TL;DR: Yext Research analysierte 17,2 Millionen KI-Zitate und stellte fest, dass die Sichtbarkeit in der KI-Suche von der Abruflogik abhängt, und nicht nur von der Qualität der Inhalte. Gemini basiert auf der Google-Suche und bevorzugt oft offizielle Websites, aber ChatGPT stützt sich auf eine externe Abrufebene mit branchenspezifischen Abweichungen. Das Fazit? Strukturierte First-Party-Inhalte, genaue Einträge und Reputationssignale sind nicht austauschbar, aber sie sind alle wichtig.
Sollte Ihnen die KI-Suche immer noch rätselhaft vorkommen, sind Sie nicht allein.
Von außen sehen wir alle eine (scheinbar) einfache Interaktion: Kund*innen stellen eine Frage und eine ausgefeilte Antwort wird angezeigt, üblicherweise mit Quellenangaben. Aber die eigentliche Frage für Marketingfachkräfte ist: Wie werden diese Quellen ausgewählt ?
Einfach erklärt: Wenn jemand Gemini, Perplexity, ChatGPT oder Claude nach Ihrer Marke fragt, greift das Modell nicht auf ein gespeichertes Profil zu. Stattdessen sammelt es Informationen in Echtzeit aus verschiedenen Quellen, denen es vertraut, wählt die zu zitierenden Quellen aus und führt sie dann zu einer einzigen Antwort zusammen.
Und diese Abruflogik, wo das Modell sucht und wie es Quellen auswertet, bestimmt, wer wahrgenommen wird.
Um Marketingfachkräften mehr Klarheit zu geben, hat Yext Research kürzlich 17,2 Millionen KI-Zitate aus verschiedenen Branchen analysiert. Die Daten liefern einen entscheidenden Hinweis: Verschiedene KI-Systeme stützen sich bei der Erstellung ihrer Antworten auf unterschiedliche Arten von Quellen. Das bedeutet, dass Sichtbarkeit nicht nur von der Qualität der Inhalte abhängt. Es geht darum, wie jedes System Informationen abruft und auswertet.
Sehen wir uns genauer an, was wir herausgefunden haben und was das in der Praxis bedeutet.
Vier KI-Modelle, vier Abrufmuster
In der uns allen bekannten traditionellen Suchmaschinenlandschaft konkurrierten Marketingfachkräfte darum, ihre Markenwebsite auf der ersten Seite der Suchergebnisseiten (SERP) zu platzieren. Bei der KI-Suche sammeln verschiedene Modelle Informationen aus mehreren Quellen und synthetisieren sie, um eine Antwort zu erstellen.
So unterscheidet sich dieser Prozess zwischen Gemini, Perplexity, ChatGPT (OpenAI) und Claude:
Gemini: Verankert in der Google-Suche
Gemini ist (wenig überraschend) stark im Suchindex von Google verankert. In der Praxis bedeutet das, dass sich das Modell ähnlich wie die traditionelle Suche verhält. Es zitiert häufig offizielle Markenwebsites und etablierte Quellen (und, nun ja, Google selbst).
Wenn Ihre Marke starke First-Party-Inhalte, strukturierte lokale Seiten, (ein) robuste(s) Google-Unternehmensprofil(e) und solide traditionelle SEO-Grundlagen hat, werden Sie hier eher auftauchen.
Stellen Sie sich vor, dass Gemini viel von der Logik der Google-Suche übernommen hat, einschließlich der Vorliebe für zuverlässige, gut strukturierte Inhalte.
Perplexity: Suchbasierte Abrufe
Perplexity funktioniert wie eine Suchmaschine, die Fragen direkt beantwortet. Die Zitierungsmuster sind branchenübergreifend konsistent und und die Ergebnisse stammen in der Regel aus einer Mischung aus offiziellen Websites und Verzeichnissen.
In unserer Forschung zeigte Perplexity eines der beständigsten Zitierverhalten über alle Sektoren hinweg. Diese Stabilität deutet auf einen streng kontrollierten Abrufprozess hin.
Für Marken bedeutet das eine ausgewogene Sichtbarkeit: Leistungsstarke Websites sind wichtig, aber auch korrekte Verzeichniseinträge.
ChatGPT: Abrufebene liefert die Antwort
ChatGPT von Open AI hängt von einem externen Abrufsystem ab, das je nach Branche variieren kann, und diese Flexibilität zeigt sich in den Daten.
Im Gastgewerbe beispielsweise zitierte es in 38,08 % der Fälle offizielle Hotel-Websites – etwa doppelt so häufig wie bei anderen Modellen.
Solche branchenspezifischen Spitzenwerte deuten darauf hin, dass die Abrufschicht je nach Kontext unterschiedlich konfiguriert ist. Für Marken im Gastgewerbe bedeutet das, dass Ihre Website bei Open AI möglicherweise mehr Gewicht hat als anderswo. In anderen Branchen kann die Zusammensetzung anders aussehen.
Klicken Sie hier für weitere Branchendetails im vollständigen Bericht.
Claude: Abruf und konstitutionelle Bewertung
Von den vier Modellen ist Claude definitiv der Ausreißer. In jedem untersuchten Sektor wurden nutzergenerierte Inhalte 2–4 Mal häufiger zitiert als bei anderen Modellen. Und im Bereich „Lebensmittel und Getränke" zitierte Claude nutzergenerierte Quellen fast zehnmal häufiger als Gemini.
Claude verwendet ein Framework, das oft als „konstitutionelle KI" bezeichnet wird und anscheinend stärker auf Bewertungen und nutzervalidierte Inhalte setzt. Das ist eine Korrelation, kein Kausalitätsanspruch, aber das Muster ist konsistent.
Für Marken ist die Schlussfolgerung ziemlich eindeutig: Reputationssignale spielen in Claudes Ökosystem eine viel größere Rolle als bei anderen KI-Modellen.
Warum diese Zitationsmuster ändern, wer gesehen wird
Zusammenfassung: Verschiedene Systeme bevorzugen unterschiedliche Signale. Welche Folgen die Auswahl seitens eines KI-Modells nach sich zieht:
Offizielle Websites → Marken mit starken First-Party-Inhalten profitieren.
Verzeichnisse → Marken mit korrekten, beanspruchten Einträgen profitieren.
Bewertungen und UGC → Marken mit starken Reputationssignalen profitieren.
In unserem Datensatz haben wir auch herausgefunden, wie sehr die verschiedenen „Longtail"-Publisher in jedem Bereich wichtig sind. Websites generierten 4,31 Zitate pro URL, während Einträge 54,53 % der verschiedenen Zitatquellen ausmachten.
Wenn die Kernaussage also lautet, dass Einträge wichtig sind, eigene Inhalte aber auch, die Reputation jedoch manchmal noch wichtiger ist … was sollten Marketingfachkräfte für Marken dann tun?
Wie Sie Ihre Sichtbarkeitsstrategie an diese Realität anpassen
Um in dieser Landschaft erfolgreich zu sein, und mit jedem Modell zu gewinnen, an das sich Kund*innen für Antworten wenden, müssen Marketingfachkräfte auf folgende Punkte achten:
1. Hören Sie auf anzunehmen, dass guter Website-Content ausreicht
Die Veröffentlichung hochwertiger Website-Inhalte kann beispielsweise die Sichtbarkeit in Gemini verbessern. Aber wenn ein Modell stark auf Bewertungen oder Verzeichnisse setzt, reicht Ihre Website allein nicht aus. Ihre Content-Strategie muss also auf das Verhalten von Modellen abgestimmt (und daran gemessen) werden und nicht nur auf Stichwörter. Fragen Sie nicht: „Bei welchen Stichwörter erzielen wir ein gutes Ranking?" Fragen Sie stattdessen: „Woher beziehen die einzelnen Modelle die Belege für die Antworten in unserer Kategorie?" Anstatt Ranking-Tracking zu priorisieren, verfolgen Sie:
Wie häufig wird unsere Marke in KI-Antworten erwähnt?
In welchen Kontexten und bei welchen Modellen?
Im Vergleich zu welchen Konkurrent*innen?
Verfolgen Sie Veränderungen im Zeitverlauf und nehmen Sie entsprechende Anpassungen vor.
2. Behandeln Sie Einträge als Infrastruktur für die Sichtbarkeit
Da Einträge 54,53 % der verschiedenen Zitatquellen ausmachen, verweisen KI-Systeme ständig auf Verzeichnisse und Plattformen von Drittanbietern.
Aber wenn Ihre Einträge unvollständig, inkonsistent oder nicht beansprucht sind, verringern Sie die Anzahl der Oberflächen, auf denen KI Ihre Marke finden und verifizieren kann, und schaden dabei Ihrer Sichtbarkeit. Ihre Marke benötigt genaue und zuverlässige Informationen auf so vielen Drittanbieter-Plattformen wie möglich.
Beginnen Sie jetzt mit dem Aufbau einer effektiven Strategie für die Eintragsverwaltung.
3. Ein gutes Reputationsmanagement steigert die Sichtbarkeit
Claudes stärkere Abhängigkeit von nutzergenerierten Inhalten verändert die Ausgangslage deutlich. Bewertungen dienen nicht nur dazu, Kund*innen zu beeinflussen (wie es in der Vergangenheit der Fall war). Sie beeinflussen, ob Ihre Marke überhaupt zitiert wird.
Reputationsmanagement muss also Teil Ihrer Markensichtbarkeitsstrategie werden. Falls Sie kein System zur Überwachung, Beantwortung und Einholung von Bewertungen für Ihre einzelnen Standorte haben, sollten Sie dies ändern.
4. Strukturieren Sie Ihre Inhalte für mehr Verständlichkeit
Wenn KI-Systeme Daten von offiziellen Websites und lokalen Seiten abrufen, bevorzugen sie Informationen, die klar und leicht zu überprüfen sind.
Das liegt daran, dass KI-Modelle das Geschichtenerzählen nicht unbedingt so interpretieren wie Menschen. Sie wollen (verifizierbare) Fakten extrahieren. Eine saubere Struktur, konsistente Entitätssignale und genaue Metadaten auf Ihren Seiten erleichtern es Ihrer Marke, korrekt zitiert zu werden.
Klicken Sie hier, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie Ihre lokalen Seiten richtig für die KI-Suche optimieren können.
Messen Sie Zitate, nicht nur Rankings
Traditionelle SEO konzentrierte sich darauf, wo Sie sich im Ranking befanden. Aber bei der Optimierung für KI-Suche geht es darum, ob Sie zitiert werden.
Wenn Sie die Zitationshäufigkeit und den Quellenmix (nach Modell und Standort) nicht erfassen, haben Sie keinen klaren Überblick über Ihre Sichtbarkeit.
Das ist die betriebliche Veränderung. KI-Ergebnisse sind nicht zufällig. Sie werden durch Abruflogik und Quellenauswertung geprägt.
Die Marketingfachkräfte, die verstehen, wie jedes System nach Informationen sucht, und die Websites, Einträge und Reputationssignale ihrer Marke entsprechend ausrichten, profitieren von Klarheit, Kontrolle und Vertrauen, während sich die KI-Suche weiterentwickelt.
Klicken Sie hier, um die vollständigen Ergebnisse im Bericht von Yext Research einzusehen.
