Die Art und Weise, wie Nutzer Informationen im Internet finden, wandelt sich grundlegend. Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zunehmend zur zentralen Schnittstelle der Informationsbeschaffung. Anstatt über traditionelle Suchmaschinen direkt auf Webseiten zu klicken, nutzen Anwender immer öfter KI-Systeme, die Inhalte aus Webseiten beziehen und aufbereiten.

Diese Entwicklung, bekannt als Generative Engine Optimization (GEO) oder Answer Engine Optimization (AEO), verschiebt den Fokus im digitalen Marketing. Unternehmen müssen ihren Einfluss auf KI-Assistenten strategisch steuern, um relevant zu bleiben.

Das Ende der Klicks? KI-Systeme als neue Gatekeeper

Der Aufstieg generativer KI-Modelle hat die Landschaft der Online-Informationsbeschaffung verändert. Nutzer stellen Fragen direkt an KI-Assistenten, die oft eine zusammenfassende Antwort liefern und keine reine Liste von Links. Innerhalb der letzten zwölf Monate verzeichneten KI-Tools 144,5 Milliarden Web-Besuche.

Dies entspricht einem Anstieg von 40,12 Prozent gegenüber dem Vorjahr, wie eine Analyse von OneLittleWeb über 9.531 Tools zeigt. Die Top 100 KI-Tools erreichten dabei 129,6 Milliarden Besuche und somit einen Marktanteil von 89,69 Prozent aller erfassten KI-Tool-Besuche.

Diese Entwicklung führt zu einer sogenannten „Zero-Click-World“. Ein hoher Anteil der Suchanfragen wird direkt innerhalb der KI-Oberfläche beantwortet, ohne dass Nutzer auf externe Websites klicken. Berichten zufolge enden zwei Drittel der Google-Suchen ohne einen Klick auf eine externe Seite.

Wird eine Google-AI-Zusammenfassung angezeigt, steigt dieser Anteil auf etwa 80 Prozent. Eine Studie von Pew Research fand, dass Nutzer nur in acht Prozent der Fälle auf ein traditionelles Suchergebnis klickten, wenn eine Google-AI-Zusammenfassung vorhanden war. Ohne eine solche Zusammenfassung lag die Klickrate bei 15 Prozent.

Diese Traffic-Verlagerung wirkt sich direkt auf Publisher aus. Das Wall Street Journal berichtete über jährliche Traffic-Rückgänge von 18 Prozent bei USA Today und rund 31 Prozent bei CNN und Business Insider. Diese Rückgänge korrelieren mit dem Wachstum KI-generierter Antworten und veränderten Such-Referral-Mustern.

Medienbeobachter weisen zudem auf ein Auseinanderlaufen von Verlusten und Gewinnen bei Publishern hin. Medienbeiträge stellen den digitalen Werbemarkt vor die Frage einer Neudefinition, wie digitale Werbung künftig bewertet, gekauft und gemessen wird.

ChatGPT und Gemini dominieren das Feld

Bei den Präferenzen US-amerikanischer Nutzer generativer KI zeichnet sich ChatGPT als führendes Tool ab. 33,7 Prozent der US-Erwachsenen, die generative KI nutzen, bevorzugen ChatGPT am meisten. Zwischen Februar und Juli 2026 verzeichnete ChatGPT 64,7 Milliarden Web-Besuche und hielt damit 44,76 Prozent des gesamten KI-Tool-Marktes. Innerhalb der Top 100 KI-Tools entfielen 49,92 Prozent des Traffics auf ChatGPT.

Der Traffic des Tools stieg im Jahresvergleich um 69,80 Prozent, was einem Zuwachs von 26,6 Milliarden Web-Besuchen entspricht.

Gemini belegt bei den Präferenzen der US-Nutzer den zweiten Platz mit 18,2 Prozent. Der Traffic von Gemini stieg im Jahresvergleich um 450,33 Prozent, ein Zuwachs von 5,6 Milliarden Besuchen. Claude und Grok verzeichneten Zuwächse von 250,07 Prozent beziehungsweise 731,26 Prozent.

Die Kategorie der Chatbots insgesamt wuchs von 45,1 Milliarden auf 86,0 Milliarden Besuche (+90,82 Prozent) und erreichte damit einen Marktanteil von 59,52 Prozent. Übersetzungs-Tools wie Google Translate verloren indes 1,6 Milliarden Besuche (-22,52 Prozent). Canva war nach ChatGPT das zweitgrößte AI-Tool, gemessen an Web-Besuchen, und kam auf 10,5 Milliarden Besuche.

GEO im E-Commerce: Höhere Konversionsraten, aber Optimierungsdefizite

Die Verschiebungen betreffen auch den E-Commerce. Der KI-Traffic zu US-Einzelhandelsseiten stieg im Juli 2026 im Jahresvergleich um 62 Prozent. Von Oktober 2024 bis Juli 2026 betrug der Anstieg 1.219 Prozent.

Adobe-Daten zeigen, dass KI-Traffic zu Online-Retailern anders performt als Nicht-KI-Traffic: Die Konversionsrate liegt demnach 60 Prozent höher, die Engagement-Rate ist um 14 Prozent höher, die durchschnittliche Verweildauer auf der Webseite liegt 59 Prozent über der von Nicht-KI-Traffic und die Absprungrate ist um 33 Prozent geringer. Die „Add-to-Cart“-Rate stieg bei KI-Traffic-Referrals um 28 Prozent.

Gleichzeitig sind viele Händler noch nicht vollständig für Large Language Models (LLMs) optimiert. Im Juli 2026 waren durchschnittlich 61 Prozent des Homepage-Contents von US-Retailern für LLMs lesbar, womit rund 40 Prozent nicht optimiert waren. Innerhalb der Retail-Sparten variiert der Optimierungsgrad: Bekleidung 76 Prozent, Elektronik 70 Prozent, Kosmetik 68 Prozent, Sportartikel 67 Prozent, Möbel und Wohnen 64 Prozent, General Merchandise 63 Prozent, Lebensmittel 59 Prozent.

Justin Thomas, VP Sales EMEA North bei Akeneo, kommentiert die Situation: „Die nächste Schlacht um Sichtbarkeit wird nicht auf den Suchmaschinenergebnisseiten ausgefochten. Zunehmend werden Produkte direkt von KI-Systemen empfohlen. Wenn KI Ihre Produktinformationen nicht verstehen, überprüfen und vertrauen kann, laufen Ihre Produkte Gefahr, während einer der am schnellsten wachsenden Phasen des Kaufprozesses unsichtbar zu werden.“

Herausforderungen bei der Messung und zukünftige Relevanz

Die Messung der Effektivität von Generative Engine Optimization ist mit Herausforderungen verbunden. Jason Goldberg weist darauf hin, dass die zugrunde liegende Messung unzuverlässig ist. Wiederholte Anfragen an denselben KI-Assistenten liefern oft unterschiedliche Marken und Quellen, besonders bei Kaufabsichts-Anfragen.

Tracking-Plattformen und konsumentenseitige Apps unterscheiden sich in ihren Personalisierungs-Logiken, was zu abweichenden Ergebnissen führen kann. In einer Studie überlappte sich nur 25 Prozent der zitierten Quellen zwischen ChatGPTs „Instant"- und „Thinking“-Modus.

Viele KI-Systeme generieren eine Antwort und fügen erst danach Links hinzu. Eine Markennennung in der Antwort bedeutet nicht automatisch, dass die Marke als Quelle zitiert wurde. Das sogenannte „Noise Floor“ verstärkt die statistische Unsicherheit.

Kleine Veränderungen, etwa von acht Prozent auf elf Prozent, lassen sich statistisch kaum von zufälligen Schwankungen unterscheiden, solange nicht sehr viele Abfragen durchgeführt werden.

Jason Goldberg fasst die Doppelheit der Situation so zusammen: „Zwei Dinge über Generative Engine Optimization sind gleichzeitig wahr. Die Messung, die ihr zugrunde liegt, ist unzuverlässig genug, dass die meisten Zahlen, die dieses Jahr den Vorständen gemeldet werden, eine statistische Überprüfung nicht überleben würden. Und die Marken, die auf bessere Messmethoden warten, werden ein oder zwei Jahre hinter denen zurückliegen, die es nicht tun.“

Er weist auch darauf hin: „Der Referenz-Traffic, den Assistenten direkt senden, ist ein kleiner Bruchteil der Website-Besuche, und der tatsächliche Einfluss ist mit ziemlicher Sicherheit viel größer, als das, was in einem Referral-Log erscheint – genau das ist das Problem. Keine der beiden Zahlen sagt einem Chief Financial Officer, ob sich die Arbeit gelohnt hat.“

Die Debatte, ob GEO ein eigenständiger Marketingkanal oder ein Einfluss-Layer über verschiedene Phasen des Kaufprozesses ist, bleibt offen. Der direkte Referral-Traffic von Assistenten ist gering, der indirekte Einfluss auf Kaufentscheidungen dürfte jedoch größer und schwer messbar sein. Ahrefs stellte im Februar 2026 fest, dass AI Overviews mit einem Rückgang der Click-Through-Rates (CTR) für Top-Ranking-Seiten um 58 Prozent korrelieren.

WordPress betrieb im Juli 2022 noch 35,8 Prozent der messbaren Websites. Bis April 2026 sank dieser Anteil auf 33,2 Prozent. Das wirft Fragen auf, ob traditionelle, Website-zentrierte Optimierungsstrategien ihre bisherige Wirkung behalten.

rankingCoach integrierte sein BeyondSEO-Plugin standardmäßig in WordPress über Extendify. Sean Muzzy, Präsident von Acxiom, merkt dazu an: „Die Antwort [auf die Frage, ob GEO Paid Media ersetzt] hängt davon ab, wie sich Menschen tatsächlich verhalten. Und dieses Verständnis offenbart etwas Kontraintuitives.“

Google reagiert auf die Entwicklungen mit neuen Elementen wie „Further Exploration links“ und Konzepten rund um „Deep Search“. Für Unternehmen besteht die Aufgabe darin, den Wert von GEO nicht allein über direkte Klicks zu messen, sondern auch den schwer fassbaren Einfluss auf Markenbekanntheit und Kaufentscheidungen zu berücksichtigen. Die weitere Entwicklung wird zeigen, welche Metriken sich zur Bewertung dieser neuen Marketingdisziplin etablieren und wie Unternehmen ihre Strategien an die veränderten Suchgewohnheiten der Nutzer anpassen.