Das wichtigste Regal für deine Marke steht weder im Handel noch in deinem Shop. Es steht in einer Antwort, die ChatGPT oder Googles KI-Übersicht in wenigen Sekunden zusammenbaut. In vielen Unternehmen weiß niemand, ob die eigene Marke darin vorkommt.
Stell dir als Beispiel einen erfundenen Hersteller von Küchenmessern vor: eigener Shop, 400 Artikel, zwölf Fachhändler. Fragt jemand ChatGPT nach einem guten Kochmesser bis 150 Euro, nennt die Antwort drei Marken, seine nicht, und zitiert dafür zwei Händler und ein Testportal. Die Messer sind nicht schlechter. Das Portal führt die Härtegrade in einer Tabelle, der Hersteller in einem PDF.
Bei der Nennung in einer KI-Antwort stehst du also nicht nur gegen andere Marken, sondern auch gegen Amazon, Otto und jeden Händler, der dich führt. Wie ungleich die Kräfte im Onlinehandel verteilt sind, zeigt der bevh für 2025: Hersteller-Versender setzten im deutschen E-Commerce 2,9 Mrd. € um, Online-Marktplätze 46,2 Mrd. € (bevh, Präsentation Jahrespressekonferenz 2026, Folie 10). Wer sich für den Direktvertrieb als Hersteller entschieden hat, kennt diese Gegner. Du besitzt allerdings etwas, das keiner von ihnen hat: die Wahrheit über dein Produkt.
Was sich bei der Suche ändert
0,94 %. So tief lag im Jahresmittel die organische Klickrate bei informationalen Anfragen, wenn Google eine KI-Übersicht zeigte und die Marke darin nicht zitiert war. Im Original heißt sie AI Overview, in der deutschen Suche „Übersicht mit KI“. Mit Zitat waren es 2,07 %, ohne KI-Übersicht 3,35 %. Die Zahlen stammen aus dem 2026-Update von Seer Interactive vom April 2026: 5,47 Mio. Suchanfragen von 53 Kunden, Januar 2025 bis Februar 2026 (Seer Interactive, AIO Impact on Google CTR, 2026 Update).
Seer schränkt die Aufmacher-Zahl selbst ein: Ein einzelnes Konto stellt 47 % der Impressionen in diesem Segment, ohne es liegt der Wert bei rund 1,6 %. An der Rangfolge ändert das nichts. Auch 1,6 % liegen klar unter den 2,07 % mit Zitat und den 3,35 % ohne KI-Übersicht.
Der Gesamttrend aus derselben Auswertung: Bei Anfragen mit AI Overview fiel die organische Klickrate bis Dezember 2025 auf ein Tief von 1,31 %. Seitdem steigt sie wieder, lag im Februar 2026 mit 2,36 % aber noch unter dem Startwert von 3,19 %.
Pew Research kommt mit anderer Methode zum selben Bild: In einem US-Panel von 900 Erwachsenen enthielten im März 2025 8 % der Besuche mit KI-Zusammenfassung einen Klick auf ein klassisches Ergebnis, ohne Zusammenfassung 15 % (Pew Research Center, 22.07.2025).
Zwei Einschränkungen gehören dazu. Seer hat schon im Update vom November 2025 (Datenstand September) darauf hingewiesen, dass Zitat und Klickrate nur korrelieren; starke Marken bringen oft beides mit (Seer Interactive, September 2025 Update). Und alle Werte stammen von Seer-Kunden oder aus einem US-Panel, nicht aus dem deutschen Markt. Wer daraus „Top 3 fangen 50 % ab“ macht, hat Klickraten addiert, die sich nicht addieren lassen.
Wie KI-Systeme Quellen wählen
Was die Systeme offiziell verlangen, ist erstaunlich wenig. Google schreibt, es gebe „no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode“, keine speziellen Schema.org-Typen, keine KI-Textdateien. Eine Seite muss indexiert und mit Snippet in der Suche zugelassen sein, und strukturierte Daten müssen zum sichtbaren Text passen (Google Search Central, AI features and your website, Stand 10.12.2025).
OpenAI trennt seine Crawler: OAI-SearchBot entscheidet, ob eine Seite in der ChatGPT-Suche auftaucht, GPTBot betrifft das Training, und beides lässt sich in der robots.txt getrennt steuern (OpenAI, Overview of OpenAI crawlers). Ob deine Website für diese Crawler überhaupt lesbar ist, klärt der Beitrag zur KI-Sichtbarkeit.
Was die Systeme dann tatsächlich auswählen, dokumentiert niemand. Der Rest dieses Abschnitts ist deshalb meine Einschätzung, keine Herstellerangabe. Ich sehe drei Ebenen.
Erstens Erreichbarkeit: Der Crawler darf rein, die Seite rendert serverseitig, und der Inhalt steht im ausgelieferten HTML.
Zweitens Konsistenz der Entität: Zurück zum Messerhersteller. Sein PDF sagt 58 HRC, ein Händler hat beim Anlegen 60 HRC eingetippt, der Marktplatz schreibt „sehr hart“, das Testportal hat 58 HRC gemessen. Vier Versionen eines Attributs.
Nach welcher Regel ein Sprachmodell bei solchen Widersprüchen entscheidet, legt kein Anbieter offen. Naheliegend ist, dass die Version gewinnt, die am häufigsten vorkommt, und das ist oft nicht die des Herstellers, sondern die des Händlers, dessen Datensatz in dutzenden Shops steht. Dann nennt die Antwort dein Messer im besseren Fall mit dem Härtegrad des Händlers, im schlechteren nennt sie ein anderes.
Drittens Zitierfähigkeit: Absätze, die eine Frage in sich geschlossen beantworten, mit Zahl, Einheit und Kontext. „Hochwertiger Stahl für höchste Ansprüche“ liefert dem Modell nichts, was es zitieren könnte. „Die Klinge hat 58 HRC: hart genug, um die Schärfe lange zu halten, und weich genug, um sie am Wetzstahl nachzuziehen“ schon.
Produktdaten und strukturierte Daten: die GEO-Hausaufgabe für D2C-Hersteller
Hier trennt sich GEO für Hersteller von dem, was Generative Engine Optimization für Medien oder Dienstleister bedeutet: Deine zitierfähige Einheit ist das Produkt. Für Produkte haben Google und OpenAI konkrete Feldlisten veröffentlicht, das Merchant-Listing-Markup (Google Search Central, Merchant listing structured data) und die Spezifikation für den OpenAI-Produktfeed (OpenAI, Products feed spec).
| Feld | Google Merchant Listing (Markup) | OpenAI-Produktfeed |
|---|---|---|
| Name / Titel | Pflicht (name) |
Pflicht (title) |
| Bild | Pflicht (image) |
Pflicht (image_url) |
| Preis mit Währung | Pflicht (offers.price, priceCurrency) |
Pflicht (price, Format „79.99 EUR“) |
| Verfügbarkeit | Empfohlen (availability) |
Pflicht (availability) |
| Marke | Empfohlen (brand) |
Pflicht (brand) |
| GTIN | Empfohlen (gtin) |
Optional (gtin), muss prüfziffernvalide sein |
| Beschreibung | Empfohlen (description) |
Pflicht (description, Klartext) |
| Händlername | Nicht vorgesehen | Pflicht (seller_name) |
Beide Systeme wollen dieselben Attribute, nur in zwei Containern. Für eine Markenverantwortliche lohnt der Blick auf die Zeile Marke: Bei Google ist brand empfohlen, im OpenAI-Feed Pflicht.
Dieselbe OpenAI-Spezifikation sagt allerdings, dass der Standard-Upload derzeit auf den US-Markt zielt; weitere Länder sind erst nutzbar, wenn OpenAI die Integration bestätigt. Für den deutschen Markt bleiben Markup und Merchant Center deshalb vorerst der wichtigere Kanal. Google empfiehlt ausdrücklich, beides parallel zu pflegen, weil Google die Daten so besser verstehen und prüfen kann (Google Search Central, Product structured data).
Meine These: GEO ist für D2C-Hersteller vor allem Produktdatenpflege, und Content verwandelt diese Daten erst danach in Antworten. Beim Messerhersteller entstehen die Abweichungen dort, wo sie bei vielen Herstellern entstehen: Der Shop-Admin pflegt die Produktseite, die Agentur baut den Merchant-Center-Feed aus einem Export vom letzten Jahr, die Händler bekommen eine Excel-Liste. Und im Pressetext stehen die Werte des Vorgängermodells. Vier Varianten derselben Daten, und das Modell sucht sich eine aus.
Genau das ist das Argument für ein PIM-System als führende Quelle: Attribute einmal sauber pflegen, dann in JSON-LD, Merchant Center, Händlerportale und, falls OpenAI den Feed für Deutschland freigibt, auch in den OpenAI-Feed ausspielen.
KI-Sichtbarkeit der Marke messen
Die Google Search Console zeigt dir inzwischen, welche deiner Seiten in AI Overviews, AI Mode und Discover Impressionen sammeln, aber weder Klicks noch die Suchanfrage dahinter. Google hat den Bericht im Juni 2026 gestartet und seit dem 31. August 2026 für alle Websites ausgerollt (Google Search Central Blog, 03.06.2026).
Den Klick aus einer AI Overview trennt auch Google Analytics 4 nicht heraus: Der Standardkanal „AI Assistant“ zählt ChatGPT, Gemini, Copilot und Co., Googles KI-Funktionen laufen weiter unter „Organic Search“ (Google Analytics-Hilfe, Default channel group). Klicks aus Googles KI-Funktionen lassen sich mit Bordmitteln derzeit also nicht getrennt messen.
Ob die KI deine Marke nennt, wenn jemand nach deiner Kategorie fragt, zeigt keins der beiden Tools. Dafür bleibt die Stichprobe aus dem Beitrag zum Messen der KI-Sichtbarkeit, für Hersteller mit einer zusätzlichen Spalte: Wer wird genannt oder zitiert, die Marke, ein Händler oder ein Marktplatz?
Beim Messerhersteller sähe eine Zeile so aus: „Gutes Kochmesser bis 150 Euro / ChatGPT / Marke genannt: nein / zitiert: Händler B, Testportal“. Das klingt handgestrickt, und das ist es. Es ist trotzdem die einzige Messung, die die Frage „Werden wir empfohlen?“ direkt beantwortet.
Erste Schritte für ein Quartal
Die Reihenfolge, die ich empfehle, beginnt nicht beim Content, und die Messung läuft ab Woche eins, damit du ein Vorher hast. Durchgespielt am Messerhersteller:
Wochen 1 bis 3, Erreichbarkeit. Die erste Ebene: Die robots.txt sperrt OAI-SearchBot, weil eine pauschale Bot-Sperre aus einem früheren Sicherheits-Update noch aktiv ist, und die Produktseiten laden die technischen Daten per JavaScript nach. Beides wird korrigiert, das Merchant Center bekommt den aktuellen Export. Läuft der Shop auf Shopware, stehen die technischen Hebel dafür im Shopware-GEO-Guide.
Wochen 4 bis 8, Datenbasis. Das Produkt-Markup wird gegen Googles Pflicht- und empfohlene Felder validiert: Bei 40 der 400 Artikel fehlt die GTIN, bei 120 weicht der Härtegrad vom PDF ab. Markup und Merchant-Center-Feed entstehen danach aus derselben Quelle, Varianten gruppiert das Markup über isVariantOf, und die Händler bekommen den bereinigten Datensatz.
Den OpenAI-Feed legt der Hersteller aus derselben Quelle gleich mit an (Varianten dort über group_id), damit er bereitliegt, falls OpenAI weitere Märkte freigibt. Wenn du das Thema an eine Agentur für GEO vergibst, lass dir im Erstgespräch zeigen, aus welcher Quelle Markup und Feeds gebaut werden sollen.
Wochen 9 bis 12, Content. Pro Produktkategorie entsteht ein Ratgeber, der die Fragen beantwortet, die heute Händler und Testportale beantworten, etwa „Härtegrad erklärt“, mit derselben Tabelle und denselben Zahlen wie auf der Produktseite. In Woche 12 stellt der Messerhersteller dieselbe Frage wie am Anfang. Ob seine Marke dann genannt wird, entscheidet das Modell. Wenn sie genannt wird, findet es in Shop, Feed und Händlerdaten denselben Härtegrad.
Wem das KI-Regal gehört
Ich halte die Panik um sinkende Klickraten für halb berechtigt. Seers Daten zeigen, dass die organische Klickrate unter KI-Übersichten seit dem Tief im Dezember 2025 wieder steigt, und Googles eigene Position lautet, dass es keine Sonderoptimierung braucht. Was Google technisch verlangt, erfüllt eine sauber betriebene Website zum größten Teil schon.
Berechtigt ist die Sorge an einer anderen Stelle. Als Hersteller warst du im Suchergebnis immer eine Option unter Händlern. In der KI-Antwort bist du entweder eine der zitierten Quellen oder du kommst nicht vor. Diese Position gewinnt die Marke, deren Daten im eigenen Shop, beim Händler und auf dem Marktplatz gleich lauten. Das ist die Produktdatenpflege, die viele Hersteller seit Jahren verschieben, jetzt mit einem Preisschild.
