Publicity For Good: Earned Media als Hebel für KI-Chatbot-Sichtbarkeit

KI-gestützte Suche verändert den Einstiegspunkt der Kaufentscheidung. Laut den von Publicity For Good zitierten Zahlen sind KI-Suchanfragen auf Plattformen wie ChatGPT, Gemini und Perplexity um 300 Prozent gestiegen, während klassische Google-Suchen um 25 Prozent zurückgegangen sind. Statt einer Liste verlinkter Ergebnisse liefern KI-Modelle eine einzige Empfehlung. Für Marken bedeutet das: Wer dort nicht erscheint, existiert im Moment der Kaufabsicht faktisch nicht.

Das strukturelle Problem, das PFG beschreibt: Der Großteil klassischer Marketingbudgets fließt in bezahlte Kanäle wie Google Ads oder Paid Social. Diese Kanäle haben nach Einschätzung der Agentur „nahezu null Einfluss" darauf, ob ein KI-Modell eine Marke empfiehlt. Forschungsdaten von Muck Rack, auf die PFG verweist, zeigen, dass 89 bis 95 Prozent der von KI-Modellen zitierten Inhalte aus Earned Media stammen, journalistische Berichte, Podcast-Auftritte, Fachpublikationen und externe Validierung durch Dritte.

PFG positioniert sich als Agentur für Generative Engine Optimization (GEO) bzw. Answer Engine Optimization (AEO) und bietet Marken einen strukturierten Prozess an, um in KI-Chatbot-Antworten zu erscheinen. Kernprodukt ist der sogenannte „AEO + SEO Flywheel" sowie ein „AI Search Scan", ein Sichtbarkeits-Audit, das auswertet, wie ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity eine Marke aktuell einordnen, zitieren und beschreiben.

Gründerin und CEO Heather Holmes hat ihre Methodik in dem im Juni 2026 erschienenen Buch „Seen by AI, Found by Customers" dokumentiert. Darin beschreibt sie ein 90-Tage-Programm, das auf gezieltem Earned-Media-Placement basiert.

PFG strukturiert seinen Ansatz in drei aufeinander aufbauenden Schichten, die gemeinsam ein sich selbst verstärkendes System bilden sollen:

**Autoritative Inhalte als Basis:** Fallstudien, datengestützte Analysen und Expertenrahmen, die Journalisten und Podcast-Hosts als Referenzgrundlage dienen und gleichzeitig von KI-Crawlern indexiert werden.

**Earned-Media-Platzierungen mit definierter Reihenfolge:** Der Aufbau folgt einer Ladder-Logik, lokale Medien und Nischenpublikationen zuerst, dann überregionale Fachmedien, zuletzt reichweitenstarke nationale Titel. Jede Platzierung wird zu einem dauerhaft indizierten Zitat, auf das KI-Modelle bei künftigen Anfragen zurückgreifen. PFG betont, dass eine Veröffentlichung aus dem Vorjahr nach wie vor aktiv zitiert wird, ein Effekt, den bezahlte Werbung nicht replizieren kann.

**Extern publizierte Thought Leadership:** Ein Artikel in einer fremden Autorpublikation wird als wirkungsvoller eingestuft als zwanzig Beiträge auf der eigenen Unternehmenswebsite. Der Grund: KI-Modelle gewichten externe Validierung höher als Selbstdarstellung.

PFG beschreibt ein konkretes Fallbeispiel einer Hautpflegemarke: Das Unternehmen hatte im Vorjahr 100.000 US-Dollar in Google Ads investiert, verfügte über eine professionelle Website und 40.000 Instagram-Follower, erschien aber in keiner der getesteten ChatGPT-Abfragen für „best clean skincare brands". Zwei Wettbewerber mit geringerem Werbebudget, aber konsistenter Medienpräsenz, belegten die Top-3-Positionen.

Nach 90 Tagen gezielter Earned-Media-Arbeit, Produktnennungen in Autorpublikationen, Expertenkommentare in Fachmedien, Thought-Leadership-Beiträge in Titeln mit hoher Domain-Autorität, erschien die Marke in 5 von 10 getesteten Abfragen. Nach sechs Monaten war sie in der Top 3 ihrer Kategorie. Das Google-Ads-Budget wurde laut Fallbeschreibung halbiert, der Umsatz stieg um 60 Prozent.

PFG ist keine Technologiefirma, sondern eine PR-Agentur, die ihren klassischen Leistungsbereich, Earned Media, in einen neuen strategischen Rahmen einbettet. Der Ansatz setzt keine proprietäre KI-Technologie voraus, sondern nutzt das Verständnis davon, wie bestehende KI-Modelle ihre Trainingsdaten und Echtzeit-Quellen gewichten.

Die Agentur beschäftigt nach eigenen Angaben mehr als 70 Mitarbeitende in sieben Ländern und hat über 500 Kunden betreut, vorwiegend in den Bereichen CPG, Health & Wellness, FinTech und Non-Profit. Das beschriebene Modell ist grundsätzlich auf alle Kategorien übertragbar, in denen KI-Modelle aktiv Produktempfehlungen generieren, ein Bereich, der durch das Erscheinen von Kauffunktionen direkt in ChatGPT-Antworten an transaktionaler Relevanz gewinnt.