LinkedIn: Eine beliebte Quelle für die KI-Suche
Taucht das eigene Unternehmen in KI-Antworten auf und wenn ja, was steht dort darüber? Kommunikationsabteilungen machen häufig dieselbe Erfahrung: Wer den Unternehmensnamen in ChatGPT, Claude oder Gemini eingibt, erhält zwar eine sachliche und halbwegs vollständige Antwort, aber oft ist sie veraltet. Als Belege erscheinen die eigene Website, Zitate aus Fachmedien und LinkedIn-Beiträge von Mitarbeitenden. Denn anders als klassische Suchmaschinen listen Large Language Models (LLMs) keine Links auf. Sie wählen Informationen aus, gewichten sie und setzen sie zu einem Narrativ zusammen. Diese Antwort lässt sich nicht bis ins letzte Detail steuern. Aber Kommunikationsteams können mit Generative Engine Optimization (GEO) durchaus beeinflussen, auf welche Informationen LLMs zugreifen. LinkedIn spielt dabei eine wichtige Rolle.
So oft wird LinkedIn zitiert
Wie häufig LLMs Beiträge von LinkedIn in ihren Antworten zitieren, zeigen zwei aktuelle Erhebungen. Software-Anbieter Semrush hat 325.000 Anfragen analysiert und herausgefunden: LinkedIn ist die am zweithäufigsten zitierte Domain nach Reddit, sie erscheint in durchschnittlich elf Prozent der KI-Antworten. Auch bei der aktuellen Meltwater-Analyse, die 9,5 Millionen Quellenangaben aus sechs KI-Plattformen untersucht hat, landet LinkedIn auf Platz zwei – diesmal direkt hinter YouTube. Das Ergebnis beider Analysen ist – zumindest für LinkedIn – eindeutig: Die Plattform wird unter den beruflichen Netzwerken am häufigsten zitiert. Insbesondere bei fachlichen Fragen sind LinkedIn-Beiträge eine beliebte Quelle für LLMs.
Die Machart entscheidet
Dass LinkedIn eine derart relevante Quelle für LLMs ist, ist kaum verwunderlich. Corporate Influencer teilen dort fundiertes Fachwissen oder Einblicke aus dem Arbeitsalltag, Führungskräfte ordnen strategische Entscheidungen ein, Unternehmen veröffentlichen Zahlen und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten. Geschrieben für das persönliche Netzwerk, wirken diese Inhalte also inzwischen in den Antworten von LLMs weiter.
Laut der aktuellen Meltwater-Analyse braucht es zudem keine große Reichweite, um in KI-Antworten zu erscheinen. Es werden auch LinkedIn-Beiträge kleiner Profile zitiert, sofern diese fachlich fundiert sind und eine konkrete Frage beantworten. Entscheidend ist die Machart: Zwischenüberschriften, konkret benannte Unternehmen und Produkte sowie überprüfbare Zahlen beeinflussen, ob KI-Modelle Postings zusammenfassen und zitieren. Textbeiträge werden mit 72 Prozent mit Abstand am häufigsten aufgegriffen, gefolgt von LinkedIn-Artikeln mit 12 Prozent und Videos mit 11 Prozent.
Hinzu kommt, dass laut Meltwater 75 Prozent der zitierten LinkedIn-Inhalte von Personenprofilen und nur 25 Prozent von Unternehmensseiten stammen. Semrush hat zusätzlich nach Modellen differenziert. Demnach zitieren ChatGPT und Google AI Mode überwiegend Beiträge von Personenprofilen, Perplexity vorrangig Inhalte von Unternehmensseiten. Wer Inhalte auf LinkedIn also nur über eine:n Absender:in veröffentlicht, bleibt für bestimmte KI-Modelle womöglich unsichtbar.
Belegbare Aussagen und Zahlen
Das Signal ist eindeutig: Unternehmen sollten auf LinkedIn unbedingt über verschiedene Absender:innen kommunizieren. Ein aktives Corporate-Profil reicht nicht aus. Es braucht Führungskräfte und Fachleute für fachliche Tiefe, konkrete Erfahrung und eine erkennbare Urheberschaft. Denn gerade das schafft die Glaubwürdigkeit, die ein anonymer Corporate-Post nicht leisten kann. Entscheidend ist, dass Unternehmensseite und Personenprofile eigene Inhalte und keine identischen Beiträge veröffentlichen.
Ebenfalls wichtig ist, dass LinkedIn einer von vielen Kommunikationskanälen ist, der die KI-Sichtbarkeit von Unternehmen beeinflusst. Entscheidend ist, dass Botschaften über alle Kanäle hinweg konsistent sind und regelmäßig aktualisiert und gepflegt werden. So können Kommunikationsteams beeinflussen, welche Informationen öffentlich vorliegen, die LLMs zitieren können.
