Markennennungen in der KI-Suche: Chancen und Risiken

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Spielregeln für Markenkommunikation. Ob in ChatGPT, Google AI Overviews oder anderen KI-Suchergebnissen: Markennennungen können Sichtbarkeit und Vertrauen stärken – oder zum Risiko werden. Neue Studien zeigen, worauf es jetzt ankommt.

Markennennung: Die neue Währung der Sichtbarkeit in der KI-Suche

Markennennungen in KI-generierten Antworten – also wenn eine Marke in Antworten von ChatGPT, Google oder anderen Suchsystemen erscheint – sind längst mehr als ein Randphänomen. Sie treten in 26 bis 39 Prozent der Antworten auf. Damit werden Markennennungen zu einem neuen Faktor der digitalen Markenführung – vergleichbar mit klassischen SEO-Signalen.

Entscheidend ist, wie häufig, in welchem Kontext und mit welcher Tonalität eine Marke genannt wird. Maßnahmen wie Digitale Pressearbeit, Fachbeiträge oder Community-Aktivitäten, die eine Marke organisch in Diskussionen platzieren, erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in KI-Antworten aufzutauchen.

Die Wirkung ist nicht nur technisch, sondern auch psychologisch: Nutzende vertrauen KI-Empfehlungen zunehmend und übertragen positive Markennennungen direkt auf ihre Kaufentscheidungen. Für Banken, Fintechs und Payment-Anbieter wird die Präsenz in KI-Systemen damit zu einem neuen Vertrauensfaktor.

Von Sichtbarkeit zu Risiko: Wenn KI Marken verzerrt

Wo Sichtbarkeit wächst, steigt auch das Risiko. KI-Systeme kombinieren Informationen aus vielen Quellen und erzeugen Antworten, die zwar plausibel klingen, aber nicht immer stimmen. Dieses Phänomen nennt sich Markendrift – eine digitale Verzerrung, wenn Künstliche Intelligenz falsche oder veraltete Informationen wiedergibt oder Markenwerte verfälscht.

Der Markendrift kann mehrere Formen annehmen:

• Faktenfehler, etwa wenn alte Produktinformationen als aktuell erscheinen.
• Wertedrift, wenn Botschaften falsch interpretiert werden, z. B. wenn Nachhaltigkeit auf ein generisches „grün“ reduziert wird.
• Schattennarrative, wenn inoffizielle oder vertrauliche Quellen sichtbar werden – etwa alte Partnerdokumente, interne Zitate oder frühere Allianzen.
• Tonalitätsverzerrung, wenn KI den ironischen oder humorvollen Ton der Community übernimmt und damit Professionalität oder Autorität untergräbt.
• Vertrauensverlust, wenn inoffizielle Inhalte gleichwertig neben offiziellen Quellen stehen.
• Kontaktverlust, wenn KI-Suchergebnisse nur noch Zusammenfassungen liefern, ohne dass Nutzerinnen und Nutzer die Originalquelle aufrufen.

Besonders kritisch sind Sicherheitsrisiken: Eine Untersuchung von Netcraft zeigte, dass 34 Prozent der von KI-Systemen vorgeschlagenen Login-Adressen bekannter Marken nicht zu den Unternehmen selbst gehörten. Das öffnet Tür und Tor für Phishing. Ein Beispiel: Die KI-Suchmaschine Perplexity empfahl eine gefälschte Wells Fargo Login-Seite als erstes Ergebnis – ein Szenario, das sich auf Banken, Versicherungen und Payment-Anbieter übertragen lässt. Vertrauen kann so in Sekunden verloren gehen.

Markennennungen in der KI-Suche aktiv steuern

Forschungsergebnisse zeigen, dass es klare Einflussfaktoren für Markennennungen gibt. Eine Auswertung von über 300.000 Suchanfragen belegt eine deutliche Korrelation zwischen Google-Ranking und der Häufigkeit, mit der Marken in KI-Antworten genannt werden. Backlinks oder reine Content-Menge spielen dagegen eine geringere Rolle.

Für Finanzmarken bedeutet das: Nur wer hochwertige, relevante Inhalte bietet, die klar auf Suchintentionen einzahlen, wird von KI-Systemen korrekt und positiv aufgegriffen.

Zudem entsteht ein neuer Aufgabenbereich im Marketing-Controlling:
Unternehmen sollten nicht nur Klicks und Reichweite messen, sondern auch Häufigkeit, Kontext, Aktualität und Tonalität ihrer Markennennungen in KI-Systemen beobachten. So lässt sich früh erkennen, ob die eigene Marke richtig dargestellt wird oder ob sich Risiken aufbauen.

Worauf es jetzt ankommt:

1. Monitoring ausbauen: Regelmäßig prüfen, wie die eigene Marke in KI-Antworten erscheint und ob die Informationen aktuell sind.
   
2. Inhalte stärken: Fachliche Tiefe, klare Werte und konsistente Tonalität fördern positive Nennungen.
   
3. Abteilungsübergreifend arbeiten: Marketing, Kommunikation und IT müssen gemeinsam auf Markenschutz und Informationssicherheit achten.
   
4. Proaktiv handeln: Themenführerschaft übernehmen, bevor KI das Markenbild prägt.
   

Am Ende geht es um mehr als um Sichtbarkeit. In der Ära der Künstlichen Intelligenz wird Vertrauen algorithmisch vermittelt.
Marken, die diese Mechanik früh verstehen und aktiv steuern, sichern sich nicht nur Reichweite – sondern Glaubwürdigkeit, Kundennähe und Wachstum.

Wie sich Erkenntnisse aus aktuellen KI-Suchsystemen in konkrete Maßnahmen für Ihr Unternehmen übersetzen lassen, zeigen wir hier: https://koschklinkperformance.de/ai-search/ – Strategien, Beispiele und Werkzeuge für bessere Sichtbarkeit in KI-Antworten.