Kurz gefasst
- Fünf, mit ihrer Grenze
- Bei jeder Studie steht, was sie nicht sagt. In der Forschung ist das keine Bescheidenheit, sondern Genauigkeit.
- Mit einem echten Link
- Jede Quelle hat ihre Adresse. Ein Verweis ohne Ziel ist ein Name und keine Quelle.
- Nicht von uns
- Das ist fremde Forschung. Unsere eigenen Messungen stehen getrennt, mit dem Datum ihrer Durchführung.
Welche elf Studien stehen hier, und was zeigen sie?
Sie stehen unten mit ihrem Kern und ihrer Adresse, in einer Reihenfolge, die nicht chronologisch ist, sondern nach Nutzen steigt: von dem, was zu Inhalten belegt ist, über das, was zum Messen belegt ist, bis zu dem, was zum Verhältnis mit klassischer Auffindbarkeit belegt ist.
| Studie | Was sie sagt | Die Quelle |
|---|---|---|
| Wer prüft die KI, die Ihren Text schreibt? | Ein zweites Modell aus einer anderen Familie, das nicht wissen darf, wer den Text geschrieben hat. | Pombal, Rei & Martins (arXiv 2604.06996, 8. April 2026) · Yang et al. (arXiv 2604.22891, 24. April 2026) · Saraf et al. (arXiv 2508.21164, 28. August 2025). Alle drei Zahlen wurden am 11. August 2026 in der Zusammenfassung des Artikels selbst wiedergefunden. |
| Woher wissen Sie, ob ein Fix gewirkt hat? | Nur, indem Sie dieselben Fragen auf denselben Engines erneut messen und wissen, was die Plattform inzwischen selbst geändert hat. | seoClarity (Mitul Gandhi, Mai 2026, aktualisiert Juni 2026) · SISTRIX (Johannes Beus, 1. Mai 2026). Beide Zahlen wurden am 10. August 2026 im Quelltext selbst wiedergefunden. |
| Kann man eine Position in einer KI-Antwort messen? | Nein. | SparkToro (Fishkin & O'Donnell, 2026) · PetraLabs (Tom Zu, Juni 2026) · MaxAEO (Chris Han, Juli 2026). Jede Zahl auf dieser Seite wurde am 10. August 2026 im Quelltext selbst wiedergefunden. |
| Wie misst man Markensichtbarkeit über mehrere KI-Suchmaschinen gleichzeitig? | Die Studie beschreibt, wie sich Markensichtbarkeit in KI-Antworten systematisch und im großen Maßstab über mehrere Engines messen lässt, mit einer wiederholbaren Methodik — dieselben Fragen, dieselbe Behandlung, damit die Ergebnisse zwischen Marken und Branchen vergleichbar bleiben. | (GEO research) (2026). Generative Engine Optimization at Scale: Measuring Brand Visibility Across AI Search Engines. arXiv 2606.20065 |
| Wie oft sollte man KI-Sichtbarkeit messen? | Die Untersuchung wiederholte Messungen der Markensichtbarkeit in KI-Antworten und analysierte die Streuung zwischen den Durchläufen. | (GEO research) (2026). Don't Measure Once: Measuring Visibility in AI Search. arXiv 2604.07585 |
| Ersetzt GEO das SEO, oder kommt es dazu? | Kargaev stellt SEO-Rankingfaktoren und GEO-Faktoren in einem normalisierten Rahmen mit einem Divergenzindex nebeneinander. | Kargaev (2026). The SEO-to-GEO Gap. SSRN, abstract 6476021 |
| Woher hat KI ihr Bild von Ihrem Unternehmen? | Chen u. | Chen et al. (2025). Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search. arXiv 2509.08919 |
| Welche Änderungen erhöhen Ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten? | Aggarwal u. | Aggarwal et al. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. KDD '24. arxiv.org/abs/2311.09735 |
| Wie viel vom KI-Markt deckt eine Messung ab? | Das hängt vollständig davon ab, wie viele Engines Sie messen, und der Unterschied ist größer, als die meisten Zahlen vermuten lassen. | Unsere eigene Berechnung. Die Engines stammen aus der Kernliste der Messung, die Anteile aus Statcounter · AI chatbot market share (Juli 2026). Jeder Prozentsatz auf dieser Seite wird beim Bauen berechnet und steht nirgends als Text |
| Warum stand oben 31 und darunter 14? | Weil es zwei verschiedene Messungen waren, die wie eine aussahen. | Unser eigener Fall. Die drei Zahlen und der Grund stehen im Kommentar über der Funktion, die die Kopfzahl berechnet |
| Ist die Gartner-Prognose zum Suchverkehr eingetreten? | Nicht so, wie sie formuliert war. | Gartner, Pressemitteilung vom 19. Februar 2024, aus „Predicts 2024: How GenAI Will Reshape Tech Marketing“ · Analyst Alan Antin. Am 10. August 2026 an der Quelle geprüft. Was wirklich geschah, steht hier ohne Gegenzahl, mit der Begründung dazu. |
Wie erkenne ich eine falsch zitierte GEO-Zahl?
An drei Dingen, die fast immer zusammen fehlen: der Umfang des Untersuchten, der Zeitraum und die Frage, die die Forschenden tatsächlich stellten. Ein Prozentsatz, der ohne diese drei kursiert, stammt meist aus einer Studie, die eine andere Frage beantwortete — dann stimmt die Zahl und die Schlussfolgerung nicht.
Die teuerste Variante ist eine Zahl zum Klickverhalten, die als Zahl zu Nennungen verwendet wird. Das sind zwei verschiedene Dinge: ob jemand nach einer Antwort weiterklickt, und ob Sie in dieser Antwort standen. Ersteres hängt vom Nutzer ab, Letzteres von der KI-Suchmaschine.
Häufige Fragen
Wurden diese Studien von Ihnen bezahlt?
Keine einzige. Es sind öffentliche Veröffentlichungen Dritter, mit ihrer Adresse dabei, damit Sie sie ohne uns lesen können. Deshalb stehen sie hier und nicht eine Zusammenfassung, die wir selbst geschrieben haben.
Was, wenn eine dieser Studien überholt wird?
Dann bleibt sie mit der Einschränkung stehen und wird nicht entfernt. Eine Studie, der eine neuere widerspricht, ist selbst eine Tatsache darüber, wie schnell sich dieses Feld verschiebt — und diese Geschwindigkeit nützt einem Leser mehr als eine saubere Liste.
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