AI Search 2026: Was sich in der Suche wirklich verändert – und was du jetzt tun kannst

Weniger Klicks, mehr Einfluss

Die zentrale Erkenntnis des Webinars klingt erstmal paradox: KI-Suche hat enormen Einfluss auf Kaufentscheidungen – obwohl kaum jemand auf Links klickt.

Das Stichwort lautet Zero-Click. Schon bisher hat Google bei rund 60 % der Suchanfragen keinen einzigen Klick auf eine externe Website erzeugt. Mit den AI Overviews (den KI-Zusammenfassungen über den Suchergebnissen) ist dieser Anteil auf 65–70 % gestiegen. Und im Google AI Mode? Da zeigen mehrere Studien eine Zero-Click-Rate von 95 %.

Bei ChatGPT liegt sie sogar bei 99 %.

Das bedeutet konkret: Von ehemals 40 % Klickrate auf externe Websites bleiben im AI Mode nur noch 5 % übrig. Das ist fast eine Reduktion um 90 %.

Sichtbarkeit vs. Klicks – ein Denkfehler in vielen Unternehmen

Viele Unternehmen schauen auf ihre Analytics-Tools und sehen: 0 % Traffic aus ChatGPT. Daraus schließen sie, dass der Kanal irrelevant ist. Das ist falsch.

Malte hat ein eindrucksvolles Beispiel aus der Praxis geteilt: Eine SEO-Agentur sah in HubSpot keine Leads aus ChatGPT. Als sie jedoch begannen, neue Kunden direkt zu fragen, woher sie von der Agentur erfahren hatten, kam heraus: 21 % nannten ChatGPT, 2 % Perplexity. Also fast ein Viertel aller Neukunden – komplett unsichtbar in der klassischen Attribution.

Malte nannte das Phänomen "Dark Search" – in Anlehnung an "Dark Social" aus den frühen Facebook-Jahren. Die Empfehlung findet statt, der Klick bleibt aus, der Kauf passiert trotzdem.

Und wenn Traffic aus KI-Quellen doch kommt, dann konvertiert er offenbar besonders gut: Mehrere Studien zeigen eine 4- bis 23-fach bessere Conversion-Rate im Vergleich zu herkömmlichem Traffic.

SEO ist die Grundlage – aber nicht mehr genug

Ein US-amerikanischer Finanzdienstleister machte eine ernüchternde Entdeckung: Trotz jahrelanger, solider SEO-Arbeit und guter Rankings bei Google und Bing war das Unternehmen in Perplexity komplett unsichtbar. Der Grund: Auf einer kleinen Seite der eigenen Website hatten sie fünf Wettbewerber empfohlen, denen sie vertrauen. Perplexity hat genau diese Seite als das relevanteste Dokument zum Thema identifiziert – und dann die dort genannten Wettbewerber als Empfehlungen ausgespielt.

Die Lösung: Den Wettbewerber-Abschnitt entfernen. Das Ergebnis: Innerhalb einer Nacht wurden sie zum sichtbarsten Anbieter in Perplexity für ihr Themenfeld.

Die Lektion daraus: SEO ist die unverzichtbare Grundlage – aber wer seine KI-Sichtbarkeit nicht aktiv misst, bemerkt solche Probleme nicht.

Was KI-Systeme wirklich zitieren – und was nicht

Malte hat Daten aus einem deutschen E-Commerce-Datensatz präsentiert, der zeigt, welche Websites als Quelle von KI-Systemen genutzt werden und welche Marken in den Antworten erwähnt werden. Die wichtigsten Erkenntnisse:

• Es gibt eine klare Korrelation: Marken, die oft zitiert werden, werden auch öfter in Antworten genannt.
• Eine Marke, die in 15 % der Antworten erwähnt wird, aber nie als Quelle auftaucht, hat entweder die LLM-Crawler blockiert, schlechtes technisches SEO – oder schlicht zu wenig Textcontent auf der eigenen Website.
• Eine andere Marke wird zwar nie empfohlen, ist aber die am zweithäufigsten zitierte Quelle – weil sie hochwertigen Content über das Thema veröffentlicht, auch wenn sie das Produkt selbst gar nicht anbietet.

Besonders eindrucksvoll: Die Agentur Momentum steigerte ihre Zitierquote durch gezielten Content-Aufbau von 3 % auf 61 % innerhalb von zwei Monaten. Im gleichen Zeitraum stieg die Markenerw ähnung von 3 % auf 34 % – ein Plus von über 1.000 % relativ.

Wie du Inhalte für KI-Systeme optimierst

Malte hat konkrete Korrelationsdaten präsentiert, die zeigen, welche Content-Eigenschaften Dokumente aufweisen, die von ChatGPT häufig zitiert werden – im Vergleich zu Dokumenten, die bei Google ranken:

• Fast dreimal häufiger eine semantisch korrekte Überschriftenstruktur (H1, H2, H3)
• Deutlich häufiger Listen als zentrales Inhaltselement
• Mehr als doppelt so oft FAQ-Schema-Markup
• Öfter drei oder mehr strukturierte Datentypen über schema.org

Besonders bewährt haben sich laut Malte zwei Formate:

1. Zusammenfassungen LLMs ziehen aus langen Artikeln einzelne Textabschnitte (sogenannte "Chunks") heraus, um Antworten zu generieren. Wenn du am Ende eines langen Abschnitts eine knackige Zusammenfassung schreibst, bietest du dem System genau das an, was es braucht. Gleiches gilt für Tabellen: Statt "Diese Tabelle zeigt die Bevölkerungsentwicklung der Bundesländer" lieber schreiben: "Laut Statistischem Bundesamt ist Berlin die am schnellsten wachsende Landeshauptstadt."

2. Fragen und Antworten FAQs zwingen dazu, eine Frage kondensiert und präzise zu beantworten. Das erzeugt informationsdichte Textabschnitte mit vielen relevanten Begriffen – ideal für den Grounding-Prozess von LLMs. Das FAQ-Schema-Markup selbst ist dabei kein Wundermittel; der echte Benefit liegt im Format.

Außerdem scheinen KI-Systeme frischen Inhalt zu bevorzugen: Inhalte, die von ChatGPT zitiert werden, sind im Schnitt rund 26 % jünger als Inhalte, die bei Google ranken.

Was du lieber lassen solltest

Semantic Cluttering: Inhalte, die ein Thema mit viel Off-Topic-Material verwässern, werden von LLMs seltener zitiert. Fokus zahlt sich aus.

Reines Umschreiben: Wer einfach Wikipedia-Artikel in neuen Worten wiederholt, hat kaum eine Chance. KI-Systeme erkennen, dass der Informationsgehalt identisch ist – und nehmen dann lieber die autoritativere Quelle.

Massiver KI-Content: Websites, die plötzlich hundertfach mehr Inhalte publizieren als zuvor – alles KI-generiert – riskieren eine Google-Abstrafung. Malte hat auf LinkedIn gezeigt, dass die Hälfte der Referenzkunden eines der größten KI-Content-Tools ihre Sichtbarkeit verloren hat. Ein gesunder Mittelweg ist gefragt: KI als Werkzeug, nicht als Ersatz für echten Mehrwert.

Glossare: Begriffsdefinitionen generieren LLMs selbst problemlos. Diese Seiten bringen kaum noch Traffic.

Wie du deine KI-Sichtbarkeit misst

Ein wichtiger Punkt: Einzelne Chats sind kein verlässlicher Indikator. LLMs sind probabilistisch – zwei Menschen, die denselben Prompt eingeben, bekommen unterschiedliche Antworten. Die richtige Herangehensweise:

1. Definiere ein Set aus relevanten Prompts (z. B. 5 Varianten einer Kernfrage)
2. Führe sie täglich aus und speichere die Ergebnisse
3. Miss den prozentualen Anteil, in dem deine Marke genannt oder deine Website zitiert wird
4. Vergleiche Woche für Woche – erst dann bekommst du statistisch belastbare Werte

Als wichtigste Metrik empfiehlt Malte die Sichtbarkeit (wie oft wird die Marke erwähnt), ergänzt durch den Citation Share (welchen Anteil hat die eigene Website an den Quellenangaben).

Fazit: Jetzt handeln, nicht abwarten

Die Botschaft aus dem Webinar ist klar: KI-Suche ist bereits heute ein relevanter Kanal – auch wenn die klassischen Analytics-Tools das nicht sichtbar machen. Wer jetzt anfängt, Inhalte strukturiert aufzubauen, eine saubere technische Basis hat und seine KI-Sichtbarkeit aktiv misst, ist gut positioniert.

Weitere Informationen zu Peec AI findest Du hier. Maltes persönliche Website ist unter maltelandwehr.de aufzurufen.

Und wer sich das Webinar nochmal in Ruhe ansehen möchte: Weiter unten ist die Aufzeichnung und hier ist die Präsentation.