AI Search für B2B-Enterprise: Sichtbar bleiben, wenn die Zielgruppe nicht mehr (nur) googelt

Worum geht's

Zusammen mit Lisa Deutscher (Online Marketing / Bike Partner Relations) von JobRad besprechen wir, wie ein Marktführer pragmatisch mit dem Thema AI Search / GEO gestartet ist – mit ersten Experimenten, konkreten Ergebnissen und ohne großes Budget. Niklas Buschner von Radyant ordnet diese Maßnahmen als Experte für Organic Visibility ein und zeigt in einer Potenzial-Analyse, was darüber hinaus noch möglich ist. Eine Blaupause für jedes Unternehmen, das seine AI-Sichtbarkeit verbessern will.

Agenda

• Was ist AI Search wirklich und wo hört SEO auf?
• Wie startet man pragmatisch mit GEO und was bringt das für die AI-Sichtbarkeit?
• Wie sichtbar ist unser Unternehmen in AI Search und wo müssen wir nachlegen?
• Was können wir heute schon messen und wo ist die Datenlage noch eine Blackbox?
• Wie verkaufen wir AI Search intern, ohne ein neues Projekt aufzusetzen?

Key-Takeaways

• Kleine, gezielte Content-Updates wirken oft stärker als große Projekte: Jobrad hat bestehende Artikel offensiver formuliert und Barrierefreiheit verbessert, mit direktem Effekt auf KI-Antworten  
• Visibility ≠ Share of Voice: in KI-Suchergebnissen präsent zu sein reicht nicht; entscheidend ist, wie oft du im Vergleich zu Wettbewerbern genannt wirst  
• Self-Reported Attribution ist der pragmatischste Weg, KI-Traffic in B2B-Leads zu übersetzen: einfach im Kontaktformular fragen, wie Kunden auf euch aufmerksam wurden  
• YouTube wird von KI-Systemen regelmäßig als Quelle zitiert: kurze, hilfreiche Videos können die Markensichtbarkeit deutlich steigern  
• Personas erleben ein Revival: je kontextualisierter die KI-Suche wird, desto wichtiger ist ein tiefes Verständnis der eigenen Zielgruppen  
• Support-Tickets und Vertriebsdaten sind unterschätzte Quellen für KI-optimierten FAQ-Content