LLM-Branchen-Benchmark 2026: Welche Quellen prägen Empfehlungen in Medien & Publishing?

Wenn potenzielle Kund:innen ChatGPT nach Streaming-Diensten, Publishing-Plattformen oder Abos fragen, steht die Antwort oft schon, bevor sie eine einzige Website besuchen. Doch woher stammt diese Antwort? Der LLM Industry Benchmark von Peak Ace hat 1.000 standardisierte, kaufnahe Prompts aus zehn Branchen untersucht, um das herauszufinden. Dieser Artikel stellt die Ergebnisse für Medien und Publishing vor, zeigt den Quellenmix hinter den Antworten und erläutert, was das für GEO und Digital PR bedeuten kann.

Hinweis: Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem LLM Industry Benchmark. Die vollständige Analyse mit den Ergebnissen aller zehn Branchen ist im Benchmark selbst verfügbar.

Auf einen Blick:

• Im Benchmark führen Vergleichsseiten die abgerufenen Quellentypen bei allen vier Suchintentionen in Medien und Publishing an.
• Über alle zehn Branchen hinweg führen How-to-Guides den Ratgeber-Mix an. Medien und Publishing folgen einem anderen Muster.
• Erwähnungen sind branchenübergreifend unterschiedlich stark konzentriert. In Medien und Publishing vereinen drei Entitäten 32 Prozent des Share of Voice in den Top 20.
• Alle Ergebnisse beziehen sich auf dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum (August 2026, deutscher Markt) und diesen Aufbau.

Methodik und Datenbasis

Der Benchmark basiert auf einem klar definierten Datenkorpus. Die folgenden Abschnitte beschreiben dessen Struktur und die wichtigsten daraus abgeleiteten Kennzahlen.

Prompt-Set und Struktur: Das Prompt-Set umfasst 1.000 standardisierte Bottom-of-Funnel-Prompts, mit je 100 kommerziell relevanten Prompts pro Branche. Diese verteilen sich auf zehn Themencluster pro Branche. Die Prompts sind markenneutral und auf Kaufentscheidungen ausgerichtet, also auf Fragen, die Menschen kurz vor einem Abschluss, Kauf oder einer Buchung stellen.

Suchintention: Jede Branche deckt vier Suchintentionen mit je 25 Prompts ab:

• Best/Top/Testsieger: Empfehlungsfragen, etwa „Welcher Streaming-Dienst ist am besten für …?“
• Vergleiche: Gegenüberstellungen, etwa „Welches ist besser, A oder B?“
• Preise/Wo kaufen: Fragen nach Kosten und Bezugsquellen, etwa „Wo kann ich … abonnieren?“
• Kriterien/Orientierung: Fragen nach Auswahlkriterien, etwa „Worauf sollte ich bei der Auswahl von … achten?“

Markt, Sprache und Zeitraum: Die Prompts sind auf Deutsch verfasst und auf den deutschen Markt ausgerichtet. Analysiert wurden Antworten vom 1. bis 31. August 2026.

Systeme und Wiederholungen: Beobachtet wurden Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews. Jeder Prompt wurde 15-mal ausgeführt, je fünfmal pro System. Einzelne Antworten gelten als Stichproben, sodass sich Schwankungen zuverlässiger einordnen lassen.

Datenquelle: Die Daten stammen aus Peec-AI-Exporten. Pro Branche wurden 50 Marken beobachtet, der Bericht konzentriert sich auf die 20 Marken mit der höchsten Sichtbarkeit.

Kennzahlen:

• Sichtbarkeit: Wie häufig eine Entität in den Antworten auf das Prompt-Set erscheint.
• Share of Voice (SOV): Der Anteil einer Entität an den Top 20, normiert auf 100 Prozent.
• Sentiment: Die Tonalität der Antworten, bewertet auf einer Skala von 0 bis 100.

Retrieval ist nicht Zitation: Die Quellenanalyse misst Retrieval, also die Seiten, auf die ein System als Informationsgrundlage zugegriffen hat. Eine abgerufene Quelle erscheint nicht automatisch in der finalen Antwort, und eine Markenerwähnung hängt nicht davon ab.

Suchintention und Quellenmuster

Die Suchintention scheint zu beeinflussen, welcher Quellentyp eine Antwort prägt, und dieses Muster unterscheidet sich je nach Branche. Dieselbe Art von Frage greift je nach Branche auf unterschiedliche Quellenmixe zurück. Im Bereich Health & Wellness etwa stehen Artikel in drei der vier Intent-Listen an erster Stelle. In Medien & Publishing führen Vergleichsseiten alle vier.

Die Branche dient daher als Linse, nicht als Rangliste. Die relevante Frage lautet, welche Quellentypen für welche Suchintention im eigenen Produkt- und Dienstleistungsfeld zählen.

Quellentypen in Medien und Publishing

Die folgende Tabelle vergleicht den führenden Quellentyp je Suchintention in Medien und Publishing mit dem branchenübergreifenden Bild aller zehn Branchen.

Diese Zahlen sind aggregiert. Die branchenübergreifenden Prozentwerte beziehen sich nicht allein auf Medien und Publishing. „Andere“ ist eine Restkategorie und kein spezifisches Format.

In den Daten für Medien und Publishing fallen vier Muster auf:

• Vergleiche führen über alle Intents. Vergleichsseiten führen alle vier Intent-Listen an, nicht nur Prompts, die ausdrücklich einen Vergleich verlangen. Das deutet darauf hin, dass Vergleichsinhalte auch Antworten auf Empfehlungs-, Preis- und Orientierungsfragen prägen könnten.
• Orientierung folgt einem anderen Weg. Branchenübergreifend führen How-to-Guides den Mix bei Kriterien und Orientierung mit 22,33 Prozent des Retrievals an. In Medien und Publishing nehmen Vergleichsseiten diese Position ein, How-to-Guides belegen Platz zwei.
• Produktseiten bleiben relevant. Produktseiten tauchen in jeder Liste auf und belegen bei Empfehlungen und Preisen Platz zwei.
• Das Muster ist nicht universell. Andere Branchen zeigen andere Spitzenreiter. Die Befunde zu Medien und Publishing sollten daher nicht direkt auf andere Branchen übertragen werden.

Fokus auf AI-Visibility

Ein Durchschnittswert zeigt nicht, ob sich Erwähnungen auf viele Marken verteilen oder auf wenige konzentrieren. Der Benchmark betrachtet daher zwei Konzentrationskennzahlen innerhalb der Top 20 jeder Branche:

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

Für Medien und Publishing weist der Benchmark einen HHI von 723 und einen Top-3-Anteil von 32 Prozent aus. Knapp ein Drittel des SOV innerhalb der Top 20 entfällt also auf drei Entitäten. Für diesen Aufbau ist das ein vergleichsweise niedriges Konzentrationssignal. Es beschreibt die Verteilung von Erwähnungen, nicht Marktanteile oder Marktchancen.

Zum Vergleich erreichen Medien und Publishing folgende Durchschnittswerte:

• Sichtbarkeit: 9 Prozent (über alle zehn Branchen: 6,94 Prozent)
• SOV: 3,15 Prozent (über alle zehn Branchen: 3,72 Prozent)
• Sentiment: 54,0 (über alle zehn Branchen: 54,58)

Drei Entitäten zeigen die höchste Sichtbarkeit in diesem Datensatz: Spotify (24 Prozent), Apple Music (13 Prozent) und WordPress (12 Prozent). Spotify und Apple Music sind Alternativen innerhalb derselben Entscheidung, nämlich welchen Streaming-Dienst man wählt. WordPress spielt eine ähnliche Rolle in einer anderen Kategorie, nämlich welche Plattform man für eine Website nutzt. Verbindend ist ihre Rolle als auswählbare Produkte. Das deutet darauf hin, dass das Prompt-Set Medien und Publishing als Abo- und Produktionsökosystem abbildet, in dem vertraute Kategorienamen bei kaufnahen Fragen auftauchen. Dies spiegelt die Momentaufnahme des Benchmarks wider. Es ist keine Aussage über allgemeine Marktführerschaft oder Markenstärke.

Konzentrationswerte erklären, wie sich Erwähnungen verteilen. Sie erklären nicht, warum eine bestimmte Marke erscheint. Dafür lohnt ein Blick auf die gestellten Fragen und die Seiten, auf die hinter den eigenen Ergebnissen zugegriffen wird.

Was bedeutet das für SEO-Teams und Marketer?

Die Daten zeigen ein klares Muster: Je nach Suchintention und Branche greifen Antworten auf unterschiedliche Quellentypen zurück. Das kann Teams helfen, sich strategischer zu positionieren. Ziel ist nicht, überall sichtbar zu sein, was kaum realistisch ist. Teams sollten vielmehr verstehen, was sie anbieten, wo sie fundierte Antworten haben und bei welchen Fragen Sichtbarkeit tatsächlich wertvoll ist. Der Benchmark verweist auf mehrere Handlungsfelder:

• Antworttypen getrennt behandeln. Ein Vergleich sollte Alternativen, Vorteile und Abwägungen erklären. Ein Guide sollte Anforderungen klären oder eine Aufgabe unterstützen. Praktische Konsequenz: Ein einzelner allgemeiner Artikel erfüllt selten beide Aufgaben gut.
• Preise und Konditionen konsistent halten. Vergleiche haben großes Gewicht bei Kaufentscheidungen. Praktische Konsequenz: Tarife, Preisbestandteile, Vertragslaufzeiten und Kündigungsbedingungen sollten auf Produktseiten und in relevanten Vergleichen identisch beschrieben sein.
• Kriterien erklären und mit Angeboten verknüpfen. Artikel und Guides dominieren die Beratungsfragen. Praktische Konsequenz: Auswahlkriterien wie Anwendungsfälle, Leistungsmerkmale und Preise erklären und direkt mit passenden Angeboten verknüpfen, damit Beratung und Angebot nicht auseinanderlaufen.
• Digital PR priorisieren. Die wichtigsten Drittquellen je Suchintention identifizieren und prüfen, was sie über die eigene Marke sagen. Nicht jede Publikation ist gleich relevant. Artikel, die Unternehmen, Dienstleistungen oder Produkte klar herausstellen, sind am wichtigsten, aber auch Themen weiter oben im Funnel zählen.
• Informationen konsistent halten. Produktnamen, Funktionen, Preise und Konditionen sollten auf der eigenen Website und in externen Quellen übereinstimmen. Veraltete oder widersprüchliche Informationen erhöhen das Risiko falscher Aussagen in generierten Antworten.
• Monitoring als Daueraufgabe verstehen. Markenerwähnungen und abgerufene Quellen getrennt erfassen, idealerweise mit einem konsistenten Prompt-Set. Die Analyse 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 diesen Aufbau. Sie stellen kein vollständiges Maß für die Sichtbarkeit einer Branche oder Marke in KI-Systemen dar. Insbesondere gilt:

• 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. Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews lassen sich nicht einfach als gleichwertig behandeln.
• Wissen und Suche sind nicht getrennt. Der Quellenmix allein zeigt keine kausalen Mechanismen.
• Dialog und Personalisierung fehlen. Typische Kaufwege lassen sich mit diesen Daten nicht verlässlich beschreiben.
• Sentiment ist keine Qualitätsbewertung. Es beschreibt die Tonalität der Antworten im Datensatz, nicht die Kundenzufriedenheit mit einer Marke.

Den vollständigen Benchmark lesen

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

• Den Quellenmix für jede der zehn Branchen und alle vier Intent-Typen
• Sichtbarkeit, SOV und Sentiment über den gesamten 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

Den vollständigen LLM Industry Benchmark herunterladen.

Wer die Präsenz der eigenen Marke in KI-Antworten stärken möchte, kann sich an unser LLMO- und GEO-Team wenden.

FAQ: Medien & Publishing in KI-Antworten

Was misst der LLM Industry Benchmark?

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

Auf welche Quellen greifen KI-Systeme bei Fragen zu Medien und Publishing zu?

Im Benchmark führen Vergleichsseiten die abgerufenen Quellentypen bei allen vier Intents in Medien und Publishing an. Produktseiten, How-to-Guides und Listicles erscheinen bei ausgewählten Intents ebenfalls. Diese Muster gelten nur für das untersuchte Prompt-Set und den Zeitraum.

Welche Medien- und Publishing-Marken sind in KI-Antworten am sichtbarsten?

Das lässt sich nicht pauschal beantworten. Erwähnungen in KI-Antworten variieren je nach Modell, Zeitpunkt, Prompt-Formulierung und Kontext. Der Benchmark kann nur angeben, welche Entitäten in diesem Datensatz während des Beobachtungszeitraums am häufigsten auftauchten. Spotify, Apple Music und WordPress sind Beispiele aus dieser Momentaufnahme und keine Messung allgemeiner Marktführerschaft.

Hängt KI-Sichtbarkeit allein von der eigenen Website ab?

Vergleiche, Artikel, Guides und andere Drittformate spielen eine wesentliche Rolle. Es lohnt sich daher, die konkreten URLs zu prüfen, die in Antworten auftauchen, um eigene Inhalte von relevanten Drittquellen zu unterscheiden.

Wie können Marken testen, ob ihre Maßnahmen wirken?

In drei Schritten: Quellen und Inhalte prüfen, sicherstellen, dass Informationen aktuell und konsistent sind, und anschließend mit denselben Testfragen unter denselben Bedingungen erneut messen.