TL;DR: Die KI-Suche ist kein einzelner Kanal. Eine Analyse von 17,2 Millionen KI-Zitaten in vier großen Modellen (Claude, Gemini, Perplexity, OpenAI) zeigt strukturelle Unterschiede in der Art und Weise, wie sie Informationen beziehen. Wenn Sie „KI-Sichtbarkeit" als eine einzige Zahl messen, übersehen Sie wahrscheinlich echte Risiken und auch echte Chancen.
Aus der Sicht von Führungskräften im Marketing ist es verlockend, über „KI-Suche" so zu sprechen, als wäre sie eine einzige Sache: eine einzige Plattform, die man nutzt, oder ein einzelner Kanal, für den eine Strategie benötigt wird.
Leider ist das nicht so. Wir können dies auch anhand von Daten erklären.
In unserem neuesten Bericht zu KI-Zitaten analysierte Yext Research 17,2 Millionen KI-Zitate aus vier großen Modellen (Claude, Gemini, Perplexity, OpenAI) im vierten Quartal 2025. Das Ergebnis war eindeutig: Unterschiedliche KI-Modelle zitieren grundlegend unterschiedliche Quellentypen, und zwar konsequent.
Mit anderen Worten: Wenn Sie für „KI" als einzigen Kanal optimieren, optimieren Sie für einen Durchschnitt, der nicht existiert. Ein Beispiel: Eine Einzelhandelsmarke mag auf den ersten Blick auf allen KI-Plattformen stark vertreten sein, doch auf den zweiten Blick könnte sie in Gemini sehr präsent sein, während sie in Claude kaum erwähnt wird. Zusammengefasst wirkt das Bild also stabil. In Wirklichkeit ist die Exposition ungleichmäßig und zerbrechlich.
Wenn Sie möchten, dass Ihre Marke überall dort sichtbar ist, wo Ihre Kund*innen nach KI oder traditionellen Suchergebnissen suchen, dann müssen Sie die Vielschichtigkeit von KI berücksichtigen.
Warum aggregierte Berichterstattung gefährlich ist
Nehmen wir an, Ihr Dashboard zeigt Monat für Monat eine konstante KI-Sichtbarkeit. Das klingt beruhigend, nicht wahr?
Was aber, wenn die Zitationen bei Gemini steigen, während die bei Claude abnehmen? Oder wenn Sie in OpenAI-Antworten auf nationaler Ebene dominieren, aber auf lokaler Ebene nicht sichtbar sind?
Modellspezifische Zitationsmuster führen zu einer ungleichmäßigen Exposition. Und ohne Segmentierung sieht die Führung Stabilität, wo eigentlich Volatilität herrscht. Das ist wichtig, weil KI-Modelle nicht einfach nur das Web zusammenfassen. Sie beziehen, gewichten und zitieren Quellen unterschiedlich. Das bedeutet, dass die Kundenentdeckung und die Wettbewerbsexposition je nach Modell variiert.
Eine aggregierte Kennzahl zur „KI-Sichtbarkeit" kann Schwächen auf Modell- und Standortebene verschleiern. Und in Branchen mit Hunderten oder Tausenden von Standorten wird diese Volatilität noch verstärkt.
Was die unterschiedlichen Modelle anders machen
Es gibt aber auch gute Nachrichten: Die Abweichung zwischen dem, was KI-Modelle zusammenfassen und zitieren, ist messbar. Folgendes haben wir herausgefunden:
Gemini bevorzugt Quellen mit voller Kontrolle wie Marken-Websites und strukturierte Einträge.
Claude setzt 2- bis 4-mal häufiger auf nutzergenerierte Inhalte als die Konkurrenz, was die Anzahl der Zitationen mit „eingeschränkter Kontrolle" deutlich erhöht.
OpenAI hat branchenspezifische Spitzen. Im Gastgewerbe fallen beispielsweise 38,08 % der Zitationen in die Kategorie „Vollständige Kontrolle".
Perplexity zeigt relative Stabilität in allen Sektoren, mit weniger dramatischen Schwankungen im Quellenmix.
In der Praxis bedeutet dies, dass Ihre Investitionen nicht austauschbar sind. Wenn Claude in Rezensionen und Foren überdurchschnittlich präsent ist, spielen Reputation und Glaubwürdigkeit durch Dritte dort eine größere Rolle. Wenn Gemini sich auf Erstanbieter-Quellen stützt, haben Ihre eigenen Inhalte und strukturierten Daten mehr Gewicht.
Einfach ausgedrückt: „KI-Optimierung" sollte nicht jedes Mal nach dem gleichen Schema ablaufen. Sie ist modellabhängig.
Branchenunterschiede sind wichtig
Was passiert mit dieser Fragmentierung, wenn Sie sie durch eine vertikale Linse betrachten?
Sie vertieft sich (meistens).
Im Gesundheitswesen zeigen die Modelle eine seltene Konvergenz, mit einer Spanne von etwa sechs Punkten zwischen den verschiedenen Quellentypen. Das deutet auf ein besser vorhersagbares Zitationsverhalten hin.
Im Gegensatz dazu ist die Abweichung im Bereich Lebensmittel und Getränke sehr deutlich. Claude bezieht 24,35 % der Zitate aus Quellen mit eingeschränkter Kontrolle, während Gemini in derselben Kategorie nur 2,57 % erreicht.
Oder schauen Sie sich den Bereich Banken und Kreditwesen an, wo Verzeichnisse dominieren. 58,52 % der Zitate fallen in die Kategorie „Teilweise Kontrolle". Dies sind Drittanbieter-Einträge, die Marken beeinflussen, aber nicht vollständig besitzen.
Diese Muster sind nicht zufällig. Sie spiegeln die Modellarchitektur und die Abruflogik wider und haben direkten Einfluss darauf, worauf sich Marken konzentrieren sollten.
Was CMOs jetzt anders machen sollten
Hier sind konkrete Maßnahmen, die Sie und Ihre Teams noch heute ergreifen können, um sich darauf einzustellen, wie verschiedene Modelle die Informationen Ihrer Marke interpretieren und zitieren.
1. Sie dürfen KI nicht mehr als einen einzelnen Kostenpunkt behandeln. Die Sichtbarkeit von KI ist nicht binär. Ihre Marke ist nicht einfach nur „optimiert" oder „nicht optimiert" für die „KI-Suche".
Stattdessen sollte die Messung die Exposition nach Modell und Standort aufschlüsseln. Beginnen Sie damit zu fordern, dass die Berichterstattung widerspiegelt, wie Kund*innen Ihre Marke tatsächlich finden.
2. Passen Sie das Budget an das Modell UND das Standortverhalten an. Unterschiede zwischen Modellen sind nur ein Teil der Geschichte. Die Sichtbarkeit variiert auch je nach Standort, manchmal sogar dramatisch. Ein Modell kann Bewertungen überindexieren, während ein anderes First-Party-Inhalte priorisiert. Und diese Präferenzen können sich von Markt zu Markt ändern.
Einträge, eigene Inhalte und Reputation sind keine austauschbaren Investitionen. Und alle sind wichtig. Behandeln Sie sie als differenzierte Hebel innerhalb einer ganzheitlichen Sichtbarkeitsstrategie für die Marke.
Und mit Yext Scout können Marken über die nationalen Durchschnittswerte hinausgehen und die Zitationsleistung auf Standortebene sehen. So können Sie feststellen, wo die Sichtbarkeit stabil ist, wo sie schwankt und wo das Budget umverteilt werden sollte.
3. Bewerten Sie Wettbewerbs-Benchmarks neu. Ihre Konkurrenz ist möglicherweise in einem Modell erfolgreich und in einem anderen unsichtbar. Ohne Segmentierung wissen Sie jedoch nicht, in welchem Bereich Sie tatsächlich erfolgreich sind, insbesondere auf hyperlokaler Ebene.
Nationale Durchschnittswerte der „KI-Sichtbarkeit" können lokale Schwächen verbergen.
Wettbewerbsanalyse erfordert jetzt einen Überblick über jedes einzelne Modell und jeden einzelnen Markt – und nicht nur eine einzige Gesamtbewertung.
4. Konzentrieren Sie sich auf den Zitationsanteil anstatt auf Rankings. Traditionelles SEO verfolgte Positionen, aber bei der Sichtbarkeit durch KI geht es um Zitationshäufigkeit und Quellenmix.
Das erfordert neue KPIs und neue Berichtsrahmen. (Wenn Sie tiefer eintauchen möchten, finden Sie unserer aktuellen Visibility Brief-Episode heraus, wie Sie diese Kennzahlen überdenken können.)
5. Akzeptieren Sie Fragmentierung als neue Normalität. Fragmentierung über Modelle hinweg ist keine Phase, sie ist die neue Realität. „KI-Strategie" bedeutet heute „KI-Ökosystemstrategie", also eine Strategie, die das Modellverhalten, branchenspezifische Besonderheiten und die lokale Leistungsfähigkeit berücksichtigt.
Die Marken, die sich anpassen, orientieren sich nicht an Durchschnittswerten. Sie verstehen, wo sie zitiert werden, warum sie zitiert werden und wie sie diese Mischung beeinflussen können. Denn Klarheit ist immer besser als Annahmen.
Möchten Sie mehr über die Ergebnisse erfahren? Lesen Sie den vollständigen Yext Research-Bericht.
