Studie KI-Performance Versicherungen 2026

Wie sichtbar sind wir in KI-Systemen wie ChatGPT, Claude und Perplexity? Wo stehen unsere unmittelbaren Wettbewerber? Welche Quellen prägen die Antworten besonders stark? Wo liegen die größten Potenziale zur Verbesserung von Präsenz und Tonalität?

Die Studie zeigt, wie sichtbar Marken aus dem Segment Versicherungen in KI‑gestützten Such- und Assistenzsystemen sind. Auf Basis von jeweils 50 realitätsnahen Nutzeranfragen an zehn Large Language Models analysiert sie die Präsenz von insgesamt 314 Marken. Enthalten sind Rankings und Detailauswertungen über alle LLMs hinweg sowie differenzierte Analysen nach LLM, Produktkategorien, Anbietergruppen, Quellen und Tonalität.

124 Seiten, 2.000 Euro zzgl. MwSt.

zum → Studiensteckbrief mit Beispielcharts, Bestellformular, Infografik, Inhaltsverzeichnis, Methodik

Nutzwert der Studie:

welche der 314 Marken erzielen eine hohe KI-Performance, welche bekannten Versicherungsmarken finden sich jenseits der Top 100?
in welchen Produktkategorien sind welche Marken bei KI-Systemen besonders präsent und wo zeigen sich klare Spezialisierungsmuster?
welche Anbietergruppen performen in den KI-Antworten überproportional stark im Verhältnis zu ihrer Gruppengröße?
welche Large Language Models bevorzugen welche Marken und Quellen – welche Unterschiede erfordern eine differenzierte Content-Strategie?
wer sind die Benchmark-Quellen, die von KI-Systemen am häufigsten zitiert werden und welche Marken profitieren von den verschiedenen Portalen?
wie unterscheidet sich die Tonalität der KI-Antworten zwischen den Marken und welche Positionierungsmuster ergeben sich aus den positiven Begriffen?

Studiendesign:

Methode: Systematische Befragung von 10 Large Language Models mit jeweils 50 realitätsnah formulierten Nutzeranfragen je Modell; Erfassung aller genannten Marken je Antwort und Gewichtung nach Rangposition; Auswertung der Responses nach Markennennungen, Produktkategorie, Quellenverweisen, Platzierungen und Tonalität; Aggregation zu einem Gesamtranking.
Untersuchungsraum/Sprache: deutschsprachiger Raum (deutschsprachige Nutzeranfragen).
Scope: 15 Produktkategorien/Themenfelder zu Versicherungen.
Berechnungen/Analysen: Rankings , Quellenanalyse mit Zitationshäufigkeiten, Tonalitäts-/Sentimentanalyse, Positionierungsanalyse (Korrespondenzanalyse und Konzentrationsmatrix).

Studie in Zahlen:

314 sichtbare Marken im Versicherungsmarkt
10 LLMs: ChatGPT, Claude, Copilot, DeepSeek, Gemini, Grok, LLaMA, Mistral, Perplexity, Qwen
50 Anfragen je LLM
15 Produktkategorien
12 Anbietergruppen
5.500 maximal erreichbare KI-Performance Punkte

Untersuchte Marken:
ADAC Versicherungen, Adam Riese, AGILA, ALH Gruppe, Allianz, Ammerländer, ARAG, AXA, BaFin, Baloise, Barmenia, Continentale, CosmosDirekt, DA Direkt, Debeka, Deutsche Familienversicherung, DEVK, die Bayerische, Die Haftpflichtkasse, Die Techniker, DKV, ERGO, ERV, EUROPA, Finanztest, Finanztip, Franke und Bornberg, Generali, Getsafe, Gothaer, HANNOVERSCHE, HanseMerkur, HDI, Helvetia, HUK24, HUK-COBURG, InterRisk, Lassie, LV 1871, Münchener Verein, NÜRNBERGER, R+V, SIGNAL IDUNA, Swiss Life, Uelzener, Verivox, VHV, WGV, Württembergische, Zurich
und weitere 264 Marken

Analysierte Produktkategorien:
Berufsunfähigkeitsversicherung, Haftpflichtversicherung, Hausratversicherung, Kfz-Versicherung, Pflegeversicherung, Private Krankenversicherung, Rechtsschutzversicherung, Reiseversicherung, Riester-Rente, Risikolebensversicherung, Tierkrankenversicherung, Unfallversicherung, Wohngebäudeversicherung, Zahnzusatzversicherung, Gesamtbranche

Analysierte Anbietertypen:
Allgemeine Versicherer, Banken & Kapitalanlage, Direktversicherer, Krankenkassen, Medien & Influencer, Rating- und Analysehäuser, Rechtsdienstleister / Kanzleien, Sonstige Anbieter, Spezialversicherer, Verbände und Institutionen, Vergleichsportale, Versicherungsvermittler

Ausgewählte Ergebnisse:
Insgesamt wurden 314 Marken in den Antworten der zehn untersuchten LLMs erfasst. Die KI-Präsenz ist stark konzentriert: Auf die Top‑10‑Marken entfallen rund 45% der gesamten KI‑Performance‑Punkte, angeführt von Allianz, die in acht von zehn Sprachmodellen die Nummer 1 belegt. Als wichtigste Benchmark-Quelle in den KI-Antworten identifiziert die Studie finanztip.de, gefolgt von allianz.de, test.de und check24.de. Anders als in produktnahen Branchen genügt die eigene Website allein nicht. Sie bilden das inhaltliche Fundament, die qualitative Bewertung prägen jedoch Test-, Vergleichs- und Verbraucherinstanzen. Zwischen den zehn LLMs zeigen sich substanzielle Unterschiede in der Markenauswahl (ChatGPT nennt 38 Marken, Claude 156 und bei LLaMA führt mit Finanztip erstmals eine Medienmarke) sowie auch in Tonalität, Begründungsmustern und Positionierungslogik. Für Marken bedeutet das: Eine pauschale „KI-Strategie“ reicht nicht aus. Gefragt ist eine differenzierte KI-Content- und PR-Strategie, welche die Eigenheiten der einzelnen Modelle gezielt adressiert.

Diese Studie hilft, wenn ...

… Sie wissen möchten, wie präsent Ihre Marke im KI-Kosmos ist
… Sie befürchten, Newcomer mit Potenzial zu spät zu entdecken
… Sie Sorge haben, relevante Wettbewerber nicht auf der Rechnung zu haben
… Sie erkennen wollen, in welchen Kontexten Ihre Marke negativ erwähnt wird
… Sie wissen möchten, ob Ihre KI-Performance mit der Ihrer wichtigsten Konkurrenten mithalten kann
… Sie einen aktuellen Überblick über die relevanten Quellen der LLMs zu Ihrer Branche benötigen
… Sie wissen möchten, bei welchen Produktkategorien Ihre Marke Potenzial besitzt

Dies sind einige gute Gründe, sich diese Marketingstudie anzuschaffen. Mit insgesamt 500 Prompts wurden die gebräuchlichsten Verbraucheranfragen an KI-Systeme simuliert und deren Antworten analysiert.