Welche Marken empfehlen KI Suchmaschinen? So werden Sie in ChatGPT und Gemini sichtbar

Welche Marken empfehlen KI Suchmaschinen?

KI Suchmaschinen empfehlen vor allem Marken, die im Web häufig, konsistent und in unabhängigen Quellen erwähnt sind und deren Seiten sich leicht zitieren lassen. Deshalb gewinnt nicht automatisch die beste Marke, sondern die am klarsten beschriebene. Zudem wechseln die bevorzugten Quellen je nach Plattform, also unterscheiden sich die Empfehlungen von ChatGPT und Gemini spürbar.

Ich beobachte das seit 2012 aus der Praxis, zuerst bei Google, heute zusätzlich in ChatGPT, Gemini und Google AI Mode. Meine Kunden in Istanbul, Deutschland, Österreich und der Schweiz stellen mir zu KI Suchmaschinen dieselbe Frage: Warum nennt die KI den Wettbewerber und nicht uns? Die Antwort ist selten technisch. Meistens fehlt schlicht die Spur im Web.

Konkret heißt das: Eine Marke braucht drei Dinge. Erstens genügend Erwähnungen auf fremden Seiten. Zweitens eine einheitliche Beschreibung, die überall gleich klingt. Drittens Inhalte, aus denen eine Maschine einen klaren Satz herausziehen kann. In diesem Ratgeber zeige ich Ihnen, wie ich diese drei Bausteine bei Kunden aufbaue und messe.

Was unterscheidet ChatGPT, Gemini und Google AI Mode?

Die drei großen KI Suchmaschinen greifen auf unterschiedliche Quellen zu und zeigen unterschiedlich viele davon. Laut dem Semrush AI Visibility Index mit 126 Millionen Prompts nennt ChatGPT im Schnitt 15 Quellen pro Antwort, Gemini dagegen nur 3. Deshalb ist der Platz in Gemini deutlich knapper.

In der Praxis bedeutet das für Sie: Für ChatGPT zählt Breite, für Gemini zählt Präzision. Außerdem reagiert Google AI Mode am stärksten auf die klassischen Rankingsignale, weil derselbe Index dahinter liegt. Daher plane ich für jede Plattform eigene Maßnahmen, messe aber alle drei mit demselben Protokoll.

Woher beziehen KI Suchmaschinen ihre Empfehlungen?

KI Suchmaschinen kombinieren drei Datenquellen: das Trainingswissen des Modells, eine Live Websuche und bei Google den bestehenden Suchindex. Das Trainingswissen ist träge und spiegelt ältere Erwähnungen wider. Die Live Suche dagegen holt aktuelle Seiten, zum Beispiel Vergleichsartikel oder Forenbeiträge. Somit entscheidet oft die Live Komponente, welche Marke heute im Ergebnis steht.

Wichtig ist außerdem, wie instabil diese Quellen sind. Die Semrush Studie zu den meistzitierten Domains zeigt: In ChatGPT fiel der Anteil von Reddit zwischen August und Mitte September 2025 von rund 60 Prozent auf rund 10 Prozent. Wikipedia sank im selben Zeitraum von etwa 55 Prozent auf unter 20 Prozent. Google AI Mode blieb dagegen deutlich stabiler.

Für Sie heißt das konkret: Verlassen Sie sich nie auf eine einzige Quelle. Denn was diesen Monat zitiert ist, kann nächsten Monat verschwinden. Stattdessen streue ich Erwähnungen bewusst über Fachmedien, Verzeichnisse, Video und Community Seiten. So bleibt die Marke sichtbar, auch wenn eine Plattform ihre Gewichtung ändert.

Wie testen Sie, ob Ihre Marke in KI Antworten auftaucht?

Der einfachste Test für KI Suchmaschinen ist ein Protokoll mit 20 Prompts, das Sie in drei Plattformen parallel ausführen. Ich nutze dafür je einen Browsertab für ChatGPT, Gemini und Google AI Mode. Danach trage ich jedes Ergebnis in eine Tabelle ein. Dieser Test kostet etwa zwei Stunden und liefert mehr Klarheit als jedes Tool.

1. Schreiben Sie 20 Prompts auf: fünf Kategoriefragen, fünf Vergleichsfragen, fünf lokale Fragen wie "beste Agentur in Istanbul" und fünf Preisfragen.
2. Führen Sie jeden Prompt in allen drei Plattformen aus, jeweils in einem frischen Chat ohne Verlauf.
3. Notieren Sie pro Antwort: Wurde Ihre Marke genannt, an welcher Position, mit welcher Begründung, mit welchem Link.
4. Zählen Sie zusätzlich die Erwähnungen Ihrer drei wichtigsten Wettbewerber.
5. Wiederholen Sie den Test einmal im Monat mit denselben Prompts, damit die Werte vergleichbar bleiben.

Parallel prüfe ich immer auch das klassische Snippet, denn die Google Anzeige bleibt der Einstieg für AI Overviews. Dafür reicht die Google SERP Vorschau auf meiner Seite. Außerdem lasse ich lange Absätze durch die Lesbarkeitsprüfung laufen, weil kurze Sätze leichter zitiert sind.

Warum zählt eine Markenerwähnung mehr als ein Backlink?

Ahrefs hat 75.000 Marken untersucht und die Korrelation zwischen Signalen und Sichtbarkeit in AI Overviews berechnet. Das Ergebnis der Ahrefs Studie ist eindeutig: Markenerwähnungen im Web korrelieren mit 0,664 am stärksten. Backlinks kommen dagegen nur auf 0,218. Ahrefs betont allerdings selbst, dass Korrelation keine Kausalität ist.

Ein Wert aus derselben Studie prägt meine Arbeit besonders: Marken im obersten Viertel bei Erwähnungen erhalten durchschnittlich 169 Nennungen in AI Overviews. Das ist mehr als das Zehnfache des nächsten Viertels. Deshalb investiere ich bei Kunden heute zuerst in Erwähnungen und erst danach in Links.

Auf welchen Seiten lohnt sich eine Markenerwähnung?

Die Antwort hängt von der Plattform ab. Für ChatGPT zählten laut Semrush lange Zeit Reddit und Wikipedia, für Google AI Mode dagegen LinkedIn mit rund 15 Prozent Anteil und YouTube. Gemini zitiert ebenfalls gern Wikipedia und YouTube. Daher verteile ich Erwähnungen bewusst auf mehrere Quellentypen.

• Fachmedien und Branchenportale: Sie liefern Kontext und gelten als unabhängig.
• LinkedIn: Persönliche Beiträge mit Markenbezug tauchen in Google AI Mode auffällig oft auf.
• YouTube: Ein sauber betiteltes Video mit Beschreibung zählt für Gemini doppelt.
• Community Seiten: Ehrliche Antworten in Foren, ohne Werbeton, ohne gekaufte Threads.
• Verzeichnisse und Business Profile: Sie liefern Adresse, Kategorie und Bewertungen.

Allerdings gibt es eine klare Grenze. Googles offizieller Leitfaden warnt ausdrücklich vor künstlichen Markenerwähnungen. Gekaufte Threads, gefälschte Bewertungen oder massenhaft platzierte Kommentare bringen kurzfristig nichts und schaden langfristig. Ich lehne solche Aufträge ab, weil sie das Vertrauen zerstören, das Sie eigentlich aufbauen wollen.

Was sagt Googles offizieller Leitfaden zu GEO Mythen?

Google hat im Mai 2026 einen Leitfaden zur Optimierung für generative KI veröffentlicht. Der Google Leitfaden räumt mit mehreren Mythen auf. Zum Beispiel braucht es keine neuen Maschinendateien wie llms.txt, kein Markdown und keine spezielle Auszeichnung. Außerdem müssen Sie Inhalte nicht in winzige Häppchen zerlegen.

Ebenso deutlich ist die Aussage zum Schreibstil: Ein eigener "Ton für KI" ist nicht nötig. Die Dokumentation zu AI Features in der Google Suche ergänzt, dass es keine zusätzlichen Anforderungen für AI Overviews oder AI Mode gibt. Die bekannten Steuerungen wie nosnippet, die Begrenzung der Snippet Länge und noindex gelten weiterhin, eine separate KI Steuerung existiert nicht.

Was Google stattdessen empfiehlt, deckt sich mit meiner Erfahrung: eine eigene Perspektive, technische Erreichbarkeit, hochwertige Bilder und Videos, gepflegte Daten im Business Profile und Merchant Center sowie eine Website, die auch KI Agenten bedienen können. Kurz gesagt: Die Grundlagen bleiben, nur der Maßstab für Klarheit steigt.

Wie schreiben Sie eine zitierfähige Seite?

Eine zitierfähige Seite beantwortet eine konkrete Frage in einem eigenständigen Absatz, den eine Maschine ohne Kontext übernehmen kann. Deshalb beginne ich jeden Abschnitt mit einer Frage als Überschrift. Direkt darunter folgt eine Antwort mit 40 bis 60 Wörtern. Erst danach kommen Details, Tabelle und Quelle.

Das Muster, das ich meinen Kunden gebe, hat vier Bausteine:

• Definitionssatz: "X ist ..." oder "X bedeutet ...", ohne Einleitung und ohne Marketingfloskel.
• Messbare Information: eine Zahl, ein Zeitraum, eine Bandbreite, klar als Beispiel oder Quelle markiert.
• Quelle: Name der Studie oder Institution, idealerweise mit Datum.
• Beispiel: ein kurzer Anwendungsfall, der die Definition greifbar macht.

Achten Sie zudem auf Ihre eigene Sprache. Sätze über 20 Wörter tauchen seltener in KI Antworten auf, weil das Modell sie kürzen muss. Vor allem Vergleiche gewinnen durch Tabellen, denn Tabellen liefern der Maschine bereits strukturierte Paare aus Merkmal und Wert. So entsteht Text, den ChatGPT und Gemini fast wörtlich übernehmen können.

Wie sollte die Inhaltsstruktur für KI Suchmaschinen aussehen?

Die passende Struktur für KI Suchmaschinen ist dieselbe, die auch Menschen lieben: Fragen als Zwischenüberschriften, kurze Absätze, Listen für Schritte und Tabellen für Vergleiche. Denn ein Sprachmodell extrahiert genau diese Elemente am zuverlässigsten. Neue Dateien oder Formate brauchen Sie dafür nicht, das bestätigt Google ausdrücklich.

Ich halte mich an ein paar feste Regeln. Jede H2 stellt eine Frage, die Menschen tatsächlich eingeben. Jeder Absatz bleibt unter 80 Wörtern. Jede Behauptung mit Zahl hat eine Quelle. Außerdem steht die wichtigste Aussage immer am Anfang des Abschnitts, nicht am Ende.

Ein häufiger Fehler ist Übertreibung beim Fokusbegriff. Wer "KI Suchmaschinen" in jeden zweiten Satz presst, produziert Text, den weder Leser noch Modell ernst nehmen. Daher prüfe ich die Verteilung mit meinem Tool zur Keyword Dichte. Ein Wert zwischen 0,8 und 1,8 Prozent reicht in der Praxis völlig aus.

Macht Schema Markup in ChatGPT und Gemini einen Unterschied?

Schema Markup hilft in KI Suchmaschinen indirekt, weil es Entitäten eindeutig beschreibt: wer die Organisation ist, was das Produkt kostet, welche Fragen die Seite beantwortet. Gemini profitiert davon besonders stark, weil es auf dem Google Index sitzt. ChatGPT liest die Auszeichnung ebenfalls, wenn die Live Suche Ihre Seite abruft.

Drei Typen setze ich bei praktisch jedem Kunden ein:

• Organization: Name, Logo, Adresse, Gründungsjahr, Social Profile, alles identisch mit der Website.
• Product: Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen, damit Vergleichsfragen sauber beantwortbar sind.
• FAQPage: die echten Fragen Ihrer Kunden mit knappen, direkten Antworten.

Sie müssen dafür keinen Entwickler beauftragen. Mein Schema Generator erzeugt den JSON Code, den Sie nur noch in den Head Bereich einfügen. Allerdings gilt: Schema ersetzt keinen guten Inhalt. Es macht guten Inhalt lediglich maschinenlesbar. Deshalb kommt es bei mir immer am Ende der Arbeit, nie am Anfang.

Warum sind konsistente Markendaten so wichtig?

Ein Sprachmodell erkennt eine Marke nur dann sicher, wenn Name, Beschreibung und Adresse überall gleich lauten. Sobald Ihr Unternehmen auf LinkedIn anders heißt als im Impressum, entstehen zwei halbe Entitäten statt einer ganzen. Folglich sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass ChatGPT oder Gemini Sie überhaupt als Antwort in Betracht ziehen.

Ich prüfe dafür bei jedem Kunden dieselben Stellen: Google Business Profile, Über uns Seite, Impressum, LinkedIn, Instagram, YouTube, Branchenverzeichnisse und Pressemeldungen. Dann gleiche ich Schreibweise, Kurzbeschreibung und Kategorie ab. Meist finde ich drei bis fünf Abweichungen, zum Beispiel alte Adressen oder unterschiedliche Slogans.

Diese Arbeit gehört für mich zur Markenidentität, nicht nur zum SEO. Denn eine einheitliche Beschreibung ist gleichzeitig Positionierung. Wie das konkret aussieht, sehen Sie auf meiner eigenen Seite über mich: dieselbe Rolle, dieselbe Stadt, dieselbe Geschichte seit 2012, auf jeder Plattform identisch formuliert.

Wie empfehlen KI Suchmaschinen lokale Unternehmen?

KI Suchmaschinen beantworten lokale Fragen wie "bester Zahnarzt in Kadıköy" fast immer über Business Profile Daten, Bewertungen und Verzeichnisse. Google greift dabei direkt auf das Business Profile zu, deshalb nennt der Leitfaden es ausdrücklich. ChatGPT zieht zusätzlich Bewertungsportale und lokale Presse heran. Ein vollständiges Profil ist somit die Eintrittskarte.

Was ich lokalen Kunden empfehle, ist überschaubar und dauert wenige Wochen:

• Kategorie, Öffnungszeiten, Leistungen und Fotos im Business Profile vollständig pflegen.
• Echte Bewertungen aktiv, aber ehrlich einholen und jede Bewertung beantworten.
• Eine Standortseite mit Adresse, Anfahrt und Leistungen in derselben Schreibweise wie im Profil anlegen.
• Lokale Erwähnungen sammeln: Stadtportale, Vereine, Handelskammer, lokale Medien.

Testen Sie danach gezielt lokale Prompts in Ihrem 20 Prompt Protokoll. In meinen Tests ändert sich die Nennung bei lokalen Fragen häufig schneller als bei allgemeinen Kategoriefragen, weil weniger Wettbewerber um denselben Platz kämpfen. Das ist keine Garantie, aber eine Beobachtung aus vielen Durchläufen.

Wie landen E-Commerce Produkte in Gemini und ChatGPT?

Produkte erscheinen in KI Suchmaschinen, wenn ihre Daten strukturiert, vollständig und preislich transparent sind. Google nennt dafür das Merchant Center als zentrale Quelle. ChatGPT bevorzugt dagegen Vergleichsseiten und Testberichte, die das Produkt namentlich und mit Eigenschaften erwähnen. Deshalb reichen schöne Produktfotos allein nicht aus.

Bei meinen Shop Kunden arbeite ich nach dieser Reihenfolge: Zuerst kommen saubere Produktdaten mit Preis, Verfügbarkeit, Maßen und Material in jeden Feed. Danach folgt eine Vergleichstabelle pro Kategorie, die Modelle nach Merkmalen gegenüberstellt. Schließlich sammle ich unabhängige Erwähnungen bei Testportalen und Fachblogs.

Preisverschleierung ist dabei der häufigste Fehler. Ein Modell kann "Preis auf Anfrage" nicht vergleichen und lässt das Produkt schlicht weg. Zudem sollte jede Produktseite eine kurze, eigene Beschreibung tragen, keine Herstellerkopie. Wie ich das im Detail aufbaue, beschreibe ich in meiner E-Commerce Beratung.

Macht KI Sichtbarkeit klassisches SEO überflüssig?

Nein, denn klassisches SEO und KI Suchmaschinen nutzen denselben Index, dieselben Crawler und dieselben Qualitätssignale. Google schreibt ausdrücklich, dass für AI Overviews keine gesonderte Optimierung nötig ist. Wer also technisch gut crawlbar ist und hilfreiche Inhalte liefert, hat die Basis für beide Welten bereits gelegt.

Die Zahlen bestätigen das. Laut Semrush melden 81 Prozent der Unternehmen, die SEO und KI Sichtbarkeit in einem gemeinsamen Prozess steuern, mehr Traffic oder Leads aus KI Plattformen. Bei getrennter Steuerung sind es nur 36 Prozent. Deshalb trenne ich die beiden Themen bei Kunden nie in zwei Teams oder zwei Budgets.

Was sich allerdings verschiebt, ist die Gewichtung. Erwähnungen, Entitätenklarheit und zitierfähige Absätze rücken nach vorn, reine Linkzahlen nach hinten. Genau diese Verschiebung bilde ich in meiner SEO Beratung ab: dieselbe technische Basis, aber ein neuer Schwerpunkt auf Marke und Struktur.

Wie gleichen Sie sinkende Klicks aus?

Die Klicks aus der klassischen Suche sinken messbar. Ahrefs fand bei 300.000 Keywords, dass Position eins bei Suchanfragen mit AI Overview 34,5 Prozent weniger Klicks erhält. In der Aktualisierung vom Mai 2026 liegt der Unterschied sogar bei 58 Prozent. Trotzdem ist das kein Grund zur Panik, sondern ein Grund zur Umverteilung.

Andererseits wächst das Gesamtvolumen. Google meldet in der Mitteilung zum zweiten Quartal 2026, dass AI Mode über eine Milliarde monatliche Nutzer hat und jede Woche Milliarden Klicks an Websites sendet. Die Gemini App überschritt im August 2026 ebenfalls eine Milliarde Nutzer, ChatGPT liegt bei 900 Millionen wöchentlich.

Meine Gegenmaßnahmen sind daher dreiteilig. Erstens schütze ich die Markensuche mit einer schlanken Kampagne, damit kein Wettbewerber Ihren Namen abfängt; das gehört zur Google Ads Verwaltung. Zweitens messe ich Direkttraffic und Markensuchen als Frühindikator. Drittens kennzeichne ich Links in Profilen mit dem UTM Generator, damit KI Traffic in der Analyse sauber getrennt erscheint.

Wie bauen Sie einen 90 Tage Plan für KI Sichtbarkeit auf?

Ein 90 Tage Plan teilt die Arbeit in vier Phasen: messen, schreiben, Erwähnungen gewinnen, erneut messen. Ich nutze diese Struktur bei jedem Kunden, weil sie Ergebnisse vergleichbar macht. Außerdem verhindert sie, dass Sie mit Aktionismus beginnen, bevor Sie überhaupt wissen, wo Sie stehen.

1. Woche 1 bis 2: 20 Prompt Protokoll in drei Plattformen durchführen, Wettbewerber zählen, Markendaten auf allen Profilen abgleichen.
2. Danach, Woche 3 bis 6: Die zehn wichtigsten Fragen Ihrer Kunden als zitierfähige Seiten schreiben, jeweils mit Frage, Direktantwort, Tabelle und Quelle.
3. Woche 7 bis 10: Erwähnungen gewinnen, zum Beispiel durch Fachbeiträge, Interviews, LinkedIn Artikel, ein Video pro Kernthema und Einträge in relevanten Verzeichnissen.
4. Zum Schluss, Woche 11 bis 12: Dasselbe Protokoll erneut ausführen, Werte vergleichen, Prompts mit null Nennungen priorisieren.

Rechnen Sie in der ersten Runde nicht mit Wundern. In meiner Erfahrung braucht ChatGPT einige Wochen, bis neue Erwähnungen in der Live Suche auftauchen; Gemini reagiert über den Google Index meist schneller. Der Plan zeigt nach 90 Tagen vor allem, welche Hebel bei Ihnen wirken. Danach wiederholen Sie ihn mit angepasstem Schwerpunkt.

Mit welchen Kennzahlen messen Sie KI Sichtbarkeit?

Vier Kennzahlen reichen für KI Suchmaschinen am Anfang: Nennungsrate, Zitierrate, Position und Tonalität. Die Nennungsrate zeigt, in wie vielen Prompts Ihre Marke vorkommt. Ergänzend zeigt die Zitierrate, wie oft Ihre Website als Quelle verlinkt ist. Die Position beschreibt, ob Sie als erste oder fünfte Option genannt sind. Zuletzt hält die Tonalität fest, ob die Beschreibung positiv, neutral oder kritisch ausfällt.

Warum diese Disziplin nötig ist, zeigt Semrush deutlich: 45 Prozent der Marketingverantwortlichen können ihre Sichtbarkeit in KI Antworten nicht korrekt messen. Nur 9 Prozent verfügen über Werkzeuge, die alle Kennzahlen abdecken. Deshalb beginne ich bewusst mit einer manuellen Tabelle, bevor ein Tool ins Spiel kommt.

Ergänzend beobachte ich drei indirekte Signale in der Webanalyse: Markensuchen in der Search Console, Direkttraffic und Verweise von Domains wie chatgpt.com oder gemini.google.com. Steigen diese drei parallel zur Nennungsrate, wirkt die Arbeit. Bleiben sie flach, liegt das Problem meist bei der Zitierfähigkeit der Seiten, nicht bei den Erwähnungen.

Beispielrechnung: Wie berechnen Sie einen Sichtbarkeitswert aus 20 Prompts?

Ein Sichtbarkeitswert entsteht, indem Sie die Nennungen durch die Gesamtzahl der Beobachtungen teilen. Die folgende Rechnung ist ein reines Beispiel, keine Kundenzahl. Sie zeigt lediglich, wie ich die Tabelle aus dem Prompt Protokoll in eine einzige Kennzahl übersetze, die Sie monatlich vergleichen können.

• Beispiel: 20 Prompts mal 3 Plattformen ergeben 60 Beobachtungen.
• Weiter im Beispiel: In 18 dieser 60 Antworten erscheint die Marke, also 18 geteilt durch 60 gleich 30 Prozent Sichtbarkeit.
• Beispiel: Aufgeschlüsselt nach Plattform sind es 10 von 20 in ChatGPT, 3 von 20 in Gemini und 5 von 20 in Google AI Mode.
• Zielwert im Beispiel: Als Ziel nach 90 Tagen setze ich 27 von 60, also 45 Prozent.

Die Aufschlüsselung ist wichtiger als der Gesamtwert. Denn im Beispiel liegt die Schwäche eindeutig bei Gemini, und Gemini reagiert vor allem auf Markendaten, Wikipedia und YouTube. Folglich würde ich dort mit einem Video und der Bereinigung der Profile beginnen, statt weitere Blogartikel zu schreiben.

Zusätzlich vergebe ich Punkte für die Position: drei Punkte für die erste Nennung, zwei für die zweite, einen für jede weitere. So sehen Sie, ob Sie nur am Rand oder tatsächlich als Empfehlung erscheinen. Diese zweite Zahl bewegt sich in der Praxis langsamer als die reine Nennungsrate.

Welche Fehler kosten am meisten KI Sichtbarkeit?

Die teuersten Fehler bei KI Suchmaschinen sehe ich immer wieder bei Unternehmen, die schnelle Abkürzungen suchen. Sie kosten Zeit, Geld und manchmal das Vertrauen der Plattform. Daher hier meine Liste der Dinge, die Sie besser nicht tun:

• Gefälschte Bewertungen oder gekaufte Forenthreads platzieren; Google warnt ausdrücklich vor künstlichen Erwähnungen.
• Auf eine llms.txt Datei vertrauen und den restlichen Inhalt vernachlässigen.
• Nur eine Plattform messen und daraus auf alle anderen schließen.
• Den Fokusbegriff in jeden Satz pressen, statt Fragen klar zu beantworten.
• Herstellertexte kopieren, statt eine eigene Perspektive zu liefern.
• Markendaten auf Profilen unterschiedlich schreiben und die Entität verwässern.

Ein weiterer Fehler ist die Prognose als Handlungsgrundlage. Gartner sagte im Februar 2024 voraus, dass das klassische Suchvolumen bis 2026 um 25 Prozent fällt. Diese Prognose ist so nicht eingetreten. Trotzdem hat sich das Verhalten geändert, denn die Zahl der Fragen an KI Systeme wächst rasant. Reagieren Sie also auf gemessene Daten, nicht auf Schlagzeilen.

Wann lohnt sich professionelle Unterstützung für KI Suchmaschinen?

Professionelle Unterstützung für KI Suchmaschinen lohnt sich, wenn Sie das 20 Prompt Protokoll ausgeführt haben und die Ergebnisse nicht deuten können, oder wenn Ihnen die Zeit für Erwähnungen, Inhalte und Messung fehlt. Vorher lohnt sie sich selten. Denn die erste Messung können Sie selbst durchführen, und sie ist die beste Grundlage für jedes Gespräch.

Ich arbeite ohne Zwischenhändler und mit eigenem CRM, deshalb sehen Sie jederzeit, woran ich gerade arbeite. Für Kunden in Deutschland, Österreich und der Schweiz läuft die Zusammenarbeit komplett remote, mit denselben Protokollen wie in Istanbul. Eine technisch saubere Basis, etwa durch ein schnelles Webdesign, schaffe ich bei Bedarf gleich mit.

Wenn Sie wissen möchten, wo Ihre Marke heute in ChatGPT, Gemini und Google AI Mode steht, schicken Sie mir Ihre drei wichtigsten Fragen über die Kontaktseite. Ich führe den ersten Test durch und sage Ihnen ehrlich, ob sich weitere Arbeit lohnt. Manchmal lautet die Antwort auch: noch nicht.