Wir haben 113.775 KI-Zitate gezählt. Nur vier von hundert führen zur Marke selbst.

Die ganze Branche zitiert dieselben zwei Prozentzahlen. Kaum jemand hat nachgezählt.

Wer in den letzten Monaten etwas über KI-Sichtbarkeit gelesen hat, kennt das Muster: KI-Assistenten zitieren tiefliegende, spezifische Unterseiten, schicken die Besucher aber flach, auf Startseiten und interne Suchergebnisseiten. Die Zahlen dazu stammen fast immer aus derselben angloamerikanischen Quelle: 65 Prozent der zitierten URLs zwei bis drei Ebenen tief, 58,8 Prozent des Verweis-Verkehrs auf Startseiten (Search Engine Journal, 05.08.2026).

Es sind gute Zahlen. Sie haben nur zwei Schwächen: Sie beruhen auf Panel-Schätzungen und dem Kundenstamm eines einzelnen Dienstleisters, und sie beschreiben den englischsprachigen Markt.

Wir haben nachgezählt. Nicht geschätzt, nicht hochgerechnet, sondern gezählt, in einem deutschsprachigen Messbestand: 113.775 Zitate aus KI-Antworten, erhoben zwischen 13. Juni und 7. August 2026 über vier Assistenten, in fünf Organisationen aus unterschiedlichen Branchen. Von diesen Zitaten liegen 79.109 auf URL-Ebene und sind damit auf ihre Tiefe hin auswertbar.

Eine Einschränkung gehört an diese Stelle und nicht ans Ende: Die Zitate verteilen sich nicht gleichmäßig über die fünf Organisationen. Der überwiegende Teil stammt aus einer einzigen. Was hier steht, ist deshalb kein Marktdurchschnitt, sondern eine Auszählung mit deutlichem Schwerpunkt.

Deshalb haben wir gegengerechnet, und das Ergebnis steht hier, weil es auch andersherum hätte ausfallen können: Nimmt man die größte Organisation vollständig heraus, liegen 62,5 statt 63,0 Prozent der Zitate auf Ebene zwei und drei, der Startseiten-Anteil steigt von 2,2 auf 3,2 Prozent, und der Anteil eigener Domains sinkt von 3,7 auf 3,0 Prozent. Kein Befund dieses Artikels hängt an einem einzelnen Datenlieferanten. Einzelwerte je Organisation veröffentlichen wir nicht, auch nicht mittelbar über die Restmenge.

Das Ergebnis bestätigt den einen Teil der These fast unheimlich präzise, und es stellt den anderen Teil in ein Licht, das in der Debatte bisher fehlt.

Erstens: Ja, KI-Systeme zitieren tief. 63 Prozent.

Ebene zwei und drei zusammen: 63,0 Prozent. Der angloamerikanische Vergleichswert lautet 65 Prozent. Zwei Prozentpunkte Unterschied zwischen einer Panel-Schätzung und 79.109 gezählten URLs: Das ist keine Übereinstimmung, mit der man rechnen konnte, und sie macht die These deutlich stabiler als jede der beiden Erhebungen allein.

Der bemerkenswerte Wert steht am oberen Rand der Tabelle: Startseiten machen 2,2 Prozent aus. Sie sind als Zitatziel praktisch bedeutungslos. Wer seine Startseite für KI-Assistenten optimiert, optimiert die eine Seite, die sie am seltensten anführen.

Das passt zu einem verbreiteten Befund über das Verhältnis von KI-Zitaten und klassischen Rankings: Eine Semrush-Auswertung fand, dass fast 90 Prozent der von ChatGPT zitierten Seiten in der organischen Suche auf Position 21 oder schlechter stehen (Search Engine Journal, 04.08.2026). Plausibel, und deckungsgleich mit unserer Tiefenverteilung: tiefe, spezifische Seiten ranken selten für Hauptkeywords.

Wir zitieren diese Zahl hier trotzdem nur mit ausdrücklichem Vorbehalt, und zwar aus einem Grund, der uns wichtiger ist als die Zahl selbst (siehe übernächster Abschnitt).

Zweitens: Der eigentliche Befund. 96,3 Prozent der Zitate führen nicht zur Marke.

Von hundert Zitaten in KI-Antworten über eine Marke führen weniger als vier auf die Website dieser Marke. Die übrigen zeigen auf Vergleichsportale, Fachforen, Fachpresse, Videoplattformen, Händler und Branchenverzeichnisse.

Diese Zahl verschiebt die Aufgabe. Die verbreitete Vorstellung von KI-Sichtbarkeit ist: Ich mache meine Website maschinenlesbar, dann wird sie zitiert. Nach dieser Rechnung ist die eigene Website der Schauplatz für weniger als ein Zwanzigstel der Zitate. Der Rest wird auf Seiten entschieden, die der Marke nicht gehören und die sie nicht redaktionell steuert.

Das heißt nicht, dass die eigene Website unwichtig wäre, im Gegenteil, und dazu unten mehr. Es heißt, dass eine Sichtbarkeitsstrategie, die an der eigenen Domain endet, 96 Prozent des Geschehens ausblendet. Die Frage „Wie werde ich zitiert?" ist für die meisten Marken zuerst eine Frage nach den Angaben, die an fremden Stellen über sie stehen, und erst danach eine nach der eigenen Seitenstruktur.

Ein Beispiel, zwei Welten: „Wärmepumpe für Altbau" gegen eine echte Frage

Bevor es um Prozente geht, ein Blick auf denselben Kaufwunsch in beiden Systemen. Erhoben am 8. August 2026, ohne Anmeldung, Standort Deutschland.

Zuerst Google, Suchbegriff wärmepumpe für altbau.

Was der Nutzer zuerst sieht: vier gesponserte Ergebnisse, noch vor dem ersten redaktionellen Treffer. Zwei davon sind Hersteller, ÖkoFEN und Viessmann. Zwei sind Dienstleister: thermondo, ein bundesweiter Einbaubetrieb, und ein regionaler Fachbetrieb, der mit Adresse, Telefonnummer und Öffnungszeiten wirbt. Erst darunter beginnt der redaktionelle Teil, und zwar mit einem hervorgehobenen Ausschnitt von Bosch Home Comfort, gefolgt von vier Fragen, die Google selbst formuliert hat, darunter „In welchen Häusern scheitert die Wärmepumpe?". Weiter unten folgen Finanztip und Viessmann, dann eine Einkaufszeile mit acht Wärmepumpen samt Preisen, und am Ende der Seite noch einmal gesponserte Ergebnisse. Am oberen Rand steht als eigener Reiter der „KI-Modus": Google räumt der maschinellen Antwort eine Tür neben den zehn blauen Links ein.

Das Entscheidende an diesem Bild: Die vier Plätze ganz oben sind gekauft. Wer dort stehen will, kann das bezahlen.

Dann ChatGPT, Eingabe Unsere Ölheizung geht so langsam kaputt und wri möchten sie durch eine Wärmepumoe ersetzen. Welche Herstellen kommen da in Frage.

Zwei Tippfehler, ein ganzer Satz Lebenssituation: So fragen Menschen. Die Antwort enthält kein einziges Anzeigenfeld, sondern:

• eine Tabelle mit neun Herstellern, jeder mit einer Stärke und einer Sterne-Bewertung: Vaillant, Viessmann, Stiebel Eltron und Lambda fünf Sterne, Bosch/Buderus, Wolf, Daikin, Panasonic und NIBE/Alpha Innotec viereinhalb

• eine engere Empfehlung für den konkreten Fall: Vaillant aroTHERM plus, Viessmann Vitocal 250-A, Bosch/Buderus, Stiebel Eltron, Wolf CHA und Lambda

• die Rückfrage nach sieben Angaben zum Haus, Baujahr, Wohnfläche, Personen, Heizkörper, Ölverbrauch, Postleitzahl, PV-Anlage, um in der nächsten Runde „drei bis fünf Modelle konkret" zu vergleichen

• einen Förderabschnitt mit Zahlen (KfW 458, 30 Prozent Grundförderung, 16 Prozent Klimageschwindigkeitsbonus, maximal 28.000 Euro förderfähige Kosten)

Vier Dinge sind daran bemerkenswert, und drei davon werden in der Debatte um KI-Sichtbarkeit übersehen.

Erstens: Es gibt keinen Anzeigenplatz. Viessmann steht in beiden Systemen weit oben. In Google als bezahlte Anzeige, in ChatGPT, weil das Modell die Marke dorthin gestellt hat. Vaillant, in der ChatGPT-Antwort die erste Empfehlung, kommt in den Google-Anzeigen überhaupt nicht vor und taucht auf der Seite nur als Produktkachel in der Einkaufszeile auf. Für die Platzierung in der Assistenten-Antwort gibt es keinen Einkaufsweg. Es gibt nur die Frage, was über eine Marke im Netz auffindbar ist.

Zweitens: Die Maschine bewertet. Eine Suchmaschine sortiert Links; dieser Assistent verteilt Sterne und trifft eine Vorauswahl. Neun Hersteller stehen in der Tabelle, sechs in der engeren Empfehlung, drei sind also genannt und trotzdem aussortiert. Reine Nennung ist damit nicht dasselbe wie Empfehlung, und beides muss getrennt gemessen werden.

Drittens, und das ist der bemerkenswerteste Satz des ganzen Beispiels: Der Assistent wertet die Marke selbst ab. Er schreibt: „Hersteller würde ich erst an zweiter Stelle auswählen", und dann: „Die Qualität des Heizungsbauers ist mindestens so wichtig wie die Marke. Eine hervorragend geplante und eingestellte Panasonic kann besser laufen als eine schlecht geplante Viessmann." Ungefragt. Wer beim Handwerker nicht auffindbar ist, verliert die Empfehlung an der Stelle, an der die Maschine den Handwerker über die Marke stellt, und diese Stelle kommt in derselben Antwort, in der die Marke gerade noch fünf Sterne bekommen hat.

Viertens: Neun Hersteller genannt, kein einziger verlinkt. Sichtbar mit Quellenzeichen ist in dieser Antwort die KfW, bei den Förderzahlen. Die Herstellernennungen tragen keinen Link. Das ist genau die Trennung, um die es in diesem Artikel geht: Nennung und Zitat sind zwei verschiedene Ereignisse. Eine Marke kann in der Kaufberatung fünf Sterne bekommen und daraus keinen einzigen Besucher erhalten.

Die Stichprobe heißt heute Prompt-Korpus, und fast niemand legt sie offen

Genau hier liegt das Problem mit fremden Sichtbarkeitszahlen. Der Unterschied zwischen den beiden Bildern oben ist nicht Google gegen ChatGPT, er ist drei Wörter gegen zwanzig. „Wärmepumpe für Altbau" enthält kein Haus, keine Ölheizung, keine Absicht. Die ChatGPT-Eingabe enthält alles davon, und die Antwort richtet sich danach.

Bei der Semrush-Zahl wissen wir nicht, mit welchen Prompts sie erhoben wurde. Wie viele? Nach welcher Logik ausgewählt? Ein Turn oder mehrere? Aus welchen Kaufphasen, aus welchen Käufergruppen? Ohne diese Angaben ist die Zahl nicht prüfbar, und das ist keine Kleinigkeit, sondern die zentrale methodische Verschiebung dieses Felds.

In der klassischen Suchoptimierung war die Stichprobe ein Keyword. „Wärmepumpe für Altbau", nachvollziehbar, mit einem Suchvolumen versehen, von jedem reproduzierbar. In KI-Assistenten ist die Stichprobe ein Prompt-Korpus: eine Menge frei formulierter Fragen, oft über mehrere Gesprächsrunden hinweg, verteilt über Käufergruppen und Kaufphasen. Und dieses Korpus bestimmt das Ergebnis in einem Ausmaß, das ein Keyword nie hatte.

Das Beispiel oben zeigt es doppelt. Die Antwort endet nicht mit einer Empfehlung, sondern mit der Bitte um sieben Angaben, darunter die Postleitzahl, und dem Versprechen, dann „drei bis fünf Modelle konkret" zu vergleichen. Die eigentliche Kaufentscheidung fällt also in einer Runde, die in dieser Messung noch nicht stattgefunden hat. Und sie fällt unter anderen Quellen: Wer in Runde eins nach Herstellern fragt, bekommt Ratgeber und Vergleichsportale zitiert; wer in Runde drei fragt, wer das vor Ort einbaut, bekommt Verzeichnisse und Handwerkerseiten. Dieselbe Marke, dasselbe Produkt, völlig verschiedene Quellenlage. Wer sein Korpus in Richtung Orientierungsfragen zieht, misst eine andere Welt als jemand, der Kaufabsichtsfragen stellt, und beide können „so zitiert ChatGPT" darüberschreiben.

Deshalb halten wir es für die wichtigste Forderung an dieses noch junge Messfeld: Wer eine Zahl zur KI-Sichtbarkeit veröffentlicht, muss sein Prompt-Korpus offenlegen, Umfang, Auswahllogik, Anzahl der Gesprächsrunden, Verteilung über Phasen und Zielgruppen. Andernfalls ist es eine Umfrage ohne Angabe, wen man befragt hat.

Das verpflichtet uns selbst. Die Antworten, aus denen unsere 113.775 Zitate stammen, gehen auf ein systematisch erzeugtes Korpus zurück: Prompts, die über zwei Achsen aufgespannt werden, Käufergruppe und Kaufphase, und deterministisch gezogen werden, damit dieselbe Konfiguration dieselben Prompts erzeugt. Es ist einstufig, nicht mehrstufig; Mehrrunden-Messung entsteht gerade. Auch das ist eine Einschränkung, und sie steht unten bei den anderen.

Drittens: Ein Negativbefund, der Arbeit spart

Wir hatten vermutet, dass die Zitat-Tiefe von der Kaufphase abhängt, dass Assistenten in der Orientierungsphase eher Überblicksseiten und in der Entscheidungsphase eher tiefe Produkt- oder Preisseiten anführen. Das ist nicht der Fall.

Die Spannweite über alle vier Phasen beträgt 2,7 Prozentpunkte, der Median der Pfadtiefe ist überall identisch. Die Zitat-Tiefe ist eine Eigenschaft des Systems, nicht der Frage. Wer also plant, für verschiedene Kaufphasen unterschiedlich tiefe Seitenstrukturen zu bauen, kann sich diese Achse sparen: Die Unterschiede zwischen den Phasen liegen an anderer Stelle, nicht in der Tiefe.

Viertens: Ein Assistent liefert überhaupt keine Pfade

Beim Auswerten fiel ein Muster auf, das wir nicht gesucht hatten. 34.666 der 113.775 Zitate liegen nur auf Domain-Ebene vor, ohne Pfad. Diese Zahl ist exakt identisch mit der Anzahl der Zitate aus einem der vier gemessenen Assistenten. Die anderen drei liefern ausnahmslos vollständige URLs, dieser eine ausnahmslos keine.

Ob das am Assistenten liegt, der seine Quellen nur als Domain ausgibt, oder an der Art, wie wir seine Antworten verarbeiten, klären wir gerade. Wir nennen den Anbieter deshalb hier noch nicht: Eine Auswertung, die anderen Offenlegung abverlangt, sollte keine ungeprüfte Zuschreibung veröffentlichen.

Erwähnenswert ist es trotzdem, weil es eine methodische Falle offenlegt, in die jede Auswertung dieser Art tappen kann: Wer fehlende Pfade als „Startseite" verbucht, produziert am Ende genau die Zahl, die er beweisen wollte, aus einem Verarbeitungsartefakt. In unserer Auswertung sind diese 34.666 Zitate eine eigene Kategorie und aus jeder Tiefenberechnung ausgeschlossen. Deshalb ist die Basis für alle Tiefenwerte in diesem Artikel 79.109 und nicht 113.775.

Was diese Zahlen nicht sagen

Sie sagen noch nichts darüber, wo ein Besucher landet, nachdem er in einer KI-Antwort geklickt hat. Genau das ist die zweite Hälfte der eingangs zitierten These, 58,8 Prozent auf Startseiten, 28,8 Prozent auf internen Suchergebnisseiten. Diese Zahlen können wir heute nicht bestätigen und nicht widerlegen. Was hier ausgewertet ist, ist die zitierte URL, nicht das Verhalten danach.

Die Unterscheidung ist wichtiger, als sie klingt. Zitierte URL und Landeseite sind zwei verschiedene Dinge, und wer sie in einem Diagramm zusammenwirft, erzeugt eine Kausalität, die in den Daten nicht steht.

Die Lücke ist allerdings schließbar, und wir arbeiten daran: Für Zitate, die auf die eigene Domain einer Marke zeigen, lässt sich der ankommende Besuch markieren und über die Landeseite hinweg bis zu einer Bestellung verfolgen. Der Nachweis wird dann für ein klar benanntes Segment vollständig, und für dieses Segment lässt sich sagen, was ein KI-Zitat wirklich wert war. Zwei Grenzen bleiben dabei bestehen, und sie sind fest: Bei den 96,3 Prozent fremden Zielen kann niemand einen Parameter anhängen, denn das sind Seiten Dritter. Und eine Bestellung ist nur dort messbar, wo direkt verkauft wird; wo über Partner und Fachhandwerk verkauft wird, endet die belegbare Kette bei der Anfrage. Ein Messsystem, das darüber hinaus etwas behauptet, rechnet sich etwas zusammen.

Weitere Grenzen, offen benannt: Fünf Organisationen sind keine repräsentative Stichprobe des deutschsprachigen Marktes, und die Verteilung über diese fünf ist schief, eine stellt die Mehrheit der Zitate. Die Gegenrechnung oben zeigt, dass die Befunde das aushalten, sie macht die Stichprobe aber nicht repräsentativ. Wir weisen die Werte gepoolt aus, weil Einzelwerte je Organisation nichts in einem öffentlichen Text zu suchen haben. Der Zeitraum von acht Wochen ist kurz, und KI-Systeme ändern ihr Zitierverhalten schnell. Die Auswertung umfasst vier Assistenten, nicht alle. Das Prompt-Korpus ist einstufig erhoben, nicht über mehrere Gesprächsrunden, nach dem oben Gesagten die gewichtigste der Einschränkungen. Und dies ist eine Momentaufnahme: Weitere Messläufe sind angesetzt, die Zahlen werden fortgeschrieben, und wenn sie kippen, wird das hier stehen.

Was wir daraus mitnehmen

Tiefe schlägt Startseite. Wenn 63 Prozent der Zitate auf Ebene zwei und drei liegen und 2,2 Prozent auf der Startseite, dann entscheidet die Qualität spezifischer Unterseiten über Zitierfähigkeit, nicht die Hochglanz-Einstiegsseite.

Die eigene Domain wird nicht unwichtiger, ihre Rolle ändert sich. Bei 3,7 Prozent Eigenanteil ist die Website selten das Ziel, auf das verwiesen wird. Sie bleibt aber die Stelle, an der die Angaben herkommen, die Assistenten und Portale weitertragen: Leistungsdaten, Preise, Verfügbarkeiten, Zuständigkeiten, Partnerlisten. Wer eine Zahl auf der eigenen Seite nur in einer Grafik führt, in einem PDF versteckt oder erst nach einem Klick im Browser aufbaut, überlässt die Antwort einer Drittquelle, die sie ungenauer oder veraltet wiedergibt, und korrigiert sie nie wieder ein. Anders gesagt: Je mehr Zitate auf fremde Seiten führen, desto wichtiger wird, dass die eigene Seite maschinenlesbar und sachlich richtig ist. Sie ist nicht mehr das Schaufenster, sie ist die Quelle der Wahrheit.

Und was an fremden Stellen über die Marke steht, gehört zur Sichtbarkeitsarbeit. Bei 96,3 Prozent fremden Zitatzielen ist Präsenz in Fachpresse, Portalen, Foren und Verzeichnissen keine PR-Nebentätigkeit mehr.

Methodik gehört mitveröffentlicht. Wir haben in diesem Artikel jede Basis genannt, eine Kategorie ausgeschlossen, unsere eigene Prompt-Ziehung beschrieben, den Schwerpunkt in den Daten offengelegt und mehrere Dinge aufgeschrieben, die wir nicht wissen. Das ist keine Bescheidenheitsgeste. In einem Feld, in dem dieselben zwei geschätzten Prozentzahlen seit Monaten weiterzitiert werden, ist die Offenlegung der Rechenweise der eigentliche Unterschied zwischen einer Zahl und einem Befund.

Messstand 07.08.2026, Fortschreibung geplant. Datengrundlage: 113.775 gespeicherte Zitate aus Antworten von vier KI-Assistenten, erhoben 13.06. bis 07.08.2026 in fünf Organisationen, mit deutlichem Schwerpunkt auf einer davon. Tiefenauswertung auf 79.109 Zitaten mit vollständiger URL. Gegenrechnung ohne die größte Organisation auf denselben Feldern durchgeführt. Klassifikation deterministisch nach einem versionierten Regelwerk, ohne Sprachmodell; die Regeln wurden vor der Auswertung festgelegt und nach einer Handstichprobe von 50 Fällen in zwei Punkten korrigiert. Keine Einzelwerte je Organisation, keine Domainlisten.