Der Elevator Pitch wird zur Überlebensfrage

Warum klare Positionierung im KI-Zeitalter entscheidend wird

In meinem Startup-Podcast Upbeat habe ich als Journalist und Moderator mit weit über 200 Schweizer Gründerinnen und Gründern gesprochen. Besonders in Erinnerung geblieben sind mir fast immer jene, die eine Fähigkeit beherrschten: Sie konnten in einem einzigen Satz erklären, wofür sie stehen.

Früher war ein guter Elevator Pitch vor allem bei Interviews, Investorengesprächen oder für eine starke Schlagzeile wertvoll. Heute wird diese Fähigkeit grundsätzlicher. Sie entscheidet zunehmend mit darüber, ob ein Unternehmen, eine Führungskraft oder eine Expertin im digitalen Informationsraum überhaupt sichtbar wird. Denn die Art, wie wir Antworten finden, verändert sich gerade fundamental.

Google integriert AI Overviews immer stärker in die Suche und erreicht damit nach eigenen Angaben mehr als 2,5 Milliarden Menschen pro Monat. ChatGPT durchsucht das Web und verlinkt Quellen. Perplexity bezeichnet sich konsequent als „Answer Engine“. Gartner prognostizierte bereits 2024, dass das Volumen klassischer Suchmaschinen bis 2026 um rund 25 Prozent zurückgehen könnte – zugunsten von KI-Chatbots und anderen virtuellen Assistenten.

Was das für Websites bedeutet, zeigt eine Analyse des Pew Research Center: Erscheint bei einer Google-Suche ein AI Overview, klicken deutlich weniger Nutzerinnen und Nutzer auf die dahinterliegenden Quellen. Die Antwort wird direkt konsumiert – die Quelle rückt in den Hintergrund.

Damit verändert sich die Logik digitaler Sichtbarkeit. Es reicht nicht mehr, mit einer Website für einen Suchbegriff weit oben zu stehen. Entscheidend wird zusätzlich, ob Inhalte so klar, belastbar und eindeutig formuliert sind, dass KI-Systeme sie verstehen, einordnen und im besten Fall als Quelle verwenden können.

Niemand kann garantieren, welche Quelle ein Sprachmodell bei einer bestimmten Anfrage tatsächlich auswählt. Trotzdem entstehen erste Muster.

Eine frühe systematische GEO-Studie von Forschenden unter anderem der Princeton University und Georgia Tech untersuchte anhand von 10.000 Suchanfragen, wie sich Inhalte für generative Suchsysteme optimieren lassen. Das Ergebnis: Quellenangaben, Zitate und belastbare Statistiken konnten die gemessene Sichtbarkeit von Inhalten in generierten Antworten deutlich erhöhen – in einzelnen Konstellationen um bis zu 40 Prozent.

Das Spannende daran: Viele dieser Prinzipien sind gar nicht neu. Wir kennen sie aus dem Journalismus. Wenn ich früher als Journalist entscheiden musste, ob eine Geschichte relevant genug ist, um erzählt zu werden, stellte ich mir im Kern drei Fragen. Diese Fragen werden im KI-geprägten Informationsraum wieder erstaunlich aktuell.

Ist es wirklich neu?

Zum Thema „Digitalisierung in der KMU-Welt“ existieren bereits unzählige Texte. Ein weiterer allgemeiner Beitrag liefert kaum zusätzlichen Informationswert.

Anders sieht es bei einer eigenen Datenerhebung, einer überraschenden Fallstudie, einer neuen Zahl oder einer ungewöhnlichen Beobachtung aus der Praxis aus. Genau daraus entsteht Information, die andere nicht haben – und damit potenziell zitierfähiges Material.

Steht ein erkennbarer Mensch dahinter?

Journalistinnen und Journalisten zitieren lieber konkrete Menschen als abstrakte Unternehmen. Expertise wird dadurch greifbarer, glaubwürdiger und leichter einzuordnen.

Auch im KI-geprägten Informationsraum gewinnt dieses Prinzip an Bedeutung. Wer Fachwissen konsequent mit einer Person, einem klaren Themenfeld und belastbaren Aussagen verbindet, schafft ein eindeutigeres Profil. Thought Leadership braucht deshalb erkennbare Köpfe – nicht nur Content.

Lässt sich die Kernaussage in einem Satz erklären?

Wenn eine Redaktion erst zehn Minuten brauchte, um herauszufinden, worum es in einer Pressemitteilung eigentlich geht, waren die Chancen auf Veröffentlichung gering.

Für KI-Systeme gilt nicht exakt dieselbe Logik – aber das Prinzip bleibt relevant: Klare Überschriften, eindeutige Aussagen und verständlich strukturierte Inhalte lassen sich leichter erfassen und in einen Kontext einordnen. Wer für alles stehen will, steht am Ende für nichts.

Klassische Medienarbeit verliert dadurch nicht an Bedeutung. Im Gegenteil: Journalistische Medien, Fachpublikationen, Studien und andere glaubwürdige Quellen bilden einen wichtigen Teil jenes Informationsraums, auf den auch KI-Systeme zurückgreifen.

Aber Kommunikationsarbeit verändert sich. PR, Thought Leadership, SEO und GEO rücken näher zusammen. Die entscheidende Frage lautet künftig nicht mehr nur: Wer findet uns? Sondern: Wofür werden wir als relevante Quelle erkannt – von Menschen und von Maschinen?

Für mich liegt genau darin die Verbindung zwischen meiner früheren Arbeit im Journalismus und meiner heutigen Tätigkeit in der Kommunikationsberatung: zuhören, Wissen herausarbeiten, Komplexität reduzieren und daraus eine Aussage entwickeln, die eindeutig genug ist, um verstanden zu werden – und stark genug, um hängen zu bleiben.

Am Ende beginnt Sichtbarkeit deshalb wieder mit einer erstaunlich einfachen Frage: Können Sie in einem Satz sagen, wofür Sie stehen?

Über den Autor: Stefan Mair ist Senior Consultant Thought Leadership bei Contcept Communication in Zürich und Berlin. Zuvor arbeitete er rund 16 Jahre im Journalismus und Mediengeschäft, unter anderem für Ringier und Ringier Axel Springer, und war in internationalen Newsrooms sowie strategischen Medienprojekten tätig. Heute berät er Unternehmen und Führungskräfte zu Positionierung, Thought Leadership, Medienarbeit und Sichtbarkeit im KI-geprägten Informationsraum.