Digital Bash – AI Search & GEO

Herzlich willkommen zum Digital Bash – AI Search & GEO! 

Unsere Moderation führt dich durch den Tag, erklärt zu Beginn die wichtigsten organisatorischen und technischen Details und gibt dir einen Überblick über die Agenda. Anschließend wird die Bühne für unseren ersten Speaker eröffnet.

Durch KI-gestützte Suche ändert sich auch die Sichtbarkeit von Unternehmen und eine gute SEO-Basis allein reicht nicht mehr aus. Wir zeigen Ihnen, wie Sie eine ganzheitliche Generative Engine Optimization aufbauen, in der Ihre Website, gezielte PR-Arbeit und Sponsored Content nahtlos ineinandergreifen. Am Fallbeispiel des Schweizer Cashback-Portals Rabattcorner demonstrieren wir konkret, wie die geschickte Kombination dieser Kanäle nicht nur die Markenbekanntheit steigert, sondern das Unternehmen langfristig und nachhaltig in den KI-Antworten der Nutzer positioniert.

Diese Fragen bekommst du im Vortrag beantwortet:

• Welche Maßnahmen sind für GEO relevant? 
• Welche Rolle spielt Sponsored Content im GEO-Bereich? 
• Wie verbessere ich meine Website für erhöhte Sichtbarkeit? 

YouTube wird zunehmend zur Zitatquelle für ChatGPT, Gemini und Co. und bleibt nicht mehr nur Videoplattform. Ich zeige euch, wie KI-Systeme Videos heute lesen: als einzelne Antwort-Einheiten statt als Ganzes. Über 70 Prozent aller Video-Zitationen verweisen bereits auf eine konkrete Zeitmarke. Ihr erfahrt, welche Rolle Beschreibung, Transkript und Schema dabei spielen, und nehmt am Ende eine Checkliste für eure eigenen Videos mit.

Diese Fragen bekommst du im Vortrag beantwortet:

• Wie unterscheidet sich die Art, wie KI-Systeme YouTube-Videos auswerten, von der klassischen YouTube-Suche?
• Warum verweisen über 70 Prozent aller Video-Zitationen in KI-Antworten auf einen konkreten Zeitstempel statt auf das gesamte Video?
• Welche technischen und inhaltlichen Stellschrauben entscheiden darüber, ob ein Video als Quelle zitiert wird?

Eine KI-Antwort ist kein Text, sondern ein zusammengesetztes Objekt: Markennennungen, konkrete Produkte, Preise, Empfehlungslisten, Ads, Quellenangaben, eine Reihenfolge und ein Tonfall. Mathias Ptacek von Rankscale AI zerlegt, was in diesen Antworten tatsächlich vorkommt und welche dieser Bestandteile sich heute belastbar messen lassen. Dabei geht es um mehr als „sind wir sichtbar": Welche Produkte werden genannt, an welcher Position, neben welchem Wettbewerb, mit welchem Unterton – und wie stark unterscheidet sich das zwischen Engines, Märkten und Sprachen. Aus denselben Daten fallen dann sehr unterschiedliche Insights heraus: für SEO die Quellen, über die Empfehlungen entstehen, für Paid die Frage, wo bezahlte Platzierungen organische Nennungen treffen, für Produkt- und E-Commerce-Teams die Sortiments- und Preisdarstellung, für das Management ein Anteil am Antwortraum statt einer Rankingliste. Du bekommst ein klares Bild davon, was heute messbar ist, wo Messung in Interpretation übergeht und welche Kennzahlen du deinen Stakeholdern guten Gewissens vorlegen kannst.

Diese Fragen bekommst du im Vortrag beantwortet:

• Was steckt in einer KI-Antwort tatsächlich drin, und welche Bestandteile davon lassen sich messen?
• Wie erkenne ich, ob meine Produkte in KI-Empfehlungen auftauchen, und warum sie bei bestimmten Prompts fehlen?
• Wie stark unterscheiden sich Antworten zwischen Engines, Märkten und Sprachen, und was bedeutet das für mein Reporting?
• Welche Insights ziehen SEO, Paid, Produkt und Management jeweils aus denselben Daten?

GEO-Tracking ist die logische Weiterentwicklung des SEO-Trackings und entsprechend weit verbreitet, auch wenn es sich juristisch in einer Grauzone bewegt, ähnlich wie schon 20 Jahre das SERP-Scraping. Anders als SEO-Rankings sind KI-Antworten aber stochastisch und personalisiert, weshalb eine reine Sichtbarkeits-Quote leicht in die Irre führt. 

Zwei zusätzliche Messebenen machen das Bild vollständig: Offizielle LLM-APIs zeigen, ob eine Marke im Modell selbst verankert ist oder nur über die Live-Suche eingespült wird. Vector Embeddings messen die Kontextdichte der Inhalte und damit, ob sie semantisch nah genug an den Prompts liegen, um überhaupt zitierfähig zu sein. 

Ein Praxisbeispiel zeigt, wie alle drei Schichten zusammen ein belastbares Bild ergeben und daraus ein konkreter Strategieplan wird.

Diese Fragen bekommst du im Vortrag beantwortet:

• Meine Sichtbarkeits-Quote sieht gut aus. Warum reicht mir das trotzdem nicht als Beleg für echte Relevanz?
• Warum schwanken meine Sichtbarkeits-Werte von Woche zu Woche so stark, obwohl sich an unseren Inhalten nichts geändert hat?
• Zeigt mir mein Tracking eigentlich, ob das Modell meine Marke "kennt", oder misst es nur, was gerade über die Live-Suche eingespielt wird?
• Was genau bringt mir eine zusätzliche API- oder Embedding-Analyse, was mein bestehendes Tracking-Setup nicht schon liefert?

Zum Schluss fassen wir den Vormittag noch einmal für euch zusammen, ihr erhaltet noch einen Blick hinter die Kulissen unserer Speaker und die Kontakte für einen weiteren Austausch!