Veröffentlicht: 2026-08-27
Autor: Thomas Hintz | Seoholics
Lesezeit: 3 min
Was ist passiert?
Eine Analyse von Shero Commerce zeigt, dass KI-Tools Marken empfehlen, ohne deren eigene Webseiten zu verlinken. Stattdessen werden primär Drittanbieter-Seiten als Quellen angeführt. Die Untersuchung umfasst Google AI Mode, ChatGPT und Perplexity über 60 Produktkategorien hinweg.
Anteil markeneigener Seiten an allen Quellen
Im Gegensatz dazu entfallen 59% der Zitate auf Testportale.
Die Fakten
- Von 1.851 untersuchten Quellen waren nur 2,8% markeneigene Seiten.
- Die größte Quellenkategorie umfasst 59% der Zitate, darunter Testportale wie Reviewed.com oder Good Housekeeping.
- Bei 159 konkreten Markenempfehlungen wurde in 31% der Fälle die eigene Seite der Marke zitiert.
- Im Google AI Mode wurden Marken in 9,5% der relevanten Store-Checks über 60 Kategorien hinweg empfohlen oder zitiert.
- In etwa einem Drittel der untersuchten Kategorien tauchten im Google AI Mode keine der untersuchten Marken auf.
Was bedeutet das für Dich?
Dieser Befund betrifft primär E-Commerce-Betreiber und Markenhersteller, die auf Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchergebnissen setzen. Agenturen, die rein auf den Traffic der eigenen Brand-Page optimieren, müssen ihre Strategie anpassen. Wer keine eigene Marke führt, sondern als Affiliate oder Review-Seite agiert, profitiert aktuell von diesem Muster.
Für Markenhersteller und Shopify-Stores
- Analysieren Sie, welche Drittseiten Ihre Marke in KI-Antworten zitieren und prüfen Sie die dortigen Inhalte. Ein Erfolg zeigt sich, wenn die KI die Empfehlung beibehält, während Sie die dortigen Informationen aktualisieren. Der Aufwand ist gering.
- Erhöhen Sie die Textmenge auf Produktseiten, da 27 von 173 analysierten Stores weniger als 50 Wörter an produktspezifischem Content aufwiesen. Eine Wirkung ist messbar, wenn die Marke häufiger als Quelle statt nur als Empfehlung erscheint. Der Aufwand ist mittel.
- Differenzieren Sie Ihre Produktbeschreibungen von Syndication-Texten, da 20% der geprüften Beschreibungen identisch mit anderen Seiten waren. Ein Erfolg liegt vor, wenn die KI-Attribution von der Drittseite auf die eigene Domain wechselt. Der Aufwand ist hoch.
Für Content-Strategen und SEO-Agenturen
- Verschieben Sie den Fokus von reinem Linkbuilding hin zu einer Strategie, die die Erwähnung der Marke auf Autoritätsseiten forciert. Der Erfolg zeigt sich in einer steigenden Anzahl von Markenempfehlungen in KI-Tools. Der Aufwand ist hoch.
- Implementieren Sie Maßnahmen zum Brand Building, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die Marke überhaupt in den 9,5% der Google AI Mode Empfehlungen auftaucht. Die Wirkung ist an der Frequenz der Namensnennungen ohne Link messbar. Der Aufwand ist hoch.
Wenn keine Maßnahmen ergriffen werden, bleibt die Marke zwar als Empfehlung präsent, verliert jedoch den direkten Traffic-Zugriff an Drittanbieter, die als Quelle zitiert werden.
Experten-Meinung
Das Muster ist bekannt: KI-Modelle priorisieren Informationsdichte und aggregierte Vertrauenswürdigkeit gegenüber primären Quellen. Es ist eine Wiederholung des klassischen Review-Site-Effekts, bei dem die aggregierende Seite den Traffic abgreift, während die Marke die Autorität liefert.
„Being recommended and being cited are two separate outcomes“
bringt die Analyse auf den Punkt. Die Entkopplung von Empfehlung und Link bedeutet, dass die reine Markenbekanntheit nicht automatisch in Klicks auf die eigene Domain führt, sofern die KI die Information auf einer Drittseite als „valider“ einstuft.
Daten und Zahlen
Die Diskrepanz zwischen Empfehlung und Zitation ist deutlich. Während nur 2,8% aller Quellen markeneigene Seiten waren, stieg dieser Wert bei expliziten Markenempfehlungen auf 31%. Dies zeigt, dass eine direkte Empfehlung die Chance auf einen Link erhöht, aber immer noch in 69% der Fälle an Drittseiten vorbeigeht. Die Dominanz der Testportale mit 59% der Zitate unterstreicht die Gewichtung von aggregierten Bewertungen gegenüber Herstellerangaben. Die 20% identischen Produktbeschreibungen weisen zudem auf ein Problem mit redundantem Content hin.
Verteilung der zitierten Quellen
Ausblick
Die nächste Phase der Forschung muss klären, ob die Anpassung der Seitenstruktur oder das Ersetzen von syndizierten Texten die Zitationsrate erhöht. Aktuell ist nur der Ist-Zustand belegt, nicht die Kausalität. Es ist zu erwarten, dass Marken verstärkt in einzigartige Produkttexte investieren, um die KI-Attribution zu beeinflussen. Die Messung wird sich von der reinen Klickrate hin zur „Share of Citation“ verschieben.