Burson Studie identifiziert Unterschied zwischen Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit bei GEO

Burson, die globale Unternehmensberatung für strategische Kommunikation, hat heute mit "The Credibility Paradox" (Das Glaubwürdigkeits-Paradoxon) eine neue Studie veröffentlicht. Diese identifiziert Unterschiede, wie KI-generierte Antworten über Marken und Unternehmen von verschiedenen Zielgruppen wahrgenommen und geglaubt werden. Die agentureigene Analyse und ihre Ergebnisse entwickeln die Diskussion um Generative Engine Optimization (GEO) weiter: Weg von einer rein technischen Übung, die sich hauptsächlich auf Sichtbarkeit und zitierte Quellen konzentriert, hin zu einer strategischen Reputationschance, bei der die Glaubwürdigkeit im Mittelpunkt steht.

"In der heutigen Zero-Click-Welt sind LLMs (Large Language Models) zu den neuen Gatekeepern der Reputation geworden - sie bestimmen, wie Marken entdeckt und bewertet werden. Aber Sichtbarkeit ist nicht gleich Glaubwürdigkeit", sagt Corey duBrowa, CEO von Burson. "KI synthetisiert, fasst zusammen und liefert Informationen direkt an die Zielgruppen. In diesen LLMs aufzutauchen ist notwendig, aber nicht ausreichend. Unsere Aufgabe ist es nicht mehr nur, Marken sichtbar zu machen, sondern ein so robustes Ökosystem an Belegen aufzubauen, dass die von der KI konstruierten Antworten für die wichtigsten Zielgruppen glaubwürdig sind. Diese Studie ist unser Leitfaden, um das Glaubwürdigkeits-Paradoxon in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln."

Burson hat in Zusammenarbeit mit Profound, einer führenden KI-Marketingplattform, Tausende von reputationsbezogenen Antworten auf sieben großen KI-Antwortplattformen untersucht. Dabei wurden 85 Unternehmen anhand der acht Hebel des Reputation-Capital-Frameworks von Burson bewertet: Innovation, Kreativität, Arbeitsplatz, Produkte, finanzielle Stärke, Governance, gesellschaftliches Engagement (Citizenship) und Führung (Leadership). Die Antworten wurden mithilfe des von Burson in Zusammenarbeit mit dem kognitiven KI-Unternehmen Limbik entwickelten, proprietären Tools "Decipher" mit einem Glaubwürdigkeitswert für drei Zielgruppen (Allgemeinbevölkerung, Meinungsführer:innen und Geschäftsentscheider:innen) bewertet. Insgesamt wurden so mehr als 55.000 Glaubwürdigkeitsprognosen erstellt.

Wichtigste Ergebnisse

• KI belohnt Belege, nicht Positionierung. Faktenbasierte Aussagen zu Innovation, Produkten und Arbeitsplatzkultur schnitten durchweg besser ab als solche, die sich auf eher subjektiv wahrgenommene Qualitäten wie Führung, Governance und gesellschaftliches Engagement bezogen. Dies unterstreicht die Bedeutung eines starken Mixes aus Earned-, Owned- und Social Media-Inhalten für GEO, da KI unabhängigen Bestätigungen aus Medienberichterstattung, Bewertungen und Diskussionen das größte Gewicht beimisst.
• Der Arbeitsplatz bietet großes Potenzial für Glaubwürdigkeit. Wie bereits in Bursons Studie "Global Reputation Economy" gezeigt, ist der Bereich Arbeitsplatz (Workplace) ein konsistent zu wenig genutzter Hebel beim Aufbau von Reputationskapital - und LLMs bilden hier keine Ausnahme. Antworten mit Bezug zum Arbeitsplatz sind in der Allgemeinbevölkerung am glaubwürdigsten. Dieses Ergebnis deckt sich damit, dass LLMs auf unabhängig überprüfbare Quellen wie Bewertungen auf Arbeitgeber:innenportalen, Arbeitsmarktberichterstattung und redaktionelle Medien angewiesen sind.
• Führung ist der härteste Glaubwürdigkeitstest. Antworten auf Fragen zum Thema Unternehmensführung (Leadership) gehörten in allen untersuchten Branchen durchweg zu den am wenigsten glaubwürdigen. Die Branchen mit besseren Werten - Luft- und Raumfahrt sowie Technologie - haben eine Gemeinsamkeit: Die zugrunde liegenden Belege stammten aus Governance-Strukturen, der Geschäftsleistung und externer Validierung, nicht aus den Botschaften des Managements allein.
• Glaubwürdigkeit variiert je nach Zielgruppe. Eine Botschaft, die in einer KI-Antwort glaubwürdig erscheint, kommt bei Kund:innen, Investor:innen, Mitarbeitenden oder Regulierungsbehörden nicht unbedingt gleichermaßen an. Geschäftsentscheidende stuften KI-generierte Antworten im Durchschnitt um 10 % glaubwürdiger ein als die Allgemeinbevölkerung, wobei speziellere Zielgruppen empfänglicher für innovationsgetriebene Narrative und deren geschäftlichen Kontext waren. Eine zielgruppenspezifische GEO-Analyse ist daher unerlässlich.

Die Ergebnisse fließen in ein von Burson entwickeltes Framework ein, das Kund:innen dabei helfen soll, ihre Reputation über verschiedene KI-Schnittstellen hinweg aufzubauen und zu schützen. Anstatt Strategien für Earned Media, Owned Content und Social Media als separate Arbeitsbereiche zu behandeln, betrachtet das Framework diese ganzheitlich. Ziel ist es, ein Ökosystem aus unabhängigen, glaubwürdigen Stimmen aufzubauen, deren Berichterstattung und Kommentare die eigene Botschaft im Laufe der Zeit untermauern. Burson integriert darüber hinaus sprachliche und marktspezifische Nuancen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Reputationsfragen über verschiedene Regionen und Kulturen hinweg erfolgreich zu steuern.

"In einer so vielfältigen und komplexen Region wie EMEA ist GEO eine Herausforderung für die Reputation und nicht nur eine Frage der Sichtbarkeit", sagt Bryn Tweedale, Senior Director, Digital Marketing bei Burson. "Sichtbarkeit in einer KI-generierten Antwort ist erst der Anfang, denn der wahre Maßstab ist, ob sich die zugrunde liegende Reputation über Grenzen hinweg übertragen lässt. Unsere Studie zeigt, dass es ein echter Belastungstest geworden ist, das mühsam aufgebaute Vertrauen in eine Marke glaubhaft und konsistent zu sichern - unabhängig davon in welchem Markt die KI-Anfrage gestellt wird. Unser Framework bietet Kommunikationsverantwortlichen einen praktischen, marktsensiblen Weg, um dies zu steuern. So stellen wir sicher, dass ihre aufgebaute Reputation den Weg durch ein LLM unbeschadet übersteht - was GEO als eine entscheidende neue Disziplin im Reputationsmanagement etabliert."