LLM Industry Benchmark 2026: Welche Quellen KI-Antworten im Finanz- und Versicherungsbereich prägen

KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews beantworten zunehmend kommerzielle Fragen zu Girokonten, Brokern, Krediten und Versicherungen, noch bevor jemand die Website eines Anbieters besucht. Welche Quellen hinter diesen Antworten stehen, ist deshalb für Banken, Broker und Versicherer relevant. Peak Ace hat dafür 1.000 standardisierte Prompts aus zehn Branchen analysiert. Dieser Artikel stellt die Ergebnisse für Finanzen & Versicherungen vor und ordnet sie in den Gesamtzusammenhang des Benchmarks ein.

Hinweis: Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem LLM Industry Benchmark. Die vollständigen Analysen, einschließlich der Ergebnisse für alle zehn Branchen, finden sich im Benchmark selbst.

Auf einen Blick:

• Vergleichsformate werden in drei von vier Suchintentionen im Finanz- und Versicherungsbereich am häufigsten abgerufen.
• Bei Kriterien- und Orientierungsfragen führen im Finanzbereich Artikel, während How-to-Guides in allen zehn Branchen vorne liegen.
• Die Quellenmischung unterscheidet sich je nach Branche, sodass dieselbe Fragetyp auf unterschiedliche Quellen-Ökosysteme zurückgreifen kann.
• Alle Ergebnisse gelten nur für dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum und dieses Setup.

Methodik und Datenbasis

Der Benchmark basiert auf einem klar definierten Datenkorpus. Die folgenden Abschnitte beschreiben dessen Aufbau und die daraus abgeleiteten Kennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs).

Prompt-Set und Aufbau

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 sind auf Kaufentscheidungen ausgerichtet, also auf Fragen, die Menschen kurz vor der Kontoeröffnung, der Wahl eines Brokers oder dem Abschluss einer Police stellen. Alle Prompts sind markenneutral, in den Fragen tauchen also keine Markennamen auf.

Suchintention

Jede Branche deckt vier Suchintentionen ab, mit jeweils 25 Prompts pro Intention:

• Best/Top/Test Winner: Empfehlungsfragen, etwa „Welcher Broker ist für einen ETF-Sparplan am besten geeignet?“
• Vergleiche: Gegenüberstellungen zweier Angebote, etwa ein Festgeld gegen einen Sparplan.
• Preise/Wo kaufen: Fragen zu Kosten und Anbietern, etwa was ein Girokonto im Ausland kostet.
• Kriterien/Orientierung: Fragen zu Auswahlkriterien, etwa „Worauf sollte ich bei der Wahl eines Brokers achten?“

Markt, Sprache und Zeitraum

Die Prompts sind auf Deutsch formuliert 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, also fünfmal pro System. Einzelne Antworten gelten als Stichproben, was eine bessere Einordnung von Schwankungen ermöglicht.

Datenbank

Die Daten stammen aus Exporten von Peec AI. Pro Branche wurden 50 Marken überwacht; 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 den Top 20 einer Branche.
• Sentiment: Bewertet den Tonfall der Antworten, die eine Entität erwähnen, auf einer Skala von 0 bis 100. Höhere Werte bedeuten positivere Töne.
• Retrieval: Bedeutet, dass eine Quelle als Informationsbasis abgerufen wurde. Das ist nicht dasselbe wie eine explizite Zitation in der finalen Antwort.

Suchintentionen und Quellenmuster

Die Suchintention scheint zu beeinflussen, welche Quellenart eine Antwort prägt. Dieselbe Fragetyp trifft je nach Branche auf unterschiedliche Quellenmischungen. Im Benchmark unterscheidet sich die Quellenmischung im Finanz- und Versicherungsbereich an mehreren Stellen vom branchenübergreifenden Bild.

Finanzen & Versicherungen im Vergleich mit allen zehn Branchen

Die branchenübergreifende Spalte ist aggregiert und bezieht sich auf keine einzelne Branche.

Vier Muster fallen in den Daten für Finanzen & Versicherungen auf:

• Vergleiche führen in drei von vier Intentionen. Sie tauchen nicht nur bei expliziten „A oder B“-Fragen auf, sondern auch bei Empfehlungs- und Preisfragen.
• Orientierungsfragen verändern die Quellenmischung. Bei Kriterien- und Orientierungsfragen führen im Finanzbereich Artikel, gefolgt von Vergleichsseiten und How-to-Guides. Über alle zehn Branchen hinweg machen How-to-Guides in dieser Intention 22,33 Prozent des Retrievals aus, was auf einen anderen Ausgangspunkt hinweist.
• Produktseiten stehen neben Vergleichen. Produktseiten gehören bei Empfehlungs-, Vergleichs- und Preisfragen zu den drei wichtigsten Quellentypen. Allein anhand der Klassifizierung als Produktseite lässt sich jedoch nicht erkennen, ob eine Seite einem Anbieter oder einem Dritten gehört.
• Listicles gehören nicht zu den führenden Formaten. In keiner Intention im Finanzbereich zählen Listicles zu den vier wichtigsten Quellentypen. Das bedeutet nicht, dass sie nie abgerufen werden, sondern dass sie in diesem Datensatz kein führendes Format sind.

Das Muster ist nicht universell. Der Finanzbereich folgt bei Empfehlungen, Vergleichen und Preisen dem branchenübergreifenden Trend, bei Kriterien- und Orientierungsfragen jedoch nicht. Das variiert je nach Branche. Deshalb dient die Branche vor allem als Linse für die Interpretation der Daten und nicht als Rangliste.

Retrieval bedeutet, dass eine Quelle abgerufen wurde. Daraus folgt nicht automatisch, dass sie zitiert wird oder dass die Marke in der finalen Antwort auftaucht. Die URL-Typen beschreiben Formate, nicht Eigentum oder Autorität.

AI Visibility im Fokus

Ein Durchschnittswert zeigt nicht, ob sich Erwähnungen auf viele Marken verteilen oder auf wenige konzentrieren. Die Analyse betrachtet deshalb zwei Kennzahlen innerhalb der Top 20 einer Branche. Beide basieren auf SOV-Anteilen, die auf 100 Prozent normiert sind:

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

Im Finanz- und Versicherungsbereich entfallen 40 Prozent der normierten Top-20-Anteile auf die drei größten SOV-Beiträge, der HHI liegt bei 856. Das deutet auf ein moderates Konzentrationssignal für dieses Setup hin. Die Werte beschreiben, wie sich Erwähnungen innerhalb der beobachteten Spitzengruppe verteilen. Sie sind keine Marktanteile und sagen nichts über Nachfrage oder Umsatzverteilung aus.

Im Finanz-Prompt-Set zeigen ING (19 Prozent Visibility), Trade Republic (15 Prozent) und Scalable Capital (12 Prozent) im Beobachtungszeitraum die höchste Visibility. Alle drei sind Bank- oder Brokermarken; kein Versicherer erscheint unter den Top 3. Das könnte darauf hindeuten, dass Banken und Broker bei kaufnahen Fragen zu Konten und Brokern oft direkt für die Antwort relevant sind. Dies ist eine Momentaufnahme dieses Setups und keine Aussage über Marktanteile. Visibility ist zudem keine Empfehlung eines Anbieters und kein Beleg für die Eignung seiner Produkte.

Konzentrationswerte helfen, die Verteilung von Erwähnungen zu verstehen. Sie erklären aber nicht, warum ein bestimmter Anbieter auftaucht. Dafür lohnt ein Blick auf die Fragen und die Seiten, die hinter den eigenen Ergebnissen abgerufen werden.

Was bedeutet das für SEO-Teams, Digital PR und Marketer im Finanzbereich?

Die Daten zeigen ein Muster: Je nach Intention greifen die Antworten im Benchmark auf unterschiedliche Quellenarten zurück. Das hilft Banken, Brokern und Versicherern, sich gezielter zu positionieren. Das Ziel ist nicht, bei jeder Frage sichtbar zu sein, was kaum realistisch ist. Es geht darum zu verstehen, was ihr anbietet, wo ihr fundierte Antworten habt und wo sich Sichtbarkeit lohnt. Die Ergebnisse legen folgende Überlegungen nahe:

• Antworttypen getrennt behandeln. Ein Vergleich sollte Alternativen erklären, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile. Ein Ratgeber sollte Anforderungen klären oder eine Entscheidung unterstützen. Ein allgemeiner Artikel erfüllt beide Aufgaben selten gleich gut. Praktisch heißt das: Ordnet jede Produktlinie der Intention und dem Format zu, das sie beantworten soll.
• Preise und Konditionen über alle Quellen hinweg abstimmen. Vergleiche sind bei Preis- und Wo-kaufen-Fragen zentral. Prüft, ob Gebühren, Zinssätze, Vertragslaufzeiten, Kündigungsregeln und Zugangsvoraussetzungen auf euren Produktseiten, Übersichtsseiten und in relevanten Vergleichen identisch beschrieben sind.
• Kriterien erklären und mit Angeboten verknüpfen. Bei Kriterienfragen führen im Finanzbereich Artikel und Ratgeber. Erklärt Auswahlkriterien klar, etwa Kosten, Konditionen und Unterschiede zwischen Angeboten, und verknüpft sie mit passenden Produkten, damit Beratung und Angebot nicht auseinanderlaufen.
• Digital PR priorisieren. Stellt pro Intention eine Liste der wichtigsten externen Quellen zusammen und prüft, was diese über eure Marke schreiben. Nicht jede Publikation ist gleich relevant. Das Whitepaper nennt Finanztip, Finanzfluss, test.de und Verivox als Beispiele für Vergleichs- und Beratungsquellen im Finanzbereich. Sie veranschaulichen das Informationsökosystem, sind aber keine gemessene Rangliste führender Domains.
• Informationen konsistent halten. Produktnamen, Gebühren, Konditionen und Bedingungen sollten auf eurer Website und in relevanten externen Quellen übereinstimmen. Veraltete oder widersprüchliche Angaben erhöhen das Risiko falscher Aussagen in generierten Antworten.
• SEO-Grundlagen nicht vergessen. Zentrale Inhalte sollten zugänglich, klar strukturiert und leicht navigierbar sein. Das ist eine Voraussetzung für den Zugriff auf Informationen, garantiert aber keine Empfehlungen in KI-generierten Antworten.
• Monitoring als laufende Aufgabe begreifen. Markenerwähnungen und abgerufene Quellen lassen sich getrennt beobachten, idealerweise mit einem gleichbleibenden Prompt-Set. Die Auswertung 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 dieses Setup. Sie stellen keine vollständige Messung der Sichtbarkeit einer Branche oder Marke in KI-Systemen dar. Insbesondere gilt Folgendes:

• 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. ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews lassen sich nicht gleichsetzen. Muster können sich daher je nach Engine unterscheiden.
• Retrieval ist nicht Zitation. Eine abgerufene Quelle wird nicht automatisch zitiert oder in der finalen Antwort erwähnt. Die Quellenmischung lässt sich daher nicht als kausale Erklärung für Empfehlungen lesen.
• Dialog und Personalisierung fehlen. Typische Kaufsituationen mit Rückfragen und persönlichen Umständen lassen sich auf dieser Basis nicht verlässlich abbilden.
• Sentiment ist keine Qualitätsbewertung. Es beschreibt den Tonfall der Antworten im Datensatz, nicht die Kundenzufriedenheit mit einem Anbieter.

Den vollständigen Benchmark lesen

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

• die Quellenmischung für jede der zehn Branchen und alle vier Intentionstypen
• Visibility, SOV und Sentiment im Benchmark
• HHI und Top-3-Anteil innerhalb der Top 20 jeder Branche
• die führenden beobachteten Entitäten pro Branche
• die branchenübergreifenden Anteile der Quellentypen
• die Branchen-Scorecards und die vollständige Methodik

Den vollständigen LLM Industry Benchmark herunterladen.

FAQ: KI-Visibility, Benchmarks und GEO im Finanz- und Versicherungsbereich

Was ist ein Benchmark?

Ein Benchmark bewertet definierte Ergebnisse anhand eines festen Testsets. Der LLM Industry Benchmark untersucht Markenerwähnungen, Antworten und abgerufene Quellentypen für kommerzielle Fragen in zehn Branchen.

Was misst der LLM Industry Benchmark?

Er erfasst Visibility, SOV, Sentiment, Konzentration und Retrieval-Muster für ein definiertes Prompt-Set, einen Markt und einen Zeitraum. Die Werte sind über ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews aggregiert.

Was ist AI Visibility?

AI Visibility beschreibt, wie häufig eine überwachte Marke oder Entität in Antworten auf ein definiertes Set an Prompts erscheint. Das ist etwas anderes als die Frage, ob eine Quelle innerhalb der Antwort zitiert oder wörtlich wiedergegeben wird.

Welche Quellen rufen KI-Systeme bei Finanzfragen ab?

Im Benchmark werden Vergleichsformate bei Empfehlungs-, Vergleichs- und Preisfragen besonders häufig abgerufen. Bei Kriterien- und Orientierungsfragen im Finanzbereich führen dagegen Artikel. Das gilt nur für das untersuchte Prompt-Set und den Zeitraum.

Was ist eine GEO-Strategie?

Generative Engine Optimierung (GEO) verbindet SEO, Content, Digital PR und Monitoring, um die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten zu verbessern. Maßnahmen lassen sich am besten nach den Fragen priorisieren, die eure Zielgruppe stellt, und nach den Quellen, auf die sie wahrscheinlich stößt.

Hängt die AI Visibility allein von der eigenen Website ab?

Nein. Vergleiche, Artikel, Ratgeber und andere Formate von Dritten spielen im Benchmark eine wichtige Rolle. Es lohnt sich daher, konkrete URLs zu prüfen, um zu sehen, wie die eigenen Inhalte im Vergleich zu relevanten Drittquellen abschneiden.

Wie lässt sich prüfen, ob Maßnahmen wirken?

In drei Schritten: mit einem Audit von Quellen und Inhalten, einer Prüfung von Aktualität und Konsistenz der Informationen und einer erneuten Messung mit denselben Testfragen unter gleichen Bedingungen.