AI Visibility für Finanzen & Versicherungen: Wer gewinnt, wenn ChatGPT eine Bank oder einen Broker empfiehlt?

KI verändert zunehmend, wie Menschen Girokonten, Broker, Kredite und Versicherungen recherchieren. Wenn potenzielle Kund:innen ChatGPT fragen: „Welcher Broker ist der beste für einen ETF-Sparplan?“ oder „Was ist die günstigste Haftpflichtversicherung?“, haben Finanzunternehmen, die in dieser Antwort auftauchen, einen messbaren Vorteil gegenüber denen, die gar nicht erscheinen. Für Banken, Broker und Versicherer wird die AI Visibility im Finanzbereich damit zu einem Kanal, den man nicht länger ignorieren kann. 

Der LLM Visibility Benchmark von Peak Ace hat 1.000 kommerziell relevante Prompts in 10 Branchen analysiert – um zu messen, welche Finanzunternehmen in KI-generierten Antworten auftauchen, was sie dorthin bringt und wie über sie gesprochen wird. 

Inhaltsverzeichnis

• So haben wir unseren LLM Visibility Benchmark durchgeführt 
• AI Visibility für Finanzen & Versicherungen: Wie schneidet die Branche im Vergleich ab? 
• Welche Finanzunternehmen sind in der KI am sichtbarsten? 
• Welche Quellen nutzen LLMs für Finanzfragen? 
• Wie werden Finanzunternehmen in der KI sichtbar? So baut ihr eure GEO-Strategie auf 
• FAQ: AI Visibility für Finanzen & Versicherungen 

So haben wir unseren LLM Visibility Benchmark durchgeführt

Der Benchmark basiert auf einer klaren, reproduzierbaren Methodik: 

• 1.000 Prompts in 10 Branchen, jeweils mit 100 kommerziell relevanten Prompts 
• Die Prompts wurden auf 10 Themencluster pro Branche aufgeteilt, um die gesamte Bandbreite jedes Sektors abzudecken 
• Vier Intent-Typen wurden getestet: Testsieger, Vergleiche, Preise / Wo kaufen und Kriterien / Beratung 
• Alle Prompts waren markenneutral – in den Fragen wurden keine Markennamen verwendet 
• Die Analyse konzentrierte sich auf den deutschen Markt innerhalb eines definierten Untersuchungszeitraums (August 2026) 
• Die Daten stammen aus Peec-AI-Exporten; 50 Marken pro Branche wurden beobachtet; das Reporting konzentriert sich auf die Top 20 nach Sichtbarkeit (den „Visibility Peak“), um einen fairen branchenübergreifenden Vergleich zu ermöglichen 

Die drei Kern-KPIs sind Visibility (wie oft eine Marke in LLM-Antworten für das Prompt-Set erscheint, in Prozent), Share of Voice / SOV (der Anteil der Marke an der Gesamtsichtbarkeit innerhalb der Top 20, ebenfalls in Prozent) und Sentiment (der Ton der KI-Antworten, die eine Marke erwähnen, bewertet von 0 bis 100, wobei höher positiver bedeutet. Primär nützlich für den Vergleich innerhalb des Sets und nicht als absoluter Maßstab). 

Die vollständige Methodik, Definitionen und branchenübergreifende Aufschlüsselungen sind im kompletten KI-Benchmark zu finden. 

AI Visibility für Finanzen & Versicherungen: Wie schneidet die Branche im Vergleich ab?

Finanzen & Versicherungen liegen in LLM-generierten Antworten im Mittelfeld. Mit einer durchschnittlichen Visibility von 6,15 % belegt die Branche Platz sechs von zehn und liegt knapp unter dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 6,94 % (Abstand: 0,79 Prozentpunkte). 

Zur Einordnung: Telecommunications (12,6 %), Automobile und Media & Publishing (je 9 %), SaaS & Technologie (7,7 %) sowie Marketing & Advertising (6,85 %) liegen vorn. Innerhalb dieses Prompt-Sets und Zeitfensters schneiden Finanzen besser ab als E-Commerce (5,45 %), Education & Learning (4,6 %), Travel & Hospitality (4,45 %) und Health & Wellness (3,55 %). Hinweis: Die branchenübergreifenden Durchschnittswerte sind ungewichtet über alle Branchen hinweg. 

Hier eine Aufschlüsselung der Visibility, des SOV und des Sentiments jeder Branche: 

Auch Share of Voice und Sentiment liegen im Mittelfeld. Finanzen & Versicherungen erreichen einen SOV von 3,4 % – gleichauf mit Travel & Hospitality und leicht unter dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 3,72 %. Mit einem Sentiment-Score von 54,4 belegt die Branche Platz fünf und liegt praktisch auf dem Durchschnitt von 54,58 – rund drei Punkte hinter den Spitzenreitern Automobile und E-Commerce (57,4). LLMs referenzieren Finanzunternehmen also in einem neutralen bis moderat positiven Ton, der sich weder nach oben noch nach unten deutlich von anderen Sektoren abhebt. 

Erwähnenswert ist, dass alle Branchenwerte in diesem Benchmark unter dem typischen Bereich liegen, den unser Datenpartner Peec AI angibt (65–85) – diese Werte sollten daher eher als relative Indikatoren und nicht als absolute Bewertungen gelesen werden. 

Welche Finanzunternehmen sind in der KI am sichtbarsten?

Laut dem LLM Visibility Benchmark 2026 von Peak Ace sind die Top 3 der sichtbarsten Finanzunternehmen: 

• ING – 19 % Visibility 
• Trade Republic – 15 % Visibility 
• Scalable Capital – 12 % Visibility 

Alle drei sind Banken bzw. Broker mit klar definierten, leicht vergleichbaren Angeboten wie Konten, ETF-Sparplänen und Gebührenmodellen. Auffällig: Kein Versicherer schafft es in die Top 3. Eine mögliche Erklärung ist, dass standardisierte Finanzprodukte mit transparenten Leistungen und Gebühren sich besonders gut für Vergleichs- und Ranking-Inhalte eignen, die LLMs am häufigsten abrufen. Dies könnte allerdings auch durch die Brand-Mapping-Methodik oder das spezifische Prompt-Set beeinflusst sein. 

ING gehört zudem zu den sichtbarsten Finanzunternehmen des gesamten Benchmarks: Mit 19 % Visibility, 14 % SOV und einem Sentiment von 54 teilt sich die Marke Platz 10 über alle zehn Branchen hinweg mit Google Ads, Meta und Škoda. 

Wie konzentriert ist die Visibility? Auf die Top 3 entfallen 40 % der SOV-Summe der Top 20 (HHI: 856). Damit liegt die Branche im Mittelfeld: konzentrierter als SaaS & Technology (24 %) oder Media & Publishing (32 %), aber deutlich weniger von wenigen Namen geprägt als Telecommunications (63 %). Diese Werte beschreiben, wie sich die Visibility innerhalb der Top 20 verteilt – nicht, wie wahrscheinlich kleinere Finanzunternehmen genannt werden. 

Welche Quellen nutzen LLMs für Finanzfragen?

Der Benchmark hat auch analysiert, welche Arten von Inhalten LLMs abrufen (d. h. während der Antwortgenerierung heranziehen), wenn sie Prompts rund um Finanzen und Versicherungen verarbeiten. Mit 89.485 Abrufen erzeugte das Finanz-Prompt-Set das vierthöchste Abrufvolumen aller zehn Branchen. 

Hinweis: Die Abrufdaten zeigen, auf welche Quellen das Modell zugegriffen hat – nicht unbedingt, was es in der endgültigen Antwort explizit zitiert hat. Der Quellenmix variiert je nach Intent: 

Einige Punkte stechen hervor: 

• Vergleichsseiten liegen fast überall vorn. Sie belegen bei Testsieger-, Vergleichs- und Preis-Prompts Platz eins und bei Kriterien und Beratung Platz zwei. Das spiegelt das branchenübergreifende Muster wider, bei dem Vergleichsinhalte zu den am häufigsten abgerufenen Quellenformaten gehören. Wichtig: Abruf (die Quellen, die ein LLM während der Generierung heranzieht) ist nicht dasselbe wie Zitation (Quellen, die in der endgültigen Antwort explizit genannt oder verlinkt werden) 
• Artikel erscheinen bei jedem Intent in den Top 3 und belegen bei Kriterien und Beratung Platz eins – das deutet darauf hin, dass redaktionelle Autorität über die gesamte Entscheidungsreise hinweg relevant ist 
• Produktseiten schaffen es bei Testsieger-, Vergleichs- und Preis-Prompts in die Top 3 – die eigenen Seiten eines Finanzunternehmen spielen also neben Drittinhalten weiterhin eine Rolle 
• Listicles fehlen in den Top 4. Anders als in der Automobilbranche, wo Listicles bei „Best of“-Anfragen vorn liegen, tauchen sie bei keinem Finanz-Intent unter den vier wichtigsten Quellentypen auf; How-to-Guides erscheinen nur bei Kriterien- und Preisfragen 

Branchenübergreifend hat der Benchmark ergeben, dass Vergleichsseiten, Produktseiten und Listicles das Rückgrat des LLM-Abrufs bilden. 

Speziell für Finanzunternehmen gilt: Vergleichsinhalte haben besonderes Gewicht. Finanz- und Versicherungsprodukte sind stark standardisiert und leicht vergleichbar, und etablierte Vergleichs- und Ratgeber-Domains wie Finanztip, Finanzfluss, test.de oder Verivox liefern genau diese Struktur. In anderen Themen ist der Fit oft geringer. Zudem ist die Wahl einer Bank, eines Brokers oder einer Versicherung eine Entscheidung mit hohem Informationsbedarf – LLMs spiegeln das wider, indem sie auf Quellen zurückgreifen, die vergleichen, erklären und empfehlen. 

Wie werden Finanzunternehmen in der KI sichtbar? So baut ihr eure GEO-Strategie auf

Die Daten werfen mehrere Fragen auf, die Marketer:innen in Banking, Investment und Versicherung berücksichtigen sollten: 

• Seid ihr auf den Vergleichsseiten sichtbar, die LLMs tatsächlich abrufen? Es reicht nicht, eine starke Markenwebsite zu haben. Wenn ihr keinen Mehrwert für Leser:innen bietet und die Vergleichs- und Ratgeberquellen, auf die LLMs zurückgreifen, eure Marke nicht erwähnen, fehlt ihr wahrscheinlich in der Antwort. 
• Deckt eure Content-Strategie alle vier Intent-Typen ab? Finanzunternehmen, die nur für „bester Broker“- oder „beste Versicherung“-Anfragen optimieren, verpassen die Kriterien-, Beratungs- und Preisprompts – die zusammen 75 % des Prompt-Sets ausmachen. 
• Sind eure Produktseiten für den Abruf gebaut? Produktseiten gehören bei drei von vier Intents zu den Top-3-Quellentypen. Klare Leistungsmerkmale, transparente Gebühren und strukturierte Informationen erleichtern es LLMs, euer Angebot aufzugreifen und zu vergleichen. 
• Arbeitet euer Marken-Sentiment für oder gegen euch? Finanzen & Versicherungen erreichen 54,4 – im Einklang mit dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 54,58, aber drei Punkte hinter Automobile und E-Commerce & Retail (57,4). Finanzunternehmen, die eine positive Reputation in redaktionellen und Bewertungsinhalten pflegen, werden möglicherweise eher von LLMs empfohlen. 
• Habt ihr eine GEO-Strategie für euer Finanzunternehmen in Betracht gezogen? Generative Engine Optimisation (GEO) ist das Framework, um systematisch zu verbessern, wie euer Finanzunternehmen in KI-generierten Antworten erscheint – es kombiniert SEO, Content und Digital PR in einem einzigen, messbaren Ansatz. 

Expertentipp: Autorität jenseits der eigenen Website ist eine zentrale Säule jeder GEO-Strategie für Finanzen. Toni Preuß, Team Lead SEO bei Peak Ace, bringt es auf den Punkt: 

Das vollständige Bild liefert der LLM Visibility Benchmark

Dieser Blogbeitrag behandelt die Highlights für Finanzunternehmen. Der vollständige LLM Visibility Benchmark geht deutlich tiefer: 

• Wie Finanzen & Versicherungen im Vergleich mit allen 10 Branchen bei Visibility, SOV, Sentiment und Dominanz abschneiden 
• Die übergreifenden Sichtbarkeitsmuster – welche Branchen von wenigen Marken dominiert werden und welche ein offeneres Spielfeld bieten 
• Unterschiede zwischen Intent-Typen – wie sich der Quellenmix verschiebt, je nachdem ob Nutzer:innen nach Empfehlungen, Vergleichen, Preisen oder Beratung fragen 
• Die vollständigen Markenrankings und Quellentyp-Analysen für jede Branche 
• Branchenübergreifende Erkenntnisse darüber, was AI Visibility antreibt und wo die größten Chancen liegen 

Den vollständigen LLM Visibility Benchmark hier herunterladen. 

Ihr habt euch den Benchmark angeschaut und möchtet eure eigene LLM Visibility verbessern? Nehmt Kontakt mit unserem LLMO- und GEO-Team auf. 

FAQ: AI Visibility für Finanzen & Versicherungen

Wie sichtbar sind Finanz- und Versicherungsunternehmen in ChatGPT und anderen LLMs?

Finanzen & Versicherungen erreichen eine durchschnittliche Visibility von 6,15 % in LLM-generierten Antworten – damit belegt die Branche Platz sechs von 10 analysierten Branchen im LLM-Benchmark 2026 und liegt leicht unter dem branchenübergreifenden Durchschnitt von 6,94 %, innerhalb dieses Prompt-Sets und Zeitfensters. Die Top-3-Marken (ING, Trade Republic, Scalable Capital) vereinen 40 % der SOV-Summe der Top 20 auf sich. 

Welche Finanzunternehmen sind in der KI-Suche am sichtbarsten?

Laut dem LLM-Benchmark 2026 von Peak Ace führt ING mit 19 % Visibility, gefolgt von Trade Republic mit 15 % und Scalable Capital mit 12 %. Alle drei sind Banken bzw. Broker und kein Versicherer schafft es in die Top 3 – was darauf hindeuten könnte, dass LLMs standardisierte, leicht vergleichbare Produkte bevorzugen. Dies könnte allerdings auch das spezifische Brand-Mapping der Studie widerspiegeln. 

Welche Arten von Inhalten nutzen LLMs, um Finanzfragen zu beantworten?

Vergleichsseiten sind über die vier Intents hinweg der prominenteste Quellentyp, gefolgt von Artikeln und Produktseiten. Der Mix variiert je nach Intent: Bei Kriterien- und Beratungsfragen führen Artikel, How-to-Guides erscheinen nur bei Kriterien- und Preisfragen. Listicles gehören bei keinem Finanz-Intent zu den vier wichtigsten Quellentypen. 

Ist AI Visibility für Finanzunternehmen relevant?

Ja. Da immer mehr Verbraucher:innen KI für die Recherche zu Konten, Geldanlagen und Versicherungen nutzen, gewinnen Marken, die in diesen Antworten erscheinen, einen messbaren Vorteil in der Consideration-Phase. Die Daten des LLM-Benchmarks 2026 von Peak Ace zeigen, dass die Visibility im Finanzbereich moderat auf wenige Schlüsselunternehmen konzentriert ist – es gibt aber klare Hebel, um sie zu beeinflussen. 

Was ist eine GEO-Strategie für Finanzunternehmen?

GEO – oder Generative Engine Optimisation – ist eine Strategie, die darauf abzielt, die Markensichtbarkeit in KI-generierten Antworten zu steigern. Für Banken, Broker und Versicherer kombiniert eine GEO-Strategie für Finanzen typischerweise strukturierten On-Site-Content und Produktseiten mit transparenten Leistungen und Gebühren, Platzierungen auf reichweitenstarken Vergleichs- und Ratgeberseiten sowie gezielte Digital PR, um zitierbare Autorität über die Quellen hinweg aufzubauen, die LLMs am häufigsten abrufen.