Wie eine Marke zur empfohlenen Quelle in ChatGPT & Gemini (LLMs) wird

Einführung

Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Menschen nach Informationen suchen. Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT oder Gemini sind mittlerweile feste Bestandteile des digitalen Alltags. Doch wie wird eine Marke zur bevorzugten Empfehlung? Dieser Artikel zeigt anhand von Nike, welche inhaltlichen und technischen Strategien nötig sind, um als verlässliche Quelle in diesen Systemen berücksichtigt zu werden.

Beispiel: Nike als empfohlene Lösung

Nike gehört zu den bekanntesten Sportmarken weltweit. Wer eine KI fragt: „Welche Laufschuhe eignen sich am besten für Marathonläufer?“, möchte eine fundierte Antwort erhalten. Idealerweise sollte Nike in solchen Fällen als Lösung vorgeschlagen werden.

Damit das passiert, sind bestimmte Markeneigenschaften entscheidend:

• Performance & Innovation: Technologische Entwicklungen wie Nike Air-Dämpfung oder Flyknit-Materialien festigen Nikes Ruf als Innovationsführer.
• Sportliche Exzellenz: Top-Athleten wie Eliud Kipchoge laufen mit Nike-Produkten – eine klare Assoziation mit Höchstleistung.
• Lifestyle & Trendbewusstsein: Neben funktionaler Sportkleidung ist Nike auch ein Mode-Statement.
• Nachhaltigkeit & soziale Verantwortung: Initiativen zu recycelten Materialien und fairen Arbeitsbedingungen stärken das Markenimage.

Diese Faktoren sorgen dafür, dass LLMs Nike automatisch mit Hochleistungssport, moderner Lauftechnologie und Sportbekleidung verknüpfen.

Wie LLMs Markeninformationen erfassen

LLMs nutzen verschiedene Mechanismen, um Informationen zu bewerten:

1. Web Crawling & Indexierung: Inhalte werden analysiert, bevorzugt gut strukturierte und leicht verständliche Seiten.
2. Datenbanken & Quellen: Wikipedia, der Google Knowledge Graph und Fachartikel fließen in die Modelle ein.
3. Nutzerinteraktionen & Popularität: Häufig zitierte und positiv bewertete Marken gewinnen an Relevanz.

Nike profitiert von starker Medienpräsenz, Erwähnungen in Testberichten und positiven Nutzerbewertungen – all das erhöht die Wahrscheinlichkeit, von KI-Modellen empfohlen zu werden.

Technische Maßnahmen für bessere Sichtbarkeit

Unternehmen können gezielt ihre digitale Präsenz optimieren, um in LLMs besser erfasst zu werden:

• Strukturierte Daten: Markups wie Product, FAQPage oder Organization helfen KI-Modellen, Inhalte besser zu interpretieren.
• SEO für KI & NLP:
  • Klar formulierte, präzise Inhalte ohne überflüssige Füllwörter.
  • Klare Gliederung mit Überschriften (H1, H2, H3) für eine optimale Erfassung.
• Open Data & API-Schnittstellen: Unternehmen, die eigene Datenquellen bereitstellen, erhöhen ihre Relevanz für KI-Modelle.
• Vertrauenswürdigkeit & Autorität (E-A-T):
  • Fachlich fundierte Inhalte und Autorenkennzeichnung.
  • Hochwertige Backlinks und Erwähnungen in renommierten Publikationen.

Fazit

Damit eine Marke von LLMs bevorzugt empfohlen wird, müssen sowohl strategische als auch technische Maßnahmen ineinandergreifen. Eine klare Markenpositionierung, hochwertige Inhalte und strukturierte Daten sind essenziell. Wer frühzeitig in diese Optimierung investiert, hat langfristig einen Vorteil im digitalen Wettbewerb.