Traffic-Verlust durch KI: Was Unternehmen jetzt tun müssen

«SEO ist tot.» Dieser Satz ist so alt wie die Disziplin selbst. Doch diesmal ist der Umbruch tiefgreifender. Die These: Wer weiterhin nur für Google optimiert, lässt enormes Potenzial ungenutzt. Die Zielgruppe sucht längst nicht mehr nur nach Links. Sie stellt ihre Fragen an ChatGPT, Perplexity oder Claude und erwartet direkte Antworten. Daraus entsteht ein neuer Markt mit Tools, die Sichtbarkeit in KI-generierten Resultaten versprechen.
Doch diese Analyse bleibt unvollständig. Sie übersieht, wie viele Unternehmen tatsächlich arbeiten, insbesondere im Schweizer Markt. Neue Tools können Prozesse abbilden, das ist unbestritten. Aber sie ersetzen nicht die Fähigkeit, Daten einzuordnen und daraus strategische Schlüsse zu ziehen. Unternehmen brauchen nicht einfach ein Dashboard. Sie brauchen Orientierung. Und die entsteht nicht im System, sondern durch Entscheidungen davor.

Google und andere Suchmaschinen haben uns jahrzehntelang konditioniert: Wir tippen Keywords ein und klicken auf Links. Doch dieses Paradigma bröckelt. KI-Systeme liefern direkte, verdichtete Antworten, oft ohne dass der Klick auf eine Webseite noch nötig ist. Sie agieren als digitale Berater, die Empfehlungen aussprechen, Optionen vergleichen und Kaufentscheide unmittelbar beeinflussen.

Die Konsequenz ist klar: Sichtbarkeit allein genügt nicht mehr. Wirkung entsteht erst dort, wo Präsenz auf Relevanz trifft und in ein klares Zielsystem eingebettet ist. Wer heute nicht in den Antworten der KI auftaucht, wird für einen wachsenden Teil seiner Zielgruppe unsichtbar.

«Da möchte ich lieber dabei sein als Zuschauer oder Opfer», sagt Malte Landwehr (ehemals SEO bei Idealo, heute CMO beim Berliner Startup Peec.ai) und bringt damit den fundamentalen Wandel treffend auf den Punkt. Seine Botschaft: KI-Sichtbarkeit ist keine Erweiterung, sondern ein Paradigmenwechsel. Wer nur bestehende SEO-Tools auf KI erweitert, unterschätzt die Herausforderungen.

Im aktuellen Markt für AI Search Tools lassen sich zwei Ansätze beobachten. Einerseits die etablierten SEO-Suiten, die ihre bestehenden Plattformen um KI-Funktionen erweitern. Sie bauen auf ihrer enormen Datenbasis aus der Keyword-Ära auf und versuchen, diese für die neue Welt der Antworten zu adaptieren.

Andererseits betreten KI-native Herausforderer den Markt. Sie denken die Analyse von Grund auf neu und basieren ihre Methodik auf Prompt-Engineering und der direkten Interaktion mit den Sprachmodellen. Ihnen fehlt die historische Datentiefe, doch ihre Stärke liegt in der fokussierten, oft agileren Herangehensweise. Beide Philosophien haben ihre Berechtigung, doch für Unternehmen ist die entscheidende Frage nicht, welches Tool sie nutzen, sondern welche Strategie sie damit verfolgen.

Die Grafik verdeutlicht den fundamentalen Unterschied in der Methodik. Der klassische, adaptierte Ansatz baut auf dem bestehenden SEO-Paradigma auf: Er nutzt Keyword- und Backlink-Datenbanken und legt eine Analyse von KI-Antworten als zusätzlichen Layer darüber. Das Ergebnis ist eine traditionelle, keywordbasierte Sichtbarkeit, die lediglich um KI-Daten erweitert wird.

Im Gegensatz dazu startet der AI-native Ansatz direkt im neuen Ökosystem. Er basiert auf der Analyse von Prompt-Universen und Live-Abfragen an diverse LLMs. Anstatt Keywords zu tracken, extrahiert er Kontext, erwähnte Marken, Personen oder Orte sowie die verwendeten Quellen aus den generierten Antworten. Das Ergebnis ist eine neue Metrik, die auf Kontext und Reputation basiert und damit der Funktionsweise von Antwortmaschinen entspricht.

Die blosse Messung der Sichtbarkeit ist wichtig, aber die Optimierung ist das, was wirklich zählt. Eine kompetente Agentur nutzt die richtigen Tools nicht als Selbstzweck, sondern als Grundlage für strategische Entscheidungen. Die aktuelle Tool-Landschaft lässt sich grob in drei methodische Ansätze unterteilen:

1. Die Adaptierer: SEO-Suiten mit KI-Erweiterung

Diese Tools ergänzen bestehende SEO-Plattformen um Funktionen für die KI-Suche. Sie basieren auf etablierten Keyword-Daten und integrieren zusätzlich Kennzahlen zur Sichtbarkeit in AI Overviews.

• Semrush erweitert seine klassische Tool-Suite um die Möglichkeit, Google AI Overviews systematisch zu analysieren. Nutzer sehen, welche ihrer bestehenden Keywords durch KI-Antworten ersetzt oder ergänzt werden. Zusätzlich liefert ein separates AI Toolkit Informationen darüber, wie häufig und in welchem Kontext eine Marke in Antworten von ChatGPT oder Perplexity auftaucht.
  Strategischer Einsatz: Ideal für Teams, die eine All-in-One-Lösung suchen und die Brücke zwischen traditioneller SEO und der neuen KI-Welt schlagen wollen.
• Das neue SISTRIX-AI/Chatbot Research Tool zeigt, wie sichtbar eine Marke in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT oder Gemini ist. Ein einfacher Kennwert fasst diese Sichtbarkeit zusammen und macht so den Vergleich mit anderen Marken möglich. Unternehmen erhalten damit eine konkrete Grundlage, um ihre Position aktiv zu verbessern, statt nur auf Veränderungen im KI-Markt zu reagieren.
  Strategischer Einsatz: Entscheidend für Marketer und Strategen, die eine verlässliche Datengrundlage zur Bewertung ihrer KI-Sichtbarkeit benötigen. Das Tool übersetzt die oft schwer greifbare Markenpräsenz in klare Kennzahlen, ermöglicht einen direkten Vergleich mit dem Wettbewerb und schafft damit die Basis, um die eigene Reputation gezielt und proaktiv zu steuern.

2. Die KI-Natives: Spezialisten für die Output-Analyse
Diese Tools wurden speziell für die neue Ära der KI-Suche entwickelt. Sie simulieren gezielt Nutzeranfragen (Prompts) und analysieren die textlichen Antworten der KI-Systeme.

• Peec.ai und Rankscale zählen zu den führenden Anbietern in diesem Segment. Beide ermöglichen es, die Sichtbarkeit der eigenen Marke im Vergleich zum Wettbewerb über mehrere LLMs hinweg zu messen, inklusive der Sentiment-Analyse. Rankscale punktet mit einem sehr zugänglichen, kreditbasierten Preismodell, während Peec.ai sich durch einfache Bedienung und starkes Benchmarking für KMUs und Agenturen auszeichnet.
  Strategischer Einsatz: Unverzichtbar für das grundlegende Monitoring. Diese Tools beantworten die zentrale Frage: „Werde ich erwähnt und wer wird häufiger erwähnt?“
• Profound und Scrunch AI richten sich an grössere Unternehmen mit komplexeren Anforderungen. Sie gehen tiefer als das reine Monitoring. Profound liefert eine detaillierte Analyse mit kontextuellen Themenschwerpunkten. Scrunch AI bietet als Alleinstellungsmerkmal ein Persona-spezifisches Tracking, das aufzeigt, wie die KI je nach Zielgruppe (z.B. Enterprise vs. KMU) unterschiedlich über eine Marke spricht.
  Strategischer Einsatz: Für grosse Marketing- und PR-Teams, die nicht nur die Frequenz, sondern auch die Tonalität und den inhaltlichen Rahmen ihrer Erwähnungen gezielt steuern möchten.

3. Der technische Spezialist: Fokus auf die Input-Analyse

Im Gegensatz zu Tools, die KI-Antworten auswerten, konzentriert sich dieser Ansatz auf die Frage, welche Inhalte KI-Systeme überhaupt erfassen.

• Oncrawl ist in diesem Bereich der führende Anbieter. Statt Prompts zu simulieren, analysiert das Tool Server-Logfiles und protokolliert, wann und wie oft der KI-Crawler wie der GPTBot auf eine Webseite zugreifen .
  Strategischer Einsatz: Ein spezialisiertes Werkzeug für technische SEOs. Es zeigt nicht, was die KI über eine Marke sagt, sondern welche Inhalte sie wahrnimmt. Damit liefert es die Grundlage, um sicherzustellen, dass die eigene Website überhaupt als vertrauenswürdige Quelle für die KI-Systeme in Frage kommt.

Zwischenfazit: Die Analyse des Tool-Marktes zeigt deutliche Unterschiede im Reifegrad der verschiedenen Anbieter. Klassische SEO-Suiten sind in etablierten Bereichen wie der GEO-Analyse solide aufgestellt, stossen jedoch oft an Grenzen, wenn es um neue KI-spezifische Funktionen wie proaktives Prompt-Testing oder Sentiment-Analyse geht.

Stärke zeigen hier die KI-nativen Herausforderer und spezialisierten Tools: Sie setzen Massstäbe bei der plattformübergreifenden Sichtbarkeitsmessung (Multi-LLM Tracking) und der gezielten Analyse der Markenwahrnehmung. Doch was bedeutet das konkret für die strategische Ausrichtung von Unternehmen?

Wer sich nicht nur auf Dashboards verlässt, sondern Marktanteile gewinnen möchte, braucht eine digitale Strategie mit Ziel, Struktur und System. Genau hier setzen wir an, wo Tool-Logiken an ihre Grenzen stossen. Wir übersetzen Daten in eine wirksame Online-Strategie für Ihre Marke:

Analyse und Zielarchitektur: Wir beginnen mit einer 360-Grad-Analyse Ihrer aktuellen KI-Sichtbarkeit. Durch die Kombination führender Tools schaffen wir eine fundierte, datenbasierte Grundlage. Darauf aufbauend definieren wir eine klare Zielarchitektur: Wo muss Ihre Marke präsent sein, um die relevantesten Zielgruppen in ihrer Customer Journey zu erreichen und Reputationsrisiken zu minimieren?

Reputationsbasierte Content-Strategie: Aus diesen Erkenntnissen leiten wir konkrete Massnahmen ab. Statt ins Blaue zu optimieren, steuern wir Ihre Inhalte gezielt in Richtung KI-Relevanz. Das heisst, bestehende Inhalte werden geschärft, Autorität in bevorzugten Quellen wie Fachportalen, Foren oder Referenz-Websites wird gezielt aufgebaut und Ihre gesamte digitale Präsenz wird auf semantische Zusammenhänge (Entity Recognition) hin optimiert.

Kontinuierliche Steuerung und Optimierung: Sichtbarkeit in der KI-Suche ist kein einmaliges Projekt. Wir etablieren einen kontinuierlichen Prozess aus Monitoring, Analyse und Anpassung. So stellen wir sicher, dass Ihre Marke nicht nur heute sichtbar ist, sondern auch in der sich rasant entwickelnden KI-Landschaft souverän navigiert und sich langfristig einen Wettbewerbsvorteil sichert.

Kurz gesagt: Wir liefern nicht nur Daten, sondern die entscheidende Einordnung und die strategische Steuerung, um das Richtige wirksam zu machen.

Eines ist klar: Tools und Systeme allein reichen nicht aus. Wer in KI-Systemen sichtbar bleiben will, braucht ein Fundament aus Relevanz, Klarheit und technologischer Kompetenz.

KI-Systeme produzieren Varianten, aber keine Haltung. Sie generieren Inhalte, testen Formate, variieren Botschaften. Doch sie erkennen keine Spannungsfelder. Sie formulieren keine strategische Positionierung. Sie verankern keine Marke über den Moment hinaus.

Deshalb verschiebt sich der Fokus von reinen Keywords hin zu Kontext und Reputation. Erfolgreiche LLMO braucht mehr als isolierte Massnahmen. Entscheidend ist das Zusammenspiel: technisches SEO, PR, Content-Marketing und ein tiefes Verständnis für KI-Technologien. Erst diese Verbindung schafft die Grundlage für echte Erfolgsgeschichten.

Es geht darum, Autorität aufzubauen, in den richtigen Quellen präsent zu sein und Inhalte so zu gestalten, dass sie von KI-Modellen als vertrauenswürdig und relevant eingestuft werden.

Die Diskussion rund um GEO-Tools richtet sich häufig an globale Werbeökosysteme. Gemeint sind Märkte mit grossen Inhouse-Teams und klar abgegrenzten Plattform-Abteilungen. Die Schweiz funktioniert anders.

Hier dominieren KMU mit schlanken Strukturen und verteilten Verantwortlichkeiten. Marketing wird selten vollständig intern abgedeckt. Dennoch sind die Anforderungen hoch: Messbare Resultate, klare KPIs und eine direkte Anbindung an die Geschäftsziele.

Plattformen können dabei unterstützen. Doch sie liefern keine Einordnung. Was fehlt, ist nicht mehr Technologie, sondern die Verbindung zwischen Systemverständnis und unternehmerischer Relevanz.

Neue AI Search Tools liefern Daten, Metriken und Vergleiche. Was sie nicht liefern, ist eine Zielarchitektur, eine Einordnung oder eine strategische Bewertung. Die Zukunft gehört denjenigen, die nicht nur fragen: “Werde ich erwähnt?”, sondern: “Wie prägt die KI die Wahrnehmung meiner Marke und welche Wirkungshebel habe ich, um das positiv zu steuern?”

Wer Wirkung erzielen will, braucht mehr als Systeme. Er braucht Klarheit. Nicht trotz, sondern gerade wegen der neuen Plattformlogik. Denn nachhaltiger Wettbewerbsvorteil entsteht nicht aus dem, was technisch messbar ist. Sondern aus dem, was bewusst entschieden wird, mit Blick auf das, was zählt.