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Wettbewerberanalyse in der KI-Suche: Ein praktisches Framework

Zu verstehen, wie Ihre Wettbewerber in der KI-Suche abschneiden, ist nicht länger optional. Da KI-gestützte Suchmaschinen zu einem primären Entdeckungskanal für Käufer und Rechercheure werden, haben Marken, die ihre KI-Sichtbarkeit systematisch gegen Wettbewerber überwachen und benchmarken, einen entscheidenden strategischen Vorteil. Dieser Artikel liefert ein praktisches, schrittweises Framework für die Wettbewerberanalyse über KI-Suchplattformen hinweg.

Aktualisiert im Oktober 2026 mit Benchmarks aus Semrushs AI Visibility Index und Topic-Authority-Studie, Kevin Indigs Zitieranalysen im Growth Memo, Profounds Käufer- und Citation-Decay-Forschung sowie den Klickstudien von Pew und SparkToro. Die Quellen stehen am Ende.

Warum Wettbewerberanalyse in der KI-Suche anders ist

Die klassische Wettbewerberanalyse in der SEO ist etabliert: Keyword-Rankings, Backlink-Profile, Domain-Authority-Werte und Content-Abdeckung vergleichen. Diese Kennzahlen sind quantifizierbar, allgemein verstanden und durch ausgereifte Tools unterstützt.

Die Wettbewerberanalyse in der KI-Suche erfordert einen grundlegend anderen Ansatz, weil die Ergebnisse anders sind. Statt einer Rangliste von Links erzeugt die KI-Suche synthetisierte Textantworten, die mehrere Quellen zitieren, Marken qualitativ beschreiben und je nach Formulierung, Nutzerkontext und Plattform variieren können. Die Frage lautet nicht „Wer rankt höher?", sondern „Wer wird häufiger erwähnt, zitiert und empfohlen, und in welchem Kontext?"

Der Einsatz ist inzwischen messbar. In Profounds Käuferstudie mit Clickstream Solutions führten 56 Teilnehmende 221 Produktvergleichsaufgaben in ChatGPT durch. Marken, die sie wählten, hatten im Schnitt 24 Prozent Share of Voice in ChatGPTs Antworten; Marken, die sie übergingen, 11 Prozent. 92,8 Prozent der Aufgaben endeten ohne einen nennenswerten Klick ins offene Web. Gleichzeitig mass Pew Research, dass Google-Nutzer bei einer KI-Zusammenfassung in 8 Prozent der Fälle ein Ergebnis anklickten, gegenüber 15 Prozent ohne, und SparkToros Analyse von Similarweb-Daten bezifferte Zero-Click-Suchen in den USA Anfang 2026 auf 68 Prozent. Der Vergleich findet in der Antwort statt, und die Antwort ist der Ort, an dem Ihr Wettbewerber Sie schlägt oder nicht.

Dieser Wandel verlangt neue Kennzahlen, neue Methoden und die Bereitschaft, mit weniger präzisen Daten zu arbeiten, als klassische SEO-Analytik liefert.

Das Framework: Fünf Schritte zur Wettbewerbsintelligenz in der KI-Suche

Schritt 1: Definieren Sie Ihre Wettbewerbslandschaft

Beginnen Sie damit, die Wettbewerber zu identifizieren, die Sie verfolgen müssen. In der KI-Suche kann Ihr Wettbewerbsfeld drei Arten von Entitäten umfassen:

Produktwettbewerber sind Unternehmen, die ähnliche Lösungen an dieselben Käufer verkaufen. Das sind die Marken, die am wahrscheinlichsten neben Ihnen in Produktvergleichs-, Empfehlungs- und Bewertungsanfragen erscheinen.

Content-Wettbewerber sind Verlage, Medien, Analysten und Influencer, die Inhalte über Ihre Kategorie produzieren. Auch wenn sie keine konkurrierenden Produkte verkaufen, konkurrieren sie um dieselben Zitiergelegenheiten und können prägen, wie KI-Engines Ihren Markt beschreiben. Sie machen einen grösseren Teil des Feldes aus, als die meisten Teams erwarten: In Ahrefs' Analyse der 1.000 meistzitierten ChatGPT-Seiten waren rund zwei Drittel Quellen, die eine Marke nicht direkt beeinflussen kann, angeführt von Wikipedia (29,7 Prozent) und Marken-Homepages (23,8 Prozent).

Aufstrebende Disruptoren sind neuere Unternehmen, die in klassischen Wettbewerbsanalysen vielleicht nicht auftauchen, aber in KI-Suchzitierungen an Bedeutung gewinnen. KI-Engines zeigen manchmal neuere Akteure, die herausragende Inhalte produzieren, auch wenn ihr Marktanteil klein ist. Der Raum ist da: Semrushs und Growth Memos Studie zu 1.094 Kategorien in ChatGPT fand 53,7 Prozent der Kategorien unentschieden, ohne eine Marke, die auch nur in drei von fünf Prompts vorkam.

Identifizieren Sie fünf bis acht Wettbewerber über diese Kategorien hinweg. Erweitern können Sie später immer, aber ein fokussiertes Set erlaubt eine tiefere Analyse.

Schritt 2: Bauen Sie eine strategische Anfragematrix

Ihre Wettbewerberanalyse ist nur so gut wie die Anfragen, die Sie analysieren. Bauen Sie eine Matrix aus Anfragen, die entlang zweier Dimensionen organisiert ist: Thema und Intention.

Themenkategorien sollten den gesamten Umfang Ihres Marktes abdecken. Die Semrush-Studie definiert ein Thema als Cluster aus fünf Prompt-Typen, und wir empfehlen dasselbe Minimum:

• Kategoriedefinitionen: „Was ist [Ihre Produktkategorie]?"
• Best-of-Anfragen: „Beste [Produktkategorie] für [Anwendungsfall]"
• Vergleichsanfragen: „[Ihre Marke] vs. [Wettbewerber]" und „[Wettbewerber A] vs. [Wettbewerber B]"
• Alternativen-Anfragen: „Alternativen zu [Wettbewerber]"
• Problem-Lösungs-Anfragen: „Wie löse ich [Problem, das Ihr Produkt adressiert]"
• Kaufanfragen: „Lohnt sich [Kategorie-Tool]?", „[Kategorie] Preise"
• Feature-spezifische Anfragen: „Beste [Produktkategorie] mit [bestimmtem Feature]"

Intentionstypen erfassen die verschiedenen Phasen der Buyer Journey:

• Awareness: Breite, informative Anfragen zur Kategorie oder zum Problemfeld
• Consideration: Vergleichende Anfragen zur Bewertung konkreter Lösungen
• Decision: Konkrete Anfragen zu Preisen, Implementierung oder Einstieg

Zwei Erkenntnisse sollten die Matrix prägen. Erstens suchen Engines selten nach dem, was der Nutzer eingegeben hat: Profound beobachtete über 10.000 Prompts, dass Engines zu verwandten Unteranfragen „ausfächern", und die Unteranfragen unterscheiden sich je nach Engine. Ahrefs führt den Einbruch der Top-Ten-Überlappung in AI Overviews (76 Prozent im Juli 2025 auf 38 Prozent im März 2026) auf denselben Mechanismus zurück. Zweitens variieren Antworten je nachdem, wer fragt. Profounds Persona-Studie vom September 2026 ergab, dass Antworten nach Einkommen, Alter, Geschlecht und Beruf abweichen. Wenn Ihre Käufer eine klar abgegrenzte Zielgruppe sind, formulieren Sie einige Prompts so, wie sie es tun würden.

Eine gut aufgebaute Matrix aus 30 bis 50 Anfragen über diese Dimensionen liefert umfassende Wettbewerbsintelligenz.

Schritt 3: Sammeln und analysieren Sie KI-Antworten

Führen Sie jede Anfrage auf den grossen KI-Suchplattformen aus: ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini und alle anderen für Ihre Zielgruppe relevanten Plattformen. Behandeln Sie jede als eigenen Markt. Kevin Indigs Consensus-Gap-Analyse von 3,7 Millionen Zitierungen ergab, dass 91,07 Prozent der zitierten URLs nur in einer von ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews auftauchten und 2,37 Prozent in allen dreien. Selbst Googles eigene Oberflächen weichen voneinander ab: Laut einer Zusammenfassung von Ahrefs' AEO-Report 2026 kommen AI Mode und AI Overviews in 86 Prozent der Fälle zum selben Schluss, teilen aber nur 13,7 Prozent ihrer Zitierungen. Die Engines unterscheiden sich auch darin, wie viel sie überhaupt zitieren: Semrushs AI Visibility Index 2026 beziffert ChatGPT auf rund 15 Quellen pro Antwort und Gemini auf rund 3.

Dokumentieren Sie für jede Antwort:

Erwähnung. Wird der Wettbewerber in der Antwort namentlich genannt? Eine Marke, die auch ohne Zitierlink erwähnt wird, gewinnt Sichtbarkeit. Die Semrush-Studie fand, dass nur 21 Prozent der meistzitierten Domains einer Kategorie auch die meistgenannte Marke waren. Erfassen Sie also beides.

Zitierung. Wird der Inhalt des Wettbewerbers direkt mit einem Link zitiert? Verlinkte Zitierungen sind die stärkste Form der KI-Suchsichtbarkeit, weil sie sowohl Markenpräsenz als auch eine potenzielle Traffic-Quelle liefern.

Position und Prominenz. Wo in der Antwort erscheint der Wettbewerber? Als Erster oder am ausführlichsten genannt zu werden wiegt mehr als eine kurze Erwähnung am Ende. Indig berichtet, dass fast 75 Prozent der Verbraucher das erste Ergebnis einer KI-Auswahlliste wählen, aber eine vertraute Marke wählen, wo immer sie darauf erscheint.

Stimmung und Framing. Wie wird der Wettbewerber beschrieben? Ist die Sprache positiv („branchenführend", „umfassend"), neutral („eine von mehreren Optionen") oder negativ („begrenzt im Umfang", „teuer im Vergleich zu Alternativen")? Das qualitative Framing prägt die Wahrnehmung der Nutzer noch stärker als die blosse Erwähnung. Rechnen Sie mit viel davon: Profounds Parrot-Problem-Studie ergab, dass rund 47 Prozent des Antwortinhalts unaufgefordertes redaktionelles Material wie Vergleiche, Rankings und Vorbehalte waren.

Kontext und Zuordnung. Welche Attribute, Features oder Eigenschaften werden mit dem Wettbewerber verknüpft? Wenn ein Wettbewerber konsequent als „am besten für Enterprise" oder „günstigste Option" beschrieben wird, zeigen diese Zuordnungen, wie KI-Engines ihn kategorisiert haben.

Schritt 4: Bauen Sie Ihre Wettbewerbs-Scorecard

Verwandeln Sie Ihre Rohdaten in eine strukturierte Wettbewerbs-Scorecard, die Vergleiche und Trendverfolgung ermöglicht.

Zitierhäufigkeit. Berechnen Sie für jeden Wettbewerber den Prozentsatz Ihres Anfragesets, bei dem er über alle KI-Plattformen mindestens eine Zitierung erhält. Das ist die grundlegendste Kennzahl: Wie oft erscheint jeder Wettbewerber?

Erwähnungshäufigkeit und Empfehlungsanteil. Berechnen Sie separat den Anteil der Antworten, in denen jede Marke genannt wird, und den Anteil, in denen sie als Erste empfohlen wird. Die Schwellen der Semrush-Studie sind ein nützlicher Benchmark: Eine Marke, die in mindestens vier von fünf Prompts eines Themas mit fünf Punkten Vorsprung genannt wird, „besitzt" es; in dreien genannt, ist sie ein aufstrebender Anführer.

Plattformverteilung. Schlüsseln Sie die Zitierhäufigkeit nach Plattform auf. Ein Wettbewerber kann ChatGPT-Zitierungen dominieren, aber bei Perplexity fehlen, oder umgekehrt. Indig schlägt drei Kennzahlen vor, die das explizit machen: Presence (Anteil der Prompts, bei denen eine Marke in irgendeiner Engine erscheint), Portability (Anteil der Zitierungen, die in allen Engines erscheinen) und Concentration (Anteil der Zitierungen aus einer einzigen Engine). Ein gemischter „KI-Sichtbarkeits-Score" verbirgt genau die Unterschiede, die Sie brauchen.

Stimmungswert. Klassifizieren Sie jede Erwähnung als positiv, neutral oder negativ und berechnen Sie einen aggregierten Stimmungswert. Ein Wettbewerber mit hoher Zitierhäufigkeit, aber negativer Stimmung ist in einer anderen strategischen Position als einer mit moderater Häufigkeit und durchweg positiver Stimmung.

Indikatoren für Kategorieführerschaft. Verfolgen Sie bei Schlüsselanfragen wie „beste [Kategorie]" oder „führende [Kategorie]-Plattform", welche Marke zuerst oder am prominentesten erscheint. Diese hochwertigen Anfragen sind das KI-Such-Äquivalent von Seite-eins-Rankings für Head-Terms.

Analyse der Inhaltsquellen. Wenn Wettbewerber zitiert werden, notieren Sie, welche konkreten Seiten referenziert werden. Das zeigt ihre autoritativsten Inhalte und die Content-Assets, die Sie erreichen oder übertreffen müssen.

Schritt 5: Identifizieren Sie strategische Chancen

Mit fertiger Scorecard suchen Sie nach handlungsrelevanten Mustern.

Unterversorgte Anfragen. Anfragen, bei denen kein Wettbewerber eine starke Zitierpräsenz hat, sind First-Mover-Chancen. Autoritative Inhalte für diese Anfragen können Ihre Marke etablieren, bevor Wettbewerber reagieren. In den Semrush-Daten waren nachfragestarke Kategorien am seltensten besetzt (11,3 Prozent). Die grössten Chancen liegen also nicht in Nischen.

Knappe Vorsprünge. Wo ein Wettbewerber führt, prüfen Sie die Marge. Kategorien, deren Anführer von Monat zu Monat wechselte, hatten einen medianen Vorsprung von 1,3 Punkten; wo er sich hielt, 2,9 Punkte. Ein Vorsprung unter zwei Punkten ist innerhalb eines Quartals angreifbar.

Schwache Wettbewerberpositionen. Anfragen, bei denen ein Wettbewerber erwähnt wird, aber mit negativer Stimmung oder schwachem Framing, sind Chancen, Ihre Marke als überlegene Alternative zu positionieren.

Content-Lücken. Wenn ein Wettbewerber Zitierungen aus einem bestimmten Inhaltstyp erhält, etwa Benchmark-Reports oder technische Leitfäden, die Ihnen fehlen, informiert diese Lücke direkt Ihre Content-Strategie. Profounds Studie zur Zitier-Halbwertszeit zeigt, welche Typen halten: Vergleichs-, Bewertungs-, Ratgeber- und Produktseiten behalten ihren Zitieranteil 1,4- bis 1,6-mal so oft wie Nachrichten und Ankündigungen.

Plattformspezifische Chancen. Wenn Wettbewerber auf ChatGPT stark, aber auf Perplexity schwach sind, könnten Perplexity-freundliche Inhalte Ihnen helfen, auf einer Plattform zu dominieren, in die Ihre Wettbewerber noch nicht investiert haben. Semrushs Studie zu den meistzitierten Domains sagt Ihnen, wo Erwähnungen zu holen sind: Reddit und Wikipedia für ChatGPT, LinkedIn und YouTube für Google AI Mode, Reddit und LinkedIn für Perplexity.

Differenzierung in der Botschaft. Wenn alle Wettbewerber mit ähnlichen Attributen beschrieben werden, gibt es die Chance, sich durch eine einzigartige Positionierung abzuheben, die in KI-Antworten hervorsticht.

Wettbewerbsintelligenz über die Zeit aufrechterhalten

Eine einmalige Wettbewerberanalyse liefert eine wertvolle Momentaufnahme, aber die eigentliche Kraft liegt im laufenden Monitoring. KI-Antworten ändern sich, wenn Modelle aktualisiert, neue Inhalte veröffentlicht und Wettbewerbsdynamiken verschoben werden. Sie ändern sich auch von selbst: Unser Paper Don't Measure Once zeigt, dass derselbe Prompt von Durchlauf zu Durchlauf und von Tag zu Tag andere Quellen und Marken liefert. Eine einzelne Messung ist eine Stichprobe, kein Ergebnis. Profounds Halbwertszeit-Studie fand, dass die mediane zitierte Seite innerhalb von 11 Tagen nach ihrem Höhepunkt die Hälfte ihres Zitieranteils verliert, und Semrush dokumentierte, wie Reddits Anteil an ChatGPT-Antworten in sechs Wochen von rund 60 auf rund 10 Prozent fiel.

Etablieren Sie eine regelmässige Kadenz für Ihre Wettbewerberanalyse:

• Täglich: Automatisierte Durchläufe Ihres vollständigen Prompt-Sets auf jeder Engine. Profounds Analyse des eigenen Samplings kommt zum Schluss, dass einmal täglich ausreicht, um den Share of Voice zuverlässig zu schätzen; seltener nicht.
• Wöchentlich: Überprüfung Ihrer wichtigsten Anfragen über Plattformen hinweg, um plötzliche Veränderungen zu erkennen
• Monatlich: Scorecard aktualisieren und Monat mit Monat vergleichen. In den Semrush-Daten behielten klare Besitzer in 90,4 Prozent der Monatsvergleiche den ersten Platz; in unentschiedenen Kategorien wechselte die Spitzenmarke in 1.950 von 5.470.
• Quartalsweise: Tiefenanalyse mit Überprüfung Ihres Wettbewerbsfelds, Ihrer Anfragematrix und Ihrer strategischen Prioritäten

Verfolgen Sie Veränderungen über die Zeit, um Trends zu erkennen. Gewinnt oder verliert ein bestimmter Wettbewerber Zitieranteile? Schlagen sich Ihre eigenen Optimierungen in besserer Sichtbarkeit nieder? Tauchen neue Wettbewerber auf, die Sie beobachten müssen?

Tools und Automatisierung

Manuelle Wettbewerberanalyse ist für kleine Bewertungen machbar, wird aber unpraktisch, wenn Anfrage- und Wettbewerbsset wachsen, und tägliche wiederholte Durchläufe auf fünf Engines sind überhaupt keine manuelle Aufgabe. GEO-Plattformen wie Aurora Intelligence automatisieren das Ausführen von Anfragen auf KI-Plattformen, die Extraktion von Erwähnungs- und Zitierdaten und die Verfolgung von Veränderungen über die Zeit.

Ob Sie automatisierte Tools oder manuelle Methoden nutzen, das Framework bleibt dasselbe: Wettbewerber definieren, Anfragen bauen, Antworten sammeln, Leistung bewerten und Chancen identifizieren. Die Methodik ist das Entscheidende. Die Tools bestimmen nur, wie effizient und häufig Sie sie ausführen können.

Intelligenz in Handeln verwandeln

Wettbewerberanalyse ist nur wertvoll, wenn sie Handeln auslöst. Definieren Sie für jede identifizierte strategische Chance eine konkrete Initiative:

• Wenn Sie eine Content-Lücke identifizieren, nehmen Sie das Thema mit klarem Briefing in Ihren Content-Kalender auf
• Wenn Sie eine schwache Wettbewerberposition finden, erstellen Sie Inhalte, die Ihre Marke in dieser Dimension als stärkere Alternative positionieren
• Wenn Sie eine unterversorgte Anfrage entdecken, priorisieren Sie autoritative Inhalte, bevor Wettbewerber die Chance erkennen

Besprechen Sie Ihre Wettbewerbs-Scorecard in Ihren regulären Marketing-Planungsrunden und nutzen Sie sie für Content-Prioritäten, Messaging-Strategie und Ressourcenzuteilung. Für die Diagnoseseite siehe Warum Ihr Wettbewerber in der KI-Suche höher rankt; für die Umsetzung der Daten in Strategie siehe Wettbewerbsintelligenz aus der KI-Suche nutzen. Mit der Zeit wird systematische Wettbewerbsintelligenz in der KI-Suche zu einer Kernfähigkeit, die sich verstärkende Vorteile bei Sichtbarkeit, Markenwahrnehmung und Marktanteil bringt.

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Quellen

1. Kevin Indig, Eric Van Buskirk und Jasman Singh, Profound mit Clickstream Solutions, „The shortlist is the new shelf", 14. Juli 2026. https://www.tryprofound.com/blog/the-shortlist-is-the-new-shelf
2. Athena Chapekis und Anna Lieb, Pew Research Center, „Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results", 22. Juli 2025. https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/
3. SparkToro und Similarweb, Zero-Click-Studie 2026 (68,01 Prozent der US-Google-Suchen, Januar bis April 2026), Juni 2026, zusammengefasst von Digital Applied. https://www.digitalapplied.com/blog/sparktoro-zero-click-study-2026-68-percent-seo-analysis
4. Margarita Loktionova mit Kevin Indig, Semrush, „AI visibility is a topic-level game: A study of 50,000 brands in ChatGPT", 20. Juli 2026. https://www.semrush.com/blog/chatgpt-topic-authority-study/
5. Kevin Indig, Growth Memo, „The Consensus Gap", 11. Mai 2026. https://www.growth-memo.com/p/the-consensus-gap
6. Kevin Indig, Growth Memo, „AI Halftime Report: H1 2026", 27. Juli 2026. https://www.growth-memo.com/p/ai-halftime-report-h1-2026
7. Louise Linehan, Ahrefs, „Update: 38% of AI Overview citations pull from the top 10", 2. März 2026. https://ahrefs.com/blog/ai-overview-citations-top-10/
8. Catalyst, Zusammenfassung von Ahrefs' AEO-Report 2026, Juni 2026. https://www.gotcatalyst.com/resources/articles/ahrefs-2026-aeo-report-ai-citations
9. Semrush, „Semrush Releases Expanded 2026 AI Visibility Index, Analyzing 126 Million AI Search Prompts", 26. Juni 2026. https://www.semrush.com/news/463141-semrush-releases-expanded-2026-ai-visibility-index-analyzing-126-million-ai-search-prompts/
10. Luke Harsel, Semrush, „The Most-Cited Domains in AI: A 3-Month Study", 10. November 2025. https://www.semrush.com/blog/most-cited-domains-ai/
11. Profound Research, „What AI engines actually search for" (30. April 2026), „Do Answer Engines customize responses to different personas?" (9. September 2026) und „Is once a day enough?" (8. Juli 2026). https://www.tryprofound.com/blog/research
12. Jasman Singh, Matthew Huo und Ryan Van, Profound, „The Parrot Problem", 25. Juni 2026. https://www.tryprofound.com/blog/the-parrot-problem
13. Davis McCain, Profound, „The half-life of an AI citation is 11 days", 30. September 2026. https://www.tryprofound.com/blog/the-half-life-of-an-ai-citation-is-11-days
14. Julius Schulte, Malte Bleeker und Philipp Kaufmann, „Don't Measure Once: Measuring Visibility in AI Search (GEO)", arXiv:2604.07585, April 2026. https://arxiv.org/abs/2604.07585