Was ist KI-Suche? Die 3 wichtigsten Dinge, die Sie wissen müssen

Große Sprachmodelle (LLMs), wie ChatGPT von OpenAI, werden von Menschen genutzt, um Fragen zu beantworten und nach Informationen zu suchen.

Bevor es LLMs gab, nutzten die Menschen herkömmliche Suchmaschinen wie Google, Bing oder DuckDuckGo und gaben nur Schlüsselwörter statt längerer Fragen ein, um Informationen zu finden.

Unternehmer und Vermarkter stehen jetzt vor einer neuen Herausforderung: Wie kann ich erreichen, dass meine Marke in den KI-Suchmaschinen auftaucht? KI-Sichtbarkeit ist die neue Suchmaschinenoptimierung.

Als Nächstes werde ich Ihnen erklären, was LLMs sind, was KI-Suche ist und was Sie heute tun können, um in KI-gesteuerten Suchmaschinen aufzutauchen.

Ich gebe Ihnen einen Tipp: Sie müssen vertrauensbasiertes Marketing beherrschen.

Kurze Zusammenfassung der wichtigsten Dinge für den Anfang:

1. Das Suchverhalten ändert sich
2. KI-Suchen sind schwer zu beeinflussen
3. Sie brauchen eine neue Strategie zur Optimierung für KI-Suchmaschinen.
4. Wenn Sie nichts tun, werden Ihre Konkurrenten die ganze Sichtbarkeit bekommen

Was sind große Sprachmodelle?

Um LLMs zu verstehen, muss man wissen, wie sie funktionieren.

Dazu müssen Sie auch wissen, was Natural Language Processing (NLP) ist.

Was ist NLP?

NLP (Natural Language Processing) bezieht sich auf den traditionellen Ansatz, Computern beizubringen, wie sie Texte verstehen und mit ihnen arbeiten können. Vor dem Aufkommen der modernen generativen KI stützte sich NLP stark auf von Menschen entworfene Regeln, Statistiken und Wahrscheinlichkeitsmodelle.

Wie traditionelles NLP funktioniert

• Ein menschlicher Forscher oder Datenwissenschaftler analysiert den Text manuell.
• Sie ermitteln Muster mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsrechnung, Linguistik und Statistik.
• Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse erstellen sie ein Modell, das eine bestimmte Aufgabe erfüllen kann (Klassifizierung, Stimmungsanalyse, Stichwort-Extraktion usw.).
• Das Ergebnis ist ein deterministisches Modell, das bei gleichem Input zuverlässig den gleichen Output liefert.

Grenzen von NLP

• Sehr kurzes Kontextfenster (oft 3-5 Wörter).
• Hohe Unsicherheit bei den Vorhersagen, erkennbar an hohen Perplexitätswerten (110+).
• Fähig zu grammatikalischem Output, aber kein sinnvoller oder kohärenter Langform-Inhalt.
• Jede neue Aufgabe erfordert ein hohes Maß an manuellem Engagement und Fachwissen.

Mit anderen Worten: Das traditionelle NLP erforderte viel menschlichen Einsatz für relativ begrenzte Ergebnisse.

Was sind LLMs?

LLMs (Large Language Models) sind ein neuerer, auf Deep Learning basierender Ansatz. Anstatt dass Menschen Regeln aufstellen, lernt das Modell selbst Sprachmuster, indem es riesige Mengen an Text verarbeitet.

Wie LLMs funktionieren

• Milliarden von Parametern (einfache Funktionen) werden in einem Deep-Learning-Netz “zusammengefügt”.
• Sie lernen durch die Beobachtung umfangreicher Datensätze und nicht durch von Hand erstellte Regeln.
• Das System sagt das nächste Wort auf der Grundlage aller vorangegangenen Wörter voraus – nur in einem Umfang, den kein Mensch nachbilden kann.
• LLMs haben enorme Kontextfenster, die 8.000 Wörter oder mehr umfassen.
• Sie produzieren Antworten, die kohärent, relevant und oft ausgefeilter sind als die von Menschen geschriebenen.

Merkmale von LLMs

• Sie sind stochastisch, nicht deterministisch, d. h. ein und dieselbe Eingabe kann zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
• Sie funktionieren wie eine Blackbox, wir verstehen nicht ganz, wie sie zu den Antworten kommen.
• Sie erreichen niedrige Perplexitätswerte (um die 20), was ihnen eine viel engere “Bandbreite an guten Vermutungen” ermöglicht.
• Sie können Texte erstellen, lange Dokumente zusammenfassen, Sequenzen durchdenken und komplexe Gespräche führen.

Das ist der Grund, warum sie so viel Aufsehen erregt haben: Ihr Output fühlt sich oft intuitiv, kontextbezogen und menschenähnlich an.

Hier ist, wie PhD Kevin Johnson von Dscout den Unterschied zwischen NLP und LLM im Jahr 2023 visualisiert hat:

Wie sich NLP und LLMs zueinander verhalten

Trotz ihrer Unterschiede zielen sowohl NLP als auch LLM auf die Lösung desselben grundlegenden Problems ab:

Sagen Sie anhand eines Textblocks das nächste Wort voraus.

Mit anderen Worten: NLP und LLMs verstehen nicht und können nicht denken.

Sie berechnen die Wahrscheinlichkeit, welches Wort als nächstes kommt.

Alles andere, Zusammenfassungen, Gespräche, Erklärungen, Gedichte, geht aus dieser Kernfähigkeit hervor.

Betrachten Sie NLP als die frühe Phase der Sprachtechnologie und LLMs als den Durchbruch, der die Skalierung, den Kontext und die Geläufigkeit ermöglicht hat.

• NLP = menschengesteuert, statistisch, vorhersehbar, eng.
• LLMs = datengesteuert, auf tiefem Lernen basierend, generativ und in der Lage, lange, komplexe Aufgaben zu bewältigen.

Überblick über verschiedene LLMs, die als KI-Suchmaschinen verwendet werden

Beim Vergleich großer Sprachmodelle ist es hilfreich zu verstehen, wofür die einzelnen Modelle entwickelt wurden und wo sie ihre Stärken haben. Es ist wichtig, daran zu denken, dass sie nur ein weiteres KI-Marketing-Tool sind, das Sie zu Ihrem Stack hinzufügen können.

Im Folgenden finden Sie eine klare, praktische Aufschlüsselung von Google Gemini, Anthropic Claude, Perplexity AI und Microsoft Copilot, die Ihnen bei der Auswahl des richtigen Tools für die Erstellung von Inhalten, die Automatisierung, die Verbesserung der Kundenerfahrung oder die Optimierung von Arbeitsabläufen hilft.

Laut einer Untersuchung von Statista ist ChatGPT die von den Verbrauchern am häufigsten genutzte Lösung, also ein KI-Suchwerkzeug, mit dem sich jeder vertraut machen sollte.

Die Unternehmen, die KI-Suchmaschinen entwickeln, treten jedoch gegeneinander an und bringen immer bessere Versionen auf den Markt, um die Konkurrenz zu schlagen.

Google hat Ende November 2025 ein neues Gemini 3 veröffentlicht, das sogar in den Medien als das beste KI-Tool auf dem Markt gelobt wurde.

ChatGPT

ChatGPT ist OpenAIs konversationelle KI-Schnittstelle, die auf fortschrittlichen großen Sprachmodellen aufbaut. Während die zugrundeliegenden Modelle die technische Arbeit erledigen, bietet ChatGPT die benutzerfreundliche Ebene, die diese Fähigkeiten durch einen natürlichen Dialog zugänglich macht.

Typische Anwendungsfälle

• Erstellung und Verfeinerung von Inhalten: Entwirft Blogbeiträge, Texte für Landing Pages, E-Mails, Skripte und interne Dokumentation. Es kann den Tonfall anpassen, die Sprache vereinfachen oder grobe Ideen zu einem ausgefeilten Text ausbauen.
• Zusammenfassungen und Analysen: Fasst lange Berichte, Abschriften, Kundenfeedback und Forschungsmaterialien zu klaren Gliederungen oder Schlüsselergebnissen zusammen.
• Brainstorming und Ideenfindung: Erarbeitung von Kampagnenansätzen, Messaging-Varianten, Namensoptionen und kreativen Konzepten zur Beschleunigung von Planung und Experimentieren.
• Entwurf der Kundenkommunikation: Erstellt erste Versionen von Support-Antworten, Onboarding-Sequenzen und Help-Center-Inhalten, um eine konsistente und klare Kommunikation zu gewährleisten.
• Lernen und Erklären: Bricht komplexe Konzepte auf, bietet Schritt-für-Schritt-Erklärungen oder simuliert Frage-und-Antwort-Sitzungen für Schulungen, Vorbereitungen oder Onboarding.
• Technische Unterstützung: Schreibt und erklärt Code, erstellt Dokumentation oder hilft beim Prototyping kleinerer Automatisierungen.

ChatGPT ist weit verbreitet, weil es die Leistung der generativen KI in eine intuitive Konversationsschnittstelle einbringt, die sich ganz natürlich in die täglichen Arbeitsabläufe einfügt.

Claude von Anthropic

Claude ist bekannt für seine starke Ausrichtung auf konstitutionelle KI, d. h., bei seiner Entwicklung standen Sicherheit, logisches Denken und die Speicherung von Kontext im Vordergrund.

Typische Anwendungsfälle für Claude

• Abfassung von Inhalten mit hohem Anspruch: Politiken, Richtlinien, Kundenkommunikation, Support-Skripte.
• Tiefgründige Denkaufgaben: Strategie-Memos, Schritt-für-Schritt-Analysen, komplexe Problemlösungen.
• Arbeitsabläufe mit langen Kontexten: Überprüfung von langen Abschriften, Berichten oder juristischen Dokumenten.
• Kreative Ideenfindung: Brainstorming von Kampagnen, Schreiben von Konzepten oder Erstellen von narrativen Inhalten.

Durch seine Klarheit und strukturierte Ausgabe eignet es sich hervorragend für Marketing, Kundenerfahrung und Wissensarbeit, wo es auf einen einheitlichen Ton und eine zuverlässige Argumentation ankommt.

Gemini von Google

Die Gemini-Modellfamilie von Google ist so konzipiert, dass sie zutiefst multimodal ist, d. h. sie kann Text, Bilder, Audio und Video innerhalb einer einzigen Architektur “verstehen” und erzeugen.

Typische Anwendungsfälle für Gemini

• Suche und wissensintensive Aufgaben: Zusammenfassen von Dokumenten, Analysieren von Daten, Extrahieren von Erkenntnissen.
• Multimodale Arbeitsabläufe: Erstellen von Inhalten, die Text mit visuellen Elementen verbinden, oder Interpretieren von Screenshots und Diagrammen.
• Erweiterte Automatisierung der Produktivität: Nutzung von Tools wie Google Workspace für das Verfassen von E-Mails, die Bearbeitung von Dokumenten oder die Erstellung von Berichten.
• Unterstützung bei der Kodierung: Erklärungen zum strukturierten Code, Umschreiben der Dokumentation und Unterstützung bei der Fehlersuche.

Gemini eignet sich häufig für Unternehmen, die mit umfangreichen Informationsflüssen arbeiten – ideal zur Verbesserung der Dokumentationsqualität oder zur schnellen Erstellung gut strukturierter Inhalte.

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot ist ein KI-Assistent, der direkt in Windows und die Microsoft 365-Suite integriert ist, einschließlich Outlook, Word, Excel, PowerPoint, Teams und mehr.

Copilot ist kein eigenständiger Chatbot, sondern in alltägliche Produktivitätswerkzeuge eingebettet, so dass die Nutzer generative KI mit Live-Dokumenten, E-Mails, Daten und arbeitsbezogenem Kontext kombinieren können.

Typische Anwendungsfälle für Copilot

• Verfassen und Überarbeiten von Dokumenten
  Hilft bei der Erstellung oder Verfeinerung von Word-Dokumenten, Vorschlägen, internen Memos und Berichten unter Verwendung des umgebenden Kontexts in Ihren Dateien. Es kann Text umschreiben, Inhalte kürzen, Abschnitte erweitern oder den Tonfall an den Zweck des Dokuments anpassen.
• E-Mail-Hilfe in Outlook
  Entwirft Antworten, fasst lange E-Mail-Threads zusammen, hebt Aktionspunkte hervor und hilft bei der Priorisierung der Kommunikation. Nützlich, um den Überblick über ein hohes Posteingangsvolumen zu behalten.
• Datenanalyse in Excel
  Interpretiert Datensätze, erstellt Formeln, identifiziert Trends, fasst komplexe Kalkulationstabellen zusammen und generiert Diagramme. Es kann Anweisungen in natürlicher Sprache direkt in strukturierte Excel-Ausgaben übersetzen.
• PowerPoint-Erstellung
  Verwandelt Skizzen, Word-Dokumente oder Besprechungsnotizen in vollständige Foliendateien mit strukturierten Layouts und Gesprächsthemen. Ideal, um die Vorbereitung interner und externer Präsentationen zu beschleunigen.
• Besprechungseinblicke in Teams
  Fasst Besprechungen in Echtzeit oder im Nachhinein zusammen, identifiziert Entscheidungen, erstellt Folgeaufgaben und verfasst gemeinsame Zusammenfassungen für das Team.
• Workflow- und Prozessautomatisierung
  Unterstützt die Erstellung von Aufgaben, die Verwaltung von Dokumenten und anwendungsübergreifende Aktionen in der gesamten Microsoft 365-Umgebung, was besonders für Unternehmensteams mit etablierten Arbeitsabläufen nützlich ist.

Wofür Copilot am besten geeignet ist

Copilot ist am stärksten, wenn es innerhalb des Microsoft-Ökosystems verwendet wird, wo es direkt auf die Dateien, Chats, E-Mails und Meetings Ihres Unternehmens zugreifen kann. Es ist besonders effektiv für:

• Produktivitätsverbesserung in Microsoft 365
• Automatisierung von Dokumenten-, E-Mail- und Daten-Workflows
• Rationalisierung der täglichen Aufgaben für Teams, die bereits Office-Tools verwenden
• Unternehmensumgebungen mit strenger Compliance und Zugangskontrolle
• Erstellung ausgefeilter Dokumente und Präsentationen im Unternehmenskontext

Der Hauptvorteil von Copilot ist die tiefe Integration: Anstatt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln oder Text in ein Chat-Fenster zu kopieren, können die Nutzer die KI direkt dort aktivieren, wo die Arbeit bereits stattfindet.

Perplexity AI

Perplexity AI ist ein auf die Suche fokussierter KI-Assistent, der schnelle und präzise Antworten auf der Grundlage überprüfbarer Quellen liefert. Im Gegensatz zu allgemeinen Chatbots kombiniert Perplexity umfangreiche Sprachmodellfunktionen mit Echtzeit-Suche, -Zitierung und -Abruf, was ihn zu einem zuverlässigen Werkzeug für rechercheintensive Aufgaben macht.

Typische Anwendungsfälle von Perplexity AI

• Recherchierte Antworten in Echtzeit
  Liefert prägnante, durch Zitate gestützte Antworten und ist damit ideal für Faktencheck, Marktforschung und schnelle Wissenserfassung.
• Vertiefte Erkundung
  Generiert verwandte Fragen, Nachverfolgungspfade und Quellenübersichten, um den Nutzern eine gründlichere Untersuchung von Themen zu ermöglichen.
• Wettbewerbsanalysen und Brancheneinblicke
  Fasst Berichte, Artikel und Datensätze mit aktuellen Informationen aus zuverlässigen Quellen zusammen.
• Technische und akademische Abfragen
  Ruft aktuelle Informationen zu wissenschaftlichen Konzepten, technischen Themen oder akademischer Forschung ab, bei denen Genauigkeit und Quellenangaben wichtig sind.
• Lernen und Onboarding
  Hilft den Nutzern, neue Bereiche durch strukturierte, nach Quellen geordnete Erklärungen und Themenübersichten schnell zu erlernen.

Perplexity AI eignet sich hervorragend für Fachleute, die schnelle, zuverlässige Antworten auf der Grundlage von Echtzeitinformationen benötigen. Dies ist ideal für Recherchen, Analysen und Entscheidungsfindungen, bei denen es auf Genauigkeit und Zitate ankommt.

Da Sie nun wissen, welche verschiedenen Tools als KI-Suchmaschinen verwendet werden, sollten wir herausfinden, wie Sie Ihre Marke in diesen Suchmaschinen erwähnen können.

Herkömmliche Stichwortsuche vs. KI-Suche im Klartext

Wenn Menschen nach Informationen suchen, sei es auf einer Website, in einem Tool oder in ihrem eigenen Unternehmen, geben sie in der Regel eine Frage oder ein paar Wörter in ein Suchfeld ein. Wie das System diese Wörter versteht, macht einen großen Unterschied.

Hier ist die Unterscheidung in einfachster Form anhand von Beispielen aus der Bau- und Renovierungsbranche.

Herkömmliche stichwortgestützte Suche

Die herkömmliche Suche funktioniert ein bisschen wie ein Aktenschrank. Wenn das von Ihnen eingegebene Wort in einem Dokument vorkommt, wird es Ihnen angezeigt. Wenn das Wort nicht vorhanden ist, werden Sie wahrscheinlich nicht finden, was Sie suchen.

• Es wird nach exakten Übereinstimmungen mit den von Ihnen eingegebenen Wörtern gesucht.
• Wenn Sie bei Google “roof leak repair” eingeben, sucht Google nur nach Websites, die genau diese Wörter oder Variationen davon enthalten
• Es versteht nicht, was Sie meinen, sondern nur, was Sie getippt haben.

Um von Kunden gefunden zu werden, müssen Sie eine Suchmaschinenoptimierung durchführen .

Beispiel für die Verwendung von Suchmaschinen im wirklichen Leben

Angenommen, Sie geben ein: “Wasserschaden im Dach reparieren”

Wenn auf Ihrer Website nur “undichte Schindeln”, “Feuchtigkeitsprobleme im Dach” oder “Reparatur der Dachunterspannbahn” erwähnt werden , kann es sein, dass die herkömmliche Suche sie völlig übersieht, weil die exakten Wörter nicht übereinstimmen.

Das ist so, als würde man einen Mitarbeiter nach “Wasserschäden” fragen und er würde antworten: “Ich weiß es nicht”, obwohl er ein ganzes Handbuch mit dem Titel “Feuchtigkeitsprobleme im Dachbereich” hat.

Hier ist ein Beispiel für die Suche in einer herkömmlichen Suchmaschine. Beachten Sie, dass ganz oben auch eine KI-generierte Zusammenfassung angezeigt wird.

Die Stärken der alten Suchmaschinen

• Einfach und vorhersehbar, Sie erhalten jedes Mal die gleichen Ergebnisse.
• Das funktioniert gut, wenn Sie den genauen Begriff bereits kennen.

Schwachstellen

• Wenn Sie nicht die richtige Formulierung verwenden, werden die Ergebnisse nicht angezeigt.
• Es fehlen Synonyme und alternative Formulierungen.
• Bietet eine lange Liste von Dokumenten an, anstatt eine direkte Antwort zu geben.

Die herkömmliche Suche ist nur dann ein gutes Instrument, wenn Sie genau wissen, wie etwas heißt.

KI-Suche

Die KI-Suche funktioniert eher wie ein erfahrener Vorarbeiter, der alles gesehen hat und versteht, was Sie eigentlich meinen, auch wenn Sie es nicht perfekt ausdrücken.

Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen und ihren Möglichkeiten.

Wie die KI-Suche funktioniert

• Es versteht die Bedeutung hinter Ihren Worten.
• erkennt an, dass “Dachleck”, “Schindelschaden” und “Feuchtigkeit unter der Dachhaut” miteinander verbunden sind.
• Liest und fasst Informationen automatisch zusammen.
• Er gibt Ihnen direkte Antworten, anstatt Sie durch Dokumente zu hetzen.

Beispiel für KI-Suche im Bauwesen

Sie tippen: “Wie verhindert man Schimmelprobleme nach einer Kellerüberschwemmung?”

Die KI-Suche versteht darunter auch Themen wie:

• Sanierung von Wasserschäden
• Fristen für die Trocknung
• Belüftung
• Feuchtemessgeräte
• Maßnahmen zur Schimmelprävention

Sie könnte eine Antwort wie diese geben:
“Um Schimmel nach einer Überschwemmung im Keller zu verhindern, sollten Sie sicherstellen, dass der Bereich innerhalb von 48 Stunden getrocknet wird, die nasse Isolierung entfernen und industrielle Luftentfeuchter einsetzen. Hier sind die genauen Richtlinien aus Ihrem Handbuch zur Feuchtigkeitsregulierung.”

Selbst wenn in Ihren Dokumenten völlig unterschiedliche Begriffe verwendet werden, wie z. B. “Feuchtigkeitsreduzierung”, stellt die KI-Suche eine Verbindung her.

Stärken

• Versteht natürlichsprachliche Fragen (“Wie kann ich…?”)
• Findet relevante Informationen auch ohne genauen Wortlaut
• Bietet eine direkte Antwort anstelle von 20 Links
• Komplexe Probleme leicht zu bewältigen
• Beschleunigt die Schulung neuer Mitarbeiter, die die genauen Begriffe noch nicht kennen

Schwachstellen

• Nicht immer 100% vorhersehbar
• Benötigt mehr Rechenleistung
• Erfordert Leitplanken, um Fehler zu vermeiden
• KI-generierte Zusammenfassungen und Suchvorgänge können zu Halluzinationen und irreführenden Informationen führen

Ist die KI-Suche für Bau- und Heimwerkerunternehmen von Bedeutung?

Das Bau- und Heimwerkergewerbe ist voller beweglicher Teile, spezieller Terminologie, lokaler Umgangssprache und verschiedener Möglichkeiten, ein und dasselbe Problem zu beschreiben.

Ein einziges strukturelles Problem kann ein sich setzendes Fundament, eine rissige Decke, ein unebener Boden oder eine strukturelle Verschiebung sein. Herkömmliche Suchmaschinen behandeln diese Begriffe oft als nicht zusammenhängende Suchanfragen.

Die KI-Suche nicht.

Moderne KI-gestützte Suchmaschinen verstehen die Absicht und den Kontext, anstatt sich auf exakte Stichwortübereinstimmungen zu verlassen. Anstatt jede Variante als separates Problem zu behandeln, erkennen sie die Konzepte hinter den Wörtern und verbinden sie miteinander. Das macht es Hausbesitzern, Subunternehmern, Büroangestellten und Außendienstmitarbeitern viel leichter, schnell die richtigen Informationen zu finden.

Dies gilt umso mehr im Baugewerbe, wo:

• Die Terminologie variiert je nach Region und Branche
• Kunden verwenden selten “Fachbegriffe”, wenn sie Probleme beschreiben
• Nur wenige Gewerbetreibende haben Erfahrung mit der Erstellung von Websites und der Online-Präsenz

Die Chance für Bauunternehmen wird noch größer, wenn man bedenkt, wie KI Unternehmen online bewertet.

KI-Systeme stützen sich zunehmend auf Signale wie Kundenrezensionen, strukturierte Daten und hochwertige Servicebeschreibungen, um zu entscheiden, welche Unternehmen empfohlen werden sollen.

Wenn Ihr Unternehmen online konsequent eine klare Sprache verwendet, Projektbeispiele veröffentlicht und verifizierte Bewertungen in Formaten anzeigt , die KI lesen kann, ist es viel wahrscheinlicher, dass Sie in diesen KI-gesteuerten Suchergebnissen erscheinen.

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So bringen Sie die KI-Suche dazu, Ihr Unternehmen zu empfehlen (mithilfe von Kundenrezensionen)

• Machen Sie Ihre Bewertungen “KI-lesbar”. Verwenden Sie strukturierte Daten, z. B. das Schema “Review” und “AggregateRating”, damit KI-Tools und Suchmaschinen Ihre Bewertungen, Sternbewertungen und Ihren allgemeinen Ruf als maschinenlesbare Fakten auswerten können.
• Hosten Sie Bewertungen auf einer maßgeblichen Seite. Mit einer eigenen, von Dritten gehosteten Bewertungsseite (z. B. auf Trustmary) erhalten KI-Tools eine stabile, glaubwürdige Quelle, der sie vertrauen und auf die sie verweisen können.
• Halten Sie frische, relevante Bewertungen bereit. Aktuelle positive Bewertungen stärken Ihre Glaubwürdigkeit, und die KI-Suche bevorzugt zunehmend Unternehmen mit konsistentem, aktuellem Feedback anstelle von ein paar alten Zeugnissen.
• Präsentieren Sie detaillierte, zitierfähige Bewertungen. Bewertungen, die Dienstleistungen, Ergebnisse und Kundenzufriedenheit klar beschreiben, geben KI mehr Kontext, um zu verstehen, was Sie anbieten und wie gut Sie liefern.
• Sorgen Sie für eine breite Sichtbarkeit im Internet. Bewertungen auf mehreren Plattformen (Website, Bewertungsseiten, Verzeichnisse, soziale Medien) helfen der KI, Ihren Ruf zu überprüfen und Empfehlungen auf der Grundlage einer umfassenderen Beweislage auszusprechen.

Jetzt, da Sie wissen, was die KI-Suche ist, können Sie sich damit beschäftigen , wie Sie für die KI-Suche optimieren. Und fangen Sie an, Bewertungen zu sammeln, um in den Augen potenzieller Kunden und KI-Bots zuverlässig zu sein.

FAQ: KI-Suche und ihre Auswirkungen auf Unternehmen