Checkliste: Wie sichtbar bist du für ChatGPT, Perplexity, Google & Gemini (2025/2026)?

Die Art, wie Menschen online suchen, verändert sich schneller, als viele Unternehmen wahrhaben wollen. Während klassische Suchmaschinen wie Google weiterhin wichtig bleiben, entstehen parallel neue Suchsysteme – KI-basierte Sprachmodelle wie ChatGPT, Perplexity, Gemini (Bard) oder Claude. Sie beantworten Fragen nicht mit einer Liste von Links, sondern mit vollständigen, erklärten Antworten.

Doch die entscheidende Frage lautet: Taucht deine Marke oder Website in diesen Antworten überhaupt auf?

Wenn nicht, bist du in der neuen Suchwelt praktisch unsichtbar – selbst wenn du bei Google noch auf Seite 1 stehst.

Das Fundament der LLM-Sichtbarkeit

Bevor eine Website für ChatGPT & Co. sichtbar werden kann, muss ihr Fundament stimmen. LLM-Optimierung beginnt nicht mit Magie oder Prompts, sondern mit solidem technischem und semantischem SEO.

Diese Basis ist unverzichtbar:

1. Technisches SEO
   Schnelle Ladezeiten, sauberes HTML, klare Informationsarchitektur und fehlerfreie Indexierung sind Grundvoraussetzungen. KI-Crawls greifen oft auf dieselben Datenquellen wie Google zu. Wenn deine Website langsam oder unstrukturiert ist, wirst du schlicht ignoriert.
2. Strukturierte Daten
   LLMs lesen keine Webseiten wie Menschen, sondern Maschinenstrukturen. Organization, Person, Article, FAQPage und ImageObject – das sind keine optionalen Extras mehr, sondern notwendige Kennzeichnungen, damit dein Content maschinenverständlich wird.
3. E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)
   KI-Modelle bevorzugen Inhalte, deren Urheber erkennbar sind. Wer bist du? Warum bist du kompetent in diesem Thema? Websites ohne Autoren, ohne Quellen und ohne Aktualität verlieren an Glaubwürdigkeit – auch für KI.
4. Interne Verlinkung
   KI-Systeme verstehen Bedeutung über Zusammenhänge. Wenn deine Unterseiten sinnvoll miteinander verknüpft sind, erkennt das System, welche Themen du wirklich abdeckst – und in welchem Kontext.
5. Zitierfähigkeit
   LLMs „denken" nicht, sie interpretieren – auf Basis vorhandener Zitate. Sie übernehmen Sätze und Definitionen, die präzise, eindeutig und zitierfähig sind. Dein Content sollte also nicht ausschweifend, sondern präzise erklärend sein.

Wenn du diese Grundlagen beachtest, hast du die Basis geschaffen, um in der neuen Suchlandschaft überhaupt wahrgenommen zu werden. Erst darauf baut die eigentliche LLM-Sichtbarkeit auf.

Die Checkliste: Wie sichtbar bist du wirklich?

Nach dem Fundament folgt der Blick auf das große Ganze. Diese Checkliste zeigt, ob deine Website bereits KI-sichtbar ist oder noch in der klassischen SEO-Welt hängen bleibt.

1. Bist du als Quelle erkennbar?

KI-Modelle unterscheiden zwischen anonymem Content und identifizierbaren Quellen. Sie bevorzugen Websites mit klaren Informationen über Urheber, Autoren und Organisationen.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Wird auf jeder Seite klar, wer dahintersteht?
• Existieren strukturierte Daten zur Organisation und zum Autor?
• Sind Impressum, Kontakt und Redaktion leicht auffindbar?
• Gibt es eindeutige Markensignale (Logo, Name, Domain, Farbwelt)?

Wenn deine Website keinen klaren Ursprung erkennen lässt, wirst du von LLMs oft ignoriert – weil die Systeme nicht wissen, wem sie vertrauen sollen.

2. Hast du klare Marken-Kernbegriffe definiert?

KI-Modelle verknüpfen Themen mit Marken. Deshalb solltest du wissen, womit du inhaltlich in Verbindung gebracht werden möchtest.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Gibt es zwei bis drei Begriffe, die deine Marke klar beschreiben (z. B. „Spanisch & Kultur", „SEO für KMU", „digitale Sichtbarkeit")?
• Verwendest du diese Begriffe konsistent in Texten, Titeln und Profilen?
• Erkennen Außenstehende sofort, wofür du stehst?

Solche „Kernbegriffe" sind wie semantische Ankerpunkte, an denen sich KI-Modelle orientieren, wenn sie entscheiden, welche Marken sie in Antworten einbeziehen.

3. Sind deine Inhalte semantisch verbunden?

Suchsysteme – klassisch wie KI – verstehen heute nicht mehr nur Wörter, sondern Bedeutungsräume. Das bedeutet: Themen müssen intern logisch miteinander verknüpft sein, um ein ganzheitliches Wissensfeld zu bilden.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Gibt es Themencluster oder „Content-Hubs", die dein Fachgebiet klar strukturieren?
• Führen deine Artikel zu verwandten Inhalten (z. B. Grundlagen ↔ Praxis ↔ Beispiele)?
• Deckst du auch angrenzende Fragen ab („Fan-Out") oder bleibst du nur an der Oberfläche?
• Verwendest du konsistente Begriffe und Synonyme statt Keyword-Spamming?

Ein Beispiel: Wenn du über „Spanisch lernen" schreibst, sollten verwandte Seiten zu Grammatik, Aussprache, Kultur oder Reisen intern verlinkt sein. So erkennt ein LLM, dass du nicht nur ein einzelnes Thema, sondern ein zusammenhängendes Wissensnetz abdeckst.

4. Ist dein Content leicht zitierbar?

KI-Modelle extrahieren Textabschnitte, die sich direkt in Antworten umwandeln lassen. Je klarer und kompakter deine Absätze sind, desto größer die Chance, dass du zitiert wirst.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Enthalten deine Texte prägnante Definitionen oder Fakten?
• Gibt es Absätze, die in sich abgeschlossen sind (so genannte „Text-Chunks")?
• Verwendest du Zwischenüberschriften, Listen oder FAQs, die typische Fragen beantworten?
• Ist die Sprache sachlich und eindeutig?

Je „auswertbarer" dein Content, desto leichter können KI-Systeme ihn aufgreifen – und dich als Quelle nennen.

5. Sind deine strukturierten Daten vollständig?

Maschinen brauchen Struktur, um Inhalte zu verstehen. Viele Websites haben Schema-Markup, aber oft nur teilweise oder fehlerhaft.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Sind alle Artikel mit Article-Markup ausgezeichnet (mit Datum, Autor, Bild)?
• Gibt es FAQPage-Strukturen für häufige Fragen?
• Ist die Organisation mit Name, Logo und URL definiert?
• Sind deine Bilder als ImageObject gekennzeichnet – inklusive Urheber?

Eine KI kann dich nur dann richtig erkennen, wenn sie dich technisch und semantisch eindeutig zuordnen kann.

6. Existieren externe Erwähnungen und Marken-Kontexte?

LLM-Sichtbarkeit hängt stark vom Vertrauen anderer Quellen ab. Wenn deine Marke in glaubwürdigen Kontexten auftaucht, wird sie auch von KI-Systemen eher berücksichtigt.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Wird deine Marke in Fachportalen, Medien oder Branchenverzeichnissen erwähnt?
• Gibt es Einträge oder Zitate in Wikidata, Research-Plattformen oder Bildungsressourcen?
• Erscheinen Backlinks im thematisch passenden Umfeld (nicht in Linkfarmen)?
• Wird dein Markenname in KI-Antworten oder Diskussionen bereits genannt?

Diese Erwähnungen stärken dein semantisches Markenprofil – ein entscheidendes Vertrauenssignal für KI-Modelle.

7. Überwachst du deine KI-Sichtbarkeit aktiv?

Die meisten Unternehmen wissen nicht, ob sie in ChatGPT, Perplexity oder Gemini überhaupt vorkommen. Doch nur, was gemessen wird, kann verbessert werden.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Wirst du bereits in generativen Suchsystemen erwähnt?
• Erkennst du Muster, in welchen Kontexten du auftauchst?
• Nutzt du Tools oder manuelle Checks, um deine LLM-Präsenz regelmäßig zu prüfen?

Dieses Monitoring ist kein Luxus, sondern Teil der Markenpflege – vergleichbar mit klassischen Rankings in der SEO-Welt. Tipp: Manuelle Checks sind aufwendig und fehleranfällig – professionelles Monitoring spart Zeit und liefert vergleichbare Daten.

8. Ist dein Content semantisch reich genug?

LLMs arbeiten nicht mit Keywords, sondern mit Bedeutungsräumen („Embeddings"). Das bedeutet: Sie erkennen Themen über Zusammenhänge, Synonyme und Entitäten.

Fragen zur Selbstprüfung:

• Verwendest du Fachbegriffe, Orte, Personen oder Ereignisse, die dein Thema greifbar machen?
• Erklärst du Verbindungen („was hängt womit zusammen")?
• Ist deine Sprache natürlich, aber inhaltlich präzise?

Je dichter das semantische Netz, desto besser kann ein LLM deine Inhalte einordnen – und dich langfristig als vertrauenswürdige Quelle identifizieren.

Was sind eigentlich LLMs?

Der Begriff „LLM" steht für Large Language Model – ein Sprachmodell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde. Bekannte Vertreter sind ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Perplexity und Claude (Anthropic). Diese Modelle analysieren Textmuster, erkennen Zusammenhänge und erzeugen daraus neue Antworten.

Im Unterschied zu Google-Rankings geht es hier nicht um Positionen, sondern um Bedeutung und Reputation. Ein LLM entscheidet selbst, welche Quellen es als relevant genug einstuft, um sie zu zitieren oder zu paraphrasieren.

Das bedeutet: Selbst wenn du bei Google hervorragend rankst, kann dein Content in KI-Antworten komplett fehlen, wenn du keine klaren semantischen Signale sendest.

Fazit: Sichtbarkeit endet nicht bei Google

Die SEO-Welt verändert sich – und mit ihr die Anforderungen an Markenkommunikation. Während früher Rankingpositionen das Maß aller Dinge waren, entscheidet heute, ob du überhaupt vorkommst.

Das ist der neue Wettbewerb: Nicht mehr „wer ganz oben steht", sondern wer überhaupt erscheint.

LLM-Sichtbarkeit entsteht durch technische Sauberkeit, semantische Tiefe und ein klares Markenprofil. Wer das versteht, sichert sich nicht nur Sichtbarkeit in der KI-Suche, sondern auch langfristiges Vertrauen über alle Kanäle hinweg.

→ Lies auch: Wie Entitäten dein Ranking, deine Sichtbarkeit und deine Leads verändern