Fragen Sie ChatGPT nach einem Projektmanagement-Tool, und es nennt fünf. Fragen Sie, wer in Ihrer Stadt Individualsoftware baut, und es nennt fünf. Ihre Marke steht auf dieser Liste oder eben nicht, und die Liste ist kurz. Was eine Marke daraufbringt, ist gewöhnliche Arbeit: klar sagen, für wen Sie da sind, sich an den Stellen, die ein Modell liest, einheitlich beschreiben lassen, und die eigenen Seiten leicht zitierbar machen. Fünf Schritte in der Reihenfolge, in der ich sie angehen würde, jeder mit einer Probe aufs Exempel.
1. Sagen Sie in einem Satz, für wen Sie da sind
Ein Modell empfiehlt eine Marke, sobald es einschätzen kann, zu welcher Frage sie gehört. Die meisten Startseiten machen das unmöglich. „Eine leistungsstarke Plattform für moderne Teams“ passt zu jeder Frage und damit zu keiner. „Projektmanagement für kleine, verteilt arbeitende Engineering-Teams“ passt zu einer, und wird genannt, sobald sie gestellt wird.
Schreiben Sie diesen Satz so, wie Ihre Kundschaft die eigene Lage beschreiben würde. Setzen Sie ihn in die ersten hundert Wörter Ihrer Startseite, in Ihre Meta-Description und in die erste Zeile Ihrer Über-uns-Seite. Bedienen Sie zwei Segmente, schreiben Sie zwei Sätze und geben Sie jedem eine eigene Seite. Zwei klare Sätze lernt ein Modell mühelos. Am Raten, welche Hälfte eines vagen Satzes für wen gilt, scheitert es.
Probe: öffnen Sie einen neuen Chat, fügen Sie die URL Ihrer Startseite ein und fragen Sie „für wen ist das, und wann würdest du es empfehlen?“ Weicht die Antwort aus, weicht Ihre Seite aus.
2. Lassen Sie sich von anderen genauso beschreiben
Was Dritte über Sie schreiben, wiegt schwerer als Ihre eigene Darstellung, weil ein Modell es als das allgemeine Bild liest. Bewertungen, Übersichtsartikel, Vergleiche, Branchenverzeichnisse, Forenbeiträge und Fachpresse speisen dieses Bild.
Wählen Sie die Stellen, die Ihre Kundschaft ohnehin ansteuert: ein Capterra-Eintrag, ein Profil bei Trusted Shops, das Mitgliederverzeichnis Ihres Verbands, eine Übersicht in einem Fachtitel. Beanspruchen Sie jeden Eintrag und lassen Sie ihn mit demselben Satz aus Schritt eins beginnen.
Probe: fragen Sie einen Assistenten, was man über Ihre Marke sagt, mit Namen, und achten Sie darauf, welche Formulierung wiederkommt. Das ist Ihre öffentliche Beschreibung, gleich wer sie geschrieben hat.
3. Verwenden Sie diesen Satz überall, wo ein Crawler hinkommt
Wenn Startseite, Verzeichniseinträge und Pressemappe Sie jeweils etwas anders beschreiben, mittelt ein Modell die Versionen und bleibt vage. Das ist der langweiligste der fünf Punkte und der günstigste: Satz festlegen, dann jede Stelle abgehen, die Sie beschreibt.
- Ihre Startseite, Ihre Über-uns-Seite und Ihre Meta-Description.
- Jedes Verzeichnis und jedes Bewertungsprofil aus Schritt zwei.
- Ihre LinkedIn-Bio und weitere Social-Profile, die häufiger zitiert werden als gedacht.
- Ihre Pressemappe, Ihr E-Mail-Standardtext und Partnerseiten, die Sie auf fremden Websites beschreiben.
Probe: suchen Sie nach Ihrem Markennamen und lesen Sie die ersten zehn Beschreibungen, die nicht von Ihrer eigenen Website stammen. Zählen Sie, wie viele übereinstimmen.
4. Machen Sie Ihre besten Seiten zitierbar
Ein Modell greift zu Text, den es sauber übernehmen kann: eine direkte Antwort weit oben, Überschriften, die sagen, was darunter steht, und eine Seite, die es abrufen darf. Vier Gewohnheiten decken das meiste ab.
- Beantworten Sie die Frage im ersten Satz und erklären Sie danach. Eine Seite, die drei Absätze Anlauf nimmt, verliert gegen eine, die sofort antwortet.
- Ergänzen Sie strukturierte Daten, damit ein Crawler lesen kann, worum es auf der Seite geht.
- Pflegen Sie eine llms.txt: eine Textdatei im Root Ihrer Domain, die zusammenfasst, was Sie tun, und auf Ihre wichtigsten Seiten zeigt, so wie robots.txt auf Ihre Sitemap zeigt.
- Prüfen Sie, ob die Crawler der Assistenten Sie abrufen dürfen. Wer GPTBot oder ClaudeBot in robots.txt sperrt, fällt aus jeder Antwort heraus, die ihn sonst abgerufen hätte.
Der letzte Punkt trifft mehr Unternehmen, als er sollte. Eine Regel, die vor Jahren eingefügt wurde, um Scraper von einer Testumgebung fernzuhalten, steht immer noch da, und niemand liest robots.txt noch einmal.
5. Messen Sie vorher und nachher
Jeder Schritt oben ist eine Annahme. Sehen Sie nach, wie die Modelle Sie heute beschreiben, ändern Sie eine Sache, warten Sie, und sehen Sie erneut nach.
Eine Methode, die von Hand funktioniert: notieren Sie zehn bis zwanzig Fragen so, wie Ihre Kundschaft sie stellen würde, mit deren Worten für das Problem. Stellen Sie jede ChatGPT, Claude und Gemini. Halten Sie fest, welche Marken genannt werden und in welcher Reihenfolge. Wiederholen Sie das in drei Wochen. Eine einzelne Momentaufnahme sagt wenig, weil dieselbe Frage zweimal gestellt andere Marken liefert. Die Linie über mehrere Wochen ist das Signal.
Zwei Dinge verzerren das Ergebnis, wenn man sie lässt. Ein Modell ohne Websuche antwortet aus dem Gedächtnis, eine Änderung von letzter Woche kann darin also gar nicht auftauchen. Und ein Lauf, der halb fehlschlägt, sieht aus wie ein Sichtbarkeitsverlust, während es ein Messverlust ist. Halten Sie jedes Mal fest, welches Modell geantwortet hat und wie viele Ihrer Fragen tatsächlich eine Antwort ergaben.
Genau das haben wir mit Brandtrace automatisiert: dieselben Fragen, auf den Modellen, die Ihre Kundschaft nutzt, nach Zeitplan, mit den Wettbewerbern und den Quellen daneben. Sehen Sie, was dabei für Ihre Domain herauskommt.
Rechnen Sie mit ein bis zwei Monaten, bis die ersten beiden Schritte sichtbar werden. Schritt drei und vier kommen später, wenn Seiten neu gecrawlt und neu gelesen werden. Die Messung sagt Ihnen, welcher davon die Arbeit geleistet hat.