PR AI: Warum Medienberichte bestimmen, was ChatGPT über Ihr Unternehmen sagt

Was ist PR AI?

KI-PR (KI-gestützte Public Relations) ist eine Arbeitsweise, in der KI-Werkzeuge Medienanalyse, Materialerstellung und Reporting beschleunigen, während das PR-Team für das verantwortlich ist, was eine Maschine nicht leisten kann: Beziehungen zu Journalisten, die Botschaft, Entscheidungen. Es gibt auch eine zweite Ebene, nämlich das Ziel. Veröffentlichungen und Erwähnungen werden auch danach geplant, ob KI-Modelle darauf zurückgreifen, wenn ein Kunde nach der Branche, einem Problem oder einem Anbieter fragt.

In der Praxis verbindet KI-PR drei Dinge, die bis vor Kurzem getrennt existierten: Medienbeziehungen, Expertenbeiträge auf der Unternehmenswebsite und Messung. Wie KI die gesamte Branche verändert, beschreiben wir im Artikel KI in der PR im Jahr 2026, und den Platz der PR auf der größeren Landkarte der künstlichen Intelligenz im Unternehmen beschreibt der Leitfaden zu KI für Marketing und PR. Hier konzentrieren wir uns auf eine Frage: Wie bringen Sie ein Modell dazu, die Wahrheit über Ihr Unternehmen zu sagen und es dort zu nennen, wo es hingehört?

Das Thema „PR und ChatGPT” reduziert sich oft auf die Frage, ob KI den PR-Sprecher ersetzen wird. Das ist eine falsche Frage. Es wäre besser, zu fragen: Woher bezieht das Modell seine Informationen über Ihr Unternehmen und wer formt diese Informationen heute – Sie oder zufällige Quellen aus vergangenen Jahren?

Warum beeinflussen Medienberichte die Antworten von KI?

Modelle mit Internetzugang setzen ihre Antwort aus Quellen zusammen, die sie in der Suchmaschine finden. Die eigene Unternehmenswebsite ist nur eine davon, und zwar eine, die naturgemäß lobt. Eine unabhängige Veröffentlichung, ein Branchenbericht oder ein Verzeichniseintrag geben dem Modell, was die Website nicht geben kann: eine Bestätigung von außen.

Die Zahlen bestätigen das. Muck Rack hat in der Studie „What Is AI Reading?“ vom Mai 2026 über 25 Millionen Links analysiert, die von ChatGPT, Claude und Gemini zitiert wurden. 84 % der Zitate sind verdiente Medien (Veröffentlichungen, für die die Marke nicht bezahlt hat), bezahlte Inhalte machen 0,3 % aus, und Journalismus steht für 27 % aller zitierten Quellen. Mehr als die Hälfte der zitierten journalistischen Texte ist jünger als ein Jahr. Ein gesponserter Artikel bringt in KI-Antworten also fast nichts. Eine aktuelle redaktionelle Veröffentlichung bringt viel.

Die PR-Branche sieht das bereits. Laut dem Bericht „State of PR 2026“ von Muck Rack (Zusammenfassung der PRSA vom 15. Juli 2026) halten 73 % der PR-Fachleute GEO, also die Optimierung für Antworten von KI-Modellen, für zumindest etwas wichtig, und 55 % bemühen sich um Veröffentlichungen in meinungsbildenden Medien gerade, um ihre Sichtbarkeit in KI zu verbessern. Die Hälfte (50 %) erstellt datenbasierte Inhalte, die für die Suche geschrieben sind. Wie sich GEO von SEO und AEO unterscheidet, erklären wir in einem separaten Vergleich dieser drei Ansätze.

Für wen ist KI-PR gedacht und wann lohnt sie sich?

Am meisten profitieren Unternehmen, deren Kunden Anbieter lange auswählen und vergleichen. Dort beginnt KI im Vertriebsprozess zu wirken, bevor das Vertriebsteam überhaupt von dem Kunden erfährt: Jemand fragt ein Modell „welche Firma in Polen macht …“, erhält drei Namen und besucht erst dann die Websites. Sie sind nicht unter diesen drei? Dann beginnt das Verkaufsgespräch gar nicht erst.

Situationen, in denen die Sichtbarkeit einer Marke in ChatGPT einen echten Unterschied macht:

• ein B2B-Dienstleister, dessen Kunden vor einer Angebotsanfrage den Markt sondieren,
• ein Hersteller, dessen Name mit einer anderen Marke verwechselt wird oder dem das Modell ein veraltetes Angebot zuschreibt,
• ein Unternehmen nach einer Umbenennung, Fusion oder dem Einstieg in eine neue Branche (Modelle erinnern sich lange an die alte Beschreibung),
• Eine Marke, über die im Netz mehr alte als aktuelle, seriöse Informationen zu finden sind (über die Art und Weise, wie man sich um die Marke kümmert). Online-Bild, schreiben wir separat),
• ein Unternehmen, das in einen neuen Markt eintritt, auf dem noch niemand über es geschrieben hat.

Wie prüfe ich, was ChatGPT über mein Unternehmen sagt?

Bevor Sie etwas ändern, messen Sie den Ausgangszustand. Das geht ohne kostenpflichtige Werkzeuge. Notieren Sie 15–20 Fragen, die ein Kunde vor der Wahl eines Anbieters stellt („welche Firma für …“, „wer macht … in Polen“, „was kostet …“), und stellen Sie sie in ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Copilot sowie im KI-Modus von Google. So sieht der einfachste Weg aus, um die Sichtbarkeit einer Marke in der KI ohne Budget zu überprüfen.

Halten Sie in einer Tabelle fest, ob die Marke genannt wird, an welcher Stelle, mit oder ohne Link, in welchem Ton, ob die Informationen stimmen und wer an Ihrer Stelle erscheint. Wiederholen Sie das jeden Monat mit denselben Fragen. Ein einzelnes Ergebnis ist eine Anekdote. Daten beginnen mit einem Trend. Das gesamte Verfahren mit Checkliste haben wir im Zusammenhang mit dem Thema beschrieben: KI-Sichtbarkeitsaudit.

Die Sichtbarkeit Ihrer Marke in KI Schritt für Schritt erhöhen

Es gibt keinen einzelnen Schalter. Es gibt einige einfache Dinge, die ein oder zwei Quartale lang konsequent umgesetzt werden. Die Reihenfolge ist wichtig: zuerst Ordnung in den Quellen, dann neue Veröffentlichungen.

1. SCHRITT 01Bringen Sie die Grunddaten zum Unternehmen in Ordnung

   Eine einheitliche Version der Grunddaten (Name, Angebot, Adresse, Personen) auf der Website, in Verzeichnissen, auf LinkedIn und bei Google. Ein Modell, das drei verschiedene Beschreibungen sieht, wählt eine zufällige.

2. SCHRITT 02Beantworten Sie Kundenfragen auf Ihrer eigenen Website

   Jede wichtige Unterseite beginnt mit einem Satz, der sich ohne den Rest des Textes zitieren lässt, denn genau aus solchen Sätzen setzen Modelle ihre Antworten zusammen. Der Test? Lesen Sie nur den ersten Satz. Beantwortet er die Frage des Kunden?

3. SCHRITT 03Veröffentlichen Sie eigene Daten

   Einen Bericht, eine Studie oder eine Übersicht aus Ihrer Branche. Modelle und Journalisten greifen gern auf Zahlen mit angegebener Quelle und Datum zurück.

4. SCHRITT 04Erzielen Sie Veröffentlichungen dort, wo Ihre Kunden lesen

   Ein Interview, ein Expertenkommentar, ein Artikel in einem Fachportal. Es zählen Glaubwürdigkeit und Passung, nicht allein die Reichweite. Wie Sie verfolgen, wo und in welchem Ton über Sie geschrieben wird, erfahren Sie in unserem Artikel über Medienbeobachtung mit KI.

5. SCHRITT 05Zeichnen Sie Inhalte mit dem Namen eines Experten

   Eine namentlich genannte Person mit beschriebener Erfahrung ist für Modell und Leser ein stärkeres Signal als ein anonymes „Redaktionsteam“.

6. SCHRITT 06Messen Sie monatlich und vergleichen Sie mit einer Kontrollgruppe

   Dieselben Fragen, dieselben Werkzeuge. Lassen Sie einen Teil der Fragen ohne jede Maßnahme, denn nur sie zeigen, ob eine Veränderung das Ergebnis Ihrer Arbeit oder eine allgemeine Bewegung im Modell ist.

Welche Quellen beeinflussen KI-Antworten am stärksten?

Nicht jeder Inhalt wirkt gleich. Der folgende Vergleich ist unsere Interpretation der Daten von Muck Rack und unserer Beobachtungen aus der Arbeit an KI-Sichtbarkeit. Betrachten Sie ihn als Ausgangspunkt für Ihre eigene Messung, nicht als in Stein gemeißeltes Ranking.

Wie misst man PR im KI-Zeitalter?

Wir verwenden die Gliederung, die die AMEC empfiehlt, der internationale Verband für Standards in der Kommunikationsmessung, und erweitern sie um KI-Antworten. So verwechseln wir versandte Materialien nicht mit geschäftlicher Wirkung. Die Methode haben wir auf der folgenden Seite beschrieben: PR-Messung nach AMEC. W Kokpicie Commwork®AI Diese Ebenen zählen wir einzeln, und neben ihnen zeigen wir, ob die wichtigsten Botschaften des Unternehmens in den Antworten der KI zu finden sind.

Was kostet KI-PR und wovon hängt das Budget ab?

Die ehrliche Antwort lautet: Es hängt vom Ausgangspunkt ab. Ein Unternehmen mit guter Veröffentlichungshistorie und einer aufgeräumten Website braucht vor allem Messung und einige treffende Themen. Ein Unternehmen, über das im Netz nichts Aktuelles zu finden ist, muss zuerst Quellen aufbauen — das dauert länger und kostet mehr. Die Tabelle zeigt die Posten, aus denen sich das Budget zusammensetzt, sowie die Faktoren, die es erhöhen oder senken.

Die Entscheidungsgrenze wird vor dem ersten Messen festgelegt. Beispiel: Wenn die Marke in weniger als jedem vierten der 20 Fragen der Kunden auftaucht oder das Modell unzutreffende Daten über die Firma preisgibt, hören die Veröffentlichungen auf als Marketingelement und werden zu einer dringenden Aufgabe. Wenn Sie präsent und korrekt beschrieben sind, genügt ein Messen alle vier Wochen und ein oder zwei starke Themen für die Medien.

Weißt du nicht, auf welcher Seite des Zauns du stehst? Wenn du nicht weißt, wie du die Sichtbarkeit in AI selbst überprüfen kannst, zeigen wir das in deinen Fragen. Schau dir an, wie es aussieht KI-PR bei Commplace: Messung, Plan der Veröffentlichung und Kontrollmessung nach 90 Tagen.

Wenn Sie eine PR-Agentur mit KI beauftragen, stellen Sie ihr im ersten Gespräch fünf Fragen:

1. Wie werden Sie den Ausgangspunkt messen und welche Fragen werden Sie als Kontrollgruppe beibehalten?
2. In welchen Branchenmedien haben Sie eine echte Zusammenarbeit mit den Redaktionen?
3. Bieten Sie gesponserte Artikel an, um Sichtbarkeit in der KI zu erreichen? (Die richtige Antwort lautet: nein.)
4. Woher beziehen wir unsere eigenen Daten für den Bericht, wenn das Unternehmen sie nicht sammelt?
5. Was werden Sie der Geschäftsführung nach 90 Tagen zeigen, wenn sich der Ausgang nicht verändert?

PR AI in 90 Tagen anhand eines typischen B2B-Unternehmens

Das untenstehende Szenario ist unverbindlich und beschreibt keine einzelnen Kunden. Es zeigt, wie ein Quartal der Arbeit aussieht, in dem PR die Sichtbarkeit in den Antworten von KI verbessern soll, und nicht nur die Anzahl der Publikationen.

Woche 1–4. Nehmen wir an, dass ein Hersteller von Geräten für die Industrie wissen möchte, was ChatGPT über das Unternehmen sagt, wenn ein Kunde nach Lieferanten in Polen fragt. Das Team erstellt 20 Fragen, stellt sie in mehreren Modellen ab und notiert die Ergebnisse. Es stellt sich heraus, dass die Modelle zwei Konkurrenten nennen und die Firma im Vergleich zum Rebrand beschreiben. Die erste Arbeit ist die Ordnung: Eine Version der Daten in Katalogen, auf LinkedIn und auf der Website.

Woche 5–8. Das Unternehmen verfügt über Daten, die noch niemand gezeigt hat: eine Übersicht über Störfälle aus Tausenden von Serviceaufträgen. Das PR-Team erstellt daraus einen kurzen Bericht mit Methode und Datum, und ein Experte des Unternehmens kommentiert ihn in zwei Branchenblogs. Laut Muck Rack hat mehr als die Hälfte der von den Modellen zitierten journalistischen Texte einen Zeitraum von weniger als einem Jahr, sodass eine neue Veröffentlichung mit den Daten schnell an die Quellen gelangen kann.

Woche 9–12. Die gleiche Messung bei den gleichen 20 Fragen. Die Veränderung wird erst dann berücksichtigt, wenn die Fragen, die Maßnahmen betreffen, deutlicher verbessert wurden als die Kontrollgruppe. Das Ergebnis wird zusammen mit der Entscheidung an die Geschäftsführung weitergeleitet: Was werden wir im nächsten Quartal tun?.

Checkliste vor dem Start:

• Wir haben eine Liste mit Fragen, die in der Sprache des Kunden gestellt werden, keine Angebote.
• Ein Teil der Fragen bleibt als Kontrollgruppe unbehandelt.
• Die Unternehmensdaten sind auf der Website, in den Katalogen und in den Profilen identisch.
• Wir haben einen Experten, der Zeit hat, mit Journalisten zu sprechen.
• Wir wissen, welche eigenen Daten wir öffentlich zeigen dürfen.
• Das Management weiß, dass der erste zuverlässige Ergebnis nach 60–90 Tagen erreicht wird.

Wann Sie anfangen sollten — und wann Sie besser warten

Beginnen Sie jetzt, wenn die Messung gezeigt hat, dass Modelle Unwahrheiten über das Unternehmen verbreiten, wenn die Konkurrenz in den Antworten erscheint und Sie nicht, oder wenn Sie eine Produkteinführung, eine Umbenennung oder den Eintritt in einen neuen Markt planen. Jedes dieser Ereignisse schafft neue Quellen. Besser, sie beschreiben Sie so, wie Sie es möchten.

Warten Sie, wenn das Unternehmen noch keine klare Aussage hat: Was macht es, für wen und wie unterscheidet es sich von anderen? Die Medien und die Modelle werden den Chaoszustand wiederholen, also zuerst Markenkommunikationsstrategie, Nachdem die Publikationen veröffentlicht wurden. Man muss sich auch mit der Zeit auseinandersetzen. Die Tools, die regelmäßig im Internet nach neuen Publikationen suchen, können erst nach ihrer Indexierung, also nach Tagen oder Wochen, eine neue Publikation abrufen; hingegen ändert sich das „integrierte” Wissen in einem Modell erst bei den nächsten Versionen, nach Monaten. Deshalb messen wir im Zyklus 60–90 Tage.

Wollen Sie das mit einem Team durchlaufen, das Medienkommunikation mit der Messung der Präsenz in der KI kombiniert? Sehen Sie, wie wir arbeiten Agentur GEO. Wir arbeiten in vier Ebenen: technischer, inhaltlicher, beweislicher und messender Ebene.

Die vollständige Palette der Implementierungen von KI, von der Sichtbarkeit in den Antwortmodellen bis hin zu Entscheidungskompetenzen für die Geschäftsführung, wird auf der Website beschrieben: KI-Agentur.

Wofür KI in der Public Relations wirklich nützlich ist

Die Frage nach „best AI in public relations”, also dem besten AI in der Public Relations, kommt häufig vor, nur dass man das Tool dort sucht, wo der Prozess zählt. AI vereinfacht die Überwachung, gruppiert die Erwähnungen nach Thema, schlägt Titelvariationen vor und verkürzt den Text. Es kennt jedoch nicht Ihre Nachricht. Es hat keine Beziehung zu Journalisten und ist nicht für die Richtigkeit der Daten verantwortlich. Sie fragen nach Tools für Media Relations? Die drei Arten sind am häufigsten gefragt: eine Kontaktdatenbank für Redaktionen mit einer Historie der Veröffentlichungen der Journalisten, ein Medienmonitoring, unterstützt durch AI, sowie ein AI-Assistent für die ersten Versionen von Presseartikeln. Keine dieser Tools wird Ihnen eine Beziehung zu einem Journalisten aufbauen.

Polnische Agenturkunden betrachten das bereits als Standard. In einer Umfrage des ZFPR (Verband polnischer PR-Agenturen) vom Juni 2026 gaben 81 % der befragten Kunden von PR-Agenturen an, dass der Einsatz von KI in der PR Standard sein sollte, wobei diese Gruppe 21 der 203 Befragten umfasste. In derselben Umfrage gaben 67 % der Agenturmitarbeitenden an, KI-Ergebnissen wenig oder sehr wenig zu vertrauen. Das spiegelt die aktuelle Rollenverteilung gut wider: KI beschleunigt, der Mensch prüft. Wie man Pressemitteilungen schreibt, die Medien und Modelle gern zitieren, zeigen wir anhand von 1.796 Mitteilungen im Artikel über Pressemitteilung im KI-Zeitalter. Werkzeuge für konkrete Aufgaben haben wir in der Übersicht zusammengestellt: die besten KI-Tools für Unternehmen. Möchten Sie sehen, wie diese Rollenverteilung in der Praxis aussieht? Besuchen Sie die Seite KI-PR bei Commplace und vereinbaren Sie einen ersten Termin.

Fehler, die das Budget für KI-Sichtbarkeit verbrennen

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