KI-Sichtbarkeit ist in aller Munde. Viele Unternehmen prüfen inzwischen, ob sie in ChatGPT, Perplexity oder anderen Systemen auftauchen. Kurz danach stellt sich die spannendere Frage: Was sieht man da eigentlich – und ist es das, was wir uns vorgestellt haben?
Denn Sichtbarkeit heißt noch lange nicht, dass beim Fragenden etwas Brauchbares ankommt. Für ihre Antwort nutzt die KI vielleicht eine alte Produktmeldung, eine technische Dokumentation, eine frühere Referenz oder irgendein PDF, das seit Jahren einsam durchs Netz reist. Alles echte Informationen. Aber wenn solche Fundstücke die Antwort prägen, entsteht daraus noch lange kein überzeugendes Bild des Unternehmens. Vor allem keines, das zeigt, warum es für den Fragenden wirklich relevant ist.
Viele GEO-Ansätze optimieren darauf, dass Inhalte leichter gefunden und verarbeitet werden: durch klare Seitenstrukturen, strukturierte Daten, interne Verlinkung, konsistente Begriffe und Antworten auf typische Fragen. Das ist sinnvoll.
Liefert die KI auf die Frage eines Nutzers eine Antwort, die klar macht, warum dieses Unternehmen relevant ist? Und welchen Nutzen seine Lösung bietet?
Damit die KI mehr liefert als digitales Strandgut, braucht sie einen Sinn für Zusammenhänge. Kundenfragen lassen sich häufig auf typische Situationen zurückführen: schneller produzieren, sicherer arbeiten, Kosten senken, Verfügbarkeit erhöhen oder eine Investition wirtschaftlich beherrschbar machen.
Für solche Standardsituationen entwickeln wir in der Value Story passende Nutzencluster. Sie verbinden die relevanten Informationen, Vorteile und Belege. Die konkrete Frage entscheidet dann, welche davon für die Antwort wichtig werden.
Ausgangspunkt ist die Positionierung des Unternehmens. Sie beschreibt, für welche Kunden das Unternehmen relevant ist, welche Probleme es löst und wodurch es sich von Alternativen unterscheidet.
Daraus entwickeln wir die Value Story. Sie legt fest, welche Kundenvorteile im Mittelpunkt stehen, wodurch sie belegt werden und wie sie miteinander zusammenhängen. So entsteht die inhaltliche Grundlage dafür, dass KI-Systeme auf unterschiedliche Fragen passende Antworten geben können – und dabei sichtbar wird, warum das Unternehmen für den jeweiligen Kunden relevant ist.
Wir beschäftigen uns seit vielen Jahren mit nutzenorientierter Kommunikation im B2B-Segment. Für die KI-Kommunikation entwickeln wir unsere Methoden weiter:
Positionierung: Wir bestimmen den strategischen Kern: Für wen ist das Unternehmen relevant, welche Probleme löst es und wodurch unterscheidet es sich?
Value Story: Wir definieren typische Standardsituationen, bündeln die relevanten Kundenvorteile und priorisieren sie für unterschiedliche Zielgruppen.
Entitäten: Wir bestimmen die zentralen semantischen Knotenpunkte – etwa Zielgruppen, Probleme, Lösungen, Technologien, Anwendungen und Vorteile – und ihre Beziehungen zueinander.
Story-Architektur: Daraus entsteht die Struktur der Gesamtgeschichte. Unterschiedliche Content-Längen und fraktale Bausteine sorgen dafür, dass der Kern der Value Story vom kurzen Teaser bis zur ausführlichen Fassung erkennbar bleibt.
Content ableiten: Aus dieser Struktur entwickeln wir konkrete Inhalte und prüfen anschließend, ob Menschen und KI-Systeme die gewünschte Nutzengeschichte erkennen.
So entsteht keine zweite Story für die Maschine, sondern eine gemeinsame Geschichte, die Menschen verstehen und KI-Systeme rekonstruieren können.
Wir freuen uns schon darauf, deine Geschichte zu erzählen.
