KI-Suche: Was Studien zu ChatGPT und AI Overviews zeigen

In KI-Antworten taucht auf, wer in den klassischen Suchindizes gut rankt, die Folgefragen seiner Kunden beantwortet und außerhalb der eigenen Website erwähnt wird. Einen technischen Trick, der daran vorbeiführt, gibt es nach heutiger Datenlage nicht – Google selbst bezeichnet die Optimierung für KI-Suche in seinem Leitfaden zu KI-Funktionen ausdrücklich weiterhin als SEO. Dieser Beitrag fasst zusammen, was aktuelle Studien und die Dokumentation der Anbieter zeigen, mit Zahlen für Deutschland.

Die wichtigsten Befunde in Kürze

• AI Overviews erscheinen bei gut 20 % der deutschen Suchbegriffe. Ist eine zu sehen, sinkt die Klickrate auf Platz 1 von 27 % auf 11 %.
• Die Hälfte der deutschen Internetnutzer verwendet zumindest gelegentlich KI-Chats statt einer Suchmaschine; bei den 16- bis 29-Jährigen sind es zwei Drittel.
• Erwähnungen einer Marke im Web und auf YouTube hängen deutlich stärker mit KI-Sichtbarkeit zusammen als Backlinks.
• Für llms.txt und für nachträglich eingebautes Schema-Markup ist kein Effekt auf KI-Zitate belegt.
• KI-Sichtbarkeit misst man als Anteil über viele Abfragen hinweg, nicht als Rangplatz.

Wie stark verändert KI die Suche in Deutschland?

AI Overviews sind in Deutschland flächendeckend angekommen und kosten messbar Klicks. SISTRIX hat dafür über 100 Millionen Suchbegriffe ausgewertet: KI-Antworten erscheinen bei rund 20 % der Suchbegriffe, und wo sie erscheinen, sinkt die Klickrate auf Platz 1 von 27 % auf 11 % – hochgerechnet rund 265 Millionen organische Klicks weniger pro Monat. Den KI-Modus (AI Mode) gibt es in Deutschland, Österreich und der Schweiz seit dem 7. Oktober 2025.

Als Quelle genannt zu werden, lohnt sich trotzdem. Seer Interactive hat 53 Marken über 5,47 Millionen Suchanfragen verfolgt: Marken, die in einer AI Overview als Quelle stehen, erhalten 120 % mehr organische Klicks pro Impression als nicht genannte. Einschränkend gilt: Auch zitierte Marken liegen damit noch rund 38 % unter dem, was sie bei Suchanfragen ohne AI Overview erreichen. Die Nennung gleicht den Verlust also nicht aus, sie begrenzt ihn.

Auch das Suchverhalten selbst verschiebt sich. Laut einer Bitkom-Befragung aus dem Herbst 2025 nutzt die Hälfte der deutschen Internetnutzer zumindest gelegentlich KI-Chats statt einer Suchmaschine; bei den 16- bis 29-Jährigen sind es zwei Drittel. Im B2B-Einkauf ist der Effekt noch ausgeprägter: Laut dem Buyer Experience Report von 6sense nutzen 94 % der B2B-Käufer Sprachmodelle im Kaufprozess – eine weltweite Erhebung unter mehr als 4.000 Käufern, kein deutscher Einzelwert. Entscheidend ist ein zweiter Befund derselben Studie: Der Anbieter, der am Ende den Auftrag bekommt, stand in 95 % der Fälle schon auf der allerersten Auswahlliste. Wer dort fehlt, holt das später kaum noch auf.

Wie wählen ChatGPT, Perplexity und Google ihre Quellen aus?

Die meisten KI-Assistenten arbeiten in drei Schritten: Sie zerlegen eine Frage in mehrere Unteranfragen (Query Fan-out), holen zu jeder Unteranfrage Treffer aus einem Suchindex und wählen daraus die passenden Textabschnitte aus. Als Quelle genannt werden kann also nur, was im jeweiligen Index steht und für mindestens eine der Unteranfragen gut abschneidet.

Nicht jede Antwort beruht auf einer Websuche. Die Agentur Nectiv hat über 8.500 Prompts ausgewertet: ChatGPT suchte nur bei 31 % davon im Web, bei lokalen Fragen bei 59 %. Alles andere stammt aus dem Wissen, das das Modell im Training aufgenommen hat – und dort sind kleine Marken kaum vertreten. Eine Untersuchung von 112 Startups zeigt die Lücke deutlich: ChatGPT kannte 99 % von ihnen beim Namen, empfahl sie aber nur in rund 3 % der offenen Fragen. Bekannt sein und empfohlen werden sind zwei verschiedene Dinge.

Google-Rankings bleiben der Filter, nur zählen jetzt auch die Unteranfragen. AirOps hat 548.534 abgerufene Seiten aus 15.000 Prompts ausgewertet: 55,8 % der von ChatGPT zitierten Seiten ranken für mindestens eine Original- oder Unteranfrage in Googles Top 20, und Seiten auf Platz 1 werden 3,5-mal häufiger zitiert als Seiten außerhalb der Top 20. Gleichzeitig landen 85 % aller Seiten, die ChatGPT während der Recherche überhaupt abruft, nie in der finalen Antwort.

Welche Signale hängen mit KI-Sichtbarkeit zusammen?

Den stärksten Zusammenhang zeigen Erwähnungen einer Marke, nicht ihre Links. Ahrefs hat dafür 75.000 Marken ausgewertet. Die Werte sind Korrelationen zwischen 0 und 1; höher bedeutet stärkerer Zusammenhang:

Ein Zusammenhang beweist keine Ursache, und die Stichprobe umfasst überwiegend größere Marken – Ahrefs selbst ordnet die Werte als moderat bis schwach ein. Andere Untersuchungen weisen aber in dieselbe Richtung:

• LinkedIn ist laut Semrush die am zweithäufigsten zitierte Domain in KI-Antworten (Basis: 325.000 Prompts). Bei ChatGPT Search und Googles AI Mode stammen 59 % dieser Zitate von Beiträgen einzelner Personen, nicht von Firmenseiten – bei Perplexity ist es genau umgekehrt.
• In deutschen AI-Mode-Antworten ist in rund 40 % der Fälle ein YouTube-Video verlinkt; YouTube ist damit die meistzitierte Quelle überhaupt.

Welche Inhalte werden zitiert?

Zitiert wird, was eine konkrete Frage direkt und nachprüfbar beantwortet. Vier Muster sind belegt:

• Folgefragen abdecken. Seiten, die neben der Hauptanfrage auch für mindestens eine Unteranfrage ranken, stellen 51 % der Quellen in AI Overviews; Seiten, die nur für die Hauptanfrage ranken, kommen auf knapp 20 %. Surfer hat dafür 173.902 URLs ausgewertet und beziffert den Vorteil auf eine um 161 % höhere Zitationswahrscheinlichkeit.
• Überschriften nah an der Frage. Die Übereinstimmung zwischen Überschrift und Suchanfrage ist laut AirOps der stärkste Einzelfaktor auf der Seite selbst: Seiten mit der besten Übereinstimmung wurden in 41 % der Fälle zitiert, schwächere in rund 30 %.
• Aktualität. Von KI-Assistenten zitierte Inhalte sind im Schnitt 25,7 % jünger als die Seiten in den normalen Suchergebnissen (1.064 gegenüber 1.432 Tagen). Wichtig: Nur das Veröffentlichungsdatum zu ändern, ohne den Inhalt anzufassen, wirkt nicht – das erkennen sowohl Google als auch die KI-Systeme.
• Konkrete Belege. Definitionen, Zahlen, Vergleiche und benannte Arbeitsschritte sind extrahierbar, allgemein gehaltene Texte nicht.

Vorsicht ist bei Listen wie „Die besten Anbieter 2026” geboten, in denen das eigene Unternehmen auf Platz 1 steht. Eine Auswertung von 100 B2B-Anfragen zeigt das Gegenteil des Erhofften: Wurde so eine Liste in einer AI Overview als Quelle genannt, fehlte ihr Herausgeber in 69 % der Fälle in der Empfehlung selbst. Google zitierte die Seite – und empfahl den Wettbewerber.

Was hilft nachweislich nicht?

• llms.txt. Google nutzt die Datei nicht. In einem 90-Tage-Test von OtterlyAI entfielen von über 62.100 Zugriffen durch KI-Bots nur 84 auf die llms.txt – rund dreimal weniger, als eine durchschnittliche Inhaltsseite derselben Website erhielt.
• Schema-Markup als Hebel für KI-Zitate. Google hält in seinem Leitfaden fest, dass strukturierte Daten für die generative KI-Suche nicht erforderlich sind. Für die eindeutige Beschreibung des eigenen Unternehmens und für klassische Rich Results bleibt Schema sinnvoll – als Mittel, um in KI-Antworten zu landen, ist es nicht belegt.
• Texte in Häppchen zerlegen. Google widerspricht dem ausdrücklich: Es gebe keine Notwendigkeit, Inhalte in kleine Stücke zu zerteilen, damit KI sie besser versteht.
• GEO-Maßnahmen ohne SEO-Grundlage. In der Startup-Untersuchung hatte ein GEO-Score keinen Einfluss darauf, wie oft ein Unternehmen genannt wurde. Verweisende Domains und Präsenz in Communities hatten ihn sehr wohl.
• Inhalte in Masse erzeugen. Google wertet es als Spam, mit generativen Werkzeugen viele Seiten zu erstellen, ohne Nutzern damit einen Mehrwert zu bieten.

Wie misst man KI-Sichtbarkeit?

KI-Antworten schwanken zu stark für Einzelmessungen. SparkToro und Gumshoe.ai haben 600 Freiwillige zwölf identische Prompts rund 3.000-mal durch ChatGPT, Claude und Googles KI schicken lassen: Die Chance, zweimal dieselbe Liste genannter Marken zu erhalten, liegt unter 1 zu 100; dieselbe Reihenfolge eher bei 1 zu 1.000. Aussagekräftig ist deshalb nur, in wie vielen Antworten ein Unternehmen über viele Durchläufe hinweg auftaucht. Belastbare Muster zeigen sich laut derselben Untersuchung ab etwa 60 bis 100 Durchläufen je Frage.

Dazu kommt, dass die Quellen selbst kurzlebig sind. SISTRIX hat 82.619 Prompts über 17 Wochen verfolgt: ChatGPT tauscht 74 % seiner Quellen pro Woche aus, Googles AI Mode 56 %.

Drei kostenlose Datenquellen helfen bei der Messung:

• Die Google Search Console weist seit dem 31. August 2026 weltweit Impressionen aus AI Overviews und AI Mode aus – allerdings ohne Klickzahlen und ohne die auslösenden Suchbegriffe.
• Google Analytics 4 führt seit dem 13. Mai 2026 einen eigenen Kanal „AI Assistant” für Zugriffe aus KI-Assistenten. Die Zuordnung ist unvollständig, weil nicht jeder Besuch aus einem KI-Chat einen auswertbaren Verweis mitbringt.
• Die Bing Webmaster Tools zeigen, wie oft eine Website in Copilot als Quelle auftaucht – relevant, weil Copilot auf dem Bing-Index aufsetzt.

Was bedeutet das für mittelständische Unternehmen?

Aus der Datenlage ergeben sich sieben Maßnahmen, in dieser Reihenfolge:

1. Such-Crawler nicht blockieren. Die meisten Anbieter betreiben zwei Arten von Bots: einen für das Training der Modelle (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended) und einen für die Websuche zur Laufzeit (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot). Wer die zweite Gruppe in der robots.txt aussperrt, kann in den betreffenden KI-Antworten nicht mehr zitiert werden. Das Training lässt sich unabhängig davon einschränken.
2. Inhalte direkt im HTML ausliefern, nicht erst per JavaScript nachladen.
3. Bing Webmaster Tools einrichten, weil Copilot auf dem Bing-Index aufbaut und die Daten dort kostenlos vorliegen.
4. Zu jeder Leistung die typischen Folgefragen beantworten: Kosten, Dauer, Datenschutz, Integration, Abgrenzung zu Alternativen. Das ist der am besten belegte Hebel überhaupt.
5. Belege veröffentlichen: Projektbeispiele mit Kennzahlen, Preisspannen im Klartext, benannte Autorinnen und Autoren, sichtbares Aktualisierungsdatum.
6. Außerhalb der eigenen Website erwähnt werden – in Fachpresse und Verbänden, durch Vorträge, echte Bewertungen und Fachbeiträge auf LinkedIn. Bei ChatGPT und im AI Mode zählen dort Beiträge von Personen mehr als Firmenseiten.
7. Messen statt raten: ein festes Fragen-Set über viele Durchläufe, dazu Search Console, Bing Webmaster Tools und GA4.

Die Grundlagen zu den Begriffen und den einzelnen Maßnahmen finden Sie im Ratgeber Was ist LLMO?. Wie wir diese Arbeit bündeln, steht auf der Seite SEO, AEO & GEO; wenn Sie zunächst wissen möchten, wo Ihr Unternehmen heute steht, können Sie unseren Sichtbarkeits-Check einmalig und ohne Folgevertrag buchen.