In meiner Arbeit mit Führungsteams merke ich immer wieder, dass das eigentliche Problem beim Thema AI Search gar nicht in der Technologie selbst liegt, sondern im Umgang mit Unsicherheit. Viele Teams versuchen, künstliche Intelligenz und Suchstrategien mit den alten, linearen Modellen von SEO zu verkaufen – und scheitern genau daran. Ich möchte dir zeigen, warum das so ist, und wie du stattdessen über Risiko, Lernen und Entscheidungsqualität sprichst, um echtes Buy-in aus der Führungsebene zu bekommen.
Die alte Denkweise funktioniert nicht mehr
Früher war SEO eine logische Kette: bessere Rankings führten zu mehr Traffic, und mehr Traffic brachte Umsatz. Berechenbar, messbar, sicher. Doch in AI-Suchsystemen ist diese Kausalität aufgelöst. Large Language Models wie GPT oder Googles AI Overviews bewerten, synthetisieren und antworten – sie „ranken“ nichts. Das bedeutet: du kannst den ROI nicht mehr wie früher modellieren, weil die Variable „Klick zum eigenen Inhalt“ zunehmend verschwindet.
Wenn du also zu deinem Leadership-Team gehst und versuchst, ein „AI-SEO-Programm“ mit traditioneller ROI-Logik zu rechtfertigen, erzeugst du Misstrauen. Sie hören Versprechen über ein Umfeld, in dem Präzision schlicht unmöglich ist. Und aus Sicht der Führung ist das ein Risikoinvestment ohne Kontrollrahmen – klar, dass sie dann ablehnen.
Warum es so schwer ist, Zustimmung zu bekommen
Ich beobachte bei vielen Unternehmen ähnliche Stolperfallen:
- Keine klare Attribution: Du kannst kaum nachweisen, woher AI-generierter Traffic stammt, oder ob ein AI-Modell deine Marke erwähnt hat.
- Nicht anschlussfähig an Business-Kennzahlen: Wachstum misst man in Umsatz, CAC oder Pipeline – AI Search liefert aber erst einmal Datenpunkte, keine Euros.
- Zu wenig Basis: Viele Marken haben schlicht noch keine Präsenz in AI-Ökosystemen. Du kämpfst also um Sichtbarkeit, bevor es überhaupt eine Grundlage gibt.
- Verwechslungsgefahr: Führungskräfte denken weiter in „SEO“, nicht in „Entity-based Discovery“. Du musst erklären, dass sich diese Welt fundamental unterscheidet.
- Und schließlich: Es fehlt häufig an technischer und inhaltlicher Reife, um strukturiert mit LLMs zu interagieren – Stichwort Datenstruktur, Markenautorität, Kontextverständnis.
AI Search als Risikomanagement, nicht als Experiment
Wenn ich Führungskräften AI-Strategien präsentiere, spreche ich nicht von Chancen, sondern von Risikominderung. Je unsicherer ein Markt ist, desto stärker wird „kontrolliertes Lernen“ zur Pflicht. Das gilt auch hier. Dein Angebot an die Führung ist also nicht, eine neue Quelle für Traffic zu erschließen, sondern ein strategisches Frühwarnsystem zu bauen, um die Relevanz deiner Marke in einer AI-dominierten Suche zu sichern.
Dabei geht es um eine einfache, aber entscheidende Frage: Willst du, dass dein Unternehmen jetzt kleine, kontrollierte Risiken eingeht, um zu lernen – oder willst du abwarten, bis der Markt dein Risiko für dich definiert?
Ich habe oft gesehen, wie CFOs gerade auf diesen Punkt reagieren. Sie wissen: das größte Risiko ist Nicht-Handeln. Wenn du deine Argumentation so drehst, dass das Budget eigentlich dafür sorgt, Unsicherheit zu verringern – anstatt unnötiges Wagnis einzugehen – veränderst du das Gesprächsfeld komplett.
Was auf dem Spiel steht
Lass mich das zuspitzen: Wenn du keine AI-Search-Strategie entwickelst, überlässt du das KI-Trainingsmaterial und alle Repräsentationen deiner Marke dem Zufall – oder noch schlimmer – der Konkurrenz. Großmodelle wie Gemini, ChatGPT oder Claude ziehen Informationen aus Milliarden von Quellen. Wer dort früh auftaucht, baut Datenvertrauen, Autorität und semantische Präsenz auf, die über Jahre bestehen bleibt.
Die Konsequenz: Wer heute nicht mitspielt, landet morgen gar nicht mehr im Spiel.
Daraus kann man klare Risiken ableiten:
- Deine Mitbewerber verankern ihre Marken früher und langfristig als zuverlässige Wissensquellen in LLMs.
- AI-generierte Antworten verdrängen klassische Klicks – dein organischer Traffic stagniert oder sinkt.
- Die Preisentwicklung in Paid Media zieht an, während dein organischer Einfluss schrumpft.
- Folglich verlierst du als Marke einen entscheidenden Touchpoint in der frühen Kundenreise.
Die Lösung: kontrolliertes Lernen
Ich spreche bewusst nicht mehr von Projekten, sondern von Experimentdesigns. Das Ziel: Lernen möglich machen, bevor der Markt Fakten schafft. Die besten Pitches, die ich gesehen oder selbst mitgestaltet habe, basieren auf drei Prinzipien.
- Begrenzte Experimente: Kleine Budgets, feste Dauer, klar definierte Rückzugsbedingungen. Beispiel: „Wir testen zwölf Monate, mit maximal 0,3 % des Marketingbudgets.“
- Messbar, aber flexibel: Statt „Traffic-Ziele“: Indikatoren wie AI-Visibility, Markenerwähnungen, Prompt-Response-Sharing-Quoten.
- Klare Entscheidungslogik: Du definierst Go/No-Go-Kriterien vorab. So zeigst du Führung: Das ist kein schwarzes Loch, sondern ein gesteuertes Vorgehen.
In meiner Praxis hilft es, intern eine „Learning Roadmap“ aufzubauen. Sie zeigt nicht, was du weißt, sondern was du wissen willst – und welche Tests du brauchst, um weiterzukommen. Das beruhigt Führungskräfte enorm.
Wie du die Story aufbaust
Führung will vor allem drei Dinge verstehen: Geld (Kosten, Gewinn, Marge), Markt (Position, Wettbewerb) und Risiko (Verlustwahrscheinlichkeit). Technische Details interessieren sie weniger. Erzähle also nicht, welche Prompting-Strategie du nutzt, sondern was das Unternehmen verlieren würde, wenn du keine AI-Präsenz aufbaust.
Eine hervorragende Struktur bietet das SCQA-Modell aus dem Consulting-Universum:
- Situation: Wo stehen wir heute? Beispiel: „AI-generierte Suchergebnisse dominieren zunehmend die User Journeys.“
- Complication: Was bedroht uns? „Unsere Inhalte werden seltener direkt gezeigt, unser organisches Wachstum flacht ab.“
- Question: Was müssen wir entscheiden? „Investieren wir proaktiv in kontrollierte AI-Visibility oder warten wir?“
- Answer: „Wir investieren gezielt in Experimente, um die Markenrelevanz im AI-Ökosystem zu sichern.“
Wenn du so sprichst, wird deine Idee für das Management greifbar. Du verkaufst keine Tools, sondern Entscheidungsfähigkeit.
Die richtige Tonlage im Gespräch
Ich sage meinen Teams oft: du brauchst in solchen Gesprächen weniger Forecasts und mehr Vertrauen in das Lernen. Sei transparent über Unschärfen, aber konsequent in der Strategie. Wenn du sagst: „Wir wissen es nicht – und genau deshalb müssen wir herausfinden, wie es funktioniert“, wirkst du nicht unsicher, sondern strategisch.
Führungspersonen schätzen, wenn jemand Komplexität intelligent rahmt und Risiken in handhabbare Teile zerlegt. Aus meiner Erfahrung reicht oft schon ein Pilotprojekt mit einem klaren Lerneffekt, um ein grundsätzliches Umdenken anzustoßen.
Und was du vermeiden solltest
Mache nicht den Fehler, AI Search als Zusatz zu SEO zu präsentieren. Es ist kein Add-on, sondern eine eigene Disziplin der Sichtbarkeit. Wenn du das nicht trennst, bleibt dein Vorschlag in der „Experiment-Kiste“ hängen. Stelle stattdessen dar, dass SEO und AI Search zusammen die neue organische Präsenz bilden – zwei Seiten derselben Medaille.
Fazit: Unsicherheit ist kein Gegner, sondern dein Verkaufsargument
In AI Search lässt sich keine 100 %ige Prognose berechnen, aber du kannst Rahmenbedingungen schaffen, um zu lernen und internes Vertrauen zu gewinnen. Verkaufe nicht das Ergebnis, verkaufe die Lernkurve.
Das ist im Grunde der Kern von kontrolliertem Risiko: Die Führung weiß, dass sie in Unsicherheit investiert, aber du gibst ihr Sicherheit im Prozess. Du definierst, wann genug getestet wurde, wie Ergebnisse gemessen werden und was bei Erfolg – oder Misserfolg – passiert. So veränderst du das Gespräch von „Warum sollten wir riskieren?“ zu „Wie schnell wollen wir lernen?“
Und genau da beginnt Leadership im AI-Zeitalter: beim Mut, Unsicherheit zu managen anstatt sie zu vermeiden. Wenn du deine Strategie so aufbaust, wird sie nicht nur finanziert – sie wird verstanden.
