AI-Suchstrategien verkaufen: Es geht nicht um Sicherheit, sondern um den Umgang mit Risiko
In der Welt der KI-Suche ist eines sicher – absolute Gewissheit gibt es nicht mehr. Wenn du also versuchst, eine AI-Suchstrategie in deinem Unternehmen durchzusetzen, wirst du schnell merken: Du kannst keine festen Ergebnisse verkaufen. Du kannst nur kontrolliertes Lernen verkaufen – also den strukturierten Umgang mit Risiko.
Ich möchte dir zeigen, warum das so ist, warum viele Teams beim Thema „AI Search“ an der Chefetage scheitern und wie du es schaffst, Führungskräfte mit einer realistischen, aber dennoch überzeugenden Strategie zu gewinnen.
Warum klassische SEO-Modelle in der KI-Suche zerbrechen
Früher war der Pfad klar: Rankings → Traffic → Umsatz. Das war das logische Dreieck, auf das sich jedes Gespräch über SEO-Investitionen stützte. Wer oben rankte, bekam Klicks. Mehr Klicks führten (meistens) zu mehr Umsatz.
Heute funktioniert das so nicht mehr. Große Sprach- und Suchmodelle (LLMs) wie von OpenAI oder Googles AI Overviews „ranken“ keine Ergebnisse – sie komponieren Antworten. Sie fassen Inhalte zusammen, liefern direkte Informationen und lassen Nutzer teilweise gar nicht mehr klicken.
Und genau hier beginnen die Schwierigkeiten für SEO-Teams: Wenn du weiter versuchst, deinem Vorstand mit den alten Gleichungen aus Traffic und CTR etwas zu verkaufen, wirkst du unpräzise oder sogar naiv.
Was du eigentlich verkaufst, ist etwas ganz anderes – eine Lernkurve. Eine kontrollierte, methodische Art, Unsicherheit zu reduzieren.
Aus meiner Sicht ist das die größte Denkfalle: Viele Marketer wollen beweisen, dass ihre AI-Suchstrategie „funktioniert“. Doch in Wahrheit gibt es noch gar keine stabilen Benchmarks dafür. Das System ist probabilistisch, nicht deterministisch.
Typische Fehlannahmen in Vorstandspräsentationen
Ich habe schon einige Pitches gesehen, die auf Chefebene komplett verpufft sind. Die Muster sind fast immer dieselben:
- Unklare Attribution: Du sprichst von Chancen, aber das Management sieht keine Zahl, keinen ROI. Traffic aus AI Overviews oder Chatbots lässt sich kaum sauber messen.
- Fehlende Verbindung zu Business-Zielen: Wie zahlt die Strategie konkret auf Umsatz, CAC oder Pipeline ein?
- Experimentelles Gefühl: Viele Vorstände halten AI-Suche für einen „Versuch“, nicht für Strategie.
- Kein Anfangspunkt: Wenn deine Marke bisher gar nicht in den Antworten von Chatbots auftaucht, verkaufst du in Wahrheit ein leeres Feld.
- Begriffswirrwarr: CEO, CMO, CIO – alle verwechseln SEO, AI-Suche, generative Suche. Ohne klare Abgrenzung gibt es keine Zustimmung.
- Mangelnde technische oder inhaltliche Vorbereitung: Fehlende Datenstruktur, zu schwache Autorität, kein semantisches Fundament – dann wirst du schlicht nicht vom Modell erkannt.
Wenn du diese Punkte kennst, kannst du dein Narrativ entsprechend anpassen.
Risikomanagement verkaufen, nicht Visionen
Führungskräfte kaufen nicht „Performance“ in unsicheren Märkten – sie kaufen Qualität der Entscheidungen.
Das bedeutet: Dein Pitch sollte nicht lauten „Wir müssen AI Search machen, weil es die Zukunft ist“, sondern „Wir müssen wissen, ob AI Search für uns funktioniert, bevor es andere herausfinden.“
Ein einfacher Satz, aber er verändert alles. Denn damit rahmst du das Thema als Risikomanagement – nicht als Experiment.
Wenn du es schaffst, die Diskussion auf diese Ebene zu bringen, hören Vorstände plötzlich zu. Sie denken nicht mehr über Budgets nach, sondern über Wettbewerbsvorteile und Verlustvermeidung.
Ich verwende gerne ein einfaches Gedankenspiel:
Der eigentliche Fehler ist nicht, Geld auszugeben; der Fehler ist, zu spät zu verstehen, dass man hätte experimentieren müssen.
Wie du das Gespräch umdrehst
Anstatt „Wir brauchen X Euro, um Y Traffic zu erzielen“, arbeitet besser mit Entscheidungsoptionen:
- „Wir investieren ein kleines Budget, um innerhalb von 3 Monaten entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.“
- „Wir strukturieren das Projekt so, dass es bei Nichterfolg gestoppt werden kann.“
- „Wir definieren klare Abbruchkriterien und messbare Lernziele.“
Dadurch wird aus einem Wagnis ein kontrolliertes Experiment.
Erinner dich: Führung will kein Versprechen, sie will Kontrolle über Unsicherheit.
Die Macht des Kontrasts: Was passiert, wenn ihr nichts tut
Einer der wirkungsvollsten Moves in jedem Führungspitch ist, nicht nur das Potenzial zu zeigen, sondern auch den Preis des Nichtstuns. Mache den Verlust konkret.
Ein paar harte Wahrheiten:
- Wer jetzt in AI-Sichtbarkeit investiert, baut Entitätsautorität auf – und das wirkt langfristig.
- Unternehmen, die abwarten, verlieren Suchanteile, während CPC-Preise weiter steigen.
- AI Overviews verdrängen klassische Suchplatzierungen, die früher Traffic gebracht haben.
- Wer zu spät kommt, hat keine Stimme mehr – das Modell bleibt auf fremden Daten trainiert.
Diese Konsequenzen treffen leise, aber gnadenlos. Wenn dein Unternehmen nicht in den großen Antwortmodellen stattfindet, wirst du schlicht unsichtbar.
Ich habe das bei Marken gesehen, die stark waren, bis Google oder Chatbots ihre Nennungen reduziert haben. Sie merkten es erst, als die Nachfrage über alle Kanäle sank – und dann war es zu spät.
Das Prinzip der „kontrollierten Experimente“
Der Weg heraus ist weder teuer noch gigantisch – du brauchst kein 500‑Tsd‑Budget. Es geht darum, Tests aufzubauen, die klein, reversibel und zeitlich begrenzt sind.
Ein gutes Beispiel:
- Testlauf 12 Monate
- Budget unter 0,3 % des Marketing‑Budgets
- Drei Entscheidungsstufen mit „Go/No-Go“-Punkten
- Szenarien statt fiktiver Prognosen
- Abbruchkriterium: Wenn sich bestimmte Frühindikatoren (z. B. Marken-Erwähnungen in AI-Snippets) bis Q3 nicht bewegen, wird gestoppt.
Das klingt banal, zeigt aber professionelle Steuerung. Damit nimmst du dem Management die Angst, „Geld zu versenken“.
Storytelling auf Executive‑Niveau
Ich habe häufig gesehen, dass Projekte nicht scheitern, weil sie schlecht sind – sondern weil sie falsch erzählt werden.
Führungskräfte hören keine Details über Prompt‑Optimierung oder Entity‑Schemas. Sie wollen wissen:
- Wie viel Geld?
- Welcher Effekt auf Marktanteil?
- Welches Risiko, wenn wir nichts tun?
Nutze einfache Frameworks – etwa das SCQA-Modell (Situation, Complication, Question, Answer):
- Situation: Was passiert im Markt? AI-Suche verändert Userverhalten.
- Complication: Unsere Sichtbarkeit sinkt, Modelle nutzen uns kaum als Quelle.
- Question: Wollen wir in die neue Suche investieren oder ignorieren wir sie?
- Answer: Wir starten ein begrenztes Lernprojekt, um Datenbasiert zu entscheiden.
Es ist überraschend, wie oft genau diese Struktur den Unterschied macht.
Was Führung wirklich kaufen will
Wenn du mit Vorständen sprichst, denke in deren Kategorien:
- Geld: Umsatz, Profit, Kostenkontrolle.
- Markt: Marktanteil, Geschwindigkeit, Wettbewerbsdruck.
- Risiko: Reputationsverlust, Abhängigkeiten, Wissenslücken.
Übersetze deine Fachsprache in diese drei Sprachen. Sage nicht „Entity Optimization“, sondern „Wir müssen sicherstellen, dass KI-Modelle unsere Marke richtig verstehen.“
Oder statt „Semantic Coverage“ einfach „Wir beeinflussen, welche Informationen über uns verbreitet werden.“
Je stärker du diese Brücke baust, desto mehr Vertrauen bekommst du – auch ohne feste Zahlen.
KI-Suche ist kein Experiment mehr, sondern Infrastruktur
Manchmal höre ich von Marketing-Teams: „Wir warten, bis Google oder OpenAI das stabilisiert haben.“
Ehrlich gesagt – das ist keine Strategie, das ist Passivität. Die Modelle entwickeln sich permanent weiter, und alles, was heute in Trainingsdaten landet, kann morgen Marktvorteil bedeuten.
Deine Marke hinterlässt schon jetzt ein Datenschattenbild in diesen Systemen – die Frage ist nur, ob du es steuerst oder ob es von Dritten geprägt wird.
Ich sehe viele Unternehmen, die genau das verpassen und plötzlich mit Meinungen, Produktbeschreibungen oder Preisangaben konfrontiert sind, die aus alten oder ungenauen Quellen stammen. Das wieder rauszubekommen, ist fast unmöglich.
Darum sollte dein Ziel sein: Jetzt kleine Schritte gehen, um morgen nicht blind zu sein.
