Checkliste: Wie Vermittler in fünf Schritten prüfen, ob sie in ChatGPT & Co. Vorkommen

Ein Kunde in Köln sucht einen Versicherungsmakler für die betriebliche Altersvorsorge. Früher hätte er Google bemüht und sich durch eine Trefferliste geklickt. Heute tippt er die Frage zunehmend direkt in ChatGPT, Perplexity oder Copilot – und bekommt eine fertige Antwort mit ein bis drei konkreten Namen. Ob der eigene Name darunter ist, wissen die wenigsten Vermittler. Die folgende Checkliste zeigt, wie sich das in wenigen Minuten selbst testen lässt – und was danach zu tun ist.

Warum das für Vermittler relevant ist

Anders als eine Google-Suche liefert ein KI-System keine Liste von zehn Links, sondern eine Antwort mit wenigen Empfehlungen. Wer dort nicht auftaucht, verliert den Kunden oft, bevor überhaupt ein Erstgespräch stattfindet. Und: KI-Systeme suchen bei einer Anfrage nicht in Echtzeit das Web ab, sondern greifen größtenteils auf Wissen zurück, das sich vorher aufgebaut hat. Sichtbarkeit lässt sich deshalb nicht kurzfristig erzwingen – aber sie lässt sich gezielt prüfen und Schritt für Schritt aufbauen.

Das sieht auch Norman Wirth, Geschäftsführender Vorstand beim AfW - Bundesverband Finanzdienstleistung e.V. so:

„Es geht schon einmal damit los, dass sich viele Vermittler mit diesem Thema noch gar nicht beschäftigt haben. Und von denen, die sich doch bereits getan haben, betrachten sicherlich viele KI-Sichtbarkeit noch als eine Art SEO 2.0: Wer bei Google gut gefunden wird, eine vernünftige Website und gute Bewertungen hat, wird dann schon auch bei ChatGPT und Co. auftauchen.“

Doch so einfach ist es aber leider nicht. Wirth:

„Mein Rat ist deshalb zunächst ganz pragmatisch: Vermittler sollten einmal selbst ausprobieren, was unterschiedliche KI-Systeme über sie, ihr Unternehmen und ihre fachlichen Schwerpunkte sagen. Manche dürften sehr überrascht sein.“

Eine Erste Anleitung

Schritt 1: Der direkte Namens-Check

Der einfachste Test zuerst: In ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und, falls genutzt, Copilot oder Claude nach dem eigenen Namen bzw. dem Namen der Kanzlei/Agentur fragen – zum Beispiel „Wer ist [Name], Versicherungsmakler in [Stadt]?" oder „Was macht [Firmenname]?".

• Erscheint überhaupt eine Antwort, oder meldet das System, es kenne den Namen nicht?
• Sind die genannten Fakten korrekt (Standort, Schwerpunkt, Leistungen)?
• Werden Quellen genannt, auf die sich die Antwort stützt?

Kommt keine oder eine falsche Antwort, ist das ein starkes Signal: Die eigene Marke ist als Entität in den Wissensstrukturen der KI-Systeme noch nicht klar verankert.

Schritt 2: Prompts aus Kundensicht testen

Der Namens-Check zeigt nur, ob man bekannt ist – nicht, ob man empfohlen wird. Deshalb im zweiten Schritt Fragen stellen, die ein Kunde tatsächlich stellen würde, ohne den eigenen Namen zu nennen:

• „Bester Versicherungsmakler für [Themenfeld, z. B. Berufsunfähigkeit] in [Region]"
• „Unabhängiger Vermittler für betriebliche Altersvorsorge in [Stadt] empfehlen"
• „Worauf sollte ich bei der Wahl eines Versicherungsmaklers achten?"

Jede Variante drei- bis viermal mit leicht unterschiedlicher Formulierung stellen, idealerweise in mehreren KI-Systemen. So entsteht ein realistisches Bild davon, ob man in relevanten Empfehlungsszenarien überhaupt eine Chance hat, genannt zu werden – und wer stattdessen erscheint.

Schritt 3: Zitationsquellen nachvollziehen

Bei vielen Antworten – insbesondere bei Perplexity und Google AI Overviews – werden Quellen mitgeliefert oder lassen sich per Nachfrage einholen („Woher stammt diese Information?"). Diese Quellen sind aufschlussreich: Meist handelt es sich um Vergleichsportale, Branchenverzeichnisse, Fachmedien oder Bewertungsplattformen, nicht um die eigene Website.

• Tauchen die eigenen Auftritte auf diesen Plattformen überhaupt auf?
• Sind Profil, Leistungsbeschreibung und Kontaktdaten dort vollständig und aktuell?
• Existieren Fachbeiträge oder Erwähnungen auf unabhängigen Portalen des Segments?

Das zeigt: Sichtbarkeit entsteht nicht nur auf der eigenen Homepage, sondern vor allem in einem Netz externer Quellen, auf die KI-Systeme als vertrauenswürdig zugreifen.

Schritt 4: Den Wettbewerb einordnen

Bei den Prompts aus Schritt 2 fällt in der Regel auf, dass ein bis drei Wettbewerber wiederholt genannt werden. Diese Namen lohnt es sich zu notieren und die Fragen aus Schritt 3 auch für sie zu stellen:

• Auf welchen Plattformen sind diese Anbieter präsent, auf denen man selbst fehlt?
• Werden bestimmte Fachbegriffe (etwa bAV, Berufsunfähigkeitsversicherung, Risikolebensversicherung) konsequent mit ihrem Namen genannt?
• Wirken sie in der Antwort spezialisiert auf ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Zielgruppe – oder breit aufgestellt?

Auffällig ist dabei häufig: Wer sich klar auf ein Thema oder eine Nische festlegt, wird von KI-Systemen eher als eindeutige Antwort erkannt als ein Generalist mit breitem Angebot.

Schritt 5: Die eigene Struktur prüfen

Im letzten Schritt folgt ein kurzer Blick auf die eigene Website und die eigenen Profile – nicht auf Optik oder Text, sondern auf Struktur:

• Sind Leistungen, Zielgruppen und Fachthemen in klaren, kurzen Abschnitten beschrieben statt in langen Fließtexten?
• Gibt es eine FAQ-Sektion mit Fragen, wie Kunden sie tatsächlich stellen würden?
• Sind Name, Standort, Zulassung und Spezialisierung einheitlich und identisch auf Website, Branchenverzeichnissen, Bewertungsportalen und Social-Media-Profilen hinterlegt?

Uneinheitliche oder unvollständige Angaben über verschiedene Plattformen hinweg erschweren es KI-Systemen, eine Person oder Kanzlei eindeutig als eine zusammenhängende Entität zu erkennen.

Erste Sofortmaßnahmen

Wer nach diesem Check feststellt, dass er kaum oder gar nicht vorkommt, kann kurzfristig ansetzen:

• Profile auf den in Schritt 3 identifizierten Vergleichs- und Branchenplattformen vervollständigen und konsistent halten.
• Eine FAQ-Seite mit den Fragen aus Schritt 2 aufbauen – klar formuliert, mit konkreten, faktenbasierten Antworten.
• Die eigene Spezialisierung schärfen und auf der Website sowie in externen Profilen einheitlich kommunizieren, statt ein möglichst breites Themenspektrum abzudecken.
• Fachbeiträge auf unabhängigen Portalen des eigenen Segments platzieren, in denen der eigene Name im Zusammenhang mit den relevanten Fachbegriffen erscheint.

Diese fünf Schritte zeigen zuverlässig, wo man steht – sie ersetzen aber keine tiefergehende Analyse. KI-Sichtbarkeit entsteht nicht durch einzelne Textanpassungen, sondern durch ein Zusammenspiel aus maschinenlesbarer Struktur, eindeutiger Entität, thematischem Kontext und externer Bestätigung durch Drittquellen. Wer als Vermittler oder Maklerhaus dauerhaft in KI-Antworten vorkommen will, sollte diesen Aufbau als längerfristiges Projekt verstehen – ähnlich wie einst den Aufbau der eigenen Auffindbarkeit bei Google.

Haftungsrechtliche Fragen

Aus juristischer Sicht führt die zunehmende Nutzung von KI-generierten Empfehlungen durch Kunden aber zu einer tiefgreifenden Verschiebung im Haftungs- und Vermittlerrecht. Während die KI-Verordnung (AI Act) primär die Hersteller der Systeme in die Pflicht nimmt, stehen Finanz- und Versicherungsmakler vor neuen regulatorischen Herausforderungen, sobald KI-Systeme die klassische Schnittstelle zum Kunden besetzen. Norman Wirth hat sich mit diesem Thema schon befasst:

„Das zielt auf eine der entscheidenden Zukunftsfragen für den Finanz- und Versicherungsvertrieb überhaupt. Bislang konzentrieren sich die meisten tatsächlichen KI-Anwendungen in unserer Branche noch auf die Rationalisierung von Backoffice-Arbeiten – überspitzt gesagt auf Tätigkeiten, die häufig auch ein besserer Praktikant erledigen könnte. Mit agentenbasierter KI verändert sich die Fragestellung aber grundlegend.“

KI-Systeme werden künftig nicht nur Informationen aufbereiten, sondern Kundendaten analysieren, konkrete Finanz- oder Versicherungsprodukte auswählen, Empfehlungen aussprechen und perspektivisch womöglich unmittelbar in Abschlussprozesse eingreifen.

Wirth:

„Darauf ist unser Regulierungsrahmen bislang nicht vorbereitet. Die bestehenden Vorschriften wurden für eine Welt konzipiert, in der Beratung und Vertrieb durch Menschen beziehungsweise regulierte Unternehmen erfolgen. Ein Vermittler haftet für das, was er seinem Kunden empfiehlt. Er muss Beratungs-, Informations- und Dokumentationspflichten erfüllen, eine Qualifikation nachweisen und verfügt über eine entsprechende Gewerbeerlaubnis.“

„Das hat die KI gesagt“ ist also für Makler selbstverständlich kein Haftungsausschluss. Genau deshalb stellt sich die Frage mit zunehmender Dringlichkeit auch in die andere Richtung: Was gilt eigentlich, wenn KI-Systeme faktisch dieselbe Tätigkeit übernimmt? Wirth:

„Ein falsch konzipierter oder interessengeleiteter Algorithmus kann denselben Beratungsfehler nicht nur bei einem Kunden machen, sondern potenziell bei Tausenden oder Millionen Menschen gleichzeitig. Gleichzeitig haben wir die bekannte Black-Box-Problematik: Wie soll ein Verbraucher nachvollziehen – und im Streitfall vielleicht sogar beweisen –, warum ihm eine KI gerade dieses Produkt empfohlen hat? Haftung ist deshalb für uns eines der zentralen Themen.“

Die internationale Diskussion ist gestartet

Die Diskussion hat längst begonnen. Verbraucherorganisationen wie BEUC und Finance Watch beschäftigen sich insbesondere mit der Skalierbarkeit von Fehlberatungen, mangelnder Nachvollziehbarkeit und offenen Haftungsfragen. Wirth führt weiter aus:

„Auch die europäische Versicherungsaufsicht EIOPA ist bereits - oder jetzt erst? - mit der Frage befasst, wie die bestehenden Regeln für Finanz- und Versicherungsberatung auf KI-Systeme anzuwenden sind, die konkrete Produkte empfehlen. Nach den uns vorliegenden Informationen wird hierzu im Herbst eine weitere Einordnung auf europäischer Ebene erwartet.“

Auch die britische Finanzaufsicht FCA beschäftigt sich mit dieser Entwicklung. Dass das keine ferne Zukunftsmusik ist, zeigt der Blick in die USA. Dort entwickeln sich bereits KI-Angebote in Richtung personalisierter Finanzunterstützung unter Einbeziehung persönlicher Finanzdaten. Die Entwicklung geht also erkennbar weg vom bloßen Chatbot hin zum persönlichen KI-Agenten.

„Genau hierzu versuchen wir auch national belastbare Antworten zu bekommen. Entsprechende Fragen sind bereits an BaFin und DIHK adressiert. Die BaFin hat bislang im Wesentlichen auf fehlende Zuständigkeit verwiesen; vom DIHK haben wir aus meiner Sicht ebenfalls noch keine befriedigende Einordnung zu diesen Grundsatzfragen erhalten. Angesichts der Dimension der Entwicklung halte ich das für nicht akzeptabel. Bei einer zentralen Zukunftsfrage des Finanz- und Versicherungsvertriebs können wir uns nicht dauerhaft zwischen Zuständigkeiten hin- und herschicken lassen, während sich gleichzeitig Geschäftsmodelle entwickeln, die möglicherweise unmittelbar in erlaubnispflichtige Beratungs- und Vermittlungstätigkeiten hineinreichen“,

so Wirth.

Er fordert daher:

„Es kann jedenfalls nicht sein, dass die Vermittler für nahezu alles, was sie ihren Kunden sagen und empfehlen, persönlich und unternehmerisch einstehen müssen, während globale Technologieunternehmen mit enormer Marktmacht in genau diese Beratung einsteigen und am Ende möglicherweise nicht denselben Spielregeln unterliegen. Hier erwarte ich auch von der europäischen Gesetzgebung eine klare Reaktion. Die Politik darf nicht einfach zuschauen, wie hier disruptiv neue Beratungs- und Vertriebsstrukturen entstehen. Innovation ist ausdrücklich zu begrüßen – und KI kann Finanzberatung möglicherweise sogar für zusätzliche Bevölkerungsgruppen zugänglich machen. Aber dann brauchen wir ein echtes Level Playing Field. Wenn auf europäischer und nationaler Ebene nicht sehr bald geklärt wird, welche regulatorischen und haftungsrechtlichen Regeln für solche KI-Systeme gelten, werden wir uns vermutlich schon in ein zwei Jahren in einer deutlich veränderten Beratungswelt wiederfinden.“

KI-Sichtbarkeit wird zur strategischen Aufgabe für Vermittler

KI-Sichtbarkeit lässt sich für Vermittler nicht mehr dem Zufall überlassen, sondern beginnt mit einem einfachen, selbst durchführbaren Check über Namens-Prompts, Kundenfragen, Zitationsquellen und Wettbewerbsvergleich. Wer dabei feststellt, dass er kaum oder gar nicht auftaucht, sollte dies als strukturelles Problem verstehen – fehlende Konsistenz über Plattformen hinweg, mangelnde Spezialisierung oder das Fehlen unabhängiger Fachbeiträge – und nicht als kurzfristig lösbares Textproblem. Parallel dazu wirft die wachsende Rolle von KI-Empfehlungen im Vertrieb ernsthafte, bislang ungeklärte Haftungs- und Regulierungsfragen auf, die Verbände wie der AfW aktiv gegenüber BaFin, DIHK und EIOPA adressieren, ohne bislang befriedigende Antworten erhalten zu haben.