Wie wird ein Unternehmen in ChatGPT sichtbar?

Der banalste Grund, nicht vorzukommen, ist eine robots.txt, die es verbietet. Die Crawler der Antwortsysteme sind eigene Kennungen und nicht mit dem Googlebot identisch — GPTBot sammelt für das Training, OAI-SearchBot beantwortet Suchanfragen in ChatGPT, und Google-Extended steuert die Verwendung in Gemini und den AI Overviews unabhängig vom klassischen Googlebot.

Wer nur den einen erlaubt, kommt in den Antworten trotzdem nicht vor. Ein Crawler wertet dabei genau eine Gruppe aus — die spezifischste, die auf seinen Namen passt. Steht in dieser Gruppe kein Disallow, gilt dort auch keine Einschränkung; wer es in einer vergisst, hat dort keine schwächere Regel, sondern gar keine.

Ein Antwortsystem muss ein Unternehmen von ähnlich benannten unterscheiden können. Das gelingt über Angaben, die sich gegenseitig bestätigen: Rechtsform und Firmierung wie im Handelsregister, Adresse in Einzelteilen, Bediengebiet, Kontaktweg — auf der Website, in der maschinenlesbaren Auszeichnung und in den Verzeichnissen, in denen das Unternehmen ohnehin steht.

Der Aufwand liegt selten in der Technik, sondern im Zusammentragen. In der Praxis findet man bei fast jedem Unternehmen mindestens eine Stelle im Netz, an der noch die alte Adresse oder die alte Telefonnummer steht.

Ein Antwortsystem zitiert Absätze, nicht Seiten. Zitierfähig ist ein Absatz, der herausgeschnitten immer noch stimmt: Er nennt im ersten Satz, worum es geht, kommt ohne Rückbezug auf den Absatz davor aus und behauptet nichts, was er nicht belegt.

Praktisch heisst das: je Leistung eine Seite, darauf ein Definitionsabsatz von vierzig bis siebzig Wörtern, der mit der Leistung oder dem Firmennamen beginnt. Dazu die Fragen, die Kundschaft tatsächlich stellt, jeweils als eigenständige Antwort formuliert — nicht als Fortsetzung der Frage, sondern als Aussage, die für sich lesbar ist.

Was dabei wegfällt, sind Adjektivketten. „Innovativ“, „ganzheitlich“ und „massgeschneidert“ tragen keine Information und werden nicht übernommen; Beziehungen zwischen Leistung, Problem, Branche und Ergebnis werden übernommen.

Ohne Messung bleibt die Arbeit eine Vermutung. Der praktikable Weg ist ein fester Satz Fragen, die echte Kundschaft so stellen würde, regelmässig an mehrere Systeme gestellt, mit festgehaltenen Antworten und genannten Quellen.

Daraus entstehen die drei Grössen, an denen sich GEO messen lässt: Mention Rate — wie oft der Name überhaupt fällt. Citation Rate — wie oft die eigene Seite dabei als Quelle verlinkt wird. Share of Voice — wie sich die eigenen Nennungen zu denen der Mitbewerber in denselben Antworten verhalten.

Ein Antwortsystem stützt sich nicht nur auf die eigene Domain. Erwähnungen an anderen Orten — Handelsregister, Branchenverzeichnisse, Fachbeiträge, Profile — bestätigen, dass es das Unternehmen gibt und wofür es steht.

Wirksam sind dabei nicht möglichst viele Einträge, sondern übereinstimmende. Zehn Verzeichnisse mit derselben Schreibweise sind mehr wert als fünfzig mit vier Varianten, und ein veralteter Eintrag mit alter Adresse richtet mehr Schaden an als ein fehlender.

Der praktikable Weg ist deshalb eine Bestandsaufnahme vor jeder neuen Eintragung: Was existiert bereits, was stimmt nicht mehr, was gehört korrigiert. Das ist unangenehm langweilige Arbeit und in der Praxis der Punkt mit dem besten Verhältnis von Aufwand zu Wirkung.

Schlüsselwörter zu wiederholen. Ein Antwortsystem gewichtet keine Dichte, sondern Verständlichkeit; ein Text mit erzwungenen Wiederholungen liest sich schlechter und wird deshalb seltener übernommen.

Eine llms.txt als einzige Massnahme. Sie fasst zusammen, was auf der Website ohnehin steht, und hilft Systemen, die sie lesen — verpflichtet ist keines dazu. Ohne eindeutige Inhalte ist sie eine gepflegte Zusammenfassung von etwas, das nicht zitierfähig ist.

Und Textmengen. Ein Artikel mit dreitausend Wörtern ist nicht zitierfähiger als einer mit tausend; entscheidend ist, ob eine einzelne Passage die Frage beantwortet, nicht wie viele Passagen es gibt.

Ein Ingenieurbüro mit vier Fachgebieten hat eine Seite, auf der alle vier als Aufzählung stehen. Auf die Frage nach einem dieser Fachgebiete nennt ein Antwortsystem drei andere Büros.

Die Änderung ist unspektakulär: vier Seiten statt einer, je ein Definitionsabsatz, der mit dem Fachgebiet beginnt, und die Stammdaten in Handelsregister, Impressum und Verzeichnissen auf eine Schreibweise gezogen. Was danach messbar wird, ist nicht sofort eine Nennung — sondern zuerst, dass das Büro in den Antworten überhaupt als eigenständiger Anbieter auftaucht statt als Teil einer Sammelnennung.

Sichtbarkeit in Antwortsystemen entsteht nicht durch eine Massnahme, sondern dadurch, dass drei Dinge gleichzeitig stimmen: Zugang, Eindeutigkeit und Zitierfähigkeit. Wer eines davon auslässt, bekommt die anderen zwei nicht bezahlt.

Und es heisst, dass die Reihenfolge zählt. Wer mit den Texten beginnt, bevor Zugang und Stammdaten stimmen, schreibt sie ein zweites Mal — die Arbeit ist dieselbe, sie fällt nur doppelt an.

Die Antwortebene über den Google-Ergebnissen folgt eigenen Regeln — sie steht in Wie wird eine Website in Google AI Overviews sichtbar?. Wer den Begriff zuerst einordnen will, findet ihn in Was ist GEO?.

Was Hesq dabei übernimmt, steht unter GEO.