GeoUp-Auswertung von 12.769 KI-Antworten zu 27 Unternehmen aus dem DACH-Raum: Jedes dritte Unternehmen ist für KI-Systeme unsichtbar, zwischen den Systemen liegt Faktor 4,5. Und zitiert wird selten die eigene Website. Die Zahlen, die Muster, die Konsequenzen.
Wie sichtbar sind Unternehmen in den Antworten von ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude? Unsere Auswertung von 12.769 KI-Antworten zu 27 Unternehmen zeigt: Im Median werden Unternehmen in nur 2,5 Prozent der relevanten KI-Antworten genannt. Jedes dritte Unternehmen tauchte bei der Erstmessung in keiner einzigen Antwort auf. Sichtbarkeit in KI-Antworten ist damit kein Selbstläufer, sondern eine messbare und gestaltbare Größe.
Zwischen Januar und Juli 2026 haben wir für 27 Unternehmen aus dem DACH-Raum 100 vollständige Messläufe durchgeführt. In jedem Messlauf beantworten die fünf KI-Systeme ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity und Google AI Overviews jeweils 25 bis 35 realistische Nutzerfragen aus der Branche des Unternehmens: Empfehlungs-, Vergleichs- und Preisfragen. Als Präsenz zählt der Anteil der Antworten, in denen das Unternehmen namentlich oder über seine Domain vorkommt. Die Gesamtzahl von 12.769 Antworten enthält zusätzlich kürzere Schnellcheck-Läufe; alle Präsenz-Kennzahlen beziehen sich auf die vollständigen Messläufe. Demo- und Testdaten wurden ausgeschlossen. Die Auswertung ist eine Stichprobe unserer Messbasis, keine repräsentative Erhebung für alle deutschen Unternehmen.
Der auffälligste Befund steht ganz am Anfang jeder Messreihe: 9 der 27 Unternehmen wurden bei ihrer Erstmessung in keiner einzigen KI-Antwort genannt. Null Nennungen in über hundert Antworten, und das bei Fragen, bei denen genau diese Unternehmen eine plausible Empfehlung gewesen wären. Der Median aller Erstmessungen liegt bei 2,5 Prozent. Anders formuliert: Die Hälfte der Unternehmen taucht in höchstens einer von vierzig relevanten KI-Antworten auf.
Dass es auch anders geht, zeigen die Ausreißer nach oben: Zwei etablierte Produktmarken starteten mit über 30 Prozent Präsenz. Bekanntheit, jahrzehntelange Berichterstattung und ein dichtes Netz an Erwähnungen zahlen direkt auf KI-Sichtbarkeit ein.
Dieselben Unternehmen, dieselben Fragen, fünf Systeme, und die Ergebnisse unterscheiden sich deutlich: Perplexity nannte die untersuchten Unternehmen in 10,3 Prozent der Antworten (2.914 Antworten), Gemini in 10,2 Prozent (2.887), ChatGPT in 10,0 Prozent (1.936). Google AI Overviews lag bei 3,9 Prozent (1.058), Claude bei 2,3 Prozent (2.914). Das sichtbarste System (Perplexity, 10,3 Prozent) nennt Unternehmen damit rund viereinhalbmal so oft wie das zurückhaltendste (Claude, 2,3 Prozent). Genau dieses Verhältnis ist der Faktor 4,5.
Wer seine KI-Sichtbarkeit nur in einem System prüft, kennt also bestenfalls ein Fünftel der Wahrheit. Ein Unternehmen kann bei Perplexity regelmäßig empfohlen werden und für Claude-Nutzer praktisch nicht existieren.
885 der 966 Nennungen (92 Prozent) standen in Listen- oder Ranking-Antworten wie „Die besten Anbieter für …“, nur 81 Nennungen im Fließtext. Und wer genannt wird, steht häufig weit oben: 36 Prozent aller Nennungen (343 von 966) standen auf Platz eins der jeweiligen Liste. Die relevante Frage ist also nicht nur „Werde ich genannt?“, sondern „Schaffe ich es in die Liste, und an welche Position?“.
65 Prozent der Nennungen (627 von 966) liefen über die Domain des Unternehmens, nur 35 Prozent (339) über den ausgeschriebenen Markennamen. KI-Systeme arbeiten stark quellen- und linkbasiert; die Website-Adresse ist für sie ein stabilerer Anker als der Markenname. Uneinheitliche Domains, Namensvarianten und verwaiste Alt-Domains kosten deshalb direkt Sichtbarkeit.
56 Prozent aller ausgewerteten KI-Antworten (7.153 von 12.769) verlinkten Quellen, im Schnitt rund acht pro zitierender Antwort. Zusammen sind das 56.656 Quellen-Links auf 12.261 verschiedene Domains. Das Muster in den Top-Quellen ist deutlich: Ganz vorn stehen YouTube, Branchen- und Anbieterverzeichnisse (etwa sortlist.de, wlw.de, gelbeseiten.de), Reddit, Fachmedien (etwa omr.com, chip.de), Presseportale (etwa openpr.de, presseportal.de) und Wikipedia.
Die KI zitiert also selten die Unternehmens-Website selbst. Sie zitiert die Orte, an denen über das Unternehmen geschrieben wird. Wer in KI-Antworten vorkommen will, braucht Präsenz genau dort: in Verzeichnissen, Fachmedien und Presseportalen, mit konsistenten, maschinenlesbaren Daten.
Zwischen zwei Monatsmessungen schwankte die Präsenz einzelner Unternehmen um bis zu 23 Prozentpunkte: Ein Bau-Dienstleister fiel von 40,8 auf 17,3 Prozent, ein Einzelhändler bewegte sich innerhalb von zwei Monaten von 24,1 über 6,7 auf 12,0 Prozent. Das deckt sich mit dem Stand der Forschung: KI-Antworten variieren von Tag zu Tag erheblich, Einzelmessungen sind Momentaufnahmen. Belastbar wird das Bild erst als Monatsreihe über mehrere Systeme.
Dass sich echte Bewegung trotzdem klar abzeichnet, zeigt ein Beispiel aus der Messreihe: Ein regionaler Dienstleister steigerte seine Präsenz innerhalb von zwei Monaten von 5,0 auf 14,2 Prozent und hielt das Niveau auch in den Folgemessungen.
Unsere Beobachtungen passen zu den Ergebnissen der aktuellen GEO-Forschung, die wir in unserer Meta-Studien-Übersicht eingeordnet haben: Wörtliche Zitate im eigenen Content erhöhten die positionsgewichtete Präsenz in Tests um 41 Prozent, Statistiken und klare Quellenangaben jeweils um rund 25 Prozent (Aggarwal et al. 2024). Als robustester Faktor über 252.000 Testläufe erwies sich schlicht thematische Relevanz (Vishwakarma et al. 2026). Daraus ergeben sich fünf konkrete Schritte:
„Die meisten Unternehmen wissen schlicht nicht, dass sie in KI-Antworten nicht vorkommen, weil sich niemand dafür zuständig fühlt. Unsere Daten zeigen: Sichtbarkeit in KI-Antworten ist messbar, vergleichbar und veränderbar. Aber nur, wer misst, sieht das Problem.“ David Sroka, Gründer von GeoUp
Transparenz gehört zu dieser Serie, also haben wir den Messprozess auch auf uns selbst angewendet. GeoUp ist als Unternehmen gerade erst gestartet, und unsere erste eigene Messung im Juli 2026 zeigt genau das: null Nennungen in 295 KI-Antworten zu Fragen rund um KI-Sichtbarkeits-Software und Generative Engine Optimization. Jedes junge Unternehmen beginnt bei null, das gilt auch für uns. Und wie die Auswertung oben zeigt, stehen dort anfangs selbst etablierte Firmen. Die am häufigsten zitierte „Konkurrenz“ bei diesen Fragen ist übrigens keine Software, sondern arXiv: KIs zitieren Forschungspaper, weil es kaum zitierfähige deutschsprachige Anbieter-Inhalte gibt. Für uns ist das eine offene Bühne, und wir nutzen sie als Fallstudie in eigener Sache: Ab jetzt veröffentlichen wir unsere Monatswerte regelmäßig, wenden unsere eigenen Werkzeuge auf uns selbst an und dokumentieren öffentlich, was wirkt und was nicht.
Wie wird KI-Sichtbarkeit gemessen? Ein Messlauf stellt fünf KI-Systemen 25 bis 35 realistische Nutzerfragen aus der Branche des Unternehmens und wertet aus, in wie vielen der 108 bis 165 Antworten das Unternehmen namentlich oder per Domain vorkommt, inklusive Position in Listen-Antworten und zitierter Quellen.
Warum unterscheiden sich die KI-Systeme so stark? Jedes System nutzt eigene Trainingsdaten, Websuche-Anbindungen und Quellenpräferenzen. In unserer Auswertung lag zwischen dem sichtbarsten System (Perplexity, 10,3 Prozent) und dem zurückhaltendsten (Claude, 2,3 Prozent) Faktor 4,5, bei identischen Unternehmen und Fragen.
Reicht eine einmalige Messung? Nein. KI-Antworten schwanken erheblich; in unserer Messreihe bewegten sich einzelne Unternehmen zwischen zwei Monatsmessungen um bis zu 23 Prozentpunkte. Belastbare Aussagen entstehen erst durch regelmäßige Messungen über mehrere Systeme hinweg.
Was kann ein Unternehmen konkret tun, um in KI-Antworten aufzutauchen? Die empirisch belegten Hebel: Inhalte, die konkrete Nutzerfragen direkt beantworten; echte Zahlen, Zitate und Quellenangaben im eigenen Content; gepflegte Präsenz in Verzeichnissen, Fachmedien und Presseportalen; konsistente Domain und maschinenlesbare Unternehmensdaten. Stand: Juli 2026.
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