Zuletzt aktualisiert: Juni 2026. Nächste Aktualisierung: September 2026. Die Statistiken stammen ausschließlich aus verifizierten Primärquellen. Jeder Eintrag in den Tabellen unten nennt seine Quelle, das Erscheinungsjahr und die abgedeckten KI-Engines.
TL;DR
2026 beginnen 51 % der B2B-Software-Käufer ihre Recherche in einem KI-Chatbot. AI Overviews erscheinen bei rund 48 % aller gemessenen Suchanfragen. Nur 12 % der von KI zitierten URLs ranken auch in Googles Top 10. Und Seiten, die direkt mit einer Antwort einsteigen, erzielen den Großteil der Zitierungen. Wenn du ein GEO-Programm betreibst, sind das die Zahlen, die das Potenzial umreißen.
So nutzt du diese Statistik-Datenbank
Jede Zeile in den Tabellen unten folgt demselben Muster: der Datenpunkt, die abgedeckte Kennzahl, die betreffenden KI-Engines, die Primärquelle und das Erscheinungsjahr.
Einige Konventionen vorab:
- “Alle Engines” bedeutet, dass die Studie mindestens ChatGPT, Perplexity, Gemini und Google AI Overviews umfasste.
- Statistiken aus Studien einzelner Anbieter sind mit (vendor) gekennzeichnet. Sie repräsentieren echte Daten aus der Plattform des jeweiligen Anbieters, wurden aber nicht unabhängig repliziert.
- Wenn eine Zahl teilweise verifiziert ist (die Richtung stimmt, aber die genaue Zahl in Sekundärquellen weicht vom Original ab), wird die korrigierte Formulierung aus der Primärquelle verwendet.
Tools, mit denen du diese Kennzahlen über Engines hinweg messen kannst: Temso (die All-in-One-KI-SEO-Plattform ab 89 $/Monat, 8 Engines), Profound (Enterprise-Citation-Intelligence), Peec AI und Ahrefs Brand Radar. Den vollständigen Vergleich findest du unter /rankings/geo-tools.
Abschnitt 1: KI-Adoption und Käuferverhalten
Diese Zahlen belegen, warum GEO relevant ist. Sie messen, wie Verbraucher und B2B-Käufer ihre Recherche auf KI-generierte Antworten verlagert haben.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| 51 % der B2B-Software-Käufer beginnen ihre Recherche jetzt in einem KI-Chatbot, gegenüber 29 % elf Monate zuvor | Verschiebung im Käuferverhalten | ChatGPT und andere | G2, “The Answer Economy” (Umfrage unter 1.076 B2B-Software-Käufern, März 2026) | 2026 |
| 69 % dieser Käufer entschieden sich aufgrund von Chatbot-Empfehlungen für einen anderen Anbieter als ursprünglich geplant | Kaufeinfluss | ChatGPT und andere | G2, “The Answer Economy” (dieselbe Umfrage) | 2026 |
| 33 % der B2B-Käufer kauften nach Chatbot-Empfehlungen bei einem Anbieter, den sie zuvor nicht kannten | Markenentdeckung | ChatGPT und andere | G2, “The Answer Economy” | 2026 |
| 89 % der B2B-Käufer haben generative KI als wichtigste selbstgesteuerte Informationsquelle im gesamten Kaufprozess übernommen | GenAI-Adoption (alle Phasen) | Alle Engines | Forrester, “B2B Buyer Adoption of Generative AI,” Buyers’ Journey Survey 2024 | 2024 |
| Bis 2028 prognostiziert Gartner, dass 90 % des B2B-Einkaufs KI-Agent-vermittelt ablaufen und über 15 Billionen US-Dollar Ausgaben steuern werden | Künftiger KI-Agent-Spend | Alle Engines | Gartner IT Symposium/Xpo 2025, Pressemitteilung November 2025 | 2025 |
| 68 % der B2B-SaaS-CMOs in Unternehmen ab 50 Mio. USD Umsatz starten die Anbieterrecherche jetzt in KI-Tools vor der traditionellen Suche | CMO-Anbieterrecherche-Verschiebung | ChatGPT, Claude, Perplexity | Wynter, Umfrage unter 101 B2B-SaaS-CMOs, Januar 2026 | 2026 |
| 46 % der Oberstufenschüler nutzten KI bei der College-Suche, gegenüber 26 % im Frühjahr 2025 | Schüler-Rechercheverhalten | Alle Engines | EAB-Umfrage unter 5.000+ Oberstufenschülern, Oktober-November 2025 (vendor) | 2026 |
| 18 % der Schüler strichen ein College aufgrund von KI-gelieferten Informationen aus ihrer engeren Wahl | KI-Einfluss auf Entscheidungen | Alle Engines | EAB-Umfrage unter 5.000+ Oberstufenschülern, Oktober-November 2025 (vendor) | 2026 |
| 44 % der Autokäufer nutzten KI-Tools im Kaufprozess 2025 | Verbraucherrecherche | Alle Engines | Cars.com-Umfrage unter kaufbereiten Interessenten, November 2025 (vorab auf KI-Nutzer gefiltert) (vendor) | 2025 |
| 68 % der US-Google-Suchen endeten Anfang 2026 ohne Klick, gegenüber rund 58-60 % im Jahr 2024 | Zero-Click-Rate (alle Suchen) | SparkToro / Rand Fishkin, mit Similarweb-Clickstream-Daten, Juni 2026 | 2026 |
Abschnitt 2: Häufigkeit von AI Overviews und AI Mode
Diese Zahlen messen, wie oft KI-generierte Antwort-Features in Suchergebnissen erscheinen und wie sie sich auf Googles eigenen Oberflächen unterschiedlich verhalten.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| Google AI Overviews erschienen im Februar 2026 bei rund 48 % der überwachten Suchanfragen, gegenüber rund 30-31 % ein Jahr zuvor | AIO-Auslöserate (alle Anfragetypen) | Google AI Overviews | BrightEdge, “AI Overviews at the One-Year Mark,” Februar 2026 (proprietäres Keyword-Panel) (vendor) | 2026 |
| Google AI Overviews erschienen bei rund 86,7 % der kommerziellen Anfragen und Kaufabsichts-Prompts in einer Stichprobe von 500.000 Prompts aus April 2026 | AIO-Auslöserate (kommerzielle Absicht) | Google AI Overviews | Peec AI, Analyse von 500.000 Prompts mit kommerzieller Absicht, Mai 2026 (vendor) | 2026 |
| Suchen, die ein Google AI Overview auslösen, haben eine durchschnittliche Zero-Click-Rate von 83 %, verglichen mit rund 60 % ohne AI Overview | Zero-Click-Rate mit AIO | Google AI Overviews | Similarweb, Clickstream-Analyse, Mai 2025 (vendor) | 2025 |
| 92-94 % der Google-AI-Mode-Suchen endeten ohne Klick auf eine externe Website (US-Desktop, Mai-Juli 2025) | Zero-Click-Rate im AI Mode | Google AI Mode | Semrush, Analyse von rund 69 Millionen US-Desktop-Suchsitzungen mit Datos-Clickstream-Daten, 2025 (vendor) | 2025 |
| Google AI Mode und Google AI Overviews zitierten bei 540.000 Anfragen-Paaren nur in 13,7 % der Fälle dieselben URLs | Kreuzflächige Citation-Überschneidung | Google AI Overviews, Google AI Mode | Ahrefs, Studie von Despina Gavoyannis und Xibeijia Guan, Dezember 2025 (US-Daten September 2025, 540.000 Anfragen-Paare) | 2025 |
| YouTube macht rund 23,3 % der Google-AI-Overview-Zitierungen aus und ist damit die am häufigsten zitierte einzelne Domain | Meistzitierte Domain in AIO | Google AI Overviews | Surfer SEO, AI Citation Report (46 Millionen AIO-Zitierungen, März-August 2025) (vendor) | 2025 |
Abschnitt 3: Citation-Überschneidung und Engine-übergreifende Divergenz
KI-Engines zitieren nicht dieselben Quellen. Diese Zahlen zeigen, wie wenig sich von einer Plattform auf eine andere überträgt und wie wenig KI und traditionelle organische Suche gemeinsam haben.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| Nur rund 12 % der von KI-Assistenten (ChatGPT, Gemini, Copilot und Perplexity zusammen) zitierten URLs erscheinen auch in Googles Top-10-Ergebnissen für dieselbe Anfrage | KI-zu-organisch-Überschneidung | ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity | Ahrefs, Studie von Louise Linehan und Xibeijia Guan, August 2025 (15.000 Long-Tail-Anfragen) | 2025 |
| Perplexitys Überschneidung mit Googles Top-10-Ergebnissen beträgt rund 29 %, weit mehr als ChatGPT (~8 %), Gemini (~8,6 %) und Copilot (~8,2 %) | Engine-spezifische KI-zu-organisch-Überschneidung | ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity | Ahrefs, dieselbe Studie, August 2025 | 2025 |
| Nur rund 11 % der zitierten Domains erscheinen sowohl in ChatGPT- als auch in Perplexity-Antworten | Engine-übergreifende Domain-Überschneidung | ChatGPT, Perplexity | Profound, Analyse von 100.000 Prompts auf beiden Plattformen, Juli 2025 (vendor) | 2025 |
| Marken-Erwähnungen in KI-Antworten stimmten zu 61,9 % nicht überein, verglichen über Google AI Overviews, AI Mode und ChatGPT | Engine-übergreifende Citation-Inkonsistenz | Google AI Overviews, Google AI Mode, ChatGPT | BrightEdge, AI Catalyst Research, Juli 2025 (vendor) | 2025 |
| ChatGPTs B2B-KI-Referral-Anteil sank von 89,1 % (Mai-August 2025) auf 62,6 % (März-April 2026), während Claude von 1,4 % auf 18,5 % stieg | Verschiebung der KI-Referral-Marktanteile | ChatGPT, Claude | Goodie, Wave 2 AI Search Market Share Report, basierend auf anonymisiertem GA4-Panel, 2026 (vendor) | 2026 |
| Perplexity hatte im Schnitt 21,87 Zitierungen pro Antwort, ChatGPT 7,92 | Zitierungen pro Antwort | ChatGPT, Perplexity | Qwairy, Q3-2025-Analyse von 118.000+ KI-generierten Antworten über 8 Anbieter (vendor) | 2025 |
| Reddit erscheint in 46,7 % von Perplexitys Top-10-zitierten Quellen für kommerzielle Anfragen | Top-Quellenverteilung (Perplexity) | Perplexity | Profound, Q2-2025-Analyse von Zitierungen kommerzieller Anfragen (vendor) | 2025 |
Abschnitt 4: Content-Signale und Citation-Verhalten
Wie sieht eine zitierte Seite aus? Diese Zahlen beschreiben die strukturellen und gestalterischen Merkmale, die mit dem Erscheinen in KI-Antworten korrelieren.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| 44,2 % der ChatGPT-Zitierungen stammten aus den ersten 30 % eines Seiteninhalts (das “Ski-Rampe”-Muster) | Citation-Position auf der Seite | ChatGPT | Kevin Indig, Analyse von 1,2 Millionen ChatGPT-Antworten und 18.012 verifizierten Zitierungen, Februar 2026 (berichtet von Search Engine Land) | 2026 |
| Fast vier von fünf von ChatGPT zitierten Seiten enthalten mindestens eine strukturierte Liste, verglichen mit nur 29 % der am besten rankenden Google-Seiten | Listen-Nutzung auf zitierten Seiten | ChatGPT | AirOps, “Structuring Content for LLMs” (Analyse von 12.000+ URLs über 900 Anfragen in 15 Branchen), Juli 2025 (vendor) | 2025 |
| 68,7 % der von ChatGPT zitierten Seiten verwendeten eine sequenzielle Überschriftenstruktur (H1, H2, H3), gegenüber 23,9 % der Google-Top-Seiten | Überschriftenstruktur auf zitierten Seiten | ChatGPT | AirOps, dieselbe Studie, Juli 2025 (vendor) | 2025 |
| 61 % der von ChatGPT zitierten Seiten nutzten 3 oder mehr verschiedene Schema-Typen, gegenüber 25 % der Google-SERP-Top-URLs | Schema-Tiefe auf zitierten Seiten | ChatGPT | AirOps, dieselbe Studie, Juli 2025 (vendor) | 2025 |
| Vergleichsseiten mit 3 oder mehr HTML-Tabellen erzielen 25,7 % mehr KI-Zitierungen als solche ohne, bei direkten Produktvergleichsanfragen | Tabellen-Nutzungs-Lift | ChatGPT (Produktvergleiche) | AirOps Research, “From Retrieved to Cited,” April 2026 (217.508 abgerufene Seiten über 7.500 kommerzielle Prompts) (vendor) | 2026 |
| Das Hinzufügen von Statistiken verbesserte den KI-Sichtbarkeits-Score auf der Position-Adjusted-Word-Count-Kennzahl um rund 40 % | Statistiken als Content-Signal | Alle Engines (GEO-Paper) | Aggarwal et al., “GEO: Generative Engine Optimization,” ACM KDD 2024 (arXiv:2311.09735), Princeton, IIT Delhi, Georgia Tech, Allen Institute for AI | 2024 |
| 76,4 % der am häufigsten von ChatGPT zitierten Seiten waren innerhalb der vorangegangenen 30 Tage aktualisiert worden | Aktualität auf zitierten Seiten | ChatGPT | ConvertMate, 2026 AI Visibility Study (80 Mio.+ Zitierungen über 10.000+ Domains) (vendor, Methodik nicht unabhängig verifiziert) | 2026 |
| Eine Ahrefs-Studie aus 2026 mit 1.885 Seiten, die JSON-LD-Schema hinzufügten, fand keinen nennenswerten Anstieg der KI-Zitierungen (AI Mode: +2,4 %; ChatGPT: +2,2 %; AI Overviews: -4,6 %) | Auswirkung von Schema-Markup auf KI-Zitierungen | Google AI Overviews, Google AI Mode, ChatGPT | Ahrefs, Studie von Louise Linehan und Xibeijia Guan, Mai 2026 (1.885 behandelte Seiten, 4.000 Kontrollseiten, August 2025-März 2026) | 2026 |
| Laut einer Ahrefs-Studie mit 75.000 Marken erreichte das oberste Quartil nach Web-Erwähnungen im Schnitt 169 AI-Overview-Erwähnungen: mehr als das 10-Fache der 14 Erwähnungen des nächsten Quartils | Korrelation von Marken-Erwähnungen mit AIO-Zitierungen | Google AI Overviews | Ahrefs, Studie von Louise Linehan und Xibeijia Guan, Mai 2025 | 2025 |
| Laut Averi.ais selbst veröffentlichtem KI-Citation-Benchmark 2026 erzielen Produkt- und Marketing-Seiten Citation-Raten von rund 3-8 % in KI-Antworten, zu den niedrigsten aller Content-Typen | Citation-Rate nach Content-Typ (Produktseiten) | Mehrere Engines | Averi.ai, “AI Search Citation Benchmarks 2026” (vendor aggregation) | 2026 |
| Standard-Blogposts erzielen für relevante Anfragen Citation-Raten von rund 6-15 %, deutlich unter Original-Research (38-65 %), laut Averi.ais Schätzung | Citation-Rate nach Content-Typ (Blogposts) | Mehrere Engines | Averi.ai, “AI Search Citation Benchmarks 2026” (vendor aggregation; zugrunde liegende Primärquellen nicht unabhängig verifizierbar) | 2026 |
Abschnitt 5: Quellenzuschreibung (Drittquellen vs. markeneigene Seiten)
Diese Zahlen beschreiben, woher KI-Engines ihre Zitierungen beziehen und was das für den Aufbau von Citation Share bedeutet.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| Rund 77 % der KI-Zitierungen in Omniscient Digitals Analyse von 23.387 Zitierungen stammten aus nicht-markeneigenen Quellen (48 % Earned Media und 30 % kommerzieller Marken-Content außerhalb der eigenen Domain) | Drittquellen-Citation-Anteil | ChatGPT, Perplexity, Gemini | Omniscient Digital, Analyse von 23.387 KI-Zitierungen mit Peec AI | 2025 |
| Muck Racks Analyse von über 1 Million KI-Zitierungen ergab, dass 82 % aus Earned Media statt aus markeneigenen Seiten stammten | Drittquellen-Citation-Anteil (größerer Datensatz) | Mehrere Engines | Muck Rack, Analyse von 1 Mio.+ Zitierungen | 2025 |
| Eine Pilotsstudie von Stacker/Scrunch zeigte, dass die Verbreitung von Inhalten über Drittanbieter-Nachrichtenportale die KI-Citation-Rate von rund 8 % (markeneigener Content) auf 34 % ansteigen ließ, ein Anstieg von 325 % | Earned-Media-Citation-Lift | 5 LLMs | Stacker und Scrunch, Pilotstudie von Noah Greenberg, Dezember 2025 (8 Artikel über 944 Prompt-Plattform-Kombinationen) | 2025 |
| Eine größere Folgestudie von Stacker (März 2026) bestätigte die Richtung, fand aber einen niedrigeren medianen Lift von 239 % | Earned-Media-Citation-Lift (Folgestudie) | 5 LLMs | Stacker, Folgestudie März 2026 | 2026 |
| 73 % der Websites haben technische Hürden, die KI-Crawler-Zugriff verhindern, darunter robots.txt-Sperren und CDN-Sicherheitsregeln | Technische Blockierungsrate | Alle Engines | Otterly.AI, “The AI Citation Economy: What 1+ Million Data Points Reveal,” 2026 (vendor, Stichprobe nicht offengelegt) | 2026 |
| 73 % der 100 getesteten Cybersecurity-Anbieter erhielten null ChatGPT-Zitierungen, wenn Käufer ihre Produktkategorie abfragten | Zero-Citation-Rate nach Branche | ChatGPT | GrackerAI, “State of AI Search Visibility in Cybersecurity 2026” (100 Anbieter, 250 kaufabsichtliche Prompts über 6 Plattformen) (vendor) | 2026 |
| Nur rund 16 % der weltweit rund 810.000 Hotelimmobilien erschienen in KI-generierten Empfehlungen auf ChatGPT, Google AI und Perplexity | Vertikale Sichtbarkeitslücke (Hospitality) | ChatGPT, Google AI (Gemini), Perplexity | Hotelworld AI, “World’s Best at AI Index,” Februar 2026 (2,36 Millionen Datenpunkte, 130.884 Immobilien, 30 Länder) (vendor) | 2026 |
Abschnitt 6: KI-Traffic-Volumen und Wachstum
Diese Zahlen messen den Umfang des Traffics, der von KI-Engines auf Websites fließt, und wie schnell dieser Traffic wächst.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPTs wöchentlich aktive Nutzer wuchsen von 400 Millionen (Februar 2025) auf 900 Millionen (Februar 2026) und verarbeiteten über 2,5 Milliarden Anfragen pro Tag | ChatGPT-Skalierung | ChatGPT | OpenAI, öffentliche Ankündigungen, Februar 2025 und Februar 2026 | 2026 |
| Generative-KI-Referrals auf US-Retail-Websites stiegen im Weihnachtsgeschäft 2025 (November-Dezember 2025) um 693 % gegenüber dem Vorjahr | KI-Referral-Traffic-Wachstum (Retail) | Alle Engines | Adobe Analytics, Daten aus mehr als 1 Billion US-Retail-Website-Besuchen, veröffentlicht Januar 2026 | 2026 |
| KI-Traffic auf US-Reise-Websites stieg im Juli 2025 um 3.500 % gegenüber dem Vorjahr, basierend auf mehr als 8 Millionen Besuchen | KI-Referral-Traffic-Wachstum (Reise) | Alle Engines | Adobe Digital Insights, veröffentlicht September 2025 (einzelnes Anbieter-Panel, nicht branchenweit) | 2025 |
| KI-vermittelte Sitzungen wuchsen um 527 % im Vergleich Januar-Mai 2025 zu Januar-Mai 2024, über 19 GA4-Properties hinweg | Jahresvergleich KI-Referral-Wachstum (Multi-Site) | Alle Engines | Previsible, “2025 State of AI Discovery Report” von David Bell (19 GA4-Properties, rund 1,96 Millionen LLM-Sitzungen) (vendor) | 2025 |
| ChatGPT machte im August 2025 rund 20 % der Referral-Klicks bei Walmart und über 20 % bei Etsy aus | Händler-KI-Referral-Anteil | ChatGPT | Similarweb-Daten berichtet von Modern Retail, September 2025 (Referral-Traffic als Anteil, nicht Gesamtbesuche) | 2025 |
| ChatGPT macht im August 2025 fast 15 % des Referral-Traffics zu Target aus | Händler-KI-Referral-Anteil | ChatGPT | Similarweb-Daten berichtet von Modern Retail und Digiday, September 2025 | 2025 |
| Amazon erhält aufgrund bewusster KI-Crawler-Sperren weniger als 3 % seines Referral-Traffics von ChatGPT | Händler-KI-Referral-Anteil (blockiert) | ChatGPT | Similarweb-Daten berichtet von Modern Retail, September 2025 | 2025 |
| KI-vermittelte Sitzungen stiegen im US-Retail im Weihnachtsgeschäft 2025 um 693 %, allein im November um 769 % gegenüber dem Vorjahr | KI-Referral-Anstieg nach Monat (Retail) | Alle Engines | Adobe Analytics, Januar 2026 (1 Billion+ US-Retail-Website-Besuche) | 2026 |
| Ahrefs” Analyse von 17 Millionen Zitierungen ergab, dass von KI zitierter Content im Schnitt 25,7 % frischer ist als nicht zitierter Content | Content-Aktualität und KI-Zitierungen | Mehrere Engines | Ahrefs, Studie Juli 2025 mit 17 Millionen KI-Zitierungen | 2025 |
Abschnitt 7: Conversion-Raten von KI-Traffic
Diese Zahlen messen, was passiert, nachdem ein Besucher über eine KI-Engine ankommt. Anbieter-gemeldete Conversion-Zahlen sind als Richtungswert zu verstehen, nicht als Benchmark.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| Auf Ahrefs” eigener Website machten KI-Suchbesucher (hauptsächlich aus ChatGPT) 0,5 % des Traffics aus, waren aber für 12,1 % der Anmeldungen verantwortlich: ein rund 23-facher Conversion-Vorteil gegenüber traditioneller organischer Suche | Conversion-Premium (einzelne Website) | ChatGPT | Patrick Stox, Ahrefs-Blog, Juni 2025 (Ahrefs-eigene Daten, nicht branchenweit) | 2025 |
| Laut Anbieterstudien von Superprompt und Opollo konvertierten KI-vermittelte Besucher mit rund 14 % gegenüber unter 3 % für Google Organic, ein rund 5-facher Unterschied | Conversion-Premium (B2B-Tech) | Alle Engines | Superprompt (347 Unternehmen, 12,3 Millionen Besuche) und Opollo (312 B2B-IT-Unternehmen) (vendor, nicht unabhängig verifiziert; E-Commerce-Studien zeigen eine deutlich geringere Differenz) | 2025 |
| ChatGPT-vermittelter Traffic konvertierte mit 15,9 %, Perplexity mit 10,5 % und Gemini mit 3 %, jeweils gegenüber 1,76 % für Google Organic, in einer Seer-Interactive-Fallstudie | Conversion nach Engine (einzelner unbekannter Kunde) | ChatGPT, Perplexity, Gemini | Seer Interactive Fallstudie, Oktober 2024-April 2025 (einzelner unbekannter Kunde, Branche nicht offengelegt) | 2025 |
| Laut mehreren Agenturstudien konvertiert ChatGPT-vermittelter Traffic mit rund dem 4-5-fachen der Rate nicht-markenbezogener organischer Suche | Conversion-Premium (Multi-Studien-Bereich) | ChatGPT | Rocket Agency (5,1-fach, 18 Monate, Multi-Branche); Seer Interactive und Superprompt (konsistente Richtung) (Anbieterstudien, nicht unabhängig) | 2025 |
| Eine Search-Engine-Land-Studie aus 2025 mit 94 E-Commerce-Websites ergab, dass ChatGPT-Traffic mit 1,81 % konvertierte gegenüber 1,39 % für nicht-markenbezogene organische Suche, ein Anstieg von 31 % statt einem 5-fachen Premium | Conversion-Premium (E-Commerce, geringer) | ChatGPT | Search Engine Land, Studie mit 94 E-Commerce-Websites, 2025 | 2025 |
Abschnitt 8: Citation-Lift durch Content und Earned Media
Diese Zahlen messen, wie sich bestimmte Content-Entscheidungen in der Praxis auf deine Citation-Raten auswirken.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| Seiten, die in einem Google AI Overview zitiert werden, erzielen rund 120 % mehr organische Klicks pro Impression als nicht zitierte Seiten auf derselben SERP | Klick-Lift durch AIO-Zitierung | Google AI Overviews | Seer Interactive, “AIO Impact on Google CTR: 2026 Update” (53 Marken, 5,47 Millionen gemessene Anfragen, 2,43 Milliarden organische Impressionen) (vendor) | 2026 |
| Selbst zitierte Seiten erhalten noch rund 38 % weniger Klicks pro Impression als Seiten auf SERPs ohne AI Overview | Klick-Abzug gegenüber AI-Overview-freien SERPs | Google AI Overviews | Seer Interactive, dieselbe Studie | 2026 |
| Ein UC-Berkeley-arXiv-Preprint stellte fest, dass strukturierte Daten der drittstärkste Prädiktor für die KI-Citation-Wahrscheinlichkeit waren, verbunden mit einem Lift von +39 %, hinter Metadaten/Aktualität (+47 %) und semantischem HTML (+42 %) | Schema-Lift (ein Preprint) | Brave, Google AIO, Perplexity | Kumar und Palkhouski, arXiv:2509.10762, September 2025 (1.100 URLs, 1.702 Zitierungen) | 2025 |
| Laut Averi.ais selbst veröffentlichtem Benchmark erzielen Original-Research-Seiten Citation-Raten von 38-65 %, verglichen mit 6-15 % für Standard-Blogposts | Citation-Rate nach Content-Typ | Mehrere Engines | Averi.ai, “AI Search Citation Benchmarks 2026” (vendor aggregation; zugrunde liegende Primärstudien nicht unabhängig verifizierbar) | 2026 |
| Laut Conductors CMO Investment Report 2026 sind Organisationen mit hoher AEO-Reife fast 6-mal häufiger Nutzer einer vollständig integrierten AEO-Plattform | Programmreife und Plattformnutzung | Alle Engines | Conductor, “State of AEO/GEO in 2026” (Umfrage unter 250+ Enterprise-CMOs) (vendor) | 2026 |
| Otterly.AI beobachtete einen Anstieg von +1.500 % bei Google-AI-Overviews-Erscheinungen nach einem siteweiten Schema-Rollout, kam aber zu dem Schluss, dass der Lift algorithmisch und nicht schema-bedingt war, da Wettbewerber gleichwertige Entwicklungen ohne Schema-Änderungen verzeichneten | Schema-Experiment-Ergebnis | Google AI Overviews | Otterly.AI, kontrolliertes Experiment auf ihrer eigenen Website (Dezember 2025-März 2026, 319 Prompts, 7 Plattformen) (vendor, eigene Website nur) | 2026 |
| ChatGPTs divergenteste Fan-out-Unteranfragen teilen nur rund 13 % Wortüberschneidung mit dem ursprünglichen Nutzer-Prompt | Anfragen-Fan-out-Divergenz | ChatGPT | Profound, Analyse von 10.000 Prompts, April 2026 (vendor) | 2026 |
| Das Citation-Volumen einer Marke kann über KI-Plattformen hinweg bis zu 615-fach variieren | Plattformübergreifende Citation-Varianz | 10 Plattformen | Superlines, Analyse von 34.234 KI-Antworten über 10 Plattformen (Januar-Februar 2026) (vendor, auf eigener Domain durchgeführt) | 2026 |
Abschnitt 9: llms.txt und Crawler-Zugriff
Diese Zahlen decken die frühe llms.txt-Adoptionslandschaft und das, was über KI-Crawler-Zugriff tatsächlich bekannt ist.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| Mitte 2025 lag die Mainstream-Adoption von llms.txt unter den Top-1.000-Websites bei unter 1 % | llms.txt-Adoptionsrate | Alle Engines | Rankability Research, Juni 2025 | 2025 |
| Eine Massenanalyse des Wix AI Search Lab von 586 indizierten llms.txt-Dateien ergab, dass fast 6 % dieser Seiten für organische Keywords rankten | llms.txt und organisches Ranking | Wix AI Search Lab (Crystal Carter), 2025 (kleine Stichprobe, vendor) | 2025 |
Abschnitt 10: Branchen-Spotlights
Das Citation-Verhalten von KI variiert je nach Branche erheblich. Diese Zahlen bieten einen Ausgangspunkt für branchenspezifische Benchmarks.
| Stat | Kennzahl | Engine | Quelle | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| BrightEdge-Daten zeigen, dass AI Overviews Ende 2024 bis 2025 bei 84-89 % der Healthcare-Suchanfragen erschienen | Healthcare-AIO-Auslöserate | Google AI Overviews | BrightEdge, proprietäres Keyword-Panel-Tracking, 2024-2025 (vendor) | 2025 |
| Eine WebFX-Studie mit mehr als 130.000 US-Healthcare-Anfragen (Juli 2025) ergab, dass 66,9 % der informativen Healthcare-Anfragen AI Overviews auslösten | Informative Healthcare-AIO-Rate | Google AI Overviews | WebFX, Analyse von 130.000+ US-Healthcare-Suchanfragen, 2025 | 2025 |
| Generative-KI-Referrals auf US-Retail-Websites stiegen im Weihnachtsgeschäft 2025 um 693 % gegenüber dem Vorjahr | Retail-KI-Referral-Wachstum | Alle Engines | Adobe Analytics, Januar 2026 (1 Billion+ US-Retail-Website-Besuche) | 2026 |
| Laut einer Anbieterstudie von Hotelworld AI aus 2025 erscheinen nur rund 16 % der weltweiten Hotelimmobilien in KI-generierten Empfehlungen | Hospitality-Sichtbarkeitslücke | ChatGPT, Google AI (Gemini), Perplexity | Hotelworld AI, “World’s Best at AI Index,” Februar 2026 (vendor) | 2026 |
| 17 % der B2B-SaaS-Markenentdeckungen erfolgen jetzt über KI-generierte Antworten, gegenüber 4 % im Vorjahr, laut Data-Mania LLCs eigenem Benchmarking | B2B-SaaS-KI-Entdeckungsrate | ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews | Data-Mania LLC, “AI Search Visibility Benchmarks 2026,” Mai 2026 (vendor, Methodik nicht offengelegt, nicht unabhängig verifiziert) | 2026 |
| Laut EAB geben jetzt 78 % der bildungsbezogenen Google-Suchen ein AI Overview oben in den Ergebnissen aus | Bildung-AIO-Auslöserate | Google AI Overviews | EducationDynamics, “2026 Marketing and Enrollment Management Benchmarks” (vendor, Methodik nicht öffentlich offengelegt) | 2026 |
Was die Zahlen für deine GEO-Strategie bedeuten
Die obigen Daten zeigen mehrere klare Muster:
KI-Engines schöpfen aus einem anderen Quellen-Pool als Google. Nur 12 % der von KI zitierten URLs ranken auch in Googles Top 10 (Ahrefs, August 2025). Wer ausschließlich für Google optimiert, bleibt auf den Plattformen unsichtbar, die jetzt 51 % der B2B-Kaufrecherchen beeinflussen.
Engine-übergreifende Präsenz entsteht nicht automatisch. Nur 11 % der zitierten Domains werden sowohl von ChatGPT als auch von Perplexity geteilt (Profound, Juli 2025). AI Mode und AI Overviews zitieren dieselben URLs nur in 13,7 % der Fälle (Ahrefs, Dezember 2025). Du musst Citations Engine für Engine verdienen.
Drittanbieter-Erwähnungen wiegen mehr als eigene Seiten. Je nach Studie stammen 77 bis 85 % der KI-Zitierungen aus nicht-markeneigenen Quellen. Earned Media auf redaktionellen Seiten und Review-Portalen propagiert sich weit schneller in KI-Antworten als On-Page-Optimierungen allein.
Eine direkte Antwort an den Anfang zu stellen ist der wirkungsvollste strukturelle Schritt. Kevin Indigs Analyse von 1,2 Millionen ChatGPT-Antworten ergab, dass 44,2 % der Zitierungen aus den ersten 30 % des Seiteninhalts stammten. AirOps stellte fest, dass fast 80 % der von ChatGPT zitierten Seiten strukturierte Listen enthalten, verglichen mit 29 % der Google-Top-Ergebnisse.
Schema hebt KI-Zitierungen nicht zuverlässig an. Eine gut kontrollierte Ahrefs-Studie aus 2026 mit 1.885 Seiten fand keinen nennenswerten Anstieg durch das Hinzufügen von JSON-LD-Schema. Die Richtungsbeweise deuten darauf hin, dass Schema für strukturierte Features notwendig ist, aber kein GEO-Beschleuniger.
Tools zum Tracken dieser Kennzahlen
Temso ist die All-in-One-KI-SEO-Plattform, die alle drei Schritte des GEO-Loops (Tracken, Diagnostizieren und Umsetzen) in einem einzigen Pauschalabonnement ab 89 $/Monat abdeckt. Es überwacht über 8 KI-Engines, zeigt Citation-Lücken auf und unterstützt die Content-Umsetzung, ohne zusätzliche Gebühren pro Engine.
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Peec AI ist eine spezialisierte Citation-Monitoring-Plattform mit starker Abdeckung von kaufabsichtlichen Prompts und einem großen Datensatz kommerzieller Anfragen.
Ahrefs Brand Radar bietet eine Datenbank mit 405 Millionen Prompts aus echten Suchanfragen und eignet sich gut für Wettbewerbs-Benchmarking für Teams, die bereits Ahrefs nutzen, als Add-on für 199 $/Monat zu einem Basisplan.
Der vollständige Seite-an-Seite-Vergleich der GEO-Plattformen, einschließlich Preisgestaltung, Engine-Abdeckung und Methodik, findest du unter /rankings/geo-tools. Definitionen für alle Begriffe in den obigen Tabellen stehen unter /glossary.
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