Tun Sie jetzt gleich eine Sache, bevor Sie weiterlesen. Öffnen Sie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity (je nachdem, was Sie üblicherweise nutzen) und fragen Sie so, wie Ihr Kunde fragen würde: "Empfiehl die besten Unternehmen in [Ihre Nische, Ihre Region]." Sehen Sie sich die Liste an.
Sie stehen nicht auf der Liste? Oder Sie stehen dort, aber erst nach drei Konkurrenten und mit einem Fehler in der Beschreibung? Die gute Nachricht: Sie sind nicht der Einzige, der bislang fehlt. Die schlechte: Ihre Konkurrenten sind bereits da.
Als Nächstes analysieren wir, warum das passiert, wer überhaupt auf diese Listen gelangt und wo Ihre Hebel liegen. Es ist viel Text, denn dahinter steht eine Recherche aus 84 Quellen, von arXiv bis Bitkom. Doch am Ende erwartet Sie ein Sichtbarkeitstest: 10 Suchanfragen, eine Tabelle und eine Auswertung. Kostenlos, schnell und vor allem mit Hinweisen, was Sie schon jetzt tun können, um die Lage zu ändern.
Der Kunde fragt bereits die Maschine
Sprechen wir gleich über das Ausmaß. Zum besseren Verständnis.
In Deutschland ersetzt bereits die Hälfte der Internetnutzer die klassische Suche zumindest gelegentlich durch KI-Chats, und unter den unter 30-Jährigen sind es zwei Drittel (Bitkom, 2025; telefonische Befragung von 1 156 Personen, also eine repräsentative Stichprobe, ganz ohne Marketing). In Österreich nutzen 70% der Verbraucher KI-Dienste zumindest gelegentlich, unter der Generation Z sogar 95% (AI Readiness Study, 2025). Schweiz: 38% nutzen ChatGPT bereits beim Einkaufen (AlixPartners, 2025).
Und hier geht es bereits ums Geld. Ketchum/YouGov (2026) befragten diejenigen, die KI bereits nutzen: 46% ziehen sie bei Kaufentscheidungen zurate, in der Gruppe der 25- bis 34-Jährigen sind es 64%. Das Vertrauen in KI-Empfehlungen ist dabei höher als in Influencer: 18% gegenüber 11%. Rechnet man über alle Verbraucher, fallen die Zahlen bescheidener aus, doch die Richtung bleibt dieselbe: 31% der Deutschen recherchieren Produkte per KI-Chat, und ein Drittel von ihnen tut das häufiger, als es googelt (ECC Köln, 2025). Und das ist längst keine deutsche Besonderheit mehr: Weltweit nannten 58% der Verbraucher generative KI als wichtigste Empfehlungsquelle anstelle der Suchmaschine, zwei Jahre zuvor waren es 25% (Capgemini, 2025).
Im B2B-Bereich ist die Lage noch schärfer. Laut Forrester nutzten 94% der Geschäftskunden bei ihrem letzten Einkauf KI, ein Jahr zuvor waren es 89%. Gartner nennt bescheidenere 45% (wir führen beide Zahlen an, denn die Wahrheit liegt irgendwo im Bereich dazwischen): Es hängt von der Formulierung der Frage ab. Am aussagekräftigsten ist etwas anderes: Von den Software-Käufern beginnen 51% die Anbietersuche mit einem KI-Chat und öffnen Google erst danach. Im April 2025 waren es 29% (G2, 2026). Eine Verdopplung innerhalb eines Jahres.
Und hier ist die Folge, derentwegen wir diesen Text überhaupt geschrieben haben: 69% der B2B-Käufer wählten einen Anbieter aufgrund eines KI-Hinweises, und 33% kauften bei einem Unternehmen, von dem sie zuvor nie gehört hatten (G2, 2026). Ein Drittel der Abschlüsse ging an diejenigen, die die Maschine genannt hat. Wenn Sie in der Antwort nicht vorkamen, haben Sie eine Ausschreibung verloren, von der Sie nicht einmal erfahren haben.
Eine Einschränkung, um es nicht zu übertreiben. Die Entscheidungen treffen die Menschen vorerst selbst: 69% der B2B-Käufer überprüfen KI-Erkenntnisse bei einem echten Vertriebsmitarbeiter (Gartner, 2026), und den Kauf selbst der Maschine anzuvertrauen, sind nur etwa 11% bereit. KI dominiert in der Phase der Recherche und der Shortlist. Doch zum Gespräch ruft der Käufer bereits diejenigen, die auf der Shortlist stehen. Stehen Sie dort nicht, gibt es auch kein Gespräch.
Auch Google ist nicht mehr dasselbe
Selbst wenn Ihr Käufer Google nicht verlassen hat, ist er trotzdem in einer neuen Schicht gelandet. AI Overviews, generierte Antworten über den Suchergebnissen, zeigt Google monatlich 1,5 Milliarden Menschen in über 200 Ländern (Google, 2025). Die Folge für Websites ist unmittelbar: Rund 60% der Suchanfragen enden ganz ohne Klick (Bain, 2025; Deloitte gibt für Deutschland 55-60% an).
Der Traffic ist dabei nicht verdunstet. Er ist umgezogen. Im Juni 2025 erzeugten KI-Plattformen 1,13 Milliarden Zugriffe auf Websites, 357% mehr als ein Jahr zuvor (Similarweb). Und dieser Traffic konvertiert mit 7,1%: das zweitbeste Ergebnis nach der bezahlten Suche mit ihren 7,8%, höher als organische Suche, soziale Netzwerke und E-Mail (Similarweb, 2026). Der am schnellsten wachsende Kanal bringt zudem die wärmsten Besucher. Wir haben lange nach einem Haken in diesen Daten gesucht. Wir haben keinen gefunden.
Wie die Maschine entscheidet, wen sie nennt
Nun die Hauptfrage: Nach welchem Prinzip stellt die KI ihre Liste zusammen?
Die kurze Antwort: Sie hört darauf, was andere über Sie sagen.
Ahrefs analysierte 75 000 Marken und berechnete, welche Faktoren mit der Präsenz in KI-Antworten korrelieren. Markenerwähnungen im Web ergaben eine Korrelation von rund 0,66. Klassische Backlinks und Domain-Autorität: nur 0,27-0,33, halb so stark. Und das stärkste Einzelsignal waren Erwähnungen auf YouTube, 0,737. Aus unserer Sicht ist das der am meisten unterschätzte Kanal in dieser ganzen Geschichte: Inhaber investieren in die Website und vergessen, dass die KI Videos ansieht (genauer gesagt, Transkripte liest).
Akademische Daten bestätigen das. Forscher der University of Toronto führten eine Reihe kontrollierter Experimente an drei KI-Suchmaschinen durch, in mehreren Sprachen, mit umformulierten Anfragen. Das Ergebnis: eine systematische Verzerrung zugunsten von Earned Media, also fremden autoritativen Quellen. Die Inhalte der Marke selbst und ihre sozialen Netzwerke zitieren sie deutlich seltener (Chen et al., 2025). 82% aller KI-Zitierungen entfallen genau auf fremde Plattformen (Ahrefs, 2025).
Die Mechanik wird klar, wenn man einen Blick unter die Haube wirft. Moderne Such-KIs gleichen vor der Antwort die Quellen miteinander ab und gewichten sie nach Verlässlichkeit; grob gesagt, sie führen eine Abstimmung durch (Hwang et al., EMNLP 2025). Für eine Marke bedeutet das eine einfache Sache. Eine einzelne Erwähnung, sei sie noch so glänzend, zählt fast nichts. Es zählt der Chor: mehrere unabhängige Quellen, die über Sie ungefähr dasselbe sagen.
Die Seite "Über uns" singt in diesem Chor nicht mit. Sie sitzt im Saal.
Die Liste ist nicht neutral. Und sie schwankt.
Zwei Dinge über diese Listen sollten Sie besser im Voraus wissen.
- Erstens: Die Modelle haben ihre Lieblinge. GPT empfahl Samsung bei 97,1% der Anfragen zu Smartphones und Tesla bei 92,2% der Anfragen zu Elektroautos; amerikanische Modelle setzen US-Marken etwa 140-mal häufiger an die Spitze als ihre europäischen Pendants (Rienecker et al., 2026). Für ein Unternehmen aus München oder Kyjiw klingt das unangenehm. Doch es gibt ein Detail, das alles verändert: Diese Verzerrung stellen vor allem Suchmaschinen mit Live-Websuche fest, während ein "reines" LLM auf Basis seines eigenen Wissens ausgewogener ausfällt als klassische Empfehlungsalgorithmen (Lichtenberg et al., 2024). Aus dem Akademischen übersetzt: Die Schieflage lebt im Web, das die Maschine liest. Und auf das Web lässt sich Einfluss nehmen.
- Zweitens: Die Antworten schwanken. Keines der getesteten Modelle lieferte in fünf wiederholten Durchläufen jemals identische Antworten, selbst mit ausgeschalteter "Kreativität" (Atil et al., 2024). Die Menge der zitierten Quellen stimmt zwischen den Durchläufen bestenfalls zur Hälfte überein (Sielinski, 2026). Heute nennt man Sie, morgen übergeht man Sie. Merken Sie sich das. Später, wenn wir zum Test kommen, wird klar, warum wir jede Anfrage zweimal durchlaufen lassen.
GEO, AEO und warum Ihr SEO hier nicht mitgezogen ist
Für die neue Disziplin gibt es bereits Namen. GEO, Generative Engine Optimization: Optimierung für generative Suchmaschinen. Den Begriff prägten Forscher aus Princeton und Georgia Tech schon 2024 und zeigten, dass sich die Sichtbarkeit einer Quelle in KI-Antworten um 40% steigern lässt (Aggarwal et al., KDD 2024). Daneben lebt AEO, Answer Engine Optimization. Den Unterschied erklärt man mit einem Satz: SEO heißt, auf der Liste zu stehen, AEO heißt, die Antwort zu sein.
Das Wichtigste aus derselben Arbeit: Die Klassik lässt sich nicht übertragen. Eine Seite mit Keywords vollzustopfen bringt in der generativen Suche, wir zitieren, "little to no improvement". Was hingegen wirkt: hinzugefügte Statistiken, Expertenzitate und Quellenverweise heben die Sichtbarkeit um 30-40%. Die Ironie dabei ist, dass es sich um Qualitätsfaktoren handelt, über die die SEO-Community jahrelang sagte "wäre schön". Hier sind sie zur Eintrittskarte geworden.
Haben Nicht-Giganten eine Chance?
Das ist so ein "Da sind ja ohnehin nur Amazon und Wikipedia". Aber nein... Die Daten sind komplexer. Und erfreulicher.
Ja, die Konzentration existiert: Eine Handvoll der größten Domains sammelt einen unverhältnismäßigen Anteil der Zitierungen, und im E-Commerce erscheint Amazon in 61,3% der Antworten von ChatGPT (BrightEdge, 2025). Doch sehen Sie sich den langen Schwanz an. 84% aller Zitierungen von ChatGPT gehen an Quellen außerhalb der Top 100, und geliefert werden sie von über 148 000 verschiedenen Domains (AirOps, 2026). Bei den Google AI Overviews stammen nur 38% der Zitierungen von Seiten aus den ersten zehn organischen Ergebnissen (Ahrefs, 2026): Die Position in der klassischen Suche ist kein Freifahrtschein mehr. Auch die Wahl der Suchmaschine spielt eine Rolle: Perplexity zitiert über 8 000 verschiedene Domains gegenüber rund 2 100 bei ChatGPT (BrightEdge, 2025).
Noch interessanter wird es bei der Optimierung. Im Princeton-Experiment stieg eine Seite von Platz fünf nach dem Hinzufügen von Zitierungen um 115% an Sichtbarkeit, während der damalige Spitzenreiter um 30% absackte (Aggarwal et al., 2024). Die neue Schicht ebnet das Feld. Wem das nützt, rechnen Sie sich selbst aus.
Und die Zusammensetzung der Spitze ist nichts Unverrückbares (dieser Satz kommt einem bekannt vor). Der Anteil von Reddit an den Zitierungen von ChatGPT stürzte innerhalb weniger Monate von rund 60% auf 10%, der von Wikipedia von 55% auf unter 20% (Semrush, 2025; Stichprobe von 230 000 Prompts). Türen und Fenster (you name it) öffnen sich regelmäßig.
Unser Fazit, und wir sind bereit, dafür zu streiten. Große Marken gewinnen allgemeine Anfragen wie "empfiehl ein CRM", denn dort greift das Gedächtnis des Modells für bekannte Namen. Doch eine enge Anfrage ("CRM für Zahnkliniken mit 5-10 Behandlungsstühlen in Bayern") wird über die Live-Suche zusammengestellt, und dort konkurriert ein Nischenspezialist mit ebensolchen Spezialisten wie er selbst. Ein profitables Unternehmen, ob mit einjähriger oder mit 15-jähriger Reputation, hat es hier deutlich leichter, als es nach den ersten Absätzen scheint.
DACH-Schnitt: Mittelstand-Check und die Sprachfrage
Eine bekannte österreichische Agentur ließ im Frühjahr 2026 150 mittelständische Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz über 11 Branchen hinweg durch ChatGPT laufen. Die Ergebnisse waren derart, dass wir zunächst die Primärquelle überprüfen gingen. 56% der Unternehmen erwähnte das Modell überhaupt nicht. In 96% der Fälle erfand es den Namen der Führungskraft. Vollständig korrekt dargestellt wurden 4 von 150 Unternehmen (maxonline, 2026). Allerdings eine kleine Anmerkung: Das ist eine Pressemitteilung einer kommerziellen GEO-Agentur, ohne Peer-Review. Doch das Bild deckt sich mit dem, was wir in eigenen Prüfungen sehen, deshalb führen wir es an.
Gesondert zur Sprache. Die Trainingsdaten großer Modelle sind stark ins Englische verschoben: Common Crawl, einer der Basiskorpora, umfasst rund 300 Milliarden Seiten, überwiegend auf Englisch (Nature, 2025). Eine genaue Zahl, um wie viel deutschsprachiger Inhalt englischsprachigem in der Zitierhäufigkeit unterliegt, hat bislang niemand veröffentlicht; wir haben gesucht. Doch die strukturelle Schieflage ist dokumentiert, und sie kommt zur Markenschieflage hinzu.
Und noch eine Zahl, die den Preis jedes Platzes auf der Liste erklärt. Die klassische Suche zeigte im Schnitt 10 Links. Eine KI-Antwort zitiert 4,3 Quellen aus 3,4 Domains (arXiv, 2025). Eine kürzere Liste bedeutet eine einfache Sache: Hier gibt es fast keine "zweite Seite", auf die man fallen und überleben könnte. Entweder Sie gehören zu den drei bis vier Genannten, oder Sie sind nicht dabei.
Was Sichtbarkeit wirklich antreibt
Das vollständige Rezept passt nicht ins Format eines Artikels, und es zu versprechen wäre Betrug. Doch die wichtigsten Hebel nennen wir, mit Zahlen.
- Der erste und schwerste: Erwähnungen auf fremden Plattformen. Über sie war oben schon die Rede. Wir fügen nur hinzu, dass es ein langes Spiel ist: Branchenübersichten, Podcasts, YouTube, Fachcommunities. Schnelle Siege gibt es hier kaum.
- Der zweite, machbar schon morgen: Belege innerhalb des Inhalts. Statistiken, Expertenzitate, Quellenverweise: eben jene 30-40% Zuwachs aus der Princeton-Studie. Prüfen Sie Ihre Schlüsselseiten. Wie viele konkrete Zahlen stehen darauf und wie viele allgemeine Worte?
- Der dritte: Aktualität, und ihr Gewicht hat uns selbst überrascht. Seer Interactive wertete über 5 000 von KI zitierte Seiten aus: 89% wurden innerhalb der letzten drei Jahre aktualisiert, und Material, das älter als sechs Jahre ist, macht unter den zitierten nur 6% aus (Seer, 2025). Perplexity bezieht überhaupt die Hälfte der Zitate aus Material des laufenden Jahres. Der Artikel von 2019, auf den Sie noch immer stolz sind, existiert für die Maschine so gut wie nicht.
- Der vierte: Bewertungen. Ein Drittel der Antworten der Google AI Overviews verweist auf mindestens eine Bewertungsplattform (SE Ranking, 2026), Perplexity tut das bei Verbraucherthemen fast immer (Feefo; eine Anbieterzahl, bleiben Sie skeptisch). Wenn Kunden Sie im Stillen lieben, erfährt die Maschine von dieser Liebe nichts.
- Den fünften haben wir uns bis zuletzt aufgehoben, weil sich um ihn die meisten Mythen ranken: strukturierte Daten. Das Organization-Schema wird derzeit als Zauberknopf verkauft. Die Daten sagen anderes. Bei den Google AI Overviews korrelierte es mit einem Anstieg der Zitierungen, bei ChatGPT und Copilot war der Effekt sogar negativ, und 6 von 7 Plattformen konnten JSON-LD nicht korrekt direkt lesen (Otterly, 2026). Wir empfehlen es trotzdem, aber mit der richtigen Erwartung: Es ist ein Ausweis, damit die Maschine Sie mit niemandem verwechselt. Ausweise gewinnen keine Wettbewerbe. Ohne sie lässt man einen aber schlicht nicht weiter.
Was das bereits kostet
In Deutschland erscheinen AI Overviews bei etwa jeder fünften Anfrage und nehmen rund 265 Millionen organische Klicks pro Monat weg; die Klickrate der ersten Position fiel von 27% auf 11% (Sistrix, 2026). Pew Research, das keinerlei SEO-Interesse hat, bestätigt den Mechanismus: Liegt eine KI-Antwort vor, klicken Nutzer halb so oft auf die gewöhnlichen Ergebnisse.
Der Markt hat mit Geld reagiert. In GEO-Werkzeuge flossen bereits über 200 Millionen Dollar Wagniskapital; der Kategorieführer Profound sammelte im Februar 2026 96 Millionen bei einer Bewertung von einer Milliarde ein und bedient jedes zehnte Unternehmen der Fortune 500. Der schnellste europäische Akteur ist übrigens ein Berliner: Peec AI verdoppelte seinen Jahresumsatz in einem halben Jahr auf 10 Millionen Dollar. Das Wiener Otterly verkauft Monitoring ab 29 Dollar im Monat. Die Branche zur Messung der KI-Sichtbarkeit hat sich bereits herausgebildet, und das ist der beste Beweis, dass das Problem real ist.
Auch der deutsche Unternehmens-Mainstream ist bereits hier. Deloitte schreibt: KI-Sichtbarkeit entscheidet heute darüber, ob Marken überhaupt noch gefunden werden. In einer Branchenumfrage des BVIK nannten 86% der B2B-Kommunikatoren die Arbeit daran im Horizont von zwei Jahren als unverzichtbar. Selbst Gartner modellierte schon Anfang 2024 einen Rückgang des klassischen Suchvolumens um ein Viertel bis 2026; Gartner selbst warnte davor, das als Prophezeiung zu lesen, aber die Richtung hat es getroffen.
Es ergibt sich eine für das Zaudern unangenehme Rechnung. Der organische Kanal, den Sie über Jahre aufgebaut haben, magert Monat für Monat ab. Der neue Kanal wächst um Hunderte Prozent, konvertiert besser als fast alles andere und ist vorerst günstig, weil die meisten Ihrer Konkurrenten in ihm noch nicht arbeiten. Fenster dieser Größe schließen sich schnell.
Testen Sie sich. Heute
Diese ganze Statistik bleibt Ihnen fremd, bis Sie Ihre eigenen Zahlen sehen. Dafür haben wir den Test "Empfiehlt die KI Sie?" zusammengestellt: 10 Anfragen, eine Tabelle und eine Auswertung. Er ist kostenlos und liefert drei Dinge, die die einmalige Anfrage, die Sie am Anfang des Artikels gemacht haben, nicht liefert:
- ein reales Bild: 10 Blickwinkel, aus denen Käufer nach Ihnen suchen, von der Anfrage mit Ihrem USP ohne Markenname bis zum unbequemen "wem würdest du das NICHT empfehlen und warum" und der Kontrollfrage "woher weißt du das";
- eine Diagnose: Jede Anfrage wird zweimal auf drei Suchmaschinen durchlaufen, die Häkchen zählen sich von selbst, und Sie sehen Ihr Niveau, von "unsichtbar" bis "Sichtbarkeitsführer", mit einer Erläuterung, was es für das Geschäft bedeutet;
- die ersten drei Schritte für diese Woche: was zu korrigieren, was hinzuzufügen, was als Nächstes zu prüfen ist.
Was mit dem Ergebnis tun? Wenn das Bild etwa unerfreulich ausfällt und Sie tiefer graben möchten, haben wir die vollständige Diagnostik RAD360°: KI-Sichtbarkeit ist darin nur einer der Schnitte, wir aber betrachten das gesamte System, über das Kunden zu Ihnen kommen oder eben nicht. Wir erklären, zeigen und integrieren danach sogar alles Nötige, damit in künftigen Ergebnissen Sie stehen. Und wenn Sie bereits unter den Empfehlungen der KI sind, dann... herzlichen Glückwunsch! Wir laden Sie ein, Ihren Erfolg mit unseren Leserinnen, Lesern und Zuschauern zu teilen.
Bereit herauszufinden, ob die KI Sie empfiehlt, wenn ein Käufer fragt "bei wem soll ich kaufen"?
Käufer fragen bereits. Die Maschine antwortet bereits. Es bleibt nur herauszufinden, mit wessen Namen. Sie sind am Zug.
