QUELLE: Moz Blog
Veröffentlicht: 2026-04-08
Autor: Berndt Schwanenmeisterja | Seoholics
Lesezeit: 2 min
Was ist passiert?
Eine neue Studie von Moz zeigt, dass die Art der Formulierung von Prompts (Anfragen) an Large Language Models (LLMs) wie Google Gemini einen erheblichen Einfluss auf die Häufigkeit von Markenerwähnungen in den Antworten hat. Die Ergebnisse verdeutlichen eine klare Verzerrung zugunsten von Marken, selbst bei Anfragen, die keine Marken direkt nennen.
Die Fakten
- 100% der Prompts, die eine Marke explizit enthielten, führten zu mindestens einer Markenerwähnung in der Antwort von Gemini-3-Flash.
- Bei „Soft-Brand“-Prompts (indirekte Hinweise auf Marken, z.B. durch Themenwahl) lag die Wahrscheinlichkeit einer Markenerwähnung bei 53%.
- „Echte“ Non-Brand-Prompts (ohne direkten oder indirekten Markenbezug) führten in nur 53% der Fälle zu einer Markenerwähnung.
- Prompts mit direkter Markennennung generierten durchschnittlich 14,5 Markenerwähnungen pro Antwort.
- Soft-Brand-Prompts erzeugten durchschnittlich 1,68 Markenerwähnungen, während Non-Brand-Prompts nur 0,79 Markenerwähnungen pro Antwort lieferten.
Was bedeutet das für Dich?
- Prompt-Tracking differenzieren: Analysiere nicht nur Brand- und Non-Brand-Prompts, sondern führe eine dritte Kategorie „Soft-Brand“ ein.
- Prompt-Diversifizierung: Erstelle eine breite Palette von Prompts, die verschiedene Suchintentionen abdecken, einschließlich Brand-, Soft-Brand- und Non-Brand-Anfragen.
- Kontext berücksichtigen: Achte darauf, dass auch vermeintlich neutrale Themenbereiche (wie „SEO-Tools“) eine inhärente Markenbias aufweisen können.
- AI Visibility überwachen: Nutze Tools wie Moz Pro’s AI Visibility, um deine Markenerwähnungen in LLMs zu verfolgen und zu analysieren.
- Keyword-Recherche anpassen: Überdenke deine Keyword-Strategie, um auch die indirekten Suchanfragen (Soft-Brand) zu berücksichtigen, die zu Markenerwähnungen führen können.
Experten-Meinung
Dr. Peter J. Meyers von Moz betont, dass die Art und Weise, wie Fragen formuliert werden, einen dramatischen Einfluss darauf hat, wie LLMs Marken präsentieren. „Es ist kritisch, dass unser Prompt-Tracking und unsere Prompt-Generierung eine Vielfalt von Suchintentionen widerspiegeln, einschließlich Markenintention.“ Die Studie verdeutlicht, dass die Unterscheidung zwischen Brand und Non-Brand allein nicht ausreicht, um die Komplexität natürlicher Sprachabfragen zu erfassen.
Daten und Zahlen
Die Studie untersuchte insgesamt 300 Prompts, aufgeteilt in drei Gruppen zu je 100 Prompts. Die Ergebnisse zeigen eine klare Korrelation zwischen der Art des Prompts und der Anzahl der Markenerwähnungen in den Antworten. Die Differenz zwischen den Gruppen ist signifikant: Prompts mit direkter Markennennung führten zu über 18-fach so vielen Markenerwähnungen wie Non-Brand-Prompts.
Ausblick
Die zunehmende Bedeutung von LLMs in der Suche erfordert eine Anpassung der SEO-Strategien. Neben der traditionellen Keyword-Optimierung wird die Optimierung für AI-Prompts und die Überwachung der AI Visibility immer wichtiger. Zukünftige Forschung sollte sich darauf konzentrieren, die subtilen Nuancen des Brand-Bias in LLMs besser zu verstehen und Strategien zu entwickeln, um die Sichtbarkeit von Marken in diesen neuen Suchumgebungen zu optimieren.