Neuer Forschungsbericht von LightSite AI und theCUBE Research warnt: Langsam agierende Marken riskieren den Verlust ihrer Sichtbarkeit in LLM-Suchen, während kleinere Wettbewerber durch authentische Inhalte und effektivere Nutzung strukturierter Daten an Boden gewinnen.
Israel – LightSite AI und theCUBE Research haben einen neuen Forschungsbericht mit dem Titel "Markenkapital in KI-Suchmaschinen aufbauen: Wie man von LLMs empfohlen wird" veröffentlicht. Die Publikation erklärt, wie große Sprachmodelle die Markenentdeckung beeinflussen und warum langsamer agierende globale Marken bereits gegenüber kleineren, agileren Wettbewerbern in KI-gesteuerten Sucherfahrungen an Boden verlieren.
Käufer beginnen zunehmend mit KI-Assistenten und neuen KI-Einkaufserlebnissen anstatt mit traditionellen Suchergebnissen, und die Marken, die in diesen Antworten zuerst erscheinen, sind nicht immer die größten oder etabliertesten – oft ist es genau das Gegenteil. Viele bekannte Unternehmen verlassen sich noch immer auf eine Suchstrategie, die auf organischem Traffic und klickbasiertem Engagement aufbaut, während kleinere Marken in fokussierte, konversationelle und authentische Inhalte sowie sauberere Datenstrukturen investieren, die KI-Systeme leicht verstehen und denen sie vertrauen können.
"Bei der KI-Suche ist das Spielfeld flacher, als viele Menschen denken", sagte Stas Levitan, Gründer von LightSite AI. "Eine kleinere, fokussierte Marke mit einem klaren Standpunkt, starken Expertinhalten und ehrlicher Sprache kann für ein KI-System leichter zu vertrauen und zu zitieren sein als eine große Marke mit vagen Botschaften, einer verwirrenden Produktvielfalt und veralteter Website-Architektur. Dies ist eine einmalige Chance im Jahrzehnt für Aufsteiger und ein echtes Risiko für jeden, der annimmt, dass er sich nicht an die neue Realität der KI-Suche anpassen muss."
Große Marken stehen vor zwei miteinander verbundenen Lücken. Die erste ist eine Inhaltslücke, bei der Unternehmen im mittleren Marktsegment und Großunternehmen Material veröffentlichen, das zwar poliert, aber generisch ist und eher für Präsentationen als für echte Gespräche geschrieben wurde. Die zweite ist eine Technologielücke, bei der Produktinformationen, Kundengeschichten und Unternehmensdaten nicht in strukturierten, maschinenlesbaren Formaten wie Schema-Markup und Produkt-Wissensgraphen dargestellt werden. Da KI-Systeme zunehmend auf Klarheit der Entitäten, Transparenz und konsistente Narrative angewiesen sind, machen diese Lücken es für kleinere, stärker fokussierte Akteure einfacher, zur Standardantwort für Nischen- und hochintentionale Anfragen zu werden – etwas, das in der regulären Google-Suche nahezu unmöglich war.
Die Forschung weist auf ein wachsendes Muster hin. Neuere Anbieter, die klar über spezifische Anwendungsfälle sprechen, messbare Ergebnisse zeigen und konsistente Expertenstimmen pflegen, werden von KI-Systemen schneller aufgegriffen. Sie neigen dazu, ihre eigenen Namen in Zitaten zu verwenden, erscheinen in Transkripten, Podcasts und Analystenrunden und halten ihre Behauptungen nah an realen Kundenergebnissen. Im Gegensatz dazu verbreiten etablierte Marken ihre Geschichte oft über viele unzusammenhängende Kampagnen oder verlassen sich auf generische Positionierungsaussagen, was zu einem schwächeren Signal in der KI-Entdeckung führen kann.
Um Marken zu helfen, strukturiert zu reagieren, stellt der Bericht ein vierschichtiges KI-Engine-Optimierungs-Framework und den AEO-Vorteilsindex vor. Anstatt auf einer theoretischen Ebene zu bleiben, konzentriert sich die Methodik auf eine kleine Anzahl praktischer Schritte. Sie bewertet die AEO-Bereitschaft durch eine Bewertung von 19 Attributen, die damit übereinstimmen, wie KI Marken lernt, abruft und einstuft. Basierend auf dieser Bewertung definiert sie gezielte Strategien und 90-Tage-Aktionspläne, um schwache Signale zu stärken und Autorität in den wichtigsten Bereichen zu verstärken.
Der Ansatz umfasst auch einen klaren Inhaltstrack. Er skizziert, wie Organisationen KI-Engines mit neuem, authentischem Material füttern können, das eine konsistente Markenerzählung widerspiegelt, unter Verwendung von Prompt-Bibliotheken und Produkt-Wissensgraphen. Parallel dazu beschreibt er, wie KI-geführte Käuferreisen gestaltet werden können, damit die Entdeckung einer Marke in KI-Antworten zu Engagement, Bewertung und Nachfrage führen kann, anstatt zu einer einzelnen isolierten Erwähnung.
LightSite AI unterstützt diese Arbeit mit einer Plattform, die maschinenlesbare Datenschichten aufbaut und die Markenleistung in der KI-Suche verfolgt – eine einzigartige, zum Patent angemeldete Technologie. Die Plattform hilft Organisationen, ihre Websites für KI-Systeme leichter verständlich und zitierbar zu machen, und ermöglicht Teams zu überwachen, wie oft Markenentitäten, Produkte und Experten in KI-generierten Antworten erscheinen. Weitere Informationen sind verfügbar bei LightSite AI.
Marketing-Teams können auch KI-Bereitschaftstools von LightSite AI erkunden, einschließlich Generative Engine Optimization-Dienstprogramme auf der Tools-Seite unter LightSite AI – Testen Sie Ihre KI-Suchbereitschaft, die Organisationen helfen, KI-Crawlability, strukturierte Datenabdeckung und andere technische Grundlagen zu überprüfen, die für moderne Entdeckung erforderlich sind. Weitere Details zur Forschung und Methodik finden Sie bei theCUBE Research.
Der Forschungsbericht "Markenkapital in KI-Suchmaschinen aufbauen: Wie man von LLMs empfohlen wird" und zusätzliche Informationen zum AEO-Vorteilsindex sind von theCUBE Research und LightSite AI erhältlich.
Über LightSite AI
LightSite AI hilft Unternehmen und digitalen Plattformen, ihre Erkennung und Darstellung in KI-gesteuerten Suchen zu verbessern. Die Plattform baut strukturierte Datenschichten auf und bietet Analysen, die Sichtbarkeit, Genauigkeit und Autorität über wichtige KI-Systeme hinweg messen, wodurch Organisationen verstehen und verbessern können, wie sie in KI-generierten Antworten erscheinen.
Über theCUBE Research
theCUBE Research ist ein unabhängiges Forschungs- und Beratungsunternehmen, das sich auf die geschäftlichen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz, Cloud- und Datentechnologien konzentriert. Das Unternehmen kombiniert Analysten-Einblicke, Veranstaltungsberichterstattung und Originalforschung, um Technologieführern zu helfen, Marktveränderungen zu verstehen, aufkommende Lösungen zu bewerten und datengesteuerte Strategien für Wachstum zu entwickeln.
Kontaktinformationen
Unternehmen: LightSite AI
Kontaktname: Stas Levitan
Kontakt-E-Mail: [email protected]
Website: https://www.lightsite.ai/
Land: Israel
