Immer mehr Entscheider, Einkäufer und Fachabteilungen nutzen KI-Systeme für Recherche, Vorauswahl und Marktsondierung. Statt klassischer Google-Suchen werden Fragen zunehmend direkt an Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder andere KI-gestützte Such- und Assistenzsysteme gestellt. Für Unternehmen entsteht dadurch eine neue Herausforderung: Sie müssen nicht nur in klassischen Suchmaschinen auffindbar sein, sondern auch von KI-Systemen korrekt verstanden, eingeordnet und im relevanten Kontext genannt werden.
Ein mittelständisches Unternehmen wollte wissen, wie es in KI-gestützten Rechercheprozessen wahrgenommen wird. Anlass waren typische Beschaffungs- und Informationsszenarien: Welche Anbieter werden bei bestimmten Produkt-, Service- oder Branchenfragen genannt?
Wie wird das Unternehmen beschrieben? Welche Wettbewerber erscheinen häufiger? Und welche Inhalte nutzt die KI, um Empfehlungen oder Marktübersichten zu erstellen? Ziel war es, die aktuelle KI-Sichtbarkeit des Unternehmens zu analysieren, die Positionierung im Vergleich zu relevanten Wettbewerbern zu bewerten und konkrete Maßnahmen zur Verbesserung der Auffindbarkeit abzuleiten.
Im Fokus standen typische Nutzerfragen aus Einkauf, Vertrieb, Technik und Management – also genau die Situationen, in denen potenzielle Kunden heute zunehmend KI-Systeme für eine erste Orientierung nutzen.
Liquam hat einen strukturierten KI Sichtbarkeitscheck entwickelt, um die Auffindbarkeit und Einordnung eines Unternehmens in KI-gestützten Rechercheprozessen zu bewerten.
Im ersten Schritt werden typische Recherche- und Beschaffungsszenarien definiert. Dazu gehören Fragen nach passenden Anbietern, technischen Lösungen, Produktkategorien, Branchenkompetenz, Referenzen oder spezifischen Problemstellungen.
Anschließend wird analysiert, ob das Unternehmen bei diesen Fragestellungen genannt wird, wie es beschrieben wird und welche Wettbewerber im Vergleich sichtbar sind. Ergänzend werden die zugrunde liegenden Inhalte bewertet: Website, Leistungsbeschreibungen, Produktinformationen, Referenzen, Branchenbezüge, Fachartikel und öffentlich verfügbare Unternehmensinformationen. Dabei wird geprüft, ob die Inhalte für KI-Systeme eindeutig, vollständig, thematisch anschlussfähig und ausreichend differenziert sind.
Auf dieser Basis erstellt Liquam eine kompakte Auswertung mit Ist-Analyse, Wettbewerbsvergleich und priorisiertem Maßnahmenkatalog. Die Empfehlungen können zum Beispiel die Schärfung von Leistungsseiten, die bessere Beschreibung von Anwendungsfällen, strukturiertere Produktinformationen, zusätzliche Fachinhalte oder eine klarere Positionierung gegenüber Wettbewerbern umfassen.