Wie zuverlässig sind KI-Markenempfehlungen eigentlich? Frag ChatGPT heute nach den besten Anbietern in deiner Branche, frag morgen noch einmal – und du bekommst mit hoher Wahrscheinlichkeit eine andere Liste. Eine Studie von SparkToro und dem KI-Tracking-Start-up Gumshoe.ai hat das jetzt mit handfesten Zahlen belegt [sparktoro.com, 27.01.2026]. Fast 3.000 KI-Antworten wurden dafür ausgewertet – und das Ergebnis räumt mit einer verbreiteten Annahme auf: dass ein gutes „Ranking“ in ChatGPT oder Google AI Overviews etwas Stabiles ist, das sich wie eine klassische Google-Position tracken lässt.
Was die Studie gemacht hat
600 Freiwillige haben über rund eine Woche zwölf vorgegebene Prompts durch ChatGPT, Claude und Google AI (Overviews bzw. AI Mode) laufen lassen – jeder Prompt 60 bis 100 Mal pro Werkzeug, in Summe 2.961 Antworten [sparktoro.com]. Zusätzlich haben 142 weitere Freiwillige ihre eigenen Prompts formuliert, um zu prüfen, wie unterschiedlich echte Nutzer überhaupt fragen. Ergebnis: Die durchschnittliche sprachliche Ähnlichkeit zwischen diesen Prompts lag bei nur 0,081 – Menschen formulieren dieselbe Absicht auf sehr unterschiedliche Weise.
KI-Markenempfehlungen wiederholen sich fast nie
- Die Chance, bei 100 Anfragen zweimal exakt dieselbe Markenliste zu bekommen, liegt bei ChatGPT und Google AI unter 1 % [sparktoro.com]. Bei Claude ist sie etwas höher.
- Dieselbe Reihenfolge innerhalb der Liste kommt nur bei rund 1 von 1.000 Anfragen vor.
- Beispiel aus der Studie: Eine Organisation namens „City of Hope“ wurde in 69 von 71 ChatGPT-Antworten überhaupt genannt – aber nur 25 Mal an erster Stelle. Die genaue Platzierung nennen die Autoren deshalb „pure Zufall“ [sparktoro.com].
Gleichzeitig zeigt die Studie: Marken, die thematisch wirklich stark mit einer Frage verknüpft sind, tauchen trotzdem sehr verlässlich auf. Bei einem Test rund um Kopfhörer kamen die bekanntesten Marken in 55 bis 77 % aller 994 Antworten vor, bei den stärksten Anbietern laut Gumshoe-Daten sogar in 90 bis 100 %. Die Sichtbarkeit ist also deutlich stabiler als der Rang – das zeigt auch die Grafik unten.
Sichtbarkeits-Rate statt Ranking-Position
Die Autoren ziehen daraus eine klare Empfehlung: Wer die eigene KI-Sichtbarkeit beobachten will, sollte nicht auf eine einzelne Anfrage schauen und schon gar nicht auf eine angebliche „Position“ in ChatGPT. Sinnvoller ist es, denselben Themenkreis mit vielen unterschiedlichen Prompts mehrfach abzufragen und zu zählen, wie oft die eigene Marke überhaupt auftaucht – die Sichtbarkeits-Rate. Tools, die dir eine feste „KI-Ranking-Position“ verkaufen, bezeichnen die Studienautoren als irreführend [sparktoro.com].
Ich sehe das bei eigenen Tests für Kundenprojekte ähnlich: Wenn ich dieselbe Frage fünf Mal hintereinander in ChatGPT eingebe, bekomme ich selten exakt dieselbe Antwort. Ein einzelner Screenshot „ChatGPT empfiehlt meine Firma“ sagt deshalb wenig über echte KI-Markenempfehlungen aus. Interessant wird es erst, wenn man das über viele Anfragen hinweg beobachtet – und genau da setzen auch die bisherigen Sichtbarkeits-Auswertungen an, über die ich hier schon geschrieben habe.
Was das für dein Unternehmen bedeutet
Für ein KMU in DACH heißt das vor allem drei Dinge:
- Nicht nach einer einzigen Anfrage urteilen. Weder positiv noch negativ – eine einzelne Antwort ist Stichprobe, kein Beweis.
- Auf Themen-Autorität setzen statt auf Keyword-Tricks. Marken, die inhaltlich klar zu einem Thema gehören, tauchen verlässlicher auf als solche, die nur ein Keyword in die Seite gepackt haben – das deckt sich mit dem, was ich schon zu unsichtbaren Top-10-Betrieben in ChatGPT geschrieben habe.
- Regelmäßig und mit mehreren Prompts testen. Lieber einmal im Monat zehn realistische Kundenfragen durch ChatGPT, Claude und Google AI laufen lassen, als einmalig eine Frage zu stellen und das Ergebnis für bare Münze zu nehmen.
Das passt auch zu den beiden anderen Studien, die ich hier schon eingeordnet habe: dass 76 Prozent der heimischen KMU in ChatGPT, Perplexity und Google-KI gar nicht vorkommen, und dass AI Overviews sich bei Kaufsuchen verdoppelt haben. Wer schon unsichtbar ist, für den sind zufällige KI-Markenempfehlungen ohnehin zweitrangig – zuerst muss die Grundsichtbarkeit stehen.
Häufige Fragen
Kann ich meine Position in ChatGPT überhaupt gezielt verbessern?
Eine feste Position wie bei Google gibt es laut der Studie praktisch nicht – die Reihenfolge innerhalb einer Antwort ist weitgehend Zufall [sparktoro.com]. Was du beeinflussen kannst, ist, wie oft deine Marke überhaupt in den Antworten auftaucht. Das gelingt über Themen-Autorität, klare Fakten auf deiner Seite und Erwähnungen auf anderen vertrauenswürdigen Seiten.
Was bedeutet „Sichtbarkeits-Rate“ bei KI-Markenempfehlungen genau?
Du stellst denselben thematischen Bereich mehrfach als unterschiedlich formulierte Frage und zählst, in wie vielen Antworten deine Marke überhaupt genannt wird – egal an welcher Stelle. Je höher dieser Prozentsatz, desto stabiler deine KI-Sichtbarkeit.
Soll ich deshalb auf KI-Sichtbarkeits-Tools verzichten?
Nicht grundsätzlich, aber mit gesundem Misstrauen. Die Studienautoren empfehlen, sich vor einer Zahlung erklären zu lassen, mit wie vielen Prompts und Durchläufen ein Tool arbeitet und ob sich die Methodik nachvollziehen lässt [sparktoro.com]. Ein Tool, das dir eine exakte „Rang 3 in ChatGPT“-Zahl verkauft, sollte diese Frage beantworten können.
Hat das noch etwas mit klassischem SEO zu tun?
Ja, mehr als man denkt. Klare Struktur, echte Fachinhalte und Erwähnungen von außen helfen beiden: der klassischen Google-Suche und der Sichtbarkeit in KI-Antworten. Es gibt also keinen Grund, das eine für das andere aufzugeben.
Ich hoffe, die Zahlen helfen dir, Erwartungen an KI-Markenempfehlungen etwas gelassener einzuordnen – weder Panik bei einer schlechten Antwort noch blindes Vertrauen bei einer guten. Wenn du wissen willst, wie gut deine Website aktuell in ChatGPT, Perplexity und Google AI überhaupt vorkommt, schau ich mir das gern gemeinsam mit dir an. Mehr dazu findest du auf meiner Seite zu KI & Digitalisierung, oder du schreibst mir einfach kurz.
