KI-Performance
KI-Sichtbarkeit von Marken im Wettbewerbsvergleich
KI-Performance bezeichnet die Sichtbarkeit einer Marke in den Antworten generativer KI-Systeme. Die KI-Performance-Studien von research tools messen diese Sichtbarkeit branchenweise in zehn Large Language Models und beantworten damit die zentrale Frage der Generative Engine Optimization (GEO): Welche Marken empfiehlt die KI und warum? Erfasst werden das Gesamtranking der Marken, ihre Sichtbarkeit nach Produktkategorien und Anbietergruppen, die von den Modellen zitierten Quellen sowie Tonalität und inhaltliche Positionierung der führenden Marken.
In der neuen Reihe KI-Performance sind bisher drei Marktstudien zu unterschiedlichen Themenbereichen erschienen.
Was KI-Performance-Studien messen
Verbraucherinnen und Verbraucher bereiten Kauf- und Abschlussentscheidungen zunehmend über KI-gestützte Such- und Assistenzsysteme vor. Wer dort nicht genannt wird, fällt aus der Vorauswahl heraus, noch bevor die eigene Website erreicht wird. Die Studien erfassen für jede Branche, welche Marken in den KI-Antworten auftauchen, an welcher Position sie genannt werden und worauf sich die Modelle dabei stützen.
Methodik der Studienreihe KI-Performance
Analysiert wird die Markenpräsenz in den zehn Large Language Models ChatGPT, Claude, Copilot, DeepSeek, Gemini, Grok, LLaMA, Mistral, Perplexity und Qwen. Grundlage sind 50 realitätsnah formulierte Verbraucheranfragen, die typische Interaktionen deutschsprachiger Nutzerinnen und Nutzer mit KI-Suchassistenten abbilden und mehrere Produktkategorien oder Themenfelder der jeweiligen Branche abdecken. Jede genannte Marke wird nach der Reihenfolge ihrer Nennung mit absteigend elf bis einem Punkt bewertet, da zuerst genannte Marken die größte Aufmerksamkeit erhalten. Die Ergebnisse der zehn Modelle gehen gleichgewichtet in den Wert der KI-Performance ein.
Ausgewertet werden das Gesamtranking sowie Rankings nach Produktkategorien, Anbietergruppen und einzelnen Sprachmodellen. Eine Quellenanalyse zeigt, welche Websites die Modelle als Beleg heranziehen, eine Tonalitätsanalyse erfasst, wie positiv, sachlich oder kritisch über die Marken gesprochen wird, und eine Inhaltsanalyse macht die Positionierung der Top 10-Marken sichtbar. Korrespondenzanalyse und Konzentrationsmatrix visualisieren, welche Modelle welche Marken bevorzugen und wo einzelne Marken ihre höchste Konzentration erreichen. Die Studien liefern damit die Datengrundlage für eine differenzierte Content-, PR- und Quellenstrategie im Bereich Generative Engine Optimization (GEO) beziehungsweise Large Language Model Optimization (LLMO).
Folgende Studien sind bisher erschienen:
Studie KI-Performance Versicherungen 2026
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.
121 Seiten, 2.000 Euro zzgl. MwSt.
Studie KI-Performance Schuhe 2026
Die Studie zeigt, wie sichtbar Marken aus dem Segment Schuhe 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 532 Marken. Enthalten sind Rankings und Detailauswertungen über alle LLMs hinweg sowie differenzierte Analysen nach LLM, Produktkategorien, Anbietergruppen, Quellen und Tonalität.
126 Seiten, 2.000 Euro zzgl. MwSt.
Studie KI-Performance Kaffee und Kaffeemaschinen 2026
Die Studie zeigt, wie sichtbar Marken aus dem Segment Kaffee und Kaffeemaschinen 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 746 Marken. Enthalten sind Rankings und Detailauswertungen über alle LLMs hinweg sowie differenzierte Analysen nach LLM, Produktkategorien, Anbietergruppen, Quellen und Tonalität.
128 Seiten, 2.000 Euro zzgl. MwSt.
weitere Studien
