Reputationsmanagement war schon immer eine Kernaufgabe der Kommunikation. Neu ist, wie Reputation heute online entsteht. Large Language Models haben sich in kürzester Zeit zu zentralen Gatekeepern entwickelt: Sie bündeln Informationen, bewerten Quellen und liefern Antworten mit dem Anspruch auf Faktizität.
 
Doch je einfacher uns die Inhalte bereitgestellt werden, desto geringer die Motivation, diese kritisch zu hinterfragen. Getreu dem Motto: schnelle Frage, schnelle Antwort. KI sollte daher als Akteur betrachtet werden, als Stakeholder auf Augenhöhe mit Journalisten oder Kunden und mit großem Einfluss auf unser aller Wahrnehmung.
 
Diese Einsicht war der Auslöser für einen strategischen Shift in Richtung Generative Engine Optimization (GEO). Es reicht nicht mehr, Inhalte für Menschen zu optimieren und darauf zu hoffen, dass Algorithmen sie „richtig“ interpretieren. Wer seine Unternehmensperspektive nicht aktiv in LLMs einspeist, überlässt die Deutung anderen. Im Zweifel Wettbewerbern, veralteten oder gar fehlerhaften Quellen.
 
Unser Ziel: Wir wollten die Sichtbarkeit der Marke in KI-Modellen in einem Jahr verdoppeln, besonders bei Chat GPT, Google AI und Perplexity. Im Rahmen eines initiierten Newsrooms haben wir dafür die Kommunikation enger mit Website-, SEO- und Datenkompetenz verzahnt. Hinzu kommt ein wöchentlicher Austausch des übergreifenden Teams. So bleiben wir am Ball und lernen voneinander.
 
Tools/Umsetzung
Der Markt für GEO-Tools und -Angebote explodiert derzeit. Selten gab es so viel Bewegung, selten aber auch so viel Verheißung, vielleicht sogar heiße Luft? Wir haben verschiedene Lösungen getestet, die für die Website schon im Einsatz waren, darunter Peec AI und Conductor. Am Ende haben wir uns für Letzteres entschieden, weil das Tool konzernweit etabliert ist und es unsere Strukturen und Benchmarks bereits „kennt“.
 
Besonders wichtig war eine Erkenntnis: Die viel zitierte „Wahrheit“ existiert in LLMs nicht. Selbst identische Prompts über eine identische IP im selben KI-Modell führen innerhalb weniger Sekunden zu teils deutlich abweichenden Antworten. Wer glaubt, Reputation ließe sich über Einzelabfragen steuern, irrt.
 
Unser Ansatz ist deshalb statistisch. Mit einer mehrere tausend Prompts umfassenden Liste simulieren wir reale Verbraucheranfragen und nähern uns so belastbaren Mustern. GEO ist für uns ein kontinuierlicher Prozess, kein punktuelles Messprojekt.
 
Ergebnis/Erfahrungen
Dabei fokussieren wir uns auf zwei zentrale Kennzahlen. Erstens die Häufigkeit, mit der unsere Website als Quelle zitiert wird. Und zweitens die Markennennung an sich, unabhängig vom Quellentyp. Besonders Letzteres zeigt, welchen zentralen Hebel Media Relations über die Verbreitung von Inhalten via Drittseiten hat. Viele Markennennungen entstehen durch Medienberichte, Fachbeiträge, Stellungnahmen und in öffentlichen User-Diskussionen. Also über Earned und Shared in Ergänzung zu Owned Media, worauf bisher der SEO-Fokus lag. GEO macht diesen breiten Kanalmix und den Einfluss systematisch sichtbar.
 
Aktuell sehen wir eine Steigerung der Markennennung von 88 Prozent seit Jahresanfang. Das gelang vor allem durch technische wie inhaltliche Optimierungen der Website als auch durch unsere Medienarbeit. Wir achten stärker auf KI-Lesbarkeit und verbreiten teilweise Inhalte, auf die wir früher eher verzichtet hätten. Ein Beispiel dafür sind „Siegel-Meldungen“. Über eine Focus-Money-Auszeichnung berichtet kaum ein anderes Medium. Da solche Siegel aber in Sachen Service-Positionierung helfen, verbreiten wir die Inhalte nun auf Online-Portalen: eine „Nullmeldung“ im klassischen redaktionellen Sinn, aber relevant für KI-Modelle.
 
Wir können konkret ableiten, wo wir genannt werden, in welchem Kontext und ob diese Erwähnung auf aktive Medienarbeit oder reaktive Einordnung und Diskussionen zurückgeht. Zugleich zeichnet sich eine klare Entwicklung ab: LLMs wandern von der Informations- zur Transaktionsebene. Heute wird beispielsweise gefragt: „Welches Produkt empfiehlst du mir?“ Morgen kann es schon heißen: „Bitte buche meine Urlaubsreise oder wechsle meinen Stromvertrag.“ Während wir aktuell vor allem Sichtbarkeit und Reputation messen, werden daraus künftig harte Geschäftseffekte. Das ist eine gewaltige Chance: Kommunikation kann heute deutlicher denn je zeigen, welchen direkten Einfluss Reputation auf die Wertschöpfung hat.
 
Meine klare Empfehlung: Bleiben Sie neugierig, vernetzen Sie sich mit Tech-, Daten- und Website-Fachleuten. Technologie ersetzt aber keine kommunikative Substanz. Ohne relevante Inhalte, Einordnung und klassisches PR-Handwerk wird kein Unternehmen in LLMs sichtbar sein.


Autor: Stefan Moriße ist Leiter externe Kommunikation bei Eon Energie Deutschland
 
Der Case von Eon ist eines von 13 Best-Practice-Beispielen zur Macht der KI aus dem aktuellen PR Report. Darin zeigen wir anhand erfolgreicher Cases aus den Kommunikationsabteilungen von u.a. Eon, Henkel, Siemens, Telekom und Zalando, wie Künstliche Intelligenz die Branche umwälzt.

1. Fallbeispiel: Zeiss
Wie Unternehmen eine maschinenlesbare Wissensarchitektur aufbauen können. Und warum das so wichtig ist.

2. Fallbeispiel: Zalando
Wie ein KI-Stresstest die Kommunikation herausfordert und dadurch besser macht.

3. Fallbeispiel: Eon
Mit GEO in die KI-Modelle: Wie Eon seine Sichtbarkeit in Chat GPT & Co. deutlich steigern konnte.

4. Fallbeispiel: Telekom
Der Medienspiegel ist tot! Es lebe das KI-gestützte Steuerungsinstrument!

5. Fallbeispiel: Covestro
Wie KI den Austausch zwischen Kommunikation und Fachbereichen verbessern soll.
 
6. Fallbeispiel: Uniklinikum Freiburg
Eine Podcast-Serie mit ganz schlanken Mitteln – möglich gemacht durch KI.
 
7. Fallbeispiel: Körber
So bringt man die Daten zum Sprechen.
 
8. Fallbeispiel: Bosch
Wie KI neue Wege im Storytelling ebnet.

9. Fallbeispiel: Schott
Rapid Piloting: So wird Kommunikation schneller und krisenfester.

10. Fallbeispiel: Siemens
Fotorealistische und markengerechte Visuals auf Knopfdruck.

11. Fallbeispiel: Henkel
Wie der Dax-Konzern seinen Gründer Fritz Henkel in die Gegenwart holte.

12. Fallbeispiel: GEA
Wie KI Datenanalyse auf ein neues Level hebt.
 
13. Fallbeispiel: Österreichisches Parlament
Ein Podcast in einfacher Sprache – automatisiert mit KI produziert.
 
Außerdem in dieser Ausgabe: Die Top-Talente in der PR 2026, warum sich die Ausbildung verändern muss und ein Tabubruch in der Medienarbeit. Jetzt im PR Report, als Print-Ausgabe oder E-Paper in unserem Onlineshop erhältlich.