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Estée Lauder setzt auf Generative Engine Optimization für KI-Sichtbarkeit

Mehrere Produkte von Marken von Estee Lauder Companies
Foto: Estée Lauder Companies

Key takeaways

➟ Estée Lauder baut mit Profound eine globale GEO-Strategie auf. Der Beauty-Konzern will analysieren und optimieren, wie seine Marken in ChatGPT, Gemini und anderen generativen KI-Systemen erscheinen.

Lesezeit ca. 2 Minuten

Estée Lauder baut seine digitale Markenstrategie für generative KI deutlich aus. Der Beauty-Konzern hat eine globale Partnerschaft mit der KI-Marketingplattform Profound geschlossen, um die Sichtbarkeit seiner Marken in KI-basierten Such- und Antwortsystemen systematisch zu analysieren und zu verbessern.

Im Mittelpunkt steht die sogenannte Generative Engine Optimization, kurz GEO. Dabei geht es darum, Inhalte so aufzubereiten, dass sie von großen Sprachmodellen und KI-Assistenten besser verstanden, korrekt eingeordnet und bei passenden Nutzeranfragen berücksichtigt werden können.

KI-Assistenten werden zum neuen Discovery-Kanal

Estée Lauder reagiert damit auf eine veränderte Produktsuche. Verbraucher nutzen zunehmend Systeme wie ChatGPT oder Gemini, um Produkte zu entdecken, Empfehlungen zu vergleichen oder sich vor einem Kauf beraten zu lassen.

Für Marken entsteht dadurch ein neuer digitaler Zugangspunkt, der sich deutlich von klassischer Websuche unterscheidet. Entscheidend ist nicht mehr nur die Platzierung in Suchmaschinen, sondern auch die Frage, ob und wie eine Marke in generierten Antworten auftaucht.

Estée Lauder will deshalb erstmals konzernweit erfassen, wann, in welchem Kontext und mit welcher Genauigkeit seine Marken auf führenden KI-Plattformen empfohlen werden.

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Profound soll Markenpräsenz analysieren und optimieren

Über Profound erhält der Konzern nach eigenen Angaben einen einheitlichen Überblick über die Darstellung seines gesamten Markenportfolios in generativen Suchsystemen.

Dabei sollen auch Schwachstellen sichtbar werden, etwa wenn Produktinformationen unvollständig, uneinheitlich oder für KI-Systeme schwer interpretierbar sind.

Auf dieser Basis will Estée Lauder Inhalte auf Produktseiten, Blogs und YouTube-Kanälen optimieren. Auch Angaben zu Inhaltsstoffen, Produktversprechen und Vorteilen sollen stärker darauf ausgerichtet werden, von Sprachmodellen korrekt verstanden und ausgespielt zu werden.

GEO wird zur Erweiterung klassischer SEO-Strategien

Mit dem Schritt etabliert Estée Lauder GEO als eigenständige Marketingdisziplin innerhalb seiner globalen Organisation.

Während klassische Suchmaschinenoptimierung darauf abzielt, Inhalte für Google und andere Suchmaschinen sichtbar zu machen, richtet sich GEO an generative Antwortsysteme. Diese liefern häufig direkt formulierte Empfehlungen, ohne Nutzer zunächst auf eine Ergebnisliste zu führen.

Für Marken steigt damit der Druck, ihre Produktinformationen strukturiert, konsistent und maschinenlesbar bereitzustellen.

Estée Lauder skaliert Ansatz über gesamtes Portfolio

Besonders relevant ist die Größenordnung der Initiative. Nach Unternehmensangaben soll die Technologie von Profound weltweit über das gesamte Markenportfolio hinweg eingesetzt werden.

Damit wird die KI-Sichtbarkeit nicht als einzelnes Pilotprojekt behandelt, sondern in die bestehende digitale Infrastruktur und das sogenannte One Operating Ecosystem integriert.

Der Konzern will dadurch schneller erkennen, wie sich Konsumenten auf neuen digitalen Plattformen informieren und welche Inhalte ihre Entscheidungen beeinflussen.

KI-Sichtbarkeit wird zum neuen Wettbewerbsfaktor

Die Partnerschaft zeigt, dass generative KI zunehmend selbst zu einer Marketing- und Vertriebsschnittstelle wird.

Wenn Verbraucher Produktentscheidungen künftig häufiger innerhalb von KI-Assistenten vorbereiten, gewinnt die Frage an Bedeutung, welche Marken dort genannt, empfohlen und korrekt dargestellt werden.

Für Beauty-Unternehmen könnte sich damit ein neuer Wettbewerb um digitale Sichtbarkeit entwickeln. Neben Suchmaschinenranking, Social Media und Influencer-Marketing tritt zunehmend die Optimierung für generative Antwortsysteme.

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