Wenn die Ministerialreferentin den Chatbot fragt

Dass traditionelle Suchergebnisse immer mehr durch KI-gestützte Antworten abgelöst werden, erleben wir selbst bei der Google-Suche. Doch was bedeutet das für die Auffindbarkeit des eigenen Contents? Viele Interessenvertreter werden vielleicht jetzt abwinken und denken, das ist doch etwas für die Marketing- oder PR-Abteilung. Doch wie steht es um die Auffindbarkeit der eigenen politischen Positionen und Forderungen?

Gerade Verbände, die Interessen ihrer Mitglieder bündeln und deren Kernaufgabe es ist, mit ihren politischen Positionen in relevanten Diskursen präsent und auffindbar zu sein, müssen KI-gestützte Suche verstehen und umsetzen. Denn die Zahlen sind eindeutig: Gartner prognostiziert, dass bis 2026 das Volumen traditioneller Suchmaschinen um 25 Prozent sinken wird, da Nutzer zunehmend auf KI-Chatbots und andere KI-gestützte suchmaschinenvirtuelle Agenten setzen.

Denn wo informieren sich die Stäbe der Ministerien und Abgeordneten, wenn sie an Gesetzesentwürfen, Reden oder Social Media Content arbeiten? Die Antwort wird zunehmend lauten: bei ChatGPT, Claude oder Google AI Overview.

ChatGPT allein hat seine Nutzerzahl in den letzten sechs Monaten verdoppelt und erreichte im Oktober 800 Millionen aktive Nutzer pro Woche. Die Web-Search-Funktion gilt als Killer-Feature. Parallel dazu erscheinen Googles AI Overviews bereits auf Milliarden Suchanfragen täglich.

Die entscheidende Frage für Public Affairs-Verantwortliche – besonders in Verbänden – lautet: Wenn ein Referent im Wirtschaftsministerium seine KI-Systeme zu einem neuen Gesetzesvorhaben recherchieren lässt, werden Ihre politischen Positionen gefunden? Oder die Ihrer Wettbewerber?

Die neue Realität: Zero-Click und AI Summaries

Die Zahlen sind eindeutig: Knapp 60 Prozent aller Google-Suchen innerhalb der EU enden ohne Klick auf ein Suchergebnis, so eine SparkToro-Studie. Eine Untersuchung des Pew Research Center zeigt noch drastischer, was das bedeutet: Während 15 Prozent der US-Nutzer auf Links in traditionellen Google-Suchergebnissen klicken, sind es nur noch acht Prozent, wenn eine AI-Summary angezeigt wird. Rund 26 Prozent beenden ihre Browsing-Session direkt nach der AI-Zusammenfassung, ohne jemals eine Website zu besuchen.

Für Public Affairs bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Traditionelles SEO zielte darauf ab, Traffic auf die eigene Website zu lenken. Bei der Optimierung für KI-gestützte Suche – Generative Engine Optimization (GEO) und LLMO (Large Language Model Optimization) genannt – geht es darum, dass die eigenen Positionen im Kontext von Antworten und Zusammenfassungen auftauchen. Nicht die Website-Besuche zählen, sondern die Erwähnung.

Die neue Arbeitsteilung: PR und Public Affairs verschmelzen

Schaut man sich die inhaltlichen Faktoren an, welche die KI in der Suche berücksichtigt, sieht man schnell: Vor allem glaubhafte Quellen werden nach oben gespült. Die Zahlen sind beeindruckend: 61 Prozent der Quellenangaben oder Verweise, die das Verständnis einer KI von einem Unternehmen oder einer Organisation prägen, stammen aus redaktionellen Medienquellen, so eine Analyse von Hard Numbers.

Mehr als die Hälfte aller Zitate in KI-generierten Antworten kommen aus Earned Media, nicht aus Owned Content wie der eigenen Website oder Pressemitteilungen. Für Public Affairs bedeutet das: Es geht nicht mehr nur darum, in Google gefunden zu werden, sondern Einfluss über multiple Kanäle aufzubauen, um in KI-Systemen sichtbar zu sein.

Ein Gastbeitrag in einem anerkannten Fachmedium, ein Interview in einer Branchenpublikation oder eine Experteneinschätzung in einer überregionalen Zeitung sind heute wertvoller für die Auffindbarkeit als eine perfekt SEO-optimierte Landingpage. Denn KI-Systeme vertrauen journalistischen Formaten und etablierten Medienmarken.

Die Frage, wer innerhalb einer Organisation LLMO „ownen“ sollte, wird in der Branche intensiv diskutiert. Die Antwort für viele Experten: PR- und Public Affairs-Teams sind perfekt positioniert.

Allerdings erfordert LLMO eine engere Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen – insbesondere mit IT-Teams für technische Optimierungen wie strukturierte Daten, beispielsweise mittels Schema-Markup.

Für Public Affairs-Verantwortliche bedeutet das: Sie müssen kein technischer Experte werden, aber die Frameworks verstehen. Der erste Schritt: Nutzen Sie selbst KI-Tools intensiv, um zu verstehen, wie diese Large Language Models Informationen aufnehmen und zusammensetzen.

Welche Quellen KI-Systeme bevorzugen

Die Analyse zeigt, dass LLMs auf einen spezifischen Mix von Quellen zurückgreifen:

Wikipedia hat sich als hochgradig einflussreich erwiesen. Während es schwierig ist, Wikipedia-Einträge selbst zu erstellen oder zu kuratieren – und riskant, wenn man es falsch macht – sollten Organisationen zumindest sicherstellen, dass ihre Einträge aktuell und korrekt sind.

Fachpublikationen und Branchenmedien sind besonders wertvoll für spezifische Anfragen. Die Beziehungen, die Public Affairs-Teams zu diesen Redaktionen pflegen, zahlen sich in der KI-Ära doppelt aus.

Bewertungsplattformen wie Gartner Peer Insights fließen in Large Language Models ein. Auch wenn diese eher im B2B-Marketing-Kontext relevant erscheinen, können positive Bewertungen von Stakeholdern oder Partnern die Wahrnehmung einer Organisation durch KI beeinflussen.

Diskussionsforen wie Reddit haben überraschend großen Einfluss. Allerdings ist hier Vorsicht geboten: Reddit-Communities sind notorisch anti-kommerziell. Erfolgreiche Strategien beinhalten authentisches Engagement, etwa durch exklusive Veröffentlichung von Forschungsergebnissen mit Subreddit-Moderatoren.

Die eigene Website „KI-Fit“ machen: Auch wenn mehr als die Hälfte aller Zitate in KI-generierten Antworten aus Earned Media kommen, so bleibt doch die eigene Website eine zentrale Quelle – wenn sie richtig strukturiert ist. Es braucht klare Hierarchien, maschinenlesbare Formate und konsistente Informationen über Ihre Organisation und Positionen.

Die Rolle von Konsistenz

Ein zentraler Unterschied zwischen traditionellem SEO und LLMO: Während bei SEO ein einzelner hochwertiger Backlink bereits Rankings verbessern kann, erfordert LLMO konsistente Erwähnungen über multiple vertrauenswürdige Quellen hinweg. Für Public Affairs heißt das: Es geht nicht nur darum, gelegentlich in den Medien stattzufinden, sondern darum, kontinuierlich und konsistent mit bestimmten Themen assoziiert zu werden. Wenn ein Verband regelmäßig in Zusammenhang mit „Nachhaltigkeit in der Lieferkette“ oder „Fachkräftemangel im Handwerk“ erwähnt wird, lernt die KI, diese Organisation mit diesen Themen zu verbinden.

Drei Faktoren sind dabei entscheidend:

Vertrauenswürdigkeit der Quelle: Erwähnungen in Fachpublikationen und etablierten Nachrichtenmedien haben mehr Gewicht als Erwähnungen in Unternehmensblogs oder auf der eigenen Website.

Kontextuelle Übereinstimmung: Die Erwähnungen müssen die Organisation konsistent mit spezifischer Expertise oder bestimmten Werten verbinden. Ein Verband, der einmal zu Klimapolitik zitiert wird und dann zu Steuerfragen, baut weniger thematische Autorität auf als einer, der kontinuierlich zu seinem Kernthema Stellung bezieht.

Structured Data Support: Organisationen, die durch Knowledge Panels, Wikidata-Einträge und schema.org-Markup unterstützt werden, werden von KI-Systemen besser erkannt und referenziert.

Praktische Strategien für Public Affairs

• Strategie 1: Earned Media gezielt für LLMO nutzen
• Strategie 2: Original Research als Türöffner
• Strategie 3: Thought Leadership im Frage-Antwort-Format
• Strategie 4: Monitoring und Testing

Analysieren Sie, welche Medien von KI-Systemen häufig zitiert werden. Schauen Sie sich die Quellen der Ergebnisse an, die Sie sehen, wenn Sie eine Suche in einem LLM durchführen. Die meisten KI-Tools zeigen transparent, aus welchen Medien sie ihre Informationen beziehen. Diese Information können Sie nutzen, um Ihre Medienarbeit zu priorisieren und Beziehungen zu den richtigen Redaktionen aufzubauen.

KI-Systeme suchen nach einzigartigen Informationen, die durch Expertise und Daten gestützt sind. Verbände, die regelmäßig Umfragen unter ihren Mitgliedern durchführen oder Branchenstudien veröffentlichen, schaffen wertvolle, zitierbare Inhalte. Ein Beispiel: Ein großer Business-Process-Outsourcing-Anbieter führt regelmäßige Umfragen unter Finanzvorständen durch. Diese datengestützten Reports beantworten wichtige Kundenfragen, verbessern die Sichtbarkeit in KI-Suchen und stärken das Markenvertrauen.

Was früher als klassisches Thought Leadership galt, muss heute in „answer-formatted content“ übersetzt werden. Statt eines allgemeinen Meinungsbeitrags sollten Gastbeiträge und Stellungnahmen konkrete Fragen beantworten: „Wie beeinflusst die EU-Lieferkettenrichtlinie mittelständische Zulieferer?“ ist besser als „Gedanken zur EU-Lieferkettenrichtlinie“.

Machen Sie es zur Routine, Ihre Kernthemen in verschiedenen KI-Tools zu testen. Fragen Sie ChatGPT, Claude und Perplexity nach Themen, bei denen Ihre Positionen auftauchen sollten. Dokumentieren Sie, welche Quellen zitiert werden und ob Ihre Positionen korrekt wiedergegeben werden.

Sichtbarkeit beginnt mit Reputation

Im Zeitalter der KI gilt mehr denn je: Sichtbarkeit beginnt mit dem Aufbau von Reputation für die eigenen Themen und Positionen. Wenn über Sie nicht gesprochen wird – akkurat, kontextuell passend und von genannten autoritativen Stimmen – werden Sie nicht gefunden. Die Zukunft der Suche dreht sich nicht mehr nur um Links und Keywords. Sie dreht sich darum, an den richtigen Stellen, von den richtigen Stimmen, im richtigen Kontext erwähnt zu werden.

Für Verbände und Organisationen, deren Aufgabe es ist, die Interessen ihrer Mitglieder zu vertreten und in politischen Prozessen präsent zu sein, ist dies keine optionale „Marketingmaßnahme“. Denn wenn eine Referentin im Ministerium oder der Mitarbeiter eines Abgeordneten zu einem Gesetzesvorhaben ein KI-System fragt und Ihre Organisation nicht auftaucht – dann werden Ihre Positionen nicht sichtbar. Die Grundlagen sind da: Eine wirkungsvolle Public Affairs-Arbeit besteht schon heute aus überzeugenden Narrativen und Botschaften, Stakeholder-Dialog und Medienarbeit – all das gewinnt in der KI-Ära noch mehr an Bedeutung. Es geht jetzt darum, diese bewährten Instrumente bewusst zu nutzen und durch technische Optimierung zu ergänzen.

Die klassischen Tugenden guter politischer Kommunikation – Glaubwürdigkeit, Expertise, konsistente Positionierung – sind wichtiger denn je. Sie müssen nur für eine neue technologische Realität adaptiert werden. Wer das jetzt angeht, sichert die Auffindbarkeit seiner Positionen für die kommenden Jahre.