Das Papageien-Problem: Die zweite Dimension der KI-Suche für Marketer:innen
Profound zeigt: Fast die Hälfte aller KI-Antworten enthält ungefragte redaktionelle Inhalte. Erfahre, was das „Papageien-Problem“ für Marken bedeutet und wie Marketer:innen dafür sorgen, dass ihr Unternehmen in der KI-Suche korrekt dargestellt wird.
Der Großteil der Diskussion über die KI-Suche dreht sich um Sichtbarkeit. Wenn meine Kund:innen Answer Engines nutzen, um meine Kategorie zu recherchieren: Werde ich überhaupt angezeigt?
Doch es gibt eine zweite Dimension, über die kaum jemand spricht. Eine, die womöglich wichtiger ist und deutlich weniger verstanden wird: Wie sie angezeigt werden.
Um diese zweite Dimension besser zu verstehen, hat unser Research-Team 50.000 Prompts aus sieben Branchen und fünf Prompt-Typen analysiert – und ein Muster war bemerkenswert konstant.
Fast die Hälfte aller KI-Antworten enthielt unaufgeforderte redaktionelle Inhalte: Vergleiche, Meinungen und Empfehlungen, nach denen die Nutzer:innen nie gefragt hatten.
Wir nennen das „das Papageien-Problem“. Dieser Artikel fasst unsere Forschung zusammen und liefert Empfehlungen, die du direkt in deiner AEO-Strategie umsetzen kannst.
Das haben wir über das Papageien-Problem herausgefunden
Aus unserer Analyse ergaben sich drei zentrale Erkenntnisse, die erklären, warum das Papageien-Problem entsteht.
KI-Antworten sind nicht direkt, sondern ausschweifend. ChatGPT kam im Schnitt auf 3.043 Zeichen pro Antwort, Gemini auf 2.921 und Claude auf 1.590. Das heißt: ChatGPT zieht für eine einzige Antwort genug Inhalt heran, um damit zehn Beiträge auf X zu füllen.
Rund 47 Prozent der Inhalte dieser ausschweifenden Antworten waren unaufgefordert. Um solche Antworten zu füllen, erzeugt die KI redaktionelle Inhalte, die ihre eigentliche Antwort ergänzen.
Es gab 7 Arten redaktioneller Inhalte. Sie alle stammen aus unterschiedlichsten Quellen im Web:
- Begründung der Antwort – „Umfangreiche E-Commerce-Funktionen und Integrationen“
- Vergleichstabelle – Gegenüberstellungen von Stärken und Preisen einzelner Tools
- Verweis auf eine Folgeaktion – „Ich kann dir helfen zu entscheiden, ob du eine bestimmte Kreditkarte kündigen solltest“
- Gebühren- und Konditionshinweise – „Jahresgebühr: 95 $ / Transfergebühr: 5 %“
- Kontextabhängige Wahl – „Die beste Wahl hängt von deiner steuerlichen Komplexität und deinem Budget ab“
- Ranking – „Für starkes Wachstum/Operations: Wähle monday.com oder SmartSuite“
- Kaufberatung – „Ich kann dir helfen zu entscheiden, ob du diesen Laufschuh kaufen solltest“
Ein Beispiel aus der Praxis
Nehmen wir Southwest Airlines. Wenn du eine Answer Engine nach der besten Airline für Gruppenreisen fragst, antwortet sie möglicherweise korrekt – und ergänzt dann einen „Profi-Tipp“ zur freien Sitzplatzwahl bei Southwest.
Wer nachrecherchiert, stellt fest: Southwest Airlines hat die freie Sitzplatzwahl im Januar 2026 abgeschafft. Die Information der Answer Engine ist veraltet und nicht mehr korrekt. Genau diese zusätzliche redaktionelle Ebene, die die KI-Suche so hilfreich wirken lässt, kann deiner Marke im großen Stil unbemerkt schaden.
Drei Wege, in der KI-Suche korrekt aufzutreten
Da wir nun besser verstehen, wie Answer Engines Antworten erzeugen, wird deutlich: Es gibt zwei Wege, auf denen KI deine Marke falsch darstellt. Erstens durch falsche Informationen auf eigenen oder fremden Websites – und zweitens durch unvorhersehbares Sentiment, das aus eben diesen falschen Informationen oder veralteten Bewertungen entsteht.
Diese drei Dinge kannst du tun, um in der KI-Suche korrekt aufzutreten:
#1 Lücken bei Genauigkeit und schwaches Sentiment finden
Um das sauber zu machen, müssen Marken Millionen von Antworten aus Answer Engines erfassen, überprüfbare Aussagen daraus extrahieren, diese Aussagen konkreten Marken zuordnen und sie anschließend mit ihrer Ground Truth abgleichen.
Manuell wäre das kaum zu leisten. Mit einem Tool wie Profound wird die Last deutlich geringer.
In der ersten Woche mit einem der weltweit führenden Hersteller von Wearables stellten wir fest, dass rund 11 Prozent der Aussagen, die in Answer-Engine-Antworten über das Unternehmen gemacht wurden, falsch oder ungenau waren.
#2 Auf einzigartiges, aktuelles und konkretes Marketing setzen
Erstelle einzigartige Inhalte statt Massenware. Answer Engines können nur aufgreifen, was bereits existiert. Deine Marke ist deshalb im Vorteil, wenn sie First-Party-Inhalte schafft, die so spezifisch sind, dass nur deine Mitarbeitenden sie kennen. Genau solche Inhalte ziehen Answer Engines mit höherer Wahrscheinlichkeit heran, wenn sie ihre redaktionellen Antworten zusammenstellen.
Mach Konkretheit zur Pflicht. Allgemeinplätze wie „Enterprise Grade“, „Best in Class“ oder „Marktführer“ bedeuten einer Answer Engine nichts, weil sich daraus keine überprüfbare Aussage ableiten lässt. Wirksame Inhalte klingen stattdessen eher so: „Die P95-Latenz liegt bei 38 Millisekunden.“ Solche konkreten Aussagen kann ein Modell tatsächlich abrufen, einordnen und zuordnen.
Aktualität zählt mehr, als du denkst: Die oberen 50 Prozent der von Answer Engines zitierten Inhalte sind jünger als 13 Wochen. Wenn deine Inhalte seit sechs Monaten unverändert sind, obwohl dein Produkt in dieser Zeit ein Dutzend Updates erhalten hat, hast du ein Problem. Answer Engines belohnen keine statischen Inhalte.
#3 Agenten einsetzen, um diesen Prozess zu skalieren
Der einzige Weg, das im großen Stil zu tun, führt über Agenten. Bei Profound haben wir intern einige gebaut, die einen Blick wert sind.
Ein Agent für Publisher Outreach identifiziert die Drittanbieter-Webseiten, die uns am häufigsten zitieren. Anschließend analysiert er, wie dort über uns gesprochen wird, und erstellt personalisierte Outreach-Nachrichten – inklusive konkreter Vorschläge für Korrekturen oder Aktualisierungen.
Ein Agent für Content-Refresh zieht Inhalte aus unserem CMS, gleicht sie mit der aktuellen Ground Truth unseres Produkts ab, zeigt Lücken und Ungenauigkeiten auf und schlägt Aktualisierungen vor.
Diese Agenten arbeiten nicht vollautonom. Ein Mensch bleibt eingebunden. Aber sie ermöglichen es einem schlanken Marketing-Team, die Arbeit eines deutlich größeren zu leisten.
Die Papageien verschwinden nicht
Sichtbarkeit in der KI-Suche ist Pflichtprogramm. Doch wie diese Untersuchung zeigt, ist Sichtbarkeit nur die halbe Miete. Die andere Hälfte besteht darin, sicherzustellen, dass das, was über dich gesagt wird, korrekt und aktuell ist und wirklich von dir stammt.
Das Papageien-Problem ist gewollt. Es handelt sich nicht um einen Fehler, der irgendwann behoben wird. Answer Engines sind darauf ausgelegt, hilfreich zu sein. Und hilfreich zu sein bedeutet, Lücken zu füllen, Vergleiche zu ziehen und Kontext zu liefern – unabhängig davon, ob dieser Kontext korrekt ist oder nicht.
Marken, die AEO nach dem Motto „einmal einrichten und dann laufen lassen“ behandeln, riskieren, in KI-Antworten immer häufiger falsch dargestellt zu werden. Und ihre Kund:innen haben meist keinen Grund, die Informationen zu hinterfragen.
Die gute Nachricht: Mit den richtigen Systemen lässt sich diese Angriffsfläche beherrschen. Prüfe deine Aussagen regelmäßig, investiere in konkrete und laufend aktualisierte First-Party-Inhalte und überlasse Agenten die zeitaufwendige Arbeit, die dein Team nicht leisten kann.
Die Marken, die in der KI-Suche gewinnen, sind nicht nur diejenigen, die von den Modellen erkannt werden. Es sind diejenigen, die von ihnen richtig dargestellt werden.
Profound ist Platinum Sponsor der DMEXCO 2026. Du findest uns in Halle 6 am Stand A068, direkt neben der CMO Lounge. Besuche auch unseren Fireside Chat auf der Center Stage am 24. September. Dort teilen wir unsere Expertise, liefern neue Perspektiven und zeigen, was die Zukunft der Suche für Marken und Marketer:innen bedeutet.
