Drei Intentionen, drei Arten der Quellenwahl

KI-Systeme wählen Quellen für informative, Erwägungs- und transaktionale Anfragen unterschiedlich. Forscher der University of Toronto ließen 300 Anfragen, 100 pro Intention, durch vier KI-Systeme und Google laufen und stuften jede zitierte Quelle als Marke, Earned oder Social ein, in einer Studie auf den EDBT/ICDT-2026-Workshops. Ihr Fazit: Die Quellenzusammensetzung verschiebt sich systematisch mit der Intention.

Intention Beispiel Dominante KI-Quelle Googles Mix
Informativ „Was ist Generative Engine Optimization?“ Je nach Plattform: redaktionell oder Marke Ausgewogen, mehr Social
Erwägung „Beste GEO-Agenturen für B2B in der EU“ Earned Media, 59–86 % Social-lastig, 41 %
Transaktional „KI-Sichtbarkeitsagentur beauftragen Deutschland“ Markenseiten, 52–68 % Gemischt

Das kommerzielle Gewicht liegt in der mittleren Zeile. Erwägungsanfragen sind der Ort, an dem Shortlists entstehen, und jedes getestete KI-System baut diese Antworten überwiegend aus redaktionellen Quellen. Eine Marke, die in den Publikationen fehlt, denen die KI für ihre Kategorie vertraut, fehlt auf der Shortlist, so gut die eigene Website auch sein mag.

Was KI bei informativen Anfragen zitiert

Informative Anfragen sind die am wenigsten vorhersehbare Phase: Manche KI-Systeme stützen sich auf redaktionelle Erklärungen, andere auf markeneigene Bildungsinhalte. Die Toronto-Daten zeigen hier große Unterschiede zwischen den Plattformen, wobei nur Google einen ausgewogenen Mix hält, der auch Social-Threads enthält.

Zwei Dinge helfen verlässlich. Lange, erklärende Inhalte schneiden über alle Formate hinweg am besten ab: Die vergleichende Framework-Analyse von S. K. Iyappan berichtet eine KI-Zitationsrate von 92 % für lange kontextuelle Inhalte, die höchste aller gemessenen Formate. Und Strukturklarheit zählt so viel wie Tiefe, weil der Assistent Passagen extrahiert statt Seiten zu lesen. Die Marke mit der klarsten Erklärung einer Kategorie prägt auch das Vokabular, das Käufer in die nächste Phase mitnehmen; der Beitrag zum KI-Markeneinfluss vertieft das.

Was KI bei Erwägungsanfragen zitiert

Erwägungsanfragen werden bei allen vier KI-Systemen zu 59–86 % der Zitate aus Earned Media beantwortet. Die Toronto-Autoren beschreiben die Plattformen in dieser Phase als konvergierend zu redaktioneller Dominanz, im Gegensatz zu Googles Social-Fokus mit 41 %.

Das hat eine direkte Konsequenz: Beim Anbietervergleich präsent zu sein, ist ein Digital-PR-Ergebnis, kein Website-Ergebnis. Das Ziel sind nicht Publikationen mit hoher Autorität im Allgemeinen, sondern die konkreten Titel, die Perplexity in seinen Zitaten für die Erwägungsfragen Ihrer Kategorie zeigt. Auch die Beschreibungsqualität zählt. Eine Nennung, die sagt, was Sie tun, für wen und mit welcher Methode, gibt dem Assistenten verwertbares Material; ein bloßer Namensverweis nicht. Der Beitrag zu Digital PR beschreibt, wie man diese Platzierungen findet und verdient.

Was KI bei transaktionalen Anfragen zitiert

Transaktionale Anfragen kehren das Muster um: Alle vier KI-Systeme erhöhen Markenzitate deutlich, auf 52–68 %. Der Käufer, der „KI-Sichtbarkeitsagentur beauftragen“ fragt, wird zu den Leistungsseiten der Agentur selbst geführt, sofern diese Seiten etwas Zitierfähiges enthalten.

Das verlangt Konkretes. Leistungsumfang, Zeitrahmen, was ein Monatsbericht enthält, für wen es gedacht ist. FAQ-Blöcke auf Leistungsseiten mit FAQPage-Schema geben dem Assistenten in sich geschlossene Antworten; Iyappan berichtet 67 % Zitationsrate für FAQ-Inhalte gegenüber 41 % für keyword-fokussierte Seiten. Omar Haddads Studie zu KI-vermitteltem Handel ergab, dass der Sprung von unterhalb des Medians ins obere Quartil bei der Vollständigkeit strukturierter Inhalte die KI-gestützte Einbindung um 8,7 Prozentpunkte erhöhte. In der Phase, in der KI Ihre Seiten ohnehin bevorzugt, ist Vollständigkeit der Multiplikator. Siehe Produktinhalt-Optimierung für die Checkliste auf Seitenebene.

Einen intentionsgerechten Content-Plan aufbauen

Ein intentionsgerechter Plan weist jeder Phase eine Investition zu, statt einen Plan auf alle drei zu legen:

  1. Informativ: lange, gut strukturierte Bildungsinhalte auf der eigenen Website, die die Kategorie rahmen.
  2. Erwägung: redaktionelle Nennungen in den Titeln, die KI für Ihre Kategorie zitiert, mit konkreten Markenbeschreibungen.
  3. Transaktional: vollständige Leistungsseiten mit operativen Details und FAQPage-Schema.

Die Messung folgt derselben Aufteilung. Testen Sie monatlich je zehn informative, Erwägungs- und transaktionale Anfragen in ChatGPT und Perplexity und verfolgen Sie die Einbindungsrate pro Phase statt einer Gesamtzahl. Die Phase mit der größten Lücke ist die, in die der nächste Euro fließt. Der Leitfaden zu KI-SEO-Metriken beschreibt die Routine.

Plattformnuancen sind real, aber zweitrangig. Claude ist das am stärksten redaktionell abhängige System (65 % Earned insgesamt), Perplexity schöpft etwas mehr aus Markenseiten, und Gemini ist am ausgewogensten, weil es auf der Google-Suche gründet. Der Plattformvergleich hat die Details; die Intentionsaufteilung oben gilt auf allen.

Häufig gestellte Fragen

Welche Intentionsphase zählt für B2B am meisten?

Erwägung. Dort entstehen Anbieter-Shortlists, und KI-Systeme bauen diese Antworten zu 59–86 % aus redaktionellen Quellen. Für B2B ist redaktionelle Präsenz in den Publikationen, denen die KI für Ihre Kategorie vertraut, die Einzelinvestition mit der höchsten Rendite.

Wie teste ich meine Sichtbarkeit nach Intention?

Schreiben Sie drei Listen mit je zehn Anfragen: Kategorieerklärung, Anbieterbewertung und Kaufabsicht. Führen Sie jede in ChatGPT und Perplexity aus und notieren Sie, ob Sie erscheinen, an welcher Position und wie Sie beschrieben werden. Halten Sie die Ergebnisse pro Phase getrennt; eine gemischte Einbindungsrate verbirgt genau die Lücke, die Sie sehen müssen.

Brauche ich für jede Intention eigene Inhalte?

Ja. Die Quellentypen unterscheiden sich, also unterscheiden sich die Inhaltstypen: Bildungsseiten für informativ, redaktionelle Nennungen für Erwägung, strukturierte Leistungsseiten für transaktional. Eine einzige „umfassende“ Seite bedient keine der drei so gut wie Inhalte, die für jede Phase gebaut sind.

Worin liegt der Unterschied zur Intention im klassischen SEO?

Klassisches SEO verwendet dieselben Intentionslabels, bedient sie aber alle über einen Mechanismus: Seiten nach Relevanz und Autorität ranken. Die KI-Suche ändert den Quellentyp selbst pro Phase, weshalb einspurige Content-Strategien dort unterdurchschnittlich abschneiden.

Zählt Intention für ein kleines Unternehmen genauso?

In einer Hinsicht mehr. In der transaktionalen Phase zitiert die KI Markenseiten unabhängig von der Domain-Autorität, sodass eine kleine Firma mit vollständigen Leistungsseiten gleichgestellt ist. In der Erwägungsphase bringt knapper PR-Aufwand, gezielt auf die Titel gerichtet, die KI für Ihre Nische tatsächlich zitiert, mehr als breite Ansprache.

Wo passt Social-Content hinein?

Kaum. Über alle Intentionen hinweg zitierten die KI-Systeme Social-Plattformen für 1–11 % der Quellen, gegenüber 34 % bei Google. Die Erwägungsphase, in der Social bei Google am stärksten ist, ist genau die, in der die KI am wenigsten darauf zurückgreift.

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