Werde ich auch in Perplexity, Claude und Microsoft Copilot genannt – oder nur in ChatGPT?
Warum reicht Optimierung für eine einzige KI-Engine nicht aus?
Jede KI-Engine hat eine eigene Datenbasis: ChatGPT nutzt teils Bing- und Trainingsdaten, Perplexity crawlt live das Web, Claude stützt sich stark auf indexierte Textqualität, Copilot basiert auf dem Bing-Index. Optimierung nur für ChatGPT deckt daher bestenfalls eine von vier bis fünf relevanten Sichtbarkeitsquellen ab.
Viele Unternehmer:innen testen ihre Sichtbarkeit, indem sie eine Frage in ChatGPT eingeben – und sind zufrieden, wenn dort ihr Name auftaucht. Das Problem: ChatGPT ist nur eine von mehreren Engines, die potenzielle Kund:innen heute statt einer klassischen Google-Suche nutzen.
Die Fallstudie in diesem Beitrag zeigt an einem Beispielprojekt aus der Betreuung von faires.marketing, wie sich Sichtbarkeit über mehrere Engines hinweg unterschiedlich verhält – und warum eine einseitige Optimierung Anfragen kostet, die eigentlich erreichbar gewesen wären.
Der Kern: Jede Engine entscheidet nach eigenen Regeln, welche Quelle sie zitiert. Wer nur eine Regel bedient, verliert die anderen drei bis vier Kanäle automatisch.
Wie unterscheiden sich ChatGPT, Perplexity, Claude, Copilot und Gemini in ihrer Quellenmechanik?
ChatGPT kombiniert Trainingsdaten mit optionalem Live-Web-Zugriff über Bing, Perplexity crawlt bei jeder Anfrage live das Web und zitiert direkt mit Quellenlinks, Claude bewertet primär strukturierte, klar geschriebene Texte, Copilot arbeitet auf Basis des Bing-Index, Gemini nutzt Google-Suchdaten. Alle fünf benötigen strukturierte, faktenreiche Inhalte.
Vergleich der Mechanik
| Engine | Betreiber | Quellenbasis | Zitierverhalten |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | Trainingsdaten + optionaler Bing-Live-Zugriff (Browsing) | Nennt Quellen bei aktivierter Websuche, sonst aus Trainingswissen |
| Perplexity | Perplexity AI | Live-Web-Crawling bei jeder Anfrage | Zitiert direkt mit anklickbaren Quellenlinks, sehr quellentreu |
| Claude | Anthropic | Trainingsdaten, teils Web-Suche-Feature | Bevorzugt klar strukturierte, eindeutig belegte Aussagen |
| Copilot | Microsoft | Bing-Suchindex | In Microsoft 365 und Windows tief integriert, zitiert Bing-Quellen |
| Gemini | Google-Suchindex + Knowledge Graph | Eng verknüpft mit klassischen Google-Suchergebnissen |
Die Tabelle macht deutlich: Perplexity und Copilot hängen direkt an Web-Indizes (eigenes Crawling bzw. Bing), während ChatGPT und Claude stärker von Trainingsdaten und der Qualität strukturierter Inhalte abhängen. Wer nur auf eine Spalte optimiert, verpasst systematisch die anderen.
Was bedeutet diese Aufteilung konkret für die Optimierung einer Website?
Es braucht eine breite Faktenbasis: klare Antworten auf Fragen, strukturierte Daten (Schema.org), FAQ-Bereiche und aktuelle, überprüfbare Zahlen. Diese Basis wird sowohl von Live-Crawlern wie Perplexity als auch von trainingsdatenbasierten Modellen wie Claude gleichzeitig verwertet.
faires.marketing baut Websites deshalb von Anfang an nicht nur für Google-SEO, sondern für die gesamte Bandbreite an KI-Engines. Konkret heißt das: FAQ-Blöcke mit direkten Antworten, strukturierte Daten für Leistungen und Bewertungen, sowie Inhalte, die in sich geschlossene, zitierbare Antwort-Absätze liefern – statt langer, vager Marketingtexte.
Das ist der Unterschied zwischen einer generischen Vorlagen-Website und einer maßgebauten Struktur: Eine Baukasten-Seite liefert selten die klaren, strukturierten Fakten, die Perplexity live crawlen oder Claude aus einem Text extrahieren kann. Ein schlanker, sauber ausgezeichneter Code mit Schema.org-Markup dagegen wird von mehreren Engines parallel als vertrauenswürdige Quelle erkannt.
Das ist auch der Grund, warum GEO-Optimierung bei faires.marketing kein nachträgliches Add-on ist, sondern von Beginn an – schon in den kostenlos vorgebauten 70 % der Website im 70/30-Kennenlernprinzip – mitgedacht wird.
Welche Engine zählt besonders für B2B-Sichtbarkeit?
Für B2B-Unternehmen ist Microsoft Copilot besonders relevant, weil es tief in Microsoft 365, Outlook, Word und Teams integriert ist – also in Werkzeuge, die Entscheider:innen im Mittelstand und in Industrieunternehmen täglich nutzen. Wer hier nicht auftaucht, verpasst Anfragen direkt im Arbeitsalltag der Zielgruppe.
Für den Fokus von faires.marketing auf B2B- und Industrieunternehmen ist das ein entscheidender Punkt: Während Perplexity eher bei recherche-affinen Endnutzer:innen und Early Adopters stark ist, sitzt Copilot direkt in der Softwareumgebung, in der Einkäufer:innen, Projektleiter:innen und Geschäftsführer:innen im Mittelstand ohnehin arbeiten.
Da Copilot auf dem Bing-Index basiert, gelten hier ähnliche Regeln wie für klassisches technisches SEO: Ladezeit, strukturierte Daten und eindeutige Fakten-Absätze erhöhen die Chance, als Quelle herangezogen zu werden. Genau das deckt die kompromisslose 100/100-Performance in den Core Web Vitals ab, auf die faires.marketing bei jedem Projekt Wert legt – nicht als Selbstzweck, sondern weil Performance direkt in Sichtbarkeit bei Bing/Copilot übersetzt wird.
Bleibt eine Multi-Engine-Optimierung auch bei neuen KI-Modellen zukunftssicher?
Ja, solange die zugrundeliegende Struktur – klare Fakten, saubere Auszeichnung, aktuelle Quellenangaben – engine-unabhängig aufgebaut ist. Neue Modelle bewerten weiterhin strukturierte, überprüfbare Inhalte höher als vage Marketingtexte, unabhängig davon, welcher Anbieter das Modell trainiert.
Die Landschaft der KI-Engines verändert sich schnell: Neue Versionen von ChatGPT, Claude oder Gemini erscheinen mehrmals im Jahr, neue Anbieter kommen hinzu. Eine Optimierung, die auf ein einzelnes Modell zugeschnitten ist, veraltet dadurch schneller als eine, die auf grundsätzlich gut strukturierte, faktenreiche Inhalte setzt.
Deshalb arbeitet faires.marketing mit einer Struktur, die auf Wiederverwertbarkeit über Engines und Modellversionen hinweg ausgelegt ist: kurze Antwort-Absätze pro Frage, strukturierte Daten, aktuelle Zahlen mit Quellenangabe. Diese Bausteine funktionieren unabhängig davon, ob eine Engine live crawlt oder auf Trainingsdaten zurückgreift – und bleiben damit auch für Modelle relevant, die es heute noch nicht gibt.
Häufige Fragen
- Reicht es, wenn meine Website in ChatGPT genannt wird?
- Nein. ChatGPT ist eine von mehreren relevanten Engines. Perplexity, Claude, Copilot und Gemini haben eigene Quellenmechaniken – eine Nennung in ChatGPT sagt nichts über die Sichtbarkeit in den anderen aus.
- Welche Engine crawlt bei jeder Anfrage live das Web?
- Perplexity crawlt bei jeder Nutzeranfrage live das Web und zeigt die verwendeten Quellen direkt als anklickbare Links an.
- Warum ist Microsoft Copilot für B2B-Unternehmen wichtig?
- Copilot ist direkt in Microsoft 365, Outlook, Word und Teams integriert – Werkzeuge, die Entscheider:innen im Mittelstand täglich nutzen. Das macht Copilot zu einem Sichtbarkeitskanal direkt im Arbeitsalltag der B2B-Zielgruppe.
- Worauf basiert die Sichtbarkeit bei Microsoft Copilot technisch?
- Copilot nutzt den Bing-Suchindex. Technisches SEO wie Ladezeit, strukturierte Daten und eindeutige Fakten-Absätze erhöhen die Chance, von Copilot als Quelle zitiert zu werden.
- Muss ich meine Website für jede neue KI-Version neu optimieren?
- Nicht grundlegend. Wenn die Struktur – klare Fakten, strukturierte Daten, kurze Antwort-Absätze – engine-unabhängig aufgebaut ist, bleibt sie auch bei neuen Modellversionen relevant.
- Was macht faires.marketing anders als eine klassische SEO-Optimierung?
- faires.marketing baut Websites von Grund auf für mehrere KI-Engines gleichzeitig – mit FAQ-Blöcken, Schema.org-Markup und maßgebautem, schlankem Code statt Baukasten-Vorlagen, kombiniert mit kompromissloser 100/100-Performance.
