ChatGPT wählt Marken schon vor der Suche aus: Deshalb haben manche Websites keine Chance

ChatGPT weiß meist schon vor der ersten Suchanfrage, welche Marken in die engere Auswahl kommen, und schreibt diese Markennamen direkt in die Suchanfragen hinein.

 

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Wenn Nutzer ChatGPT nach einer Empfehlung fragen, formuliert das Modell die Frage im Hintergrund in eigene Suchanfragen um. Dieser Vorgang wird Query Fan-Out genannt. Eine aktuelle Analyse von Suganthan Mohanadasan zeigt: Diese Suchanfragen enthalten bereits konkrete Markennamen, die der Nutzer im Prompt überhaupt nicht genannt hat.

Ein Blick in die Entwicklertools des Browsers zeigt, dass ChatGPT die Suchanfragen in einem JSON-Schlüssel namens search_queries ablegt (der von OpenAI im August 2026 von search_model_queries umbenannt wurde). Hier einige Beispiele:

• Notizen-Apps: Auf die neutrale Frage nach der besten KI-Notizen-App für das Jahr 2026 formuliert ChatGPT als erste Suchanfrage: „best AI note taking apps 2026 official pricing features Granola Notion AI Otter Fireflies Fathom Mem Limitless“. Sieben Marken werden genannt, noch bevor eine einzige Website gecrawlt wurde. Erst danach führt die KI gezielte Einzelsuchen („site:domain.com“) für diese spezifischen Kandidaten durch. Keine der von ChatGPT verwendeten Marken wurde in der Anfrage genannt.
• Haushaltsgeräte: Selbst bei sehr vagen Formulierungen greift diese interne Liste. Auf die Frage „Was nutzen Leute heutzutage, um Böden automatisch zu reinigen?“ suchte ChatGPT sofort gezielt nach Modellen wie dem Roborock Saros, Dreame X50 und Eufy S1 Pro.
• Alternativsuche: Sucht ein Nutzer nach Alternativen zu einem Mitbewerber, schlägt ChatGPT sofort von sich aus Konkurrenten vor. Die Suche nach „Alternativen zu Zendesk“ führte direkt zur Suchanfrage nach Help Scout, und „etwas wie Duolingo, aber besser für Grammatik“ rief Suchen nach Kwiziq und Babbel hervor.

Dieses Verhalten zieht sich durch fast alle getesteten Branchen: von Buchhaltungssoftware über Online-Therapie bis hin zu Webhosting. In 21 von 27 untersuchten Konversationen enthielt bereits die allererste Suchanfrage Marken, die der Nutzer nie eingetippt hatte.

Allerdings ließen sich die Ergebnisse in einem eigenen Test nicht bestätigen: Hier wurde für keine der gestellten Anfragen eine Shortlist gefunden.

Dennoch passt das in der Analyse beobachtete Verhalten zu weiteren Erkenntnissen hinsichtlich der Quellenauswahl von ChatGPT. So ruft die KI bei der Suche nach News zum Beispiel gezielt bestimmte Quellen wie Reuters oder The Guardian ab.

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Warum die Shortlist so wichtig ist

Für die KI-Optimierung (GEO) sind die folgenden Erkenntnisse der Analyse besonders wichtig:

• Marken, die bereits in der ersten Suchanfrage von ChatGPT namentlich genannt werden, schafften es in 68,9 Prozent der Fälle in die finale Antwort an den Nutzer.
• Marken, deren Webseiten zwar während der Suche gecrawlt werden, die aber nicht in der ersten Suchanfrage standen, hatten lediglich eine 2,1 prozentige Chance, im finalen Text erwähnt zu werden.

Das bedeutet: Wer auf der internen Shortlist von ChatGPT steht, hat eine mehr als 30mal höhere Wahrscheinlichkeit, dem Nutzer empfohlen zu werden. 

Viele klassische GEO-Strategien konzentrieren sich derzeit nur darauf, für Suchmaschinen auffindbar zu sein. Die eigentliche Entscheidung fällt jedoch weitgehend im Gedächtnis des Modells, noch bevor die KI die Server eines Unternehmens kontaktiert.

Wie man die Citation gewinnt

Auf der Shortlist zu stehen, ist noch keine Garantie dafür, in der Antwort der KI auch zitiert zu werden. Sobald ChatGPT seine Suchen ausgeführt hat, filtert ein zweiter Prozess die Ergebnisse. Nur etwa drei Prozent der abgerufenen Seiten erhalten am Ende tatsächlich eine Citation in der Antwort.

Drei Faktoren entscheiden in dieser Phase über Erfolg oder Misserfolg:

1. Die Position im Suchergebnis-Cluster: ChatGPT gruppiert die Ergebnisse nach Domains. Die erste Domain hat eine Zitationsrate von 5,2 Prozent, die zweite 4,6 Prozent. Ab der dritten Position sinkt die Rate auf 2,4 Prozent ab, und an Position sechs ist eine Zitation mit 0,3 Prozent kaum noch relevant.
2. Die Anzahl der Seiten (Selbst-Kannibalisierung): Viele Seiten zum selben Thema zu haben, schadet der Sichtbarkeit. Die höchste Erfolgsquote liegt bei genau zwei eng aufeinander abgestimmten Seiten einer Domain pro Thema (Zitationsrate von 6,2 Prozent). Ab fünf oder mehr Seiten bricht die Rate auf unter 1,9 Prozent ein, weil die Seiten im Grunde gegen sich selbst antreten.
3. Präzise Textrelevanz statt reiner Keywords: Relevanz qualifiziert eine Seite zwar für die engere Auswahl, garantiert aber noch immer keine Citation. Die zitierte Seite liegt meist in den Top 5 Prozent der inhaltlichen Übereinstimmung, war aber nur in 20 Prozent der Fälle der mathematisch beste Treffer im gesamten Pool.

Markenbekanntheit schlägt Onpage

Wenn ChatGPT eineMarke bei einer Kategoriesuche nicht von sich aus in die Suchanfragen aufnimmt, helfen weder technisches SEO, strukturierte Schema-Daten noch eine llms.txt-Datei. Der Grund: Die Website wird in dieser Phase gar nicht erst abgefragt.

Die Lösung: Klassische, langfristige Markenarbeit und zielgerichtete Digital-PR. Die Marke muss über Jahre hinweg auf dem gesamten offenen Web in Testberichten, Vergleichen, Foren und Fachartikeln erwähnt werden. Nur so gelangt die Assoziation zwischen der Marke und der Produktkategorie tief in die Trainingsdaten der Sprachmodelle.