7 Risiken, warum Marken in der KI-Ära verschwinden

Die zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Konsumenten Marken entdecken. Klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) deckt diese neuen Anforderungen nicht mehr ab. Unternehmen, die ihre Medien- und Suchstrategien nicht weiterentwickeln, laufen Gefahr, in KI-generierten Antworten nicht mehr aufzutauchen. Acxiom Deutschland hat sieben zentrale Risiken identifiziert und zeigt, wie Unternehmen diese proaktiv begegnen können.

Risiko 1: Veraltete SEO-Strategien
Die KI-Suche steht nicht nur für einen technologischen Wandel, sondern auch für einen Wandel der Einflusslogik. Generative Systeme verschieben den Schwerpunkt von direkter Nutzerinteraktion hin zur indirekten Steuerung durch Algorithmen. Klassische Google-Rankings allein reichen daher nicht mehr aus. Gleichzeitig werden Informationen, die in unstrukturiertem Format vorliegen oder ausschließlich in JavaScript eingebettet sind, von KI-Systemen nur schwer erfasst. Inhalte sollten daher modellgerecht aufbereitet sein, d. h. mit klaren Metadaten, strukturierten Daten und serverseitigem Rendering.

Risiko 2: Ungepflegte Markenpräsenz
Fehlende oder veraltete Markeninformationen können schnell zu fehlerhaften oder verzerrten Darstellungen in KI-Antworten führen. Daher ist es entscheidend, Informationen kontinuierlich zu aktualisieren und in vertrauenswürdigen Quellen bereitzustellen. Hochwertige, geprüfte Inhalte mit Originalmaterial, relevanten Fakten und menschenfreundlicher Aufbereitung nach „people-first“-Standards erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in KI-Ergebnissen berücksichtigt zu werden. Inhalte ohne Relevanz oder Mehrwert werden dagegen eher herausgefiltert.

Risiko 3: Fehlende Prompt-Strategien
KI-Systeme wie Chatbots oder Search-Assistenten greifen nicht einfach Inhalte ab, sondern verarbeiten sie über komplexe Abfragen. Unternehmen, die diesen Prozess nicht verstehen, verzichten auf Gestaltungsspielräume. Eine Möglichkeit ist, gezielt Prompt-Strategien zu entwickeln und zu testen – also zu untersuchen, wie typische Nutzerfragen gestellt werden, und darauf basierend gut strukturierte, relevante Daten bereitzustellen. Auf diese Weise lässt sich beeinflussen, wie Inhalte in KI-generierten Antworten sichtbar werden.

Risiko 4: Nicht angepasste Werbeformate
Klassische Banner- oder Sidebar-Anzeigen verlieren an Relevanz, wenn Antworten direkt von KI-Systemen geliefert werden. Um weiterhin sichtbar zu bleiben, sollten Unternehmen neue Formate testen, die speziell für KI-Dialoge entwickelt wurden. So können gesponserte Inhalte direkt in konversationelle Umgebungen eingebettet werden, in denen die Aufmerksamkeit der Nutzenden tatsächlich besteht.

Risiko 5: Versäumte Datenpartnerschaften
Immer mehr Inhalte werden direkt an KI-Anbieter lizenziert oder hinter Paywalls platziert. Frühzeitig verhandelte Lizenz- oder API-Partnerschaften sichern langfristige Sichtbarkeit und ermöglichen es, Inhalte gezielt zu positionieren. So können Verlage ihren Content über APIs zugänglich machen, E-Commerce-Plattformen strukturierte Produktdaten einspeisen oder spezialisierte Datenanbieter – etwa aus dem Finanzbereich – geprüfte Informationen bereitstellen. Frühzeitiges Handeln verschafft zudem einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz und verringert die Gefahr, durch Exklusiv-Deals anderer Unternehmen aus bestimmten KI-Umgebungen verdrängt zu werden.

Risiko 6: Unterschätzte First-Party-Daten
Unternehmen, die ihre First-Party-Daten nicht aktiv nutzen, verlieren an Präzision im Targeting und an Tiefe im Kundenverständnis. Mithilfe sogenannter Data Clean Rooms lassen sich diese Daten DSGVO-konform mit Partnern zusammenführen und für KI-gestützte Analysen und Kampagnen einsetzen. So entstehen wertvolle Insights und differenzierte Ansprachemöglichkeiten.

Risiko 7: Veraltete KPIs
Traditionelle Kennzahlen wie Klickrate, Sitzungen oder Page Views geben kaum Aufschluss darüber, ob ein Unternehmen in KI-Antworten präsent ist. Um die tatsächliche Sichtbarkeit zu erfassen, braucht es neue KPIs – etwa den Anteil an AI-Empfehlungen (Share of AI Recommendations), einen Citation Score oder den Post-AI Branded Search Lift, der zeigt, wie sich Suchanfragen nach Interaktionen mit KI verändern. Unternehmen können diese KPIs zunächst über eigene Tests messen, indem sie typische Nutzerfragen in KI-Systemen prüfen, die Ergebnisse dokumentieren und Veränderungen über die Zeit beobachten. Langfristig empfiehlt sich der Einsatz von spezialisierten Tracking- oder Dashboard-Lösungen, die AI-Visibility-Daten zusammen mit klassischen SEO- und Analytics-Kennzahlen bündeln. So lässt sich die Wirkung von KI auf Markenbekanntheit und Sichtbarkeit fundiert bewerten.

„KI verändert rasant, wie Unternehmen mit ihren Zielgruppen interagieren. Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu agieren, gilt es, die KI-Nutzung der Zielgruppen genau zu verstehen und Experiences zu gestalten, die sowohl bei Menschen als auch bei KI-Systemen Anklang finden“, so Eric Heiliger, VP Channels & Partners EMEA bei Acxiom Deutschland.

Mehr dazu, wie Unternehmen ihre Medien- und Suchstrategien erfolgreich an die KI-Ära anpassen können, finden Sie auf der Acxiom Website: https://www.acxiom.de/news/optimierung-ihrer-medien-und-suchstrategie-fuer-die-ki-suche/