Die KI-Empfehlung landet in deiner Marken-Suche

Am 23. Juni hat Similarweb eine Studie zur nachgelagerten Wirkung von KI-Sichtbarkeit veröffentlicht, und eine Zahl daraus geht seitdem durch die Szene: Marken, die in ChatGPT-Empfehlungen auftauchen, bekommen laut den Daten 2,5-mal häufiger einen Website-Besuch innerhalb von sieben Tagen als Marken, die nicht empfohlen werden. Für Generative Engine Optimization (GEO), also die Arbeit an der eigenen Sichtbarkeit in KI-Antworten, klingt das nach dem lange gesuchten Beleg, dass sich der Aufwand in echtem Traffic niederschlägt.

Die Schlagzeilen-Zahl ist dabei gar nicht der interessante Teil. Interessanter ist der Weg, den dieser Traffic nimmt.

56 Prozent kommen über die Marken-Suche

Von den Nutzern, die nach einer ChatGPT-Empfehlung tatsächlich auf der Marken-Website landeten, kamen 55,9 Prozent über eine Brand-Suche. Sie haben die empfohlene Marke also nicht über einen Link in der KI-Antwort angesteuert, sondern den Namen Tage später bei Google eingegeben.

Dazu ein zweiter Befund. Wer über so eine KI-beeinflusste Suche kam, blieb länger: im Schnitt 12 Seiten und 11,8 Minuten, gegenüber 6,5 Seiten und 5,6 Minuten bei Besuchern aus anderen Quellen. Similarweb und Search Engine Journal weisen ausdrücklich darauf hin, dass das eine Korrelation ist und kein Kausalzusammenhang. Die KI hat den längeren Besuch nicht nachweislich verursacht.

Der KI-Klick sieht in deiner Analytics nicht nach KI aus

Wenn mehr als die Hälfte des KI-getriebenen Traffics als Marken-Suche ankommt, dann erscheint er in deiner Webanalyse als organische Suche oder Direktzugriff, nicht als „AI referral“. Du siehst eine Zeile, die aussieht wie gewohnte Brand-Nachfrage, während der Auslöser eine ChatGPT-Antwort war, die du nie zu Gesicht bekommst.

Daraus folgt praktisch zweierlei. Der Effekt lässt sich mit Standard-Attribution kaum sauber zuordnen, das Mess-Problem ist real. (Und Similarweb verkauft, nicht zufällig, genau das passende Tracking dazu. Dazu gleich mehr.) Außerdem bestimmt deine Suchergebnisseite zum Markennamen, ob dieser Besuch bei dir landet oder bei einem Reseller, einer Vergleichsseite oder einer Wettbewerber-Anzeige. Wer den eigenen Markennamen im Suchergebnis nicht kontrolliert, verschenkt Nachfrage, die die KI vorbereitet hat.

Warum man die Zahl mit Vorsicht lesen sollte

Drei Einschränkungen gehören zu dieser Studie dazu, sonst trägt der Befund nicht:

• Eine Quelle, ein Anbieter. Die 2,5-mal und die Engagement-Werte stammen aus genau einer Studie von Similarweb, einem Unternehmen, dessen Geschäft die Messung von KI-Sichtbarkeit ist. Die Daten stützen das eigene Produkt. Das macht sie nicht falsch, aber unabhängig repliziert sind sie nicht.
• Schmale Basis. Gemessen wurde US-Desktop-Verhalten in drei Branchen (Finance, Travel, Beauty), an konkreten Markenpaaren wie Amex gegen Capital One oder Sephora gegen Ulta. Mobile, andere Märkte und weitere Branchen fehlen. Similarweb kündigt an, die Erhebung auszuweiten.
• Korrelation, nicht Kausalität. Dass KI-beeinflusste Besucher länger bleiben, lässt sich auch einfacher erklären: Wer eine Marke aktiv nachschlägt, ist ohnehin kaufbereiter als ein zufälliger Klick.

Dazu kommt ein Punkt von Rand Fishkin (SparkToro), der an der Studie mitgearbeitet hat. Seine Januar-Analyse zeigte, dass KI-Tools bei fast jeder Wiederholung derselben Frage andere Marken empfehlen. Wenn die Empfehlung selbst so unbeständig ist, ist die Sichtbarkeit, auf der dieser Traffic aufbaut, schwer planbar.

Was bleibt

Bleibt der nüchterne Kern. KI-Empfehlung und klassische Marken-Suche hängen zusammen, und der Übergabepunkt ist deine eigene Suchergebnisseite zum Markennamen. Sichtbarkeit in ChatGPT zu gewinnen, ohne die eigene Brand-Suche zu besitzen, heißt, die Nachfrage für jemand anderen vorzuwärmen.

Das ist die unglamouröse Konsequenz aus der Studie: GEO und klassisches SEO an deinem Markennamen sind kein Entweder-oder. Sie greifen ineinander, und die KI verschiebt nur, wo die Nachfrage entsteht, nicht, wer sie am Ende einfängt.