Wie beeinflusst die KI-Suche das Fundraising und die Wahrnehmung von Non-Profit-Organisationen durch Spender?

Non-Profit-Organisationen (NPOs) sind denselben Reputationsdynamiken durch KI ausgesetzt wie gewinnorientierte Unternehmen, jedoch mit zwei branchenspezifischen Besonderheiten: wie Spender ihre Due-Diligence-Prüfungen durchführen und auf welche Quellen sich die Suchmaschinen bei Fragen zu NPOs stützen.

Due-Diligence-Prüfungen von Spendern erfolgen oft über KI

Großspender und Stiftungen befragen KI-Suchmaschinen mittlerweile häufig zur Erfolgsbilanz, finanziellen Gesundheit, Führung und Wirkung einer Organisation, bevor sie eine bedeutende Spende tätigen oder eine Förderzusage erneuern. Was die Suchmaschine ausgibt, prägt die frühen Gespräche. Ihre Darstellung der Organisation kann einer Beziehung somit bereits vor dem ersten Treffen nützen oder schaden.

Das Quellen-Ökosystem für Non-Profit-Organisationen

Die Quellen, die eine Non-Profit-Organisation beschreiben, weisen eine eigene Struktur auf, die sich von der eines typischen Unternehmens unterscheidet:

• Bewertungsorganisationen für wohltätige Zwecke, wie Charity Navigator und GuideStar/Candid.
• Behördliche Meldungen, wie das IRS-Formular 990 und damit verbundene Offenlegungen. In den USA regulieren die Generalstaatsanwälte der Bundesstaaten den Gemeinnützigkeitsstatus, während die Steuerbehörde IRS die Einhaltung der Vorschriften für Non-Profit-Organisationen überwacht.
• Stiftungs- und Förderdatenbanken sowie themenspezifische Publikationen, die den jeweiligen Zweckbereich abdecken.

Diese Quellen scheinen bei Suchanfragen zu Non-Profit-Organisationen ein erhebliches Gewicht zu haben. Sie präzise und aktuell zu halten, hat daher Priorität.

Wo Maßnahmen für das Reputationsmanagement ansetzen

Ein Reputationsprogramm wirkt auf den drei Ebenen, auf die Suchmaschinen zurückgreifen:

1. Ebene der strukturierten Daten: Wikidata und das Google Knowledge Panel, wo ein verknüpfter Wikidata-Eintrag maschinenlesbare Kennungen liefert, die die Entität mit verwandten Entitäten verbinden.
2. Narrative Ebene: Wikipedia, eigene Über-uns-Inhalte und Wirkungsberichte. Große KI-Suchmaschinen behandeln Wikipedia als primäre Referenz für Fragen zu Entitäten und greifen sowohl in den Trainingsdaten als auch beim Abruf darauf zurück.
3. Registerebene: Datenbanken zur Bewertung von Wohltätigkeitsorganisationen und behördliche Meldungen.

Wenn diese Arbeit aktuell ist, stimmen die KI-Antworten mit dem überein, was die Organisation den Spendern zeigen möchte. Sind die Informationen veraltet, können die Suchmaschinen ein Bild erzeugen, das dem tatsächlichen Zustand der Organisation hinterherhinkt – manchmal um Jahre.