Fachbeiträge Unsichtbar im Algorithmus Warum Dax-Konzerne wie Airbus für die KI keine Rolle spielen – und wie PR gegensteuern kann
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- von Lukas von Zittwitz, Berlin
Fragt man ChatGPT oder Perplexity nach der Reputation der Dax-40-Konzerne, zeigt sich ein extremes Gefälle: Während Siemens und SAP die Antworten dominieren, findet ein wirtschaftliches Schwergewicht wie Airbus kaum statt. Wie kann das sein? Die Antwort liegt in den Quellen, die Algorithmen zur Validierung nutzen. Für Kommunikationsentscheider entsteht ein neuer Reputationsraum. Doch die wenigsten wissen aktuell, was KI über ihre Marke ausspuckt – und ob sie das eigene Narrativ noch kontrollieren. Wir haben bei Twenty-Eight die KI-Sichtbarkeit der Dax-40 analysiert. Die Ergebnisse zeigen deutlich: Wirtschaftliche Größe schützt nicht vor algorithmischer Bedeutungslosigkeit.
Marktwert ungleich KI-Relevanz
Mithilfe der KI-Beobachtungssoftware Peec.ai haben wir insgesamt 25 Prompts aus fünf strategischen Kernbereichen – Reputation & Arbeitsplatz, Innovation & Zukunft, Risiko & Marktüberblick, Marke & Führung und Performance & Investment – über vier Wochen beobachtet und ausgewertet. Wir fragten beispielsweise: „Welche Dax-40-Unternehmen sind für ihre positive Unternehmenskultur bekannt?“ oder „Welche Dax-40-Unternehmen gelten als die innovativsten?“. Für die Beantwortung der Fragen wurden insgesamt über 12.500 Quellen referenziert. Das Ergebnis: Über alle Fragestellungen hinweg prägen Siemens (74 Prozent Sichtbarkeit) und SAP (73 Prozent) die Antworten der KI mit Abstand am stärksten. Die Tech-Konzerne machen damit ihrem Namen alle Ehre.
Auf der anderen Seite der Skala finden wir Unternehmen, die von der KI fast durchweg ignoriert werden. Ein prägnantes Beispiel ist Airbus. Der Konzern zählt zweifellos zu den wertvollsten und wirtschaftlich relevantesten Unternehmen im Dax-40. Dennoch taucht er in nur zehn Prozent der KI-Antworten auf (Platz 25). Besonders im Bereich Marke & Führung schneidet das Unternehmen schwach ab: Bei Fragen zum gesellschaftlichen Engagement liegt Airbus auf den hintersten Rängen, bei Prompts zur Vision des CEOs wird es gar nicht erst genannt. Unterzieht man die zitierten Quellen nun einer Gap-Analyse – vergleicht also, wo der Wettbewerb genannt wird, Airbus aber fehlt –, fällt auf, dass der Konzern vor allem in redaktionellen Medien eine untergeordnete Rolle spielt. Dieses Defizit in der Earned-Media-Präsenz führt direkt dazu, dass Airbus an KI-Sichtbarkeit verliert – und das, obwohl das Unternehmen wirtschaftlich eigentlich relevant genug wäre, um omnipräsent zu sein. Das zeigt: Wer nicht mit redaktionellen Inhalten präsent ist, existiert im KI-Diskurs schlichtweg nicht.
Earned Media als Algorithmus-Futter
Warum genau diese redaktionelle Präsenz den Unterschied macht, zeigt ein Blick auf die Herkunft der KI-Daten. Wir haben analysiert, auf welche der über 12.500 Quellen die KI-Systeme für ihre Antworten am häufigsten zurückgreifen. Das Ergebnis ist ein starkes Plädoyer für klassische Medienarbeit. Mit 43 Prozent bilden redaktionelle Medien die mit Abstand wichtigste Referenzquelle der Sprachmodelle für die Dax-40. Etablierte Wirtschafts- und Fachportale wie handelsblatt.com oder finanzen.net gehören zu den Hauptquellen für die Algorithmen. Unternehmenswebsites folgen auf Platz zwei (31 Prozent) – wobei sich keine einzige Hauptseite eines Dax-40-Unternehmens unter den Top-20-Domains befindet. Nutzergenerierte Inhalte (UGC) auf Plattformen wie LinkedIn machen immerhin sechs Prozent der Referenzen aus.
Woran liegt das? Sprachmodelle suchen nach objektiver Validierung. Ein redaktioneller Artikel in einem Fachmedium hat für die KI ein ungleich höheres Gewicht als ein glänzender Post auf dem Corporate-LinkedIn-Kanal. Wer die KI-Meinung steuern will, muss also klassische PR-Arbeit leisten und Earned Media generieren. Das ist im Übrigen nicht immer so. Aus unserer Arbeit mit Marken wie Indeed wissen wir: Je allgemeiner die Frage an die KI, desto häufiger stützen sich LLMs auf gut rankende Corporate-Blogs statt auf redaktionelle Artikel.
Weniger Rauschen, mehr Kontrolle: Das GEA-Beispiel
Doch es geht bei Earned Media nicht nur um die bloße Masse an Erwähnungen. Unsere Analyse offenbart einen strategischen Hebel: Je geringer das allgemeine mediale Rauschen um eine Marke, desto gezielter lässt sich die Meinung der KI steuern. Hier liefert unsere Analyse ein exemplarisches Beispiel: Der Maschinenbaukonzern GEA wird in nur einem einzigen Prozent der KI-Antworten genannt – er hat also eine extrem geringe Sichtbarkeit. Dennoch erreicht das Unternehmen mit 68 von 100 Punkten das absolut beste Sentiment (die Tonalität der Wahrnehmung) aller Dax-40-Unternehmen. Wie ist das möglich? Es ist die simple Logik der Algorithmen: Wo die breite, allgemeine Berichterstattung (und damit die statistische Wahrscheinlichkeit für kritische Kontexte) fehlt, fallen spezifische, proaktiv gesetzte Themen überproportional ins Gewicht. Bei GEA sind das vor allem hochgradig positive Berichte zu Karrierechancen, flexiblen Arbeitsmodellen und Work-Life-Balance.
Für Kommunikationschefs bedeutet das: Ein kleiner medialer Fußabdruck bietet die Chance auf Deutungshoheit. Wer nicht täglich im Kreuzfeuer der Nachrichten steht, kann die Meinung der KI über sein Unternehmen fast formen – vorausgesetzt, die wenigen vorhandenen Beiträge bedienen die gewünschten Kernthemen.
Fazit: KI-Sichtbarkeit strategisch beeinflussen
Sprachmodelle sind der neue Reputationsraum, der massiven Einfluss auf Öffentlichkeit, Arbeits- und Kapitalmarkt hat. PR-Entscheider haben einen Hebel in der Hand, um diese Wahrnehmung zu formen. Für die Praxis empfehlen sich dafür 3 Schritte:
- Status quo analysieren
Etablieren Sie ein systematisches Monitoring Ihrer KI-Sichtbarkeit. Finden Sie heraus, wie Ihre Marke in relevanten Prompts auftaucht – und bei welchen Themen Ihre Wettbewerber dominieren. - KI-Narrative entwickeln
Entscheiden Sie trennscharf, mit welchen Themen Sie algorithmisch verknüpft werden wollen. Das GEA-Beispiel zeigt, wie leicht man die Wahrnehmung kontrollieren kann. - Quellen-Ökosystem steuern
Dominieren Unternehmenswebseiten die Ergebnisse Ihrer Prompts? Gehen Sie Partnerschaften ein (oft gegen Bezahlung). Dominieren Nachrichtenartikel die Antworten? Bauen Sie Ihre Medienarbeit massiv aus. Die Praxis zeigt: Wer die Quellen lenkt, formt die KI-Antwort.
Über den Autor: Lukas von Zittwitz ist Gründer und Geschäftsführer von Twenty-Eight. Die Berliner PR-Agentur baut öffentliche Expertinnen und Experten für Unternehmen auf und beeinflusst aktiv deren KI-Reputation. Zu den Agenturkunden gehören die Jobseite Indeed, die Wirtschaftskanzlei Hausfeld, oder die Influencer-Agentur Netzschreier.
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