AI Visibility (Baseline)
rund 20 %
Case Study
Wie ein Schweizer Mobilitäts- und Freizeitanbieter seine digitale Präsenz in KI-Antworten nachhaltig als Kategorie-Referenz etabliert hat.
Durch den Aufbau einer AI Visibility Architecture (AIVA)
Executive Summary
Ein etablierter Schweizer Bahn- und Ausflugsanbieter war in KI-Antworten kein unbeschriebenes Blatt. Für seine eigenen Produkte wurde er genannt, in der Kategorie als Ganzes bewegte er sich jedoch auf Augenhöhe mit dem Wettbewerb.
Reisende planen Ausflüge zunehmend in Systemen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overview. Dort teilte sich das Unternehmen die Sichtbarkeit mit etablierten Wettbewerbern, Reiseportalen und Buchungsplattformen.
Nach dem Aufbau der AI Visibility Architecture ist das Unternehmen in seiner Kategorie ein klarer Bezugspunkt. Der Share of Voice stieg von rund 40 auf über 50 Prozent, und aus einer Präsenz in einzelnen Produktfragen wurde ein deutlicher Vorsprung in den eigenen Erlebnissen.
rund 11 % → rund 68 % Sichtbarkeit im Intent Führerstandsfahrt
rund 40 % → über 50 % Share of Voice in der Kategorie
rund 88 % Share of Voice im touristischen Kernprodukt
über 60 % Share of Voice in Perplexity
Gemessen mit Peec AI, modellübergreifend über ChatGPT, Perplexity und Google AI Overview. Vergleich einer frühen Baseline gegen ein rollierendes 30-Tage-Fenster. Intent-Werte je getracktem Prompt im selben Vergleich. Werte gerundet.
Die Ausgangssituation:
Präsent, aber nicht konsolidiert im Segment Bahnreisen und Ausflugstourismus
Das Unternehmen hatte:
- eine starke Marke mit klar profilierten eigenen Produkten und Erlebnisangeboten
- eine funktionierende Website und etablierte klassische Kanäle
- erste Nennungen in KI-Antworten, vor allem bei direkten Produktfragen
Und trotzdem:
- bei breiten Inspirations- und Ausflugsfragen: kaum Präsenz, oft hinter Portalen und Buchungsplattformen
- im Kategorie-Share-of-Voice bei rund 40 Prozent, geteilt mit etablierten Wettbewerbern und Reiseplattformen
- in offenen Ausflugs- und Inspirationsfragen noch nicht als naheliegende Wahl verankert
Die Aufstellung war solide, aber ungleich verteilt. KI-Systeme nannten das Unternehmen dort, wo der Produktname bereits eindeutig war, und übergingen es dort, wo die Frage offen gestellt war. Sichtbarkeit für ein einzelnes Produkt ist nicht dasselbe wie Autorität für eine Kategorie.
Im AIVA-Modell bedeutet das: Ohne konsolidierte Architektur bleibt Sichtbarkeit an einzelne Produkte gebunden und wächst nicht in die Breite der Kategorie.
Die Ausgangsdaten (Peec AI Analysis)
Share of Voice (Baseline)
rund 40 %, geteilt mit dem Wettbewerb
Ø Antwortposition
1,7
AIVA Maturity (Einordnung)
Level 2 bis 3 (Fragmented / Emerging)
Problemkern
Sichtbarkeit konzentrierte sich auf einzelne Produkt-Intents und trug nicht in die breiteren Kategorie- und Inspirationsfragen.
Die eigentliche Ursache:
Ein Architekturproblem, kein Content-Problem
Die technische Grundlage war intakt. Die Website war für KI-Crawler zugänglich und lesbar. Die Diagnose entlang des AIVA Framework zeigte drei strukturelle Defizite, die die Sichtbarkeit an einzelne Produkte fesselten.
Ungleiche Entity Authority
Das Unternehmen war als Betreiber seiner Produkte klar erkennbar, aber nicht durchgängig als Referenz für die Kategorie Ausflug und Bahnreise verankert.
Wo der Produktname fehlte, fehlte die Marke. Eine Entität, die nur über ihre Produkte greifbar ist, wird bei offenen Fragen selten genannt.
Fehlende External Validation Layer
Bei breiten Ausflugs- und Inspirationsfragen stützen sich die Modelle auf Reiseportale, Aggregatoren und touristische Plattformen. Auf diesen Quellen war das Unternehmen unterrepräsentiert.
Ohne Präsenz in den Quellen, die KI-Systeme für ein Thema als maßgeblich lesen, sinkt die Wahrscheinlichkeit einer Empfehlung.
Schwache Co-Occurrence in Inspirations-Intents
Wettbewerber und Portale erschienen konsistent im Kontext von Fragen wie Tagesausflug, schönste Bahnstrecke oder Ausflug mit dem Zug. Diese Verknüpfung fehlte dem Unternehmen außerhalb seiner Produktnamen.
Für KI-Systeme bedeutete das: Bei der offenen Frage nach einem Ausflug wurde die Marke seltener mitgedacht.
Die Lösung: Aufbau der AIVA (AI Visibility Architecture)
Statt mehr Inhalte zu produzieren, wurde die Referenzarchitektur der Marke neu geordnet. Nicht als Content-Problem, sondern als Architekturproblem.
Der Einstieg erfolgte über einen fokussierten AIVA Architecture Sprint mit klarem Ziel: die vorhandene Produktsichtbarkeit in die Breite der Kategorie überführen. Die Umsetzung erfolgte in vier Schritten.
Prompt Landscape Mapping
Schritt 1- Analyse der relevanten KI-Nachfrage im Segment Bahnreisen und Ausflugstourismus
- Kartierung von 25 getrackten Intents von Produktfragen bis zu offenen Inspirationsfragen
- Priorisierung nach Relevanz für Nachfrage und Positionierung
AI Mention Mapping
Schritt 2- Analyse, welche Anbieter und Portale in KI-Antworten dominieren und warum
- Identifikation der Quellen, auf die sich die Modelle bei Ausflugsfragen stützen
- Erfassung der Co-Occurrence Gaps gegenüber etablierten Wettbewerbern, Portalen und Buchungsplattformen
Architecture Rebuild (Core AIVA Hebel)
Schritt 3- Der entscheidende Eingriff lag im Referenznetz außerhalb der Website
- Eindeutige Verankerung des Unternehmens als Entität für seine Produkte und für die Kategorie
- Maschinenlesbare Verknüpfung von Marke, Produkt und Anlass, etwa touristische Bahnstrecken und Erlebnisangebote wie die Führerstandsfahrt
- Aufbereitung externer Inhalte als Fakten- und Referenzpunkte für die Zitation
Authority Amplification
Schritt 4- Referenzinhalte, die KI-Systeme als Quelle für Ausflugs- und Produktfragen heranziehen
- Externe Validierungssignale auf relevanten Reise- und Fachplattformen
- Gezielte Abdeckung entscheidungsnaher Fragen zu Anlass, Ablauf und Angebot
- Nicht durch mehr Content, sondern durch präzisere Architektur-Signale
Die Ergebnisse: Von verteilter Präsenz zu einem klaren Vorsprung
Im Beobachtungszeitraum verschob sich die Position des Unternehmens von einer geteilten Sichtbarkeit zu einem klaren Vorsprung. Die stärkste Bewegung zeigte sich dort, wo das Unternehmen eigene Erlebnisse besitzt.
| Vorher | Nachher | |
|---|---|---|
| AI Visibility: | rund 20 % | gut 21 % |
| Share of Voice | rund 40 % (geteilt mit dem Wettbewerb) | über 50 % (klarer Vorsprung in der Kategorie) |
| AIVA Maturity: | Level 2 bis 3 (Fragmented / Emerging) | Richtung Level 4 (Strategic) |
| Intent Führerstandsfahrt: | rund 11 % Sichtbarkeit | rund 68 % Sichtbarkeit, rund 80 % Share of Voice |
rund 37 %Sichtbarkeit in Google AI Overview
rund 74 % → rund 88 %SoV im Kernprodukt
rund 11 % → rund 68 %Intent Führerstandsfahrt
rund 40 % → über 50 %Share of Voice
Warum diese Strategie funktioniert
KI-Systeme funktionieren anders als Suchmaschinen. Sie bauen Antworten aus Referenzen und semantischen Beziehungen, aus extern validierten Quellen und aus antwortfähigen Inhalten, nicht aus rankbaren Seiten.
Eine Marke, die klar mit ihren Anlässen und ihrer Kategorie verknüpft ist, wird häufiger genannt, als Referenz eingeordnet und ist präsent, bevor die Reise gebucht wird.
Der strategische Effekt
Der wesentliche Effekt ist nicht Traffic, sondern die Rolle als naheliegende Empfehlung im Reiseentscheid.
Im Ausflugs- und Freizeitmarkt bedeutet das eine höhere Wahrscheinlichkeit, bei der offenen Frage nach einem Erlebnis genannt zu werden, eine stärkere Wahrnehmung als naheliegende Wahl und einen Vorsprung, solange Wettbewerber ihre Sichtbarkeit allein über klassisches SEO und Portale steuern.
Dieser Vorsprung beruht auf Architektur. Er lässt sich nicht kurzfristig über Budget oder Reichweite ausgleichen.
Fazit
Der Fall zeigt eine Einordnung, die für viele etablierte Marken im DACH-Raum gilt.
AI Visibility ist keine Frage einzelner Seiten oder Kampagnen.
Sie entscheidet sich an der Architektur der Referenzen um eine Marke.
Vorhandene Sichtbarkeit für einzelne Produkte ist ein guter Ausgangspunkt, aber noch kein Vorsprung in der Kategorie. Der Schritt dorthin ist strukturell und beginnt mit einer klaren Standortbestimmung. Genau das leistet der AIVA Architecture Sprint.
Marken, die ihre AI Visibility Architecture aktiv aufbauen, werden häufiger genannt, schneller gefunden und als naheliegende Wahl eingeordnet. Wer nur einzelne Produkte pflegt, bleibt in den offenen Fragen unsichtbar.
Sie möchten wissen, wo Ihre Organisation im AIVA-System steht?
Der AIVA Architecture Sprint hilft Ihnen, Ihre aktuelle AI Visibility strukturiert einzuordnen, Defizite sichtbar zu machen und klare Prioritäten für die nächsten Schritte abzuleiten.
