KI Sichtbarkeit versprochen, selbst unsichtbar: Was sagt das über den Anbieter aus?

Ein Anbieter verspricht Unternehmen mehr Sichtbarkeit in ChatGPT, Gemini und anderen KI-Systemen. Gleichzeitig ist die eigene Domain weder über relevante Suchbegriffe sichtbar noch durch erkennbare Backlinks, organischen Traffic oder nachvollziehbare Erwähnungen in KI-Antworten belegt.

Dieser Widerspruch ist kein abschließender Beweis gegen die fachliche Eignung. Er ist jedoch ein deutlicher Anlass, die Leistungsversprechen, Messmethoden und Nachweise genauer zu prüfen.

Der Ausgangsfall: große Versprechen, kaum öffentlich erkennbare Substanz

Im geprüften Beispiel bewirbt ein Anbieter einen sogenannten KI-Sichtbarkeits-Service. Unternehmen sollen durch technische, strukturelle und inhaltliche Optimierungen häufiger von ChatGPT, Claude, Gemini und weiteren KI-Assistenten genannt oder empfohlen werden.

Versprochen werden unter anderem:

• die Prüfung zahlreicher kaufrelevanter Suchanfragen,
• ein priorisierter Maßnahmenplan,
• Anpassungen an Inhalten und strukturierten Daten,
• der Aufbau externer Signale,
• eine erneute Messung nach 30 Tagen,
• eine hohe Verbesserungsquote bei bereits optimierten Unternehmen.

Die dargestellte Leistung klingt zunächst nachvollziehbar. Sichtbarkeit in generativen KI-Systemen hängt tatsächlich von unterschiedlichen Faktoren ab: von verständlichen Unternehmensinformationen, thematischer Relevanz, glaubwürdigen Quellen, externer Bekanntheit und der Frage, ob ein Anbieter bei konkreten Nutzerfragen überhaupt als passende Antwort infrage kommt.

Auffällig wird der Fall erst beim Blick auf die öffentlich überprüfbare Eigenpräsenz. Die analysierte Domain weist in einem etablierten SEO-Tool keine organischen Keywords, keinen messbaren organischen Traffic, keine Backlinks, keine verweisenden Domains und keine erkannten Erwähnungen in den untersuchten KI-Systemen auf.

Damit entsteht eine naheliegende Frage:

Wie belastbar ist ein Angebot zur Steigerung digitaler Sichtbarkeit, wenn beim Anbieter selbst keine entsprechende Sichtbarkeit erkennbar ist?

Fehlende eigene Sichtbarkeit ist ein Indiz, aber noch kein Beweis

Die einfache Schlussfolgerung wäre:

Wer selbst nicht sichtbar ist, kann auch andere Unternehmen nicht sichtbar machen.

So pauschal lässt sich die Aussage fachlich nicht halten.

Eine Domain kann neu sein. Ein Unternehmen kann zuvor unter einer anderen Marke gearbeitet haben. Leistungen können im Hintergrund oder als White-Label-Dienstleistung erbracht worden sein. Kundenprojekte dürfen möglicherweise nicht veröffentlicht werden. Ebenso ist denkbar, dass ein Anbieter seine Kunden über Empfehlungen, Partner oder bezahlte Werbung gewinnt und die eigene organische Sichtbarkeit bislang nicht priorisiert hat.

Auch SEO- und Sichtbarkeitstools bilden nicht die gesamte digitale Realität ab. Sehr kleine Suchvolumina, neue Seiten oder individuelle Prompt-Ergebnisse werden teilweise nicht erfasst. Ein Wert von null bedeutet deshalb nicht automatisch, dass eine Domain nirgendwo gefunden oder von keinem KI-System jemals genannt wird.

Trotzdem bleibt die fehlende Eigenpräsenz relevant. Denn je stärker ein Anbieter schnelle und systemübergreifende Sichtbarkeitssteigerungen als eigene Kernkompetenz bewirbt, desto höher ist die berechtigte Erwartung an nachvollziehbare Eigenbelege.

Die fehlende Sichtbarkeit widerlegt das Leistungsversprechen nicht. Sie erhöht aber den Prüfbedarf.

Der entscheidende Widerspruch liegt nicht im Nullwert

Problematisch ist weniger, dass ein SEO-Tool für eine neue oder kleine Domain noch keine messbaren Werte ausweist. Entscheidend ist das Verhältnis zwischen der öffentlich dargestellten Sicherheit und der nachprüfbaren Beweislage.

Wer lediglich erklärt, ein neues Verfahren zu testen, darf auch geringe eigene Sichtbarkeit haben. Wer dagegen mit konkreten Erfolgsquoten, systematischer Optimierung und kurzfristigen Verbesserungen wirbt, muss erklären können:

• Wie wurden die Ergebnisse gemessen?
• Welche Unternehmen wurden berücksichtigt?
• Was galt als Verbesserung?
• Wie groß war die Ausgangsbasis?
• Welche Prompts wurden verwendet?
• Wie wurden zufällige Antwortschwankungen ausgeschlossen?
• Welche Maßnahmen wurden tatsächlich umgesetzt?
• Waren die Ergebnisse auch nach mehreren Wochen reproduzierbar?
• Stammen die Verbesserungen aus organischer Entwicklung oder aus eigens konstruierten Tests?

Fehlen diese Angaben, ist eine Prozentzahl zunächst nur eine Behauptung.

Was bedeutet eine hohe Verbesserungsquote tatsächlich?

Im geprüften Fall wird eine sehr hohe Quote verbesserter Unternehmen innerhalb von 30 Tagen genannt. Eine solche Angabe wirkt überzeugend, sagt isoliert betrachtet aber wenig aus.

Eine Verbesserung kann bereits vorliegen, wenn ein Unternehmen bei einem von mehreren hundert getesteten Prompts einmal zusätzlich erscheint. Ebenso könnte ein Sichtbarkeitswert von 0,1 auf 0,2 steigen. Prozentual wäre das eine deutliche Steigerung, wirtschaftlich möglicherweise aber bedeutungslos.

Für eine belastbare Bewertung wären mindestens folgende Angaben notwendig:

Größe der geprüften Stichprobe

Es macht einen erheblichen Unterschied, ob eine Quote aus zehn, hundert oder mehreren tausend Projekten berechnet wurde. Ohne Fallzahl kann die Aussage nicht eingeordnet werden.

Definition einer Verbesserung

Wurde jede zusätzliche Nennung gewertet? Musste sich die durchschnittliche Position verbessern? Wurde die Häufigkeit über mehrere Systeme betrachtet? Oder reichte eine einzelne positive Veränderung?

Ausgangszustand der Unternehmen

Unternehmen ohne jede bisherige KI-Präsenz können bereits durch grundlegende Korrekturen erste Nennungen erzielen. Bei bekannten Marken ist eine weitere Verbesserung wesentlich anspruchsvoller.

Vergleichbarkeit der Messungen

KI-Antworten können sich abhängig von Zeitpunkt, Nutzerkonto, Standort, Formulierung und Systemversion unterscheiden. Eine belastbare Messung muss deshalb standardisiert und mehrfach wiederholt werden.

Wirtschaftliche Relevanz

Eine häufigere Nennung ist nicht automatisch eine Empfehlung. Eine Empfehlung führt nicht automatisch zu einem Websitebesuch. Und ein Websitebesuch ist noch kein Auftrag.

Eine seriöse Erfolgsmessung muss daher zwischen technischer Sichtbarkeit, positiver Einordnung, qualifiziertem Traffic und tatsächlichem Geschäftsergebnis unterscheiden.

Einzelne Screenshots sind kein belastbarer Leistungsnachweis

Bei neuen Marketingdisziplinen werden Erfolge häufig über Screenshots dargestellt. Darauf ist beispielsweise zu sehen, dass ein Unternehmen bei einer bestimmten Frage in ChatGPT oder Gemini erwähnt wird.

Ein solcher Screenshot kann zeigen, dass eine Nennung zu einem bestimmten Zeitpunkt erfolgt ist. Er beweist jedoch nicht:

• dass die Nennung regelmäßig erscheint,
• dass sie bei unterschiedlichen Nutzern reproduzierbar ist,
• dass sie durch die Arbeit des Anbieters entstanden ist,
• dass die Formulierung einer realen Kundenfrage entspricht,
• dass das Unternehmen gegenüber Wettbewerbern bevorzugt wird,
• dass daraus qualifizierte Anfragen entstehen.

Besonders vorsichtig sollten Entscheider werden, wenn der verwendete Prompt bereits auf das Unternehmen oder dessen besondere Eigenschaften hinführt. Eine Frage wie „Welche Vorteile bietet Unternehmen X?“ ist kein Nachweis dafür, dass das Unternehmen bei einer offenen Anbieterrecherche gefunden wird.

Aussagekräftiger wären neutrale Fragen wie:

Welche Anbieter eignen sich für dieses konkrete Problem?

Welche Unternehmen sollte ein mittelständischer Entscheider in die engere Auswahl nehmen?

Welche Alternativen gibt es in dieser Produktkategorie?

Erst bei solchen offenen Prompts zeigt sich, ob ein Unternehmen tatsächlich Teil des relevanten Auswahlraums ist.

Die eigene Website ist Teil des fachlichen Leistungsnachweises

Ein Anbieter muss nicht in jeder Disziplin sein erfolgreichstes eigenes Referenzprojekt sein. Dennoch ist die eigene Website gerade bei digitalen Dienstleistungen ein relevantes Prüfobjekt.

Wer Sichtbarkeit verkauft, sollte zumindest erklären können, warum die eigene Domain kaum sichtbar ist. Eine plausible Erklärung könnte lauten:

• Die Marke wurde erst vor kurzer Zeit gestartet.
• Die Domain ist neu und befindet sich noch im Aufbau.
• Bisherige Projekte liefen unter einer anderen Unternehmensmarke.
• Die eigene Vermarktung wurde bewusst noch nicht priorisiert.
• Es existieren belastbare Kundenprojekte, die vertraulich geprüft werden können.

Nicht überzeugend wäre dagegen, den Widerspruch zu ignorieren und gleichzeitig die eigene Methode als bereits umfassend bewährt darzustellen.

Die richtige Frage lautet daher nicht:

Ist der Anbieter selbst sichtbar?

Sondern:

Kann der Anbieter die Abweichung zwischen seinem Leistungsversprechen und seiner eigenen sichtbaren Ausgangslage nachvollziehbar erklären?

Welche Nachweise ein Anbieter für KI-Sichtbarkeit vorlegen sollte

Vor der Beauftragung eines KI-, GEO- oder Sichtbarkeitsdienstleisters sollten Entscheider nicht nur Referenzlogos oder allgemeine Erfolgsaussagen anfordern. Benötigt werden methodische und operative Nachweise.

Dokumentierte Ausgangsmessung

Vor Beginn muss feststehen, bei welchen Fragen, Themen und Systemen das Unternehmen bereits sichtbar ist. Ohne Ausgangswert kann später kein Erfolg seriös bewertet werden.

Realistische Prompt-Auswahl

Die getesteten Fragen müssen aus echten Entscheidungs- und Kaufprozessen stammen. Künstlich formulierte Prompts, die auf den Kunden zugeschnitten sind, erzeugen ein verzerrtes Bild.

Wiederholbare Messmethodik

Jeder Test sollte unter vergleichbaren Bedingungen mehrfach durchgeführt werden. Zeitpunkt, System, Sprache, Standort und Formulierung müssen dokumentiert sein.

Konkrete Maßnahmen

Ein Maßnahmenplan darf nicht nur aus allgemeinen Empfehlungen wie „mehr hochwertige Inhalte erstellen“ oder „Autorität aufbauen“ bestehen. Er muss zeigen, welche Inhalte, Seiten, Quellen und Datenstrukturen konkret verändert werden sollen.

Nachweis der Umsetzung

Nach 30 Tagen muss nachvollziehbar sein, welche Maßnahmen tatsächlich umgesetzt wurden. Ohne Umsetzungsprotokoll lässt sich eine Veränderung nicht fachlich zuordnen.

Trennung von Korrelation und Ursache

Eine zusätzliche Nennung kann auch durch allgemeine Marktveränderungen, neue Presseberichte, klassische SEO-Maßnahmen oder Modellaktualisierungen entstanden sein. Ein seriöser Anbieter behauptet keine eindeutige Verursachung, wenn diese nicht belegbar ist.

Relevanz für die Kaufentscheidung

Entscheidend ist nicht allein, ob der Unternehmensname genannt wird. Bewertet werden muss auch, in welchem Kontext die Nennung erfolgt und ob das Unternehmen als geeignete Lösung eingeordnet wird.

Prüfung nach dem Agentur-Prüfungs-Standard APS-20

AVERVO bewertet Anbieter- und Leistungsversprechen nicht anhand einzelner Kennzahlen. Die Prüfung folgt dem Agentur-Prüfungs-Standard APS-20 und trennt systematisch zwischen Aussage, Nachweis und wirtschaftlicher Bedeutung.

1. Dekonstruktion des Versprechens

Zunächst wird präzisiert, was der Anbieter tatsächlich zusagt. Begriffe wie Sichtbarkeit, Empfehlung, Ranking oder Optimierung werden häufig verwendet, ohne eindeutig definiert zu sein.

2. Prüfung der Messmethodik

Anschließend wird untersucht, ob die dargestellten Ergebnisse reproduzierbar, vergleichbar und methodisch nachvollziehbar sind.

3. Abgleich mit öffentlich sichtbaren Signalen

Die eigene Domain, externe Erwähnungen, Referenzen, technische Substanz und veröffentlichte Fallstudien werden auf Plausibilität geprüft.

4. Bewertung der operativen Leistung

Entscheidend ist, ob hinter dem Angebot konkrete fachliche Arbeit steht oder lediglich automatisierte Auswertungen, standardisierte Vorlagen und allgemein bekannte Empfehlungen ausgeliefert werden.

5. Wirtschaftliche Risikobewertung

Honorare, Laufzeiten, Leistungsumfang und erwartbare Wirkung werden ins Verhältnis gesetzt. Ein günstiges Angebot kann wirtschaftlich trotzdem teuer sein, wenn es keine belastbare Entscheidungsgrundlage oder umsetzbare Leistung liefert.

6. Schriftliches Prüfvotum

Das Ergebnis ist keine pauschale Empfehlung oder Ablehnung. Es zeigt, welche Aussagen belastbar sind, welche Nachweise fehlen und welche Risiken vor einer Beauftragung geklärt werden sollten.

Wann eine geringe Eigenpräsenz nachvollziehbar sein kann

Nicht jeder Anbieter mit einer neuen oder schwachen Domain ist ungeeignet. Folgende Konstellationen können eine geringe eigene Sichtbarkeit plausibel erklären:

• Das Unternehmen wurde erst kürzlich gegründet.
• Die Dienstleistung wurde aus einem bestehenden Unternehmen ausgegliedert.
• Die verantwortlichen Personen können relevante frühere Projekte belegen.
• Die Methode wird zunächst mit wenigen ausgewählten Kunden validiert.
• Die Kundengewinnung erfolgt bisher ausschließlich über bestehende Beziehungen.
• Veröffentlichungen und Referenzen unterliegen Vertraulichkeitsvereinbarungen.

In diesen Fällen muss die Leistungsfähigkeit über andere Belege nachgewiesen werden. Dazu können anonymisierte Vorher-nachher-Auswertungen, dokumentierte Arbeitsproben, nachvollziehbare Messkonzepte oder fachliche Projekterfahrungen der verantwortlichen Personen gehören.

Die bloße Aussage, alles sei vertraulich, reicht allerdings nicht aus. Auch ohne Kundennamen lassen sich Methodik, Ausgangswerte, Maßnahmen und Ergebnisstrukturen transparent darstellen.

Wann der Widerspruch zum wirtschaftlichen Risiko wird

Ein erhöhter Prüfbedarf besteht insbesondere dann, wenn mehrere Warnsignale zusammentreffen:

• sehr konkrete Erfolgsversprechen bei unklarer Messmethode,
• hohe Verbesserungsquoten ohne Fallzahl und Definition,
• garantierte Nennungen oder Empfehlungen durch KI-Systeme,
• lange Vertragslaufzeiten,
• vollständige Vorauszahlung,
• fehlende Benennung der ausführenden Fachpersonen,
• austauschbare Maßnahmenpläne,
• keine nachvollziehbaren Referenzen,
• keine dokumentierte Ausgangsmessung,
• Ergebnisse ausschließlich in Form einzelner Screenshots,
• starke Eigenwerbung bei fehlender eigener digitaler Substanz.

Keines dieser Merkmale beweist für sich allein eine schlechte Leistung. In ihrer Kombination können sie jedoch darauf hindeuten, dass das kommerzielle Versprechen deutlich stärker entwickelt ist als die fachliche Leistung dahinter.

Diese Fragen sollten Sie vor der Beauftragung stellen

Ein seriöser Anbieter sollte präzise auf folgende Fragen antworten können:

1. Welche konkreten Fragen und Systeme werden untersucht?
2. Wie definieren Sie eine Verbesserung der KI-Sichtbarkeit?
3. Wie oft wird jeder Prompt getestet?
4. Wie berücksichtigen Sie schwankende Antworten?
5. Welche Ausgangswerte werden dokumentiert?
6. Welche Maßnahmen führen Sie selbst aus?
7. Welche Aufgaben verbleiben bei unserem Unternehmen?
8. Wie unterscheiden Sie eine Erwähnung von einer Empfehlung?
9. Welche Ergebnisse konnten Sie bei vergleichbaren Unternehmen reproduzieren?
10. Wie weisen Sie nach, dass eine Veränderung auf Ihre Maßnahmen zurückzuführen ist?
11. Welche wirtschaftliche Bedeutung hat der gemessene Sichtbarkeitswert?
12. Warum ist Ihre eigene Domain bei relevanten Themen bislang kaum sichtbar?

Die Qualität der Antworten ist häufig aufschlussreicher als jede Verkaufspräsentation.

Marketingversprechen müssen beweisbar sein

Ein professioneller Internetauftritt, technische Begriffe und präzise Prozentwerte erzeugen den Eindruck objektiver Leistungsfähigkeit. Sie ersetzen jedoch keinen fachlichen Nachweis.

Auch fehlende Rankings, Backlinks oder KI-Erwähnungen beweisen nicht automatisch, dass ein Anbieter ungeeignet ist. Sie schaffen aber einen erklärungsbedürftigen Widerspruch, wenn genau diese Ergebnisse als Kernleistung verkauft werden.

Entscheider sollten daher weder der Werbeaussage noch einem einzelnen Analysewert blind vertrauen. Maßgeblich ist, ob Versprechen, Messverfahren, tatsächliche Arbeit und wirtschaftlicher Nutzen nachvollziehbar zusammenpassen.

Bestehen vor einer Beauftragung Zweifel an Substanz, Erfahrung oder Messmethodik, kann eine unabhängige Anbieterprüfung die öffentlich sichtbaren Aussagen, vorgelegten Referenzen und angebotenen Leistungen fachlich einordnen. Bei bereits laufender Zusammenarbeit lässt sich zusätzlich prüfen, ob die abgerechneten Maßnahmen tatsächlich erbracht wurden und als Leistungsnachweis ausreichen.