KI-Sichtbarkeit für Versicherer: Technische Möglichkeiten, regulatorische Herausforderungen

Wer online Informationen zu Versicherungen sucht, nutzt immer seltener Google und chattet stattdessen mit einem Sprachmodell. ChatGPT und Co. stellen Rückfragen zu den individuellen Parametern und empfehlen Links zu Versicherungshäusern. Welche Möglichkeiten haben Versicherer, in diesen Empfehlungen sichtbar zu werden? Und ist das überhaupt mit regulatorischen Anforderungen vereinbar?

Dieser Frage gingen SEO- und KI-Spezialist Thomas Wagner (mi-service.de), Compliance-Leiterin Kirsten Müller und der Leiter des Bereichs Neue Technologien, Robert Schnoeckel (beide von den Versicherungsforen Leipzig), in der Teaser-Veranstaltung zum Online-Seminar „KI-Sichtbarkeit für Versicherer" nach. Während in den USA bereits Vergleichs-Apps direkt in ChatGPT integriert sind, streitet die deutsche Branche noch darüber, ob ein Large Language Model überhaupt beraten darf. Das folgende Interview gibt die zentralen Diskussionsbeiträge aus der Live-Schalte vom 9. Juni 2026 wieder.

Beim Erfahrungsaustausch Social Media in Versicherungen im März haben wir eine kleine Umfrage unter den Teilnehmenden durchgeführt. 40 Prozent der Anwesenden gaben an, sich noch nicht mit GEO-Strategien zu befassen. Etwa 46 Prozent experimentieren zumindest mit Maßnahmen oder testen eine Pilotstrategie. Robert, wie siehst du die aktuelle Umsetzung in der Branche?

Robert Schnoeckel
Immer mehr Versicherer beschäftigen sich mit dem Thema, aber in der Umsetzung ist man noch hinterher. Konkret weiter sind vor allem Direktversicherer und InsurTechs, die generell stärker auf digitale Auffindbarkeit angewiesen sind. Grundsätzlich ist die Veränderung der Kundenschnittstelle durch generative KI bei vielen im Blick – GEO ist dabei eine Komponente. Wer sich strategisch schon mit generativer KI befasst, ist auch bei GEO besser aufgestellt.

Thomas, du berätst Unternehmen zu GEO- und SEO-Themen. Gibt es Unterschiede in der Herangehensweise zwischen SEO und GEO?

Thomas Wagner 
Es gibt zwei Wege, in der KI sichtbar zu werden:

• Erstens: Teil des vortrainierten LLM-Modells zu werden – das ist sehr schwer und teuer, und über 80 Prozent der Inhalte dort sind englischsprachig.
• Der zweite Weg: über Websuchen gefunden werden. ChatGPT nutzt im Hintergrund vor allem Bing, teils auch Google, und wertet Suchergebnisse aus. Wer im SEO gut rankt, wird auch von der KI gefunden, wenn die Inhalte gut aufbereitet sind, also stark auf W-Fragen ausgerichtet, strukturiert und maschinenlesbar. Zusätzlich gibt es Boni für seriöse, als vertrauenswürdig geltende Quellen. Letzteres wird von menschlichen Redaktionsschichten beim Anbieter beeinflusst.

Woher weiß man, wie die Algorithmen der verschiedenen LLMs funktionieren?

Thomas Wagner 
Von OpenAI weiß man eigentlich nichts – die sind eine Blackbox. Andere wie Perplexity sind offener. Was man daraus ableiten kann: KIs bevorzugen strukturierte, maschinenlesbare Daten, möglichst über APIs oder MCP-Protokolle abrufbar. Zahlen, Daten, Fakten statt Marketing-Sprache. Das unterscheidet sich deutlich von klassischer Corporate-Identity-Kommunikation.

Ein Praxisbeispiel zur BU zeigt: Bei der Frage nach einer geeigneten Berufsunfähigkeitsversicherung priorisiert ChatGPT Vorerkrankungen, empfiehlt eine anonyme Risikovoranfrage und stellt Rückfragen zu bisherigen Therapien. Nach weiteren Angaben zur Vorgeschichte ändert sich die Reihenfolge der empfohlenen Anbieter, manche werden nicht mehr angezeigt. Wie lässt sich erklären, wann welche Anbieter genannt wurden?

Thomas Wagner
Die haben vermutlich passende Keyword-Thematiken auf ihren Websites, sodass die KI sie in ihrer Suche gefunden hat. Die angezeigten Quellen sind in ChatGPT nachvollziehbar. Die Reihenfolge ändert sich durch den Gesprächsverlauf, weil sich das Matching ändert. Das zeigt aber auch das Kernproblem: KI-Sichtbarkeit lässt sich nicht valide messen wie in der Google Search Console. Es gibt keine belastbare Datenbasis – nur Trendaussagen. Ich nutze W-Fragen-Sets und GEO-Tools, bei denen ich Marke, Produkte und Konkurrenz hinterlege und regelmäßig prüfe, wie oft ich in den Antworten vorkomme. Aber jede Analyse unterscheidet sich – je nach Tool, Uhrzeit und Einstellungen.

Nehmen wir den rechtlichen Blickwinkel ein: Würden diese ChatGPT-Antworten den IDD-Anforderungen genügen?

Kirsten Müller 
Kurz gesagt: Nein. Die entscheidende Frage ist: Informiert ChatGPT nur allgemein, oder spricht es eine konkrete Empfehlung aus? Im erwähnten Praxisbeispiel aus unserer Online-Veranstaltung stand ganz oben: „Ich empfehle …" – damit greifen die IDD-Anforderungen. Dazu kommen die Erlaubnispflicht nach Gewerbeordnung, Dokumentationspflichten nach VVG §6 sowie vorvertragliche Informationspflichten in Textform. Eine rein allgemeine Informationswiedergabe wäre zulässig, eine individuelle Produktempfehlung aber nicht.

Wer haftet, wenn ein Kunde über ChatGPT eine unpassende BU abschließt und im Schadenfall die Leistung verweigert wird?

Kirsten Müller 
Es haftet grundsätzlich derjenige, dem die Empfehlung zuzuordnen ist. Nutzt ein Versicherer einen eigenen Chatbot auf seiner Website, haftet der Versicherer. Nutzt ein Vermittler einen Chatbot, haftet der Vermittler. Bei ChatGPT (OpenAI) ist die Zuordnung schwieriger. Grundsätzlich wäre OpenAI in der Verantwortung, aber ob und inwieweit eine Haftung durchgesetzt werden kann, ist noch ungeklärt. Präzedenzfälle fehlen noch.

Wie könnten Versicherer GEO-Sichtbarkeit aufbauen, ohne in rechtliche Fallen zu tappen?

Kirsten Müller 
Kritisch wird es, wenn GenAI-optimierte Inhalte zu individualisierten Produktempfehlungen führen. Meine Empfehlung: sauber zwischen Information und Beratung trennen, Produktbeschreibungen so formulieren, dass keine personalisierten Empfehlungen abgeleitet werden können, und Zielgruppenmerkmale (POG) explizit maschinenlesbar integrieren. GEO darf nicht fälschlich als reines Marketing-Thema behandelt werden. Wichtige rechtliche Hinweise in Produktbeschreibungen nicht wegkürzen. Compliance-Abteilung also unbedingt mit einbinden.

Blicken wir auf die Umsetzung der KI-Optimierung von Webinhalten im Unternehmen: Wen sollte man für eine GEO-Strategie ins Boot holen?

Robert Schnoeckel
Ich empfehle multiprofessionelle Teams, wie wir sie auch für die generelle Implementierung von generativer KI kennen und hier GEO als Schwerpunkt zu verorten. Rollen, die einbezogen werden sollten, sind Compliance, IT, Marketing, Strategie/Business Development sowie Vertrieb. Wer den Lead hat, muss jedes Unternehmen selbst entscheiden.

Kirsten Müller 
GEO ist klassisch ein Marketing- und Digitalthema, aber alle wissen, dass es auch Technik, Content, Struktur, Marke, Monitoring und Compliance umfasst. In der Versicherungswelt ist der Rechts- und Compliance-Anteil besonders hoch. 

Was bedeutet das für kleinere Versicherer und unabhängige Vermittler?

Thomas Wagner
Starke Marken haben klare Vorteile. ChatGPT hat kürzlich die Überrepräsentation amerikanischer Marken im europäischen Raum reduziert, was deutschen Marken hilft. Kleine Anbieter brauchen die Nische, also klare regionale Positionierung und gute Auffindbarkeit in der eigenen Nische. Für generische Begriffe wie „Berufsunfähigkeit" ist gute Zitierbarkeit für kleine Berater möglich, aber nicht wahrscheinlich. Regionalität in der Nutzer-Anfrage kann helfen.

Welche nächsten Schritte empfehlt ihr?

Thomas Wagner
Erstens: SEO-Basis prüfen und ggf. zuerst dort investieren. Zweitens: Citation-Aufbau (Linkbuilding): Wo werde ich zu relevanten Themen erwähnt? Drittens: Sichtbarkeit in der KI-Zusammenfassung der Google-Suche verbessern. Echtes GEO (ChatGPT-App etc.) baut darauf auf.

Robert Schnoeckel
Zuerst eine generelle KI-Strategie mit Zielbild und Roadmap entwickeln. GEO ist kein Standalone-Thema, sondern Teil einer Gesamtstrategie für generative KI – einen großen Wandel, den die Versicherungswelt vor sich hat.

Kirsten Müller
KI-Governance aufbauen und Compliance von Anfang an einbeziehen – egal, wo das Thema im Haus angesiedelt ist. Vorab ist es einfacher als hinterher, die relevanten Vorgaben zu berücksichtigen.