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.
121 Seiten, 2.000 Euro zzgl. MwSt.
Teil der Studienreihe KI-Performance.
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.
→ zum Vergrößern Infografik bitte anklicken
Weitere Studien zur Branche Versicherungen
Für ein Angebot klicken Sie 
Zur Bestellung der Studie klicken Sie Häufige Fragen zur Studie
Kritische Rückfragen aus Gesprächen mit Versicherern, Portalen und Agenturen – hier offen beantwortet.
Branchenfremde Anbieter konkurrieren zwar um Sichtbarkeit, sind aber keine direkten Wettbewerber. Ist das eine Verzerrung?
- Erfasst wird, was die Modelle auf eine Verbraucherfrage ausgeben. Nennt ein Modell ein Vergleichsportal oder ein Verbrauchermedium, besetzt dieses real den Platz, den sonst ein Versicherer hätte. Aus Nutzersicht ist das der Wettbewerb um Aufmerksamkeit.
- Die Systematik aus 12 Anbietergruppen erlaubt jederzeit den Vergleich innerhalb der eigenen Gruppe: Versicherer im engeren Sinn (Allgemeine, Direkt-, Spezialversicherer, Krankenkassen) stellen 70,6 % der Punkte, Portale, Medien, Vermittler, Verbände, Banken und Ratinghäuser zusammen 29,4 %.
- Betrachtet man nur Versicherer, ergibt sich diese Spitzengruppe: Allianz, ARAG, AXA, Barmenia, CosmosDirekt, ERGO, HanseMerkur, HDI, HUK24, HUK-COBURG.
- Der eigentliche Erkenntniswert liegt in der Mischung: Dass Finanztip, CHECK24, Stiftung Warentest und Verivox so weit vorn liegen, ist das strategische Signal: Wer in der KI-Antwort vorkommen will, muss in deren Quellen vorkommen.
Werden Spezialversicherer benachteiligt, weil sie nicht in allen Kategorien punkten können?
Welchen konkreten Nutzen hat ein Unternehmen, das nicht unter den Top-Anbietern liegt?
- Nennposition statt Punktzahl. Der Ø-Rang zeigt, wie weit vorn eine Marke steht, wenn sie genannt wird. AGILA liegt im Gesamtranking außerhalb der Top 10, hat mit Ø-Rang 2,4 aber die beste Nennposition aller Marken mit mindestens 20 Nennungen. WGV liegt mit 4,2 vor sieben Top-10-Marken. Das ist kein Überzeugungs-, sondern ein Anlassproblem.
- Modell-Blindspots. Für jede Marke ist ausgewiesen, in welchen Modellen sie stark, schwach oder gar nicht vertreten ist. HUK24 erhält bei ChatGPT null Punkte, ist bei Gemini aber unter den stärksten; InterRisk und AGILA fehlen bei Perplexity vollständig, was eine konkrete, priorisierbare Lücke darstellt.
- Quellenprofil. Je Marke wird aufgeschlüsselt, welcher Anbietertyp die Sichtbarkeit trägt: ARAG 50 % eigene Website und 32 % Medien, AGILA 57 % eigene Website und 31 % Vergleichsportale, ERGO 20 % Medien. Daraus folgt unmittelbar, an welchem Hebel zu arbeiten ist.
- Kategorie-Benchmark. Vergleich innerhalb der eigenen Sparte und Anbietergruppe statt gegen den Gesamtmarkt.
Welchen Mehrwert bietet die Studie gegenüber einer eigenen Recherche mit den LLMs – außer Zeitersparnis?
- Wettbewerbsvergleich. Die eigene Abfrage zeigt nur die eigene Marke. Die Studie liefert die Position relativ zu allen übrigen der 314 erfassten Marken – ohne Vergleichsbasis ist ein Einzelbefund nicht interpretierbar.
- Systematik statt Stichprobe. 50 methodisch konstruierte Anfragen über drei Intent-Arten und 14 Sparten statt Ad-hoc-Fragen, deren Formulierung das Ergebnis bereits mitbestimmt.
- Neutralität. Eigene Abfragen laufen typischerweise in personalisierten Accounts mit Verlauf und mit Markenbias in der Fragestellung. Die Studie arbeitet mit neutralen Zugängen und markenfreien Anfragen.
- Zehn Modelle parallel. Inklusive der Modelle, die man selbst nicht nutzt, die Kunden aber nutzen – und inklusive der Erkenntnis, welche Modelle die eigene Marke ignorieren.
- Quellenanalyse. Die eigentliche Handlungsebene: 5.041 Zitationen über 316 Basisquellen, manuell nicht darstellbar.
- Auswertungstiefe. Sentiment- und Positionierungsanalyse, Korrespondenzanalyse, Anbietergruppen- und Kategoriematrizen auf Basis eines Korpus von über 57.000 Wörtern.
- Objektivität und Zitierfähigkeit. Unabhängig erstellt, methodisch dokumentiert, extern belastbar – verwendbar gegenüber Vorstand, Vertrieb und Presse.
Warum zählen alle Modelle gleich, obwohl ChatGPT dominiert?
Sind 50 Anfragen nicht sehr wenig?
- Kategoriensystem vorab festgelegt. Die zwölf Kernsparten wurden nicht von der KI bestimmt, sondern aus einer Vorrecherche bei führenden Anbietern und aus früheren Studien abgeleitet. Die KI durfte maximal zwei weitere Kategorien vorschlagen und begründen – daraus wurden Tierkrankenversicherung und Wohngebäudeversicherung. Die Struktur ist gesetzt, nicht generiert.
- Generierung mit steuerndem Prompt.
- Fachliche Kontrolle und Überarbeitung. Der KI-Output war der Entwurf, nicht das Ergebnis: Jede Anfrage wurde auf Basis der Marktforschungs- und Branchenexpertise geprüft, überarbeitet oder verworfen – von 60 generierten auf 50 eingesetzte Anfragen.
- Externe Validierung (Reverse Engineering). Die Formulierungen wurden gegen nutzergenerierte Inhalte auf Verbraucherportalen, in Foren und auf Bewertungsplattformen gespiegelt: Sprechen echte Verbraucher so? Kommen diese Anliegen dort tatsächlich vor? Erst danach ging eine Anfrage ins Feld.
