Jetzt empfohlen, in einer Stunde vergessen?

„Wir werden in ChatGPT empfohlen."
Für viele Marken klingt dieser Satz gerade wie ein kleiner Durchbruch. Endlich taucht das eigene Unternehmen in einer KI-Antwort auf. Endlich wird die eigene Marke genannt, wenn Nutzer:innen nach einer Empfehlung fragen.

Nur: Was sagt diese eine Antwort wirklich aus?
Vielleicht weniger, als viele hoffen. Denn Sichtbarkeit in KI-Systemen funktioniert nicht wie ein klassisches Suchergebnis. Eine einzelne Empfehlung ist kein stabiler Platz auf einer Ergebnisliste. Sie ist zunächst genau das: eine Momentaufnahme. Und Momentaufnahmen können täuschen.

Im klassischen SEO war es lange naheliegend, Sichtbarkeit über Rankings zu verstehen: eine Suchanfrage, eine Ergebnisliste, eine Position. Natürlich verändern sich Rankings auch dort. Aber eine einzelne Abfrage konnte zumindest eine brauchbare Orientierung geben.
Bei KI-Antworten ist diese Logik deutlich brüchiger. ChatGPT und Gemini erzeugen Antworten dynamisch. Sie formulieren nicht jedes Mal dieselbe Liste, beziehen unterschiedliche Quellen ein und gewichten Informationen anders. Das Ergebnis wirkt oft eindeutig, die Antwort klingt geschlossen. Aber sie ist nicht automatisch stabil.
Genau deshalb reicht der Screenshot einer positiven KI-Antwort für eine belastbare Einschätzung von AI Visibility nicht aus. Eine Marke kann heute genannt werden und morgen fehlen, in einem System sichtbar sein und in einem anderen nicht.

Die wichtigere Frage lautet daher nicht: „Wurden wir einmal empfohlen?" Sondern: „Wie häufig werden wir über relevante Fragen und Zeiträume hinweg sichtbar?"

Eine Untersuchung der Universität St. Gallen aus dem Jahr 2026 zeigt, wie stark KI-Antworten selbst bei identischen Fragen innerhalb kurzer Zeit variieren. Bei identischen Prompts innerhalb von 24 Stunden lag die durchschnittliche Überschneidung der genannten Marken bei ChatGPT bei 43,7 %, bei Gemini bei 40,9 %. Bei den verwendeten Quellen waren die Unterschiede teils noch größer: ChatGPT erreichte eine Überschneidung von 23,3 %, Gemini von 50,5 %.

Das bedeutet: Selbst wenn dieselbe Frage innerhalb kurzer Zeit an dasselbe System gestellt wird, können andere Marken empfohlen und andere Websites als Quellen herangezogen werden.
Auch eine Untersuchung von SparkToro kommt zu einem ähnlichen Befund: Bei wiederholten Fragen geben KI-Systeme nur äußerst selten exakt dieselbe vollständige Markenliste aus, die Überschneidung liegt hier bei unter 1 %. Zwischen unterschiedlichen Systemen klafft das Bild zusätzlich auseinander: Bei rund 77 % der verglichenen Antworten hatten ChatGPT und Gemini keine einzige angezeigte Quelldomain gemeinsam. Bei rund einem Drittel der untersuchten Kaufberatungsfragen nannten beide Systeme unter ihren jeweils ersten fünf Empfehlungen keine einzige gemeinsame Marke.

Wer AI Visibility messen will, sollte also nicht nach dem einen Ranking suchen, sondern nach wiederkehrenden Mustern: Wird eine Marke regelmäßig genannt? In welchen Kontexten taucht sie auf? Welche Quellen stützen diese Erwähnungen? Und wie verändert sich dieses Bild über Zeit?

So volatil das klingt, komplett beliebig ist es nicht. Auch wenn sich eine ganze Antwort verändert, können einzelne Marken wiederholt genannt werden. In einer ChatGPT-Untersuchung wurden bereits genannte Marken bei der nächsten Beobachtung in 83,2 % der Fälle erneut erwähnt.
Das ist die entscheidende Nuance: Einzelne Erwähnungen sind volatil, aber Marken, die einmal als relevante Antwort erkannt wurden, bleiben mit hoher Wahrscheinlichkeit auch bei künftigen Antworten präsent. AI Visibility ist damit weniger eine Position und mehr eine Verteilung, die sich über Zeit aufbaut und dann relativ stabil hält, wenn die Grundlagen dafür stimmen.

Klassisches SEO wird dadurch nicht unwichtig. Technische Zugänglichkeit, strukturierte Inhalte und relevante Quellen bleiben zentrale Voraussetzungen. Aber eine gute Platzierung in klassischen Suchergebnissen garantiert nicht automatisch Sichtbarkeit in KI-Antworten, dafür greifen die Systeme zu unterschiedlich auf ihre Quellen zurück.
Die eigene Website bleibt wichtig, ist aber nicht der einzige Ort, an dem AI Visibility entsteht. Fachmedien, Bewertungsportale, Branchenverzeichnisse und andere unabhängige Quellen tragen dazu bei, dass eine Marke in unterschiedlichen Kontexten gefunden und eingeordnet wird.

1. Werden Sie zur verlässlichen Informationsquelle.
   KI-Systeme brauchen klare, fundierte und aktuelle Informationen. Je besser Inhalte konkrete Informationsbedürfnisse abdecken, desto mehr Anknüpfungspunkte entstehen für KI-Systeme, um daraus Antworten zu formulieren.
2. Seien Sie nicht nur auf der eigenen Website präsent.
   Fachmedien, Bewertungsportale, Branchenverzeichnisse und andere unabhängige Quellen tragen dazu bei, dass KI-Systeme eine Marke in unterschiedlichen Zusammenhängen finden und einordnen können.
3. Sorgen Sie für ein konsistentes Markenbild.
   Wer sind Sie, was bieten Sie an, wofür stehen Sie? Einheitliche, verständliche Informationen über alle relevanten digitalen Kontaktpunkte hinweg erleichtern es KI-Systemen, eine Marke eindeutig zuzuordnen.

AI Visibility ist kein Zustand, den man einmal überprüft und dann abhakt. Sie verändert sich je nach System, Prompt, Quelle und Zeitpunkt. Genau deshalb braucht es wiederholte Messungen und eine saubere Interpretation der Ergebnisse.
Die wichtigste Erkenntnis lautet daher nicht: KI-Antworten sind unzuverlässig. Die wichtigere Erkenntnis lautet: Sichtbarkeit in KI-Systemen muss anders gedacht werden. Nicht als einzelnes Ranking, sondern als wiederkehrende Präsenz in einem dynamischen Antwortsystem.
Eine Empfehlung in ChatGPT oder Gemini kann schnell verschwinden. Eine starke digitale Substanz bleibt.

Quellen: SparkToro, "AI Brand Visibility Research" (sparktoro.com/blog/ai-brand-visibility-research); Universität St. Gallen, Forschungsarbeit zu KI-Suchsystemen (Schulte/Bleeker/Kaufmann et al.)