ChatGPT empfiehlt Ihre Wettbewerber nicht, weil es sie „bevorzugt“. Wird es um eine Empfehlung gebeten, setzt es seine Antwort aus zwei Materialien zusammen: dem, was es aus dem Training behalten hat, und dem, was die Webseiten sagen, die es im Moment der Frage konsultiert. Wenn Ihre Wettbewerber immer wieder auftauchen und Sie nicht, liegt das fast immer daran, dass diese Quellen über sie sprechen, und nicht (oder kaum) über Sie. Hinzu kommt, dass die Antworten von Durchlauf zu Durchlauf variieren: Eine einzelne Antwort beweist nichts, in keine Richtung.
Was passiert, wenn Sie eine KI um eine Empfehlung bitten
Fragen Sie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity „welches Unternehmen würden Sie für [Ihre Branche] in [Ihrer Stadt] empfehlen?“. In den meisten Fällen formuliert die Engine die Frage um, startet eine Websuche, liest eine Handvoll Ergebnisse und schreibt dann eine Synthese, in der sie einige Unternehmen nennt (und oft ihre Quellen zitiert).
Zwei direkte Konsequenzen:
- Die Antwort hängt von den an diesem Tag konsultierten Quellen ab. Die Engine „kennt“ Ihren Markt nicht: Sie gibt wieder, was die Seiten sagen, die sie für relevant hielt (Vergleichsartikel, Verzeichnisse, Presse, Bewertungen, Leistungsseiten).
- Dieselbe Frage liefert nicht immer dieselbe Antwort. Zweimal gestellt, kann sie zwei verschiedene Listen ergeben. Deshalb stützt sich jede seriöse Messung auf Wiederholungen: Unsere Erhebungen stellen jede Frage mehrmals pro Engine und berechnen eine Zitierrate, nie ein Ja oder Nein.
Die häufigsten Gründe, wie sie sich in der Messung zeigen
- Die konsultierten Quellen sprechen über Ihre Wettbewerber, nicht über Sie. Die Engines stützen sich stark auf Inhalte Dritter: Artikel „die besten X in Y“, Fachverzeichnisse, Lokalpresse, Bewertungsplattformen. Wenn Sie dort fehlen, hat die Engine schlicht kein Material, um Sie zu zitieren.
- Deren Online-Präsenz ist leichter aufzugreifen. Ein Name, der überall gleich geschrieben wird, Seiten, die klar sagen, wer was, wo und für wen tut: Das kann eine Engine mühelos extrahieren und wiedergeben. Eine unscharfe oder verstreute Präsenz lässt sich schlecht zitieren.
- Ihre Sichtbarkeit lebt woanders. Mundpropaganda, geschlossene Netzwerke und Messenger hinterlassen keine öffentliche Spur: Was nicht im offenen Web geschrieben steht, speist keine KI-Antworten.
- Sprache und Geografie zählen. Eine auf Deutsch gestellte Frage zieht vor allem deutschsprachige Quellen heran; ein Unternehmen, das nur in einer anderen Sprache sichtbar ist, startet auf diesem Terrain mit einem Handicap.
- Die Ziehung fiel zu Ihren Ungunsten aus. In unseren Messungen kann ein Unternehmen in jeder zweiten Antwort erscheinen, oder in jeder zehnten. Wenn Sie nur einmal getestet haben, haben Sie eine Ziehung gesehen, keinen Trend.
Was unsere Messungen zeigen
Seit Juni 2026 stellen wir jede Woche Panels von Fragen an die vier großen Engines (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity), mit Wiederholungen, in mehreren Märkten. Einige Befunde kehren durchgängig wieder:
- Jede Engine hat ihr eigenes Podium. Bei derselben Frage sind die Namen, die eine Engine am häufigsten zitiert, nicht die einer anderen. „Warum empfiehlt ChatGPT meine Wettbewerber“ ist deshalb eine Frage, die Engine für Engine gestellt werden muss: Die Antwort fällt unterschiedlich aus.
- Als Quelle zitiert zu werden ist nicht dasselbe wie empfohlen zu werden. Eine Website kann zu den von den Engines meistkonsultierten Seiten gehören, ohne dass das Unternehmen je in den Antworten genannt wird. Auch das Umgekehrte existiert.
- Guter Ruf und ausbleibende Empfehlungen koexistieren. Ein Unternehmen kann sehr gut behandelt werden, wenn man die KI nach seinem Namen fragt, und fast nie erscheinen, wenn ein Kunde um eine Empfehlung bittet, ohne es zu nennen. Das sind zwei verschiedene Messungen.
- Engines lieben Inhalte, die vergleichen. Die am häufigsten wiederverwendeten Quellen sind oft Seiten Dritter, die einordnen, vergleichen oder eine Frage beantworten, mehr als die Websites der Unternehmen selbst.
Was Sie konkret tun können
1. Messen Sie, bevor Sie Schlüsse ziehen. Etablieren Sie eine Basislinie: die Fragen, die ein Kunde stellen würde, fortlaufend an mehrere Engines gestellt, mit Wiederholungen. Genau das leistet ein KI-Ranking-Tracker; die vollständige Methode ist auf unserer Methodenseite beschrieben.
2. Schauen Sie auf die Quellen, nicht nur auf die Namen. Die Seiten, die die Engines bei Ihren Fragen zitieren, sind Ihre Arbeitsliste: Dort müssen Sie existieren. Ein Vergleichsartikel, in dem Sie fehlen, ein Verzeichnis, in dem Ihr Eintrag leer ist, ein Presseartikel, der Sie nicht erwähnt: Das sind konkrete Projekte.
3. Veröffentlichen Sie, was Engines aufgreifen können. Seiten, die die Fragen Ihrer Kunden klar beantworten, eine konsistente Darstellung dessen, wer Sie sind und was Sie tun, überall dieselben Informationen. Diese Hebel beschreiben wir im Detail auf unserer Methodenseite.
4. Messen Sie über die Zeit erneut. Korpora und das Verhalten der Engines entwickeln sich weiter; nur eine Langzeitverfolgung trennt echten Fortschritt von einem Zufall der Ziehung.
Niemand kann garantieren, dass eine KI Sie zitiert, und Sie sollten jedem misstrauen, der es verspricht. Steuern lässt sich Ihre Präsenz in den Quellen, aus denen die Engines schöpfen, und die Messung der Wirkung über die Zeit.
Zum Weiterlesen
Prüfen Sie zunächst, wo Sie stehen: unsere Tracking-Seite erläutert das Messprotokoll samt seiner Grenzen. Für das Vokabular der Disziplin siehe „Was ist GEO?“.