28.07.2025
FINDABLE

Buchroithner launcht SEO-Tool für ChatGPT und Co.

Peter Buchroithner ist zurück mit einer Neugründung: Das SEO-Tool Findable soll Marken dabei helfen, mehr Sichtbarkeit in KI-Chats zu erreichen.
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Peter Buchroithner gründete kürzlich Findable. (c) Sledgehammer Studio

„Ich frage mal ChatGPT“ – dieser Satz ersetzt zunehmend das klassische „Ich google mal“. Die Suchgewohnheiten im Internet haben sich im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz grundlegend verändert. Für Marken bedeutet das: Es reicht nicht mehr, nur in den Google-Suchergebnissen präsent zu sein. Potenziell viel entscheidender ist, auch in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity aufzutauchen.

“Doch die meisten Marken tauchen in diesen Antworten nicht auf – selbst wenn sie in der Vergangenheit hervorragende SEO-Maßnahmen umgesetzt haben”, so Serial Founder Peter Buchroithner. Gemeinsam mit Geschäftspartner Thomas „Tosh“ Schranz hat er deshalb Findable entwickelt – ein neues Rundum-Tool, das Unternehmen hilft, in der KI-Suche sichtbar zu werden.

“Wenn das Unternehmen nicht für LLMs optimiert ist, verpasst man es, in den entscheidenden Momenten, in denen Kunden nach Lösungen suchen, die vertrauenswürdige Stimme zu sein”, schreiben die Findable-Günder auf der Website.

Mehr Sichtbarkeit in der KI-Suche

“In den letzten Wochen haben wir – mit viel Unterstützung und Feedback von SEO-Consultants, internen Marketing-Teams und Agenturen – ein Toolkit aufgebaut, das sich auf folgende Bereiche konzentriert: Google Search Console, Content-Gap-Reports, LIVE-Dashboard mit Google Trends, Sichtbarkeits-Check deiner Marke in Trainingsdaten”, schreibt Buchroithner auf der Website. Das SEO-Tool soll dabei helfen, Produkte oder Marken in der KI-Suche sichtbarer zu machen. 

Die Optimierung durch den sogenannten “LLM SEO Monitor” (kurz für Large Language Model Search Engine Optimization) verläuft in einem dreistufigen Prozess. Zuerst analysiert das Tool die aktuelle Sichtbarkeit der Marke in der KI-Suche. Anschließend kann man verschiedene Funktionen zur Verbesserung nutzen, wie etwa SEO-optimierte FAQs oder eine personalisierte Content-Gap-Analyse, die inhaltliche Lücken im Vergleich zur Konkurrenz aufzeigt. Durch gezielte Maßnahmen soll auch die Crawlbarkeit von Inhalten verbessert werden. Abschließend lassen sich die Fortschritte durch Monitoring überwachen und die Strategie laufend anpassen.

Derzeit ist nur das Abonnement für Einzelpersonen verfügbar. Varianten für Agenturen und größere Unternehmen befinden sich laut den Gründern bereits in Vorbereitung.

Buchroithners Gründungen

Peter Buchroithner ist eine bekannte Persönlichkeit in der heimischen Startup-Szene. Sein Einstieg ins Unternehmertum begann 2015 mit dem Startup dvel, das später in Swelly umbenannt wurde. Nach finanziellen Schwierigkeiten wurde das Unternehmen im Jahr 2021 verkauft.

Anschließend gründete Buchroithner in den USA das Unternehmen Orgn Inc., zu dem die Instant-Kaffee-Marke Stardust gehört. Schon zu Beginn konnte er den bekannten Investor Hansi Hansmann gewinnen, der bereits bei Swelly an Bord gewesen war.

Im Jahr 2024 zog sich Buchroithner aus der CEO-Rolle zurück und brachte im Sommer desselben Jahres Rakun Card auf den Markt – eine App, die speziell für Menschen im Neurodivergenz-Spektrum entwickelt wurde. Zuletzt erweiterte er sein Gründer-Portfolio mit der Social-Media-Plattform Waffle, die über Voice-Messages funktioniert. Bei beiden Gründungen war auch der jetzige Geschäftspartner Thomas Schranz dabei.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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