Das Such- und Entscheidungsverhalten verschiebt sich in den KI-Dialog: Wie positionieren Sie Ihre Marke strategisch, damit sie in der KI-Suche überhaupt berücksichtigt wird?
Die Suche wird gerade neu definiert. An Stelle der klassischen Ergebnisliste – Links vergleichen, anklicken, Inhalte zusammensuchen – tritt zunehmend ein dialogbasiertes Format: Nutzer stellen eine Frage, und KI-Systeme liefern eine kuratierte, zusammengefasste Antwort direkt in der Chat-Oberfläche.
Damit verschiebt sich der erste, entscheidende Teil der Customer Journey. Er beginnt früher, findet stärker innerhalb weniger Plattformen statt und endet häufiger mit einer Vorentscheidung, bevor die eigene Website überhaupt Einfluss nehmen kann.
McKinsey beschreibt diese Entwicklung als neue „Eingangstür“ zur Recherche und zum Kaufprozess: Rund 44 % der AI-Search-Nutzer nennen KI bereits als primäre und bevorzugte Quelle vor der klassischen Suche (31 %) sowie Retailer-/Brand-Websites (9 %). Die Konsequenz für Marken ist klar: Die Frage ist nicht mehr nur „Ranken wir?“, sondern zunehmend: „Tauchen wir im relevanten Moment überhaupt als Option auf – und werden wir als vertrauenswürdig beschrieben?“
Dieser Artikel zeigt,
- warum KI-Suche den Einstieg in den Entscheidungsprozess nach vorn verlagert,
- welche Folgen das für Sichtbarkeit und Markenwirkung hat,
- und welche strategischen Hebel darüber entscheiden, ob eine Marke in der frühen Auswahl auftaucht oder erst später ins Spiel kommt.
Die Konsequenzen des Zero-Click-Effekts
Lange konnten Marketingteams Sichtbarkeit und Umsatz über SEO und SEA weitgehend direkt steuern: Top-Platzierungen sichern, Traffic auf die Website lenken, dort überzeugen und konvertieren. Dieses Modell gerät jedoch zunehmend unter Druck, weil ein wachsender Anteil an Suchanfragen bereits in Such- und KI-Oberflächen beantwortet wird – und damit endet, bevor überhaupt ein Website-Besuch stattfindet.
- Bain beschreibt, dass rund 60 % der Suchen auf klassischen Suchmaschinen enden, ohne dass Nutzer auf eine Zielseite weitergehen. Damit verlieren Webseiten an Klicks und Webseitenbesuchen
- Gleichzeitig geben laut Bain 80 % der Befragten an, in mindestens 40 % ihrer Suchen auf KI-Zusammenfassungen bzw. „Zero-Click“-Ergebnisse zu setzen.
- Pew hat dieses Verhalten bei Google konkret gemessen: Wenn ein KI-Summary erscheint, klicken Nutzer deutlich seltener auf klassische Treffer (8 % vs. 15 % ohne Summary). Links in der Summary werden nur in 1 % der Fälle geklickt.
Das spiegelt sich nicht nur in weniger Website-Sitzungen wider. Es zeigt vor allem, dass sich der Beginn der Entscheidung nach vorn verlagert. In KI-Suche entsteht die erste Orientierung häufig direkt im Suchfenster oder im Dialog: Optionen werden gebündelt, Vergleichskriterien benannt und erste Empfehlungen formuliert. Dadurch entfällt für viele Nutzer der klassische Schritt, mehrere Anbieter-Websites zu öffnen und sich den Vergleich selbst zu erarbeiten. Besonders bei nicht markengebundenen Suchanfragen sinkt damit die Wahrscheinlichkeit, überhaupt in die engere Auswahl zu gelangen.
Hinzu kommt ein zweiter Effekt: KI liefert nicht nur Ergebnisse, sie setzt einen Bewertungsrahmen. Indem die Antwort bestimmte Kriterien priorisiert, andere auslässt und Zielkonflikte gewichtet, beeinflusst sie, was Nutzer in diesem Moment als entscheidend wahrnehmen. Studien zeigen zudem, dass Nutzer ChatGPT als Empfehlungsinstanz teilweise bevorzugen, insbesondere wenn viele Optionen im Raum stehen. In solchen Situationen wirkt die KI für viele als effizientere Entscheidungshilfe als die klassische Eigenrecherche (Kim et al., 2023). Gleichzeitig entsteht ein Auswahlset aus „typischen“ Anbietern und naheliegenden Optionen. Wer in dieser ersten Zusammenstellung nicht vorkommt, wird im weiteren Verlauf seltener berücksichtigt, weil weniger zusätzliche Vergleichsschritte stattfinden. Sinkende organische Klickraten verschieben Aufmerksamkeit damit ausgerechnet in jene Suchsituationen, die für Wachstum entscheidend sind: frühe, nicht markengebundene Fragen, in denen Präferenzen entstehen und spätere Conversions vorbereitet werden.
Wofür LLM-Nutzer GenAI statt klassischer Suche einsetzen
Warum Website-Optimierung allein nicht reicht
Es ist verführerisch, diesen Wandel als reines SEO-Problem zu interpretieren: „Dann müssen wir unsere Seiten eben KI-tauglicher (GEO) machen.“ Das greift zu kurz, weil KI-Antworten selten nur aus einem Kanal entstehen.
Das Pew Research Center hat empirisch erhoben, welche Quellen in KI-Summaries häufig auftauchen: Wikipedia, YouTube und Reddit gehören zu den meistzitierten Domains; zusammen machen sie 15 % der Quellen aus, die in den untersuchten KI-Zusammenfassungen verlinkt waren. Das führt zu einer zentralen Konsequenz für Marken: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur über die eigene Website, sondern über das, was im Außenraum auffindbar ist – also darüber, wie Dritte Ihre Produkte und Dienstleistungen beschreiben (WoM). Eine weitere Analyse von McKinsey in diesem Umfeld zeigt zusätzlich: Die eigenen Brand-Seiten machen in vielen Fällen nur 5–10 % der Quellen aus, auf die KI-Antworten zurückgreifen; der Rest kommt aus einem breiten Mix aus Publishern, Affiliates und nutzergenerierten Inhalten.
Quellen für Antworten von Google AI-Overview, Juli 2025
Drei Wege für Marken in die KI-Antwort
KI-Suche übernimmt Aufgaben, die früher beim Nutzer lagen. Sie strukturiert Optionen, setzt Vergleichskriterien und formuliert daraus erste Empfehlungen. Für Marken verschiebt sich damit der relevante Moment: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr erst in der Anzeige im Browser oder Klick auf die Webseite, sondern bereits dort, wo die KI den Auswahlrahmen definiert. Daraus ergeben sich drei Wege, wie Marken in KI-Situationen überhaupt präsent werden können:
1) Über Content-Ökosysteme, die Entscheidungskriterien setzen
Ob eine Marke in KI-Antworten erscheint, hängt zunehmend davon ab, wie das Content-Ökosystem einer Produktkategorie oder Themenfeldes aussieht. KI-Systeme greifen nicht nur auf Unternehmensseiten zu, sondern auf das, was im Markt auffindbar und zitierfähig ist: Fachpublisher, Branchenplattformen, Vergleichsumfelder, Partnerseiten, Communities und Wissensquellen. In diesen Umfeldern entsteht, was später in der KI-Antwort oft als „relevant“ gilt.
Dabei geht es nicht nur um Marken-Nennung. Entscheidend ist, welche Entscheidungskriterien in diesem Ökosystem gesetzt werden. Denn KI-Antworten übernehmen häufig den Bewertungsrahmen aus dem, was dort wiederholt erklärt und begründet wird: Welche Kriterien zählen, welche Trade-offs sind typisch, welche Standards gelten als verlässlich. Marken profitieren, wenn genau die Kriterien sichtbar werden, in denen sie nachweislich stark sind.
Der praktikable Weg ist deshalb weniger „breite Präsenz“, sondern fokussierte fachliche Tiefe. Marken, die wenige Themen konsequent durchdringen und in den relevanten Umfeldern verankern, erhöhen ihre Chancen, in KI-Antworten nicht nur aufzutauchen, sondern korrekt eingeordnet zu werden. Das umfasst Inhalte, die die Auswahl strukturieren: Definitionen, Vergleichslogiken, Standards, Prüfkriterien, typische Einsatzfälle und belastbare Nachweise.
2) Bezahlte Präsenz: ein entstehender Markt mit klaren Grenzen
Bezahlte Formate werden auch in KI-Suchumfeldern entstehen, aber die Logik wird sich von klassischem Paid Search unterscheiden. In einem Dialog wirkt die Antwort wie eine Empfehlung. Genau deshalb ist die Toleranz für alles, was nach „gekaufter Empfehlung“ aussieht, strukturell begrenzt. Plattformen müssen Werbung so integrieren, dass Transparenz gewahrt bleibt und der Beratungscharakter nicht beschädigt wird. Daraus folgt: Wahrscheinlicher sind klar gekennzeichnete, funktionale Formate (z. B. Module neben/unter der Antwort, strukturierte Produkt- und Angebotsinformationen, Feeds), weniger eine direkte „Werbe-Trefferliste“ im Gespräch.
Wie vorsichtig das umgesetzt wird, zeigen frühe Beispiele. Perplexity hat Werbung ausdrücklich als Experiment eingeführt. In den USA erscheint sie zunächst als gesponserte Folgefragen und als bezahlte Flächen neben der Antwort. Gleichzeitig betont Perplexity, dass Werbekunden den Inhalt der Antworten nicht steuern.
OpenAI agierte lange noch zurückhaltender und hat werbeähnliche In App Promotions nach Nutzerreaktionen wieder deaktiviert. Mit der Entscheidung vom 16. Januar 2026 folgt nun aber der nächste Schritt. OpenAI will in den kommenden Wochen Werbung in den USA testen. Geplant sind klar gekennzeichnete Anzeigen am unteren Rand von Antworten, getrennt von der organischen Antwort. Der Test richtet sich an eingeloggte Erwachsene in den Free und Go Tarifen. Unter 18 sowie sensible Themen wie Politik, Gesundheit und mentale Gesundheit sind ausgeschlossen. Für Marken ergibt sich daraus eine pragmatische Konsequenz: Paid in KI-Interfaces wird relevant, bleibt kurzfristig aber ein Test-and-learn-Feld.
3) Aktive Nennung im Prompt: Wenn Marken durch Nutzer „in die Antwort“ kommen
Der strategisch entscheidende Hebel von Marken liegt zunehmend in ihrer Abrufbarkeit beim Nutzer. In KI Dialogen sind Menschen nicht nur Empfänger von Ergebnissen, sie steuern die Antwort aktiv. Sie liefern Kontext, setzen Prioritäten und können Marken bewusst einbringen, etwa mit „Vergleiche Optionen und berücksichtige auch X“. Eine Marke muss nicht nur auffindbar sein, sie muss abrufbar sein – im Kopf des Nutzers, in dem Moment, in dem die Frage formuliert wird.
Warum ist das so wirksam? Weil KI-Suche häufig als Entscheidungshilfe genutzt wird, gerade wenn viele Optionen möglich sind. In Studien zu ChatGPT-Empfehlungen zeigt sich, dass Nutzer ChatGPT als Empfehlungsinstanz teilweise bevorzugen, insbesondere bei hoher Auswahlmenge. Wenn KI als „Vorauswahl“ akzeptiert wird, bekommt die aktive Markennennung im Prompt ein neues Gewicht: Sie verschiebt, welche Optionen überhaupt in Betracht gezogen werden. Genau hier rückt klassische Markenarbeit nach vorn – nicht als Imagepflege, sondern als Voraussetzung für Teilnahme am Auswahlprozess.
3 Schritte wie Sie starten können
1) Definieren Sie die 20–30 Fragen, die Kunden in der Vorauswahl stellen
Identifizieren Sie die wiederkehrenden Fragen, mit denen Kunden Orientierung suchen (Problem, Vergleich, Kriterien) – bewusst früh in der Journey. Testen Sie diese Fragen in den relevanten Systemen und dokumentieren Sie, welche Anbieter genannt werden, welche Kriterien gesetzt werden und welche Quellen die Antworten stützen.
Ziel: Klarheit darüber, welche Fragen Sie gewinnen müssen und wo Sie heute fehlen.
2) Markenkern in Auswahlkriterien übersetzen: klares Profil mit Abgrenzung
Gleichen Sie diese Fragen mit Ihrem Markenkern und Ihrer Wettbewerbspositionierung ab:
- Welche Kriterien können Sie glaubwürdig „ins Spiel bringen“, weil Sie dort nachweislich führend sind (z. B. Nachhaltigkeit, Sicherheit, Integrationsfähigkeit, Service-Level)?
- Formulieren Sie daraus ein klares Profil: wo Sie der richtige Anbieter sind – und wo bewusst nicht?
Ziel: Eine Einordnung, die in kurzen KI-Antworten funktioniert und Wiedererkennung schafft.
3) Ökosysteme gezielt mit Content anreichern
Auf Basis Ihres Profils und der priorisierten Themen entwickeln Sie einen Content-Strategie-Plan, der nicht nur Ihre Website stärkt, sondern auch auf relevanten Publisher-Plattformen, in Fachmedien und Communities präsent ist. So entsteht ein konsistenter Kontext, in dem Ihre Positionierung und Ihre Proof Points wiederholt und korrekt auftauchen
Ziel: Content systematisch produzieren und so platzieren, dass KI-Systeme Ihre Leistung entlang der entscheidenden Kriterien zuverlässig einordnen können.
4) Governance aufsetzen und Kontrolle über Markeninhalte sichern
Definieren Sie verbindlich, welche Inhalte KI-Systeme auslesen, zusammenfassen oder zitieren dürfen. RSL (Really Simple Licensing) ermöglicht, diese Nutzungsrechte maschinenlesbar festzulegen, von frei nutzbar bis lizenzpflichtig.
Ziel: Content nicht nur produzieren, sondern als Asset führen: Was darf die KI verwenden? Wo muss ein Hinweis auf die Quelle erfolgen? Was muss geschützt oder lizenziert werden?
Weiterführende Literatur:
Silliman, E., Boudet, J., Robinson, K., Oppong, D., & Shah, N. (2025). New front door to the internet: Winning in the age of AI search. McKinsey & Company.
Sommerfeld, N., McCurry, M., & Harrington, D. (2025). Goodbye Clicks, Hello AI: Zero-Click Search Redefines Marketing. Bain & Company.
Chapekis, A., & Lieb, A. (2025). Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results. Pew Research Center (Short Reads).
Kim, J., Kim, J. H., Kim, C., & Park, J. (2023). Decisions with ChatGPT: Reexamining choice overload in ChatGPT recommendations. Journal of Retailing and Consumer Services, 75, 103494. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2023.103494
Perplexity Team. (2024). Why we’re experimenting with advertising. Perplexity (Hub Blog).
Google Ads Help. (o. J.). About ads and AI Overviews. Google.
Weatherbed, J. (2025). OpenAI says it’s disabled ad-like app promotions in ChatGPT. The Verge.
Google Search Central. (o. J.). AI features and your website. Google Developers.
Weiterführend (RSL-Teaser / Content-Governance)
RSL Technical Steering Committee. (2025). Really Simple Licensing (RSL) 1.0 Specification (RSL-SPEC-1.0). (Industry Specification; Recommendation; Published 2025-11-06).
heise online (engl. Ausgabe). (2025). RSL 1.0: Standard to regulate content usage.
