warum-ki-nicht-empfiehlt | TH Analytica
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Definition: KI-Systeme empfehlen nur Unternehmen, die sie eindeutig verstehen und als vertrauenswürdig einstufen können.
Wenn Nutzer ChatGPT, Perplexity oder Google Gemini fragen "Empfehlung für [Dienstleistung] in [Region]", erscheinen nur 10-20% der relevanten Unternehmen in den Antworten. Warum?
Problem: Keine Schema.org Markups. KI kann Informationen nicht zuverlässig extrahieren.
Beispiel: Ein Restaurant ohne LocalBusiness Schema. KI weiß nicht: Öffnungszeiten? Preisklasse? Küche? Bewertung?
Lösung: Schema.org Organization + LocalBusiness + Restaurant Markup implementieren.
Problem: KI versteht nicht eindeutig, was das Unternehmen macht.
Beispiel: Homepage sagt "Wir sind Ihr Partner für digitale Transformation." KI denkt: IT-Consulting? Software? Marketing? → Unklar.
Lösung: Klare Definition: "Wir sind ein IT-Consulting Unternehmen für KMU in der Schweiz, spezialisiert auf Cloud-Migration und Cybersecurity."
Problem: KI hat keine Bestätigung, dass das Unternehmen vertrauenswürdig ist.
Beispiel: Keine Reviews, keine Referenzen, keine Zertifikate. KI bevorzugt Unternehmen mit Trust Signals.
Lösung: Google Reviews sammeln, Review Schema implementieren, Referenzen auf Website zeigen.
Problem: Zu viel Marketing-Sprache, zu wenig Fakten.
Beispiel: "Wir sind führend, innovativ, erstklassig." KI kann keine konkreten Aussagen extrahieren.
Lösung: Fakten statt Fluff. "Wir betreuen 120 KMU in der Deutschschweiz. Durchschnittliche Kundenbindung: 4.2 Jahre."
Problem: KI hat keinen strukturierten Kontext über das Unternehmen.
Beispiel: KI muss Informationen aus fragmentierten Seiten zusammensetzen. Fehleranfällig.
Lösung: llms.txt mit klarer Business-Beschreibung: Wer, Was, Für wen, Wo, Kontakt.
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