Die SEO-Illusion: Warum KI-Systeme keine besten Anbieter finden, sondern nur alte Bekannte

Das methodische Fundament: Was die Daten wirklich zeigen

Die Untersuchung der AI-Architekten von AN Digital basiert auf einer großflächigen empirischen Auswertung in Zusammenarbeit mit dem Analyseanbieter Peec.ai, einem Spezialisten für KI-Sichtbarkeitsmessung. Für die Studie wurden mehrere Millionen KI-Zitate sowie über 11.000 reale Nutzer-Prompts entlang des gesamten Marketing-Funnels systematisch ausgewertet.

Das Besondere an der Methodik: Die Anfragen wurden entlang des gesamten klassischen Marketing-Funnels kategorisiert:

• Information (Top-of-Funnel): Allgemeine Informationssuche (z. B. „Wie funktioniert eine betriebliche Altersvorsorge?“).
• Comparison (Middle-of-Funnel): Abwägungsfragen und Kriterienauswahl (z. B. „Welche Faktoren sind beim Berufsunfähigkeitsschutz wichtig?“).
• Decision (Bottom-of-Funnel): Konkrete, oft kommerzielle Kauf- und Marken-Prompts (z. B. „Anbieter X vs. Anbieter Y – wer ist besser?“ oder „Bester Sachversicherer für KMU“).

Das zentrale und überraschende Ergebnis dieser Analyse: Die zehn meistgenannten Marken einer Branche halten über alle Phasen hinweg konstant rund 25 Prozent aller Markennennungen.

Ob ein Nutzer ganz am Anfang nach Grundlagen fragt oder am Ende direkt Tarife vergleichen will, ändert an diesem Marktanteil innerhalb der KI-Antworten fast nichts. Große Sprachmodelle (LLMs) „entdecken“ Marken also keineswegs spontan im Moment der Kaufentscheidung, wenn nach dem „besten“ Anbieter gefragt wird. Vielmehr greifen sie algorithmisch auf das zurück, was zuvor in ihren tiefen Wissensstrukturen als vertrauenswürdige Referenz etabliert wurde.

Für beratungsintensive und vertrauensbasierte Branchen wie die Assekuranz oder Vermögensverwaltung liefert diese Datenbasis den Beweis: Die Weichen für eine KI-Empfehlung werden meist Monate vor der eigentlichen Kundenanfrage gestellt.

Viele Anbieter reagieren mit klassischer Generative Engine Optimization (GEO) und optimieren plumpe SEO-Texte für Phrasen wie „bester Versicherer für X“. Das läuft ins Leere.

Der Grund: KI-Systeme ranken keine Webseiten. Sie synthetisieren Antworten aus einem verteilten Netz aus Fachportalen, Vergleichsplattformen und Wissensquellen. Das entscheidende Spielfeld liegt außerhalb der eigenen Domain.

Vier Hebel für die KI-Sichtbarkeit von Versicherern

Damit ein Sprachmodell eine Marke überhaupt empfiehlt, müssen vier Ebenen zusammenspielen:

• Maschinenlesbarkeit: Sind Daten zu Tarifen, Zielgruppen und Leistungsfällen so strukturiert, dass KI-Modelle sie verlustfrei auslesen können?
• Entität: Ist die Marke in den Wissensgraphen (Knowledge Graphs) der Modelle als eindeutige, verifizierbare Größe verankert?
• Thematischer Kontext: Erscheint der Anbieter auf Fachportalen im direkten Zusammenhang mit den Begriffen, die die Zielgruppe tatsächlich verwendet – etwa Berufsunfähigkeitsschutz, betriebliche Altersvorsorge oder Sachversicherung für KMU?
• Externe Validierung: Nennungen auf unabhängigen Drittseiten und Fachmedien wiegen für das Modell deutlich schwerer als Aussagen auf der eigenen Website.

Praxisbeispiel: Von 0 auf 100 % Sichtbarkeit

Wie schwerwiegend eine fehlende KI-Architektur ist, zeigt ein anonymisiertes Beispiel aus einem eigenen Projekt in der Schweiz (interne, nicht extern auditierte Projektdaten): Eine etablierte Schweizer Pensionskasse tauchte trotz starkem Content bei ChatGPT, Claude und Perplexity nicht einmal bei der Suche nach dem eigenen Namen auf. Sie existierte für die KI schlicht nicht als Entität.

Nach sechs bis acht Wochen gezielter Strukturierung von Fachinhalten und dem Aufbau externer Referenzsignale stieg die Sichtbarkeit bei zentralen Fach-Prompts von 0 auf nahezu 100 Prozent, in Google AI Overviews von 27,3 auf 53,8 Prozent. Diese Zahlen stammen aus einem einzelnen, nicht extern verifizierten Projekt und sind als Illustration zu verstehen, nicht als repräsentativer Beleg für die Branche insgesamt.

Was das für die Praxis bedeutet

Für Versicherer: KI-Sichtbarkeit ist keine kurzfristige Marketing-Kampagne. Es ist eine strukturelle, langfristige Investition in die digitale Markenbekanntheit. Kontinuierliche Fachpublikationen auf Drittplattformen schlagen schnelle Content-Sprints.

Für Vermittler: Die Trefferliste einer KI ist keine neutrale Marktübersicht. Sie zeigt nur, welche Anbieter digital am besten verankert sind – nicht, wer fachlich am besten passt. Die unabhängige, manuelle Marktsichtung bleibt Teil der Sorgfaltspflicht.

Die Kaufentscheidung beginnt vor der ersten Anfrage

Generative KI verändert die Anbietersuche fundamental. Wer als Versicherer oder Vermittler in den Wissensstrukturen der Modelle nicht stattfindet, hat die Konversion bereits verloren, lange bevor das erste Beratungsgespräch beginnt.