Zwischen Feed und KI: Wo Social-Media-Content heute wirklich wirkt

Ein Redaktionsplan, ein Rhythmus, fertig. Drei Posts pro Woche. Montag Carousel, Mittwoch Reel, Freitag Single Image. In den meisten Unternehmen, mit denen ich arbeitee, ist das die Social-Media-Strategie.

Das funktioniert als absis, aber es bildet nur einen Teil dessen ab, was auf den Plattformen tatsächlich passiert. Und vor allem bildet es nicht ab, was außerhalb passiert. Denn dort verschiebt sich gerade etwas Grundlegendes.

Content wirkt dort, wo man nicht hinschaut

Die meisten Social-Media-Strategien messen Wirkung in Likes, Kommentaren und Shares. Das ist nachvollziehbar – diese Zahlen stehen im Dashboard, sie sind leicht zu reporten, sie fühlen sich nach Ergebnis an. Aber sie messen nur, was innerhalb der Plattform geschieht. Und das ist zunehmend nur ein Teil der Geschichte.

LinkedIn-Artikel werden inzwischen aktiv von KI-Systemen als Quelle herangezogen. Laut einer aktuellen Auswertung von Spotlight zitiert ChatGPT LinkedIn-Inhalte 4-mal häufiger als noch vor wenigen Monaten, Perplexity sogar 5 – 6-mal häufiger. Der entscheidende Punkt: Rund 80 Prozent dieser Zitationen entfallen auf LinkedIn-Artikel – nicht auf Posts. (Quelle: https://www.get-spotlight.com/articles/llms-are-citing-linkedin-4x-more/)

Das ist kein Randphänomen. Google AI Overviews zitiert LinkedIn in etwa 15 Prozent aller Antworten. Damit ist die Plattform nach YouTube die am zweithäufigsten herangezogene Domain überhaupt. (Quelle: https://searchengineland.com/linkedin-ai-powered-search-cut-traffic-468187)

Eine Analyse von BrightEdge macht deutlich: LinkedIn performt bei KI-Zitationen über 40-mal besser als die durchschnittliche Domain. Gleichzeitig erhalten 98 Prozent des LinkedIn-Contents keinerlei KI-Sichtbarkeit. Die zwei Prozent, die zitiert werden, folgen einem klaren Muster: Es sind strukturierte Artikel mit fachlicher Tiefe. (Quelle: https://brightedge.com/resources/weekly-ai-search-insights/linkedin-learning-and-pulse-articles-emerge-top-ai-citation)

Wenn jemand ChatGPT fragt, wie man eine B2B-Strategie aufbaut, konkurriert euer Content nicht mit anderen Posts – er konkurriert mit dem gesamten Internet.

Warum KI-Systeme Artikel bevorzugen:
Der Faktor EEAT

Das hat strukturelle Gründe. KI-Systeme suchen nach Inhalten, die drei wesentliche Eigenschaften mitbringen:

1. Struktur

Klare Überschriften, logischer Aufbau, saubere Informationshierarchie. LinkedIn selbst hat in einer eigenen Untersuchung festgestellt, dass die Strukturiertheit von Inhalten direkt beeinflusst, ob KI-Systeme sie erfassen und wiedergeben können. (Quelle: https://www.searchenginejournal.com/linkedin-shares-what-works-for-ai-search-visibility/566385/) Ein Artikel bietet diese Struktur – ein Post kann das formatbedingt kaum leisten.

2. Autorität (EEAT)

KI-Modelle bewerten Inhalte heute nach dem EEAT-Prinzip (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). LinkedIn liefert hier einen massiven Vertrauensvorteil. Die Signale, die LinkedIn mitliefert – verifizierte Autorenschaft, Karrierehistorie, bestätigte Kenntnisse – sind genau die Vertrauensindikatoren, die KI-Systeme bei der Quellenauswahl heranziehen. Das macht einen LinkedIn-Artikel für die KI glaubwürdiger als einen anonymen Blog-Beitrag.

3. Tiefe

Ein Post mit fünf Zeilen und einer provokanten These wird selten zitiert. Ein Artikel, der ein Konzept definiert, Kontext liefert und konkrete Handlungsempfehlungen gibt, hat deutlich bessere Chancen. KI-Systeme suchen nach Inhalten, die ein Thema erklären – nicht nur anstoßen.

Engagement ist nicht gleich Wirkung

Hier liegt der eigentliche blinde Fleck. Viele Experten sagen: „Artikel bringen kein Engagement." Technisch haben sie recht – gemessen an Likes performen Posts besser. Aber sie verwechseln Engagement mit Wirkung.

Engagement misst die kurzfristige Reaktion im Feed. Wirkung umfasst alles, was darüber hinaus passiert: Ob ein Entscheider euch über eine KI-Antwort findet oder ob eure Expertise in einem Kontext auftaucht, in dem ihr gar nicht aktiv wart.

Ein Artikel, der nie viral geht, aber regelmäßig in KI-generierten Antworten als Quelle erscheint, kann strategisch mehr bewirken als ein Post mit tausend Likes. Die Währung verändert sich – von Engagement zu Zitation.

Ausblick: Die Wirkfläche wird größer

Die KI-Zitation ist das deutlichste Beispiel für diese Verschiebung, aber bei weitem nicht das einzige. Die Wirkfläche von Social Media ist heute grundsätzlich größer als das, was die meisten Strategien abbilden.

Das gilt nicht nur für LinkedIn. Auch Plattformen wie Instagram verändern gerade radikal ihre Logik – weg vom reinen „Unterhaltungs-Feed" hin zu einer Suchmaschinen-Indexierung und geschlossenen Kommunikationsräumen wie Broadcast Channels. (Quelle: https://www.backlinko.com/llm-seeding) Wie ihr diese „unsichtbaren" Touchpoints nutzt und warum euer Instagram-Content bald bei Google auftaucht, beleuchten wir im nächsten Artikel dieser Serie.

Was daraus folgt

Wer Social Media heute professionell betreibt, muss über den Redaktionsplan hinausdenken. Drei Fragen helfen dabei:

• Wo wirkt mein Content außerhalb der Plattform? Gestalte ich ihn so, dass KI-Modelle ihn als vertrauenswürdige Quelle (EEAT) einstufen?
• Nutze ich das Format „Artikel" strategisch? Oder jage ich nur dem schnellen Like im Feed hinterher?
• Produziere ich mit einer Frequenz, die ausreicht, um Resonanz aufzubauen?

Guter Content im Feed bleibt die Basis. Aber ein Redaktionsplan, der nur den Feed abdeckt, ist wie ein Businessplan, der nur ein Produkt kennt. Er ist nicht falsch – er ist unvollständig. Die Wirkung hat sich verlagert auf Touchpoints, die in den meisten Strategien noch gar nicht vorkommen.