Im vorherigen Artikel habe ich beschrieben, warum die Klickzahlen vieler Websites zurückgehen, obwohl die Nachfrage nach ihren Produkten oder Dienstleistungen nicht zwangsläufig sinkt.

Die Kurzfassung lautet: Ein Teil der Recherche verlagert sich in Such- und KI-Systeme. Nutzer vergleichen weniger Websites, lesen weniger Testberichte und verbringen weniger Zeit mit der manuellen Bewertung von Alternativen. Die eigentliche Vorentscheidung findet zunehmend dort statt, wo Informationen zusammengeführt werden - nicht dort, wo sie ursprünglich veröffentlicht wurden.

Wer diese Entwicklung versteht, kommt schnell zu einer naheliegenden Frage:

Warum empfiehlt eine KI eigentlich einen Anbieter - und einen anderen nicht?

Die Antwort darauf ist überraschend. Denn sie hat weniger mit Sichtbarkeit zu tun, als viele glauben. Und mehr mit einer Fähigkeit, die lange vor dem KI-Zeitalter wichtig war: Der Fähigkeit, Unterschiede sichtbar zu machen.

Die meisten Websites liefern Informationen - aber keine Orientierung

Wer typische Unternehmens-Websites betrachtet, findet dort meist viele Informationen. Man erfährt:

  • welche Leistungen angeboten werden
  • welche Produkte existieren
  • wie lange das Unternehmen am Markt ist
  • welche Kunden betreut werden
  • wie man Kontakt aufnehmen kann

All das ist nützlich. Aber erstaunlich oft fehlt etwas anderes: Orientierung.

Ein potenzieller Kunde möchte nicht nur wissen, was ein Unternehmen macht. Er möchte wissen:

  • Für wen ist das geeignet?
  • Wann sollte ich diesen Anbieter wählen?
  • Wann eher nicht?
  • Wodurch unterscheidet er sich von anderen?

Genau diese Fragen bilden die Grundlage jeder Empfehlung. Und genau diese Informationen fehlen auf vielen Websites.

Warum Empfehlungen Spannung brauchen

In einem früheren Artikel habe ich argumentiert, dass Strategie letztlich von Spannung lebt. Strategie entsteht nicht dadurch, dass man alles sein möchte. Sie entsteht dadurch, dass man auswählt. Jede Auswahl erzeugt einen Gegensatz. Jeder Schwerpunkt schliesst Alternativen aus. Genau dadurch entsteht Orientierung.

Das gilt nicht nur für Menschen. Es gilt überraschenderweise auch für KI-Systeme. Denn eine Empfehlung ist letztlich ebenfalls eine Form von Auswahl.

Nehmen wir zwei Aussagen.

Die erste lautet:

Wir unterstützen Unternehmen bei der digitalen Transformation.

Die zweite lautet:

Wir unterstützen produzierende Mittelständler bei der Einführung von KI in Entwicklungs- und Qualitätsprozessen.

Beide Aussagen beschreiben ein Unternehmen. Aber nur die zweite erzeugt Spannung. Sie enthält Unterschiede.

  • produzierende Unternehmen statt alle Unternehmen
  • Mittelstand statt jede Organisationsgrösse
  • KI statt Digitalisierung allgemein
  • Entwicklung und Qualität statt beliebige Prozesse

Plötzlich entsteht ein Korridor. Und genau innerhalb dieses Korridors kann eine Empfehlung entstehen.

Die eigentliche Aufgabe des Menschen

Viele Diskussionen über KI gehen stillschweigend davon aus, dass die KI die eigentliche Wertschöpfung übernimmt. In Wirklichkeit ist die Arbeit oft anders verteilt. Die KI ist hervorragend darin,

  • Muster zu erkennen
  • Informationen zusammenzuführen
  • Gemeinsamkeiten zu finden
  • Begründungen zu formulieren

Sie ist deutlich schlechter darin,

  • Prioritäten festzulegen
  • Spannungen zu erzeugen
  • Positionen zu beziehen
  • relevante Unterschiede zu definieren

Genau hier liegt die Aufgabe des Menschen. Der Mensch definiert den Korridor. Die KI bewegt sich innerhalb dieses Korridors. Der Mensch entscheidet, welche Zielgruppe wichtig ist. Die KI kann daraus eine Empfehlung ableiten. Der Mensch definiert den Schwerpunkt. Die KI kann ihn erklären. Der Mensch erzeugt die Spannung. Die KI macht sie sichtbar.

Deshalb wird Positionierung im KI-Zeitalter nicht weniger wichtig. Sondern wichtiger.

Die fünf Fragen, auf die KI-Systeme Antworten suchen

Betrachtet man KI-Empfehlungen genauer, dann fällt auf, dass sie fast immer dieselben Arten von Unterscheidungen verwenden.

1. Für wen ist das gedacht?

Eine Empfehlung braucht eine Zielgruppe. Je klarer diese beschrieben wird, desto leichter fällt die Einordnung.

2. Welches Problem wird gelöst?

Nutzer denken in Problemen. Unternehmen denken oft in Leistungen. Die KI benötigt die Verbindung zwischen beiden.

3. Wann ist das die richtige Wahl?

Empfehlungen entstehen immer in einem Kontext. Die KI muss verstehen, in welchem Kontext ein Anbieter besonders geeignet ist.

4. Wann ist das nicht die richtige Wahl?

Auch Grenzen erzeugen Orientierung. Wer beschreibt, wann er nicht die beste Wahl ist, liefert oft wertvollere Informationen als jemand, der für alles geeignet sein möchte.

5. Wodurch unterscheidet sich das Angebot?

Empfehlungen entstehen aus Unterschieden. Wenn alle Anbieter gleich beschrieben werden, kann die KI kaum sinnvoll priorisieren.

Warum Fallstudien plötzlich wichtiger werden

Eine interessante Konsequenz daraus betrifft Fallstudien. Viele Unternehmen betrachten sie als Marketing-Material. Für KI-Systeme erfüllen sie eine andere Funktion. Sie machen Unterschiede sichtbar.

Eine gute Fallstudie beantwortet automatisch Fragen wie:

  • Wer war der Kunde?
  • Welches Problem bestand?
  • Warum wurde diese Lösung gewählt?
  • Warum nicht eine andere?
  • Welches Ergebnis wurde erzielt?

Dadurch entsteht Kontext. Und Kontext ist letztlich nichts anderes als strukturierte Spannung.

Warum Drittquellen wichtiger werden

Die KI lernt nicht nur von Ihrer Website. Sie lernt auch aus dem, was andere über Sie schreiben. Dazu gehören:

  • Fachmedien
  • Branchenblogs
  • Konferenzprogramme
  • Podcasts
  • Gastbeiträge
  • Bewertungsplattformen

Besonders relevant wird dabei etwas, das man als Konsistenz bezeichnen könnte. Wenn verschiedene Quellen unabhängig voneinander dieselben Unterschiede hervorheben, entsteht ein stabiles Bild. Die KI erkennt dann nicht nur, dass ein Unternehmen existiert. Sie erkennt, wofür es steht.

Die eigentliche Frage hat sich verändert

Viele Diskussionen über KI-Sichtbarkeit konzentrieren sich auf die Frage:

Werde ich genannt?

Die wichtigere Frage lautet:

Warum werde ich genannt?

Das ist ein fundamentaler Unterschied. Denn Sichtbarkeit allein erzeugt noch keine Empfehlung. Empfehlungen entstehen erst dann, wenn genügend Unterschiede vorhanden sind, um eine Auswahl zu begründen. Deshalb wird die wichtigste Aufgabe vieler Unternehmen in den kommenden Jahren nicht darin bestehen, mehr Informationen zu veröffentlichen. Informationen gibt es bereits genug. Die eigentliche Aufgabe besteht darin, bessere Unterscheidungen sichtbar zu machen. Denn genau daraus entstehen Positionen. Genau daraus entsteht Orientierung. Und genau daraus entstehen die Empfehlungen, die KI-Systeme später aussprechen.

Eine einfache Selbstprüfung

Es gibt eine überraschend einfache Möglichkeit herauszufinden, ob die eigene Website bereits genügend Material für Empfehlungen liefert. Stellen Sie sich die Frage:

Könnte eine KI anhand unserer Inhalte überzeugend erklären, warum wir die richtige Wahl sind - und warum nicht irgendein anderer Anbieter?

Wenn darauf keine klare Antwort möglich ist, liegt das Problem vermutlich nicht bei der Sichtbarkeit. Sondern bei der Spannung. Denn Sprachmodelle sind bemerkenswert gut darin, vorhandene Unterschiede zu erkennen und zu erklären. Sie sind deutlich schlechter darin, diese Unterschiede selbst zu erzeugen. Genau deshalb bleibt Positionierung auch im KI-Zeitalter eine menschliche Aufgabe.