragen dennoch erscheinen. Dadurch lässt sich differenziert bewerten, in welchen Kontexten die eigene Sichtbarkeit bereits gegeben ist – und wo eventuell noch Optimierungspotenzial besteht.

Potenziale und Herausforderungen für Unternehmen

Die Integration generativer KI-Systeme wie ChatGPT schafft neue Möglichkeiten zur Positionierung im Netz, birgt aber für schwächere Marken zugleich Unsicherheiten im Hinblick auf die Reichweite. Unternehmen, die frühzeitig auf ChatGPT-Optimierung setzen, können sich als thematisch relevante Entitäten etablieren – unabhängig von ihrer Position in den Suchergebnissen von Google.

Die intransparente Antwortlogik erschwert es jedoch, Einfluss auf die Sichtbarkeit zu nehmen oder den Effekt von Maßnahmen konkret zu analysieren. Zudem können Sprachmodelle falsche Zusammenhänge herstellen oder veraltete Informationen nutzen. Die Korrektur solcher Fehler ist bislang nur über langfristige Reputationspflege und gezielte Content-Arbeit möglich.

ChatGPT bevorzugt bekannte Marken. Neue oder wenig zitierte Anbieter haben es schwer, modellseitige Relevanz aufzubauen. Gleichzeitig nimmt der Stellenwert der in der klassischen Suchmaschinenoptimierung hart erarbeiteten – oder teuer erkauften – Backlinks ab. Dies kann kleinen Marken eventuell einen Vorteil liefern, sofern diese sich für relevante Long-Tail-Anfragen auch ohne hochwertige Backlinks in Suchmaschinen positionieren können und so eher von ChatGPT berücksichtigt werden.

ChatGPT SEO steht noch am Anfang 

Die Integration generativer KI in Suchprozesse befindet sich noch in der Entwicklungsphase, doch die Tendenz ist eindeutig. KI-gestützte Tools etablieren sich als fester Bestandteil der Informationssuche. Sie verändern dabei das Nutzerverhalten und erfordern ein Umdenken in der Suchmaschinenoptimierung.

Das Suchverhalten wird dialogisch und multimodal. Die Suchsysteme entwickeln sich von klassischen Ergebnislisten hin zu interaktiven Antwortformaten. Anwendungen wie Googles AI Overview oder ChatGPT mit Webzugriff verdeutlichen den Trend hin zu hybriden Modellen: Die Grenze zwischen Suchmaschine und Sprachmodell verschwimmt. Nutzer erwarten kontextuelle Antworten, ergänzt durch visuelle, tabellarische oder interaktive Elemente.

Für Unternehmen bedeutet das: Sie künftig im klassischen Suchindex und in den semantischen Modellen generativer KI auffindbar sein. Eine einseitige Fokussierung auf traditionelle Suchmaschinen reicht zukünftig vermutlich nicht mehr aus, um langfristig auffindbar zu bleiben. Nur wer in beiden Systemen präsent ist, bleibt im digitalen Wettbewerb relevant.