Wenn potenzielle Kund:innen ChatGPT nach Werbeplattformen, Marketing-Tools oder Kampagnenoptionen fragen, stammt die Antwort selten aus eigener Erfahrung. KI-Systeme setzen sie aus einer Mischung verschiedener Quellen zusammen, und genau diese Quellenmischung untersucht dieser Artikel. Der LLM-Industry-Benchmark von Peak Ace analysierte 1.000 standardisierte Prompts in zehn Branchen in einer festen Momentaufnahme für den deutschen Markt. Dieser Artikel betrachtet die Quellen hinter Antworten im Marketing und Advertising und was sie für Content und Digital PR bedeuten können.
Hinweis: Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem LLM-Industry-Benchmark. Die vollständige Analyse, einschließlich der Quellenmischung für alle zehn Branchen, ist im Benchmark selbst verfügbar.
Kurz gesagt:
- Im Benchmark führen Produktseiten die Quellentypen bei Empfehlungs- und Preisfragen im Marketing und Advertising an, während Vergleichsseiten branchenübergreifend vorne liegen.
- Vergleichsformate werden besonders häufig für direkte Gegenüberstellungen abgerufen, bei Kriterien- und Beratungsfragen stehen Ratgeber (How-to-Guides) an erster Stelle.
- Nennungen sind in dieser Branche innerhalb der Top 20 Entitäten mäßig bis stark konzentriert.
- Alle Ergebnisse beziehen sich auf dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum und diesen Aufbau.
Methodik und Datenbasis
Die Analyse beruht 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 Prompts aus der Bottom-of-Funnel-Phase: 100 kommerziell relevante Prompts je Branche, verteilt auf zehn Themencluster. Die Prompts zielen auf Kaufentscheidungen ab, also auf Fragen, die Menschen kurz vor einem Kauf oder einer Buchung stellen. Alle Prompts sind markenneutral, in den Fragen kommen daher keine Markennamen vor.
Suchintention
Jede Branche deckt vier Suchintentionen mit je 25 Prompts ab:
- Best/Top/Test-Sieger: Empfehlungsfragen, etwa „Welches Tool ist das beste für …?“
- Vergleiche: Gegenüberstellungen, etwa „Welches ist besser, A oder B?“
- Preise/Wo kaufen: Fragen nach Kosten und Bezugsquellen, etwa „Wo kann ich … buchen und testen?“
- Kriterien/Beratung: Fragen nach Auswahlkriterien, etwa „Worauf sollte ich achten, wenn …?“
Markt, Sprache und Zeitraum
Die Prompts sind auf Deutsch verfasst und auf den deutschen Markt ausgerichtet. Antworten auf Deutsch wurden vom 1. bis 31. August 2026 beobachtet.
Systeme und Wiederholungen
Beobachtet wurden Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews. Jeder Prompt wurde 15-mal ausgeführt, 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 Sichtbarkeit.
Kennzahlen
- Sichtbarkeit: wie häufig eine Entität in den Antworten auf das Prompt-Set erscheint.
- Share of Voice (SOV): der Anteil einer Entität an der Gesamtsichtbarkeit innerhalb der Top 20, normiert auf 100 Prozent.
- Sentiment: der Tonfall der Antworten, bewertet auf einer Skala von 0 bis 100.
- Retrieval: Eine Quelle wurde als Informationsbasis abgerufen. Das bedeutet nicht automatisch, dass sie in der Antwort zitiert wird.
Quellenmischung und Branchenkontext
Die Branche ist der Blickwinkel dieser Analyse, kein Ranking. Entscheidend ist, auf welche Quellentypen KI-Systeme je Suchintention zurückgreifen und wie sich das zwischen den Branchen unterscheidet.
Branchendurchschnitte
Im Benchmark erreicht Marketing & Advertising eine Sichtbarkeit von 6,85 Prozent, einen SOV von 4,15 Prozent und ein Sentiment von 52,8. Über alle zehn Branchen liegen die Durchschnittswerte bei 6,94 Prozent, 3,72 Prozent und 54,58. Dies sind Indikatoren für diesen Aufbau, keine Marktanteile oder Qualitätsbewertungen.
Konzentration innerhalb der Top 20
Für Marketing & Advertising beträgt der HHI innerhalb der Top 20 1.200, der Top-3-Anteil liegt bei 51 Prozent. Etwa die Hälfte des SOV in dieser Gruppe entfällt auf drei Entitäten. Das beschreibt, wie sich Nennungen in diesem Datensatz verteilen. Es zeigt nicht, wer den Markt anführt, und auch nicht, warum eine bestimmte Marke ausgewählt wurde.
Führende Quellentypen nach Intention
Die Quellenmischungen unterscheiden sich je nach Intention. Die Tabelle stellt den führenden Quellentyp im Bereich Marketing & Advertising dem branchenübergreifenden Bild gegenüber:
| Intention | Marketing & Advertising: führender Quellentyp | Alle zehn Branchen: führender Quellentyp und Retrieval-Anteil |
|---|---|---|
| Best/Top/Test-Sieger | Produktseite | Vergleich, 28,31 Prozent |
| Vergleiche | Vergleich | Vergleich, 32,65 Prozent |
| Kriterien/Beratung | Ratgeber (How-to-Guide) | Ratgeber (How-to-Guide), 22,33 Prozent |
| Preise/Wo kaufen | Produktseite | Vergleich, 22,64 Prozent |
Vier Muster fallen in den Daten auf:
- Produktseiten führen in dieser Branche. Bei Empfehlungen und Preisen stehen im Marketing und Advertising die Produktseiten an erster Stelle, während branchenübergreifend Vergleiche vorne liegen. Das könnte darauf hindeuten, dass Plattformen und Tools häufig direkt auf den eigenen Seiten beschrieben werden.
- Vergleiche bleiben zentral. Vergleichsformate führen bei direkten Gegenüberstellungen in beiden Betrachtungen und tauchen auch in Empfehlungs- und Preislisten auf.
- Beratung verändert den Mix. Bei Kriterien und Beratung führen Ratgeber, gefolgt von Produktseiten und Artikeln. Ratgeber machen branchenübergreifend 22,33 Prozent des Retrievals aus, bei Empfehlungen dagegen 5,81 Prozent.
- Produktseiten erscheinen bei allen Intentionen. Bei Vergleichen und Beratung liegen sie auf Platz zwei, was darauf hindeutet, dass Produktinformationen in mehreren Phasen der Entscheidung eine Rolle spielen.
Retrieval bedeutet, dass eine Quelle abgerufen wurde. Daraus folgt nicht automatisch, dass sie zitiert wird oder die Marke in der finalen Antwort erscheint. Quellentypen beschreiben Seitenformate, nicht Eigentum oder Autorität. „Sonstige“ ist eine Restkategorie und kein konkretes Format.
Am häufigsten genannte Entitäten
Im Prompt-Set zu Marketing & Advertising erreichte LinkedIn eine Sichtbarkeit von 21 Prozent, Google Ads und Meta jeweils 19 Prozent. Diese Plattformen sind selbst Produkte, die von den kommerziellen Fragen abgedeckt werden. Bei kaufnahen Fragen zu Plattformen oder Tools ist die Plattform oft das direkte Thema der Antwort. Ihre Sichtbarkeit sollte daher nicht als Beleg für überlegene Content-Leistung oder eine generell starke Marke gelesen werden.
Was das für SEO-Teams und Marketer bedeutet
Die Daten zeigen ein Muster: Je nach Intention greifen Antworten auf unterschiedliche Quellentypen zurück. Das hilft, Inhalte gezielter zu positionieren. Ziel ist nicht, überall sichtbar zu sein. Entscheidend ist, was Sie anbieten, wo Sie fundierte Antworten haben und wo Sichtbarkeit tatsächlich zählt. Unsere Ergebnisse legen folgende praktische Schlussfolgerungen nahe:
- Antworttypen getrennt behandeln. Ein Vergleich sollte Alternativen sowie Vor- und Nachteile erklären. Ein Ratgeber sollte Anforderungen klären oder bei einer Aufgabe unterstützen. Ein allgemeiner Artikel erfüllt selten beide Aufgaben gleich gut.
- Produktinformationen konsistent halten. Funktionen, Preise, Verfügbarkeit und Konditionen sollten auf Produktseiten, in Vergleichen und bei Drittquellen übereinstimmen. Widersprüche erhöhen das Risiko ungenauer Aussagen in generierten Antworten.
- Prüfen, wie Sie dort beschrieben werden, wo Nutzer vergleichen. Kontrollieren Sie, ob Preise, Funktionen, Integrationen und Anwendungsfälle in relevanten Vergleichs- und Listicle-Quellen korrekt dargestellt sind.
- Kriterien erklären und mit Angeboten verknüpfen. Da Ratgeber bei Beratungsfragen führen, erklären Sie, wie Ihr Produkt eine konkrete Aufgabe löst, und verknüpfen Sie diese Erklärungen mit passenden Produkten, damit Ratgeber und Angebot nicht auseinanderdriften.
- Digital PR priorisieren. Ermitteln Sie die wichtigsten Drittquellen je Intention und prüfen Sie, was sie über Ihre Marke sagen. Nicht jede Publikation ist gleich relevant. Nutzen Sie die Quellenmischung als Ausgangspunkt für eine priorisierte Liste.
- Monitoring als laufende Aufgabe begreifen. Verfolgen Sie Markennennungen und abgerufene Quellen mit einem gleichbleibenden Prompt-Set, ausgewertet nach Kategorie, Intention und System.
Expert-Tipp: Gordon Herenz, Team Lead Content Strategy & Digital PR bei Peak Ace, empfiehlt, Vergleichs- und Listenformate dort aufzubauen, wo sie sinnvoll sind, Platzierungen in relevanten Rankings und Listicles anzustreben und durch konsistente Digital PR die zitierfähige Autorität auf unabhängigen Quellen zu stärken.
Grenzen der Aussagekraft
Die Ergebnisse gelten nur für dieses spezifische Prompt-Set, diesen Zeitraum und diesen Aufbau. Sie stellen keine vollständige Messung der Sichtbarkeit einer Branche oder Marke in KI-Systemen dar. Beachten Sie insbesondere:
- Das Prompt-Set bestimmt 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, und Muster können je nach Engine variieren.
- Retrieval ist nicht Zitation. Abrufe von Quellen belegen keine Wirkungsmechanismen, und die Quellenmischung lässt sich nicht als Wirkungsnachweis lesen.
- Dialog und Personalisierung fehlen. Typische Kaufsituationen lassen sich auf dieser Basis nicht verlässlich beschreiben.
- Sentiment ist keine Qualitätsbewertung. Es beschreibt den Tonfall der Antworten im Datensatz, nicht die tatsächliche Kundenzufriedenheit mit einer Marke.
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
- Sichtbarkeit, SOV und Sentiment im Benchmark
- HHI und Top-3-Anteil innerhalb der Top 20 jeder Branche
- die führenden beobachteten Entitäten je Branche
- die branchenübergreifenden Anteile der Quellentypen
- die Branchen-Scorecards und die vollständige Methodik
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FAQ: Marketing & Advertising in LLM-Antworten
Welche Quellentypen nutzen LLMs bei Fragen zu Marketing und Advertising?
Im Benchmark führen Produktseiten bei Empfehlungs- und Preisfragen, Vergleiche bei direkten Gegenüberstellungen und Ratgeber bei Kriterien- und Beratungsfragen. Dies gilt nur für das untersuchte Prompt-Set und den Zeitraum.
Sind die am häufigsten genannten Marken die Marktführer?
Nein. Die Zahlen zeigen, welche Entitäten im Beobachtungszeitraum in diesem Datensatz am häufigsten genannt wurden. Es sind keine Marktanteile, und die Plattformen an der Spitze sind selbst Produkte, die von den Prompts abgedeckt werden.
Hängt die KI-Sichtbarkeit allein von der eigenen Website ab?
Nein. Vergleiche, Listicles, Ratgeber und andere Formate von Drittanbietern spielen eine wichtige Rolle. Es lohnt sich daher, konkrete URLs zu prüfen, um die eigenen Inhalte mit relevanten Drittquellen zu vergleichen.
Wie lässt sich testen, ob Maßnahmen wirksam sind?
In drei Schritten: Quellen und Inhalte prüfen, Aktualität und Konsistenz der Informationen kontrollieren und anschließend mit denselben Testfragen unter gleichen Bedingungen erneut messen.
Was misst der Benchmark?
Er erfasst Sichtbarkeit, SOV, Sentiment, Konzentration und Retrieval-Muster für ein definiertes Prompt-Set, einen Markt und einen Zeitraum. Die Ergebnisse werden über Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews aggregiert.
