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Von Anker SOLIX bis xTool — die oben genannten Marken sehen bereits, wie ChatGPT, Gemini und Perplexity sie erwähnen, zitieren und empfehlen. Ihre Marke wird gerade in der KI diskutiert. Sehen Sie es.
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GEOly AI Search Keywords: Was KI in Ihrer Kategorie sucht | GEOly | GEO-Datenplattform für DTC-Marken
Neu in GEOly｜Wonach sucht die KI wirklich? Lernen Sie AI Search Keywords kennen
Zusammenfassung
Klassische Keyword-Tools zeigen, was Menschen bei Google suchen. GEOly zeigt nun, wonach die KI für Ihre Kategorie sucht — und wer dahinter auftaucht und wo Sie fehlen.
2026/07/20
14 Min. Lesezeit
Klassische Keyword-Tools zeigen Ihnen, was Menschen bei Google suchen. GEOly zeigt Ihnen jetzt, wonach die KI stellvertretend für Ihre Kategorie sucht — und hinter jeder einzelnen Suche, wer auftaucht und wo Sie fehlen.
Key Takeaways
Bevor sie antwortet, feuert die KI eine eigene Salve von Suchen ab (query fan-out). Ob Sie empfohlen werden, entscheiden in Wahrheit jene zwölf und mehr Abfragen, die die KI im Hintergrund ausführt — nicht der eine Satz, den der Nutzer getippt hat.
GEOlys neues AI Search Keywords erfasst jede Suche, die KI in Ihrer Kategorie tatsächlich ausführt, bündelt sie zu Bedarfs-Wurzeln und zeigt Ihnen, wie oft die KI jede davon gesucht hat, ob Sie auftauchen, wer auftaucht und welche Seiten die KI gelesen hat.
Nehmen Sie den Luxusjuwelier Tiffany: Die KI führte 7,322 Suchen über 283 Themen aus, gebündelt zu 467 Bedarfs-Wurzeln — und Tiffany erschien in nur 62 davon. Bei den übrigen 405 Themen, die der KI wichtig sind, ist die Marke unsichtbar.
82% der rohen Fan-out-Abfragen tauchen nur ein einziges Mal auf; zu Wurzeln gebündelt steigt die Wiederkehrrate über 98% — und damit wird die „Präsenzrate" zum ersten Mal zu einer statistisch belastbaren, kontinuierlichen Kennzahl.
Ein Signal, das Beachtung verdient: In Tiffanys Kategorie enthielten 11% der KI-Suchen ausdrücklich „reddit" — die KI wendet sich zunehmend an Communitys, um echte, ungeschönte Meinungen zu finden.
Die übersehene Wahrheit: Bevor die KI antwortet, sucht sie erst einmal selbst
Wenn ein Käufer ChatGPT, Perplexity oder Google AI Mode fragt „what are some good jewelry sets" oder „what wireless earbuds should I buy for $500", antwortet die KI nicht einfach aus dem Gedächtnis.
Zuerst feuert sie eine Salve von Suchen ab — sie zerlegt diesen einen Satz in zwölf und mehr konkretere Abfragen (die Branche nennt das query fan-out), zieht sich Seiten aus dem gesamten Web, gräbt sich durch Reddit, liest Rezensionen — und verrührt dieses Rohmaterial dann zu der Empfehlung, die sie dem Nutzer präsentiert.
Was wirklich darüber entscheidet, ob Sie empfohlen werden, ist nicht der Satz, den der Nutzer getippt hat, sondern die zwölf und mehr Suchen, die die KI im Hintergrund getippt hat. Das Problem: Bis heute waren diese Suchen für Sie vollkommen unsichtbar.
Klassische SEO-Keywords = was Menschen in ein Suchfeld tippen.
AI Search Keywords = was die Maschine tippt, während sie antwortet.
Das ist nicht dasselbe. Sie können ein Jahrzehnt lang für das Erste optimieren und beim Zweiten trotzdem völlig abwesend sein.
Wir stellen vor: AI Search Keywords
Ab heute erfasst GEOly jede Suche, die KI in Ihrer Kategorie tatsächlich ausführt, bündelt sie zu Bedarfs-Wurzeln und sagt Ihnen: wie oft die KI jede davon gesucht hat, ob Sie auftauchen, wer auftaucht und welche Seiten die KI gelesen hat.
Beginnen wir mit dem Gesamtbild. Öffnen Sie die Markenseite des Luxusjuweliers Tiffany, und oben prangt ein „AI-Gesundheits-Panel": eine KI-Sichtbarkeit von gerade einmal 2.9, Abdeckung über 283 Themen, geschätzte 8.8K KI-getriebene Besuche pro Monat, entsprechend $49.8K geschätzter Monatsumsatz und 4.1K kumulierte KI-Erwähnungen. Darunter zeigt „How AI sees Tiffany" Stärken (Style, Craftsmanship, Design) und Schwachstellen (Price −165, Value −59) Punkt für Punkt auf, während „Category performance" den KI-Rang in jeder Unterkategorie markiert (Hand Mirrors #2, Jewelry #3, Engagement Rings #6 und so weiter).
Das sind alles Ergebnisse — ein jahrhundertealtes Luxushaus mit einstelliger KI-Sichtbarkeit. Die neue Funktion, um die es in diesem Artikel geht, AI Search Keywords, beantwortet eine wichtigere Frage: warum dieses Ergebnis, und wo man mit dem Reparieren anfängt.
Tiffany Markenseite oben: AI-Sichtbarkeit 2.9, geschätzter AI-Traffic 8.8K/Mon., $49.8K/Mon. Umsatz, 4.1K kumulierte Erwähnungen, dazu AI-Bewertung und Kategorie-Ränge —— Quelle: app.geoly.ai
Scrollen Sie weiter nach unten, und Sie erreichen das eigentliche Hauptereignis. Die erste Zeile ist ein Kurzbefund für die gesamte Kategorie in einem Satz:
AI ran 7,322 retrievals across 283 topics, clustered into 467 demand roots. You appear in 62 / 467 roots · 11% of retrievals point to Reddit · Gaps worth noting: 0 confirmed + 69 early signals.
Im Klartext: Über die breite Schmuck-Kategorie hinweg hat die KI 7,322 Mal gesucht, um Nutzern zu antworten; diese Suchen bündeln sich zu 467 Bedarfs-Themen, und Tiffany — ein jahrhundertealtes Luxushaus — erschien in nur 62 davon. Bei den übrigen 405 Themen, die die KI aktiv im Blick hat, ist Tiffany unsichtbar.
Das ist Keyword-Recherche für die KI-Ära: Sie hören auf zu raten, wonach Menschen suchen werden, und schauen direkt darauf, wonach die KI sucht.
GEOly AI Search Keywords Überblick: Kategorie-Check, Priority Actions, Root Map und von AI genannte Marken auf einen Blick —— Quelle: app.geoly.ai
Zwei Definitionen, die man ausbuchstabieren sollte
Schauen wir uns einen echten Datensatz an. Als die KI „Which women's bracelets have the best craftsmanship and finishing?" beantwortete, führte sie eine Live-Suche aus, und die rohe Fan-out-Abfrage lautete best craftsmanship women's bracelets brands hand finished — der atomare Begriff, den die KI beim Antworten tatsächlich getippt hat. Öffnen Sie in GEOly einen beliebigen Antwort-Datensatz, und Sie sehen diese rohe Abfrage sowie die Marken, die diese Antwort erwähnte (in diesem Fall 13).
In einem einzelnen Antwort-Datensatz: die rohe Fan-out-Query, die AI in Echtzeit ausführte (der atomare Begriff vor der Cluster-Bildung zu einem Root) —— Quelle: app.geoly.ai
Der Haken: Diese rohen Begriffe werden bei nahezu jeder Antwort frisch improvisiert und wiederholen sich selten — in unseren Daten tauchen 82% der rohen Fan-out-Abfragen nur ein einziges Mal auf, für sich genommen haben sie also nichts von der Stabilität von „Keywords". Also aggregiert GEOly Zehntausende dieser rohen Begriffe anhand ihrer Zwei- bis Vier-Wort-Phrasen zu „Wurzeln" und treibt damit die Wiederkehrrate über 98% — und damit wird die Präsenzrate zum ersten Mal zu einer statistisch belastbaren, kontinuierlichen Kennzahl. Die atomaren Begriffe werden zum Detail innerhalb des Drilldowns einer Wurzel; die Analyseeinheit im Produkt ist die Wurzel.
Zweitens: Was bedeutet „präsent" eigentlich?
Präsent = in der KI-Antwort, die diesen Begriff enthielt, wurde Ihre Marke identifiziert (dieselbe Definition wie bei unseren Sichtbarkeits- / Share-of-Model-Ranglisten, einschließlich Zitaten, Shopping und anderen sichtbaren Positionen). Es bedeutet nicht „die Suchergebnisse dieser Abfrage haben Sie direkt zurückgeliefert" — es misst, ob die KI Sie, während sie diese Art von Bedarf bearbeitete, am Ende in die Antwort geschrieben hat. Außerdem: Die Suchanzahl ist die Zahl der von uns überwachten Antwort-Datensätze, nicht das öffentliche Suchvolumen.
Vier Ebenen, die Sie vorher nicht sehen konnten
1. Wurzelkarte: wonach die KI in Ihrer Kategorie tatsächlich sucht
Nach Suchvolumen sortiert, werden die Bedarfs-Wurzeln, nach denen die KI in Ihrer Kategorie am häufigsten sucht, offengelegt — jede markiert mit, wer auftaucht, und Ihrer Präsenzrate:
engagement ring — 716 AI-Suchen · Ihre Präsenz 6% · präsent: Brilliant Earth, Blue Nile, James Allen
long term (Attribut) — 532 AI-Suchen · Ihre Präsenz 11% · präsent: Brilliant Earth, Tiffany, Blue Nile
wedding band — 258 AI-Suchen · Ihre Präsenz 12% · präsent: Brilliant Earth, Tiffany, Quince
pearl jewelry — 248 AI-Suchen · Ihre Präsenz 11% · präsent: Mikimoto, The Pearl Source, Tiffany
Root Map: wonach AI in deiner Kategorie sucht und wer bei jedem Root präsent ist, sortiert nach Retrieval-Volumen —— Quelle: app.geoly.ai
Alle Roots anzeigen: 200 Nachfrage-Roots, filterbar nach Kategorie/Attribut und Retrieval-Volumen/Präsenzrate —— Quelle: app.geoly.ai
Auf einen Blick sehen Sie, welche Begriffe Sie halten (jewelry brands, 30%) und bei welchen heißen Begriffen Sie so gut wie abwesend sind (engagement ring, 716 Suchen, nur 6% Präsenz). Wurzeln unterscheiden außerdem Kategorie-Wörter von Attribut-Wörtern (wie long term, waterproof), und Sie können mit einem Klick nach beiden filtern.
2. Prioritäts-Aktionen: Begriffe, nach denen die KI aktiv sucht, bei denen Sie aber fehlen
Das System zieht automatisch die Begriffe heraus, nach denen die KI häufig sucht, bei denen Sie aber nicht auftauchen, legt sie in „Priority actions" ab und sagt Ihnen, wer damals präsent war:
jewelry trends — 35 Suchen · Sie präsent 0% · präsent: Ettika, Ana Luisa, BaubleBar
necklace earrings — 125 Suchen · Sie präsent 10% · präsent: Giani Bernini, The Pearl Source, Macy's
Das ist kein Haufen zu optimierender Begriffe — es ist eine Liste des „hätte gewinnen müssen, hat es nicht". Jede Zeile ist ein KI-Empfehlungsplatz, den ein Wettbewerber besetzt hat und der Ihnen hätte gehören sollen.
3. Die tatsächlichen Suchsätze: nicht geraten, sondern die Abfragen, die die KI wirklich getippt hat
Öffnen Sie eine beliebige Wurzel, und Sie sehen die rohen Suchsätze, die die KI tatsächlich getippt hat, samt Zeitstempeln. Hinter der Wurzel „jewelry sets" hat die KI zum Beispiel wirklich gesucht:
"real pearl jewelry set buying guide"
"best affordable jewelry sets look expensive"
"luxury pearl jewelry sets solid gold platinum settings Mikimoto Tiffany"
"highest rated fine jewelry sets long-term owner reviews"
Diese Sätze sind in den Augen der KI das Problem, das der Nutzer wirklich zu lösen versucht. Sie kommen der echten Nachfrage näher als jeder Keyword-Planer — denn das ist genau das, was die Maschine selbst errechnet hat, dass sie suchen muss, um dem Nutzer zu dienen. Unter derselben Wurzel listet GEOly außerdem die Quell-Themen auf, die sie getroffen hat (affordable luxury / diamond / waterproof / cross jewelry sets und so weiter), sodass Sie sich zu feinkörnigerem Bedarf durcharbeiten können.
Root-Drill-down: die tatsächlichen Suchsätze von AI und Quell-Topics (Beispiel: jewelry sets) —— Quelle: app.geoly.ai
4. Die Seiten, die die KI beim Suchen gelesen hat: wo das „Rohmaterial" liegt
Unter derselben Wurzel listet GEOly auch die Seiten auf, die die KI beim Abrufen geöffnet hat — das Rohmaterial, das in jene Antwort eingespeist wurde:
reddit.com — Best Engraved Bracelets 2025 · geöffnet ×88
vogue.com — The Story Behind Dua Lipa's Bulgari Jewelry · geöffnet ×15
Root-Drill-down: wer präsent ist und die Seiten, die AI beim Retrieval las (Beispiel: jewelry sets) —— Quelle: app.geoly.ai
Wo Sie Präsenz aufbauen müssen, wird damit offensichtlich. Um in die KI-Antworten dieser Wurzel zu gelangen, werden Sie entweder selbst zu einer zitierten Seite oder tauchen in diesen hochfrequenten Quellen auf.
Eine Randbemerkung: Das „Wer ist präsent"-Panel im Drilldown einer Wurzel ist eine vollständige Rangliste. Die eine Wurzel „jewelry sets" hat 387 Marken auf derselben Bühne — Tiffany (diese Marke) ×36, Mejuri ×29, Brilliant Earth ×28, Swarovski ×23, Cartier ×21 und so weiter. Ihre wahre Position auf dieser Strecke liegt klar vor Ihnen.
Noch eine Ebene: wen die KI beim Suchen namentlich genannt hat
Wenn die KI eine Suche ausführt, schreibt sie oft direkt einen Markennamen in die Abfrage (wie „shokz openrun review"). GEOly bündelt diese Marken, die die KI von sich aus genannt hat, in einer eigenen Rangliste — in Tiffanys Kategorie sind die beim Suchen am häufigsten genannten Sterling (740 Mal), Style & Co. (371 Mal) und Alexis Bittar (357 Mal).
Das ist ein Stellvertreter für den „Mind Share auf der Abruf-Ebene": Die Marken, nach denen die KI reflexartig greift, selbst wenn sie nur Material sammelt, sind die, die den Mind Share der Kategorie wirklich besitzen.
Ein Signal, das Sie nicht ignorieren können: 11% der Suchen gingen direkt zu Reddit
In Tiffanys Kategorie enthielten 11% der KI-Suchbegriffe ausdrücklich „reddit". Auf der Wurzelkarte werden diese Begriffe mit „AI checks Reddit for opinions" getaggt.
Dahinter steckt ein bereits laufender Trend: Die KI misstraut zunehmend den eigenen Marketing-Texten einer Marke und geht stattdessen zu Reddit, in Foren und zu echten Rezensionen, um herauszufinden, was Nutzer wirklich sagen. Wenn es zu Ihrer Marke in diesen Communitys keine echte, positive Diskussion gibt, wird es der KI schwerfallen, Sie bei diesen Wurzeln in die Antwort zu schreiben.
Ein Hinweis: Dies misst die Abruf-Absicht der KI (wo sie sich entscheidet, nach Meinungen zu suchen), nicht Zitate. Wer letztlich zitiert wird, deckt GEOlys Citation-Modul separat ab.
Jede „Lücke" wird in „bestätigt" und „frühes Signal" aufgeteilt
Begriffe mit geringer Präsenz werden als Lücken markiert, aber GEOly schert nicht alles über einen Kamm — es benotet die statistische Strenge, und der Maßstab ist „die Präsenz, die man von Ihnen in angrenzenden Strecken erwarten würde":
Statistisch bestätigt: Bei 95% Konfidenz (berechnet über die Zahl der distinkten Fragen, nicht über tagesbereinigte Datensätze) liegt Ihre Präsenz bei diesem Begriff signifikant unter Ihrem Gesamtniveau in den umliegenden Strecken — das heißt, Sie haben das Standing, fehlen aber deutlich, und die Schlussfolgerung ist handlungsreif.
Frühes Signal: Die Präsenz ist gering und ein Muster zeichnet sich ab, doch die Stichprobe reicht noch nicht für ein statistisches Urteil — nützlich, um sich früh zu positionieren und zu beobachten. Die Daten wachsen jeden Tag an.
„0 confirmed + 69 early signals" sagt Ihnen auf einen Blick, welche Chancen noch im Knospenstadium sind. Beziehen Sie die Stellungen, die es wert sind, und warten Sie ab, bis sie zu „confirmed" werden, bevor Sie voll einsteigen.
Warum sich das lohnt, heute noch zu öffnen
Wenn frühere GEO-Tools Ihnen sagten, ob die KI Sie erwähnt hat, dann sagt Ihnen AI Search Keywords, warum die KI Sie nicht erwähnt hat — und bei welchem Begriff Sie anfangen sollten, zurückzugewinnen.
GEO- / SEO- / Content-Teams: Sie erhalten die echte Themenliste der KI — bauen Sie Content rund um das, wonach die KI sucht, nicht um das, was Menschen vermuten. Jeder Begriff mit null Präsenz und hohem Volumen ist ein klares Content-KPI, samt der Quelle, in die Sie publizieren sollten (Reddit / Fachmedien / eigene Website), die bereits für Sie markiert ist.
Marken- / Marketing-Teams: Sehen Sie bei jeder Bedarfs-Wurzel Ihren Abstand zu Wettbewerbern klar, sichern Sie sich die „hätte gewinnen müssen, hat es nicht"-Begriffe und setzen Sie Ihr Budget dort ein, wo Sie das Ergebnis umdrehen können.
Growth / Whitespace-Jagd: Wurzeln mit hohem Suchvolumen, null Präsenz und noch ohne dominante Marke sind der reichste Whitespace der KI-Ära — wer zuerst kommt, mahlt zuerst.
So verwenden Sie es
Melden Sie sich bei app.geoly.ai an → gehen Sie zu Ihrer Markenseite → öffnen Sie den Bereich AI Search Keywords.
Nutzen Sie „Root map" für das Panorama; „View all roots" lässt Sie frei nach Kategorie / Attribut und nach Suchvolumen / Ihrer Präsenz filtern und angrenzende Kategorien aufklappen.
Öffnen Sie eine beliebige Wurzel, um die echten Suchsätze der KI, die präsenten Marken und die Quellseiten zu sehen.
Wählen Sie aus „Priority actions" den ersten Begriff, den Sie angehen wollen, und starten Sie noch heute.
Das Suchfeld der KI steht Ihnen zum ersten Mal offen. Schauen Sie hinein — wonach sucht die KI wirklich in Ihrer Kategorie?
Über GEOly AI
GEOly ist eine GEO-Datenplattform für DTC-Marken — der Marken-Intelligence-Knotenpunkt für die Ära der KI-Suche und des agentischen Handels.
Während ChatGPT, Google AI Mode, Perplexity, Gemini und Grok die Regeln dafür neu schreiben, wie Marken entdeckt werden, verwandelt GEOly dieses „unsichtbare KI-Schlachtfeld" in quantifizierbare, optimierbare Alltagskennzahlen:
Nicht nur Ihre eigene Marke — prüfen Sie jede beliebige Marke und sehen Sie die Form der gesamten Strecke innerhalb der KI: Sichtbarkeits-Ranglisten, Share of Model, das AI-Regal, Werbung und Quellen-Zitate.
Alles vorüberwacht, null Einrichtung — funktioniert out of the box und deckt die 6 großen AI-Engines ab.
Von der Diagnose (AI Search Keywords, Sichtbarkeit, Quellen-Zitate) über die Aktion (GEO Agent, Content-Vorschläge) bis zur Integration (MCP & API) schließt es den vollständigen GEO-Kreislauf.
In einem Satz: Wenn Ihnen wichtig ist, wie Ihre Marke in der KI-Ära gesehen wird, ist GEOly das Paar Augen, das Sie haben sollten.
GEOly: die GEO-Datenplattform für DTC-Marken — der Brand-Intelligence-Hub für AI-Suche und Agentic Commerce —— Quelle: app.geoly.ai
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Ob Sie ein Single-Brand-Team sind, das gerade erst anfängt, die KI-Sichtbarkeit zu beobachten, oder ein Growth-Team, das mehrere Plattformen und Marken abdeckt — GEOly hat die passende Stufe für Sie. Sparen Sie 10% bei jährlicher Abrechnung:
Basic — $49 / Mon.: Single-Brand-Teams zum Einstieg · 1 brand / 1 seat · 30 monitored prompts · 1 AI platform (ChatGPT) · 900 responses / mo · 3,000 AI credits / mo · tägliche Sichtbarkeitsüberwachung, Branchen-Charts, E-Mail-Support.
Grow — $149 / Mon.: für den Ausbau · 1 brand / 2 seats · 50 prompts · 2 AI platforms (+Google AI Mode) · 3,000 responses / mo · 10,000 credits / mo · ChatGPT-Ads-Analytics, MCP-Tools, Live-Chat.
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Basic unterstützt eine kostenlose Testphase — registrieren Sie sich und Sie sind dabei. Teams, die Multi-Plattform-Sichtbarkeit und den GEO Agent anstreben, sollten mit Advanced ($399 / Mon.) starten. Alle vier Stufen enthalten den Zugriff auf Daten auf Branchenebene — siehe die GEOly Preisseite.
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