LLM Branchen Benchmark 2026: Wie LLMs Antworten finden

KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews beantworten kommerzielle Fragen zunehmend direkt, noch bevor jemand eine Website besucht. Welche Marken dabei genannt werden und auf welche Quellen sich die Antworten stützen, ist deshalb für viele Unternehmen eine relevante Frage. Peak Ace hat dafür 1.000 standardisierte Prompts in zehn Branchen ausgewertet. Dieser Beitrag stellt die branchenübergreifenden Befunde vor und ordnet sie methodisch ein.

Hinweis: Dieser Beitrag ist ein Auszug aus dem LLM Branchen Benchmark. Die vollständigen Auswertungen, einschließlich der Ergebnisse je Branche, stehen im Benchmark selbst zur Verfügung.

Kurz gesagt:

• In unserer Analyse zeichnet sich ab, dass Vergleichsformate bei drei von vier Suchintentionen besonders häufig abgerufen werden.
• Bei Beratungsfragen scheinen How-to-Guides und Artikel eine größere Rolle zu spielen.
• Die Verteilung der Nennungen unterscheidet sich deutlich zwischen den Branchen.
• Alle Befunde beziehen sich auf dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum und diesen Aufbau.

Methodik und Datenkorpus

Der Benchmark basiert auf einem klar definierten Datenkorpus. Die folgenden Abschnitte beschreiben, wie er aufgebaut ist und welche Kennzahlen daraus abgeleitet wurden.

Prompt-Set und Struktur

Das Prompt-Set umfasst 1.000 standardisierte Bottom-of-Funnel-Prompts. Pro Branche liegen 100 kommerziell relevante Prompts vor, die auf zehn Themencluster verteilt sind. Die Prompts orientieren sich an Kaufentscheidungen, also an Fragen, die Menschen kurz vor einer Anschaffung oder Buchung stellen.

Suchintentionen

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

• Best/Top/Testsieger: Empfehlungsfragen, etwa „Welches Tool ist am besten für …?“
• Vergleiche: Gegenüberstellungen, etwa „Was 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 bei …?“

Markt, Sprache und Zeitraum

Die Prompts sind deutschsprachig und auf den deutschen Markt ausgerichtet. Die Erhebung fand im August 2026 statt.

Systeme und Wiederholungen

Beobachtet wurden Gemini, ChatGPT und Google AI Overviews. Jeder Prompt wurde 15-mal ausgeführt, fünfmal pro System. Einzelne Antworten gelten dabei als Stichproben. Auf diese Weise lassen sich Schwankungen besser einordnen.

Datenbasis

Die Daten stammen aus Peec-AI-Exporten. Pro Branche wurden 50 Marken gemonitored. Im Reporting stehen die Top 20 nach Visibility im Fokus.

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 allen Nennungen im beobachteten Datensatz.
• Sentiment: Bewertet den Ton der Antworten auf einer Skala von 0 bis 100.

Suchintentionen und Quellenmuster

Die Suchintention scheint zu beeinflussen, welche Art von Quelle eine Antwort prägt. Dabei zeigen sich Muster, die sich je nach Branche unterscheiden.

Branchenspezifische Tendenzen

Derselbe Fragetyp trifft in verschiedenen Branchen auf unterschiedliche Quellenmixe. In unserer Analyse zeichnen sich dazu folgende Tendenzen ab:

• Health & Wellness: Artikel scheinen bei Empfehlungen, Vergleichen und Beratung zu dominieren. Kategorieseiten treten bei Bezugsfragen stärker hervor.
• E-Commerce & Retail: Listicles treten bei Empfehlungen häufig auf. Bei Bezugsfragen zeigen sich eher Kategorieseiten.
• Marketing & Advertising: Produktseiten treten bei Empfehlungen und Bezugsfragen überdurchschnittlich oft auf.
• SaaS & Technology sowie Travel & Hospitality: Vergleiche treten bei Empfehlungen, Vergleichen und Bezugsfragen häufig auf. How-to-Guides scheinen bei Beratung eine wichtige Rolle zu spielen.

Die Branche dient deshalb vor allem als Ausgangspunkt. Entscheidend ist, welche Quellentypen für welche Suchintention im eigenen Produkt- und Service-Feld relevant sind.

Quellentypen über alle Branchen

Über alle zehn Branchen hinweg ergibt sich für die am häufigsten abgerufenen Quellentypen je Intent das folgende Bild:

Diese Anteile sind aggregiert und beziehen sich nicht auf eine einzelne Branche. „Sonstige“ ist eine Restkategorie und kein bestimmtes Format.

In den Daten fallen vier Muster besonders auf:

• Vergleiche scheinen bei drei von vier Intents eine führende Rolle zu spielen. Sie tauchen nicht nur bei ausdrücklichen „A gegen B“-Fragen auf, sondern auch bei Empfehlungen und Bezugsfragen.
• Beratung verändert den Quellenmix. Bei Kriterien- und Beratungsfragen zeigen sich How-to-Guides und Artikel stärker. How-to-Guides machen dort 22,33 Prozent des Retrievals aus, bei Empfehlungen nur 5,81 Prozent.
• Produkt- und Kategorieinformationen treten bei Bezugsfragen auf. Produktseiten belegen dort Platz zwei, Kategorieseiten Platz drei.
• Das Muster ist nicht universell. In Media & Publishing führen Vergleiche alle vier Intent-Listen an. In Health & Wellness führen Artikel drei Listen.

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

Konzentration der AI Visibility

Ein Durchschnittswert zeigt nicht, ob sich die Nennungen auf viele Marken verteilen oder auf wenige. Deshalb betrachtet die Analyse zwei Maße innerhalb der Top 20 einer Branche. Beide basieren auf den auf 100 Prozent normalisierten SOV-Anteilen:

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

Im Bereich Telecommunications entfallen in unserer Analyse 63 Prozent des normalisierten Top-20-SOV auf drei Entitäten. Im Bereich SaaS & Technology sind es 24 Prozent. Diese Werte deuten auf unterschiedliche Verteilungen der Nennungen hin, nicht zwingend auf unterschiedliche Marktchancen. Auch der Zuschnitt des Prompt-Sets dürfte einen Teil der Spitzenreiter erklären, denn viele bekannte Marken passen direkt zu den getesteten Kaufentscheidungen.

Zur Einordnung: Über alle zehn Branchen liegt die durchschnittliche Visibility bei 6,94 Prozent, der durchschnittliche SOV bei 3,72 Prozent und das durchschnittliche Sentiment bei 54,58.

Konzentrationswerte helfen, die Verteilung der Nennungen zu verstehen. Sie erklären jedoch nicht, warum ein bestimmter Wettbewerber auftaucht. Dafür lohnt sich der Blick auf die Fragen und die abgerufenen Seiten hinter den eigenen Ergebnissen.

Und was bedeutet das jetzt für SEO-Teams und Marketer?

Es zeigt sich in den Daten eine Tendenz: Antworten basieren je nach Intent aber auch Branche auf unterschiedlichen Quellentypen. Das kann durchaus genutzt werden, um sich hier strategisch gut zu positionieren. Dabei soll es nicht darum gehen, sich mit dem Wettbewerber zu messen und Sichtbarkeit überall zu generieren – das ist faktisch nicht möglich. Vielmehr ist es wichtig genau zu verstehen: Was bieten wir genau an, worauf haben wir gute und fundierte Antworten, für was ist es überhaupt sinnvoll, sichtbar zu sein? Unsere Ergebnisse geben Indizien, was beachtet werden sollte:

• Antworttypen getrennt bedienen. Ein Vergleich sollte Alternativen sowie Vor- und Nachteile erklären. Ein Ratgeber sollte Anforderungen klären oder bei einer Aufgabe unterstützen. Ein allgemeiner Artikel erfüllt beide Aufgaben selten gleich gut.
• Preise und Konditionen als Teil der Bewertung betrachten. Vergleiche treten bei Bezugsfragen stark auf. Produktinformationen und Konditionen auf Angebotsseiten und in relevanten Vergleichen sollten deshalb übereinstimmen. Es lohnt sich zu prüfen, ob Preisbestandteile, Laufzeiten, Kündigungsregeln und Bedingungen überall gleich beschrieben sind.
• Kriterien erklären und mit Angeboten verbinden. Bei Beratungsfragen dominieren Artikel und How-to-Guides. Auswahlkriterien lassen sich klar erklären und mit passenden Angeboten verknüpfen, damit Beratung und Angebot nicht auseinanderlaufen.
• Digital PR gezielt priorisieren. Eine Liste der wichtigsten Drittquellenhilft dabei zu prüfen, welche Informationen dort über das eigene Unternehmen stehen. Nicht jede Publikation ist gleich relevant. Relevant sind hier Beiträge, die das Unternehmen, den Service, das Produkt deutlich unterstreichen – aber auch Themen etwas weiter oben im Funnel sind hier von Bedeutung. Stichwort: EEAT.
• Informationen konsistent halten. Produktnamen, Funktionen, Preise und Bedingungen sollten auf der eigenen Website und in relevanten externen Quellen übereinstimmen. Veraltete oder widersprüchliche Angaben erhöhen das Risiko falscher Aussagen in generierten Antworten.
• SEO-Hausaufgaben nicht vergessen. Zentrale Inhalte sollten zugänglich, klar strukturiert und leicht navigierbar sein. Das ist eine Voraussetzung für den Informationszugriff, aber kein Versprechen für Empfehlungen in KI-Antworten.
• Monitoring als Daueraufgabe betrachten. Markennennungen und abgerufene Quellen lassen sich getrennt beobachten, idealerweise mit einem konsistenten Prompt-Set. Eine Auswertung nach Kategorie, Intent und System ergänzt klassische Such- und Conversion-Kennzahlen sinnvoll.

Grenzen der Aussagekraft

Die Ergebnisse gelten nur für dieses Prompt-Set, diesen Zeitraum und diesen Aufbau. Sie sind keine vollständige Messung der Sichtbarkeit einer Branche oder Marke in KI-Systemen. Im Einzelnen ist Folgendes zu beachten:

• Das Prompt-Set prägt 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.
• Wissen und Suche sind nicht getrennt. Aus dem Quellenmix lassen sich deshalb keine kausalen Hebel ableiten.
• Dialog und Personalisierung fehlen. Typische Kaufsituationen lassen sich daraus nicht gesichert beschreiben.
• Sentiment ist keine Qualitätsbewertung. Er beschreibt den Ton der Antworten im Datensatz, nicht die tatsächliche Zufriedenheit mit einer Marke.

Den vollständigen Benchmark lesen

Dieser Beitrag bietet einen Auszug. Der vollständige LLM Branchen Benchmark enthält unter anderem:

• Den Quellenmix für jede der zehn Branchen und alle vier Intent-Typen
• Visibility, SOV und Sentiment innerhalb des Benchmarks
• HHI und Top-3-Share 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 Branchen Benchmark herunterladen

FAQ: AI Visibility, Benchmarks und GEO

Was ist ein Benchmark?

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

Was misst der LLM Branchen Benchmark?

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

Was ist AI Visibility?

AI Visibility beschreibt, wie häufig eine beobachtete Marke oder Entität in Antworten auf ein definiertes Prompt-Set erscheint. Davon zu unterscheiden sind der Quellenabruf und ein Zitat in der Antwort.

Welche Quellen nutzen LLMs für Vergleichsfragen?

In den Daten zeigt sich, dass Vergleichsformate bei Vergleichs-, Empfehlungs- und Bezugsfragen besonders häufig abgerufen werden. Diese Aussage gilt nur für das untersuchte Prompt-Set und den Zeitraum.

Was ist eine GEO-Strategie?

Generative Engine Optimization verbindet SEO, Content, Digital PR und Monitoring, um die Präsenz in KI-Antworten zu verbessern. Maßnahmen lassen sich am sinnvollsten nach den Fragen der Zielgruppe und den dafür abgerufenen Quellen priorisieren.

Hängt AI Visibility nur von der eigenen Website ab?

Nein. Vergleiche, Artikel, Ratgeber und weitere Drittformate spielen eine große Rolle. Es lohnt sich daher, konkrete URLs zu prüfen, um eigene Inhalte von relevanten Drittquellen zu unterscheiden.

Wie lässt sich prüfen, ob Maßnahmen wirken?

In drei Schritten: Quellen- und Content-Audit, Prüfung von Aktualität und Konsistenz der Informationen und anschließend eine erneute Messung mit denselben Testfragen unter gleichen Bedingungen.