Neue Untersuchungen zeigen, dass das Vertrauen der Nutzer in KI-Suchsysteme sinkt. Immer mehr Menschen prüfen Informationen über verschiedene Plattformen hinweg und die Sichtbarkeit von Marken im KI-Kontext hängt zunehmend mit deren Autorität zusammen, nicht mehr nur mit klassischen SEO-Faktoren. Unternehmen geraten dadurch zunehmend unter Druck, ihre Inhalte transparent zu kennzeichnen und Prozesse anzupassen.
Was aktuelle KI-Suchdaten über Sichtbarkeit und Vertrauen zeigen
Rückgang des Vertrauens in KI-Suchsysteme
Eine Untersuchung von Fractl und Search Engine Land, vorgestellt auf der SMX Advanced, belegt den Rückgang des Nutzervertrauens in KI-Suchen. Während 2025 noch 82% der befragten Konsumenten KI-gestützte Suchsysteme hilfreicher fanden als klassische Suchmaschinen, sank dieser Wert 2026 auf 54%. Gleichzeitig wächst die Zahl der Skeptiker deutlich. Hauptgründe dafür sind unpräzise Ausgaben von KI-Systemen, die sogenannten Halluzinationen. Nutzer erleben weniger Sofortnutzen und müssen Aussagen vermehrt überprüfen.
Angesichts dieser Entwicklung überprüfen Verbraucher laut Studie ihre Kaufentscheidungen im Schnitt auf 2,4 verschiedenen Plattformen – ein Verhalten, das sich durch alle Altersgruppen zieht. Klassische Suchmaschinen wie Google bleiben mit 39% Marktanteil bei Produktempfehlungen an der Spitze, gefolgt von Reddit (15%) und KI-Tools (14%).
Verschiebung der Sichtbarkeitskanäle
Mit dem Aufkommen von KI-Tools und neuen Plattformen verändert sich die Landschaft der organischen Sichtbarkeit. Rund die Hälfte der Marketingverantwortlichen beobachtet Rückgänge im Website-Traffic seit der Einführung von KI-Übersichten, 61% machen KI dafür verantwortlich. Gleichzeitig melden 57% ein verstärktes Besucheraufkommen über Soziale Medien wie TikTok, YouTube oder Reddit. Zudem profitieren 40% von KI-Assistenten wie ChatGPT oder Perplexity.
Googles Suchmaschine bleibt laut den präsentierten Daten mit 84,8 Milliarden monatlichen Besuchen im Zentrum für direkte Suchabsichten. Für Markenentdeckung spielen YouTube, Instagram und TikTok zentrale Rollen, während Tools wie ChatGPT eher für Recherche und Wissensaufbau verwendet werden. Plattformen wie Facebook oder Reddit dienen vor allem der Validierung.
Die drei Ebenen der KI-Optimierung (GEO-Strategie)
Laut Studie lassen sich Ansätze zur Sichtbarkeitssteigerung im KI-Kontext in drei Kategorien einteilen:
- Hohes Risiko: Besonders häufig setzen Marketingteams auf FAQ-Optimierung (49%). Da diese Inhalte leicht durch KI systematisch nachgebildet werden können, bieten sie nur geringe Differenzierung.
- Grundlegend: Marken-Nennungen (43%), Aufbau themenspezifischer Autorität (36%) und strukturierte Daten (30%) sind notwendig, reichen aber für nachhaltige Sichtbarkeit nicht aus.
- Schwer replizierbar: Exklusive Datenstudien (35%) und digitale PR (24%) stellen nachhaltige Wettbewerbsvorteile dar, da sie von KI schwer zu imitieren sind.
Aktuelle Analysen von Ahrefs mit rund 75.000 Marken zeigen außerdem: Erwähnungen im Netz und YouTube-Aufrufe korrelieren stark mit der Sichtbarkeit in KI-Ergebnissen (Spearman 0,50–0,74), während klassische Metriken wie Backlinks oder Werbeausgaben unterdurchschnittlich abschneiden.
Transparenz und Vertrauenslücke
Die Untersuchung zeigt: Zwischen 84% und 91% der Nutzer wünschen sich eine klare Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten – egal ob Text, Video, Audio oder Bild. Im Vergleich dazu geben lediglich 20% der Unternehmen an, KI stets auszuweisen. Ein Drittel verzichtet komplett auf solche Hinweise.
Fast die Hälfte der Marketer prüft KI-generierte Inhalte nicht nach und beurteilt das Arbeitsergebnis zwar als effizient, aber wenig originell. Als Problem sehen die Experten nicht die KI-Nutzung selbst, sondern fehlende Kontrollmechanismen und mangelnde Offenheit.
Unklar bleibt nach wie vor, wann genau der KI-Einsatz offengelegt werden muss – etwa, ob auch schon bei unterstützender Nutzung im Arbeitsprozess eine Kennzeichnung nötig ist.
Schwachstelle Qualitätssicherung bei KI-Inhalten
Am häufigsten wird von Unternehmen die redaktionelle Prüfung (72%) und die Beurteilung von Tonalität und Stil (62%) vorgenommen. Klassische Überprüfungen wie Faktenkontrolle (54%), Plagiatsprüfung (42%), juristische Prüfung (42%) und Bias-Analyse (27%) erhalten deutlich weniger Aufmerksamkeit.
Die Herausforderungen liegen in fehlender Schulung, nicht angepassten Arbeitsprozessen und einer geringen Priorisierung durch Führungskräfte. Schuld an Qualitätsverlust ist weniger die KI selbst, sondern unsystematische Fehlerkontrolle.
Handlungsmöglichkeiten für kleinere Marken
Laut den präsentierten Ergebnissen profitieren vor allem Marken, die gezielt Autorität in Nischenthemen aufbauen. So können auch neue Anbieter über den Longtail zum Zuge kommen, während große Player oft durch interne Prozesse gebremst werden.
Kleinere Akteure sollten also lieber in gezielte, relevante Inhalte und datengetriebene Einblicke investieren, als lediglich KI-generierte Massenware zu skalieren.
Erfolgsfaktoren für KI-Sichtbarkeit
- Überwache deine Marke auf allen relevanten Plattformen systematisch.
- Stärke deine Autorität durch originäre Recherchen und fundiertes Expertenwissen.
- Kombiniere Sichtbarkeit über Suche, Video, soziale Netzwerke und vertrauenswürdige Medien.
- Definiere für den Einsatz von KI klare, formalisierte Freigabe- und Offenlegungsprozesse.
Wichtig ist die Infrastruktur: Wer Glaubwürdigkeit fest verankert, sichert langfristig Empfehlungen, Erwähnungen und Sichtbarkeit – auch im Zeitalter von KI-Suchen.
