ChatGPT und Gemini entscheiden schon, welche Marken Kunden sehen

Wenn ein mexikanischer Verbraucher eine künstliche Intelligenz fragt, welches Auto er kaufen, welche Bank er für seine erste Kreditkarte wählen oder wo er Kleidung kaufen soll, bekommt er längst nicht mehr eine Liste mit Hunderten Ergebnissen wie bei einer klassischen Suchmaschine. Er bekommt drei oder vier Namen — und ob eine Marke in dieser Antwort auftaucht oder nicht, ist zu einem neuen Schlachtfeld für Unternehmen geworden.

Das ist das Ergebnis des ersten geoSurge México Visibility Index, einer Studie auf Basis von 14.000 Antworten von ChatGPT und Gemini auf 700 auf Spanisch gestellte Fragen. Die Analyse deckte sieben Branchen ab — Automobil, Banken, Elektronik, Videospiele, Einzelhandel, Telekommunikation und Reisen — und verglich, wie sich die Empfehlungen unterscheiden, je nachdem ob die KI Zugriff auf das Internet hat oder nur aus dem antwortet, was sie während des Trainings gespeichert hat.

Toyota, Suburbia und Telcel dominieren die Antworten

Im Automobilsektor bleibt Toyota laut der Studie die am häufigsten empfohlene Marke, unabhängig davon, ob das KI-Modell nur aus dem Gedächtnis antwortet oder im Internet recherchiert. Ähnlich sieht es bei der Telekommunikation aus: Telcel behält in beiden Szenarien eine dominante Position.

Am aufschlussreichsten ist der Fall des Einzelhandels. Antwortet ChatGPT ausschließlich mit den Trainingsdaten, taucht Amazon in 72% der Antworten auf. Sobald das Modell aber Internetzugriff hat und aktuelle Informationen abrufen kann, fällt dieser Anteil auf 16% — und Suburbia übernimmt stattdessen den ersten Platz. Bei Banken und Elektronik zählt das Fintech-Unternehmen Klar zu den von beiden Assistenten am häufigsten empfohlenen Marken.

Die Studie hat außerdem gemessen, wie stark das Gedächtnis des Modells gegenüber einer Live-Suche wiegt: Zwischen 79% und 87% der Suchanfragen, die Marken nannten, enthielten Unternehmen, die bereits unter den zehn im Gedächtnis des Modells gespeicherten Top-Optionen waren — ein Anteil, der in der Telekommunikation sogar 97% übersteigt. Und wenn das Modell selbst entschied, eine bestimmte Marke im Internet zu suchen, tauchte diese Marke am Ende bei ChatGPT in 89,6% und bei Gemini in 96,9% der Fälle in der endgültigen Antwort auf.

Die Modelle behandeln Fragen zu mexikanischen Banken nicht wie eine offene Recherche: Sie kommen bereits mit einer fertigen kurzen Liste an. Wer genannt wird, konkurriert; wer nicht genannt wird, existiert nicht.

Von der Suchmaschinenoptimierung zur KI-Optimierung

Was die mexikanische Studie dokumentiert, ist Teil eines größeren Wandels, der bereits große Beratungsunternehmen und Hersteller von Unternehmenssoftware selbst beunruhigt. In den USA hat IBM kürzlich auf der Konferenz Adobe Summit ein zwölfteiliges System vorgestellt, mit dem Marken das überstehen sollen, was die Branche generative Engine-Optimierung, kurz GEO, nennt. Laut Alexis Zamkow, globale Verantwortliche für Marketing-Transformation bei IBM, könnten bis zu 75% der Sichtbarkeit, die klassische Suchmaschinen heute erzeugen, in den nächsten zwei Jahren auf KI-Agenten übergehen.

"Diese Maschinen entmediatisieren das Markenerlebnis", warnte Zamkow während der Präsentation, wie das Fachmedium Search Engine Land berichtete. Das Unternehmen betont, dass es nicht mehr reicht, von einem KI-Assistenten lediglich erwähnt zu werden: Ziel ist es, als vertrauenswürdige Quelle zitiert zu werden — dafür braucht es klare Inhalte, strukturierte Daten und eine konsistente Präsenz im gesamten Web, nicht nur auf der eigenen Website der Marke. Laut derselben Auswertung stammen 85% der von generativen KI-Systemen zitierten Erwähnungen von externen Domains — Foren, Bewertungsportalen, sozialen Netzwerken und Medien — und nicht von der offiziellen Website eines Unternehmens.

• Die Website aktuell und leicht lesbar halten — für Menschen genauso wie für die Crawler von KI-Systemen.
• Klare Inhalte veröffentlichen, die in wenigen Worten erklären, was die Marke anbietet und für wen.
• Prüfen, ob keine technische Einstellung versehentlich die Crawler von KI-Assistenten blockiert.
• Präsenz in Bewertungen, Foren und externen Medien aufbauen, die heute mehr Zitate erzeugen als die eigene Website der Marke.

Für kleine und mittlere Unternehmen ist die Warnung doppelt. Francisco Vigo weist darauf hin, dass große Unternehmen einen strukturellen Vorteil haben, weil sie deutlich mehr Informationen im Internet erzeugen — was KI-Modelle zugunsten bereits etablierter Marken verzerrt. Laut Vigo stehen kleine Unternehmen inzwischen unter einem dreifachen Druck: Sie müssen gleichzeitig bei klassischen Suchmaschinen, in sozialen Netzwerken und bei der Sichtbarkeit gegenüber künstlicher Intelligenz bestehen. Auch Zamkow von IBM ließ keinen Zweifel: Wenn eine Führungskraft fragt, warum die eigene Marke nicht in einer KI-Empfehlung auftaucht, ist das längst kein Problem mehr für das SEO-Team — es ist eine Entscheidung, die auf Geschäftsführungsebene getroffen wird.

Für ein deutschsprachiges Unternehmen bedeutet das: Wettbewerbsfähigkeit hängt nicht mehr nur davon ab, Suchmaschinenwerbung zu schalten oder soziale Netzwerke zu pflegen, sondern davon, ob ChatGPT und Gemini die eigenen Informationen finden, verstehen und ihnen vertrauen können, wenn ein Kunde fragt, wo er kaufen soll. Und der Spielraum zum Reagieren wird kleiner: Während die KI sich in Richtung dessen entwickelt, was die Branche "agentischen Handel" nennt — Assistenten, die einen Kauf ohne menschliches Zutun abschließen können —, wird es künftig nicht mehr nur ein Sichtbarkeitsproblem sein, in der Antwort einer KI zu fehlen, sondern direkt ein verlorener Verkauf.