••• Von Georg Sohler
Googeln war gestern, prompten ist heute – die Suche nach Online-Informationen verschiebt sich immer mehr von klassischer Websuche zu KI-Tools. Während Unternehmen ihre eigenen Kanäle gezielt aufbereiten können, greifen KI-Systeme auf unterschiedliche Quellen zurück und formulieren daraus Antworten. Diese müssen nicht unbedingt im Interesse des Unternehmens sein. Genau an dieser Stelle setzt Observer seit einem Jahr an.
„Wir bieten in vom Kunden vorgegebenen Intervallen Prompt Monitoring zu den sieben größten KI-Anwendungen an“, erklärt Stephan Ifkovits, Head of Communications und Prompt Consultant. Denn wie ChatGPT, Gemini, Mistral und Co. über eine Marke berichten, ist beeinflussbar.
Ausgangspunkt der Abfragen
Die Kunden geben ihre Informationsstrategie vor und definieren gemeinsam mit Observer, welche Fragen potenzielle Kunden stellen könnten. Entscheidend ist dabei, die Prompts aus Sicht der Zielgruppe zu formulieren und nicht aus jener von Brancheninsidern, so Ifkovits: „Je besser sich die Unternehmen im Klaren sind, wonach ihre Kunden suchen könnten, desto besser können wir das Monitoring gestalten.“ Oft geht es um allgemeine Fragen: Welche Trends werden in meiner Branche 2027 zum Erfolg führen? Oder welche Gefahren und Risiken sind zu erwarten und gibt es dafür bereits Lösungsstrategien? Ebenfalls gefragt sind Klassiker, also wie Kundenrezensionen und Medienberichte ausfallen, welche Vor- und Nachteile ein Unternehmen hat oder wie es im Branchenvergleich abschneidet.
Wie das in der Praxis aussieht, zeigen zwei mögliche Fragen: Welches Möbelhaus lässt besonders regional produzieren? Welches Möbelhaus ist am nachhaltigsten? Die Antworten auf solche Fragen werden in den vorgegebenen Intervallen erhoben.
Dafür nutzt Observer direkte API-Schnittstellen, was einen Vorteil hat: „Die KI-Modelle sind unvoreingenommen und wissen nicht, was sie vor einer Woche geantwortet haben. So liefern sie möglichst objektive Antworten, die wir unseren Kunden schicken können.“
Analyse und Optimierung
Das Angebot umfasst im Wesentlichen drei Schritte: beobachten, analysieren und optimieren. Sind die ersten Antworten erhoben, können diese im hauseigenen Media Intelligence Office Tool (MIO) gelesen und ausgewertet werden. Auf Wunsch kann das Observer-Team die Antworten zusätzlich individuell analysieren und Empfehlungen geben, wie die KI-Präsenz verbessert werden kann.
Ergibt das Monitoring etwa, dass ein Möbelhaus gerne als regional oder nachhaltig wahrgenommen werden will, die KI das Möbelhaus aber bei entsprechenden Anfragen gar nicht anführt, muss gehandelt werden. Liegen den Modellen keine derartigen Informationen vor, können sie einen Händler bei Anfragen nicht als regional oder nachhaltig empfehlen.
„Unser im MIO integrierter Textassistent gibt auf Knopfdruck Empfehlungen, um der KI den Input zu liefern, damit dieser auch gefunden wird“, so Ifkovits. Zunächst werden die eigenen Pressemitteilungen und Blogbeiträge GEO-optimiert. Anschließend wird die Website bearbeitet. Dabei kommt es nicht nur auf die Informationen selbst an, sondern auch darauf, wie die Inhalte aufbereitet sind, damit KI-Crawler sie erfassen können.
Herangezogene Quellen
Neben den eigenen Texten und der Website können weitere Quellen eine Rolle spielen, aus denen KI-Systeme Inhalte über ein Unternehmen beziehen. Dazu zählen Owned Media wie Social-Media-Postings auf den hauseigenen Kanälen und – wieder vermehrt – Earned Media. Welche Quellen im Einzelfall relevant sind, kann allerdings variieren.
Für Medienhäuser und PR-Abteilungen eröffnet das neue Möglichkeiten: Neben den eigenen, bislang eher SEO-optimierten Websites und Inhalten können auch Veröffentlichungen Dritter beeinflussen, welche Informationen KI-Systeme über ein Unternehmen ausgeben. Zusätzlich dazu hat Observer mit pressecenter.info eine Website ins Leben gerufen, auf der die Pressemitteilungen der Kunden auf einer nach Unternehmensangaben für GEO optimierten Plattform veröffentlicht werden. Ob solche Maßnahmen tatsächlich etwas verändern, soll sich im zeitlichen Vergleich der KI-Antworten zeigen.
Qualitative Schlüsse
Diese Entwicklung der KI-Antworten lässt sich im MIO grafisch aufbereiten. Die Grafiken beziehen sich aber nicht auf die Anzahl der tatsächlichen Suchanfragen oder das Ranking bei allen KI-Nutzern – entsprechende Daten stellen die großen KI-Anbieter nicht zur Verfügung. Auch lässt sich daraus nicht direkt ableiten, wie viele Menschen eine Marke tatsächlich gesehen haben oder wie hoch ihre Kaufwahrscheinlichkeit ist.
Observer setzt daher auf wiederholte Abfragen derselben relevanten Themen und vergleicht die Ergebnisse innerhalb dieses festgelegten Untersuchungsfelds. So lässt sich qualitativ nachvollziehen, ob und wie sich die Darstellung eines Unternehmens verändert. Ein allgemeingültiger Vergleich mit anderen Branchen oder eine repräsentative Aussage über sämtliche KI-Anfragen ist aktuell nicht möglich.
Wahrnehmung beeinflussen
Das Monitoring kann auch falsche oder nachteilige Aussagen über ein Unternehmen sichtbar machen. Werden diese mit eigenen Inhalten richtiggestellt, können KI-Systeme die neuen Informationen aufgreifen. Damit wird Prompt Monitoring auch für das Reputationsmanagement relevant: Unternehmen können nachvollziehen, wie sie von KI-Systemen dargestellt werden, und versuchen, diese Darstellung zu beeinflussen.
Ifkovits hat diese Möglichkeit selbst ausprobiert. 2025 dauerte es noch lange, bis beispielsweise ein Blogbeitrag von einer Unternehmenswebsite in KI-Antworten berücksichtigt wurde. Er entdeckte dieses Jahr in seinem eigenen Fall eine falsche Information über sein Unternehmen und erstellte einen Blogbeitrag, der sie richtigstellte. Nach seiner Beobachtung griffen KI-Systeme seinen Beitrag innerhalb weniger Minuten auf. Das überraschte ihn. „Das ist ein konkreter Use Case, der zeigt, dass das Prompt Monitoring auch für das Reputationsmanagement wichtig ist, um rasch Änderungen bewirken zu können“, erzählt er. Sein Fazit: „Damit ist man auf der wichtigsten Autobahn unterwegs, denn mittlerweile ziehen Millionen Menschen KI-Tools für Informationen heran.“
