Was wissen KI-Systeme bereits über Ihr Unternehmen?

Bevor eine Führungskraft ChatGPT oder Claude nach Ihnen fragt, haben diese Modelle wahrscheinlich bereits ein grobes Identitätsprofil Ihres Unternehmens zusammengestellt – aus Quellen, für deren Nutzung keines von ihnen um Erlaubnis gefragt hat: das Handelsregister, offene Wissensdatenbanken, Branchenverzeichnisse und Ihre eigene Website. Dieses Profil existiert, ob es Ihnen gefällt oder nicht. Es zu überprüfen dauert eine Stunde; es zu korrigieren erfolgt über die Quellen selbst, nicht über ein Gespräch mit dem Modell.

Was genau ist ein maschinelles Identitätsprofil?

Ich nenne maschinelles Identitätsprofil die Gesamtheit der Fakten, die ein System über Ihr Unternehmen aus voneinander unabhängigen Quellen finden und abgleichen kann: exakter Firmenname, Rechtsform, Sitz, Unternehmens-Identifikationsnummer, Gründer oder Geschäftsführung, Branche, Gründungsdatum. Das ist kein Profil, das Sie irgendwo bewusst anlegen; es ist eine Rekonstruktion aus verstreuten Fragmenten, die das Modell im Moment der Anfrage zusammensetzt. Genau das habe ich in Wie eine KI ihre Quellen auswählt als Entitätskohärenz beschrieben: Bevor ein System entscheidet, Sie zu zitieren, muss es zunächst sicher wissen, wer Sie sind.

Woher stammt dieses Profil? Die vier Quellen, die Modelle abgleichen

Vier Quellenfamilien treten regelmässig auf, mit je nach Fragestellung unterschiedlichem Gewicht.

Wikidata. Eine offene, strukturierte Wissensdatenbank, die von jedem nach präzisen Relevanzregeln bearbeitet werden kann. Generative Systeme nutzen sie gerne als Ankerpunkt zur Auflösung einer Entität, weil ihre Daten strukturiert und leicht auswertbar sind. Ein KMU erscheint dort nicht automatisch; viele erscheinen dort gar nicht.

Zefix. Das zentrale Schweizer Handelsregister, geführt vom Bund. Das ist die massgebliche Quelle für den exakten Firmennamen, die Rechtsform, den Sitz und den Eintragungsstatus – ein Modell, das Ihre Angaben mit Zefix abgleicht, prüft im Grunde, ob Sie tatsächlich offiziell so existieren, wie Sie es angeben.

Die Branchenverzeichnisse. local.ch, search.ch und ihre Pendants indexieren Adresse, Telefonnummer, Branchenkategorie, teils Bewertungen. Sie werden von automatisierten Systemen umfassend durchsucht, oft als erste Quelle bei einer lokalen Frage – und oft auch am wenigsten vom Unternehmen selbst aktuell gehalten, sobald die Ersteintragung in Vergessenheit geraten ist.

Die Unternehmenswebsite. Das ist die einzige der vier Quellen, die Sie vollständig selbst kontrollieren. Strukturierte Daten im schema.org-Format erklären dort explizit, wer Sie sind; eine llms.txt-Datei, im Stammverzeichnis der Website platziert, kann Modellen zudem eine direkte, ohne Interpretation lesbare Zusammenfassung bieten.

Ich beschreibe hier vier Quellen, ohne sie zu einer endgültigen Rangfolge zu ordnen: Ihr relatives Gewicht variiert je nach Fragestellung, und es ist der Abgleich zwischen ihnen, mehr als eine einzelne isoliert betrachtet, der das Profil formt.

Warum Abweichungen zwischen diesen Quellen teuer werden

Ein Modell, das mit widersprüchlichen Quellen konfrontiert wird, entscheidet nicht automatisch zu Ihren Gunsten: Es behält die stabilere Version bei, oder es wird vorsichtig – mitunter so weit, dass es Sie gar nicht erst zitiert, um keine falsche Aussage zu riskieren. Eine alte, aber noch aktive Adresse in einem Verzeichnis, ein Gründername, der nicht mehr der aktuellen Geschäftsführung entspricht, eine leicht abweichende Firmenbezeichnung von einer Seite Ihrer eigenen Website zur nächsten: Jede dieser Abweichungen wirkt für sich genommen unbedeutend. In der Summe ergeben sie ein unscharfes Identitätsprofil – genau die Art von Inkonsistenz, die ich als Quelle stiller Abwertung statt sichtbaren Fehlers in Strukturierte Daten: Was KI-Systeme auf Ihrer Website lesen beschrieben habe.

Wie überprüfen Sie Ihr Identitätsprofil in einer Stunde?

Die Methode erfordert kein spezielles Werkzeug, nur eine Stunde und ein paar geöffnete Browser-Tabs.

1. Stellen Sie jedem der fünf Modelle – ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Mistral – eine neutrale Frage: Was weiss es über Ihr Unternehmen, in Ihrer Stadt?
2. Notieren Sie für jede Antwort die Adresse, die angegebene Tätigkeit, den Namen des Gründers oder der Geschäftsführung sowie das Gründungsdatum, falls genannt.
3. Vergleichen Sie diese Angaben mit dem Handelsregistereintrag auf Zefix, der für Firmennamen, Rechtsform und Status massgeblich ist.
4. Überprüfen Sie Branchenverzeichnisse wie local.ch oder search.ch: Sind Adresse und Telefonnummer dort noch korrekt?
5. Erfassen Sie die Abweichungen zwischen den fünf Antworten, statt nur eine einzelne zu betrachten: Es ist die Diskrepanz zwischen Modellen, die auf eine schlecht verankerte Identität hinweist – die Kohärenz zwischen Modellen ist im Übrigen eines der sieben Themen, die der Score GEO™ misst.

Das Ergebnis dieser Übung ist weder eine Bewertung noch ein Urteil: Es ist eine Liste faktischer Abweichungen – dasselbe Ausgangsmaterial, mit dem ich in der ersten Phase eines Score-GEO™-Voraudits arbeite.

Wie korrigiert man dieses Profil? mcva.ch als dokumentiertes Beispiel

Die Korrektur wird nicht mit dem Modell verhandelt: Man überzeugt ChatGPT nicht davon, dass es sich bei Ihrer Adresse irrt, man korrigiert die Quelle, die es konsultiert hat. Zwei Hebel liegen vollständig in Ihrer Hand. Der erste ist die schema.org-Auszeichnung Ihrer eigenen Website: Auf mcva.ch deklariert das Organization-Schema den Firmennamen, die Adresse, den Gründer und die UID-Nummer – CHE-448.625.502 – und verknüpft sie über die Eigenschaft sameAs mit dem Zefix-Registereintrag und mit Moneyhouse, zwei Quellen, die ein System konsultieren kann, um zu prüfen, dass die auf der Website sprechende Entität tatsächlich die offiziell eingetragene ist. Der zweite Hebel ist die llms.txt-Datei, im Stammverzeichnis von mcva.ch platziert: eine direkte Zusammenfassung in strukturiertem Text darüber, wer ich bin, was das Unternehmen tut und wo die wichtigen Seiten zu finden sind, ohne dass das Modell dies aus dem Rest der Website ableiten muss. Diese beiden Hebel gehören zu der Arbeit, die ich systematisch vor jeder für Zitierfähigkeit konzipierten Website leiste.

Zwei weitere Hebel entziehen sich teilweise Ihrem Einfluss, und die Ehrlichkeit gebietet, das zu sagen. Einen Verzeichniseintrag zu korrigieren, folgt dem Aktualisierungszyklus seines Betreibers, nicht Ihrem eigenen. Einen Wikidata-Eintrag zu erhalten oder zu korrigieren, setzt voraus, die Relevanz- und Bearbeitungsregeln der Community zu respektieren, die die Datenbank pflegt. Das sind langsamere Vorhaben, die parallel zur Arbeit an Ihrer eigenen Website zu führen sind, nicht an ihrer Stelle.

Dieses Identitätsprofil ist nur die Grundlage: Es macht die Zitierung möglich, löst sie aber nicht aus. Die eigentliche Arbeit bleibt die einer für Zitierfähigkeit konzipierten Website, und die Mechanik, die anschliessend entscheidet, was in eine Antwort übernommen wird, beschreibe ich ausführlich in Wie eine KI ihre Quellen auswählt. Um dieses Vorhaben in die Gesamtheit der Entscheidungen einzuordnen, die ein Schweizer KMU angesichts der KI treffen muss, bleibt die vollständige Roadmap in Was muss ein Schweizer KMU 2026 angesichts der KI tun? festgehalten.

Wichtig in Kürze

— Modelle rekonstruieren ein Identitätsprofil Ihres Unternehmens aus vier unabhängigen Quellen: Wikidata, Zefix, Branchenverzeichnisse und Ihre eigene Website. — Abweichungen zwischen diesen Quellen werden teuer: Ein Modell wird bei widersprüchlichen Versionen vorsichtig, mitunter so weit, dass es Sie gar nicht zitiert. — Die Überprüfung dauert eine Stunde – die fünf Modelle befragen und vergleichen; die Korrektur erfolgt über die Quellen, die Sie kontrollieren, allen voran schema.org und llms.txt.

FAQ

Braucht es zwingend einen Wikidata-Eintrag, um von KI-Systemen zitiert zu werden? Nein – nichts ist zwingend. Ein Eintrag fügt einen zusätzlichen Ankerpunkt für die Entitätsauflösung hinzu, nützlich, aber nicht unerlässlich, und seine Erlangung folgt den Relevanzregeln der Community, die die Datenbank pflegt, nicht Ihren eigenen.

Reicht eine einfache Adressänderung auf meiner Website, um zu korrigieren, was KI-Systeme wissen? Das korrigiert die am schnellsten aktualisierbare Quelle – Ihre eigene. Verzeichnisse und externe Datenbanken folgen ihrem eigenen, oft langsameren Zyklus. Der Abgleich zwischen Quellen bedeutet, dass eine Korrektur Zeit braucht, um sich überall durchzusetzen.

Wie erkenne ich, ob mein Unternehmen mit einem anderen gleichen Namens verwechselt wird? Genau das zeigt die Übung mit den fünf Fragen: Wenn die Antworten eine Tätigkeit, eine Stadt oder einen Gründer nennen, die nicht Ihre sind, liegt eine Verwechslung vor. Ein wenig unterscheidbarer Name oder eine Firmenbezeichnung nahe an der eines Konkurrenten verschärft das Problem.

Ersetzt dieses Identitätsprofil eine vollständige Zitierfähigkeitsmessung? Nein. Es ist deren Grundlage, nicht die Messung selbst. Der Score GEO™ geht weiter: Er prüft, ob Ihr Unternehmen, sobald die Identität geklärt ist, tatsächlich zitiert wird, in welchem Kontext und mit welcher Genauigkeit.

Wo stehen Sie? Der Score-GEO™-Voraudit misst kostenlos, wo Ihr Unternehmen in den Antworten von ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini und Mistral erscheint – und wo nicht. Bezifferte Antwort innerhalb weniger Tage. Kostenlosen Voraudit anfordern

Jérôme Deshaie ist CEO und Gründer von MCVA Consulting SA, einer KI-gestützten Agentur mit Sitz im Wallis. Fünfzehn Jahre im Dienst grosser internationaler Marken, heute direkt für Schweizer KMU tätig. Werdegang.