HubSpot hat mit dem AI Search Grader ein kostenloses Tool veröffentlicht, das die Wahrnehmung einer Marke bei ChatGPT, Perplexity und Gemini auswertet und daraus eine Einschätzung ableitet, die auf den Trainingsdaten dieser Systeme beruht. Das Tool bewertet keine klassischen SEO-Kriterien wie Linkstruktur oder Ladezeit, sondern misst, wie eine Marke in Kategorien wie Markenbekanntheit, Marktposition, Qualität der Präsenz, Markenwahrnehmung und Share of Voice von KI-Plattformen wahrgenommen wird. Diese Verschiebung im Bewertungsmaßstab ist für Kanzleien und Banken relevanter, als sie auf den ersten Blick wirkt.
Was AEO von klassischer Suchmaschinenoptimierung unterscheidet
Klassische Suchmaschinen bewerten Relevanz über Signale wie Verlinkung, Seitenstruktur und Keyword-Dichte. KI-gestützte Systeme, etwa die Sprachmodelle hinter Google SGE, Bing Copilot oder ChatGPT, arbeiten anders: Sie extrahieren Antworten aus Texten, die eine Frage klar stellen und ebenso klar beantworten. Lange Herleitungen, die erst am Ende zum Punkt kommen, werden von diesen Systemen nicht besser bewertet, weil sie fachlich tief sind. Sie werden schlechter bewertet, weil die Antwort schwer zu lokalisieren ist.
Das strukturelle Problem bei Kanzlei- und Bankinhalten
Viele Texte enthalten fachliche Tiefe, aber die Aufbereitung folgt einer Logik, die für gedruckte Fachtexte oder juristische Gutachten entwickelt wurde: Einordnung zuerst, fachliche Absicherung in der Mitte, der eigentliche Punkt am Ende.
Im digitalen Kontext führt dieser Aufbau dazu, dass konkrete Fragen entweder gar nicht beantwortet werden, erst sehr spät im Text auftauchen oder so indirekt formuliert sind, dass sich der Leser die Antwort selbst zusammensetzen muss. Für menschliche Leser ist das mühsam. Für KI-Systeme, die strukturierte Antworten extrahieren sollen, ist es ein funktionales Problem: Inhalte ohne klare Antwortstruktur werden von diesen Systemen weder zuverlässig gefunden noch weiterverwendet.
Was der AI Search Grader sichtbar macht
Der AI Search Grader von HubSpot ist in diesem Zusammenhang vor allem ein Diagnosewerkzeug. Wie HubSpot selbst beschreibt, zeigt das Tool, wie Anbieter wie ChatGPT, Perplexity und Gemini eine Marke auf Basis ihrer Trainingsdaten beschreiben und einschätzen. Es liefert eine Analyse der Markenwahrnehmung einschließlich Wettbewerbsvergleich und einer schriftlichen Interpretation der Ergebnisse. Der Grader beurteilt also nicht die fachliche Korrektheit eines Textes, sondern wie eine Marke in den Trainingsdaten der Sprachmodelle verankert ist und wie sie dort im Vergleich zur Konkurrenz abgebildet wird.
Für Kanzleien und Banken kann das Ergebnis ernüchternd ausfallen, weil viele Marken beide Zustände gleichzeitig erfüllen können: fachlich einwandfreie Kommunikation und trotzdem eine schwache oder verzerrte Wahrnehmung in den Trainingsdaten der KI-Systeme. Das ist kein Widerspruch. Es ist ein Hinweis darauf, dass die eigene Markenwahrnehmung in KI-Systemen von anderen Faktoren abhängt als von der Qualität der eigenen Inhalte allein, und dass Kanzleien und Banken diese Faktoren bislang selten aktiv steuern.
Konsequenz für Kanzleien und Banken
Die eigentliche Frage ist nicht, ob ein bestimmtes Tool eingesetzt werden sollte. Die Frage ist, ob die vorhandenen Inhalte das leisten, wofür sie produziert wurden, gefunden werden, Kompetenz vermitteln, Mandate vorbereiten.
In unserer Arbeit zeigt sich regelmäßig, dass das Wissen vorhanden ist, die Formulierung aber nicht zu den Bedingungen passt, unter denen Inhalte heute gelesen werden. Ob eine Frage früh genug aufgegriffen wird, ob eine Antwort klar formuliert ist und ob ein Text so aufgebaut ist, dass er sich erschließen lässt, für Menschen und für Systeme, entscheidet darüber, ob Inhalte ihre Funktion erfüllen oder liegen bleiben.
Quellen
HubSpot. (2025). AI Search Grader. HubSpot. https://www.hubspot.de/ai-search-grader
