Was bedeutet Marke im Zeitalter von ChatGPT, Google AI und GEO?

2015 habe ich in einem von Heiko Burrack geführten Interview einen Satz vertreten, der gegen ein vertrautes Marketing-Mantra ging: Ein USP bleibt in vielen Märkten nicht dauerhaft einzigartig.

Heute würde ich ihn präziser formulieren. Echte Vorteile gibt es natürlich: Technologie, Daten, ein Verfahren, ein Netzwerk, Erfahrung oder gute Beziehungen. Der Claim darüber schützt aber nichts. Wer heute „schnell“, „persönlich“ oder „KI-gestützt“ schreibt, kann morgen fünf Wettbewerber neben sich haben, die dasselbe behaupten.

ChatGPT, Google AI und andere KI-Suchen verschärfen das. Sie vergleichen Angebote, ziehen Informationen aus mehreren Quellen heran und formulieren Antworten, bevor ein Mensch überhaupt auf eine Website klickt. Das macht Markenführung nicht geheimnisvoller. Es zwingt sie nur, genauer zu werden.

Was 2015 schon richtig war

Positionierung wird mit Wettbewerb wichtiger

Bei meinem damaligen Arbeitgeber myToys. einem E-Commerce-Unternehmen, standen in der frühen Phase Sortiment, Logistik und zufriedene Kunden im Vordergrund. Die Konkurrenz war überschaubar. Mit wachsendem Wettbewerb wurden Positionierungsfragen wichtiger. Und das gilt noch immer: Wenn Angebote vergleichbar wirken, brauchen Menschen einen Grund, sich an eine Marke zu erinnern und ihr zu vertrauen.

KI macht es schneller und günstiger, Inhalte, Varianten und Produktbeschreibungen zu produzieren. Ähnlichkeit entsteht damit noch leichter. Marken müssen deshalb sagen können, bei welchem Problem sie besonders nützlich sind und worauf dieser Anspruch beruht.

Marke entsteht an allen Kontaktpunkten

2015 ging es dabei um Newsletter, Shop, Sortiment, Kundenservice und Social Media. Heute kommen KI-Assistenten, Vergleichsseiten, Rezensionen, Fachbeiträge und Antworten in Suchsystemen hinzu. Eine Kampagne kann einen Eindruck setzen, ob er hält, entscheidet sich an vielen anderen Stellen.

Ein Angebot, ein Case, eine Leistungsseite und der Kundenservice sollten dieselbe Stärke erklären können. Nicht wortgleich, aber erkennbar aus derselben Richtung.

Ein Claim ist kein Schutzzaun

Mein Satz von 2015 war zu absolut, wenn man ihn wörtlich nimmt. Patentierte Technologie, eigene Daten, ein belastbares Partnernetzwerk oder jahrelang gewachsene Kompetenz lassen sich nicht über Nacht kopieren. Was deutlich seltener dauerhaft einzigartig bleibt, ist die daraus abgeleitete Positionierung und vor allem ihre sprachliche Zuspitzung.

Der USP muss daher im Produkt, in der Arbeitsweise und in den Erfahrungen der Kunden zu finden sein, sonst bleibt er eine Behauptung in einer Management-Präsentation.

KI-Suche überprüft Markenversprechen an Quellen

Google erklärt für AI Overviews und AI Mode den sogenannten Query Fan-out: Bei komplexen Fragen führt das System mehrere verwandte Suchanfragen aus und nutzt Quellen zu den einzelnen Teilaspekten. Die Antwort wird aus aktuellen Inhalten des Suchindex erarbeitet. Google behandelt GEO deshalb nicht als Sondertrick neben SEO, sondern als Sucharbeit für eine neue Oberfläche.

Für Marken hat das eine sehr praktische Folge. Ein System kann ein Markenversprechen nur aufgreifen, wenn es in zugänglichen, hilfreichen und belastbaren Quellen vorkommt. Ein Hero-Claim auf der Startseite reicht dafür nicht.

Das bedeutet: konkrete Einsatzfälle zeigen, Zusammenhänge verständlich erklären, Grenzen offen benennen und Erfahrung nachvollziehbar zuordnen. So entstehen Vertrauen und Orientierung. Gleichzeitig erhalten Suchsysteme klare Signale, Quellen und Zusammenhänge.

Google rät ausdrücklich von künstlichen Erwähnungen, Spezialdateien und massenhaftem Content für Fan-out-Abfragen ab. Eigene Erfahrung, gute Struktur und zugängliche Inhalte bleiben die Arbeit, die zählt. Auch ChatGPT Search beantwortet Fragen im Gesprächskontext und verweist auf Webquellen. Originalinhalte und Quellen werden dort direkt Teil der Antwort.

Wo ich 2015 danebenlag

Zahlen reichen nicht

Ich habe quantitative Messbarkeit damals sehr hoch bewertet und qualitative Forschung zu klein gemacht. Das war zu eng gedacht. Zahlen zeigen, was passiert. Gespräche, Bewertungen, Support-Tickets und Interviews erklären, warum es passiert und mit welchen Worten Kunden ihr Problem beschreiben.

Seit Ende August 2026 misst Google in der Search Console erstmals separat die Sichtbarkeit in generativen Suchfunktionen. Das hilft bei der Messung. Es beantwortet aber nicht, warum eine Marke in einer Antwort fehlt oder welche Erwartung hinter einer Suchfrage steckt.

Deshalb gehört beides zusammen: Daten aus Suche und Analytics, dazu die Sprache aus Kundengesprächen, Vertrieb, Service und Community. Erst dann sieht man, was eine Marke verspricht, was Menschen davon verstehen und wo es auseinanderläuft.

Der USP braucht Belege

Ein tragfähiger USP für KI-Suche besteht nicht aus einer hübschen Zeile. Er braucht fünf Dinge:

1. Eine konkrete Aufgabe: Die Marke benennt das Problem ihrer Zielgruppe.
2. Einen echten Vorteil: Sie erklärt, was sie anders oder besser kann.
3. Nachweise: Cases, Daten, Methoden, Referenzen und sichtbare Erfahrung stützen die Aussage.
4. Wiedererkennbarkeit: Website, Angebote, Inhalte und Service erzählen dieselbe Stärke in ihrer jeweiligen Sprache.
5. Bestätigung von außen: Gute Quellen, Empfehlungen und echte Gespräche ergänzen das Bild über die eigene Website hinaus.

Das ist aufwendiger als ein neuer Claim. Es hält aber auch dann noch, wenn ein Wettbewerber die Worte kopiert oder eine KI mehrere Anbieter nebeneinanderstellt.

Was Marketingteams jetzt tun können

• Aufgaben und Fragen der Zielgruppe in deren eigener Sprache formulieren.
• Inhalte auf Erfahrungen, konkrete Beispiele und nachvollziehbare Entscheidungen stützen.
• Den Beleg dort zeigen, wo ein Vorteil behauptet wird: Methode, Person, Ergebnis oder Grenze.
• Wichtige Inhalte als Text zugänglich halten, intern verlinken und technisch auffindbar machen.
• Sichtbarkeit, qualifizierte Besuche und Wirkung messen und die Daten regelmäßig mit Kundenstimmen abgleichen.

Brand, SEO und GEO beschäftigen mich weiter

Die Fragen aus dem Interview von 2015 lassen mich nicht los. Wie sich Marke, Sichtbarkeit und KI zusammendenken lassen, zeige ich auch in diesen fünf LinkedIn-Beiträgen:

Fehlende Konsistenz bei KI-Einsatz in der Markenkommunikation

KI skaliert nicht automatisch Markenqualität: Ohne Leitplanken, gute Referenzen und klare Schreibregeln wird vorhandene Unklarheit schneller sichtbar.

KI-Tools haben Lieblingsmarken und -länder

Der Beitrag ordnet eine Studie zu Präferenzen von Sprachmodellen ein: Empfehlungen sind keine neutrale Abbildung aller Optionen und bevorzugen häufig US-Anbieter.

Generative AI Brand Visibility Index 2026 von Similarweb

Der Similarweb-Report zeigt, warum nicht zwangsläufig die größte Marke in KI-Antworten landet: Fachcontent, klare Struktur und konsistente Erklärungen zählen stark.

Answer Engine Optimization (AEO) gehört ins Brand-Budget

Warum AEO keine reine SEO-Aufgabe ist und in das Budget von Brand, PR und Kommunikation gehört: Sichtbarkeit in KI-Systemen entsteht auch durch Reputation und zitierfähige Signale außerhalb der eigenen Website.

Vom Maschinenraum auf die Brücke: SEO als strategische Kompetenz

SEO ist längst mehr als technische Optimierung. Der Beitrag beschreibt den Weg hin zu einer strategischen Kompetenz, die Zielgruppen, Angebot, Sprache und Geschäftsmodell zusammenbringt.

Mein Urteil nach elf Jahren

„Einen USP gibt es nicht mehr“ würde ich heute nicht wieder so sagen. Der Satz unterschätzt Vorteile, die sich tatsächlich schützen oder nur schwer kopieren lassen.

Ein USP ist kein Besitzstand. Er muss sich an Kontaktpunkten, in Kundenerfahrungen und durch gute Quellen immer wieder beweisen.

Darin lag 2015 der richtige Gedanke. Wettbewerb macht Behauptungen austauschbar. ChatGPT, Google AI und andere Suchsysteme prüfen sie heute parallel an vielen Quellen. Ein lauter Claim hilft wenig, wenn Website, Service, Cases und externe Rückmeldungen eine andere Geschichte erzählen.

Weiterführend auf PromptPower

• KI im Marketing: Praxis, Beispiele und Einsatzfelder
• SEO, SEA, GEO: Search Intelligence verstehen
• 15 Jahre Schema Markup: Warum Kontext und Struktur zählen