LLM-Branchen-Benchmark 2026: Welche Quellen prägen Automobil-Empfehlungen?

Hinweis: Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem LLM-Branchen-Benchmark. Die vollständigen Analysen, einschließlich des Quellenmixes aller zehn Branchen, finden Sie im Benchmark selbst.

Das Wichtigste in Kürze

• In unserem Benchmark sind Vergleichsformate der am häufigsten abgerufene Quellentyp über alle Branchen hinweg. Sie führen bei drei von vier Suchintentionen.
• In der Automobilbranche führen Listicles bei Empfehlungsfragen, während Fachartikel bei Kriterienfragen vorne liegen.
• Der Quellenmix der Automobilbranche unterscheidet sich vom branchenübergreifenden Bild. Das zeigt: Die Branche ist eine Linse zur Einordnung der Ergebnisse, kein Ranking.
• Alle Befunde beziehen sich auf dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum (August 2026) und diesen Aufbau.

Methodik und Datenbasis

Der Benchmark stützt sich auf einen klar definierten Datenkorpus. Die folgenden Abschnitte beschreiben seinen Aufbau und die wichtigsten daraus abgeleiteten Kennzahlen.

Prompt-Set und Struktur: Das Prompt-Set umfasst 1.000 standardisierte, markenneutrale Bottom-of-Funnel-Prompts. Pro Branche gibt es 100 kommerziell relevante Prompts, verteilt auf zehn Themencluster. Die Prompts spiegeln Fragen wider, die Menschen kurz vor einem Kauf oder einer Buchung stellen.

Suchintention: Jede Branche deckt vier Suchintentionen mit je 25 Prompts ab:

• Best/Top/Testsieger: Empfehlungsfragen, etwa „Welcher Familien-SUV ist der beste für …?“
• Vergleiche: Gegenüberstellungen, etwa „Welches ist besser, A oder B?“
• Preise/Wo kaufen: Fragen nach Kosten und Bezugsquellen, etwa „Wo kann ich eine Probefahrt buchen?“
• Kriterien/Beratung: Fragen nach Auswahlkriterien, etwa „Worauf sollte ich beim Kauf eines Elektroautos achten?“

Markt, Sprache und Zeitraum: Die Prompts sind auf Deutsch verfasst und auf den deutschen Markt ausgerichtet. Die Antworten wurden vom 1. bis 31. August 2026 erhoben.

Systeme und Wiederholungen: Beobachtet wurden ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews. Jeder Prompt wurde 15-mal ausgeführt, je fünfmal pro System. Einzelne Antworten gelten als Stichproben. So lassen sich Schwankungen zuverlässiger einordnen.

Datenbasis: Die Daten stammen aus Peec-AI-Exporten. Pro Branche wurden 50 Marken beobachtet, der Bericht fokussiert sich auf die Top 20 nach Visibility.

Kennzahlen:

• Visibility: Zeigt, wie häufig eine Entität in den Antworten zum Prompt-Set erscheint.
• Share of Voice (SOV): Beschreibt den Anteil einer Entität an allen Nennungen im beobachteten Datensatz.
• Sentiment: Bewertet die Tonalität der Antworten auf einer Skala von 0 bis 100.

Suchintentionen und Quellenmuster

Die Suchintention scheint zu beeinflussen, welche Quellentypen eine Antwort prägen. Dieses Muster unterscheidet sich je nach Branche.

Automobilbranche im Fokus

Im Automobil-Prompt-Set sind die führenden Quellentypen je Intention wie folgt:

• Best/Top/Testsieger: Listicles, gefolgt von Vergleichsseiten, Artikeln und Kategorieseiten.
• Vergleiche: Vergleichsseiten, gefolgt von Artikeln, Listicles und Produktseiten.
• Kriterien/Beratung: Artikel, gefolgt von Vergleichsseiten, Ratgebern und Listicles.
• Preise/Wo kaufen: Vergleichsseiten, gefolgt von Kategorieseiten, Artikeln und Ratgebern.

Über alle zehn Branchen

Das branchenübergreifende Bild zeigt einen anderen Mix:

Diese Werte sind aggregiert und beziehen sich nicht auf eine einzelne Branche. „Sonstige“ ist eine Restkategorie und kein konkretes Format.

Vier Muster fallen in den Daten auf:

• Vergleiche spielen bei drei von vier Intentionen eine führende Rolle. Sie tauchen nicht nur bei expliziten „A gegen B“-Fragen auf, sondern auch bei Empfehlungs- und Referenzfragen.
• Beratung verändert den Quellenmix. Bei Kriterien- und Beratungsfragen sind Ratgeber und Artikel stärker vertreten. Das deutet darauf hin, dass KI-Systeme auf erklärende Inhalte zurückgreifen, wenn Nutzer:innen eine Entscheidung nachvollziehen wollen.
• Produkt- und Kategorieinformationen erscheinen bei kaufnahen Fragen. Produktseiten belegen Platz zwei, Kategorieseiten Platz drei.
• Das Muster gilt nicht universell. Der Quellenmix unterscheidet sich je Branche. Dieselbe Intention kann je nach Sektor auf unterschiedliche Formate zurückgreifen.

Retrieval bedeutet, dass auf eine Quelle zugegriffen wurde. Das heißt nicht automatisch, dass sie zitiert wird oder eine Marke in der finalen Antwort erscheint. Die URL-Typen beschreiben Formate, nicht Eigentum oder Autorität.

AI-Visibility-Snapshot

Ein Durchschnittswert zeigt nicht, ob sich Nennungen auf viele Marken verteilen oder auf wenige konzentrieren. Innerhalb der Top 20 des Automobil-Sets betrachtet der Benchmark daher zwei Konzentrationsmaße. Beide basieren auf SOV-Anteilen, normiert auf 100 Prozent:

• HHI: Beschreibt die Konzentration der SOV-Anteile. Höhere Werte bedeuten eine ungleichmäßigere Verteilung.
• Top-3-Anteil: Der kombinierte Anteil der drei größten SOV-Beiträge.

Für die Automobilbranche weist der Benchmark einen HHI von 976 und einen Top-3-Anteil von 48 Prozent aus. Fast die Hälfte des normierten SOV innerhalb der Top 20 entfällt also auf drei Entitäten. Das beschreibt, wie sich Nennungen in diesem Datensatz verteilen, nicht Marktanteile.

Im Snapshot liegen die Durchschnittswerte der Automobilbranche bei 9 Prozent Visibility, 4,10 Prozent SOV und einem Sentiment-Score von 57,4. Über alle zehn Branchen liegen die Durchschnittswerte bei 6,94 Prozent Visibility, 3,72 Prozent SOV und einem Sentiment-Score von 54,58.

Benchmark-Snapshot, kein Marktranking: Im beobachteten Datensatz erzielten ADAC (29 Prozent Visibility), VW (28 Prozent) und Škoda (19 Prozent) die höchste Visibility. Der ADAC ist ein Mobilitätsclub und Pannenhilfe-Anbieter, kein Hersteller. Das deutet darauf hin, dass beratende und vergleichende Quellen für kaufnahe Fragen zu Fahrzeugen eine direkte Relevanz haben. Es zeigt keine generelle Präferenz für beratende Anbieter.

Konzentrationswerte helfen zu verstehen, wie sich Nennungen verteilen. Sie erklären jedoch nicht, warum eine bestimmte Marke erscheint. Dafür lohnt sich ein Blick auf die Fragen und die Seiten, auf die hinter den eigenen Ergebnissen zugegriffen wird.

Was das für Content und Digital PR bedeutet

Die Daten zeigen einen klaren Trend: Je nach Intention und Branche greifen KI-Antworten auf unterschiedliche Quellentypen zurück. Die praktische Konsequenz lautet: Ziel ist nicht, überall sichtbar zu sein, sondern zu verstehen, welche Formate für welche Fragen zählen. Unsere Ergebnisse legen folgende Ansatzpunkte nahe:

• Vergleichs- und Listicle-Formate: Prüfen Sie, ob Ihre Modelle und Angebote in relevanten Vergleichs- und Listicle-Quellen korrekt beschrieben sind. Stellen Sie sicher, dass zentrale Angaben wie Motorisierung, Preisstufen, Ausstattungslinien, Lieferzeiten und Finanzierungsoptionen über alle Quellen hinweg konsistent sind.
• Produkt- und Kategorieseiten: Achten Sie darauf, dass Preise, Konfigurationsoptionen, Verfügbarkeit, Lieferzeiten und Finanzierungsbedingungen klar und aktuell sind. Widersprüche zwischen Produktseiten, Übersichtsseiten und Drittquellen erhöhen das Risiko veralteter Aussagen in generierten Antworten.
• Orientierung und Kriterien: Erklären Sie Auswahlkriterien verständlich, etwa Verbrenner oder Elektro, Gesamtbetriebskosten, Versicherungsklassen, Sicherheitsbewertungen und Eignung für den Einsatzzweck (Stadt, Familie oder Langstrecke). Verknüpfen Sie diese Erklärungen mit passenden Modellen, damit Kriterien und Produktinformationen zusammenpassen.
• Digital PR: Identifizieren Sie die wichtigsten Drittquellen je Intention und prüfen Sie, welche Informationen sie über Ihre Marke enthalten. Nicht jede Publikation ist gleich relevant. Nutzen Sie den Quellenmix als Ausgangspunkt für eine priorisierte Liste.
• Monitoring: Verfolgen Sie Markennennungen und abgerufene Quellen mit einem konsistenten Prompt-Set und werten Sie die Ergebnisse nach Kategorie, Intention und System aus. Das ergänzt klassische Such- und Conversion-Kennzahlen.

Grenzen der Aussagekraft

Die Ergebnisse gelten nur für dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum und diesen Aufbau. Sie stellen keine vollständige Messung der Sichtbarkeit einer Branche oder Marke in KI-Systemen dar. Beachten Sie insbesondere Folgendes:

• Das Prompt-Set bestimmt das Ergebnis. Andere Fragen oder Formulierungen können zu anderen Antworten führen.
• Einzelne Antworten sind Stichproben. Kleine Unterschiede sollten nicht überinterpretiert werden.
• Drei Systeme sind nicht ein System. Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews lassen sich nicht einfach gleichsetzen.
• Retrieval ist nicht Zitation. Die Auswertung verknüpft einzelne Quellen nicht mit bestimmten Marken. Daher lassen sich aus dem Quellenmix keine Wirkungsmechanismen ableiten.
• Sentiment ist keine Qualitätsbewertung. Es beschreibt die Tonalität der Antworten im Datensatz, nicht die tatsächliche Kundenzufriedenheit oder die Markenreputation.

Den vollständigen Benchmark lesen

Dieser Artikel ist ein Auszug. Der vollständige LLM-Branchen-Benchmark enthält unter anderem:

• den Quellenmix für jede der zehn Branchen und alle vier Intentionstypen
• Visibility, SOV und Sentiment innerhalb des Benchmarks
• HHI und Top-3-Anteil innerhalb der Top 20 jeder Branche
• die führenden beobachteten Entitäten je Branche
• die branchenübergreifenden Anteile der Quellentypen
• die Branchen-Scorecards und die vollständige Methodik

Den vollständigen LLM-Branchen-Benchmark hier herunterladen.

Sie haben sich den Benchmark angesehen und möchten die Präsenz Ihrer Automobilmarke in KI-Antworten stärken? Sprechen Sie mit dem LLMO- und GEO-Team von Peak Ace.

FAQ: KI-Sichtbarkeit in der Automobilbranche

Auf welche Arten von Content greifen KI-Systeme bei Autofragen zurück?

In unserem Benchmark führen bei Empfehlungsfragen Listicles, bei Vergleichs- und Preisfragen Vergleichsseiten und bei Kriterienfragen Artikel. Dabei handelt es sich um abgerufene Quelltypen, nicht zwingend um zitierte Quellen. Die Aussagen gelten nur für dieses Prompt-Set und diesen Zeitraum.

Wie sichtbar sind Automobilmarken in KI-Antworten?

Eine einzige, systemübergreifende Sichtbarkeitszahl lässt sich derzeit nicht verlässlich beziffern. Es gibt keine einheitliche, vollständige Messmethodik über alle Modelle, Märkte, Prompts und Zeitpunkte hinweg. Unser Benchmark bietet eine standardisierte Momentaufnahme auf Basis eines festen kommerziellen Prompt-Sets.

Welche Automobilmarken sind in der KI-Suche am sichtbarsten?

Der Benchmark kann nur angeben, welche Marken im beobachteten Datensatz während des Erhebungszeitraums am häufigsten genannt wurden. Er sagt nichts über die allgemeine Markenstärke oder Marktführerschaft aus.

Hängt die KI-Sichtbarkeit nur von Ihrer eigenen Website ab?

Nein. Vergleiche, Listicles, Artikel und Ratgeber spielen eine wesentliche Rolle. Es lohnt sich daher, die Drittquellen-URLs zu prüfen, die bei Ihren zentralen Fragen erscheinen, und sie mit den eigenen Inhalten abzugleichen.

Wie lässt sich testen, ob Maßnahmen wirken?

In drei Schritten: Quellen und Inhalte prüfen, Aktualität und Konsistenz der eigenen Informationen sicherstellen und anschließend mit denselben Testfragen unter denselben Bedingungen erneut messen.