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Frederik Viktor Weber
20.08.2025
AEO (Answer Engine Optimization)
6 Minuten

AEO-Serie

1. >> Das Ziel von AEO
2. Wie wichtig ist AEO?
3. SEO vs AEO
4. Beispiel-Konzept für AEO
5. Handlungsempfehlungen

Das Ziel von Answer Engine Optimization
+ Sicht auf aktuelle Servicekanäle

 

Answer Engine Optimization (AEO) prägt die Antwortqualität von AI-Apps.
Warum ein Umdenken für Serviceorganisationen jetzt wichtig ist.

Viele Kunden ziehen vermehrt dedizierte KI-Apps wie ChatGPT zur direkten Beantwortung von Fragen zu Produkten heran, anstatt die vom Unternehmen vorgesehenen Servicekanäle zu verwenden. Bei tiefergehender Betrachtung der Mechanik zwischen Kunde, dedizierter KI-App und Unternehmen impliziert diese besondere Konstellation sogar, dedizierte KI-Apps wie ChatGPT & Co als eigenständigen Servicekanal zu betrachten. Wie sich diese konsequente Schlussfolgerung herleitet und was das für Unternehmen bedeutet, führen wir hier aus.

Um ein Gesamtbild für die immense Tragweite des Einflusses von dedizierten KI-Apps auf Unternehmen zu erhalten, müssen wir zwangsweise die Sicht der Fachliteratur auf die Aufteilung der Servicekanäle in Betracht ziehen.

Daher unterteilt sich unser erster Teil in zwei Abschnitte:

– Das Ziel von AEO
– Einordnung der Servicekanäle

Im Verlauf dieser Serie zeigen wir, wie Unternehmen Einfluss auf diesen neuen Servicekanal der dedizierten KI-Apps nehmen können. Hierbei ist AEO eine praktische Chance, um letztendlich die Zufriedenheit der Kunden, welche dedizierte KI-Apps wie ChatGPT & Co. nutzen, zu steigern und deren Bindung an das eigene Unternehmen zu stärken.

Das Ziel von AEO

Mithilfe effektiver AEO geben dedizierte KI-Apps wie ChatGPT, Gemini, Grok & Co. die passenden Antworten, welche das Unternehmen für seine Kunden vorsieht.

Der Weg dahin ist jedoch mit einer kontinuierlichen Optimierung verbunden und kann keine 100%-Lösungsquote ergeben; dennoch ist es ratsam diesen Weg zu gehen, damit Kunden nicht die falschen Antworten bekommen und somit keine Frustration gegenüber den Produkten des Unternehmens entwickeln.

AEO findet auf der Unternehmenswebsite statt, deren Self-Service Unterseiten, Hilfeseiten und Produktbeschreibungen. KI-Apps wie ChatGPT, Grok & Co. crawlen und scrapen diese Unternehmenswebseiten, um aktuelle Informationen zu den Anfragen zu erhalten.

Wenn das Unternehmen es schafft, mit effektiver AEO den Inhalt für das LLM klar verständlich zu machen, dann kann es seine Handlungsmöglichkeiten ggü. externen dedizierten KI-Apps voll ausschöpfen. Die Effektivität hängt vor allem mit optimierten Schreibtechniken zusammen, aber auch mit dem Kunststück, die Sprache und Inhalte auf verschiedenen Unternehmensseiten einheitlich zu halten. Dadurch können die Large Language Models (LLM’s), auf welchen die dedizierten KI-Apps basieren, die passende Antwort zur Frage finden und diese für den Kunden hineinformulieren.

Doch wie beeinflussen dedizierte KI-Apps die aktuelle Servicelandschaft bestehender Unternehmen? In dieser Hinsicht möchten wir sofort Klarheit schaffen.

Einordnung der Servicekanäle

Serviceorganisationen haben ein Hauptziel: Den Kunden zufriedenzustellen.

Traditionell wurde hierfür von Unternehmen Support über Kontaktkanäle wie Telefon oder Email angeboten, wobei seitens des Unternehmens ein Mitarbeiter die Fragen der Kunden beantwortet und deren Anliegen löst.

Jüngst geschah bereits eine Revolution im Kundenservice: Anstelle von Mitarbeitern beantworten immer häufiger KI-Agenten die Fragen von Kunden und lösen teils auch komplexe Anliegen.

Da bei den Kunden mehrheitlich die Lösung ihres Anliegens im Vordergrund steht, wird diese Methode bei vielen Kunden bereits gut angenommen, auch wenn sie auf diese Art nur mit einer Maschine kommunizieren. Unternehmensinterne Chatbots und KI-Agenten auf deren Websites erfreuen sich einer Hochkonjunktur; mehr und mehr Unternehmen erkennen deren Vorteile und setzen an bestimmten Kontaktpunkten darauf auf. Was ist eigentlich ein Servicekanal? Die Fachliteratur und Industry Leaders [1] / [2] / [3] haben zwar teilweise leicht unterschiedliche Betrachtungen, stimmen jedoch bei folgenden 7 Kanälen größtenteils überein:

1. Persönlich (face-to-face)
2. Telefonisch (persönlich durch klassischen menschlichen Kontakt)
3. Web-Chat
4. E-Mail
5. Virtuelle Assistenten (inkl. ChatBots & Voice-Interfaces)
6. Self-Service (Web-basiert oder App-basiert)
7. Social Media

Über die traditionellen 7 Kanäle können Kunden ein Unternehmen direkt erreichen. Somit kann ein Unternehmen diese 7 Kanäle auch direkt steuern.

Unternehmen lassen traditionell die Anfragen auf diesen Kanälen direkt von Mitarbeitern beantworten und eben diese Kanäle sind zunehmend im Fokus der Automatisierung und Beantwortung durch Chatbots und KI-Agenten.

So weit, so gut.

Menschen gehen stets alle möglichen Wege. Sobald ein Weg zum Ziel führen kann, wird er gewählt, insbesondere wenn er noch dazu bequem und schnell ist. Genau aus diesem Grund ist der Kanal der „Virtuellen Assistenten“ der aktuell am schnellsten wachsende Kanal.

Kommen wir zum Punkt:

Obwohl die „Virtuellen Assistenten“ von Fachliteratur und in Artikeln bekannter Industry Leaders oft erwähnt werden, wird trotzdem folgendes nicht unterschieden: Wird der Zugang zu den virtuellen Assistenten vom Unternehmen selbst oder vom KI-Anbieter bereitgestellt?

Und genau hier liegt die Lücke: Unternehmen, die sich mit der Weiterentwicklung ihres Kundenservice mit Hilfe von KI beschäftigen, fokussieren sich in 2025 zunehmend darauf, ihre aktuellen Kanäle von menschlichem Support zu KI-Support zu transformieren. Dabei werden Lösungen gebaut, welche sich auf Seiten des Unternehmens abbilden lassen. Das ist auch ein richtiger und wichtiger Schritt, jedoch liegt die Lücke konkret in folgender Situation: Kunden navigieren zur Wahrnehmung des Kanals oft gar nicht zu der Unternehmensseite, sondern sie öffnen direkt die Apps der LLM-Anbieter und laufen somit am Unternehmen vorbei.

Diese „Vorbeiläufer-Kunden“ nutzen also den am stärksten wachsenden Kanal der „Virtuellen Assistenten“, aber eben nicht bei demjenigen Unternehmen, von welchem sie ein Produkt oder eine Leistung erworben haben. – Ebendies ist die Lücke, welche dieser Artikel schließen soll.

An dieser Stelle geraten die dedizierten KI-Apps von LLM-Anbietern wie OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini), X (Grok), Antropic (Claude), Perplexity und viele mehr in den Fokus. – Für „Vorbeiläufer-Kunden“ ist es schneller und einfacher, z.B. die ChatGPT-App zu öffnen und eine Frage zu einem Produkt zu stellen, anstatt die Kontaktdaten des Unternehmens herauszusuchen und dann die vom Unternehmen vorgesehenen Kontaktwege zu nutzen. Apps wie ChatGPT oder Grok sind einheitlich und komfortabel. Kommt ein Nutzer einmal auf den Geschmack, eine dieser dedizierten KI-Apps für seine alltäglichen Fragen zu nutzen, nimmt er diese App auch für die Beantwortung von Fragen rund um Produkte von diversen Unternehmen zur Hand und läuft bei Support-Fragen an dem Unternehmen vorbei. Das ist sicherlich keinerlei böse Absicht des Kunden, sondern einfach eine pragmatische Bequemlichkeit. Mit dieser Realität sind die Unternehmen, welche ihre Produkte und Leistungen supporten, zunehmend konfrontiert.

Die „gefühlte“ Servicequalität der Unternehmen ist somit abhängig von der Antwortqualität der Apps wie ChatGPT, Gemini, Grok, Claude & Co.

Zwangsläufig resultiert das in einem weiteren Supportkanal:

8. Dedizierte KI-Apps

Aktuell kann dieser Kanal noch keine persönlichen Anliegen wie die Meldung eines Umzugs oder die Korrektur einer Rechnung lösen, aber für allgemeine Fragen ist dieser Kanal bereits nützlich.

Somit erhalten wir folgendes Gesamtbild:

Dieser neue achte Kanal unterscheidet sich von den anfänglich genannten sieben: Die traditionellen Kanäle können direkt und vollumfänglich vom Unternehmen selbst gesteuert werden – bei dem achten Kanal, den dedizierten KI-Apps, steht hingegen eine Hürde zwischen dem Unternehmen und der Steuerung des Kanals.

Mit Answer Engine Optimization (AEO) können Unternehmen diese Hürde nehmen.

Doch bevor wir uns in AEO-Techniken vertiefen, beleuchten wir die aktuelle Relevanz dieses Themas, damit wir ableiten können, welchen Aufwand es sich lohnt in das Thema zu stecken.

==> Weiter geht es hierzu im Teil „Wie wichtig ist AEO?„

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