AI Search auf der OMR: Was in Maltes 10-Punkte-Liste fehlt
- AI Search ist kein SEO 2.0 — es ist Entity Engineering plus Content-Briefing für Maschinen.
- Entitäts-Konsistenz ist die Grundlage, nicht das Extra: Ohne Wikidata, Knowledge Panel und konsistente Profile laufen Listicles ins Leere.
- llms.txt + Grounding Pages sind das Briefing, mit dem LLMs über dich sprechen — du schreibst es selbst.
Sven Wiesner hat auf LinkedIn den OMR-Talk von Malte Landwehr (CPO bei Peec AI) zu AI Search kuratiert. Beste Hands-On-Übersicht zum Thema, die ich dieses Jahr gesehen habe. Bevor ich meinen Take dazu rausschreibe, kurz die Quelle und die Kernpunkte.
Die Quelle
Wie werden Inhalte von KI im Web gefunden? Malte Landwehr hat auf der OMR Bühne ausgepackt, was wirklich in ChatGPT & Co. funktioniert. (…) Immer mehr Kaufentscheidungen starten nicht mehr bei Google, sondern in einem Chatbot. Wer dort nicht stattfindet, ist für eine wachsende Zielgruppe quasi unsichtbar, egal wie gut das klassische SEO läuft.
— Sven Wiesner, LinkedIn-Post vom Mai 2026
Sven hat zehn Hands-On-Tipps aus Maltes Talk mitgeschrieben. Stark verkürzt: Google-Shopping-Feed pflegen, Inhalte auch auf Englisch anbieten, Wikipedia-Eintrag anstoßen, Prompts tracken, Inhalte aktuell halten, kurzen Marken-Absatz weit oben setzen, Listicles schreiben (und sich selbst reinnehmen), Vergleichsseiten bauen, 2-Satz-Zusammenfassung über jeden Artikel, und Wörter beobachten, die LLMs in ihre Suchen einbauen (z.B. “Reviews”, “2026”). Den vollständigen Wortlaut samt Begründung gibt’s in Svens Post.
Mein Take — drei Ergänzungen aus B2B-Industrie-Sicht
Maltes Liste ist solide. Was mir fehlt, sind drei Punkte, die in der Praxis bei viSales den Unterschied machen — gerade für erklärungsintensive B2B-Themen.
1. Entitäts-Konsistenz ist die Grundlage, nicht das Extra
Wikidata-Eintrag, einheitliches Knowledge Panel, konsistente Profile über Crunchbase, LinkedIn, Branchenverzeichnisse. Wenn LLMs dich nicht sauber als Entität erkennen, helfen die schönsten Listicles nichts. Das ist die Schicht unter Maltes Punkten 6–9. Ohne saubere Entität kein Match — und kein Listicle der Welt rettet das.
Der erste Schritt: ein Entity-Audit gegen Wikidata, Google Knowledge Graph und die wichtigsten Branchenverzeichnisse. Klingt nach Bürokratie, ist aber das Fundament.
2. llms.txt + Grounding Pages — das Briefing für die KI
Eigene kanonische Seiten für die Begriffe, für die du gefunden werden willst. Du schreibst der KI das Briefing, mit dem sie über dich spricht. Bei viSales: eine Seite “Was ist OpenUSD” mit unserer Sicht — die taucht in LLM-Antworten auf, wenn jemand nach OpenUSD-Dienstleistern fragt.
Das ist näher an Technical Writing als an klassischem SEO-Copywriting. Klare Definitionen, kurze Absätze, eindeutige Begriffe. llms.txt im Root, strukturierte Grounding Pages in der Site-Architektur. Maltes Punkt 6 (kurzer Marken-Absatz oben) ist die abgespeckte Variante davon — der vollständige Schritt geht weiter.
3. FAQPage Schema bleibt unterschätztes LLM-Futter
Strukturierte Q&As werden überdurchschnittlich oft 1:1 in LLM-Antworten übernommen. Aufwand minimal, Wirkung messbar. Wer Ghost oder ein eigenes CMS nutzt, kann das automatisieren — bei uns läuft das über einen festen Block im Artikel-Frontmatter, der bei jedem Build als FAQPage-JSON-LD in den Footer rendert.
Wer zehn Artikel hat, braucht zehn FAQ-Blöcke. Wer hundert hat, braucht einen Workflow.
Zur Verfallsdatum-Frage
Maltes Punkt 10 (“Reviews”, “2026” und ähnliche Wörter, die LLMs in ihre Suchen einbauen) hat das kürzeste Verfallsdatum der ganzen Liste. Funktioniert heute, kann nächstes Quartal Penalty sein. Wer darauf seine Strategie baut, optimiert für eine Welt, die in sechs Monaten anders aussieht.
Die drei Ergänzungen oben sind robuster: Entitäts-Konsistenz, llms.txt und Schema sind Infrastruktur, keine Hacks. Sie wirken weiter, auch wenn sich Crawling-Heuristiken ändern.
Fazit
AI Search ist kein SEO 2.0 — da hat Malte recht. Es ist Entity Engineering plus Content-Briefing für Maschinen. Maltes Liste ist ein guter Einstieg in die Hacks, die heute funktionieren. Wer das Spielfeld langfristig dominieren will, baut darunter eine Schicht aus konsistenter Entität, kanonischen Grounding Pages und strukturierten Q&As.
Wer dort nicht stattfindet, ist für eine wachsende B2B-Zielgruppe unsichtbar — egal wie gut das klassische SEO läuft.
Original-Post von Sven Wiesner auf LinkedIn — Kuration des OMR-Talks von Malte Landwehr, Mai 2026.
Nächster Schritt
Wer soll in LLM-Antworten über Ihr Unternehmen sprechen — und mit welchem Framing?
Entity Engineering und Grounding Pages sind kein Einmalaufwand, sondern laufende Infrastruktur. Ich helfe B2B-Anbietern dabei, den Grundstein zu legen: saubere Entität, kanonische Begriffe, strukturierte Q&As — einmal aufgebaut, dauerhaft wirksam.
Bereits für Industriekunden aus Automation, Maschinenbau und Software umgesetzt.