Was weiß die KI über Ihr Infrastrukturprojekt? Der GEO-Readiness Test in 5 Fragen

Viele Kommunikationsverantwortliche vertrauen darauf, dass ihre Projektwebsite gefunden wird. Sie investieren in FAQs, Pressemitteilungen, Newsletter. Sie glauben: „Wer sich informieren will, findet uns.” Das Problem: Ihre Zielgruppe sucht nicht mehr explizit nach Ihrer Website. Sie fragt ChatGPT.

Und ChatGPT antwortet. Laut einer Studie des Leibniz-Instituts für Medienforschung nutzen bereits 44 % der deutschen Online-Bevölkerung generative KI zur Suche nach Informationen. Bei jungen Menschen zwischen 16 und 19 Jahren sind es sogar 96 %. Und nicht nur das: Auch der KI-Modus der Google Suche liefert immer häufiger strukturierte Antworten in Textform, statt als erstes eine Link-Liste anzuzeigen.

Generative KI-Modelle geben Antworten, schon bevor Sie beginnen, aktiv über Ihr Infrastrukturprojekt zu kommunizieren. Mit korrekten oder falschen Informationen. Mit neutralem oder kritischem Tonfall. Mit aktuellen Fakten oder historischen Planungsständen. Mit Ausschreibungsunterlagen aus Vergabeplattformen und öffentlichen Dienstleistungsaufträgen. Die Deutungshoheit über Ihr Infrastrukturprojekt verschiebt sich.

Die gute Nachricht: Sie können beeinflussen, welche Informationen KI-Modelle über Ihr Projekt finden und wie diese Informationen bewertet werden:

Wir bei Lots* nennen das GEO-Readiness: Wie gut ist Ihr Projekt für KI-Modelle auffindbar? Versteht KI Ihre Informationen? Gibt sie die Inhalte korrekt wieder?

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie das in 10 Minuten herausfinden. Mit einem einfachen Selbsttest zu Ihrer GEO-Readiness.

Was ist Geo?

GEO – Generative Engine Optimization – bedeutet: Inhalte so aufbereiten, dass KI-Systeme wie z.B. ChatGPT oder Perplexity sie finden, verstehen und korrekt wiedergeben können. Für die Projektkommunikation von Stadtwerken und Verkehrsbetrieben heißt das: Ihre Informationen zu Netzausbau, Energiewende oder Mobilitätsprojekten sind Online auffindbar, bevor veraltete Planungsstände oder kritische Gegenstimmen die KI-Antwort dominieren. GEO schafft die Grundlage für informierte Dialoge und trägt so dazu bei, Vertrauen aufzubauen und Akzeptanz für Infrastrukturprojekte zu schaffen.

Was weiß die KI über Ihr Infrastrukturprojekt?

Die Frage ist nicht, ob KI-Systeme über Ihr Projekt sprechen. Die Frage ist: Was erzählen sie?

Früher war „noch nichts kommunizieren" eine valide Strategie. Projekte in der Vorplanung blieben häufig unter dem Radar. Nur wer aktiv suchte, fand etwas, wie z. B. Stadtratsbeschlüsse oder Ausschreibungen. Das hat sich grundlegend geändert.

Heute sind Stadtratsbeschlüsse, Ausschreibungen und Dienstleistungsaufträge öffentlich. KI-Modelle durchsuchen diese Quellen systematisch. Ihr Projekt existiert in der Öffentlichkeit. Oft schon, bevor Sie das erste Wort darüber gesprochen haben.

• Selbst wenn Projektverantwortliche beginnen, aktiv zu kommunizieren, verschwinden Informationen wie z.B. Projektnamen aus früheren Planungsphasen, überholte Konzepte, alte Bezeichnungen nicht einfach.
• Wer gar nicht kommuniziert, gibt der Öffentlichkeit keinen aktuellen Stand. Der KI aber auch nicht.
• Wer anfängt zu kommunizieren und zumindest Grundinformationen zum Projekt liefert, stellt damit eine verlässlichere Quelle dar, als das, was KI-Systeme sonst zusammentragen.

Beispiele aus der Praxis:

#1 Windpark-Genehmigungsverfahren

Ein kommunales Stadtwerk plant einen Windpark. Über mehrere Jahre hinweg wechselt der Projektname dreimal: von „Windenergie Region Ost" über „Windpark Dorf X" bis hin zum finalen Namen. Die KI synthetisiert Informationen aus allen drei Phasen und erstellt eine „neue Wahrheit": falsche Standorte, veraltete Kapazitäten, widersprüchliche Zeitpläne. Das Narrativ entsteht – mit oder ohne Sie.

#2 Radschnellweg-Projekte

Eine Kommune plant einen Radschnellweg durch mehrere Stadtteile. Das Projekt ist politisch kontrovers, es gibt viele Stakeholder*innen - Anwohner*innen, Autolobby, Fahrradverbände, Umweltschützer*innen. Die offizielle Kommunikation startet spät, erst ganz am Ende der Vorplanung. In der Zwischenzeit haben Gegner*innen des Projekts aktiv kommuniziert: Websites, Petitionen, Social-Media-Kampagnen. Fragt man heute ChatGPT nach dem Radschnellweg, dominieren kritische Stimmen die KI-Antwort: „Das umstrittene Projekt gefährdet Stadtbäume und führt zu massiven Protesten." Die Gegner-Narrative sind zur KI-Quelle geworden, weil niemand sonst Informationen bereitgestellt hat.

#3 Straßenbahn-Trassenverlängerung

Ein städtischer Verkehrsbetrieb plant die Verlängerung einer Straßenbahntrasse. Das Projekt ist seit Jahren Gegenstand politischer Diskussionen mit verschiedenen Trassenführungen, wechselnden Kosten und verschobenen Zeitplänen. All diese Informationen sind online: in Stadtratsdokumenten, Pressearchiven, Planungsunterlagen. Fragt man heute ChatGPT nach der Trassenverlängerung, kombiniert die KI Informationen aus verschiedenen Phasen: „Die Straßenbahn kostet 30 Millionen Euro und fährt ab 2030 auf Trasse A durch das Waldgebiet." Nichts davon stimmt mehr. Die KI synthetisiert aus veralteten Quellen eine „neue Wahrheit".

Der GEO-Readiness-Test für Infrastrukturprojekte

Der Test ist ein Selbstaudit mit 5 Fragen. Sie brauchen nur den Namen von ihrem Infrastrukturprojekt und 10 Minuten Zeit. Keine Technik-Kenntnisse. Keine Vorbereitung.

Schritt 1: Machen Sie den GEO-Readiness-Test von Lots*

Machen Sie den GEO-Readiness-Test für alle laufenden Infrastrukturprojekte im Bereich Energie oder Mobilität. Egal in welcher Phase.

• Öffnen Sie ChatGPT oder eine KI ihrer Wahl oder Google AI Overview.
• Fragen Sie: „Was weißt du über [Name von Ihrem Projekt]?" Geben Sie den Projektnamen ein. Variieren Sie: offizielle Bezeichnung, interne Arbeitstitel, regionale Beschreibungen („Hochspannungsleitung Dorf X", „Fernwärme-Ausbau Stadtwerk Y").
• Die Antwort zeigt, was die KI grundsätzlich über Ihr Projekt weiß. Auch wenn nicht jede*r exakt die gleiche Formulierung sieht - KI-Antworten sind ähnlich den Ergebnissen in der Google-Suche individualisiert - sind Kerninformationen, Quellen und Tonfall ähnlich.

Frage 1: Kennt die KI Ihr Projekt überhaupt?

Was wird geprüft:
Sichtbarkeit.
Findet die KI Informationen über Ihr Projekt?

Was Sie sehen sollten:

Im besten Fall: klare, korrekte Informationen mit Verweis auf Ihre offizielle Projektwebsite.

Was Sie möglicherweise sehen werden:

Entweder gar nichts oder eine wilde Mischung aus Forenbeiträgen, alten Pressemitteilungen oder öffentlichen Beschlussdokumenten.

Bewertung:

• Die KI kennt Ihr Projekt nicht: Das kann gut sein (Projekt ist wirklich noch in einer sehr frühen Phase und nicht öffentlich) oder schlecht. Weil das Projekt läuft, aber es ist für KI nicht auffindbar (z.B. nur in PDFs, nicht im Web)
• Die KI kennt Ihr Projekt: Weiter zu Frage 2.

Frage 2: Sind die Informationen aktuell?

Was wird geprüft:
Zeitliche Dimension – Bezieht sich die KI auf den neuesten Planungsstand?

Warum wichtig:
Projekte entwickeln sich über Jahre. Alte Zeitangaben, Meilensteine oder Phasen führen zu falschen Erwartungen.

Woran erkenne ich das:

• Zeitangaben prüfen: „Start 2023" vs. tatsächlich „Start 2026"
• Meilensteine prüfen: „Planfeststellung abgeschlossen" vs. tatsächlich „noch in Planung"
• Projektphasen prüfen: „in Bau" vs. tatsächlich „in Genehmigung"

Problem dahinter:
KI zitiert alte Quellen (Pressemitteilung 2022, Stadtratsbeschluss 2020) statt aktuelle Informationen.

Bewertung:

• Informationen sind aktuell: Gut. Weiter zu Frage 3.
• Informationen sind veraltet: Handlungsbedarf. Ihre aktuelle Kommunikation wird von der KI nicht gefunden.

Frage 3: Sind die Informationen korrekt?

Was wird geprüft:
Inhaltliche Dimension + Synthese – Sind die Fakten richtig? Kombiniert die KI sie korrekt?

Warum wichtig:
Selbst wenn Quellen aktuell sind, können Fakten falsch sein oder die KI kombiniert Informationen aus verschiedenen Quellen falsch.

Woran erkenne ich das:

• Einzelne Fakten prüfen: Kosten, Umfang, Standort, Kapazitäten
  • „10 Mio. €" vs. tatsächlich „14 Mio. €"
  • „8 km Trasse" vs. tatsächlich „5 km Trasse"
• Kombinationen prüfen: Passt Fakt A zu Fakt B?
  • KI sagt: „14 Mio. € für 3 km"
  • Tatsächlich: 14 Mio. € für 5 km (nicht 3 km)
  • → Beide Zahlen existieren, aber nicht zusammen

Problem dahinter:

• KI zitiert inoffizielle Quellen (Bürgerinitiative mit falschen Zahlen)
• KI kombiniert richtige Fakten aus verschiedenen Phasen → „neue Wahrheit"

Bewertung:

• Informationen sind korrekt: Sehr gut. Weiter zu Frage 4.
• Informationen sind teilweise oder ganz falsch: Hohes Risiko. Die KI wird zur Quelle von Fehlinformationen.

Frage 4: Woher stammen die Informationen?

Was wird geprüft:
Quellen-Dimension – Welche Quellen zitiert die KI? Offizielle oder kritische?

Warum wichtig:
Selbst wenn Fakten korrekt sind: Wer spricht, beeinflusst die Glaubwürdigkeit und den Tonfall.

Woran erkenne ich das:

• KI nennt Quellen (falls sichtbar): Website, Pressemitteilung, Fachmedien?
• KI nennt keine Quellen: Aus Tonfall/Details ableiten → klingt es neutral (offizielle Quelle) oder kritisch (Bürgerinitiative)?

Gute Quellen:

• Ihre offizielle Projektwebsite
• Pressemitteilungen des Unternehmens
• Fachmedien, die Ihr Projekt neutral beschreiben

Kritische Quellen:

• Bürgerinitiativen (einseitig)
• Forenbeiträge (spekulativ)
• Social Media (emotionalisiert)

Problem dahinter:
KI bevorzugt gut gepflegte kritische Quellen (z.B. Bürgerinitiative mit strukturierter Website) gegenüber dünner offizieller Quelle (z.B. PDF auf Projektwebsite).

Bewertung:

• KI zitiert überwiegend offizielle Quellen: Gut.
• KI zitiert überwiegend Fremdquellen: Handlungsbedarf.

Frage 5: Wie ist der Tonfall der KI-Antwort?

Was wird geprüft:
Bewertungs-Dimension – Wie wird das Projekt dargestellt? Neutral oder wertend?

Warum wichtig:
Der Tonfall zeigt, welches Narrativ dominiert, selbst wenn Fakten korrekt sind.

Woran erkenne ich das:

• Neutral-sachlich: „Das Projekt umfasst..."
• Kritisch-polarisierend: „Das umstrittene Projekt..."
• Spekulativ: „Es wird vermutet..."

Problem dahinter:
KI übernimmt den Tonfall der dominierenden Quellen. Wenn kritische Quellen (Bürgerinitiative, Foren) dominieren, ist der Tonfall kritisch, auch wenn Fakten stimmen.

Bewertung:

• Tonfall ist neutral: Gut.
• Tonfall ist kritisch oder spekulativ: Die öffentliche Wahrnehmung läuft gegen Sie.

Schritt 2: Auswertung – Wo stehen Sie?

Schritt 3: Dokumentieren Sie die Ergebnisse.

Machen Sie Screenshots der KI-Antworten. Das ist Ihre Basis.

Schritt 4: Identifizieren Sie die Lücken:

• Was fehlt?
• Was ist falsch?
• Welche Quellen dominieren und warum?

Sie wissen jetzt, wo Sie stehen. Das ist der erste Schritt.

Diese Serie: GEO für Infrastrukturprojekte

Dieser Artikel ist Teil 1 unserer Serie „GEO und KI in Infrastrukturprojekten" für die Bereiche Energie und Mobilität. In weiteren Artikeln zeigen wir Ihnen:

Teil 1: Was weiß die KI über Ihr Infrastrukturprojekt? Der GEO-Test in 5 Fragen

Teil 2: 3 Quick Wins, um die GEO-Readiness von Ihrem Infrastrukturprojekt zu verbessern

Teil 3: Wie Sie GEO-optimierte Projektwebseiten für Ihr Infrastrukturprojekt erstellen – konkrete Schritt-für-Schritt-Anleitung.

Der vollständige Leitfaden: GEO und KI für Infrastrukturprojekte

Fazit

Die Informationshoheit über Ihr Projekt haben Sie nicht mehr allein. KI-Systeme beantworten Fragen zu Windparks, Fernwärmeausbau, Straßenbahntrassen und Hochspannungsleitungen – unabhängig davon, ob Sie das wollen.

Der GEO-Test von Lots* zeigt Ihnen in 10 Minuten, wie es um die GEO-Readiness Ihres Projekts steht.

Sie haben jetzt den Überblick. Sie wissen, welche Informationen über Ihr Projekt im Umlauf sind. Sie wissen, ob KI-Systeme Sie finden oder Ihre Kritiker*innen. Im nächsten Artikel unserer Serie zeigen wir Ihnen, wie Sie Ihre GEO-Readiness gezielt verbessern.