Eine KI ist keine Suchmaschine, und deshalb lässt sich ihre Nachfrage nicht aus Suchvolumen ableiten

Es gibt eine Frage, die jeder stellt, sobald er anfängt, sich für KI-Sichtbarkeit zu interessieren: Wie oft fragt eigentlich jemand eine KI nach dem, was ich verkaufe?

Die Frage ist berechtigt. Ohne sie weiß niemand, ob sich Aufwand lohnt. Und sie ist unbequem, weil die ehrliche Antwort lautet: Das kann derzeit niemand messen, der nicht selbst eine KI betreibt.

Wo eine berechtigte Frage auf eine unbequeme Antwort trifft, entstehen Schätzungen. Eine davon ist gerade gut dokumentiert worden, und weil sie gut dokumentiert ist, kann man an ihr etwas zeigen.

Wie die Ableitung funktioniert

Ahrefs hat im August offengelegt, wie ihre Kennzahl „AI adjusted volume" entsteht. Zwei Schritte:

Zuerst wird jedem Prompt ein übergeordnetes Keyword zugeordnet und dessen Google-Suchvolumen nachgeschlagen. Dann wird dieses Volumen mit einem plattformspezifischen Verhältnis multipliziert. Dieses Verhältnis stammt aus den eigenen Traffic-Daten des Anbieters: aus dem Verkehr, der von KI-Plattformen auf Websites ankommt, im Verhältnis zum organischen Google-Verkehr.

Bemerkenswert ist, was der Anbieter selbst dazuschreibt. Die Zahl tauge ausdrücklich nicht dafür, AEO-Kennzahlen abzuleiten, nicht für die Größe eines adressierbaren Marktes und nicht dafür, zu messen, wie viele Menschen eine Marke in einer bestimmten KI-Antwort gesehen haben.

Das ist ehrlicher als vieles, was gerade verkauft wird. Wer diese Einschränkung liest und trotzdem eine Marktgröße daraus baut, hat sie überlesen und nicht der Anbieter sie verschwiegen.

Was in Schritt eins verloren geht

Ein Prompt ist keine Suchanfrage mit mehr Wörtern. Er ist eine andere Sache.

„Welche Espressomühle unter 300 Euro für jemanden, der morgens schnell sein muss und keinen Lärm mag" enthält ein Budget, einen Anlass, eine Einschränkung und ein implizites Ausschlusskriterium. Ordnet man dem ein übergeordnetes Keyword zu, bleibt „espressomühle". Das ist die Suchanfrage von 2015, und genau die Bestandteile, die eine KI-Antwort formen, sind weg.

Der Unterschied ist nicht akademisch. Er entscheidet, welches Produkt genannt wird. Bei „espressomühle" gewinnt, wer für den Kategoriebegriff sichtbar ist. Bei der langen Frage gewinnt, wer eine Quelle hat, in der Lautstärke, Aufwärmzeit und Preis nebeneinander stehen. Das sind zwei verschiedene Aufgaben, und die eine sagt über die andere wenig.

Was in Schritt zwei verloren geht

Der zweite Schritt ist der interessantere. Das Verhältnis, mit dem multipliziert wird, stammt aus KI-Verweis-Verkehr. Also aus Klicks.

Klicks sind der sichtbare Rest der KI-Nutzung, und zwar der kleinste. Der ganze Punkt einer KI-Antwort ist, dass der Nutzer sie liest und nicht weiterklickt. Wer Nachfrage aus Klicks hochrechnet, rechnet aus dem Verhalten derjenigen hoch, bei denen die Antwort gerade nicht funktioniert hat.

Das ist kein Vorwurf an die Methode. Es ist die Beschreibung dessen, was passiert, wenn man ein Verhältnis zwischen zwei Größen bildet, von denen die eine systematisch kleiner wird.

Und jetzt der Teil, der uns betrifft

An dieser Stelle wäre es bequem zu schreiben, dass wir diesen Weg geprüft und verworfen haben.

Das stimmt nicht.

Im Juli steht in unserem eigenen Arbeitsprotokoll der Vorschlag, Suchvolumen je Prompt-Cluster als Nachfrage-Tendenz in unser Produkt zu legen. Das ist derselbe Ansatz mit einem anderen Datenlieferanten. Er wartet seit sechs Wochen auf eine Entscheidung. Wir haben ihn nicht verworfen, wir haben ihn liegen lassen, und der Unterschied zwischen beidem ist genau die Weitsicht, die wir uns sonst hier zuschreiben würden.

Es kommt dazu, dass in unserem Produkt bereits eine Zahl dieser Bauart steht. Eine Kachel zeigt Suchvolumen für die Kategoriebegriffe eines Kunden, und daneben stand bis heute der Satz, diese Kachel entscheide, ob ein Thema Nachfrage hat.

Der erste Teil ist richtig, Suchvolumen misst Suchdruck. Der zweite Teil lässt offen, welche Nachfrage gemeint ist, und er steht in einer Ansicht, die KI-Sichtbarkeit heißt. Ein Leser bezieht das auf KI. Das kann die Zahl nicht tragen, aus denselben zwei Gründen, die wir oben beschrieben haben.

Wir haben deshalb eine andere Beschriftung vorgeschlagen: dass die Kachel Suchdruck in klassischer Suche misst, dass sie beantwortet, ob ein Thema überhaupt jemanden interessiert, und dass sie nicht sagt, wie oft jemand eine KI danach fragt. Zwei Sätze, ein Verzicht. Die Kachel verliert dabei nichts an Nutzen.

Zwei Fragen, und wer sie verwechselt, misst die falsche

Es hilft, die Sache in zwei Fragen zu zerlegen, weil fast der ganze Streit darauf beruht, dass sie durcheinandergehen.

Die erste Frage lautet: Wie viele Menschen fragen überhaupt danach? Sie ist die interessantere, und sie kann derzeit niemand beantworten, der nicht selbst eine KI betreibt. Alles, was dazu am Markt angeboten wird, ist eine Schätzung. Das gilt auch für uns.

Die zweite Frage lautet: Was fragen die Menschen, die bei dir ankommen, und was holt sich eine KI von deinen Seiten? Diese Frage ist beantwortbar, und zwar ohne Umrechnungsfaktor.

Der Unterschied klingt nach einer Einschränkung, und er ist eine. Er ist aber auch der Grund, warum die zweite Frage belastbare Antworten hat und die erste nicht.

Was statt einer Schätzung möglich ist

Vier Dinge lassen sich beobachten statt hochrechnen, und sie sind unterschiedlich viel wert.

Welche Fragen jemand aufklappt. Wenn auf einer Produktseite Fragen stehen und ein Besucher eine davon öffnet, ist das ein Fakt und keine Ableitung. Kein Keyword, kein Faktor. Die Grenze gehört dazu: es sind Menschen, die bereits da sind.

Was Besucher im Freitext fragen. Das ist der wertvollste Teil und der am meisten unterschätzte. Eine im Chat gestellte Frage kommt in der Formulierung des Fragenden an, mit Budget, Anlass und Einschränkung, also mit genau den Bestandteilen, die bei einer Keyword-Ableitung verlorengehen. Es ist das Nächste an echten Prompts, was jemand haben kann, ohne selbst ein Modell zu betreiben.

Welche Seiten eine KI tatsächlich abgeholt hat. Serverseitig gemessen, mit Zeitpunkt und, wo der Anbieter eine Adressliste veröffentlicht, mit einer Bestätigung, dass der Abruf wirklich von dort kam. Wichtig ist, was das nicht ist: ein Abruf ist kein Zitat und keine Empfehlung. Er ist der Nachweis, dass gelesen wurde.

Welche Fragen man beantworten könnte, aber nicht beantwortet. Aus den eigenen Materialien lässt sich ableiten, wozu ein Unternehmen etwas zu sagen hätte. Für sich genommen ist das keine Nachfrage, sondern eine Angebotslücke.

Interessant wird es im Schnitt der Punkte. Eine Frage, die Besucher wirklich gestellt haben und die aus vorhandenem Material beantwortbar wäre, aber auf keiner Seite steht, ist die einzige dieser vier Beobachtungen, die unmittelbar eine Aufgabe ergibt. Sie ist weder geschätzte Nachfrage noch abstraktes Potenzial. Sie ist eine Lücke zwischen etwas Gefragtem und etwas Vorhandenem.

Keine dieser vier Beobachtungen beantwortet die erste Frage. Sie beantworten die zweite, und sie tun es ohne Zwischenschritt über eine fremde Suchmaschine.

Warum wir trotzdem nicht behaupten, es besser zu wissen

Es wäre naheliegend, aus dem vorigen Abschnitt ein Verkaufsargument zu machen. Wir lassen es, und zwar aus einem Grund, der uns selbst betrifft.

Alle vier Beobachtungen setzen voraus, dass jemand bereits bei dir angekommen ist oder dass eine KI deine Seite bereits kennt. Wer wissen will, wie groß das Interesse bei denen ist, die noch nie von ihm gehört haben, bekommt darauf keine Antwort. Genau diese Frage versucht eine Schätzung zu beantworten, und dass sie es schlecht tut, macht sie nicht überflüssig.

Wer die erste Frage beantwortet haben will, bekommt von uns eine Schätzung oder gar nichts. Wir halten gar nichts derzeit für die ehrlichere Antwort, und das ist eine Position, keine Leistung.

Was daraus folgt

Für jede Zahl, die jemandem als KI-Nachfrage angeboten wird, lohnen sich drei Fragen.

Woraus ist sie abgeleitet? Wenn die Antwort Suchvolumen enthält, misst sie Suchmaschinen-Verhalten und rechnet es um.

Woraus stammt der Umrechnungsfaktor? Wenn die Antwort Klicks enthält, stammt er aus dem kleiner werdenden Teil der Nutzung.

Und was sagt der Anbieter selbst über die Grenzen? Bei der hier beschriebenen Methode steht die Antwort in der eigenen Dokumentation, und sie ist deutlicher als das, was Dritte daraus machen.

Eine KI ist keine Suchmaschine. Solange das stimmt, bleibt jede aus Suchvolumen abgeleitete KI-Nachfrage eine Übersetzung zwischen zwei Sprachen, in der die Grammatik verloren geht. Das kann nützlich sein. Es ist nur keine Messung.

Belege

• Ahrefs, How Ahrefs Estimates AI Search Demand (ahrefs.com/blog/how-ahrefs-estimates-ai-search-demand), abgerufen am 21.08.2026

• Eigene Unterlagen: Vorschlag „Suchvolumen je Prompt-Cluster als Nachfrage-Tendenz", 07.07.2026, seitdem unentschieden

• Eigenes Produkt: Kachel „Kategorie-Nachfrage" im Opportunity-Board, Beschriftung geändert am 21.08.2026