Folge 32: Sentiment in GEO – Wie KI-Systeme Marken bewerten
Sentiment ist ein entscheidender Faktor in der Generative Engine Optimization. Es spiegelt wider, wie KI-Systeme über eine Marke, ein Produkt oder eine Dienstleistung berichten – positiv, neutral oder negativ.
In dieser Folge zeigen Maggie Mues und Andre Alpar, was Sentiment im GEO-Kontext bedeutet, wie es gemessen werden kann und vor allem: wie es strategisch beeinflusst werden kann. Die beiden erklären den Unterschied zwischen Branded und Non-Branded Prompts, stellen verschiedene Optimierungsstrategien vor und zeigen anhand konkreter Tool-Beispiele, wie Sentiment-Analysen in der Praxis funktionieren.
Wer verstehen möchte, wie die eigene Marke in KI-Antworten wahrgenommen wird und welche Hebel zur Verfügung stehen, um diese Wahrnehmung zu steuern, findet hier fundierte Orientierung.
Was ist Sentiment im GEO-Kontext?
Sentiment spiegelt die Einstellung und Meinung zu einer Marke, einem Produkt, einer Dienstleistung oder einer Person wider. Während Sentiment-Analysen bereits aus Social Media bekannt sind – etwa um zu bewerten, wie Content-Ersteller:innen über eine Marke sprechen – geht es im GEO-Kontext darum, wie KI-Systeme eine Marke bewerten und in ihren Antworten darstellen.
Im GEO gibt es zwei zentrale Betrachtungsebenen:
Formulierung des Prompts
Wie ist ein Prompt formuliert? Welche Tonalität hat die Anfrage an das KI-System? Ist sie positiv (z. B. „Was sind die Vorteile von…?“), neutral (z. B. „Welche Anbieter gibt es?“) oder negativ (z. B. „Welche Nachteile hat…?“) formuliert?
Sentiment in der KI-Antwort
Wie ist das Sentiment in der KI-Antwort? Wird die Marke positiv, neutral oder negativ dargestellt? Werden Stärken hervorgehoben oder Schwächen betont?
Beispiel 1: Neutral formulierter Prompt
Prompt: „Welche günstige Automarke eignet sich besonders für Familien?“
In der KI-Antwort werden verschiedene Hersteller genannt. Während über Skoda durchweg positiv berichtet wird, wird bei Dacia ein Nachteil erwähnt – ein negatives Sentiment. Bei einem neutral oder positiv formulierten Prompt ist positives Sentiment häufiger, aber nicht garantiert.
Beispiel 2: Negativ formulierter Prompt
Prompt: „Welchen Stromanbieter sollte man aufgrund eines schlechten Kundenservices meiden?“
Hier ist das Sentiment in der KI-Antwort erwartungsgemäß negativ – schließlich wird explizit nach Nachteilen gefragt. Alle genannten Anbieter werden mit negativen Aspekten dargestellt.
Branded vs. Non-Branded Prompts: Warum die Unterscheidung entscheidend ist
Bei der Sentiment-Analyse im GEO muss zwischen zwei Prompt-Typen unterschieden werden, die unterschiedliche strategische Ansätze erfordern:
Bei Branded Prompts wird die eigene Marke explizit genannt. Beispiel: „Was sind die Vorteile von Claneo als SEO-Agentur?“
Diese Prompts befinden sich im Bottom Funnel – die Person hat sich bereits für die Marke interessiert und wägt ab. Hier geht es um Reputationsmanagement: Fehlinformationen korrigieren, Stärken hervorheben und sicherstellen, dass KI-Systeme korrekte, positive Informationen ausgeben.
Strategisches Ziel: Reputation verbessern und Fehler in der Darstellung korrigieren.
Bei Non-Branded Prompts wird ergebnisoffen nach Lösungen gefragt, ohne eine bestimmte Marke zu nennen. Beispiel: „Welche SEO-Agentur gibt es in Berlin?“
Diese Prompts befinden sich im Mid Funnel – die Person ist noch in der Auswahlphase. Hier geht es darum, überhaupt erwähnt zu werden und dabei positiv dargestellt zu werden, um die Conversion-Wahrscheinlichkeit zu erhöhen.
Strategisches Ziel: Aufmerksamkeit und positive Reichweite aufbauen.
Wichtig: Branded Prompts sind Pflicht – sie müssen zuerst optimiert werden. Wenn die Darstellung der eigenen Marke bei direkten Anfragen nicht stimmt, bringt auch eine gute Sichtbarkeit bei Non-Branded Prompts nichts. Erst wenn der Bottom Funnel funktioniert, sollte der Mid Funnel angegangen werden.
Sentiment-Strategien für Branded Prompts
Die Strategie hängt davon ab, wie der Prompt formuliert ist:
Beispiel-Prompt: „Was sind die Vorteile von Claneo als SEO-Agentur?“
Strategie:
- Negatives Sentiment vermeiden oder zumindest abmildern (von negativ zu neutral)
- Positives Sentiment stärken und ausbauen
- Sicherstellen, dass die Marke mit ihren Stärken dargestellt wird
Beispiel-Prompt: „Warum sollte ich nicht mit Claneo als SEO-Agentur zusammenarbeiten?“
Strategie:
- Negative Beispiele und Erfahrungen als Feedback annehmen
- Markenwahrnehmung und Services verbessern
- Fehlinformationen identifizieren und korrigieren
Praxisbeispiel: Bei einem Kunden stellte sich heraus, dass KI-Systeme berichteten, bestimmte Zertifizierungen würden fehlen – obwohl diese vorhanden waren. Das Problem: Die Zertifizierungen waren technisch so eingebunden, dass KI-Systeme sie nicht lesen konnten. Durch technische Nachbesserung konnte das negative Sentiment behoben werden.
Tipp: Fragt gezielt nach Stärken und Schwächen der eigenen Marke in KI-Systemen. So lassen sich blinde Flecken identifizieren und konkrete Maßnahmen ableiten.
Sentiment-Strategien für Non-Branded Prompts
Auch hier hängt die Strategie von der Prompt-Formulierung ab:
Beispiel-Prompt: „Welche deutsche SEO-Agentur bietet GEO als Dienstleistung?“
Strategie:
- Positiv genannt werden
- Negatives Sentiment vermeiden oder abmildern
- Sichtbarkeit und positive Reichweite aufbauen
Beispiel-Prompt: „Welche deutsche SEO-Agentur kannst du mir nicht empfehlen und warum?“
Strategie:
- Gar nicht genannt werden
- Falls doch genannt: Ursachen identifizieren und beheben
Anders als bei Branded Prompts ist es hier das Ziel, bei negativen Anfragen unsichtbar zu bleiben – denn die Marke muss nicht zwingend erwähnt werden.
Sentiment messen: Tools und Ansätze
Sentiment-Analysen lassen sich nicht manuell bewältigen – Tools sind notwendig. Allerdings befinden sich die meisten GEO-Tools in diesem Bereich noch in unterschiedlichen Reifegraden. Es gibt zwei grundlegende Ansätze:
Keyword-basierte Bewertung
Beispiel-Tool: RankScale
Dieser Ansatz identifiziert positive, neutrale und negative Keywords in KI-Antworten und berechnet daraus einen Sentiment-Score.
Vorteil: Quantifizierbar und nachvollziehbar
Nachteil: Mögliche Fehlinterpretationen (z. B. „aggressive Rabatte“ als positiv eingestuft). Manuelle Überprüfung notwendig.
Inhaltliche Zusammenfassung
Beispiel-Tool: Sistrix
Dieser Ansatz fasst die Inhalte der KI-Antworten zusammen und listet Stärken und Schwächen auf. Man kann sich anzeigen lassen, in welchen Prompts bestimmte Stärken oder Schwächen genannt werden.
Vorteil: Inhaltlich tiefere Einblicke
Nachteil: Weniger quantifizierbar, ebenfalls manuelle Überprüfung notwendig.
Test-Setting: Streaming-Dienst WOW TV
Im Rahmen eines exemplarischen Tests wurden 10 neutral-positive, branded Prompts für den Streaming-Dienst WOW TV in verschiedenen KI-Systemen (Google AI Overviews, AI Mode, Gemini, ChatGPT) getrackt.
Ergebnis:
- 40 KI-Antworten analysiert
- 129 Keywords identifiziert (positiv, neutral, negativ)
- Sentiment-Score berechnet
Wichtiger Hinweis: Tools sind eine notwendige Hilfestellung, aber nicht fehlerfrei. Manuelle Überprüfung und kritische Reflexion sind unerlässlich. Nicht alle Tools erlauben das Hinzufügen oder Löschen von Keywords – in manchen Fällen muss mit vorgegebenen Bewertungen gearbeitet werden.
Empfehlung: Für tiefere Einblicke in GEO-KPIs und Erfolgsmessung siehe Folge 17 und 18 der GEO Know How Academy. Dort wird erklärt, wie Sentiment absolut (Anzahl positiver vs. negativer Nennungen) und relativ (im Vergleich zum Wettbewerb) ausgewertet werden kann.
Sentiment beeinflussen: Paid, Owned und Earned Media
Um ein positives Sentiment in KI-Systemen zu erreichen, müssen Maßnahmen sowohl auf eigenen Content-Kanälen (Owned Media) als auch auf externen Quellen (Earned und Paid Media) umgesetzt werden.
GEO unterscheidet sich von vielen anderen Online-Marketing-Kanälen dadurch, dass Werkzeuge zur Sentiment-Beeinflussung in allen drei Bereichen wirksam sind:
Owned Media
Eigene Website, Blog, Social-Media-Kanäle, Newsletter
Maßnahmen: Content-Optimierung, konsistente Markenbotschaft, strukturierte Daten, technische Optimierung
Earned Media
Presseberichte, Bewertungen, Erwähnungen in Fachmedien, Community-Beiträge
Maßnahmen: Digital PR, Review Marketing, Community Marketing, Content Marketing
Paid Media
Bezahlte Werbung, Sponsored Content, Influencer-Kooperationen
Maßnahmen: Gezielte Platzierung auf autoritativen Plattformen, Sponsored Articles
Konsistente Markenbotschaft als Fundament
Über alle Kanäle hinweg – egal ob Owned, Earned oder Paid Media – muss die Markenbotschaft konsistent sein. Das bedeutet:
- Wofür steht die Marke?
- Welche Bedürfnisse erfüllt sie?
- Welches Problem löst sie?
Diese Kernbotschaft sollte über alle Plattformen hinweg erkennbar sein. Leichte Anpassungen je nach Plattform sind möglich, aber die Grundaussage muss identisch bleiben.
Verweis: In Folge 25 der GEO Know How Academy wurde das Thema konsistente Markenpräsenz ausführlich behandelt.
Offpage-GEO-Maßnahmen zur Sentiment-Beeinflussung
In Folge 11 der GEO Know How Academy wurden verschiedene Offpage-GEO-Maßnahmen vorgestellt, die sich zur Sentiment-Verbesserung eignen:
- Digital PR (siehe auch Folge 5)
- Review Marketing
- Content Marketing auf externen Plattformen
- Community Marketing
- Influencer-Kooperationen
- Fachbeiträge und Gastbeiträge
Die Wirksamkeit variiert je nach Branche, Zielgruppe und Ausgangslage. Entscheidend ist: Ausprobieren, messen, optimieren.
Offene Frage: Kann negatives Sentiment die Sichtbarkeit bei Non-Branded Prompts verhindern?
Eine spannende Hypothese, die noch nicht abschließend geklärt ist:
Beispiel: Wenn die KI gefragt wird „Welche Streaming-Anbieter gibt es, die man monatlich kündigen kann?“ und WOW TV nicht genannt wird – könnte das daran liegen, dass das Sentiment für Branded Prompts zu schlecht ist?
Mit anderen Worten: Führt ein schlechtes Sentiment bei Branded Prompts dazu, dass eine Marke bei Non-Branded Prompts gar nicht erst erwähnt wird?
Diese Frage bleibt vorerst offen und ist Gegenstand weiterer Untersuchungen.
Fazit: Sentiment als strategischer Hebel in GEO
Sentiment ist ein zentraler Erfolgsfaktor in der Generative Engine Optimization. Es reicht nicht aus, in KI-Antworten erwähnt zu werden – entscheidend ist, wie die Marke dargestellt wird.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Sentiment hat zwei Ebenen: Prompt-Formulierung und KI-Antwort
- Branded Prompts (Bottom Funnel) sind Pflicht und müssen zuerst optimiert werden
- Non-Branded Prompts (Mid Funnel) sind die Kür und bauen auf einem funktionierenden Bottom Funnel auf
- Tools sind notwendig, aber nicht fehlerfrei – manuelle Überprüfung ist unerlässlich
- Sentiment kann über Owned, Earned und Paid Media beeinflusst werden
- Konsistente Markenbotschaft über alle Kanäle hinweg ist das Fundament
Wer Sentiment strategisch steuert, erhöht nicht nur die Sichtbarkeit in KI-Systemen, sondern auch die Conversion-Wahrscheinlichkeit und die langfristige Markenwahrnehmung.
