Wie Unternehmen das Suchverhalten ihrer Zielgruppen in ChatGPT, Google AI Mode und anderen KI-Systemen verstehen – und daraus eine wirksame GEO-Strategie entwickeln.
Die Art, wie Menschen Informationen suchen, verändert sich grundlegend. Statt lediglich einzelne Keywords bei Google einzugeben, formulieren Nutzer zunehmend komplexe Fragen an KI-Systeme wie ChatGPT, Google AI Mode oder Perplexity. Sie lassen sich Lösungen erklären, vergleichen Anbieter und vertiefen ihre Recherche durch gezielte Folgefragen.
Für Unternehmen stellt sich damit eine neue strategische Frage: Wissen wir eigentlich, welche Fragen unsere potenziellen Kunden an KI-Systeme stellen – und ob unsere Marke in den Antworten überhaupt vorkommt?
Genau hier setzen sogenannte AI Search Personas an. Sie erweitern klassische Buyer Personas um das KI-gestützte Informations- und Suchverhalten einer Zielgruppe und schaffen damit eine wichtige Grundlage für Generative Engine Optimization (GEO).
Von Keywords zu komplexen Fragestellungen
Traditionelle Suchmaschinenoptimierung beschäftigt sich intensiv mit Keywords, Suchintentionen und der Frage, welche Inhalte Nutzer zu einer bestimmten Suchanfrage erwarten.
Diese Grundlagen bleiben auch im Zeitalter generativer KI relevant. Allerdings verändert sich die Art, wie Informationsbedürfnisse formuliert und bearbeitet werden.
Ein Produktionsleiter, der sich über Automatisierung informieren möchte, sucht möglicherweise nicht mehr ausschließlich nach „Industrieroboter Mittelstand“ oder „Cobots Kosten“.
Stattdessen könnte er ChatGPT fragen:
„Wir betreiben ein mittelständisches Produktionsunternehmen mit 200 Mitarbeitenden. Welche Fertigungsprozesse lassen sich mit kollaborativen Robotern wirtschaftlich automatisieren, und mit welchen Investitionskosten müssen wir rechnen?“
Anschließend folgen möglicherweise weitere Fragen:
- „Welche Hersteller kommen für unsere Anforderungen infrage?“
- „Wie unterscheiden sich die Lösungen hinsichtlich Integrationsaufwand und Wartungskosten?“
- „Ab welcher Auslastung amortisiert sich die Investition?“
- „Welche Erfahrungen haben vergleichbare Unternehmen gemacht?“
Aus einer einzelnen Recherche entwickelt sich ein kontextbezogener Dialog.
Google beschreibt für seinen AI Mode zudem ein Verfahren, bei dem komplexe Fragen in mehrere Teilanfragen aufgeteilt werden, um Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen.
Für die Content-Strategie bedeutet das: Es reicht nicht mehr, ausschließlich einzelne Keywords abzudecken. Unternehmen müssen die zusammenhängenden Fragen, Informationsbedürfnisse und Entscheidungskriterien ihrer Zielgruppen verstehen.
Was sind AI Search Personas?
Eine AI Search Persona beschreibt eine Zielgruppe im Kontext ihrer KI-gestützten Informationssuche.
Während eine klassische Buyer Persona vor allem Eigenschaften, Ziele, Herausforderungen und Kaufmotive eines potenziellen Kunden abbildet, berücksichtigt eine AI Search Persona zusätzlich:
- Welche Probleme und Aufgaben lösen Nutzer mithilfe von KI?
- Welche konkreten Fragen stellen sie?
- Wie entwickeln sich ihre Fragen innerhalb einer Recherche?
- Welche Informationen benötigen sie in unterschiedlichen Entscheidungsphasen?
- Welche Anbieter, Produkte oder Lösungsansätze lassen sie vergleichen?
- Welche Fakten, Erfahrungen und Quellen beeinflussen ihre Entscheidung?
AI Search Personas sind damit keine vollständig neue Form der Zielgruppensegmentierung. Vielmehr handelt es sich um eine praxisorientierte Erweiterung bestehender Persona-Modelle für die Anforderungen der generativen Suche.
Ihr besonderer Wert liegt darin, dass sie die Verbindung zwischen Zielgruppenverständnis, Suchintention und GEO-Maßnahmen herstellen.
Klassische Buyer Personas vs. AI Search Personas: Wo liegt der Unterschied?
Klassische Buyer Personas beantworten vor allem die Frage: Wer ist unser potenzieller Kunde und warum entscheidet er sich für eine bestimmte Lösung?
AI Search Personas ergänzen eine weitere Perspektive: Wie informiert sich dieser Kunde mit KI, welche Antworten benötigt er und welche Informationsquellen sind für seine Entscheidung relevant?
Damit verschiebt sich der Blickwinkel in mehreren Bereichen.
1. Von demografischen Merkmalen zu konkreten Informationssituationen
Alter, Berufsbezeichnung und Unternehmensgröße können für die Zielgruppenanalyse hilfreich sein. Für das Verständnis von KI-Suchverhalten sind allerdings vor allem konkrete Aufgaben, Probleme und Entscheidungssituationen relevant.
2. Von isolierten Suchanfragen zu zusammenhängenden Dialogen
Während Keyword-Recherchen einzelne Suchbegriffe und Suchintentionen analysieren, berücksichtigen AI Search Personas auch mögliche Folgefragen und die zunehmende Konkretisierung einer Recherche.
3. Von Content-Themen zu konkreten Antworten
Es geht nicht ausschließlich darum, zu welchen Themen ein Unternehmen Inhalte veröffentlicht. Entscheidend ist, ob diese Inhalte die Fragen der Zielgruppe verständlich, fundiert und nachvollziehbar beantworten.
4. Von organischen Rankings zu KI-Sichtbarkeit
Neben klassischen SEO-Kennzahlen werden weitere Fragen relevant: Wird eine Marke in KI-Antworten genannt? Werden ihre Inhalte als Quellen herangezogen? Bei welchen Fragestellungen erscheinen Wettbewerber häufiger?
Wichtig ist dabei: AI Search Personas ersetzen weder Buyer Personas noch eine fundierte SEO-Strategie. Sie ergänzen beide um eine neue Perspektive.
Praxisbeispiel: AI Search Personas im B2B-Maschinenbau
Ein Hersteller industrieller Automatisierungslösungen möchte seine Sichtbarkeit in KI-Systemen verbessern.
Ausgangspunkt ist eine klassische Buyer Persona:
Thomas, 48 Jahre, Produktionsleiter eines mittelständischen Industrieunternehmens.
Seine Ziele sind klar: Produktivität erhöhen, Produktionskosten reduzieren und dem Fachkräftemangel durch Automatisierung begegnen.
Die Herausforderungen bestehen unter anderem in hohen Investitionskosten, begrenzten internen Ressourcen und der Integration neuer Technologien in bestehende Produktionsprozesse.
Diese Beschreibung liefert wertvolle Informationen. Für eine GEO-Strategie bleibt sie jedoch zu allgemein.
Denn Thomas kann sich in unterschiedlichen Informationssituationen befinden.
Situation 1: Orientierung und Problemanalyse
Thomas beschäftigt sich erstmals mit der Frage, welche Prozesse automatisiert werden könnten.
Mögliche KI-Anfrage:
„Welche Produktionsprozesse eignen sich besonders für die Automatisierung mit Cobots in mittelständischen Unternehmen?“
Relevante Inhalte sind beispielsweise Anwendungsbeispiele, technische Grundlagen und branchenspezifische Einsatzmöglichkeiten.
Situation 2: Wirtschaftlichkeitsprüfung
Die Automatisierung ist grundsätzlich interessant. Jetzt benötigt Thomas konkrete wirtschaftliche Entscheidungsgrundlagen.
Mögliche KI-Anfrage:
„Wie berechne ich den Return on Investment eines kollaborativen Roboters bei einer Maschinenbeladung im Zweischichtbetrieb?“
Hier gewinnen Kostenmodelle, ROI-Berechnungen und nachvollziehbare Praxisbeispiele an Bedeutung.
Situation 3: Anbieterauswahl
Eine Investitionsentscheidung rückt näher. Thomas möchte geeignete Lösungen vergleichen.
Mögliche KI-Anfrage:
„Welche Anbieter für automatisierte Maschinenbeladung eignen sich für mittelständische Metallverarbeiter und worin unterscheiden sich ihre Lösungen?“
Nun sind technische Vergleichskriterien, Referenzen, Integrationskompetenz und konkrete Leistungsmerkmale relevant.
Das Beispiel macht deutlich: Ein und dieselbe Buyer Persona kann mehrere unterschiedliche AI-Search-Situationen durchlaufen.
Deshalb sollte eine GEO-Strategie nicht ausschließlich auf statische Personenprofile setzen, sondern Rollen, Aufgaben und Entscheidungssituationen miteinander verbinden.
Warum sind AI Search Personas für eine erfolgreiche GEO-Strategie wichtig?
1. Sie machen die tatsächliche Suchintention greifbarer
Ein Keyword wie „Cobots Mittelstand“ verrät allein noch nicht, ob sich ein Nutzer über technische Möglichkeiten informieren, eine Investition kalkulieren oder einen Anbieter auswählen möchte.
AI Search Personas helfen, diese unterschiedlichen Informationsbedürfnisse systematisch zu erfassen.
Damit entsteht eine deutlich präzisere Grundlage für die Planung relevanter Inhalte.
2. Sie helfen, zusammenhängende Frage- und Themencluster zu entwickeln
KI-gestützte Recherche besteht häufig nicht aus einer isolierten Frage.
Wer zunächst nach den Vorteilen einer Technologie sucht, beschäftigt sich anschließend möglicherweise mit Kosten, Implementierung, Risiken und Alternativen.
Unternehmen können aus diesen Zusammenhängen sogenannte Prompt-Cluster ableiten: Gruppen thematisch und funktional verwandter Fragen, die typische Informations- und Entscheidungsprozesse abbilden.
Diese Cluster bilden eine wichtige Grundlage für GEO-Analysen und die Content-Planung.
3. Sie machen Content-Lücken sichtbar
Viele B2B-Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche technische Inhalte. Häufig stehen dabei jedoch Produkteigenschaften und Unternehmensleistungen im Mittelpunkt.
Die Fragen potenzieller Kunden werden nicht immer vollständig beantwortet.
Ein Automatisierungsanbieter beschreibt möglicherweise detailliert die Leistungsfähigkeit seiner Roboter, liefert aber kaum Informationen zu Amortisationszeiten, Integrationsrisiken oder Wartungskosten.
AI Search Personas helfen dabei, solche Lücken zu erkennen und Inhalte stärker am tatsächlichen Informationsbedarf auszurichten.
4. Sie unterstützen den gezielten Aufbau von Expertise und Vertrauen
Gerade bei erklärungsbedürftigen B2B-Produkten sind fundierte Informationen, nachvollziehbare Fakten und glaubwürdige Quellen von großer Bedeutung.
Ein technischer Entscheider benötigt beispielsweise andere Informationen als ein kaufmännischer Geschäftsführer.
Während der eine technische Spezifikationen und Integrationsanforderungen prüfen möchte, interessiert sich der andere vor allem für Investitionssicherheit und Wirtschaftlichkeit.
Die systematische Analyse dieser Anforderungen hilft Unternehmen, passende Fachinhalte, Referenzen und Expertenbeiträge zu entwickeln.
Damit ergeben sich auch wertvolle Schnittstellen zwischen GEO, Content-Marketing und PR.
5. Sie ermöglichen eine strukturierte Analyse der KI-Sichtbarkeit
Aus AI Search Personas lassen sich konkrete Testfragen ableiten, mit denen Unternehmen ihre Präsenz in generativen Suchsystemen untersuchen können.
Beispielsweise:
- Bei welchen relevanten Fragen wird unsere Marke genannt?
- Welche Wettbewerber erscheinen in den Antworten?
- Auf welche Quellen greifen KI-Systeme zurück?
- Bei welchen Themen werden wir als Anbieter oder Experte berücksichtigt?
- Welche wichtigen Fragen beantworten unsere Inhalte bislang nicht?
Wiederholte Analysen können Veränderungen der Sichtbarkeit aufzeigen.
Allerdings müssen die Ergebnisse richtig eingeordnet werden: KI-Antworten können je nach System, Zeitpunkt, Kontext und Formulierung unterschiedlich ausfallen. Ein einzelner Test liefert deshalb noch keinen repräsentativen Nachweis tatsächlicher Marktpräsenz.
Wie entwickelt man belastbare AI Search Personas?
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, plausible Annahmen von tatsächlichem Nutzerverhalten zu unterscheiden.
KI-Systeme können innerhalb kurzer Zeit zahlreiche Personas und passende Prompts generieren. Doch nicht jede künstlich erzeugte Frage wird von echten Nutzern tatsächlich gestellt.
Deshalb empfiehlt sich ein systematisches Vorgehen in fünf Schritten.
Schritt 1: Zielgruppen und Buying-Center-Rollen analysieren
Ausgangspunkt sind bestehende Buyer Personas und reale Erkenntnisse aus Vertrieb, Marketing und Kundenservice.
Geeignete Informationsquellen sind insbesondere Kundeninterviews, CRM-Daten, Vertriebsgespräche, häufig gestellte Kundenfragen und bisherige Suchanalysen.
Schritt 2: Relevante Aufgaben und Entscheidungssituationen identifizieren
Für jede Zielgruppe wird untersucht, welche konkreten Probleme sie lösen möchte.
Dabei sollten verschiedene Phasen berücksichtigt werden: erste Orientierung, Problemanalyse, Lösungsvergleich, Wirtschaftlichkeitsprüfung und Anbieterauswahl.
Schritt 3: AI Search Personas und Prompt-Cluster ableiten
Auf Basis dieser Erkenntnisse werden typische KI-Recherchesituationen entwickelt.
Daraus entstehen konkrete Fragen, mögliche Folgefragen und thematisch zusammenhängende Prompt-Cluster.
KI-Systeme können diesen Prozess unterstützen, indem sie zusätzliche Fragestellungen vorschlagen. Diese sollten jedoch ausdrücklich als Hypothesen behandelt werden.
Schritt 4: GEO-Sichtbarkeit und Wettbewerber analysieren
Die entwickelten Prompts werden anschließend in ausgewählten KI-Systemen getestet.
Untersucht werden unter anderem Markennennungen, Quellenverweise, dargestellte Anbieter, fachliche Aussagen und mögliche Informationslücken.
Wichtig sind eine konsistente Testmethodik sowie wiederholte Messungen, um zufällige Schwankungen nicht mit belastbaren Entwicklungen zu verwechseln.
Schritt 5: Content- und GEO-Maßnahmen priorisieren
Abschließend werden die Ergebnisse in konkrete Maßnahmen übersetzt.
Dazu gehören beispielsweise neue Fachartikel, technische Leitfäden, Vergleichsinhalte, Fallstudien, FAQ-Bereiche, Experteninterviews oder gezielte PR-Aktivitäten.
Entscheidend ist, dass die Maßnahmen nicht auf möglichst viele KI-Erwähnungen allein abzielen, sondern auf relevante Sichtbarkeit bei den tatsächlichen Informationsbedürfnissen potenzieller Kunden.
Welche Rolle spielen AI Search Personas im Zusammenspiel von SEO, GEO und PR?
Eine wesentliche Stärke von AI Search Personas liegt darin, dass sie unterschiedliche Marketingdisziplinen miteinander verbinden können.
SEO sorgt für eine technisch zugängliche Website, eine verständliche Informationsarchitektur und relevante Inhalte.
GEO ergänzt diese Perspektive um die Frage, wie Unternehmen und ihre Inhalte in KI-generierten Antworten sichtbar werden.
Content-Marketing entwickelt die fachlichen Antworten, Entscheidungshilfen und Praxisbeispiele, die Nutzer benötigen.
PR kann dazu beitragen, Expertise und relevante Unternehmensinformationen über glaubwürdige externe Veröffentlichungen sichtbar zu machen.
AI Search Personas schaffen eine gemeinsame strategische Grundlage für diese Aktivitäten.
Statt getrennt zu überlegen, welche Keywords optimiert, welche Blogartikel geschrieben oder welche PR-Themen platziert werden sollen, steht eine übergeordnete Frage im Mittelpunkt:
Welche Informationen benötigt unsere Zielgruppe, um eine fundierte Entscheidung zu treffen – und wie können wir diese Informationen glaubwürdig bereitstellen?
Dabei gibt es keine Garantie, dass ein bestimmter Inhalt in einer KI-Antwort erscheint. Auch spezielle GEO-Formate oder künstlich erzeugte Prompt-Sammlungen garantieren keine Erwähnungen.
Entscheidend bleiben hochwertige, hilfreiche, zugängliche und fachlich belastbare Inhalte.
Fazit: Nicht nur die Zielgruppe verstehen, sondern ihren KI-gestützten Entscheidungsprozess
Mit der Verbreitung generativer Suchsysteme verändert sich nicht nur die Technologie hinter der Informationssuche. Auch die Anforderungen an Zielgruppenanalyse und Content-Strategie entwickeln sich weiter.
Klassische Buyer Personas bleiben dafür eine wichtige Grundlage. Für eine gezielte GEO-Strategie sollten Unternehmen jedoch zusätzlich verstehen, welche Fragen ihre Zielgruppen an KI-Systeme richten, wie sich diese Fragen entwickeln und welche Informationen ihre Entscheidungen beeinflussen.
AI Search Personas liefern dafür einen strukturierten Ansatz.
Der größte Mehrwert liegt nicht darin, möglichst detaillierte fiktive Personenprofile zu erstellen. Er entsteht durch die systematische Verbindung von Zielgruppenrolle, Problemstellung, Entscheidungssituation und KI-Suchintention.
Wer diese Zusammenhänge versteht, kann relevante Inhalte gezielter entwickeln, seine KI-Sichtbarkeit fundierter analysieren und SEO, GEO sowie PR besser aufeinander abstimmen.
Denn am Ende geht es bei GEO nicht nur darum, in KI-Antworten vorzukommen. Es geht darum, bei den richtigen Fragen mit relevanten und vertrauenswürdigen Informationen präsent zu sein.
