Our Results: How inseeq Clients Become Visible in AI Search

Unsere Ergebnisse: Wie inseeq-Kunden in KI-Suche sichtbar werden

Drei Unternehmen. Drei komplett unterschiedliche Branchen. Ein gemeinsames Ziel: in KI-Suchmaschinen sichtbar werden. Nicht irgendwann, sondern innerhalb von Wochen.

Was folgt, sind keine hypothetischen Szenarien. Es sind dokumentierte Ergebnisse von drei realen Kunden, die vor wenigen Monaten mit inseeq gestartet haben. Mit konkreten Zahlen, direkten Zitaten und nachvollziehbaren Zeiträumen.

Ergebnisse im Überblick

Kunde | Branche | Ausgangslage | Ergebnis | Zeitraum

LohnDialog | Payroll-Dienstleistung | Traffic-Kollaps nach Website-Relaunch, vorherige SEO-Agentur erfolglos | #1 Google für Kernbegriffe, 3 B2B-Leads pro Tag, neue Artikel ranken in 7 Tagen | 3 Monate

project b. | AI Payroll Software | 50 irrelevante Blogartikel, null KI-Sichtbarkeit, keine Leads | ChatGPT-Referrals in 4 Wochen, ca. 1 Conversion pro Tag, Record-Traffic | 2 Monate

batteryincluded | E-Commerce AI Search SaaS | Duplicate Content, fehlende Meta-Tags auf 204+ Seiten, 700 Besucher pro Monat | +60-70% Traffic in Wochen, bester Monat der Firmengeschichte, 12.000 EUR Deal in einer Woche | 6 Wochen

Diese Ergebnisse sind kein Zufall. Sie folgen einem System. Im Folgenden zeigen wir für jeden Kunden im Detail, was die Ausgangslage war, was wir konkret gemacht haben und welche Ergebnisse daraus entstanden sind.

Case Study 1: LohnDialog

Unternehmen: Full-Service Payroll-Dienstleister, Berlin Branche: Lohnabrechnung und Baulohn Zusammenarbeit seit: Q4 2025

Die Ausgangslage

LohnDialog hatte ein Problem, das viele mittelständische Dienstleister kennen: Nach einem Website-Relaunch brach der organische Traffic ein. Die vorherige SEO-Agentur hatte Inhalte produziert, die weder Rankings noch Anfragen generierten. Die Website war technisch in Ordnung, aber strategisch ohne Richtung.

Das Ergebnis: Sinkende Sichtbarkeit bei Google, null Präsenz in KI-Suchmaschinen und keine planbaren Leads über die Website.

Was wir gemacht haben

Content-Strategie mit monatlichem Redaktionsplan. Statt einzelner Artikel haben wir eine zusammenhängende Themenstrategie aufgebaut. Jeder Monat bekam einen Redaktionsplan mit Artikeln, die aufeinander aufbauen und sich gegenseitig verlinken. Der Fokus lag auf Baulohn-Themen, die regelmäßig gesucht werden, und auf Regulierungsänderungen, die zu konkreten Zeitpunkten relevant werden.

Automatisierte WordPress-Publishing-Pipeline. Statt Artikel per E-Mail hin und her zu schicken, haben wir eine direkte Publishing-Pipeline aufgebaut. Artikel werden inklusive Featured Images, Meta-Descriptions, internen Links und Schema Markup direkt im WordPress-CMS veröffentlicht. Das spart LohnDialog jede Woche mehrere Stunden manueller Arbeit.

Lead-Capture-Optimierung. Für jeden Artikel haben wir passende Lead-Formulare und scroll-getriggerte Popups implementiert. Nicht generische Newsletter-Anmeldungen, sondern themenspezifische Kontaktmöglichkeiten, die zum jeweiligen Artikel passen.

Technisches SEO. Bereinigung der URL-Struktur, Optimierung der internen Verlinkung und Einrichtung von Bing Webmaster Tools für die Copilot-Sichtbarkeit.

Die Ergebnisse

#1 bei Google für "Baulohn Berlin". Der zentrale kommerzielle Suchbegriff für LohnDialogs Kerngeschäft. Vorher nicht auf Seite 1.

Erster organischer Treffer für "Baulohn 2026 Änderung". Noch vor den bezahlten Google Ads. Das bedeutet: Unternehmen, die aktiv nach Baulohn-Änderungen suchen, finden zuerst LohnDialog.

3 qualifizierte B2B-Leads pro Tag. Über die Website, nicht über Kaltakquise oder bezahlte Werbung.

Neue Artikel ranken in 7 Tagen auf Position 1. Die Domain Authority ist mittlerweile so stark, dass neue Inhalte innerhalb einer Woche organisch auf Seite 1 erscheinen.

Aktivrente-Artikel ging nach Tagesschau-Bericht viral. Ein Artikel zum Thema Aktivrente war bereits veröffentlicht, als das Thema in der Tagesschau aufgegriffen wurde. Der Traffic-Spike war massiv, weil der Content schon indexiert und optimiert war, bevor die Nachfrage entstand.

LinkedIn-Post generierte direkten Anruf. Ein auf Basis des Blogartikels erstellter LinkedIn-Post führte zu einem direkten Anruf eines potenziellen Kunden.

Was die Kundinnen sagen

"Da war ich ziemlich erschrocken, wo ich dann sehe: LohnDialog Abrechnungs an Platz 1."

*Ines, LohnDialog*

"Das ist ein ordentlicher Herzausschlag."

*Isabel Kießling, LohnDialog*

Warum das funktioniert hat

Der entscheidende Faktor war die Kombination aus strategischem Content und technischer Umsetzung. Es reicht nicht, gute Artikel zu schreiben. Die Artikel müssen im richtigen Moment veröffentlicht werden, technisch sauber aufgebaut sein und in eine Gesamtstrategie eingebettet sein, die Google und KI-Suchmaschinen als Autorität erkennen.

Case Study 2: project b.

Unternehmen: AI Payroll Startup, Berlin Branche: KI-gestützte Lohnabrechnungssoftware Zusammenarbeit seit: Q4 2025

Die Ausgangslage

project b. hatte 50 Blogartikel auf der Website. Das klingt nach einer soliden Content-Basis. War es aber nicht. Die Artikel waren thematisch zusammengewürfelt, ohne strategische Ausrichtung und ohne Bezug zu den Suchbegriffen, die potenzielle Kunden tatsächlich verwenden.

Die Zahlen sprachen für sich: Null KI-Sichtbarkeit. Kein Google Analytics eingerichtet. Kein Bing Webmaster Tools. Keine messbaren Leads über den Blog. Kein einziger Artikel, der in ChatGPT oder Perplexity als Quelle zitiert wurde.

Was wir gemacht haben

Content-Cleanup. Zuerst haben wir die 50 bestehenden Artikel analysiert und die irrelevanten entfernt oder konsolidiert. Weniger, aber bessere Inhalte sind für KI-Sichtbarkeit entscheidend, weil Sprachmodelle die Gesamtqualität einer Domain bewerten, nicht einzelne Seiten.

2-Phasen-Strategie. Phase 1 konzentrierte sich auf Payroll Authority: Inhalte, die project b. als Experten für Lohnabrechnung positionieren. Phase 2 verknüpfte Payroll mit KI und positionierte project b. in der Kategorie "AI + Payroll", einer Nische, die noch nicht besetzt war.

Bing und Copilot-Optimierung. Einrichtung von Bing Webmaster Tools, Implementierung des IndexNow-Protokolls und gezielte Optimierung für Microsoft Copilot. Der Grund: Copilot wird über Microsoft 365 von Millionen Büroanwendern genutzt und ist ein direkter Kanal zu Entscheidern in Unternehmen.

GEO-Tracking von Anfang an. Wir haben von Tag 1 gemessen, ob und wie oft project b. in KI-Antworten vorkommt. Nicht manuell mit Stichproben, sondern systematisch über mehrere Sprachmodelle hinweg. Mehr dazu, wie GEO-Tracking funktioniert, finden Sie in unserem GEO-Leitfaden.

Regulierungs-Content vor dem Nachrichtenzyklus. Wir haben Artikel zu regulatorischen Änderungen veröffentlicht, bevor diese in den Nachrichten auftauchten. Wenn Suchvolumen für ein Thema plötzlich steigt, rankt der Artikel bereits.

Die Ergebnisse

ChatGPT-Referrals in 4 Wochen. Innerhalb eines Monats nach Start der Zusammenarbeit tauchte project b. erstmals als Empfehlung in ChatGPT-Antworten auf. Nutzer, die ChatGPT nach KI-Lohnabrechnungssoftware fragten, wurden auf project b. verwiesen.

Ca. 1 Conversion pro Tag. Vom Blog kamen durchschnittlich eine qualifizierte Anfrage pro Tag. Für ein Startup in einer Nische wie KI-Payroll ist das ein signifikanter Wert.

Blog wurde zur 2. meistbesuchten Seite. Vor der Zusammenarbeit war der Blog ein toter Bereich der Website. Danach war er die zweitstärkste Traffic-Quelle nach der Startseite.

Record-Traffic. Die Website erreichte in den Monaten nach Start der Zusammenarbeit den höchsten Traffic in der Unternehmensgeschichte.

LohnDialog wurde Kunde von project b. Durch die Content-Strategie wurde LohnDialog auf project b. aufmerksam und wurde Kunde. Ein direkter Geschäftsabschluss, der aus der Content-Arbeit entstanden ist.

Erfolg auf der Fachmesse. project b. berichtete, dass Messebesucher gezielt auf die Bloginhalte Bezug nahmen. Der Content hatte die Marke bereits vor dem persönlichen Kontakt etabliert.

Was die Kunden sagen

"AI and payroll is still the thing why people get attracted to us."

*Fiona, project b.*

"LohnDialog has now become a customer. Thank you for that."

*Finn, project b.*

"You guys are much more forward thinking."

*Aaron, project b.*

Warum das funktioniert hat

project b. ist ein Beispiel dafür, dass Masse allein nicht funktioniert. 50 unstrategische Artikel brachten null Ergebnisse. Eine fokussierte Strategie mit weniger, aber gezielt aufgebauten Inhalten brachte innerhalb von Wochen messbare Resultate. Der Schlüssel war die 2-Phasen-Strategie: zuerst Autorität aufbauen, dann die spezifische Nische besetzen.

Case Study 3: batteryincluded

Unternehmen: E-Commerce AI Search SaaS, Freilassing Branche: KI-gestützte Produktsuche für Online-Shops Zusammenarbeit seit: Q1 2026

Die Ausgangslage

batteryincluded hatte ein technisches SEO-Problem, das auf den ersten Blick nicht offensichtlich war. Die Website hatte 47 Kategorieseiten mit teilweise identischem Content. Deutsche Inhalte lagen unter englischen URL-Pfaden. Auf 204+ Seiten fehlten H1-Tags und Meta-Descriptions.

Das Ergebnis: 700 Besucher pro Monat, davon ein signifikanter Anteil Bot-Traffic aus China. Von echten, kaufbereiten Besuchern kaum eine Spur.

Was wir gemacht haben

Technisches SEO-Audit. Zunächst eine vollständige Analyse aller technischen Probleme: Duplicate Content durch identische Kategorie-Beschreibungen, falsche Sprachzuordnungen (DE-Content unter EN-URLs), fehlende H1-Tags und Meta-Descriptions auf über 200 Seiten.

Sprachbereinigung. Entfernung der englischen URL-Struktur und Konsolidierung aller Inhalte unter den korrekten deutschen Pfaden. Das klingt trivial, hat aber massive Auswirkungen auf die Crawlbarkeit und das Ranking.

Kategorien-Bereinigung. Die 47 Kategorien wurden analysiert und konsolidiert. Seiten mit identischem oder nahezu identischem Content wurden zusammengeführt, um Duplicate-Content-Probleme zu beseitigen.

Schema.org und strukturierte Daten. Implementierung von Schema Markup für Software-Produkte, FAQs und Kundenbewertungen. Das ist die technische Grundlage dafür, dass KI-Suchmaschinen Inhalte als vertrauenswürdig und zitierfähig erkennen.

Bing Webmaster Tools und IndexNow. Einrichtung und Optimierung für Microsoft Copilot. Gerade für B2B-SaaS-Unternehmen ist Copilot ein relevanter Kanal, weil die Zielgruppe (E-Commerce-Entscheider) Microsoft 365 täglich nutzt.

Homepage-Messaging. Überarbeitung der zentralen Botschaft auf der Startseite. Von einer technischen Produktbeschreibung zu einer klaren Value Proposition, die potenzielle Kunden sofort verstehen.

Website-Redesign via Claude Code und WordPress MCP. Das gesamte Redesign der Website wurde mit KI-gestützten Entwicklungstools umgesetzt. Das Ergebnis: Ein professionelles, schnelles Redesign ohne den üblichen Zeitaufwand und die Kosten eines traditionellen Webdesign-Projekts.

Die Ergebnisse

+60-70% Traffic in wenigen Wochen. Nach Umsetzung der technischen Maßnahmen stieg der organische Traffic innerhalb weniger Wochen um 60-70 Prozent. Nicht durch bezahlte Werbung, sondern durch Beseitigung technischer Barrieren.

Bester Monat der Firmengeschichte. batteryincluded verzeichnete nach der Zusammenarbeit den umsatzstärksten Monat seit Firmengründung.

12.000 EUR Deal in einer Woche. Ein konkreter Geschäftsabschluss im Wert von 12.000 EUR, der direkt auf die verbesserte Online-Sichtbarkeit zurückzuführen ist.

Shopware-Partner: 44 Referral-Klicks pro Monat. Die Optimierung des Shopware-Partnerverzeichnis-Eintrags generiert monatlich 44 qualifizierte Klicks. Ein Kanal, der vorher komplett ungenutzt war.

Bing und Copilot mit höherer Conversion. Ein Muster, das wir auch bei anderen Kunden beobachten: Traffic über Bing und Microsoft Copilot konvertiert besser als Google-Traffic. Die Hypothese: Nutzer, die über Copilot kommen, sind weiter im Entscheidungsprozess.

Was die Kunden sagen

"Du weißt, was du tust. Damit hast du mich im ersten Call schon in 10 Minuten gehabt."

*Simon, batteryincluded*

"Februar war tatsächlich der beste Monat der Firmengeschichte."

*Marcel, batteryincluded*

"Großer Fan, Peter."

*Simon, batteryincluded*

Warum das funktioniert hat

batteryincluded zeigt, wie viel Potenzial in der Beseitigung technischer SEO-Probleme steckt. Kein neuer Content, keine aufwändige Kampagne. Allein durch das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Sprachzuordnungen und das Ergänzen fehlender Meta-Daten stieg der Traffic um 60-70 Prozent. Das technische Fundament ist die Voraussetzung für alles, was danach kommt.

Was alle drei Cases gemeinsam haben

Obwohl die drei Unternehmen in völlig unterschiedlichen Branchen arbeiten, lassen sich fünf Muster erkennen, die in allen drei Cases zum Erfolg beigetragen haben.

1. Technisches Fundament zuerst

In keinem der drei Fälle haben wir mit Content-Produktion begonnen. Der erste Schritt war immer ein technisches Audit: Crawlbarkeit, URL-Struktur, Meta-Daten, Duplicate Content, Bing-Indexierung. Bei batteryincluded hat allein dieser Schritt den Traffic um 60-70 Prozent gesteigert. Bei LohnDialog und project b. hat er die Grundlage gelegt, damit neue Inhalte überhaupt ranken können.

Viele Unternehmen investieren in Content, ohne zu prüfen, ob die technische Basis stimmt. Das ist, als würde man Werbung schalten für ein Geschäft, dessen Eingangstür verschlossen ist.

2. Content vor dem Nachrichtenzyklus

Bei LohnDialog und project b. haben wir Artikel zu regulatorischen Änderungen veröffentlicht, bevor diese in den Nachrichten auftauchten. Als dann das Suchvolumen stieg, waren die Artikel bereits indexiert und rankten sofort.

Dieses Prinzip funktioniert in jeder Branche, in der regulatorische Änderungen, Gesetzesnovellen oder Branchentrends vorhersehbar sind. Der Vorteil: Sie müssen nicht um Traffic kämpfen, wenn alle gleichzeitig publizieren. Sie sind schon da.

3. Bing als unterschätzter Kanal

Alle drei Kunden hatten Bing komplett ignoriert. Kein Webmaster Tools, kein IndexNow, keine bewusste Optimierung. Nach der Einrichtung zeigte sich bei allen dreien: Bing-Traffic konvertiert besser als Google-Traffic. Bei batteryincluded war die Conversion-Rate über Bing und Copilot messbar höher.

Der Grund ist plausibel: Microsoft Copilot ist in Office 365 integriert. Wer über Copilot auf eine Website kommt, ist typischerweise ein Büroanwender mit konkretem Informationsbedarf. Das sind genau die B2B-Entscheider, die Sie erreichen wollen.

4. Messung von Anfang an

Bei keinem der drei Kunden war vor der Zusammenarbeit eine vollständige Messung eingerichtet. Kein Google Analytics (project b.), kein Bing Tracking, kein GEO-Monitoring. Wir haben in allen drei Fällen als erstes die Mess-Infrastruktur aufgebaut.

Das klingt selbstverständlich, ist es aber nicht. Viele Agenturen beginnen mit der Content-Produktion und kümmern sich um Tracking erst, wenn der Kunde nach Ergebnissen fragt. Dann fehlt die Baseline, und niemand kann nachweisen, was sich verbessert hat.

5. Output-basierte Zusammenarbeit

Alle drei Kunden arbeiten mit inseeq auf Output-Basis. Das bedeutet: Wir liefern fertige Ergebnisse. Veröffentlichte Artikel, implementierte technische Änderungen, eingerichtete Tools. Keine Strategiepapiere, die intern umgesetzt werden müssen. Keine wöchentlichen Abstimmungsmeetings ohne Ergebnis.

Für Unternehmen ohne eigene Marketing-Abteilung ist das entscheidend. LohnDialog, project b. und batteryincluded haben intern keine dedizierten Marketing-Ressourcen. Sie brauchen einen Partner, der die Arbeit macht, nicht einen, der erklärt, was sie selbst machen sollten.

Für wen eignet sich inseeq?

Diese drei Cases zeigen ein klares Muster. inseeq funktioniert besonders gut für Unternehmen, die folgende Voraussetzungen mitbringen:

B2B-Unternehmen mit 5-50+ Mitarbeitern. Groß genug, um vom Online-Marketing zu profitieren. Klein genug, um keine eigene Marketing-Abteilung zu haben.

Eine eigene Website. Sie brauchen kein perfektes Webdesign. Aber Sie brauchen eine Domain, die wir technisch optimieren und mit Inhalten bespielen können.

Bereitschaft zu Content. SEO und KI-Sichtbarkeit funktionieren über Inhalte. Wenn Sie bereit sind, Ihre Expertise in Form von Artikeln, Fallstudien und Leitfäden zu teilen (wir übernehmen das Schreiben und Veröffentlichen), dann haben Sie die Grundlage für nachhaltiges Wachstum.

Keine Lust auf Agentur-Theater. Wenn Sie monatliche Reports ohne Substanz, endlose Strategieworkshops und hohe Retainer ohne messbare Ergebnisse satt haben, ist inseeq die Alternative.

Prüfen Sie vorab, wie Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit aussieht, mit dem kostenlosen AI Visibility Check. Das gibt Ihnen eine konkrete Grundlage für das Erstgespräch.

Häufig gestellte Fragen

Wie schnell sehe ich erste Ergebnisse?

Bei allen drei Kunden waren erste messbare Ergebnisse innerhalb von 4-6 Wochen sichtbar. Das ist deutlich schneller als bei klassischen SEO-Agenturen, die oft 6-12 Monate veranschlagen. Der Grund: Wir starten mit technischem SEO, das sofort wirkt, und kombinieren es mit einer Content-Strategie, die auf schnell rankende Themen setzt.

Was kostet die Zusammenarbeit mit inseeq?

inseeq arbeitet mit flexiblen Preismodellen, die sich am tatsächlichen Output orientieren. Durch den AI-nativen Ansatz liegen die Kosten bei einem Bruchteil traditioneller Agenturen. Konkret: Artikel kosten zwischen 36 und 60 EUR pro Stück. Dazu kommt eine Geld-zurück-Garantie, wenn nach dem ersten Monat keine sichtbaren Ergebnisse vorliegen.

Muss ich intern Marketing-Ressourcen bereitstellen?

Nein. Alle drei Kunden in diesen Case Studies hatten keine dedizierte Marketing-Abteilung. inseeq übernimmt die komplette Umsetzung: Strategie, Content-Erstellung, technische Optimierung, CMS-Publishing und Reporting. Ihr interner Aufwand beschränkt sich auf ein monatliches Feedback-Gespräch.

Funktioniert das auch in meiner Branche?

Diese drei Cases decken Payroll-Dienstleistung, KI-Software und E-Commerce SaaS ab. Das Prinzip funktioniert in jeder B2B-Branche, in der potenzielle Kunden online nach Lösungen suchen. Entscheidend ist nicht die Branche, sondern ob Ihre Zielgruppe Google und KI-Suchmaschinen für die Anbieterrecherche nutzt.

Was unterscheidet inseeq von einer klassischen SEO-Agentur?

Drei Dinge. Erstens: inseeq optimiert nicht nur für Google, sondern auch für ChatGPT, Perplexity und Microsoft Copilot. Zweitens: Wir liefern fertige Ergebnisse statt Empfehlungen, die Sie intern umsetzen müssen. Drittens: Durch den AI-nativen Ansatz arbeiten wir schneller und günstiger als traditionelle Agenturen, ohne Kompromisse bei der Qualität. Mehr dazu, wie Generative Engine Optimization funktioniert, finden Sie in unserem GEO-Leitfaden 2026.

Nächster Schritt

Zwei Optionen.

Option 1: Lassen Sie uns über Ihre Situation sprechen. Ein kurzes Gespräch reicht, um zu klären, ob inseeq für Ihr Unternehmen der richtige Partner ist. Ohne Verpflichtung, ohne Verkaufsdruck. Termin vereinbaren.

Option 2: Starten Sie mit einem kostenlosen AI Visibility Check. Finden Sie in 2 Minuten heraus, wie sichtbar Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews ist. Jetzt prüfen.