Was euch in unserem Benchmark erwartet
KI-Suchen sind nicht nur en vogue – sie werden zunehmend zum neuen Interface zwischen Nachfrage und Angebot. Unternehmen buhlen um Sichtbarkeit in ChatGPT, Gemini und Co. Dabei zeigt unser großer LLM Visibility Branchenvergleich deutliche Unterschiede in der Sichtbarkeit von Branchen & Marken in kaufnahen KI-Antworten bei kaufnahen Fragen in ChatGPT, Gemini & Co. wirklich sind. Ihr bekommt den direkten Branchenvergleich (Visibility & Share of Voice), seht welche Quellen den Ton setzen und wie „vergeben“ euer Wettbewerbsfeld ist. Im Erhebungszeitraum zeigen sich branchenweise Unterschiede in drei Grundsignalen: Visibility (wie stark Marken in LLM‑Antworten sichtbar sind), Share of Voice (Anteil dieser Sichtbarkeit im Wettbewerbsumfeld) und Sentiment (Tonalitäts‑Indikator im Datensatz). Diese Kombination ist der Startpunkt für die zentrale Einordnung im Benchmark: Wie unterschiedlich sind Branchen in ihrer LLM‑Dynamik – und welche Muster erklären die Unterschiede?
Der Branchenvergleich liefert ein belastbares Baseline‑Bild für LLM‑Sichtbarkeit auf konsistenter Datengrundlage. Visibility allein ist kein Entscheidungsmaßstab, es geht darum zu verstehen, wie Marken warum, wo und wann genannt werden. Also welche Quellentypen hier eine große Rolle spielen und ob in der eigenen Branche die LLM-Sichtbarkeit von etablierten Marken an der Spitze besetzt ist.
Wie viel LLM‑Sichtbarkeit bündeln die Top‑3 Marken?
Der Top‑3‑Share ist der Dominanz‑Check zeigt, wie stark die drei sichtbarsten Marken innerhalb der Top‑20 sichtbaren Marken die LLM‑Sichtbarkeit einer Branche bündeln (SOV‑basiert). Damit wird erkennbar, ob eine Branche von wenigen Platzhirschen geprägt ist oder ob Sichtbarkeit breiter verteilt ist – ein entscheidender Kontext für jede Diskussion über „Chancen“ in LLMs.
Die untersuchten Branchen unterscheiden sich nicht nur im Sichtbarkeitsniveau, sondern auch darin, wie stark die Spitze dominiert. Ein hoher Top‑3‑Share signalisiert ein Umfeld, in dem Sichtbarkeit tendenziell stärker „vergeben“ ist; ein niedrigerer Wert spricht eher für mehr Verteilung.
Quellen-Check: Welche Quellentypen bedienen welches Informationsbedürfnis
Wie sichtbar sind Brands bei kaufnahen Fragen in ChatGPT, Gemini & Co. wirklich? Im Quellen-Check zeigt sich, dass sich die Informationsbasis der LLMs je nach Intent klar verschiebt: Bei Testsieger- und Vergleichsfragen prägen vor allem vergleichs- und commerce-nahe Seitentypen den Mix, während bei Kriterien- und Guidance-Fragen deutlich stärker Guide- und Ratgeberformate dominieren – und dabei gilt: Ein Retrieval ist ein Abruf zur Antwortgenerierung, nicht automatisch eine zitierte Quelle.
Den Intent‑Mix haben wir im Prompt‑Set bewusst ausgeglichen, damit Branchen‑ und Quellenvergleiche nicht von einem einzelnen Prompt‑Typ verzerrt werden. Weil die vier Suchbedürfnisse unterschiedliche Entscheidungssituationen abbilden, wertet der Benchmark Quellen-/URL‑Muster (Retrievals) konsequent je Intent aus.