Beobachtetes Signal · 13. Okt. 2026 · Research Release · Quelle: The Drum · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Neutral
AI-Sichtbarkeitswerte verbergen Lücken zwischen Erwähnung und Zitation
Der '2026 AI Visibility Index' von Semrush zeigt, dass ein einzelner AI-Sichtbarkeitswert oft unterschiedliche Probleme verschleiert: ob eine Marke in KI-Antworten erwähnt wird, als Quelle zitiert wird oder hauptsächlich über Drittseiten präsent ist. Über 22 Kategorien und vier KI-Plattformen (ChatGPT, Gemini, Google AI Mode, AI Overviews) tauchten weniger als die Hälfte der Top-Marken-Erwähnungen auch in den Zitationslisten auf. Fallbeispiele wie Ford, Tesco und Investing.com verdeutlichen die Diskrepanzen. Das Plattformverhalten variiert: Gemini nennt mehr Marken pro Antwort, ChatGPT zitiert mehr Quellen. Vermarkter sollten getrennte Basiswerte für Erwähnungen und Zitate pro Plattform und Kategorie erfassen, bevor sie Optimierungen einleiten.
Bietet neue Einblicke in KI-Such-Sichtbarkeitsmetriken und zeigt die Diskrepanz zwischen Markenerwähnungen und Quellenzitaten auf verschiedenen KI-Plattformen, was für Vermarkter bei der Optimierung für KI-gesteuerte Auffindbarkeit entscheidend ist.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Der '2026 AI Visibility Index' von Semrush analysierte 22 Kategorien und vier KI-Plattformen.
- Weniger als die Hälfte der Top-100-Markenerwähnungen schafften es im Monatsdurchschnitt auch in die Zitationslisten.
- Ford stand in allen vier US-Top-100-Erwähnungslisten, aber seine Domain rangierte auf Platz 748 bis 1.320 bei Zitaten.
- Tesco erreichte Platz 25 bei ChatGPT-Zitaten, während Asda in Großbritannien auf Platz 606 lag.
- AI Overviews hatte die geringste Quellenüberschneidung mit anderen Plattformen.
- Semrush besitzt MarTech.
Verknüpfte Unternehmen
12 verknüpfte Unternehmen“Die Studie wurde von Semrush, einem Unternehmen von Adobe, durchgeführt und auf dessen Spotlight-Konferenz vorgestellt.”
“Semrush wird als ein Unternehmen von Adobe beschrieben.”
“Tesco erschien auf allen vier Plattformen unter den Top-100-Markenerwähnungen, belegte jedoch bei den zitierten Domains im britischen ChatGP...”
“Asda tauchte ebenfalls in den Top-100-Erwähnungen auf, rangierte jedoch im britischen ChatGPT auf Platz 606, was die Lücke zwischen Erwähnun...”
“Ford wurde in allen vier Top-100-Listen erwähnt, wies jedoch niedrige Zitationsränge auf.”
“Disney erreichte die Top-100-Erwähnungen, lag jedoch bei den Zitationen ausserhalb der Top 500.”
“Honda erreichte die Top-100-Erwähnungen, lag jedoch bei den Zitationen ausserhalb der Top 500.”
“Nintendo erreichte die Top-100-Erwähnungen, lag jedoch bei den Zitationen ausserhalb der Top 500.”
“Toyota erreichte die Top-100-Erwähnungen, lag jedoch bei den Zitationen ausserhalb der Top 500.”
“Marvel erreichte die Top-100-Erwähnungen, lag jedoch bei den Zitationen ausserhalb der Top 500.”
“Realtor.com agierte als wiederkehrende Quelle in der Kategorie Immobilien.”
“Zillow agierte als wiederkehrende Quelle in der Kategorie Immobilien.”
Ontologie & Marktkonzepte
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Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
KI-Sichtbarkeit hängt primär von unabhängiger Berichterstattung über die Marke ab
KI-generierte Antworten etablieren sich als eigenständiger Discovery-Kanal mit völlig anderen Zitationssignalen als traditionelle Google-Rankings. Studien und Experimente von BrightEdge, Moz, Muck Rack, Semrush und Ahrefs belegen eine erhebliche Diskrepanz zwischen organischen Top-10-Ergebnissen und den Quellen in Google AI Overviews oder LLM-basierten Suchmaschinen. Unabhängige redaktionelle Berichterstattung und verifizierte Autorenprofile werden dabei massiv bevorzugt. Marketer sollten Earned Media künftig als strategische Infrastruktur behandeln – gekennzeichnet durch Named Credentialed Authors, kontinuierliche Platzierungen und vierteljährliche Updates. Zudem wird die Messung des Zitationsanteils („Citation Share“) über Plattformen wie ChatGPT, Google Gemini/AI Mode, Claude und Perplexity hinweg zur Pflicht. Dies markiert den Wandel, KI-Zitationstracking fest in bestehende SEO- und PR-Workflows zu integrieren.
SEMAI-Studie: B2B-Marken in KI-Suchmaschinen oft unsichtbar
Eine Untersuchung von SEMAI über einen Zeitraum von 60 Tagen mit 25.540 von ChatGPT, Google Gemini und Perplexity zitierten URLs zeigt, dass jede KI-Plattform signifikant unterschiedliche Content-Typen bevorzugt. Während Blogs (41–55 %) und Webseiten (38–47 %) zusammen über 90 % aller KI-Zitationen ausmachen, differieren die Plattformen bei Nischenquellen stark: ChatGPT greift häufiger auf LinkedIn, Wikipedia und akademische Inhalte zurück; Perplexity fokussiert sich auf Vergleichs- und Lösungsseiten; Gemini bevorzugt eigene Blog-Inhalte von Marken und meidet Community-Quellen. SEMAI warnt, dass eine einseitige Optimierung auf traditionelle Suchmaschinen B2B-Marken bei der KI-basierten Entdeckung durch Käufer unsichtbar machen kann. Die Visibility-Plattform von SEMAI trackt die Markensichtbarkeit über ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude hinweg und liefert LLM-Suchvolumenmetriken, Cluster-Klassifizierungen sowie KI-generierte Content-Kalender.
Studie: KI-Sichtbarkeit weicht häufig von klassischen SEO-Rankings ab
Fractl hat analysiert, wie drei große Sprachmodelle (GPT-4o, Gemini 2.5 Flash und Claude Sonnet 4.6) Marken in acht Branchen referenzieren, und diese Ergebnisse mit traditionellen SEO-Metriken von Ahrefs verglichen. Während bei über 90 % der Marken eine Übereinstimmung zwischen Search Authority und KI-Sichtbarkeit bestand, gab es signifikante Ausreißer: Etwa 5 % der Marken waren in den Modellantworten unterrepräsentiert, während rund 4 % im Vergleich zu ihrem SEO-Footprint überperformten. Lediglich 11 % der Marken wurden von allen drei Modellen referenziert. Modellspezifische Recall-Muster – etwa Claude mit Fokus auf SaaS oder Gemini auf Travel und Healthcare – stellen Unternehmen vor neue Herausforderungen bei Messung und Strategie. Die Studie empfiehlt, den AI Recall separat zu erfassen, die Third-Party-Korroboration zu stärken und Kategorisierungssignale zu optimieren, um die Präsenz in Large Language Models zu verbessern.
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