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

Wer bei ChatGPT, Perplexity oder Copilot nach einem Versicherungsmakler für die betriebliche Altersvorsorge fragt, bekommt keine Trefferliste, sondern eine fertige Antwort mit meist nur ein bis drei konkreten Namen. Ob der eigene Name darunter ist, wissen die wenigsten Vermittler – die meisten haben es schlicht noch nie getestet. Die folgende Checkliste zeigt, wie sich das in wenigen Minuten selbst prüfen lässt – und was danach zu tun ist.

Warum das für Vermittler relevant ist

Der Grund dafür liegt in der Funktionsweise von KI-Systemen selbst: Sie durchsuchen bei einer Anfrage nicht in Echtzeit das Web, sondern synthetisieren ihre Antworten aus zuvor aufgebautem Wissen – aus Trainingsdaten und aus einem Netz von Quellen, die das jeweilige System als verlässlich einstuft. Ob ein Makler in einer Antwort auftaucht, entscheidet sich damit größtenteils, bevor die Kundenanfrage überhaupt gestellt wird. Sichtbarkeit lässt sich deshalb nicht kurzfristig erzwingen, sondern nur gezielt prüfen und Schritt für Schritt aufbauen – vorausgesetzt, man versteht, worauf es dabei ankommt. Genau hier liegt die Krux: Viele Vermittler haben sich mit dem Thema bislang schlicht nicht beschäftigt. Und diejenigen, die es bereits getan haben, gehen oft von einer trügerischen Annahme aus – KI-Sichtbarkeit sei eine Art SEO 2.0 oder 3.0, bei der automatisch mitzieht, wer bei Google gut gefunden wird, eine gepflegte Website und gute Bewertungen hat. So einfach ist es leider nicht, wie die folgende Checkliste zeigt.

Schritt 1: Markenbekanntheit testen

Der einfachste Test kommt zuerst: Firmennamen, gegebenenfalls auch den eigenen Namen als Vermittler, direkt in ChatGPT, Perplexity, Copilot und Google AI eingeben – etwa mit Fragen wie „Wer ist [Firmenname]?“ oder „Was macht [Name] als Versicherungsmakler?“. Kommt eine korrekte, aktuelle Antwort zurück, ist die Marke zumindest als Entität bekannt. Bleibt die Antwort vage, veraltet oder aus – etwa mit dem Hinweis, das System kenne das Unternehmen nicht –, fehlt die Grundlage für alles Weitere: KI-Systeme können nur empfehlen, was sie als eigenständige, verlässliche Größe erkennen.

Schritt 2: Typische Kundensuchanfragen simulieren

Im zweiten Schritt geht es nicht mehr um den eigenen Namen, sondern um die Fragen, die Kunden tatsächlich stellen – etwa „Welcher Makler ist gut für betriebliche Altersvorsorge in Köln?“ oder „Bester Ansprechpartner für Berufsunfähigkeitsversicherung im Mittelstand“. Entscheidend ist, mehrere Varianten und mehrere KI-Systeme zu testen, da sich die Quellenlage je nach Modell unterscheidet. Taucht der eigene Name in keiner der Antworten auf, ist das kein Zufall, sondern ein Hinweis auf eine strukturelle Lücke in der eigenen Positionierung.

Schritt 3: Zitationsquellen analysieren

Viele KI-Systeme nennen inzwischen die Quellen, aus denen sie ihre Antwort zusammengestellt haben, oder lassen sich mit einer Nachfrage wie „Woher hast du diese Information?“ dazu bewegen. Ein Blick auf diese Quellen zeigt, welche Plattformen im eigenen Fachgebiet als vertrauenswürdig gelten – Vergleichsportale, Verbandsseiten, Fachmedien oder Bewertungsportale. Ist der eigene Name auf diesen Plattformen nicht oder nur unvollständig gelistet, lässt sich hier gezielt ansetzen.

Schritt 4: Wettbewerbsanalyse durchführen

Wer stattdessen genannt wird, verdient einen genaueren Blick. Erscheinen bei denselben Anfragen regelmäßig dieselben zwei oder drei Wettbewerber, lohnt sich die Frage, wodurch sich diese auszeichnen: Sind sie auf denselben Plattformen präsent, die in Schritt 3 identifiziert wurden? Haben sie eine klarere fachliche Positionierung? Größe allein erklärt die Sichtbarkeit selten – oft sind es kleinere, aber klar profilierte Anbieter, die in KI-Antworten auftauchen, während deutlich bekanntere Namen fehlen.

Schritt 5: Technische Struktur der eigenen Inhalte prüfen

Zuletzt lohnt ein Blick auf die eigene Website und die dort vorhandenen Inhalte: Sind Spezialisierungen, Zielgruppen und Leistungen klar und in kompakten, faktendichten Abschnitten beschrieben – oder verstecken sie sich in langen, werblich formulierten Fließtexten? Gibt es FAQ-Bereiche oder strukturierte Angaben, die ein KI-System leicht extrahieren kann? Inhalte, die für menschliche Leser geschrieben sind, aber keine klare Struktur für Maschinen bieten, werden von KI-Systemen häufig übergangen – selbst wenn sie fachlich korrekt und vollständig sind.

Was nach dem Test zu tun ist

Ergibt die Checkliste, dass die eigene Marke in KI-Antworten kaum oder gar nicht vorkommt, führt der erste Schritt selten über die eigene Website. Entscheidender ist zunächst, die eigenen Profile auf den relevanten externen Plattformen zu konsolidieren – Verbandsverzeichnisse, Bewertungsportale, Brancheneinträge – und dort konsistente, aktuelle Angaben zu hinterlegen. Darauf aufbauend hilft eine klar umrissene fachliche Positionierung: Wer sein Spezialgebiet gegenüber KI-Systemen eindeutig benennt – und ebenso deutlich macht, wofür man nicht steht –, erhöht die Chance, bei den passenden Anfragen als relevante, spezialisierte Adresse erkannt zu werden. Eine einheitliche, klar profilierte digitale Identität über mehrere Plattformen hinweg ist damit die Grundlage für alles, was danach an Sichtbarkeit aufgebaut werden kann.

KI-Sichtbarkeit wird zum strukturellen Wettbewerbsvorteil

Die fünf Schritte ersetzen keine systematische Strategie, geben aber innerhalb weniger Minuten ein realistisches Bild davon, wie ein Vermittler heute in KI-Systemen wahrgenommen wird. Wer feststellt, dass er dort kaum vorkommt, sollte das nicht als Randthema behandeln: Je länger die Lücke besteht, desto stärker verfestigen sich die Wettbewerber in genau den Strukturen, die KI-Systeme für ihre Empfehlungen heranziehen.