Jede Branche hat eigene Buyer-Prompts, eigene E-E-A-T-Hürden und eigene Plattform-Schwerpunkte. Hier die Methodik pro Branchen-Cluster.
KI-SEO nach Branche bedeutet, Content-Cluster, Schema-Markup und Plattform-Schwerpunkte an die spezifische Such- und Entscheidungslogik einer Branche anzupassen. Eine Kanzlei wird in Claude und Perplexity anders zitiert als ein E-Commerce-Shop in ChatGPT — Methodik und Hebel sind nicht übertragbar.
Plattform-Optimierung ohne Branchen-Verständnis liefert oberflächliche Sichtbarkeit. Eine Anwaltskanzlei muss Wikidata-Entity, Kammer-Mitgliedschaft, Autoren-Signale und Urteils-Bezüge liefern — sonst bleibt sie aus Claude und Gemini draußen, egal wie sauber das Schema ist.
Wir betreiben deshalb pro Branche eine eigene Spoke-Seite mit den drei wichtigsten Plattform-Hebeln, den drei häufigsten Buyer-Prompts und einer FAQ-Spur, die branchenspezifische Einkäufer-Fragen beantwortet.
Sobald eine Branche eigene Fachsprache, eigene Compliance-Pflichten oder eigene Vertrauens-Signale hat, lohnt ein dedizierter Cluster. Universelle KI-SEO-Methodik erreicht in Branchen wie Recht, Medizin oder Handwerk typischerweise 40–60 % der maximal möglichen Share-of-Answer — Spezialisierung schließt die Lücke.
Drei Hebel: erstens spezialisiertes Glossar zu Rechtsgebieten mit Definition-Leads (LLMs zitieren Definitionen häufiger als Werbung), zweitens Autoren-Schema mit Anwalt-Person, Kammer-Mitgliedschaft, Publikationen, drittens Mentions in Fachmedien wie LTO oder Beck-Aktuell. Berufsrechtliche Schranken beachten — keine vergleichende Werbung in FAQ-Antworten.
Spezialisierungs-Cluster aufbauen: Branche × Steuerthema (z. B. 'Umsatzsteuer für SaaS-Startups'). Generische Steuerberatungs-Seiten verschwinden zwischen DATEV, haufe und großen Kanzleien. Eigene Berechnungsbeispiele, Checklisten und Fristen-Übersichten werden überdurchschnittlich häufig zitiert. Mentions in Branchenmedien (NWB, Handelsblatt-Steuerboard) beschleunigen den Aufbau.
Medizinische Themen sind YMYL (Your Money or Your Life) — LLMs bevorzugen offizielle Quellen wie RKI, AWMF-Leitlinien und Universitätskliniken. Arztpraxen erscheinen häufiger über lokale Anfragen ('Hausarzt München-Schwabing'). Pflicht: vollständige LocalBusiness- und Physician-Schemas, transparente Behandlungsspektren, kein medizinischer Beratungsclaim, der Heilversprechen impliziert.
Vier-Säulen-Setup: SoftwareApplication-Schema mit Features, Integrations- und Preis-Daten, Glossar zu Kategorie-Begriffen, ROI-Rechner als Tool-Asset, Vergleichsseiten gegen Konkurrenz (mit fairen Daten). G2- und Capterra-Profile pflegen — Perplexity und ChatGPT ziehen dort Reviews. Erste signifikante Mention-Lifts in 60–90 Tagen.
Pflicht: Product-Schema mit aktueller PriceSpecification, AggregateRating aus echten Reviews, ProductGroup für Varianten. Empfohlen: Vergleichsseiten 'Produkt A vs. B' und Buying-Guides pro Kategorie. ChatGPT, Perplexity und Gemini ziehen Empfehlungen zunehmend aus strukturierten Produktdaten plus unabhängigen Reviews — reine Hersteller-Mentions reichen nicht mehr.
Lokale Anfragen ('Elektriker Stuttgart-West') werden vor allem von Gemini und Bing Copilot beantwortet. Pflicht: vollständiges Google-Business-Profile, LocalBusiness-Schema mit Service-Area, echte Bewertungen mit Antworten. Optional: lokale Pressemitteilungen, Mitgliedschaften in Innung/Handwerkskammer — diese Signale verankern Sie als lokale Entity im Knowledge-Graph.
Maschinenbau-Anfragen sind hochspezifisch (Norm, Verfahren, Material). Wer eigene Begriffe besetzt und mit DIN-, ISO- oder VDI-Verweisen arbeitet, wird in Fach-Prompts überproportional zitiert. Whitepaper, Konferenzbeiträge (VDMA, Hannover Messe) und Wikipedia-Einträge zu Verfahren sind die stärksten Trust-Anker. Wenig Konkurrenz im LLM-Raum, hohe Hebelwirkung.
Travel-Anfragen ('Boutiquehotel Heidelberg Altstadt') werden zunehmend von ChatGPT, Gemini und Perplexity beantwortet. Pflicht: Hotel-Schema mit Amenities, Bewertungen, Preisbereich. Drittquellen-Sichtbarkeit (Tripadvisor, booking.com, Reiseblogs) ist Pflicht — LLMs ziehen Empfehlungen stärker aus aggregierten Reviews als aus Hotel-Eigendarstellung. Frische Reviews schlagen Anzahl.
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Längere Buyer-Journey, ChatGPT/Perplexity dominieren die Vendor-Recherche.
Produktdaten-Strukturierung, Vergleichs-Prompts, Kategorie-Sichtbarkeit.
Heimatmarkt DACH, klassische SEO + GEO-Hebel kombiniert.
Brand-Aufbau parallel zu Entity-Verankerung, schnelle Iteration.
YMYL, E-E-A-T-kritisch, Rechtsgebiet pro Spoke.
Saisonalität, regional + fachlich, lokale Stadt-Spokes.
YMYL höchster Stufe, MedicalOrg-Schema Pflicht.
Lokale Intent, Service-Gebiete, Bilder-SEO als Hebel.
Vergleichs-Prompts dominieren, OTA-Konkurrenz im AI-Antwortraum.
