Zusammenfassung
Die Art und Weise, wie Menschen Marken finden, hat sich verändert. Nicht in der Theorie -- in der Praxis, im großen Maßstab, in jeder Branche.
Im Jahr 2024 war die KI-Suche eine Neuheit. Bis 2025 wurde sie zur Gewohnheit. Im Jahr 2026 ist sie Infrastruktur. Hunderte Millionen Menschen fragen KI-Plattformen nun nach Produktempfehlungen, Dienstleistungsvergleichen und Markenbewertungen, bevor sie überhaupt eine Anfrage in eine traditionelle Suchmaschine eingeben. Manche besuchen überhaupt keine Suchmaschine mehr.
Dieser Bericht untersucht, wie diese Verschiebung in der Praxis aussieht. Wir stützen uns auf öffentlich berichtete Plattformdaten, veröffentlichte Umfragen und Muster, die durch die Überwachung markenbezogener Anfragen auf sieben großen KI-Plattformen beobachtet wurden: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok und Google AI Overviews.
Das Bild ist eindeutig. KI-Suche ersetzt nicht die traditionelle Suche. Sie legt sich darüber und erfasst die Anfragen, bei denen Nutzer Antworten wollen -- nicht Links. Und die Marken, die in diesen Antworten erscheinen, gewinnen einen überproportionalen Anteil an Aufmerksamkeit und Vertrauen.
Was folgt, ist ein Plattform-für-Plattform-Blick darauf, wo die KI-Suche heute steht und was das für jede Marke bedeutet, die darauf angewiesen ist, gefunden zu werden.
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Wachstum der KI-Suche: Die Zahlen, die zählen
Das Wachstum der KI-Suche ist nicht länger Spekulation. Die großen Plattformen haben genügend Daten veröffentlicht, um ein klares Bild zu zeichnen.
ChatGPT: 400 Millionen wöchentlich aktive Nutzer
OpenAI gab im Februar 2025 bekannt, dass ChatGPT 400 Millionen wöchentlich aktive Nutzer erreicht hatte. Diese Zahl entsprach einer Verdopplung gegenüber den Mitte 2024 gemeldeten 200 Millionen. Anfang 2026 deuten Branchenschätzungen auf Grundlage von App-Download-Daten, API-Nutzung und öffentlichen Aussagen von OpenAI darauf hin, dass die Plattform weiter gewachsen ist, auch wenn das Unternehmen seit der Ankündigung im Februar keine aktualisierte Zahl der wöchentlich aktiven Nutzer mehr veröffentlicht hat.
Wichtiger als die Schlagzeilenzahl ist die Art der Nutzung. ChatGPT ist nicht länger in erster Linie eine Neuheit oder ein Coding-Assistent. Ein wachsender Anteil der Sitzungen umfasst Produktrecherchen, Markenvergleiche und Empfehlungsanfragen. Wenn ein Nutzer fragt "Was ist das beste CRM für ein 10-köpfiges Team?" und eine detaillierte Antwort mit konkreten Markennamen erhält, dann findet Markenerkennung vollständig außerhalb von Google statt.
Perplexity: 100+ Millionen Anfragen pro Woche
Perplexity meldete Ende 2024 das Überschreiten von 100 Millionen Suchanfragen pro Woche und positionierte sich damit als KI-native Alternative zur traditionellen Suche. Im Gegensatz zu ChatGPT ist Perplexity speziell als Suchwerkzeug konzipiert. Jede Anfrage ruft Live-Webdaten ab und zitiert ihre Quellen mit anklickbaren Links.
Für Marken stellt Perplexity etwas Ungewöhnliches dar: eine KI-Plattform, die tatsächlich Traffic zurück auf Ihre Website sendet. Wenn Ihre Inhalte zitiert werden, können Nutzer durchklicken. Das macht die Zitatrate bei Perplexity zu einer der umsetzbarsten Kennzahlen beim Monitoring der KI-Sichtbarkeit.
Google AI Overviews: Über 100 Länder, Milliarden von Nutzern
Google begann Mitte 2024 in den Vereinigten Staaten mit der Einführung von AI Overviews und hatte die Funktion bis Ende 2025 auf über 100 Länder ausgeweitet. Da AI Overviews innerhalb der Google-Suche selbst erscheinen -- nicht als separates Produkt -- ist ihre Reichweite enorm. Sie stehen an der Spitze der Ergebnisseiten, oberhalb der traditionellen blauen Links, für einen erheblichen und wachsenden Anteil der Anfragen.
Google erklärte auf der I/O 2025, dass AI Overviews für einen bedeutsamen Prozentsatz der Suchanfragen erscheinen. Branchenanalysen mehrerer SEO-Forschungsunternehmen schätzen, dass zwischen 20 % und 40 % der Informationsanfragen nun ein AI Overview auslösen, wobei die genaue Zahl je nach Branche und Region variiert.
Die Implikation ist direkt: Selbst wenn Sie auf Seite eins von Google ranken, kann ein AI Overview Ihren organischen Eintrag unter den Fold drücken. Im AI Overview zitiert zu werden, wird genauso wichtig wie das Ranking selbst.
Gemini, Claude, DeepSeek, Grok
Die verbleibenden Plattformen tragen zu einem wachsenden, aber schwerer zu quantifizierenden Volumen bei. Gemini ist in das Produktökosystem von Google integriert -- Android, Workspace, Search -- und verfügt damit über eine Reichweite, mit der andere eigenständige KI-Apps nicht mithalten können. Claude hat sich eine treue Nutzerbasis unter Fachleuten aufgebaut, die detaillierte, sorgfältige Antworten schätzen. DeepSeek gewann rasch an Verbreitung in technischen und Forschungscommunitys, insbesondere in Asien. Grok, integriert in X (ehemals Twitter), hat einzigartigen Zugang zu Echtzeit-Social-Media-Daten.
Keine dieser Plattformen hat Nutzerzahlen mit der Genauigkeit von OpenAI oder Perplexity veröffentlicht. Aber ihre kollektive Wirkung ist in den Monitoring-Daten sichtbar: Marken, die auf allen sieben Plattformen erwähnt werden, haben deutlich andere Sichtbarkeitsprofile als Marken, die nur auf einer oder zwei erscheinen.
Die Erkenntnis betrifft nicht eine einzelne Plattform. Es geht um das Gesamtbild. KI-Suche, über alle Plattformen zusammengenommen, ist zu einem primären Informationskanal für Hunderte Millionen Menschen geworden. Jede Markenstrategie, die diesen Kanal ignoriert, arbeitet mit einem gravierenden blinden Fleck.
Wie sich das Nutzerverhalten verschiebt
Das Plattformwachstum sagt Ihnen, wie viele Menschen KI-Suche nutzen. Verhaltensdaten sagen Ihnen, wie sie sie nutzen. In den Verhaltensmustern liegen die eigentlichen Implikationen.
Die Research-First-Verschiebung
Mehrere veröffentlichte Umfragen aus 2025 und Anfang 2026 zeigen ein konsistentes Muster: Nutzer beginnen ihre Recherche auf KI-Plattformen, bevor sie eine Suchmaschine aufrufen. Am ausgeprägtesten ist dies bei komplexen, mehrdimensionalen Entscheidungen -- der Auswahl von Software, dem Vergleich von Dienstleistern, der Bewertung von Produkten mit vielen Variablen.
Die Logik ist intuitiv. Die traditionelle Suche liefert zehn Links und fordert den Nutzer auf, zu klicken, zu lesen und zu synthetisieren. Die KI-Suche liefert eine synthetisierte Antwort. Für einen Nutzer, der sich zwischen vier Projektmanagement-Tools entscheiden möchte, ist ein Side-by-Side-Vergleich von ChatGPT in 30 Sekunden effizienter, als fünf Tabs aus Google-Ergebnissen zu öffnen und jede Bewertung separat zu lesen.
Das bedeutet nicht, dass Nutzer Google aufgegeben haben. Die meisten verwenden es weiterhin, besonders für Navigationsanfragen, transaktionale Anfragen und lokale Suchen. Aber die Informations- und Vergleichsebene -- der Teil, in dem Meinungen gebildet und Shortlists erstellt werden -- wandert zur KI ab.
Der Vertrauensfaktor
Es gibt eine unbequeme Realität in diesen Daten. Nutzer vertrauen KI-Antworten mehr, als sie es wahrscheinlich sollten. Veröffentlichte Umfragen zeigen konsistent, dass ein bedeutender Anteil der KI-Nutzer KI-generierte Empfehlungen akzeptiert, ohne sie durch zusätzliche Quellen zu überprüfen.
Für Marken schneidet dies in beide Richtungen. Wenn eine KI-Plattform Sie empfiehlt, wird der Nutzer wahrscheinlich danach handeln. Wenn sie einen Wettbewerber empfiehlt, prüft der Nutzer Sie möglicherweise nie. Die KI-Antwort ist für viele Nutzer nicht der Anfang eines Rechercheprozesses. Sie ist der gesamte Prozess.
Anfragetypen, die zur KI wandern
Nicht alle Anfragen wandern gleichermaßen ab. Basierend auf öffentlich verfügbaren Daten und beobachteten Mustern ist die KI-Suche in folgenden Bereichen am stärksten:
- Vergleichsanfragen ("X vs Y", "bestes X für Y") -- KI ist hervorragend darin, mehrdimensionale Vergleiche zu synthetisieren
- Empfehlungsanfragen ("Was sollte ich verwenden für...") -- KI liefert fundierte, spezifische Antworten
- Erklärungsanfragen ("Wie funktioniert X?") -- KI liefert strukturierte, lesbare Erklärungen
- Rechercheanfragen ("Was sind die Optionen für...") -- KI aggregiert und fasst schneller zusammen als die manuelle Suche
Die traditionelle Suche behält ihre Dominanz bei:
- Navigationsanfragen ("login bei [Marke]") -- Nutzer wollen eine bestimmte URL
- Transaktionsanfragen ("[Produkt] kaufen") -- Nutzer wollen einen Kauf abschließen
- Lokale Anfragen ("Restaurants in meiner Nähe") -- die traditionelle Suche hat reichhaltigere lokale Daten
- Aktuelle Nachrichten -- die traditionelle Suche indexiert Nachrichten schneller als die meisten KI-Plattformen
Die Anfragen, die zur KI abwandern, sind diejenigen, bei denen Markenerkennung stattfindet. Jemand, der nach "beste CRM für kleine Unternehmen" fragt, erstellt eine Shortlist. Jemand, der nach "Top-Laufschuhe unter 150 $" fragt, grenzt Auswahlmöglichkeiten ein. Dies sind die Momente, die bestimmen, welche Marken in Betracht gezogen werden. Und zunehmend finden diese Momente innerhalb eines KI-Gesprächs statt.
Siehe auch: AI Brand Monitoring: So verfolgen Sie, was AI-Plattformen über Ihre Marke sagen
Auswirkung auf die Markenerkennung
Die Verschiebung von der Suchergebnisentdeckung zur KI-Antwortentdeckung verändert drei Dynamiken bei der Art, wie Marken gefunden werden.
Von zehn Optionen zu zwei oder drei
Eine Google-Ergebnisseite zeigt zehn organische Einträge plus Anzeigen. Ein Nutzer, der diese Seite überfliegt, bewertet mehrere Optionen. Eine KI-generierte Antwort nennt in der Regel zwei bis vier Marken. Manchmal nur eine. Der Verengungseffekt ist dramatisch.
"Im Gespräch zu sein" ist wichtiger als je zuvor. Bei Google bringt Ihnen ein achter Platz immer noch etwas Sichtbarkeit. In einer KI-generierten Antwort gibt es keinen achten Platz. Sie werden entweder erwähnt oder sind abwesend. Der Wettbewerb geht um Einbeziehung, nicht um Ranking.
Vom Click-Through zum Trust-Through
Traditionelle Markenerkennung folgt einem Pfad: suchen, klicken, bewerten, entscheiden. KI-Markenerkennung komprimiert diese Sequenz oft. Der Nutzer fragt, die KI antwortet, der Nutzer vertraut der Antwort. Möglicherweise gibt es überhaupt keinen Klick. Die Marke wurde innerhalb eines Gesprächs "entdeckt", nicht auf einer Website.
Dies verändert, was als Sichtbarkeit zählt. Wenn Ihre Marke heute in 500 KI-Gesprächen positiv erwähnt wurde, aber keiner dieser Nutzer Ihre Website besucht hat, hat sich Ihre Sichtbarkeit dann erhöht? Ja, hat sie. Auch wenn Ihr Analytics-Dashboard nichts anzeigt.
Die Marken, die in der KI-Suche gewinnen, sind nicht immer die mit den besten Websites, den meisten Backlinks oder der höchsten Domain-Autorität. Es sind diejenigen, die die KI kennt, denen sie vertraut und die sie empfiehlt. Entitätsautorität, strukturierte Daten und Zitierfähigkeit von Inhalten treiben dies voran -- nicht allein traditionelle SEO-Signale.
Von stabilen Rankings zu volatilen Erwähnungen
Google-Rankings sind relativ stabil. Eine Seite, die heute auf Platz drei steht, wird wahrscheinlich auch morgen auf Platz drei stehen. KI-Antworten sind volatil. Dieselbe Anfrage am Montag und am Donnerstag kann unterschiedliche Markenerwähnungen hervorbringen. Ein Modell-Update kann Empfehlungen über Nacht verschieben. Ein Wettbewerber, der starke neue Inhalte veröffentlicht, kann Sie innerhalb von Tagen verdrängen.
Diese Volatilität macht Monitoring unverzichtbar. Ohne tägliches Tracking haben Sie keine Ahnung, ob die Sichtbarkeit der letzten Woche noch intakt ist. Marken, die täglich überwachen, erkennen Verschiebungen frühzeitig. Marken, die monatlich prüfen, entdecken Probleme nach Wochen unsichtbarer Verluste.
Sichtbarkeitslandschaft Plattform für Plattform
Jede KI-Plattform generiert Markenempfehlungen auf unterschiedliche Weise. Diese Unterschiede zu verstehen ist wichtig dafür, wo Sie Ihre Optimierungsbemühungen investieren.
ChatGPT
Die größte Plattform nach Nutzervolumen. ChatGPT schöpft aus seinen Trainingsdaten und, wenn Browsing aktiviert ist, aus Live-Web-Retrieval. Marken mit breiter Webpräsenz -- Erwähnungen auf autoritativen Websites, starke Wissensdatenbankeinträge, gut dokumentierte Produkte -- schneiden am besten ab. ChatGPT neigt dazu, etablierte Marken für allgemeine Anfragen zu empfehlen und kann Nischenmarken hervorbringen, wenn die Anfrage spezifisch genug ist.
Perplexity
Die transparenteste Plattform für Markenerkennung. Perplexity zitiert jede verwendete Quelle, sodass Sie genau nachvollziehen können, warum eine Marke erwähnt wurde. Sie bevorzugt Originalforschung, Primärdaten und Inhalte von Websites, die häufig aktualisiert werden. Marken, die einzigartige Daten oder ausführliche Leitfäden veröffentlichen, werden auf Perplexity überproportional häufig zitiert im Vergleich zu Marken mit nur Marketingseiten.
Google AI Overviews
Gebunden an das Ökosystem der Google-Suche. AI Overviews ziehen hauptsächlich aus Seiten, die bereits organisch gut ranken, gewichten aber auch strukturierte Daten, Inhaltsformat und wie direkt eine Seite die Anfrage beantwortet. Eine Seite, die auf Platz eins rankt, aber die Frage nicht direkt beantwortet, kann zugunsten einer niedriger platzierten Seite übersprungen werden, die dies tut.
Gemini
Der eigenständige KI-Assistent von Google teilt Datenquellen mit AI Overviews, generiert aber längere, gesprächsorientiertere Antworten. Seine Integration in Android und Google Workspace verschafft ihm eine breite Reichweite über Geräte und Anwendungsfälle hinweg. Eine starke Google-Suchpräsenz hilft, aber Gemini berücksichtigt auch strukturierte Daten und Entitätsklarheit unabhängig.
Claude
Von Anthropic entwickelt, verlässt sich Claude bei den meisten Interaktionen mehr auf Trainingsdaten als auf Live-Web-Retrieval. Die Sichtbarkeit auf Claude hängt von der Präsenz Ihrer Marke in öffentlich verfügbaren Datensätzen zum Zeitpunkt des Trainingsabschlusses ab. Starke Wikipedia-Einträge, bekannte Dokumentationen und Erwähnungen in weit indexierten Publikationen treiben die Claude-Sichtbarkeit voran. Beliebt bei Fachleuten und Forschern, was es für B2B-Marken wichtig macht.
DeepSeek
Eine technische Nutzerbasis, die Tiefe und Genauigkeit schätzt. Marken in Technologie, Entwicklertools und Forschung profitieren am meisten. Die Plattform bevorzugt Inhalte mit technischen Details: Benchmarks, Methodik, Dokumentation. Marketinglastige Inhalte ohne Substanz schneiden hier nicht gut ab.
Grok
Integriert in X (ehemals Twitter), schöpft Grok aus Echtzeit-Social-Media-Daten neben seinen Trainingsdaten. Marken mit aktiver, engagierter X-Präsenz werden eher erwähnt. Social-Media-Strategie übersetzt sich direkt in Grok-Sichtbarkeit -- eine der wenigen KI-Plattformen, bei denen diese Verbindung so direkt ist.
Was Marken jetzt tun sollten
Die Daten weisen in eine Richtung: KI-Suche ist ein wichtiger und wachsender Kanal für die Markenerkennung, und Marken ohne KI-Sichtbarkeit verlieren Boden, den sie mit traditioneller Analytik nicht messen können.
Hier ist ein praktisches Framework.
1. Auditieren Sie Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit
Bevor Sie optimieren, sollten Sie wissen, wo Sie stehen. Fragen Sie Ihren Markennamen und Ihre wichtigsten Produktkategorien auf allen sieben KI-Plattformen ab. Notieren Sie, wo Sie erscheinen, wo nicht, was die KI über Sie sagt und wie Wettbewerber in denselben Antworten abschneiden. Tun Sie dies systematisch. KI-Antworten ändern sich häufig, daher ist eine tägliche oder wöchentliche Kadenz für umsetzbare Daten notwendig.
2. Beheben Sie technische Barrieren
Überprüfen Sie Ihre robots.txt auf Zugriff für KI-Crawler (GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Google-Extended). Fügen Sie eine llms.txt-Datei in Ihr Domain-Root hinzu. Implementieren Sie strukturierte Daten: Organization-, Product-, FAQ- und Article-Schemas. Stellen Sie sicher, dass Ihre Website schnell lädt und ohne JavaScript rendert. Diese Korrekturen beseitigen die Barrieren, die KI-Plattformen daran hindern, Ihre Inhalte überhaupt zu sehen.
3. Bauen Sie Entitätsautorität auf
KI-Modelle denken in Entitäten, nicht in Keywords. Ihre Marke muss eine gut definierte Entität im gesamten Web sein: konsistenter Name, Beschreibung und Produktinformationen auf Ihrer Website, in Verzeichniseinträgen, auf Bewertungsplattformen und in Wissensdatenbanken. Starke Entitätssignale machen KI-Plattformen zuversichtlicher darin, Sie zu erwähnen und zu empfehlen.
4. Erstellen Sie Inhalte, die die KI zitieren kann
Strukturieren Sie Schlüsselinhalte für das KI-Retrieval um. Beginnen Sie Abschnitte mit direkten Antworten. Fügen Sie konkrete Daten und spezifische Aussagen ein. Schreiben Sie in sich geschlossene Absätze, die auch aus dem Kontext gerissen Sinn ergeben. Fügen Sie FAQ-Bereiche mit strukturiertem Daten-Markup hinzu. Dies ist keine andere Content-Strategie -- es ist eine strukturelle Ebene auf gutem Inhalt.
5. Kontinuierlich überwachen
KI-Sichtbarkeit ist keine Set-and-Forget-Metrik. Antworten ändern sich, wenn Modelle aktualisiert werden, Wettbewerber optimieren und Plattformen sich weiterentwickeln. Tägliches Monitoring über alle sieben Plattformen hinweg gibt Ihnen die Feedbackschleife, die Sie benötigen, um Ihre Sichtbarkeit im Laufe der Zeit zu erhalten und auszubauen.
Siehe auch: Was ist GEO (Generative Engine Optimization)? Der definitive Leitfaden für 2026