Keine Theorie, sondern echte Search-Console-Zahlen: Das Schweizer SaaS publy.ch kam mit dem GEO-Loop von pantra.io in 90 Tagen von praktisch null auf 29’900 Impressionen und gewinnt heute organisch Kunden, von denen einige ChatGPT als Quelle nennen.
TL;DR
publy.ch, ein SaaS für Social-Media-Design, startete im April 2026 mit rund 420 Google-Impressionen pro Woche. Nach 90 Tagen GEO-Loop waren es 3’600 pro Woche, insgesamt 29’900 Impressionen und 214 Klicks, komplett organisch und ohne Werbebudget. Der wichtigste Beweis steckt aber nicht in der Search Console: Neukunden geben bei der Anmeldung an, publy.ch über ChatGPT und andere KIs gefunden zu haben. Diese Seite zeigt die Zahlen, die Massnahmen dahinter und was davon auf jedes Software-Tool übertragbar ist.
publy.ch ist ein Schweizer SaaS, das aus einer Website automatisch markengerechte Social-Media-Posts erstellt. Im April 2026 war das Produkt live, aber praktisch unsichtbar: kaum Google-Impressionen, keine KI-Nennungen, kein organischer Kanal. Als eigenes Produkt der pantra.io-Gründer wurde es zum Testfall für den GEO-Loop.
Die Situation kennt jedes junge Software-Tool: Das Produkt funktioniert, aber niemand findet es. Bezahlte Werbung frisst Marge, und in KI-Antworten tauchen nur die grossen Namen der Kategorie auf.
Wir wollten wissen, ob systematische GEO- und SEO-Arbeit das in 90 Tagen messbar ändert. Wichtig war uns ein ehrlicher Test: kein Werbebudget, keine gekauften Links, nur organische Massnahmen am eigenen Produkt.
Zwischen dem 16. April und dem 14. Juli 2026 stiegen die Impressionen der publy.ch-Property von rund 420 auf 3’600 pro Woche, mehr als das Achtfache. Insgesamt: 29’900 Impressionen, 214 Klicks, durchschnittliche Position 14.7. Der Sprung kam ab Ende Mai, als die ersten Frage-Antwort-Inhalte indexiert waren.
Google Search Console
publy.ch in der Google-Suche, täglich

Unbearbeiteter Screenshot aus der Google Search Console, Property publy.ch, Zeitraum 16. April bis 14. Juli 2026.
Zur Einordnung: 214 Klicks klingen unspektakulär, sind aber der sichtbare Teil eines grösseren Effekts. Impressionen zeigen, dass Google die Inhalte für relevante Suchanfragen überhaupt ausspielt, und genau diese Inhalte lesen auch die KI-Crawler.
Die durchschnittliche Position von 14.7 heisst: viele Rankings stehen am Anfang von Seite 2. Das ist die Phase, in der konsequentes Weiterarbeiten den grössten Hebel hat, denn der Weg von Position 15 auf Position 5 bringt ein Vielfaches der Klicks.
Der GEO-Loop besteht aus vier Schritten: 150 echte Kundenfragen generieren, täglich auf 4 KI-Engines messen, wo die Marke fehlt, für jede Lücke eine saubere Antwort-Seite publizieren und danach erneut messen. Dazu kam die technische Basis: llms.txt, JSON-LD, KI-Crawler in der robots.txt und serverseitiges Rendering.
llms.txt erstellt, JSON-LD-Schema auf allen Seiten, GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot explizit in der robots.txt erlaubt, serverseitig gerendertes HTML statt reinem Client-Rendering.
150 Fragen, die echte Kunden einer KI stellen würden, täglich anteilig auf ChatGPT, Perplexity, Claude und Gemini geprüft. Jede Frage ohne publy.ch-Nennung wurde als Lücke erfasst und priorisiert.
Für priorisierte Lücken entstanden Frage-Antwort-Seiten mit direkter Antwort im ersten Absatz, FAQ-Schema und Quellen. Publiziert wurde nur, was ein Qualitäts-Gate passiert: mindestens 800 Wörter und zitierfähige Struktur.
Neue Seiten wurden untereinander und mit den Produktseiten verlinkt, per Sitemap und IndexNow gemeldet. So kamen die Inhalte schnell in den Index, der Impressions-Sprung folgte etwa zwei Wochen später.
Wie der Kreislauf im Detail funktioniert, erklärt unser Guide Der GEO Loop. Die technischen Grundlagen stehen in llms.txt und KI-Crawler in der robots.txt.
publy.ch gewinnt seit dem Start des Loops organisch Kunden. Auf die Anmeldefrage, wie sie auf publy.ch gestossen sind, geben mehrere Neukunden ChatGPT und andere KIs an. Das ist der Effekt, den keine Klick-Statistik zeigt: KI-Empfehlungen laufen oft ohne messbaren Referrer, die Kunden kommen trotzdem.
Genau deshalb ist KI-Sichtbarkeit so schwer zu belegen und wird oft unterschätzt. Wer von ChatGPT eine Empfehlung bekommt, klickt selten einen Link, sondern googelt die Marke oder tippt die URL direkt ein. In der Analytics-Ansicht sieht das wie Direct-Traffic aus.
Wir arbeiten darum mit Vorlauf-Signalen: den täglichen KI-Messungen des GEO-Loops und der Quellen-Frage bei der Anmeldung. Beides zusammen ergibt ein ehrliches Bild, ohne Attribution zu erfinden, die es technisch nicht gibt. Mehr dazu im Guide KI-Sichtbarkeit messen.
Software-Tools ranken bei KI, wenn ihre Inhalte die Fragen der Zielgruppe direkt, strukturiert und maschinenlesbar beantworten. Die sieben Schritte aus dieser Case Study funktionieren für jedes SaaS: technische Basis, Kundenfragen sammeln, Antwort-Seiten bauen, Schema pflegen, intern verlinken, Messungen laufen lassen und dranbleiben.
Welche Schema-Typen ein SaaS konkret braucht, zeigt der Guide JSON-LD Schema für SaaS. Den Unterschied zwischen klassischem SEO und KI-Optimierung erklärt GEO vs SEO.
Diese Case Study ist ein Anfang, keine Erfolgsgeschichte mit Feuerwerk. 214 Klicks ersetzen kein Geschäftsmodell, und Position 14.7 ist Seite 2, nicht Platz 1. Wer mit solchen Zahlen Wunder verspricht, verkauft Theorie.
Was die Zahlen aber zeigen: Der organische Kanal ist in 90 Tagen von praktisch null auf eine wachsende Kurve gekommen, ohne einen Franken Werbebudget. Die Impressionen sind der Frühindikator, die Klicks und KI-Nennungen folgen der Kurve zeitversetzt.
publy.ch gehört den Gründern von pantra.io, das legen wir offen. Genau darum ist es der härteste Test, den wir bieten können: Wir zeigen echte Zahlen aus der eigenen Search Console statt anonymisierter Kundengrafiken, und jeder kann die Inhalte von publy.ch selbst prüfen.
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