Die strukturierte Methodik hinter unserer Arbeit — wie wir AI Search Management systematisch für Unternehmen entwickeln, implementieren und optimieren.
Das Solid AI Search Framework ist kein Produkt, das sich kaufen oder lizenzieren lässt. Es ist kein Software-Tool und keine Checkliste. Es ist ein strukturiertes Vorgehen — eine Methodik, die beschreibt, wie AI Search Management als Disziplin sinnvoll in die Praxis überführt werden kann. Es ist das Ergebnis unserer Arbeit an den Schnittstellen von Informationsarchitektur, Entitätsaufbau, Content Engineering und KI-Systemanalyse.
Wir haben dieses Framework entwickelt, weil es keinen etablierten Standard gibt. AI Search Management ist eine junge Disziplin, die sich an KI-Systemen orientiert, die sich selbst schnell verändern. Was ein Framework in diesem Kontext leisten muss, ist nicht Vollständigkeit — sondern strukturierte Orientierung. Es gibt Unternehmen ein Koordinatensystem, das die relevanten Dimensionen aufzeigt und gleichzeitig flexibel genug ist, um auf veränderte Rahmenbedingungen reagieren zu können.
Das Framework gliedert sich in fünf Phasen: Analyse, Strategie, Informationsarchitektur, Implementierung und Messung & Optimierung. Diese Phasen sind nicht streng sequenziell — in der Praxis verlaufen sie iterativ. Aber sie beschreiben die logische Abfolge von Erkenntnissen, die ein Unternehmen durchlaufen muss, um AI Search Management wirkungsvoll zu betreiben.
Das Solid AI Search Framework ist bewusst auf den Kontext von Unternehmen ausgerichtet, die ihre KI-Sichtbarkeit strategisch steuern wollen — nicht auf Privatpersonen oder rein technische Teams. Es verbindet strategisches Denken mit technischen Grundlagen und inhaltlicher Qualitätsarbeit.
Was ist der Status quo? Wie sichtbar ist das Unternehmen heute für KI-Systeme? Welche Entitätspräsenz existiert bereits in Knowledge Graphs, in Wikidata, in Trainingsquellen?
Outputs: Sichtbarkeits-Audit, Entitätsanalyse, Lückenidentifikation.
Welche KI-Systeme sind für das Unternehmen relevant? ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews? Welche Ziele werden verfolgt? Welche Prioritäten gelten?
Outputs: Zieldefinition, Systempriorisierung, Roadmap.
Wie müssen Inhalte strukturiert sein, damit KI-Systeme sie verstehen? Welche Themen, welche Entitäten, welche Beziehungen müssen abgebildet werden?
Outputs: Topic-Cluster-Planung, Entitätskarte, Content-Struktur.
Strukturierte Daten, Wissensseiten, Entitätsaufbau, technische Grundlagen. Die Phase, in der Strategie in konkrete, messbare Maßnahmen übersetzt wird.
Outputs: Schema.org-Markup, Glossar, Kategorie-Hubs, Wikidata-Einträge.
Wie wird KI-Sichtbarkeit gemessen? Welche Metriken sind aussagekräftig? Was wird optimiert, wenn KI-Antworten das Unternehmen nicht erwähnen oder falsch darstellen?
Outputs: Monitoring-Setup, KPI-Definition, Optimierungsprotokoll.
AI Search Management ist eine junge Disziplin. Die KI-Systeme, auf die wir uns beziehen — ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews — verändern sich schnell und grundlegend. Was heute funktioniert, kann morgen anders bewertet werden. Das Solid AI Search Framework ist deshalb kein statisches Dokument, sondern ein lebendes Modell, das wir kontinuierlich auf Basis neuer Erkenntnisse, eigener Projekterfahrungen und wissenschaftlicher Veröffentlichungen weiterentwickeln.
Wir werden diese Seite aktualisieren, wenn sich das Framework weiterentwickelt. Wir werden transparent kommunizieren, wenn wir Annahmen revidieren. Und wir arbeiten daran, die Methodik zunehmend zu dokumentieren und im Wissens-Hub zugänglich zu machen — für Unternehmen, die verstehen wollen, wie wir denken und arbeiten.
Wenn Sie verstehen wollen, wie Ihr Unternehmen in KI-Systemen aufgestellt ist — und was Sie konkret tun können — sprechen Sie mit uns.
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