KI verändert zunehmend, wie Menschen Produkte recherchieren, Optionen vergleichen und Kaufentscheidungen treffen. Wenn potenzielle Kund:innen ChatGPT, Gemini oder einen anderen KI-Assistenten nach einer Empfehlung fragen, haben die Marken, die in der Antwort erscheinen, die Möglichkeit, bereits in die Consideration-Phase zu gelangen, bevor eine klassische Suche überhaupt beginnt.
Doch was entscheidet darüber, ob eine Marke erwähnt wird?
Unser LLM-Benchmark 2026 von hat 1.000 kommerziell relevante Prompts in 10 Branchen analysiert, um zu messen, welche Marken in KI-generierten Antworten erscheinen, wie sich die Visibility verteilt, welche Quellen LLMs abrufen und wie Marken dargestellt werden. Der daraus entstandene AI Visibility Branchen Benchmark bietet einen branchenübergreifenden Einblick, wie AI Visibility aktuell funktioniert – und was Marken daraus lernen können.
Inhaltsverzeichnis
- So haben wir unseren LLM-Benchmark durchgeführt
- AI Visibility über alle Branchen hinweg: Wie sichtbar sind Marken in der KI-Suche?
- Wie konzentriert ist die AI Visibility unter deutschen Marken?
- Welche Quellen nutzen LLMs für kommerzielle Fragen?
- Wie kann eine GEO-Strategie die AI Visibility verbessern?
- FAQ: AI Visibility, KI-Benchmarks und GEO-Strategie
So haben wir unseren LLM-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 Visibility (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-Benchmark-Ranking: Wie sichtbar sind Marken in der AI-Search?
Über die 10 Branchen hinweg, die im KI-Benchmark 2026 von Peak Ace analysiert wurden, liegt die durchschnittliche AI Visibility bei 6,94 %. Die Ergebnisse unterscheiden sich jedoch erheblich zwischen den Branchen. Telecommunications verzeichnet mit 12,60 % die höchste Visibility, gefolgt von Automobile sowie Media & Publishing mit jeweils 9,00 %. Am anderen Ende der Skala liegen Health & Wellness mit 3,55 % und Travel & Hospitality mit 4,45 %.
Diese Differenz von 9,05 Prozentpunkten zeigt, dass die Sichtbarkeit in LLM-generierten Antworten nicht gleichmäßig über alle Branchen verteilt ist. Gleichzeitig bedeutet eine höhere branchenweite Sichtbarkeit nicht zwangsläufig, dass diese Sichtbarkeit breit auf verschiedene Marken verteilt ist. In einigen Branchen vereinen wenige besonders sichtbare Marken einen erheblichen Anteil der sichtbaren Ergebnisse auf sich.
Hier eine Aufschlüsselung nach Visibility, SOV und Sentiment:
| Branche | Visibility | SOV | Sentiment |
| Telecommunications | 12,60 % | 4,15 % | 53,8 |
| Automobile | 9,00 % | 4,10 % | 57,4 |
| Media & Publishing | 9,00 % | 3,15 % | 54,0 |
| SaaS & Technology | 7,70 % | 3,60 % | 55,4 |
| Ø Branchenübergreifender Durchschnitt | 6,94 % | 3,72 % | 54,58 |
| Marketing & Advertising | 6,85 % | 4,15 % | 52,8 |
| Finance & Insurance | 6,15 % | 3,40 % | 54,4 |
| E-Commerce & Retail | 5,45 % | 3,90 % | 57,4 |
| Education & Learning | 4,60 % | 3,50 % | 53,9 |
| Travel & Hospitality | 4,45 % | 3,40 % | 55,1 |
| Health & Wellness | 3,55 % | 3,80 % | 51,6 |
Die Share-of-Voice-Werte sind deutlich gleichmäßiger verteilt. Der höchste SOV liegt bei 4,15 % und wird sowohl von Telecommunications als auch von Marketing & Advertising erreicht, während Media & Publishing mit 3,15 % den niedrigsten Wert aufweist. Das entspricht einer Spanne von lediglich einem Prozentpunkt und deutet darauf hin, dass der SOV über die analysierten Branchen hinweg vergleichsweise gleichmäßig verteilt ist.
Auch beim Sentiment zeigt sich relativ wenig Variation. Die Werte reichen von 51,6 bis 57,4, bei einem Durchschnitt von 54,58. Diese Werte sollten jedoch als relative Indikatoren innerhalb des Datensatzes und nicht als absolute Bewertungen interpretiert werden.
Wie konzentriert ist die AI Visibility unter deutschen Marken?
Die AI Visibility zeigt uns, wie häufig Marken in KI-generierten Antworten erscheinen. Sie zeigt jedoch nicht, ob diese Sichtbarkeit auf viele Marken verteilt oder auf eine kleinere Gruppe konzentriert ist.
Der Benchmark verwendet zwei Kennzahlen, um dies abzubilden:
- HHI: Zeigt, wie stark die Sichtbarkeit auf die Top-20-Marken konzentriert ist.
- Top-3-Anteil: Zeigt, wie viel des gesamten SOV innerhalb der Top 20 auf die drei sichtbarsten Marken entfällt.
Was zeigt der Benchmark?
- Telecommunications weist mit einem HHI von 1.462 und einem Top-3-Anteil von 63 % die höchste Konzentration auf.
- Marketing & Advertising folgt mit einem HHI von 1.200 und einem Top-3-Anteil von 51 %.
- Health & Wellness erreicht einen HHI von 1.132 und einen Top-3-Anteil von 50 %.
- SaaS & Technology ist deutlich gleichmäßiger verteilt, mit einem HHI von 548 und einem Top-3-Anteil von lediglich 24 %.
Das wichtigste Ergebnis: Ein hoher Sichtbarkeitswert bedeutet nicht zwangsläufig, dass die Sichtbarkeit gleichmäßig auf verschiedene Marken verteilt ist. In einigen Branchen entfällt ein großer Anteil der Sichtbarkeit auf eine relativ kleine Gruppe, während sie in anderen Branchen gleichmäßiger verteilt ist.
Für Marketer:innen macht dies Konzentration zu einer wichtigen Ergänzung der Gesamtsichtbarkeit: Sie zeigt nicht nur, wie sichtbar eine Branche ist, sondern auch, wie diese Sichtbarkeit auf die Marken verteilt ist, die am häufigsten erscheinen.
Wie kann eine GEO-Strategie die AI Visibility verbessern?
Der Benchmark deutet darauf hin, dass die Verbesserung der AI Visibility mehr umfasst als die Veröffentlichung von Content auf der eigenen Website. Marken und Unternehmen müssen das gesamte Informationsökosystem berücksichtigen, das LLMs bei der Generierung von Antworten abrufen.
Für Marketer:innen bedeutet das, sich auf einige zentrale Bereiche zu konzentrieren:
- Verschiedene User Intents abdecken: Erstellt hilfreichen Content für Vergleiche, Preise, Produktauswahl und kriteriumsbasierte Fragen – nicht nur für „Best-of“-Anfragen.
- Über relevante Quellen hinweg sichtbar sein: Vergleichsseiten, Listicles, Artikel, Guides, Produktseiten und Kategorieseiten können gleichermaßen zu den Informationen beitragen, die LLMs zur Verfügung stehen.
- Drittanbieter-Autorität aufbauen: Relevante redaktionelle Berichterstattung, Digital PR und Earned Media können die Präsenz einer Marke über die eigene Website hinaus stärken.
- Informationen konsistent und auffindbar halten: Stellt sicher, dass wichtige Informationen zu Marke, Unternehmen, Produkten und Kategorien im gesamten Web zugänglich und konsistent sind.
- Starke SEO-Grundlagen aufrechterhalten: Technisches SEO bleibt wichtig, damit Inhalte für Suchmaschinen und KI-Systeme zugänglich sind.
- AI Visibility messen: Trackt, wo und wie häufig eure Marke in KI-generierten Antworten erscheint – ergänzend zur Performance in der klassischen Suche.
Expertentipp: Über die Content-Menge hinausdenken
Eine GEO-Strategie, also eine Generative-Engine-Optimisation-Strategie, verbindet diese Elemente über SEO, Content, Digital PR und Drittanbieter-Autorität hinweg.
Die zentrale Erkenntnis des Benchmarks ist, dass LLM-Sichtbarkeit nicht einfach darin besteht, mehr Seiten zu produzieren. Marken müssen über die relevanten Quellen hinweg verfügbar, auffindbar und zitierbar sein, die Teil des größeren Informationsökosystems sind.
Das vollständige Bild liefert der LLM-Benchmark
Dieser Blogbeitrag behandelt die branchenübergreifenden Highlights. Der vollständige LLM-Benchmark geht deutlich tiefer:
- Wie alle 10 Branchen bei Sichtbarkeit, SOV, Sentiment und Konzentration abschneiden
- Welche Branchen die höchsten Werte bei der Markenkonzentration aufweisen
- Wie sich Top-3-Anteil und HHI zwischen den Branchen unterscheiden
- Welche Marken innerhalb der jeweiligen Branche am sichtbarsten sind
- Wie sich der Quellenmix je nach User Intent verändert
- Welche Quellentypen LLMs am häufigsten abrufen
- Die vollständigen Industry Score Cards und Quellentyp-Analysen
- Branchenübergreifende Erkenntnisse darüber, was die AI Visibility beeinflusst und wo Chancen bestehen
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, KI-Benchmarks und GEO-Strategie
Was ist der AI Visibility Benchmark?
Ein AI Visibility Benchmark misst, wie Marken, Unternehmen, Produkte oder andere Entitäten innerhalb von KI-generierten Antworten anhand eines definierten Sets von Prompts und Kriterien abschneiden. In unserem LLM-Benchmark 2026 wurden 1.000 kommerziell relevante Prompts in 10 Branchen analysiert, um Visibility, Share of Voice und Sentiment zu messen.
Was misst ein LLM-Benchmark?
Ein LLM-Benchmark kann analysieren, wie häufig Marken in Antworten erscheinen, die von Large Language Models generiert werden, welche Quellen diese Modelle abrufen und wie Marken dargestellt werden. Unser LLM-Benchmark konzentriert sich beispielsweise auf kommerziell relevante Prompts und vergleicht die Ergebnisse über 10 Branchen hinweg.
Was ist ein AI-Benchmark-Ranking?
Ein AI-Benchmark-Ranking kann zeigen, wie die Sichtbarkeit auf die in einem definierten Benchmark enthaltenen Entitäten oder Branchen verteilt ist. Rankings sollten immer im Kontext der verwendeten Prompts, des Marktes, der Modelle und des Untersuchungszeitraums verstanden werden, die zur Erstellung der Ergebnisse herangezogen wurden.
Was ist AI Visibility?
AI Visibility beschreibt, wie häufig eine Marke oder Entität in KI-generierten Antworten für ein definiertes Set von Prompts erscheint. In unserem Benchmark misst die AI Visibility, wie häufig eine Marke innerhalb eines analysierten Prompt-Sets in LLM-Antworten erscheint.
Was ist eine GEO-Strategie?
Eine GEO-Strategie, also eine Generative-Engine-Optimisation-Strategie, ist ein Ansatz zur Verbesserung der Sichtbarkeit einer Marke in KI-generierten Antworten. Sie kann SEO, Content, Digital PR und den Aufbau von Drittanbieter-Autorität kombinieren, um die Präsenz einer Marke über die Quellen hinweg zu stärken, die LLMs finden und abrufen können.
Hängt die AI Visibility ausschließlich von der Website einer Marke ab?
Nein. Unser Benchmark zeigt, dass LLMs Informationen aus einer Vielzahl externer Quellen und Content-Formate abrufen, darunter Vergleichsseiten, Listicles, Artikel, Guides, Produktseiten und Kategorieseiten. Die Präsenz einer Marke über relevante Quellen hinweg ist daher ein wichtiger Bestandteil, um ihre AI Visibility zu verstehen.
Was sagt der LLM-Benchmark über AI Visibility aus?
Der LLM-Benchmark zeigt, dass AI Visibility je nach Branche variiert, auf eine relativ kleine Anzahl von Marken konzentriert sein kann und von der Art der Informationen beeinflusst wird, nach denen Nutzer:innen suchen. Er zeigt außerdem, dass LLMs auf ein breites externes Informationsökosystem zurückgreifen. AI Visibility ist damit eine Herausforderung für die gesamte Webpräsenz und Autorität einer Marke und nicht ausschließlich eine Frage von On-Site-Content oder technischem SEO.
