NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Finanzierungsrunde hat das New-Yorker KI-Tracking-Startup Profound 180 Mio. US-Dollar eingesammelt und damit den Fokus auf Generative Engine Optimization (GEO) massiv verschoben. Gleichzeitig melden Untersuchungen rückläufige organische Sichtbarkeit und sinkende organische Umsätze im Online-Handel. Während AI Overviews in den Suchergebnissen stärker auftauchen, verlieren viele Shops Traffic durch steigende Zero-Click-Raten. Für Marketing-, PR- und Tech-Teams rückt damit die Frage in den Mittelpunkt, wie Marken in KI-Antworten wirklich referenziert werden.
Der Druck auf den Online-Handel kommt zunehmend aus einer Richtung, die klassische Marketing-Pläne lange ignoriert haben: die KI-gestützte Informationssuche. Branchenberichte datieren den Beginn dieser Verschiebung auf Mitte September 2026 und beschreiben, wie sich SEO von einem primär technischen Disziplin-Standard hin zu einer messbaren Performance in KI-Antworten verlagert. Nutzer stellen Anfragen immer öfter direkt in KI-Plattformen und Chatbots; dadurch zählen nicht nur indexierbare Seitenstrukturen, sondern vor allem kontextbezogene und „maschinenlesbare“ Inhalte. Für Unternehmen bedeutet das: Wer in klassischen Ergebnislisten sichtbar war, muss heute auch nachweisen, dass seine Inhalte in KI-Zusammenfassungen auftauchen.
Der technologische Hebel dahinter wird mit großem Budget gebaut. Laut Angaben zu einer Serie-D-Runde hat das in New York ansässige Startup Profound 180 Mio. US-Dollar aufgenommen, die Bewertung liegt bei 1,8 Mrd. US-Dollar; das Unternehmen wurde 2024 gegründet. Unter Führung von Sequoia Capital und Kleiner Perkins stieg das Gesamtkapital damit auf über 335 Mio. US-Dollar. Die Profound-Plattform zielt darauf, die Markenpräsenz in Systemen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini und in den Google AI Overviews nachzuverfolgen. Damit wird Tracking nicht mehr nur auf Keywords und Suchmaschinen-Ergebnisseiten begrenzt, sondern auf den Output von KI-Systemen ausgeweitet.
Dass es sich dabei nicht um eine theoretische Spielerei handelt, zeigt ein konkretes Beispiel aus dem Konsumgüterbereich: Estée Lauder soll mit Profound eine Partnerschaft eingegangen sein, um eine einheitliche Sicht auf die Markenrepräsentation über verschiedene KI-Modelle hinweg zu erhalten. Ziel sei die Umsetzung von Generative Engine Optimization (GEO) und KI-Marketing „in großem Maßstab“, also die gezielte Optimierung von Produktbeschreibungen, Blogs und Video-Inhalten für Large Language Models (LLMs). Aus technischer Sicht verschiebt sich damit die Frage von „Rangfolge“ zu „Zitationswahrscheinlichkeit“: Welche Textbausteine, Strukturen und Faktenformate ein Modell im Antwortkontext auswählt, wird zur messbaren Stellschraube. Nicht nur im Marketing, sondern auch in PR, Personalwesen und Investor Relations kann dieser Mechanismus relevant werden, wie es aus dem Umfeld eines Unternehmens-CEOs mit Blick auf die Breite der Betroffenen betont wird.
Die Marktdaten unterstreichen den Handlungsdruck. Der Branchenverband IAB erhöhte seine Erwartung für das US-Werbewachstum 2026 von 9,5 % auf 12,3 %; zugleich sehen laut IAB 44 % der Werbeeinkäufer die Anpassung an das neue Suchverhalten als zentrale Herausforderung. Auf der Nutzerseite stützen Umfragen die Annahme eines beschleunigten Verhaltenswandels: 61 % der US-Verbraucher nutzen KI-Assistenten für die Recherche vor Einkäufen (innerhalb der letzten drei Monate), und in Singapur wurden Daten genannt, nach denen 51 % der B2B-Einkäufer KI-Modelle abfragen, bevor sie klassische Suchmaschinen nutzen. In dieser Gemengelage verschieben sich Budgetentscheidungen von langfristig bewährter SEO-Planung hin zu Iterationen, die „wie KI denkt“ abbilden. Gleichzeitig bleibt die regulatorische Perspektive, etwa mit Blick auf den EU AI Act, für Unternehmen ein Muss, weil sich Entwicklungs- und Beschaffungsprozesse an Pflichten und Fristen ausrichten müssen.
Während AI Overviews die Suche komprimieren, treffen sie Publisher und Commerce direkt über sinkende Klickraten. Ein Experiment von Agarwal und Sen mit über 1.000 Nutzern zeigte, dass bei Einblendung eines AI Overviews die organischen Klicks um 39,8 % zurückgehen; zudem steigt die Wahrscheinlichkeit einer Suche ohne Klick (Zero-Click) um 34,5 %. Das ist für Shop-Betreiber besonders hart, weil organische Sichtbarkeit zwar noch gemessen wird, der „Abfluss“ aber zunehmend an der Suchoberfläche stattfindet. Auch in Deutschland wird der Effekt konkret: Eine Untersuchung von Sistrix und LEAP bei 2.500 Top-Shops verzeichnete einen Rückgang der organischen Sichtbarkeit um 16,7 %; der organische Umsatz dieser Händler sank von rund 35 Mrd. Euro auf 28 Mrd. Euro. Auffällig dabei: Obwohl AI Overviews bereits bei über 14 % der Keywords erscheinen, werden Händler darin nur in 5,3 % der Fälle zitiert. Dieser Bruch zwischen „Präsenz des Themas“ und „Erwähnung der Marke“ ist vermutlich einer der wichtigsten Gründe, warum klassische SEO-Kennzahlen allein nicht mehr ausreichen.
Gleichzeitig entsteht ein neuer, messbarer Wettbewerb um „den digitalen Regalplatz“ innerhalb von LLM-Antworten. In der Quelle wird dafür ein Bild bemüht, das mit der Einschätzung aus Analysen der BCG aus dem Jahr 2026 korrespondiert: Die Sichtbarkeit in der LLM-Welt ersetzt immer häufiger den bisherigen Standardplatz in Suchrankings. Unternehmen versuchen deshalb, ihre Content- und Datenstrategie von der reinen Auffindbarkeit auf Struktur, Verlässlichkeit und Zitierbarkeit auszurichten. Freshpet wird als Beispiel genannt: Durch das Tracking von 475 täglichen Anfragen an KI-Modelle soll die Erscheinungsrate in Google AI Overviews innerhalb von sechs Monaten um 645 % gestiegen sein; parallel wuchs der Traffic von KI-Suchplattformen um 46 %. Solche Zahlen sind zugleich ein Hinweis darauf, dass GEO in der Praxis vor allem ein datengetriebenes Iterationsprogramm ist – nicht bloß eine neue Kategorie in der Content-Pipeline.
Für die Umsetzung schlagen Frameworks wie der 5C-Test (clear, credible, citable, consistent, connected) oder das RASE-Modell (relevance, authority, structure, engagement) die Brücke zwischen Redaktion und Technik. Ein weiterer Hebel sind Zitate mit konkreten Daten: In einem Test konnte die Zitationsrate in ChatGPT durch gezielt aufbereitete Artikel von 9,7 % auf 26,7 % steigen. Daneben rückt die technische Messbarkeit in den Vordergrund, weil KI-Bots die Crawl-Struktur spürbar beeinflussen können. In den Berichten wird eine serverbasierte Analyse von Bot-Crawls empfohlen, da rund 12 % der Unterseiten etwa die Hälfte aller Impressionen durch KI-Bots wie den GPTBot absorbieren sollen; auch das Konzept, „Power Pages“ durch strukturierte Daten zu stärken, wird als wesentlicher Faktor für zukünftige Sichtbarkeit beschrieben. Entscheider sollten daher ihre Strategie auf drei Ebenen ausrichten: Content-Feinschliff für konkrete Antwortkontexte, Monitoring der Markenrepräsentation über KI-Systeme hinweg sowie eine verlässliche technische Grundlage, die Indexierbarkeit und Seitenarchitektur weiterhin sicherstellt.
Für Publisher verschärft sich damit ein Dilemma: Wenn KI-Zusammenfassungen Direktzugriffe reduzieren, steigt der Wert von Inhalten, die entweder weiterführend genutzt werden oder in KI-Antworten als Quellen erscheinen. Genau hier liegt auch der Übergang zu einem neuen KPI-Set, das nicht nur Ranking-Positionen, sondern „Share of Voice“ in KI-Antworten abbildet. Ein Unternehmen namens Indexa hat dafür eine Plattform lanciert, die unter anderem den „AI Share of Voice“ misst; CEO Bűnyamin Saraç betont dabei die Breite der betroffenen Bereiche. Gleichzeitig sollten Handelsunternehmen, die häufig stärker auf Performance Marketing gesetzt haben, ihre Attribution anpassen: Zero-Click-Effekte und verschobene Touchpoints machen es notwendig, KI-Outputs als Teil der Customer Journey zu verstehen – und nicht als reine Suchmaschinen-„Nebenwelt“. Am Ende entscheidet sich die Wirkung von KI-SEO weniger an einzelnen Taktiken als daran, ob Organisationen ihre Messbarkeit, Datenqualität und Content-Formate so zusammenführen, dass KI-Systeme die Marke konsistent wiedererkennen.
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