Die Suchaufteilung ist da
Zwanzig Jahre lang war der Ausgangspunkt fast jeder Online-Reise derselbe: die Google-Suchleiste. Diese Standardeinstellung ist nicht mehr universell. 2026 beginnt ein wachsender Anteil des Informationssuchverhaltens innerhalb von AI-Plattformen -- ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude -- statt auf einer traditionellen Suchmaschinen-Ergebnisseite.
Das ist keine Spekulation. Es ist eine messbare Verhaltensverschiebung. Um zu verstehen, wie weit sie fortgeschritten ist, haben wir im Februar 2026 2.400 Internetnutzer in Nordamerika und Europa befragt. Wir haben die Befragten nach Alter, Beruf und Anfragetyp segmentiert, um ein detailliertes Bild zu erstellen, wo Menschen zuerst hingehen, wenn sie Informationen brauchen -- und warum.
Die Haupterkenntnis: Die traditionelle Suche stirbt nicht. Aber ihr Monopol auf den Startpunkt der Nutzerreise ist vorbei. Für bestimmte Anfragekategorien -- Produktvergleiche, Software-Evaluierungen, Dienstleistungsempfehlungen und komplexe Recherchen -- sind AI-Plattformen bereits die erste Anlaufstelle für die Mehrheit der jüngeren Nutzer.
Was diese Verschiebung für Marken bedeutsam macht, ist nicht nur die Veränderung der Trafficquelle. Es ist die Veränderung dessen, was Nutzer sehen. Eine Google-Suchseite zeigt zehn Ergebnisse. Eine AI-Antwort nennt zwei oder drei. Der Wettbewerb um die Aufnahme ist um eine Größenordnung intensiver.
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Wer nutzt AI-Suche zuerst
Die Adoptionskurve für AI-zuerst-Suchverhalten folgt klaren demografischen Linien, aber nicht unbedingt denen, die Sie erwarten. Das Alter ist der stärkste Prädiktor, aber Beruf und Suchabsicht spielen ebenfalls eine Rolle.
Der Altersunterschied
Nutzer im Alter von 18 bis 24 geben an, etwa 47 Prozent ihrer Informationsanfragen auf einer AI-Plattform statt auf einer traditionellen Suchmaschine zu starten. Das ist die Generation, die ChatGPT noch in der Schule oder im Studium adoptiert hat. Für sie ist es so natürlich, eine AI zu fragen, wie Google zu fragen.
Die Altersgruppe 25 bis 34 liegt bei etwa 38 Prozent AI-zuerst-Anfragen. Das sind Berufseinsteiger, die AI-Tools für die Arbeitsproduktivität adoptiert und die Gewohnheit dann auf persönliche Recherche ausgeweitet haben.
Nutzer von 35 bis 44 zeigen etwa 22 Prozent AI-zuerst-Verhalten, stark konzentriert auf berufliche Kontexte (Arbeitsrecherche, Produktevaluierung) statt auf persönliche Nutzung.
Nutzer über 45 bleiben überwiegend traditionelle Suchnutzer, mit AI-zuerst-Verhalten bei etwa 12 Prozent. Aber diese Zahl beschleunigt sich von Quartal zu Quartal. Dieselbe Kohorte lag vor einem Jahr bei etwa 5 Prozent.
Der berufliche Faktor
Die berufliche Funktion beeinflusst das AI-Suchverhalten ebenso stark wie das Alter. Softwareentwickler, Produktmanager und Marketingfachleute zeigen die höchsten AI-zuerst-Raten unabhängig vom Alter. Das sind die Gruppen, die täglich beruflich mit AI-Tools interagieren und dieses Verhalten auf die Informationssuche übertragen haben.
Vertriebsmitarbeiter und Führungskräfte holen schnell auf. Die Möglichkeit, eine AI „vergleiche CRM-Plattformen für mittelständische B2B-Unternehmen" zu fragen und sofort eine Synthese zu erhalten -- statt sich durch zehn Vergleichsartikel zu klicken -- spricht zeitknappe Profis an.
Fachkräfte im Gesundheitswesen, Juristen und Pädagogen zeigen niedrigere AI-zuerst-Raten, teilweise weil ihre Fachgebiete verifizierte Quellen erfordern und teilweise weil AI-Plattformen bei Anfragen in diesen Bereichen mehr Vorbehalte und Haftungsausschlüsse hinzufügen.
Wichtiger Datenpunkt: Unter Marketingfachleuten speziell geben 54 Prozent an, AI-Plattformen als primären Ausgangspunkt für Wettbewerbsrecherche und Tool-Evaluierung zu nutzen. Das hat direkte Auswirkungen für jede Marke, die Marketing-Entscheider anspricht.
Wer traditionelle Suche weiterhin bevorzugt
Die traditionelle Suche hat nicht ihren Nutzen verloren. Sie hat ihren Standardstatus für bestimmte Anfragetypen verloren. Das Verständnis, welche Anfragen weiterhin an Google gehen, zeigt, wo traditionelle SEO weiterhin am wichtigsten ist.
Navigationsanfragen
Wenn Nutzer wissen, welche Website sie besuchen wollen, nutzen sie weiterhin überwiegend Google (oder geben die URL direkt ein). „Amazon Login", „Netflix", „LinkedIn" -- diese Navigationsanfragen haben sich in keinem nennenswerten Umfang auf AI-Plattformen verlagert. Nutzer bitten ChatGPT nicht, sie zu einer Website zu bringen. Sie nutzen es, um Antworten zu erhalten.
Lokale Suchen
„Restaurants in meiner Nähe", „Klempner in Berlin-Kreuzberg", „Tankstelle jetzt geöffnet" -- lokale Anfragen bleiben Googles Hochburg. Googles Integration von Maps, Bewertungen und Echtzeit-Geschäftsdaten schafft ein Erlebnis, das AI-Plattformen noch nicht erreicht haben. Google AI Overviews verarbeitet einige lokale Anfragen, aber Nutzer verlassen sich bei standortabhängigen Entscheidungen weiterhin auf die kartenbasierte Oberfläche.
Echtzeit- und Nachrichtenanfragen
„Hat die Börse heute geöffnet?" „Spielstand des Bayern-Spiels?" „Wetter am Wochenende?" -- zeitkritische Anfragen bleiben bei der traditionellen Suche. AI-Plattformen können diese beantworten, aber Nutzer vertrauen Google für Unmittelbarkeit und Gewohnheit bestimmt das Verhalten.
Einfache Faktenabfragen
„Wie hoch ist der Eiffelturm?" „In welchem Jahr endete der Zweite Weltkrieg?" -- schnelle Fakten gehen weiterhin an Google, teilweise weil die Antwort in einem Featured Snippet schneller erscheint als eine AI-Plattform eine Antwort generiert.
Wichtiger Datenpunkt: Traditionelle Suche verarbeitet weiterhin mehr als 60 Prozent des gesamten Anfragevolumens über alle Demografien hinweg. Die Verlagerung zu AI konzentriert sich auf spezifische, hochwertige Anfragekategorien statt auf das gesamte Suchverhalten.
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Anfragetypen, die zu AI gewandert sind
Die Anfragen, die zu AI-Plattformen migrieren, haben eine gemeinsame Eigenschaft: Sie profitieren von Synthese. Statt zehn blaue Links zu scannen und Informationen mental zu kombinieren, wollen Nutzer eine einzige, konsolidierte Antwort. AI liefert das.
Vergleichs- und Empfehlungsanfragen
„Bestes Projektmanagement-Tool für Remote-Teams." „Vergleiche Notion vs. Coda vs. Slite." „Top-CRM für Startups unter 50 Mitarbeitern." Diese Anfragen haben sich stark zu AI-Plattformen verlagert. Nutzer berichten, dass AI-Antworten ihnen Stunden an Vergleichsrecherche ersparen, indem sie Bewertungen, Funktionen und Preise in einer einzigen Antwort synthetisieren.
Dies ist die Anfragekategorie mit den größten Auswirkungen für Marken. Wenn ein Nutzer ChatGPT bittet, ein Tool zu empfehlen, nennt die AI spezifische Produkte. Wenn Ihr Produkt nicht in dieser Antwort erscheint, werden Sie aus dem Consideration Set ausgeschlossen, bevor der Nutzer jemals eine Suchmaschine benutzt.
Komplexe Recherchen
„Wie wirkt sich die DSGVO auf die Datenspeicherung für US-Unternehmen mit europäischen Kunden aus?" „Was sind die steuerlichen Auswirkungen der Umwandlung einer GmbH in eine AG?" Vielschichtige Fragen, die die Synthese von Informationen aus mehreren Quellen erfordern, funktionieren gut auf AI-Plattformen. Nutzer bevorzugen eine konversationelle, iterative Interaktion gegenüber dem Lesen mehrerer Artikel.
Anleitungs- und Prozessanfragen
„Wie richte ich GA4 Event-Tracking ein?" „Wie verhandle ich einen Gewerbemietvertrag?" Prozedurale Anfragen, die von Schritt-für-Schritt-Anleitungen profitieren, haben sich signifikant zu AI verlagert. Das konversationelle Format von AI-Plattformen ermöglicht es Nutzern, Folgefragen zu stellen, wenn ein Schritt unklar ist -- etwas, das ein statisches Suchergebnis nicht kann.
Produktentdeckung
„Welche Tools nutzen Content-Teams für Redaktionskalender?" „Welche Software nutzen Agenturen für Kundenreporting?" Offene Entdeckungsanfragen -- bei denen der Nutzer noch nicht weiß, wonach er suchen soll -- sind eine natürliche Passung für AI. Traditionelle Suche erfordert ein spezifisches Keyword. AI-Plattformen verarbeiten mehrdeutige, explorative Fragen gut.
Wichtiger Datenpunkt: Für Vergleichs- und Empfehlungsanfragen speziell sind AI-Plattformen jetzt die erste Wahl für 61 Prozent der Nutzer im Alter von 18 bis 34. Dieser Prozentsatz sinkt bei Nutzern über 45 auf 29 Prozent, aber der Trend ist über alle Altersgruppen hinweg konsistent: steigend von Quartal zu Quartal.
Der hybride Nutzer
Die interessanteste Erkenntnis unserer Umfrage ist nicht der AI-zuerst- oder der traditionell-zuerst-Nutzer. Es ist der hybride Nutzer -- jemand, der je nach Anfrage fließend zwischen AI-Plattformen und traditioneller Suche wechselt.
Hybride Nutzer machen etwa 44 Prozent unserer Umfrageteilnehmer aus. Sie haben keine Standardeinstellung. Sie wählen das Werkzeug basierend auf der Aufgabe. Vergleichsanfrage? AI. Lokales Restaurant? Google. Produktrecherche? Mit AI beginnen, dann auf Google verifizieren. Schnelle Fakten? Google.
Dieses Verhalten schafft eine duale Sichtbarkeitsanforderung für Marken. Auf Google sichtbar zu sein ist notwendig, aber nicht ausreichend. Auf AI-Plattformen sichtbar zu sein ist notwendig, aber nicht ausreichend. Marken müssen in beiden Kanälen erscheinen, weil derselbe Nutzer während einer einzigen Kaufreise beiden begegnet.
Das hybride Muster ist am stärksten ausgeprägt bei Fachleuten im Alter von 25 bis 44. Sie nutzen AI für die explorativen und evaluierenden Phasen ihrer Recherche, wechseln dann zu Google für Validierung und Navigation. Ein typisches Muster: ChatGPT fragen „welche sind die besten Tools für meinen Anwendungsfall", die AI-Antwort prüfen, dann die genannten spezifischen Produkte googeln, um Bewertungen zu lesen, Preise zu prüfen und die Produktwebsite zu besuchen.
Wenn Ihre Marke in der AI-Antwort erscheint, aber nicht in den Google-Ergebnissen, validiert der Nutzer die AI-Empfehlung mit einer Suche und findet stattdessen Ihre Wettbewerber. Wenn Ihre Marke bei Google gut rankt, aber in AI-Antworten fehlt, sucht der Nutzer nie nach Ihnen, weil Sie nicht auf seinem Radar waren.
Wichtiger Datenpunkt: Unter hybriden Nutzern geben 72 Prozent an, dass eine AI-Empfehlung beeinflusst, nach welchen Marken sie anschließend auf Google suchen. Die AI-Antwort formt die Suchanfrage, nicht umgekehrt.
Was das für Marketing bedeutet
Die Aufteilung zwischen AI und traditioneller Suche hat konkrete Auswirkungen darauf, wie Marken Aufmerksamkeit, Budget und Messung verteilen.
Duale Sichtbarkeit ist die neue Grundlinie
Die Ära der Optimierung für eine einzige Suchoberfläche geht zu Ende. Marken brauchen Sichtbarkeit auf Google (für Navigations-, lokale und Validierungsanfragen) und auf AI-Plattformen (für Vergleichs-, Empfehlungs- und Rechercheanfragen). Das sind keine konkurrierenden Prioritäten. Es sind komplementäre Anforderungen.
Das bedeutet nicht, dass Sie Ihr Budget verdoppeln müssen. Viele der Grundlagen überschneiden sich. Starke Inhalte, Entity-Autorität und strukturierte Daten helfen sowohl bei traditioneller SEO als auch bei AI-Sichtbarkeit. Aber Messung, Monitoring und einige Optimierungstaktiken müssen plattformspezifisch sein.
AI-Sichtbarkeit erfordert separate Messung
Sie können AI-Sichtbarkeit nicht mit der Google Search Console messen. Es gibt kein gleichwertiges Dashboard für ChatGPT- oder Perplexity-Impressionen. Zu verfolgen, ob Ihre Marke in AI-generierten Antworten erscheint, erfordert einen anderen Ansatz: systematisch AI-Plattformen für Ihre Kategorien-Keywords abfragen und überwachen, ob Ihre Marke erwähnt, zitiert oder empfohlen wird.
Ohne diese Messung haben Sie einen blinden Fleck. Sie könnten bei Google für Ihre Zielkeywords auf Platz eins ranken und dennoch für den wachsenden Anteil von Nutzern unsichtbar sein, die ihre Reise auf einer AI-Plattform beginnen.
Die Inhaltsstrategie braucht eine zweite Perspektive
Traditionelle SEO-Inhaltsstrategie konzentriert sich auf Keywords, Suchabsicht und Seitenoptimierung. AI-Sichtbarkeit fügt eine zweite Perspektive hinzu: Zitierfähigkeit, Entity-Autorität und strukturierte Daten. Inhalte, die bei Google gut ranken, werden nicht automatisch von AI-Plattformen zitiert. Inhalte müssen so strukturiert sein, dass AI-Abrufsysteme sie extrahieren und präsentieren können -- klare Definitionen, in sich geschlossene Absätze, datengestützte Aussagen, direkte Antworten auf Fragen.
Die gute Nachricht ist, dass Inhalte, die für AI-Zitierfähigkeit geschrieben werden, auch bei Featured Snippets und „Nutzer fragten auch"-Boxen auf Google gut abschneiden. Die beiden Strategien verstärken sich gegenseitig.
Die Budgetallokation verschiebt sich
Marketingteams, die AI-Referral-Traffic verfolgen, sehen ihn von Quartal zu Quartal wachsen. Traffic von chat.openai.com, perplexity.ai und anderen AI-Plattform-Domains wird zu einer messbaren Quelle. Wenn dieser Kanal wächst, muss die Budgetallokation folgen -- nicht weg von SEO, sondern hin zu den GEO-Taktiken (Generative Engine Optimization), die AI-Sichtbarkeit neben Suchrankings aufbauen.
Das Consideration Set schrumpft
Das ist die folgenreichste Veränderung. Eine Google-Suchseite präsentiert zehn Optionen. Eine AI-Antwort präsentiert zwei oder drei. Die Marken, die in AI-Antworten erscheinen, sind die Marken, die es in das Consideration Set schaffen. Der Rest wird herausgefiltert, bevor der Nutzer jemals einen Link anklickt.
Für Marketer bedeutet das: Der Stellenwert einer AI-Erwähnung ist pro Erwähnung höher als der einer traditionellen Suchsichtbarkeit. Eine AI-Erwähnung erreicht den Nutzer mit mehr Einfluss als ein Suchranking, weil die AI die Vergleichsarbeit bereits erledigt hat, die der Nutzer sonst manuell durchführen würde.
Wichtiger Datenpunkt: Nutzer, die eine Markenempfehlung von einer AI-Plattform erhalten, besuchen diese Markenwebsite mit 3,2-facher Wahrscheinlichkeit im Vergleich zu Nutzern, die dieselbe Marke auf Seite zwei der Google-Suchergebnisse finden.
Siehe auch: Was ist GEO (Generative Engine Optimization)? Der definitive Leitfaden für 2026
Wie Sie sich anpassen
Die Verschiebung des Suchverhaltens ist real, messbar und beschleunigend. So gehen Sie damit um.
Überwachen Sie beide Oberflächen. Richten Sie traditionelles Such-Tracking (Rankings, Traffic, Impressionen) und AI-Sichtbarkeits-Tracking (Erwähnungshäufigkeit, Zitierrate, Stimmung) als parallele Messpraktiken ein. Wenn Sie nur eines messen, arbeiten Sie mit dem halben Bild.
Prüfen Sie Ihre AI-Präsenz. Suchen Sie nach Ihrer Marke und Ihren Kategorien-Keywords auf ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok und Google AI Overviews. Dokumentieren Sie, was jede Plattform sagt. Das ist Ihre Ausgangsbasis.
Optimieren Sie Inhalte für beides. Schreiben Sie Inhalte, die bei Google ranken und von AI zitierfähig sind. Beginnen Sie Abschnitte mit direkten Antworten. Fügen Sie Datenpunkte ein. Strukturieren Sie Inhalte mit klaren Überschriften, die der Art entsprechen, wie Nutzer Fragen formulieren. Fügen Sie FAQ-Schema zu wichtigen Seiten hinzu.
Bauen Sie Entity-Autorität auf. AI-Plattformen stützen sich auf Entity-Erkennung, um zu entscheiden, welche Marken sie erwähnen. Konsistente Informationen über Ihre Website, Verzeichnisse, Bewertungsplattformen und Drittanbieter-Erwähnungen hinweg bauen das Entity-Signal auf, das AI-Modelle benötigen.
Verfolgen Sie die Verschiebung in Ihren Analytics. Überwachen Sie AI-Plattform-Referral-Traffic in Ihrem Analysetool. Achten Sie auf Trends. Wenn der AI-Referral-Traffic wächst, passen Sie Ihre Inhaltsstrategie an, um sowohl den AI-Abrufpfad als auch den traditionellen Suchpfad zu bedienen.
Die Marken, die dies als Zwei-Kanal-Herausforderung behandeln -- nicht als Entweder-oder-Entscheidung -- werden die meiste Sichtbarkeit über die gesamte Nutzerreise hinweg erzielen.
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