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Blog der KAIKI GmbH

Willkommen auf dem KAIKI-Blog, wo wir Neuigkeiten und Beobachtungen rund um Künstliche Intelligenz und KI-Systeme teilen und einordnen. In mal kürzerer, mal längerer Form, auf Deutsch oder Englisch.

Die KI-Empfehlung landet in deiner Marken-Suche

Am 23. Juni hat Similarweb eine Studie zur nachgelagerten Wirkung von KI-Sichtbarkeit veröffentlicht, und eine Zahl daraus geht seitdem durch die Szene: Marken, die in ChatGPT-Empfehlungen auftauchen, bekommen laut den Daten 2,5-mal häufiger einen Website-Besuch innerhalb von sieben Tagen als Marken, die nicht empfohlen werden. Für Generative Engine Optimization (GEO), also die Arbeit an der eigenen Sichtbarkeit in KI-Antworten, klingt das nach dem lange gesuchten Beleg, dass sich der Aufwand in echtem Traffic niederschlägt.

Die Schlagzeilen-Zahl ist dabei gar nicht der interessante Teil. Interessanter ist der Weg, den dieser Traffic nimmt.

Was auf Deutschlands Speisekarten steht, weiß bisher niemand genau

Niemand in Deutschland weiß genau, was gerade auf tausenden von Speisekarten des Landes steht. Die Daten existieren, aber sie liegen verstreut in PDFs, Bilddateien und Webseiten und die Karten sind teils sehr unterschiedlich strukturiert. Also haben wir ein KI-System gebaut, das uns jeden Monat einen aktuellen Einblick in die kulinarische Landschaft Deutschlands gibt.

  • in GEO
  • 3 min read

Was ChatGPT über dich sagt, ohne dass du es siehst

Dein Google-Ranking steht stabil auf Seite 1. Trotzdem weißt du nicht, ob ChatGPT deine Marke nennt, wenn ein Kunde nach einem Anbieter wie dir fragt. Klassische Analytics zeigt dir, wer auf deiner Seite landet, aber nicht, was eine KI in ihren Antworten über dich sagt. Als wir GEO Atlas gebaut haben, war das die erste Frage, die wir beantworten mussten: Woran misst man das eigentlich seriös?

  • in GEO
  • 3 min read

Die Suchleiste wird zur KI

Diese Woche rollt Google ein Update für die Suchleiste aus, das der Konzern selbst als größte Änderung in 25 Jahren bezeichnet. Auf der I/O 2026 hat das Unternehmen eine Suchleiste vorgestellt, die sich beim Tippen ausdehnt, multimodale Eingaben akzeptiert (Text, Bilder, Dateien, Videos, Chrome-Tabs) und KI-gestützte Vorschläge anbietet, die über Autocomplete hinausgehen. Gleichzeitig wird Gemini 3.5 Flash der neue Default im AI Mode, der inzwischen über 1 Milliarde Nutzerinnen und Nutzer pro Monat hat.

Das ist kein kosmetisches Update.

Wenn aus ChatGPT-Antworten Besucher werden

Seit dem 13. Mai weist Google Analytics den Traffic, der aus KI-Assistenten kommt, in einem eigenen Kanal aus. Bisher wurde dieser Traffic in den Reports unter „Direct“ gelistet, also in derselben Kategorie wie URL-Eingaben und Bookmarks. Wer den KI-Anteil messen wollte, musste ihn aus Server-Logs und Custom-Dashboards rekonstruieren.

Was von deinem Websiteauftritt übrig bleibt, wenn die KI ihn zusammenfasst

Bei Generative Engine Optimization (GEO) und Answer Engine Optimization (AEO) geht es darum, den Webauftritt einer Marke so zu gestalten, dass sie in den Antworten von ChatGPT, Perplexity oder Googles AI Overviews vorkommt. Wenn die KI die Antwort schon liefert und der Klick auf deine Seite ausbleibt, wird die Frage interessant, nach welchen Regeln diese Antwort eigentlich zustande kommt. Genau an dieser Stelle setzt Nate B. Jones in einem aktuellen Video an. Seine Antwort ist interessanter als jede Checkliste.

Toward an Epistemology of AI: Observing Human-AI Systems through the lens of Second-Order Cybernetics

The need for theoretical reflection in AI practice

The rapid development of generative AI has created an unprecedented situation whose broader implications unfold in real-time, often outpacing our ability to comprehend their significance.This dynamic has sparked important conversations among thoughtful AI practitioners and researchers. Hamel Husain’s work on AI evaluation methodologies and his insights into the gap between technical metrics and real-world AI product development, and similar investigations by experts grappling with the gap between technical implementation and real-world impact point toward a crucial need: developing adequate theoretical frameworks for understanding what we’re building and how it relates to human experience.