AI Visibility im Marketing & Advertising: Wer wir von LLMs empfohlen?

KI verändert zunehmend, wie Menschen Marketing-Plattformen, Advertising-Tools und Media-Lösungen recherchieren. Wenn eine Marketerin ChatGPT fragt: „Welche Plattform eignet sich am besten für B2B-Werbung?“ oder „Welche Tools sollte ich für Social-Media-Marketing nutzen?“, gewinnen diejenigen, die in dieser Antwort erscheinen, Visibility an einem entscheidenden Punkt der Customer Journey. 

Der LLM Visibility Benchmark von Peak Ace analysiert 1.000 kommerziell relevante Prompts in 10 Branchen. Untersucht wird, welche Marken in KI-generierten Antworten erscheinen, wodurch sie sichtbar werden und wie über sie gesprochen wird. Im Folgenden zeigen wir, was die Daten für den Bereich Marketing & Advertising aussagen. 

Inhaltsverzeichnis 

• So haben wir unseren LLM Visibility Benchmark durchgeführt 
• AI Visibility für Marketing & Advertising: Wie schneidet die Branche im Vergleich ab? 
• Welche Marketing- & Advertising-Unternehmen sind in der KI am sichtbarsten? 
• Welche Quellen nutzen LLMs für Marketing- & Advertising-Fragen? 
• Wie werden Marketing- & Advertising-Unternehmen in der KI sichtbar? 
• FAQ: AI Visibility im Marketing & Advertising 

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 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 Visibility für Marketing & Advertising: Wie schneidet die Branche im Vergleich ab?

Marketing & Advertising erreicht eine durchschnittliche Visibility von 6,85 % in LLM-generierten Antworten. Damit liegt die Branche nahe am branchenübergreifenden Durchschnitt von 6,94 %. 

Der Share of Voice liegt bei 4,15 %, während der Sentiment-Score 52,8 beträgt. Wie bei den anderen Branchen des Benchmarks sollte auch dieser Wert vor allem als relativer Indikator innerhalb des untersuchten Datensets verstanden werden. Alle Branchenwerte liegen unter dem typischen Bereich von 65–85, den unser Datenpartner Peec AI ausweist. 

Hier ist die Übersicht über Visibility, SOV und Sentiment der einzelnen Branchen: 

Auch im Marketing & Advertising zeigt sich ein vergleichsweise konzentriertes Sichtbarkeitsprofil. Der HHI liegt bei 1.200, während die drei sichtbarsten Entitäten 51 % der Visibility innerhalb des untersuchten Segments auf sich vereinen. HHI und Top-3 Share zeigen im Benchmark, wie stark sich die Visibility innerhalb der Top-20-Marken konzentriert. 

Welche Marketing- & Advertising-Unternehmen sind in LLMs am sichtbarsten?

Laut dem LLM Visibility Benchmark 2026 von Peak Ace sind dies die drei sichtbarsten Entitäten im Bereich Marketing & Advertising: 

• LinkedIn – 21 % Visibility 
• Google Ads – 19 % Visibility 
• Meta – 19 % Visibility 

Die Zusammensetzung dieser Gruppe ist für die Interpretation der Ergebnisse besonders relevant. LinkedIn, Google Ads und Meta sind nicht nur Unternehmen, die Marketing-Content produzieren, ihre Advertising-Plattformen sind selbst die Produkte, nach denen Nutzer:innen fragen. 

Der Benchmark weist deshalb darauf hin, dass ihre Visibility strukturell durch die Art der Prompts beeinflusst wird. Wenn Nutzer:innen nach Advertising-Plattformen oder Marketing-Tools fragen, haben LLMs einen unmittelbaren Grund, die großen Plattformen selbst in ihren Antworten zu nennen. 

Die hohe Visibility dieser Unternehmen sollte daher nicht automatisch als Beleg dafür interpretiert werden, dass sie aufgrund einer überlegenen Content-Performance sichtbar geworden sind. 

Welche Quellen nutzen LLMs für Marketing- & Advertising-Fragen?

Der Benchmark analysiert auch, welche Content-Typen LLMs abrufen – also welche Quellen sie während der Generierung ihrer Antworten nutzen – wenn sie Prompts aus dem Bereich Marketing & Advertising verarbeiten. 

Wichtig: Die Retrieval-Daten zeigen, auf welche Quellen das Modell zugegriffen hat. Sie zeigen nicht zwangsläufig, welche Quellen in der finalen Antwort explizit zitiert werden. Die Zusammensetzung der Quellen unterscheidet sich deutlich je nach Suchintention. 

Dabei fallen einige Punkte besonders auf: 

• Comparison Pages spielen bei „Best“- und vergleichsorientierten Suchanfragen eine wichtige Rolle. Sie bieten Nutzer:innen eine strukturierte Möglichkeit, verschiedene Marketing- und Advertising-Lösungen miteinander zu vergleichen. 
• Homepages und Product Pages sind besonders relevant, wenn die Plattform oder das Produkt selbst im Mittelpunkt der Suchanfrage steht. 
• Articles und How-To Guides gewinnen bei Fragen zu Kriterien und konkreten Handlungsempfehlungen an Bedeutung. Hier suchen Nutzer:innen weniger nach einer reinen Anbieterliste, sondern nach Informationen und Orientierung. 
• Der Quellenmix verändert sich abhängig von der Suchintention. Das unterstreicht, wie wichtig es ist, Content entlang der gesamten Decision Journey aufzubauen und nicht nur für einen einzelnen Fragetyp. 

Branchenübergreifend zeigt der Benchmark, dass Comparison Pages, Product Pages und Listicles das Rückgrat des LLM-Retrievals bilden. Wichtig ist dabei die Unterscheidung zwischen Retrieval und Citation: Nur weil ein LLM auf eine Quelle zugreift, bedeutet das nicht automatisch, dass diese Quelle in der finalen Antwort ausdrücklich genannt oder verlinkt wird. 

Für Marketing & Advertising ist insbesondere die Produkt- und Plattformebene relevant. Wenn eine Advertising- oder Marketing-Plattform selbst Gegenstand der Suchanfrage ist, können LLMs die großen Player der jeweiligen Kategorie direkt in ihren Antworten hervorheben. 

Wie werden Marketing- & Advertising-Unternehmen in der KI sichtbar?

Die Daten werfen mehrere Fragen auf, mit denen sich Marketing- und Advertising-Teams beschäftigen sollten: 

• Seid ihr auf den Comparison Pages, in Artikeln und Listicles sichtbar, die LLMs tatsächlich abrufen? Eine starke Brand Website allein reicht nicht zwangsläufig aus. Wenn relevante Third-Party-Quellen euer Unternehmen nicht erwähnen, kann es in einer KI-Antwort fehlen – selbst wenn die eigenen Inhalte in der klassischen Suche gut ranken. 
• Deckt eure Content-Strategie alle vier Intent-Typen ab? Marken und Unternehmen, die sich ausschließlich auf Suchanfragen wie „beste Marketing-Plattform“ konzentrieren, können Fragen zu Kriterien, Beratung, Vergleichen oder Preisen übersehen. Der Benchmark zeigt, dass sich der Quellenmix abhängig davon verändert, welches Ziel der Nutzer:innen mit seiner Anfrage verfolgt. 
• Ist euer Unternehmen in den von LLMs abgerufenen Quellen konsistent vertreten? Für Marketing-Plattformen kann eine konsistente Präsenz über Product Pages, Vergleichsinhalte, redaktionelle Berichterstattung und Third-Party-Quellen hinweg dazu beitragen, ein klareres Informationsumfeld rund um die Marke zu schaffen. 
• Habt ihr eine GEO-Media-Strategie berücksichtigt? Generative Engine Optimisation (GEO) bietet einen Ansatz, um die Visibility von Marken in KI-generierten Antworten gezielt zu verbessern. Dafür werden SEO, Content und Digital PR in einer messbaren Strategie miteinander verbunden. 

Expertentipp: Earned Media ist eine zentrale Säule jeder GEO-Strategie im Bildungsbereich. Gordon Herenz, Team Lead Content Strategy & Digital PR bei Peak Ace, bringt es auf den Punkt: 

Das vollständige Bild liefert der LLM Visibility Benchmark

Dieser Blogbeitrag zeigt die wichtigsten Ergebnisse für Marketing & Advertising. Der vollständige LLM Visibility Benchmark geht deutlich tiefer: 

• Wie Marketing & Advertising im Vergleich zu allen 10 Branchen bei Visibility, SOV, Sentiment und Dominance abschneidet 
• Die übergeordneten Sichtbarkeitsmuster – einschließlich der Frage, wie stark sich die Visibility auf die sichtbarsten Marken konzentriert 
• Unterschiede zwischen den Intent-Typen und wie sich der Quellenmix verändert, wenn Nutzer:innen nach Empfehlungen, Vergleichen, Preisen oder Beratung suchen 
• Die vollständige Brand- und Source-Type-Analyse für jede Branche 
• Branchenübergreifende Erkenntnisse darüber, welche Faktoren die LLM- Visibility beeinflussen und wo die größten Potenziale 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 im Marketing & Advertising

Wie sichtbar sind Marketing- & Advertising-Unternehmen in ChatGPT und anderen LLMs?

Marketing & Advertising erreicht eine durchschnittliche Visibility von 6,85 % in LLM-generierten Antworten. Der branchenübergreifende Durchschnitt liegt bei 6,94 %. Die Werte beziehen sich auf das spezifische Prompt-Set und den Untersuchungszeitraum des LLM Visibility Benchmark 2026. 

Welche Marketing- & Advertising-Unternehmen sind in der KI-Suche am sichtbarsten?

Laut dem LLM Visibility Benchmark 2026 von Peak Ace erreicht LinkedIn 21 % Visibility, während Google Ads und Meta jeweils 19 % erreichen. Der Benchmark weist darauf hin, dass diese Plattformen selbst Produkte sind, nach denen Nutzer:innen fragen. Dieser Faktor ist bei der Interpretation ihrer Visibility besonders relevant. 

Welche Content-Typen nutzen LLMs, um Marketing-Fragen zu beantworten?

Der Quellenmix unterscheidet sich je nach Suchintention. Für Marketing & Advertising identifiziert der Benchmark Comparison Pages, Homepages, Listicles, Product Pages, Articles, How-To Guides und weitere Quellen über die vier untersuchten Intent-Typen hinweg. 

Ist AI Visibility für Marketing- & Advertising-Unternehmen relevant?

AI Visibility bietet eine zusätzliche Möglichkeit zu messen, wie häufig Marken erscheinen, wenn Nutzer:innen kommerziell relevante Fragen stellen. Sie sollte gemeinsam mit klassischen Marketing-KPIs wie Traffic, Conversions, Leads, Umsatz und Media Performance betrachtet werden und diese nicht direkt ersetzen. 

Wie können Marketing- & Advertising-Marken ihre AI Visibility verbessern?

Startet damit, die Fragen zu analysieren, die eure Zielgruppe entlang der verschiedenen Intent-Typen stellt – von Empfehlungen und Vergleichen über Kriterien und Beratung bis hin zu Preisen. Analysiert anschließend, welche Quellen LLMs für diese Fragen abrufen, entwickelt hilfreiche Inhalte in den relevanten Formaten und stärkt eure Präsenz auf unabhängigen Third-Party-Quellen durch Digital PR sowie eine holistische GEO-/SEO-Strategie.