LLM-Industry-Benchmark 2026: Welche Quellen prägen KI-Empfehlungen im E-Commerce?

Wenn potenzielle Kund:innen ChatGPT, Gemini oder Google AI Overviews nach Produkten, Händlern oder Preisen fragen, erhalten sie oft schon eine Antwort, bevor sie einen Shop besuchen. Die Quellen hinter dieser Antwort sind deshalb für E-Commerce-Marken eine relevante Frage. Peak Ace hat dazu 1.000 standardisierte Prompts aus zehn Branchen analysiert. Dieser Artikel stellt die E-Commerce-Ergebnisse vor und ordnet sie in den branchenübergreifenden Kontext ein.

Hinweis: Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem LLM Industry Benchmark. Die vollständigen Analysen, einschließlich des Quellenmix für jede Branche, finden Sie im Benchmark selbst.

Kurz gesagt:

• Im Benchmark führen im E-Commerce Listicles bei Empfehlungsfragen, während Vergleichsseiten branchenübergreifend vorne liegen.
• Kategorieseiten führen den Preis- und Bezugsquellen-Mix, weshalb die Kategorieebene ein zentraler Prüfpunkt ist.
• How-to-Guides führen bei Kriterien- und Beratungsfragen, im Einklang mit dem branchenübergreifenden Muster.
• Alle Ergebnisse beziehen sich auf dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum (August 2026) und diesen Aufbau.

Methodik und Datenbasis

Der Benchmark basiert auf einem klar definierten Datenkorpus. Die folgenden Abschnitte beschreiben dessen Struktur und die daraus abgeleiteten Kennzahlen.

Prompt-Set und Struktur

Das Prompt-Set umfasst 1.000 standardisierte Bottom-of-Funnel-Prompts. Pro Branche gibt es 100 kommerziell relevante Prompts, verteilt auf zehn Themencluster. Die Prompts zielen auf Kaufentscheidungen ab, also auf Fragen, die Menschen kurz vor einem Kauf oder bei der Wahl der Bezugsquelle stellen. Alle Prompts sind markenneutral, das heißt, in den Fragen tauchen keine Markennamen auf.

Suchintention

Jede Branche deckt vier Suchintentionen mit je 25 Prompts ab:

• Best/Top/Testsieger: Empfehlungsfragen, z. B. „Welcher Staubsauger eignet sich am besten für …?“
• Vergleiche: Gegenüberstellungen, z. B. „Ist A oder B besser?“
• Preise/Wo kaufen: Fragen zu Kosten und Bezugsquellen, z. B. „Wo kann ich … kaufen und vergleichen?“
• Kriterien/Beratung: Fragen zu Auswahlkriterien, z. B. „Worauf sollte ich achten, wenn …?“

Markt, Sprache und Zeitraum

Die Prompts sind auf Deutsch formuliert und auf den deutschen Markt ausgerichtet. Die Erhebung fand im August 2026 statt.

Systeme und Wiederholungen

Beobachtet wurden Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews. Jeder Prompt wurde 15-mal ausgeführt, je fünfmal pro System. Einzelne Antworten gelten als Stichproben, was eine bessere Einordnung von Schwankungen ermöglicht.

Datenbasis

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

Kennzahlen

• Visibility: Zeigt, wie häufig eine Entität in den Antworten auf das Prompt-Set erscheint.
• Share of Voice (SOV): Beschreibt den Anteil einer Entität an allen Nennungen im beobachteten Datensatz.
• Sentiment: Bewertet den Tonfall der Antworten auf einer Skala von 0 bis 100.
• Retrieval: Bedeutet, dass auf eine Quelle zugegriffen wurde. Das heißt nicht automatisch, dass die Quelle zitiert wird oder die Marke in der finalen Antwort erscheint.

E-Commerce im Kontext

Der E-Commerce erreicht eine durchschnittliche Visibility von 5,45 Prozent, einen durchschnittlichen SOV von 3,90 Prozent und ein durchschnittliches Sentiment von 57,40. Über alle zehn Branchen hinweg liegen die Durchschnittswerte bei 6,94 Prozent, 3,72 Prozent und 54,58.

Auch die Konzentration ist beachtenswert. Innerhalb der Top 20 E-Commerce-Marken liegt der HHI bei 878, der Top-3-Anteil bei 37 Prozent. Rund ein Drittel des normierten SOV entfällt damit auf drei Entitäten. Ein höherer HHI zeigt eine ungleichere Verteilung. Diese Werte deuten auf eine moderate Konzentration der Nennungen innerhalb dieser beobachteten Gruppe hin. Sie sind keine Aussage über Marktanteile.

Suchintentionen und Quellenmuster

Die Suchintention scheint zu beeinflussen, welche Quellenart eine Antwort prägt. Der E-Commerce-Mix weicht vom branchenübergreifenden Muster ab, was zeigt, dass die Branche eine relevante Betrachtungsperspektive ist.

Quellenmix im E-Commerce

Die folgende Tabelle vergleicht die führende Quellenart pro Intention im E-Commerce mit der führenden Quellenart über alle zehn Branchen:

Diese Zahlen beschreiben den beobachteten Retrieval-Mix, nicht Anteile an Zitaten. Die branchenübergreifenden Werte sind aggregiert und beziehen sich nicht auf eine einzelne Branche.

Vier Muster stechen in den Daten hervor:

• Vergleichsseiten führen branchenübergreifend in drei von vier Intentionen. Über alle Branchen hinweg erscheinen sie bei Empfehlungs-, Vergleichs- und Preisfragen. Im E-Commerce ist das Bild gespaltener: Listicles führen bei Empfehlungen, Kategorieseiten bei Preisen.
• Beratung verändert den Quellenmix. Bei Kriterien- und Beratungsfragen treten How-to-Guides stärker hervor. Sie machen in dieser Intention branchenübergreifend 22,33 Prozent des Retrievals aus, bei Empfehlungen sind es 5,81 Prozent.
• Kategorieseiten tragen im E-Commerce die Preisintention. Das könnte darauf hindeuten, dass Fragen zu Verfügbarkeit und Bezugsquellen auf Kategorieebene beantwortet werden und nicht auf einzelnen Produktseiten.
• Das Muster ist nicht universell. Der Mix variiert je nach Branche, weshalb die beobachteten Muster für jedes Produkt- und Dienstleistungsfeld geprüft werden sollten.

Die Branche dient damit vor allem als Ausgangspunkt. Entscheidend ist, welche Quellenarten für welche Suchintention im eigenen Produkt- und Kategoriefeld relevant sind.

Was bedeutet das für E-Commerce-Marketingteams?

Die Daten zeigen einen Trend: Je nach Intention greifen Antworten auf unterschiedliche Quellenarten zurück. Das kann Marken helfen, sich bewusster zu positionieren. Ziel ist nicht, überall sichtbar zu sein, was praktisch unmöglich ist. Ziel ist es zu verstehen, was Sie anbieten, wo Sie fundierte Antworten haben und wo sich Sichtbarkeit lohnt.

• Antworttypen getrennt betrachten. Praktisch heißt das: Ein Vergleich sollte Alternativen samt Vor- und Nachteilen erklären. Eine Kategorieseite sollte verfügbare Optionen und relevante Unterschiede darstellen und nicht nur Navigation bieten.
• Preise, Verfügbarkeit und Lieferung konsistent halten. Kategorieseiten führen im E-Commerce den Preis-Mix, daher sollten Details im eigenen Shop, in Vergleichen und in Listicles übereinstimmen. Prüfen Sie, ob Preise, Lieferzeiten, Rückgabebedingungen und Produktspezifikationen überall identisch beschrieben sind.
• Kriterien erklären und mit Produkten verknüpfen. How-to-Guides führen bei Kriterienfragen. Auswahlkriterien wie zentrale Funktionen, Gesamtkosten und Einsatzzweck lassen sich klar erklären und passenden Produkten zuordnen, damit Beratung und Angebot nicht auseinanderlaufen.
• Platzierungen in Listicles und Vergleichen prüfen. Ermitteln Sie, welche unabhängigen Vergleichs- und Listicle-Quellen für Ihre Kategorien erscheinen, und prüfen Sie, ob sie Ihre Produkte korrekt darstellen. Nicht jede Publikation ist gleich relevant, daher sollten Sie Digital PR entsprechend priorisieren.
• Informationen konsistent halten. Produktnamen, Funktionen, Preise und Konditionen sollten auf Ihrer Website und in relevanten externen Quellen übereinstimmen. Veraltete oder widersprüchliche Informationen erhöhen das Risiko falscher Aussagen in generierten Antworten.
• SEO-Grundlagen sicherstellen. Zentrale Inhalte sollten zugänglich, klar strukturiert und leicht navigierbar sein. Das ist eine Voraussetzung für den Informationszugang, aber keine Garantie für Empfehlungen in KI-generierten Antworten.
• Monitoring als laufende Aufgabe betrachten. Markenerwähnungen, abgerufene Quellen und explizite Zitate lassen sich getrennt erfassen, idealerweise mit einem gleichbleibenden Prompt-Set. Die Analyse nach Kategorie, Intention und System 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. Insbesondere gilt:

• Das Prompt-Set beeinflusst 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 keine Zitation. Der Benchmark ordnet einzelne Quellen nicht bestimmten Marken zu und zeigt nicht, welche Quellen die finale Antwort geprägt haben.
• Wissen und Suche sind nicht getrennt. Aus dem Quellenmix lassen sich daher keine kausalen Mechanismen ableiten.
• Dialog und Personalisierung fehlen. Typische Kaufprozesse lassen sich darauf nicht verlässlich beschreiben.
• Sentiment ist keine Qualitätsbewertung. Es beschreibt den Tonfall der Antworten im Datensatz, nicht die Kundenzufriedenheit oder Produktqualität.

Den vollständigen Benchmark lesen

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

• Den Quellenmix für jede der zehn Branchen über alle vier Intentionen
• Visibility, SOV und Sentiment im Benchmark
• HHI und Top-3-Anteil innerhalb der Top 20 jeder Branche
• Die branchenübergreifenden Anteile der Quellenarten
• Die Branchen-Scorecards und die vollständige Methodik

Den vollständigen LLM Industry Benchmark herunterladen.

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

FAQ: KI-Sichtbarkeit im E-Commerce

Welche Quellen nutzen LLMs für E-Commerce-Fragen?

Im Benchmark führen Listicles bei Empfehlungsfragen, Vergleichsseiten bei Vergleichsfragen, How-to-Guides bei Kriterien- und Beratungsfragen sowie Kategorieseiten bei Preis- und Bezugsquellenfragen. Dabei handelt es sich um abgerufene Quellenarten, nicht um garantierte Zitate, und die Aussagen gelten nur für das untersuchte Prompt-Set und den Zeitraum.

Hängt die KI-Sichtbarkeit allein vom eigenen Online-Shop ab?

Nein. Vergleiche, Listicles, Ratgeber und andere Drittformate spielen eine wichtige Rolle. Es lohnt sich daher, die konkreten URLs zu prüfen, die für Ihre Kategorien erscheinen, und die eigenen Inhalte von relevanten Drittquellen zu trennen.

Wie unterscheidet sich der E-Commerce-Quellenmix von anderen Branchen?

Über alle zehn Branchen führen Vergleichsseiten den Empfehlungs- und den Preis-Mix. Im E-Commerce führen Listicles bei Empfehlungen und Kategorieseiten bei Preisen. Die Branche ist ein Ausgangspunkt; entscheidend ist, welche Quellenarten für jede Intention in Ihren eigenen Kategorien relevant sind.

Ist KI-Sichtbarkeit für E-Commerce-Marken relevant?

Ja, sie kann es sein. Eine Marke, die in einer KI-generierten Kaufempfehlung auftaucht, kann Teil der Auswahl werden, die Kund:innen in Betracht ziehen. Der Benchmark hilft zu beobachten, wo und wie das passiert, neben Traffic, Leads und Conversions. Er misst keinen Umsatzeffekt und keine Conversion-Wirkung.

Was ist eine GEO-Strategie für E-Commerce?

Generative Engine Optimization (GEO) verbindet SEO, Content, Digital PR und Monitoring, um die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten zu verbessern. Für den E-Commerce legt der beobachtete Quellenmix nahe, Kategorieseiten, Vergleichs- und Listicle-Formate, praktische Ratgeber und Drittquellen gemeinsam zu überprüfen und nach Intention zu priorisieren.

Wie können E-Commerce-Marken prüfen, ob Maßnahmen wirken?

In drei Schritten: Quellen und Inhalte für die relevanten Kategorien auditieren, Preise, Verfügbarkeit und Spezifikationen auf Aktualität und Konsistenz prüfen und anschließend mit denselben Testfragen unter gleichen Bedingungen erneut messen.