WebFX untersucht fast 600.000 Sitzungen aus KI-Systemen

WebFX hat für die Studie 590.868 Sitzungen ausgewertet, die über KI-Plattformen auf Websites gelangten. Analysiert wurden 2.500 URLs von Unternehmen aus mehr als 15 Branchen. Zum Datensatz gehörten Verweise aus ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Copilot und Grok. Jede URL wurde unter anderem nach Seitentyp, Funnel-Phase, Suchintention, inhaltlicher Tiefe und Vertrauenssignalen kategorisiert.

Die Untersuchung misst ausschließlich AI-Referral-Traffic. Gemeint sind reale Websitebesuche, die sich einer KI-Plattform als verweisender Quelle zuordnen lassen. Erwähnungen einer Marke oder Quellenangaben innerhalb einer KI-Antwort wurden nicht erfasst. Diese Abgrenzung ist wichtig, weil eine Website in einer Antwort sichtbar sein kann, ohne einen direkten Klick zu erhalten.

Auch die Auswahl der untersuchten Seiten verlangt eine vorsichtige Einordnung. WebFX betrachtete die 2.500 URLs mit dem höchsten AI-Referral-Traffic im eigenen Datensatz. Die Ergebnisse beschreiben daher typische Merkmale besonders erfolgreicher Seiten. Sie zeigen keinen repräsentativen Durchschnitt aller Websites und Branchen.

92 Prozent des AI-Traffic erreichen späte Funnel-Phasen

Das zentrale Ergebnis betrifft die Position der besuchten Inhalte in der Customer Journey. 55,3 Prozent der Sitzungen landeten auf Seiten der Entscheidungsphase. Weitere 36,7 Prozent entfielen auf die Consideration-Phase. Awareness-Inhalte kamen auf lediglich 2,3 Prozent. Zusammen erreichten kaufnahe Inhalte damit einen Anteil von 92 Prozent.

Die Zahlen sprechen dafür, dass KI-Assistenten einen Teil der frühen Recherche übernehmen. Nutzer:innen können sich Produkte erklären lassen, Anbieter vergleichen, Bewertungen zusammenfassen und Vor- oder Nachteile abwägen, bevor sie eine externe Website öffnen. Der anschließende Klick dient dann häufig der Überprüfung: Passt das Angebot wirklich? Wie sehen Leistungen, Preise oder Vertragsbedingungen aus? Gibt es Referenzen und Belege?

Diese Interpretation wird durch die Auswertung der Suchintention gestützt. 68,9 Prozent der Sitzungen führten zu transaktionalen Inhalten. Rein informative Seiten erreichten 18 Prozent, hybride Inhalte 11,1 Prozent. Der gemessene AI Traffic konzentrierte sich damit deutlich auf Seiten, die eine konkrete Handlung oder Entscheidung unterstützen. WebFX spricht in diesem Zusammenhang von einer verkürzten Recherchephase. Nutzer:innen müssen weniger Websites einzeln aufrufen, um grundlegende Informationen zu sammeln. Ein KI-Assistent kann verschiedene Lösungen einordnen, Merkmale zusammenfassen und eine Vorauswahl treffen. Die Website wird anschließend besucht, um diese Vorauswahl zu prüfen oder weitere Details einzuholen.

Startseiten erhalten den größten Anteil des AI Traffic

Überraschend stark schneiden Startseiten ab. Sie erhielten 31,3 Prozent aller untersuchten Sitzungen und bildeten damit den größten einzelnen Seitentyp. Produktseiten folgten mit 16,8 Prozent. Serviceseiten erreichten 11,4 Prozent, Blogartikel 11,3 Prozent und FAQ- oder Ressourcenseiten 7,2 Prozent. Diese fünf Seitentypen vereinten mehr als zwei Drittel des untersuchten AI Traffic auf sich.

Die starke Position der Startseite lässt sich mit der Art vieler KI-Anfragen erklären. Wer einen passenden Dienstleister, ein Tool oder einen Anbieter sucht, bittet den Assistenten oft direkt um Empfehlungen. Verlinkt die KI anschließend auf eine Unternehmenswebsite, dient die Startseite als zentraler Ort zur Validierung. Besucher:innen prüfen dort das Leistungsversprechen, die Zielgruppe, Referenzen und mögliche nächste Schritte.

Die weiteren Ergebnisse zeigen allerdings, dass einzelne starke Seiten allein kaum ausreichen. Produkt-, Service-, FAQ-, Branchen- und Informationsseiten geben KI-Systemen zusätzliche Anknüpfungspunkte. Ein thematisch geschlossenes Content-Angebot kann deutlicher vermitteln, bei welchen Fragen eine Marke fachliche Relevanz besitzt und welche Zielgruppen sie anspricht. Interessant ist auch der Anteil klassischer Blogbeiträge. Mit 11,3 Prozent liegen sie fast auf dem Niveau der Serviceseiten. Informationsinhalte verlieren durch die stärkere Ausrichtung auf späte Funnel-Phasen also keineswegs ihre Relevanz. Ihre Funktion verändert sich jedoch. Besonders hilfreich erscheinen Beiträge, die konkrete Fragen vollständig beantworten, Auswahlkriterien vermitteln oder bei der Bewertung verschiedener Lösungen helfen.

ChatGPT prägt die Ergebnisse der Studie

Die Verteilung auf die einzelnen KI-Plattformen fällt sehr einseitig aus. ChatGPT war für 97,51 Prozent des erfassten AI-Referral-Traffics verantwortlich. Gemini erreichte 1,55 Prozent, Perplexity 0,53 Prozent, Claude 0,21 Prozent und Copilot 0,20 Prozent.

Breite Aussagen über das Verhalten aller KI-Assistenten lassen sich aus diesen Daten daher nur eingeschränkt ableiten. Die Analyse beschreibt vor allem, welche Seiten ChatGPT-Nutzer:innen nach einer KI-gestützten Recherche besuchen. Erste Unterschiede zwischen den Plattformen sind zwar erkennbar. Perplexity leitete anteilig mehr Besuche auf Blogartikel, während Gemini vergleichsweise häufig Tools, Rechner und Startseiten vermittelte. Die Fallzahlen außerhalb von ChatGPT sind laut WebFX jedoch zu klein, um daraus belastbare plattformspezifische Strategien zu entwickeln.

Die Dominanz von ChatGPT zeigt außerdem, wie schnell sich solche Befunde verändern können. Marktanteile, Produktoberflächen und die Darstellung externer Links entwickeln sich weiter. Marketingteams sollten die Studie deshalb als Momentaufnahme betrachten und ihre eigenen Daten regelmäßig nach Plattform, Einstiegsseite und Conversion-Verhalten auswerten.

Handlungsempfehlungen für Content-Teams

Prüfe zuerst die Seiten, die konkrete Entscheidungen unterstützen: Startseite, Produkt- und Leistungsseiten, Preisübersichten, Vergleiche, FAQ-Bereiche, Anwendungsfälle und Referenzen. Angebote sollten klar beschrieben, zentrale Unterschiede nachvollziehbar erklärt und typische Einwände direkt beantwortet werden. Vertrauenssignale wie Autor:innenprofile, überprüfbare Quellen, aktuelle Veröffentlichungsdaten, eigene Studien, Kundenbeispiele und transparente Leistungsangaben helfen Nutzer:innen bei der Bewertung und können KI-Systemen zusätzliche Orientierung geben. Ergänze diese kaufnahen Inhalte durch fundierte Fachbeiträge, weil sie Themenkompetenz aufbauen und weitere relevante Einstiegspunkte schaffen. Miss den Erfolg über einen eigenen Kanal für AI Traffic, analysiere die aufgerufenen Landingpages und vergleiche Engagement, Leads sowie Conversions mit anderen Traffic-Quellen. Die Studienautor:innen empfehlen besonders spezifische, umfassende und vertrauenswürdige Inhalte, die Nutzer:innen bei einem konkreten nächsten Schritt unterstützen.

AI Traffic verändert die Rolle der Website

Die WebFX-Studie liefert einen wichtigen Hinweis auf eine veränderte Arbeitsteilung zwischen KI-Assistent und Website. Ein Teil der Informationssuche findet bereits im Dialog mit der KI statt. Die Website übernimmt anschließend häufiger die Aufgabe, eine Empfehlung zu bestätigen, Details zu liefern und den nächsten Schritt zu ermöglichen.

Daraus folgt keine vollständige Abkehr von klassischen Informationsinhalten. Gute Ratgeber, Studien und Fachartikel schaffen Kontext, belegen Expertise und liefern Material, das KI-Systeme in Antworten aufgreifen können. Die Daten lenken den Blick jedoch stärker auf die Qualität der nachgelagerten Seiten. Wer in einer KI-Antwort empfohlen wird, muss auf der Zielseite schnell zeigen, warum das Angebot zur Anfrage passt.

Auch die Messung des Erfolgs sollte über reine Besucherzahlen hinausgehen. Ein kleiner Traffic-Kanal kann einen hohen geschäftlichen Wert besitzen, wenn die Besucher:innen bereits eine Vorauswahl getroffen haben und häufiger eine Anfrage stellen. Eine andere WebFX-Analyse von 2,3 Milliarden Website-Sitzungen kam zu dem Ergebnis, dass KI-vermittelte Besucher:innen etwa 1,2-mal häufiger konvertierten als Besucher:innen aus der organischen Suche. Der Anteil des KI-Traffics am gesamten Datenverkehr lag in dieser Untersuchung allerdings bei lediglich 0,18 Prozent.

Der wichtigste Befund bleibt deshalb weniger die genaue Prozentzahl als die Richtung: AI Traffic erreicht Websites oft in einer späten Phase der Customer Journey. Content-Strategien sollten diese Entwicklung berücksichtigen, ohne aus einer einzelnen Agenturstudie allgemeingültige Regeln abzuleiten. Aussagekräftig wird der Trend vor allem dann, wenn Unternehmen ihn mit den eigenen Analytics-Daten, Leads und Abschlüssen abgleichen.

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KI als neuer Touchpoint im Entscheidungsprozess

In vielen Branchen wird das Chatfenster zum Beratungsraum. Wer sich über Softwarelösungen, E-Commerce-Tools oder Anbieter im Payment-Umfeld informieren möchte, formuliert Fragen wie: „Welche Lösungen sind für mittelständische Unternehmen geeignet?“ oder „Welche Anbieter gelten als besonders zuverlässig?“

Die KI liefert daraufhin eine kuratierte Zusammenfassung. Sie nennt Marken, ordnet sie ein, beschreibt Stärken und Schwächen. In diesem Moment entscheidet sich bereits, wer in die engere Auswahl kommt. Unternehmen, die in diesen Antworten nicht vorkommen, verlieren Sichtbarkeit in einer sehr frühen Phase der Customer Journey. Damit wird KI-Sichtbarkeit zu einer strategischen Größe. Sie beeinflusst, ob Deine Marke überhaupt als relevante Option wahrgenommen wird. Um das steuern zu können, brauchst Du Transparenz über die zugrunde liegenden Informationsquellen. Gemeinsam mit Cevahir Ejder, Geschäftsführer der publuence GmbH, blicken wir auf die Aspekte, die beeinflussen, wie Dein Unternehmen in KI-Ergebnissen stattfindet.

KI-Monitoring: Diese Aspekte solltest Du beachten

Indexierte Webinhalte als Fundament

Die Basis generativer KI-Systeme sind große Mengen öffentlich zugänglicher Webinhalte. Dazu zählen Unternehmensseiten, Fachartikel, Branchenportale, Online-Magazine, Foren und Presseveröffentlichungen. Diese Inhalte bilden den Rohstoff, aus dem die KI Antworten generiert. Auffällig ist dabei, dass bestimmte Medien besonders stark ins Gewicht fallen. KI-Systeme arbeiten nicht mit einem vollkommen neutralen Querschnitt des Internets, sondern orientieren sich stärker an etablierten, häufig zitierten oder reputationsstarken Quellen. Dadurch entsteht ein indirekter Filtermechanismus. Wer in relevanten Qualitätsmedien präsent ist, erhöht die Wahrscheinlichkeit, in KI-Antworten aufzutauchen. Redaktionelle Sichtbarkeit wirkt weit über klassische Reichweite hinaus. Fachbeiträge, Interviews oder Studien können langfristig in den „Wissensraum“ der KI einfließen.

Unsere Analysen mit publuence.ai zeigen: Wer in den klassischen Suchergebnissen sichtbar ist, wird auch von KI sichtbar gemacht. Sprachmodelle greifen überdurchschnittlich häufig auf etablierte Nachrichten- und Fachmedien zurück – also genau jene Quellen, die bereits organisch stark ranken und über Jahre Vertrauen aufgebaut haben. Sichtbarkeit in der Suche wird damit zur Voraussetzung für Sichtbarkeit in KI-Antworten.Cevahir Ejder, Geschäftsführer publuence GmbH

KI-Monitoring als strategisches Steuerungsinstrument

Traditionelles Monitoring konzentriert sich auf Rankings, Social-Media-Erwähnungen oder Medienresonanz. Generative KI-Systeme funktionieren jedoch anders. Sie kombinieren Inhalte, gewichten sie neu und formulieren eigenständig Zusammenfassungen. Sichtbarkeit wird damit zu einer Frage der Repräsentation in generierten Antworten. Unternehmen benötigen Einblicke in typische Prompts, in die resultierenden Antworten und in die zugrunde liegenden Quellen. Nur so lässt sich erkennen, ob die eigene Positionierung konsistent transportiert wird. Ein professioneller Ansatz umfasst mehrere Ebenen. Zunächst müssen relevante Nutzerfragen identifiziert werden, bevor analysiert wird, ob und wie die eigene Marke erscheint. Ergänzend braucht es eine Quellenanalyse sowie eine Bewertung der Tonalität.

KI-Monitoring liefert diese notwendige Transparenz. Es macht sichtbar, welche Quellen Dein Markenbild prägen und wo Du strategisch ansetzen kannst. Daher ist es einer der Grundbausteine Deiner GEO-Strategie. Während Du selbst durch Prompten und Recherche gut rausfinden kannst, wie Dein Unternehmen in den KI-Ergebnissen stattfindet, helfen vor allem Tools zum KI-Monitoring dabei, herauszufinden, welche Quellen die LLM nutzen.

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