KI-Sichtbarkeit beschreibt, wie häufig und in welcher Qualität Ihre Marke in den Antworten generativer KI-Systeme zitiert wird. Sie ist messbar, gezielt steuerbar — und entscheidet 2026 darüber, ob Kunden Sie überhaupt noch finden.
Drei Ebenen — und fünf Antwort-Systeme, in denen Sie 2026 stattfinden müssen.
Wird Ihre Marke in der KI-Antwort überhaupt namentlich genannt — oder nur die Konkurrenz?
Verlinkt die KI auf Ihre Webseite als Quelle? Welche Page wird zitiert? In welcher Position?
Wie spricht die KI über Ihre Marke — neutral, positiv, kritisch? Welche Attribute werden zugeordnet?
Gartner: Bis 2026 werden 25 % der klassischen Suchanfragen durch KI-Antworten ersetzt.
aller Google-Suchen enden 2026 als Zero-Click-Searches — die Antwort steht in der KI-Box.
häufiger werden Pages mit Schema-Markup und FAQ-Strukturen in KI-Antworten zitiert als unstrukturierte Inhalte.
Käufer recherchieren in ChatGPT, nicht mehr in Google. Wer dort nicht zitiert wird, wird nicht angefragt.
Die einfache Konsequenz: Wer 2026 ausschließlich klassische Google-Rankings hat, aber nicht in KI-Antworten erscheint, verschwindet zunehmend aus dem Sichtfeld potenzieller Kunden — egal wie gut die SEO-Position ist.
So messen wir Sichtbarkeit pro Engine, pro Query und pro Marke.
| Mess-Dimension | Engine | Skala |
|---|---|---|
| AIO-Citation-Rate | Google AI Overview | 0–100 % |
| ChatGPT-Mention-Score | OpenAI ChatGPT | 0–10 pro Query |
| Perplexity-Citation | Perplexity | Position 1–10 |
| Claude-Recall | Anthropic Claude | Trefferanteil pro Query |
| Featured-Snippet-Coverage | Google Klassisch | Anzahl Snippets |
| PAA-Trefferanzahl | Google PAA | Anzahl Boxen |
| Entity-Konsistenz | alle Engines | Wikidata-Score |
| KI-Ranking-Score | aggregiert | 0–100 (gewichtet) |
GEO, AEO und LLMO — drei Türen ins selbe Ziel.
Generative Engine Optimization
Der breiteste Ansatz: Marken in ChatGPT, Perplexity, Google AI und Claude zitierfähig machen. Content, Entity, Off-Site.
Zur GEO-PillarAnswer Engine Optimization
Der schnellste Hebel: Featured Snippets, AI Overview und People-Also-Ask. Optimiert für Antwort-Boxen in Suchmaschinen.
Zur AEO-PillarLarge Language Model Optimization
Die technischste Disziplin: llms.txt, Wikidata, Entity-Aufbau, Retrieval-Friendly-Content für LLM-Architektur.
Zur LLMO-PillarDas Hirschberg KI-Sichtbarkeits-Programm kombiniert alle drei Disziplinen — methodisch, messbar und mit festem Ansprechpartner.
Sechs Bausteine, ein Ziel: messbar mehr KI-Citations für Ihre Marke.
Citation-Baseline über fünf KI-Engines, Wettbewerber-Snapshot, priorisierte Maßnahmenliste.
GEO, AEO und LLMO parallel — Schema, FAQ, llms.txt, Featured Snippets, Definition-First-Content.
Wikidata-Eintrag, Wikipedia-Coverage, Google Knowledge Graph, konsistente NAP-Daten überall.
Fachmedien-Citations, Listicle-Outreach, Studien-Mentions — gezielt die Quellen, die KI-Modelle bevorzugen.
Wöchentliches Citation-Tracking, monatliches Reporting mit Sentiment, individuelles Sichtbarkeits-Dashboard.
Persönlicher Ansprechpartner, monatlicher 60-Minuten-Call zur Iteration und Quartals-Strategy-Update.
Deren Käufer aktiv in ChatGPT, Perplexity und Claude recherchieren — vor jedem Anruf.
Deren Tools von Entwicklern direkt über Copilot, ChatGPT oder Claude empfohlen werden sollen.
Anwälte, Ärzte, Beraterinnen, Geschäftsführer — als zitierfähiger Experte mit eigenem Wikidata-Item.
Lokale Marken am Niederrhein, die in regionalen KI-Antworten gefunden werden wollen — neben Local Pack und Google.
Wo Buying Journeys lang sind und Kunden in der Recherche-Phase KI-Antworten konsultieren — KI-Sichtbarkeit entscheidet, ob Sie auf der Shortlist landen.
In 5 Schritten zur messbar gewonnenen KI-Sichtbarkeit.
30+ Branchen-Queries definieren, Erfolgskriterien festlegen, Engines priorisieren — wo wollen Sie wann wie oft erscheinen?
Citation-Baseline über fünf KI-Engines, Wettbewerber-Snapshot, priorisierte Maßnahmenliste — was bringt am meisten Hebel?
GEO, AEO und LLMO parallel: Schema, FAQ, llms.txt, Entity-Aufbau, Page-Restructuring.
Fachmedien-Citations, Listicle-Outreach, Wikipedia- und Wikidata-Coverage — die Quellen, aus denen KI primär zitiert.
Wöchentliche Citation-Scans, monatliches Reporting mit Sentiment, Quartals-Strategy-Update.
Förderfähig bis 80 % über Digital.NRW, go-digital BAFA und Digitalbonus.NRW.
Einmaliger Komplett-Audit über alle fünf KI-Engines.
einmalig, netto
3-Monats-Programm mit GEO, AEO und LLMO integriert.
pro Monat, netto
12 Monate kontinuierliche Arbeit für stabile Marktdurchdringung.
pro Monat, netto
Wir sind eine spezialisierte Agentur für KI-Sichtbarkeit mit Sitz in Moers am Niederrhein. Wir kombinieren GEO, AEO und LLMO zu einem integrierten Programm — und arbeiten für Mittelständler in Moers, Duisburg, Krefeld, Neuss, Kleve, Wesel sowie bundesweit für B2B-Marken.
Geleitet wird Hirschberg von Michael Hanssen — Patentträger (DE 10 2009 021 904.8), ehemaliger Betriebsleiter, KI-Experte seit Tag 1. Eigene llms.txt seit Mai 2026 — wir machen, was wir predigen.
KI-Sichtbarkeit beschreibt die messbare Präsenz einer Marke in generativen KI-Antworten — Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity, Claude und Microsoft Copilot. Sie umfasst drei Ebenen: Erwähnung, Citation, Sentiment.
KI-Sichtbarkeit wird pro Engine, pro Query und pro Marke gemessen. Konkrete Metriken: AIO-Citation-Rate, Mention-Score, Citation-Anteil, Featured-Snippet-Coverage, PAA-Trefferanzahl, Entity-Konsistenz.
Klassische SEO optimiert auf Top-Positionen in Google. KI-Sichtbarkeit zielt darauf, dass eine Marke in den Antworten generativer KI-Systeme zitiert wird.
Die fünf wichtigsten: Google AI Overview, OpenAI ChatGPT, Perplexity, Anthropic Claude, Microsoft Copilot.
GEO, AEO und LLMO sind die drei Methoden-Disziplinen. GEO ist der breiteste Ansatz, AEO fokussiert Antwort-Boxen in Suchmaschinen, LLMO arbeitet auf Modell- und Retrieval-Ebene.
Erste Citations in AI Overviews und Featured Snippets nach 6 bis 10 Wochen. Stabile Citations über mehrere Engines nach 4 bis 6 Monaten.
Audit ab 1.900 €. Integrierte Programme (GEO + AEO + LLMO) zwischen 3.500 € und 8.000 € pro Monat.
DataForSEO-AIO-Tracking, eigene Citation-Scraper für ChatGPT/Claude/Perplexity, Schema-Validatoren, Entity-Tools wie Wikidata und Google Knowledge Graph API, Sistrix, Ahrefs.
Ja. Ein lokales Handwerksunternehmen mit sauberem llms.txt, FAQPage-Schema und 5–10 lokalen Citations kann in der Region in ChatGPT und Google AI Overview sichtbar werden.
Wir garantieren methodische Umsetzung, transparentes Reporting und klaren Reset-Mechanismus. Konkrete Citation-Garantien geben wir nicht — KI-Engines sind stochastische Systeme.
Ja, und besonders gut. Wir kombinieren Local-Pack (Google), AI Overview und LLM-Citations zu einem dreifachen Sichtbarkeits-Stack.
Tools messen — Hirschberg setzt um. Wir nutzen Tools als Mess-Stack und übernehmen die strategische Arbeit als Agentur, mit festem Ansprechpartner und Vor-Ort-Terminen am Niederrhein.
Erstgespräch kostenlos und unverbindlich. Wir zeigen Ihnen anhand Ihrer Top-Queries, wo Sie heute in den fünf wichtigsten KI-Engines stehen — und wo Ihr größter Hebel liegt.
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