Wie ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude tatsächlich entscheiden, was sie zitieren

TL;DR: Yext Research analysierte 17,2 Millionen KI-Zitate aus den vier großen Engines und stellte fest, dass, obwohl alle vier Modelle unterschiedlich sind, eines gleich bleibt: Die KI-Sichtbarkeit hängt von der Abruflogik ab, nicht nur von der Qualität der Inhalte. Verifizierte, strukturierte, direkt verteilte Daten machten 54,53 % der unterschiedlichen Zitatquellen aus. Websites generierten 4,31 Zitate pro URL. Die Marken, die die meisten Erwähnungen und Zitate durch KI erhalten, sind nicht diejenigen mit dem besten Website-Inhalt. Es sind diejenigen, die die „Quelle der Wahrheit“ besitzen, aus der jede Suchmaschine ihre Daten bezieht.

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 ausgedrückt: Jede der großen KI-Engines trifft unterschiedliche Entscheidungen darüber, was zitiert wird, und diese Unterschiede sind tatsächlich vorhanden. Google, ChatGPT, Claude und Perplexity beantworten dieselbe Frage auf unterschiedliche Weise, weil sie die Antworten aus unterschiedlichen Quellen beziehen.

Jüngste Studien von Yext zeigen jedoch, dass eines in allen Modellen einheitlich bleibt: Sie verlassen sich auf die verifizierten, strukturierten, direkt verteilten Daten, um zu bestimmen, wer gesehen wird.

Vier KI-Modelle, vier Abrufmuster

Gemini: Verankert in der Google-Suche

Gemini ist (wenig überraschend) stark im Suchindex von Google verankert. In der Praxis bedeutet dies, dass sich das Modell ähnlich wie die traditionelle Suche verhält. Es zitiert häufig offizielle Markenwebsites und etablierte Quellen (und, nun ja, Google selbst). Stellen Sie sich vor, dass Gemini viel von der Logik der Google-Suche übernommen hat, einschließlich der Vorliebe für zuverlässige, gut strukturierte Inhalte.

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 angezeigt.

Mit dem neuesten Suchupdate von Google werden nun auch Bewertungen und Forenbeiträge (die wichtige Vertrauenssignale sind) in die Antworten im KI-Modus und in der KI-Übersicht integriert. Strukturierte Inhalte haben jedoch weiterhin Vorrang bei der Zitierung.

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.

Open AI: Abrufebene liefert die Antwort

ChatGPT von OpenAI stützt sich auf ein externes Abrufsystem, 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 größere Rolle als bei anderen KI-Modellen.

Die eine Sache, in der sich alle vier Engines einig sind

ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude beziehen Informationen auf unterschiedliche Weise, doch die häufigste gemeinsame Informationsquelle, auf die alle vier zurückgreifen, sind verifizierte, strukturierte Daten. Diese Art von Daten macht mehr als die Hälfte aller Zitate in unserer Studie aus.

Dies verdeutlicht den Unterschied zwischen der Optimierung für die Besonderheiten der einzelnen Suchmaschinen und dem Besitz der verlässlichen Quelldaten, die letztendlich von allen Engines überprüft und bevorzugt werden, wenn sie Antworten erstellen.

„Bessere Inhalte schreiben“ ist ein Ratschlag für einen Abrufpfad. Die Pflege verifizierter Daten in einer zentralen Quelle der Wahrheit, die die verschiedenen Quellentypen speist, die alle KI-Engines nutzen, ist der Weg, um überall Zitate zu erhalten. Das bedeutet es, von einer KI gefunden zu werden. Nicht, um mehr zu veröffentlichen, sondern um sicherzustellen, dass der verifizierte Eintrag Ihrer Marke der konsistenteste und am weitesten verbreitete Datenpunkt ist, der zur Verfügung steht, wenn eine KI-Engine ihre Antwort erstellt.

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 Listings 54,53 % der verschiedenen Zitatquellen ausmachten.

Wenn die Kernaussage also lautet, dass Listings wichtig sind, eigene Inhalte aber auch, die Reputation jedoch manchmal noch wichtiger ist … was sollten Marketingfachkräfte dann für ihre Marken tun?

Wie Sie tatsächlich KI-Erwähnungen und -Zitate vorantreiben

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 Verwaltung von Einträgen.

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 dementsprechend Websites, Einträge und Reputationssignale ihrer Marke 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.