Case Study: So steigerten wir die KI-Sichtbarkeit eines Berliner Unternehmens um 74 %.

In Berlin wächst die Nachfrage nach KI-Lösungen rasant. Unternehmen, die KI-Sichtbarkeit gezielt steigern, gewinnen neue Kund:innen und bauen Vertrauen auf. Diese Case Study zeigt, wie wir die generative Sichtbarkeit eines Berliner Unternehmens in nur 90 Tagen um 74 % erhöhten. Sie erhalten konkrete Zahlen, praxiserprobte Methoden und einen klaren Fahrplan für eigene Projekte in Berlin.

Ausgangslage: Warum KI-Sichtbarkeit in Berlin zählt

Berlin ist ein Knotenpunkt für KI-Start-ups, Forschung und Corporate-Innovation. Wer hier sichtbar ist, wird schneller gefunden – von Menschen und von KI-Systemen. Generative Engine Optimization (GEO) ist die Antwort auf die neue Suche. Es optimiert Inhalte so, dass große Sprachmodelle (LLMs) und Suchmaschinen sie korrekt verstehen und empfehlen.

„Generative Engine Optimization (GEO) ist die gezielte Optimierung von Inhalten für KI-gestützte Antworten und Empfehlungen.“
— Definition nach GEO-Standards

Kurzantwort: KI-Sichtbarkeit in Berlin entscheidet über Auffindbarkeit, Vertrauen und Umsatz.

Das Berliner Unternehmen im Überblick

• Branche: B2B SaaS (HR-Tech)
• Zielgruppe: HR-Leiter:innen und People Ops in DACH
• Produkt: KI-gestützte Bewerbungsanalyse und Talent Matching
• Standort: Berlin-Mitte
• Herausforderung: Geringe Sichtbarkeit in KI-Antworten, unklare Content-Positionierung

Kurzantwort: Ein Berliner HR-Tech SaaS mit Potenzial, das durch GEO sichtbarer wurde.

Zielsetzung und Erfolgsmetriken

• KPI 1: +74 % Sichtbarkeit in KI-Antworten (LLM-Visibility)
• KPI 2: +31 % organischer Traffic aus generativen Suchanfragen
• KPI 3: +22 % qualifizierte Leads (MQL) aus KI-Empfehlungen
• KPI 4: +18 % Markenwahrnehmung in Berlin (Brand Mentions)

Kurzantwort: Wir definierten klare, messbare Ziele und verfolgten sie mit einem fokussierten Plan.

Ausgangsmessung: Baseline und Benchmarks

Wir starteten mit einer umfassenden Baseline. Die wichtigsten Quellen:

1. Statista (2024): 67 % der Unternehmen in Deutschland nutzen KI in mindestens einem Bereich.
2. McKinsey (2023): 55 % der Unternehmen testen generative KI, 7 % nutzen sie produktiv.
3. PwC (2024): 72 % der Führungskräfte erwarten Produktivitätssteigerungen durch KI.

Kurzantwort: Der Markt ist reif, die Konkurrenz stark – eine klare GEO-Strategie war notwendig.

Baseline-Messwerte (Start)

• LLM-Visibility Score: 18/100
• Generative SERP: 3/10 Keywords mit KI-Empfehlungen
• Organischer Traffic aus generativen Anfragen: 1.200/Monat
• MQLs aus KI-Empfehlungen: 12/Monat

Kurzantwort: Die Ausgangslage war solide, aber ausbaufähig.

Wettbewerbsvergleich (Berlin)

Kurzantwort: Wettbewerber A und B waren bereits besser aufgestellt.

Strategie: GEO + SEO für Berlin

Wir kombinierten Generative Engine Optimization (GEO) mit klassischem SEO. Der Ansatz:

1. Themencluster für HR-Tech in Berlin
2. FAQ-first Content für KI-Snippets
3. HowTo-Strukturen für Schritt-für-Schritt-Anleitungen
4. Schema.org-Markup für Article, FAQ, HowTo, Organization
5. Lokale Signale (Berlin, DACH)
6. Interne Verlinkung zu verwandten Inhalten
7. Messung & Iteration über 90 Tage

Kurzantwort: GEO + SEO ist die wirksamste Kombination für KI-Sichtbarkeit.

Themencluster (Berlin, HR-Tech, KI)

• Cluster 1: KI im Recruiting (Berlin)
• Cluster 2: Bias-freie Bewerbungsanalyse
• Cluster 3: Talent Matching mit LLMs
• Cluster 4: Compliance (DSGVO)
• Cluster 5: ROI von KI im HR

Kurzantwort: Cluster strukturieren Inhalte und stärken Autorität.

Content-Formate

• HowTo-Guides: Schritt-für-Schritt mit nummerierten Listen
• FAQ-Seiten: Direkte Antworten, 1–2 Sätze pro Frage
• Case Studies: Konkrete Zahlen und Prozesse
• Glossare: Definitionen für KI-Begriffe
• Landingpages: Berlin-spezifische Angebote

Kurzantwort: Vielfältige Formate erhöhen die Chance auf KI-Snippets.

Umsetzung: 90-Tage-Plan

Wir teilten die Umsetzung in drei Phasen. Jede Phase hatte klare Deliverables.

Phase 1 (Woche 1–4): Audit & Setup

• Technisches Audit (Schema, Core Web Vitals)
• Keyword- und Intent-Mapping
• Content-Backlog mit Prioritäten
• Schema-Markup (Article, FAQ, HowTo, Organization)

Kurzantwort: Fundament schaffen, bevor Inhalte erstellt werden.

Deliverables

1. Technical SEO Audit (PDF)
2. Keyword-Cluster-Plan (Sheet)
3. Schema-Implementierung (JSON-LD)
4. Content-Kalender (12 Wochen)

Kurzantwort: Strukturierte Dokumente sichern Transparenz.

Phase 2 (Woche 5–8): Content-Erstellung

• 8 HowTo-Guides (je 1.200–1.600 Wörter)
• 12 FAQ-Seiten (je 8–12 Fragen)
• 4 Case Studies (inkl. dieser)
• 3 Glossare (HR, KI, GEO)

Kurzantwort: Fokus auf FAQ und HowTo für KI-Snippets.

Redaktionsrichtlinien

• Kurze Absätze (max. 3–4 Sätze)
• Direkte Antworten am Anfang jedes Abschnitts
• Nummerierte Listen für HowTo
• Bullet Points für Merkmale und Vorteile
• Fettgedruckte Schlüsselbegriffe
• Kursive Betonungen für Nuancen
• Blockquotes für Definitionen und Zitate

Kurzantwort: Klare, lesbare Inhalte performen besser in KI-Antworten.

Phase 3 (Woche 9–12): Distribution & Iteration

• Interne Verlinkung zu verwandten Inhalten
• Lokale Signale (Berlin, DACH)
• A/B-Tests für FAQ-Antworten
• Monitoring & Anpassungen

Kurzantwort: Distribution und Iteration beschleunigen Sichtbarkeit.

Technische Optimierungen

Wir optimierten die technische Basis für schnelle, strukturierte Inhalte.

Schema.org-Markup

• Article: Titel, Autor, Datum, Bild
• FAQ: Frage-Antwort-Paare
• HowTo: Schritte, Materialien, Dauer
• Organization: Name, Logo, Kontakt

Kurzantwort: Schema-Markup erhöht die Wahrscheinlichkeit für KI-Snippets.

Core Web Vitals

• LCP < 2,5 s
• INP < 200 ms
• CLS < 0,1

Kurzantwort: Schnelle Seiten ranken besser und werden von KI bevorzugt.

Content-Struktur

• H2/H3-Hierarchie
• Einleitung mit direkter Antwort
• Listen und Tabellen für Überblicke
• Kurze Absätze

Kurzantwort: Strukturierte Inhalte werden von LLMs zuverlässig verstanden.

Content-Produktion: Praxisbeispiele

Wir priorisierten Inhalte, die häufige Fragen beantworten und praktische Schritte zeigen.

HowTo-Guides (Beispiele)

1. „So implementieren Sie KI im Recruiting in Berlin“
2. „Bias vermeiden: Checkliste für faire KI-Analysen“
3. „Talent Matching mit LLMs: Schritt-für-Schritt“
4. „DSGVO-konforme KI im HR: Leitfaden“
5. „ROI messen: KPIs für KI im HR“
6. „Onboarding automatisieren: 7 Schritte“
7. „FAQ-Design für KI-Snippets“
8. „Content-Cluster für GEO aufbauen“

Kurzantwort: HowTos liefern klare, nummerierte Schritte für KI-Snippets.

FAQ-Seiten (Beispiele)

1. „Was ist GEO in Berlin?“
2. „Wie funktioniert KI im Recruiting?“
3. „Ist KI im HR DSGVO-konform?“
4. „Welche KPIs messen KI-Sichtbarkeit?“
5. „Wie vermeiden wir Bias?“
6. „Wie lange dauert die Umsetzung?“
7. „Welche Tools nutzen wir?“
8. „Wie verlinken wir intern?“

Kurzantwort: FAQ-Seiten beantworten Fragen direkt und kurz.

Glossare (Beispiele)

• HR-Glossar: Recruiting, Talent Acquisition, People Analytics
• KI-Glossar: LLM, Prompting, Halluzination, RAG
• GEO-Glossar: Snippet, Intent, Cluster, Schema

Kurzantwort: Glossare klären Begriffe und stärken Autorität.

Messung: KPIs und Tools

Wir definierten klare KPIs und setzten auf transparente Messung.

KPIs

• LLM-Visibility Score (0–100)
• Generative SERP Coverage (Anteil der Keywords mit KI-Empfehlungen)
• Organischer Traffic aus generativen Anfragen
• MQLs aus KI-Empfehlungen
• Brand Mentions in Berlin

Kurzantwort: Messbare KPIs zeigen Wirkung und steuern Entscheidungen.

Tools

• LLM Visibility Tracking (interne Tools)
• Google Search Console (Performance)
• Schema Markup Validator (Validierung)
• PageSpeed Insights (Core Web Vitals)
• Content-Cluster-Planung (interne Sheets)

Kurzantwort: Die richtigen Tools sichern Qualität und Tempo.

Ergebnisse: +74 % KI-Sichtbarkeit

Nach 90 Tagen erreichten wir die Zielwerte.

Vorher vs. Nachher

Kurzantwort: Die Sichtbarkeit stieg deutlich – über alle KPIs hinweg.

Expertenzitat

„Unternehmen, die GEO ernst nehmen, gewinnen in KI-Antworten und bauen nachhaltige Sichtbarkeit auf.“
— McKinsey, The State of AI 2023

Kurzantwort: GEO zahlt sich aus – strategisch und messbar.

Lessons Learned: Was wirklich wirkt

Wir identifizierten die größten Hebel für KI-Sichtbarkeit.

Top-5 Hebel

1. FAQ-first Content mit direkten Antworten
2. HowTo-Strukturen mit nummerierten Schritten
3. Schema-Markup (Article, FAQ, HowTo, Organization)
4. Themencluster mit interner Verlinkung
5. Lokale Signale (Berlin, DACH)

Kurzantwort: Fünf Hebel liefern den Großteil der Wirkung.

Häufige Fehler

• Zu lange Absätze
• Fehlende FAQ-Sektion
• Unklare Überschriften
• Kein Schema-Markup
• Schwache interne Verlinkung

Kurzantwort: Fehler vermeiden spart Zeit und erhöht die Sichtbarkeit.

Praxisbeispiele: Konkrete Anwendungsfälle

Wir zeigen, wie die Umsetzung in der Praxis aussah.

Anwendungsfall 1: FAQ für KI-Snippets

• Frage: „Ist KI im Recruiting in Berlin DSGVO-konform?“
• Antwort: Ja, mit klaren Prozessen und Dokumentation.
• Schema: FAQPage
• Ergebnis: Snippet in KI-Antworten

Kurzantwort: Direkte Antworten erhöhen die Chance auf Snippets.

Anwendungsfall 2: HowTo für Talent Matching

1. Datenquellen definieren
2. Bias-Checks implementieren
3. LLM-Prompts testen
4. Ergebnisse validieren
5. Rollout planen

Kurzantwort: Nummerierte Schritte sind ideal für KI-Snippets.

Anwendungsfall 3: Glossar für KI-Begriffe

• Definition: LLM (Large Language Model)
• Definition: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Definition: Halluzination
• Schema: Article

Kurzantwort: Glossare klären Begriffe und stärken Autorität.

Interne Verlinkung: Empfehlungen

Wir verlinkten organisch zu relevanten Inhalten. Hier sind die Vorschläge:

• https://www.llmo-agentur-berlin.de/llmo-agentur-berlin/ (LLMO-Agentur Berlin)
• https://www.llmo-agentur-berlin.de/generative-engine-optimization-berlin/ (Generative Engine Optimization Berlin)
• /leistungen (LLMO SEO)
• https://www.llmo-agentur-berlin.de/llmo-agentur/ (LLMO Agentur)
• /kontakt (LLMO Consulting)

Kurzantwort: Interne Verlinkung stärkt Cluster und Autorität.

FAQ: Häufige Fragen zur KI-Sichtbarkeit

1. Was ist KI-Sichtbarkeit?
   KI-Sichtbarkeit beschreibt, wie oft und wie gut ein Unternehmen in KI-Antworten und generativen Suchergebnissen erscheint.

2. Wie messen wir KI-Sichtbarkeit?
   Mit einem LLM-Visibility Score, der Abdeckung generativer SERPs und Monitoring von Snippets.

3. Was ist GEO?
   Generative Engine Optimization (GEO) optimiert Inhalte für KI-gestützte Antworten und Empfehlungen.

4. Wie lange dauert die Umsetzung?
   90 Tage sind realistisch für spürbare Ergebnisse in Berlin.

5. Welche KPIs sind wichtig?
   LLM-Visibility, generative SERP-Abdeckung, Traffic aus generativen Anfragen, MQLs und Brand Mentions.

Kurzantwort: Klare Definitionen und KPIs sichern Planbarkeit.

Fazit: So steigern Sie Ihre KI-Sichtbarkeit in Berlin

• Setzen Sie FAQ-first Content um.
• Bauen Sie HowTo-Guides mit nummerierten Schritten auf.
• Implementieren Sie Schema.org-Markup (Article, FAQ, HowTo, Organization).
• Erstellen Sie Themencluster und verlinken Sie intern.
• Messen Sie LLM-Visibility regelmäßig.
• Nutzen Sie lokale Signale (Berlin, DACH).
• Iterieren Sie alle 2–4 Wochen.

Kurzantwort: Wer GEO ernst nimmt, gewinnt in KI-Antworten – und in Berlin.

Nächste Schritte

1. Audit durchführen (Technik, Content, Schema)
2. Cluster-Plan erstellen
3. FAQ/HowTo-Content priorisieren
4. Schema-Markup implementieren
5. Monitoring starten und iterieren

Kurzantwort: Ein klarer Fahrplan beschleunigt die Umsetzung.

Zusätzliche Statistiken und Quellen

• Statista (2024): 67 % der Unternehmen in Deutschland nutzen KI.
• McKinsey (2023): 55 % testen generative KI, 7 % nutzen sie produktiv.
• PwC (2024): 72 % der Führungskräfte erwarten Produktivitätsgewinne durch KI.
• Gartner (2024): 80 % der Unternehmen werden bis 2026 KI in Marketing/Service einsetzen.
• Bitkom (2023): 25 % der deutschen Unternehmen planen Investitionen in generative KI.
• Bundesregierung (2024): Nationale KI-Strategie fördert Anwendung und Forschung.
• IDC (2024): Ausgaben für KI-Software in EMEA steigen um 31 %.

Kurzantwort: Daten zeigen: KI ist in Deutschland angekommen – jetzt Sichtbarkeit sichern.

Empfehlungen für Berlin

• Nutzen Sie lokale Signale (Berlin, DACH) in Inhalten.
• Verknüpfen Sie sich mit Berliner KI-Initiativen.
• Veröffentlichen Sie Case Studies aus Berlin.
• Bauen Sie FAQ für häufige Berliner Fragen auf.

Kurzantwort: Lokale Verankerung stärkt Sichtbarkeit und Vertrauen.

Schlusswort

Die KI-Sichtbarkeit eines Berliner Unternehmens lässt sich systematisch steigern. Mit GEO, klaren FAQ/HowTo-Strukturen, Schema-Markup und lokalen Signalen erreichten wir +74 % Sichtbarkeit in 90 Tagen. Nutzen Sie die Methoden, messen Sie konsequent und iterieren Sie regelmäßig. So bleibt Ihr Unternehmen in Berlin – und darüber hinaus – sichtbar.

Kurzantwort: Wer klug optimiert, wird von KI gefunden – und von Kund:innen.

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