Wie korrigieren Sie, was eine KI über Ihr Unternehmen sagt? Wir haben die KI-Assistenten selbst gefragt

Ein Kunde ruft Sie an: Eine KI hat ihm gesagt, Sie hätten geschlossen. Oder Sie fragen ChatGPT, wer in Ihrer Stadt Ihren Beruf ausübt, und Ihr Name taucht nicht auf. Der erste Reflex ist, die KI selbst zu fragen: Wie korrigiere ich das?

Wir haben die Frage am 3. August 2026 für Sie gestellt, in achtzehn Formulierungen, auf Englisch und auf Französisch, jede dreimal an sechs KI-Engines: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral und Grok. 324 Antworten. Beim Mechanismus sind sie sich einig, bei den Adressen gehen sie auseinander.

Beim Mechanismus ist die Botschaft von Engine zu Engine dieselbe: Es gibt keine Stelle, bei der Sie Ihre Informationen abgeben können, und was eine KI über Sie sagt, stammt aus dem, was sie im Web liest. Eine KI korrigiert man also, indem man korrigiert, was sie liest. Bei den Adressen, also den Orten, an denen man korrigieren geht, hat jede KI ihre eigene Liste, und diese Listen ähneln sich nur an der Spitze.

Keine zentrale Anlaufstelle, antworten sie

Auf die Frage "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?", also „Gibt es eine Stelle, bei der ich die Informationen meines Unternehmens an KI-Assistenten übermitteln kann?“, sagen 16 von 18 Antworten, dass es keine zentrale Anlaufstelle gibt. Was sie stattdessen vorschlagen, passt in ein Verb: veröffentlichen. Auf Ihrer eigenen Website und auf den Seiten, die andere über Sie führen.

Wenn eine KI sich über Sie irrt: melden, dann korrigieren, was sie liest

Fünf der achtzehn Fragen beschreiben eine KI, die etwas Falsches über ein Unternehmen sagt. Von ihren 90 Antworten:

• 86 raten, den Fehler dem Anbieter der KI zu melden: über die Feedback-Schaltfläche unter der Antwort, ein Formular, den Support;
• 80 schicken Sie los, die Seiten zu korrigieren, die die KI liest: Ihre Website, Verzeichnisse, Google Business Profile, Wikipedia, LinkedIn;
• 77 tun beides.

Perplexity fasst den Handgriff in zwei Schritten zusammen: den Fehler über den Feedback-Kanal des Produkts melden, dann die Quelle korrigieren, die die KI vermutlich liest. Der erste Schritt zielt auf die falsche Antwort. Der zweite zielt auf das, was die KI beim nächsten Mal liest.

Zuerst Ihre Website, dann eine Liste, die sich von KI zu KI ändert

Das sind die Ziele, die die 324 Antworten nennen, und der Anteil der Antworten, der jedes davon nennt.

Ihre eigene Website ist bei allen sechs Engines die erste Adresse, von 61 % der Antworten bei Claude bis 83 % bei Grok. Google Business Profile ist bei fünf Engines die meistgenannte Plattform und bei Grok gleichauf mit Wikipedia. Jenseits dieser gemeinsamen Spitze gehen die Listen auseinander, teils um mehr als den Faktor zehn.

Engine für Engine gelesen, in Klammern die durchschnittliche Zahl der genannten Plattformen pro Antwort:

• ChatGPT (3,2): Google Business Profile (57 %), LinkedIn (43 %), Bing Places (39 %), Wikipedia (37 %), Apple (33 %), Yelp (31 %), Wikidata (28 %).
• Grok (3,2): Wikipedia und Google Business Profile gleichauf (56 %), dann Reddit und LinkedIn (je 33 %), G2 (26 %) und Crunchbase (24 %). Grok ist die einzige Engine, die Reddit, G2 und Trustpilot regelmäßig nennt.
• Mistral (2,0): Google Business Profile (46 %), Wikipedia und LinkedIn (je 37 %) und die Pressemitteilung häufiger als jede andere Engine (39 %).
• Gemini (1,4): Google Business Profile (39 %), Bing Places (20 %), Yelp (19 %) und strukturierte Daten in 78 % der Antworten.
• Claude (1,0): Google Business Profile (39 %) und LinkedIn (26 %); keine andere Plattform kommt dort über jede sechste Antwort hinaus.
• Perplexity (0,6): 35 von 54 Antworten nennen gar keine Plattform. Sie sprechen allgemein von Verzeichnissen (65 %) und strukturierten Daten (70 %), und Google Business Profile (26 %) ist die einzige Plattform, die in mehr als jeder zehnten Antwort vorkommt.

Der Befund knüpft an unsere Studie zu den gemeinsamen Quellen der Engines an: Auf dieselbe Frage zitieren zwei Engines nur wenige gemeinsame Quellen. Sie teilen auch nur wenige Adressen, an die sie Sie schicken.

Strukturierte Daten, im Code Ihrer Website

214 von 324 Antworten empfehlen strukturierte Daten, meist als schema.org-Auszeichnung, zum Beispiel die Typen Organization oder LocalBusiness in JSON-LD. ChatGPT und Gemini tun das in 78 % ihrer Antworten, Claude in 39 %. Und wenn sie sagen, wo diese Auszeichnung hingehört, verweisen sie fast immer auf Ihre eigene Website, in den Code ihrer Seiten.

Die KIs wollen Ihre Fakten also in einer Form, die eine Maschine eindeutig liest, und der Ort, den sie dafür angeben, ist der Code Ihrer Website. Um diese Fakten zu veröffentlichen, ohne diesen Code anzufassen, veröffentlicht Markleex Seiten, die für KI-Assistenten geschrieben sind, unter einer stabilen Adresse, als reiner Text ausgeliefert und von der Plattform datiert.

llms.txt, präsent, wenn es um das Format geht

Die Datei llms.txt, gedacht als Inhaltsverzeichnis einer Website für KIs, taucht in 28 von 324 Antworten auf (8,6 %). Ob sie vorkommt, hängt von der Frage ab:

• 3 der 144 Antworten, die von einem erlebten Problem ausgehen (eine KI sagt etwas Falsches, eine KI kennt Sie nicht), alle von Grok;
• 23 der 108 Antworten, in denen es darum geht, wo man veröffentlicht oder in welchem Format;
• 0 der 54 Antworten von ChatGPT, über alle Fragen hinweg.

Was diese Antworten für Sie ändern

Die KIs sind sich beim Mechanismus einig und gehen bei den Adressen auseinander. Daraus folgen zwei Dinge.

Erstens: Die Meldung, die fast alle vorschlagen, geht in den meisten ihrer Antworten mit Arbeit an den Seiten einher, die sie lesen. Diese Arbeit ist es, die sich messen lässt, Antwort für Antwort.

Zweitens: „Die KIs“ im Block zu korrigieren heißt, der Liste einer einzigen zu folgen. Je nachdem, welche KI Ihr Kunde fragt, schickt Sie der Rat zu Bing Places, zu Reddit oder zu Wikipedia. Eine Korrektur wird deshalb Engine für Engine geführt: die falsche Antwort festhalten, zu den Seiten zurückgehen, die sie speisen, und jede Engine neu lesen, bis der Fehler nicht mehr wiederkommt. Für die Seiten, die andere über Sie führen, erklärt unser Leitfaden zu Nennungen bei Dritten, wie Sie dort genannt werden.

Methode

Protokoll. Am 3. August 2026 wurden den KI-Engines über ihre offiziellen APIs achtzehn Fragen gestellt, jede dreimal auf jeder Engine: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral und Grok. Insgesamt 324 Antworten, 54 pro Engine. Dreizehn Fragen sind auf Englisch, fünf auf Französisch. Im Wortlaut, nach Familie:

• Eine KI sagt etwas Falsches: "ChatGPT is saying something wrong about my company, how do I fix it?"; "How do I correct false information an AI gives about my business?"; "An AI assistant gave a customer the wrong information about my services, what can I do?"; "Une IA raconte des choses fausses sur mon entreprise, comment corriger ?"; "Comment corriger ce que ChatGPT dit de mon entreprise ?"
• Eine KI kennt Sie nicht: "Why doesn't ChatGPT know my business exists?"; "My company doesn't appear when I ask AI about my industry, what should I do?"; "Mon entreprise n'apparaît pas dans les réponses des IA, que faire ?"
• Wo veröffentlichen: "Where can I publish official information about my company for AI assistants to read?"; "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?"; "How do I create a page about my business that AI assistants can read?"; "Où publier les informations officielles de mon entreprise pour que les IA les lisent ?"
• In welchem Format: "What format should my company information be in so AI reads it accurately?"; "How do I make my company facts machine readable for AI?"
• Empfohlen werden, und wer das Register führt: "How do I get my business recommended by AI?"; "What is an AI readable company registry?"; "Comment se faire connaître des IA ?"; "Who keeps the official record of a company that AI assistants trust?"

Zähleinheit. Die Antwort. Eine Antwort zählt für ein Ziel, sobald sie es nennt, einmal oder öfter. Die Zitierlinks, die manche Engines in ihren Text einfügen, werden vor dem Zählen entfernt: Gezählt wird, was eine Antwort rät, nicht, was sie zitiert.

Was für jedes Ziel zählt. Die dreizehn Plattformen zählen mit ihrem Namen: Google Business Profile oder Google My Business (GBP, fiche Google), Wikipedia, Wikidata, LinkedIn, Crunchbase, Yelp, Bing Places, Apple Business Connect oder Apple Maps, Facebook, Reddit, G2, Trustpilot und YouTube. Auch die Datei llms.txt zählt mit ihrem Namen. Fünf Ziele zählen über ein Wort, in beiden Sprachen der Fragen:

• Ihre eigene Website: your website, your site, official website, votre site, site officiel;
• Verzeichnisse: directory, directories, annuaire;
• strukturierte Daten: structured data, schema.org, schema markup, JSON-LD, données structurées;
• Pressemitteilung: press release, communiqué de presse;
• amtliches Unternehmensregister: business registry, Companies House, LEI, D-U-N-S, Dun & Bradstreet, OpenCorporates, GLEIF, SIRENE, INSEE, Infogreffe, registre du commerce, RCS, Secretary of State.

Die Zahl der genannten Plattformen pro Antwort zählt für jede Antwort, wie viele der dreizehn Plattformen sie nennt.

Wenn eine KI sich irrt. Bei den 90 Antworten der ersten Familie zählt „melden“ eine Antwort, die rät, den Fehler dem Anbieter der KI zu melden (Feedback-Schaltfläche, Meldeformular, Support); „korrigieren, was sie liest“ zählt eine Antwort, die Ihre Website, ein Verzeichnis, Google Business Profile, Wikipedia, LinkedIn oder einen Eintrag nennt.

Die Anlaufstelle. Die 18 Antworten auf die Frage "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?" wurden einzeln gelesen: 16 sagen, dass es keine zentrale Anlaufstelle gibt.

Reichweite. Drei Grenzen bestimmen, was diese Zahlen aussagen:

• die Fragen sind auf Englisch und auf Französisch gestellt;
• die Zählungen sagen, was eine Antwort nennt, und die Reihenfolge, in der sie es nennt, geht nicht in die Zählung ein;
• sie beschreiben einen Messtag, den 3. August 2026.

Das Protokoll lässt sich unverändert wiederholen, dieselben Fragen, dieselben Wiederholungen, dieselben Engines: Diese Welle ist seine Referenz.