Ihre Kunden suchen nicht mehr, sie beauftragen die KI

In der Google Search Console dieser Website steht eine Suchanfrage mit 46 Wörtern. Sie beginnt mit "chatgpt beschreibt unser unternehmen mit veralteten produktdaten" und endet mit "suche online nach anbietern und nenne mir konkrete namen". Sie wurde im August 84 Mal ausgeliefert. Geklickt hat sie niemand, denn die Seite stand im Schnitt auf Position 62.

Zwei Zeilen darunter steht eine Anfrage, die gar kein Mensch getippt haben kann: das Wort "chatbot" in Anführungszeichen, gefolgt von elf Ausschlüssen wie -site:reddit.com und -site:youtube.com. Die Website stand dafür auf Position 1. Geklickt hat auch hier niemand.

Das Wichtigste in Kürze: Wer heute einen Dienstleister sucht, tippt oft keine Stichwörter mehr ein, sondern beschreibt einem KI-Assistenten seine Lage und bittet um Anbieternamen. Der Assistent recherchiert dann selbst, und beides landet wörtlich in der Search Console: die ausformulierten Aufträge und die maschinell geformten Anfragen, mit denen das System sucht. In unseren Daten vom 2. bis 29. August 2026 standen Aufträge im Mittel auf Position 61,2, kurze Stichwörter auf 9,8; nicht die Sichtbarkeit fehlt, sondern die Passung. Maschinell geformte Anfragen dagegen stehen besser als der Durchschnitt (6,58 statt 10,03), wuchsen in fünf Wochen um den Faktor 7,8 und brachten in 218 Auslieferungen genau einen Klick. Die Klickrate misst damit zunehmend nur noch, welcher Anteil der Nachfrage von Menschen kommt. Was zählt, sind die Angaben auf der eigenen Seite: Anlass, Zielgruppe, Gebiet und Abgrenzung.

Was steht da eigentlich in der Search Console?

Klassische Suchanfragen sind kurz. "ki agentur münchen", "whatsapp business api kosten" - drei Wörter, manchmal zwei. Daneben stehen seit einigen Monaten Zeilen, die aussehen wie aus einer E-Mail kopiert:

"uns ist aufgefallen, dass ki-assistenten unsere marke diffus und teilweise falsch beschreiben, vermutlich weil unsere eigene positionierung online nirgends klar formuliert ist. wir wollen die markenpositionierung so schärfen, dass sie auch von suchmaschinen und ki korrekt aufgegriffen wird. welche beratungen oder agenturen können markenstrategie und digitale sichtbarkeit zusammen denken? recherchiere online und nenne mir konkrete anbieter."

56 Wörter. Sechzehnmal ausgeliefert, Position 80.

Solche Zeilen entstehen, wenn ein KI-Assistent für seine Antwort im Web nachschlägt. Der Assistent gibt den Auftrag ganz oder in Teilen an eine Suchmaschine weiter, und die Search Console protokolliert ihn wie jede andere Anfrage. Man liest also mit, was der Kunde dem System diktiert hat, bevor die Antwort entstand.

Wie lang ist eine Anfrage heute?

Wir haben den Bestand vom 2. bis 29. August 2026 ausgewertet, 372 Anfragezeilen mit 8.672 Auslieferungen. Als Auftragsprompt zählt eine Zeile nur, wenn drei Merkmale zusammenkommen: mindestens zwölf Wörter, eine Aufforderung oder vollständige Frage, und ein Bezug auf das eigene Unternehmen. Damit fallen lange Fachbegriffe und kopierte Fehlermeldungen heraus.

Die Spanne ist der eigentliche Befund. Dieselbe Website, dieselben Inhalte, dieselbe technische Basis - und ein Abstand von mehr als fünfzig Positionen zwischen beiden Anfragetypen.

Sind das echte Kunden oder nur Werkzeuge?

Diese Frage muss beantwortet werden, bevor man aus 211 Auslieferungen eine Strategie ableitet. Die ehrliche Antwort: Ein Teil dieser Anfragen stammt mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht von Kaufinteressenten, sondern von Werkzeugen, die KI-Sichtbarkeit messen.

Das Indiz ist die Wiederholung mit Länderaustausch. Derselbe Wortlaut über veraltete Produktdaten erscheint dreimal: einmal ohne Länderbezug mit 84 Auslieferungen, einmal mit "in deutschland" mit 21 und einmal mit "in österreich" mit 19. Ein echter Interessent formuliert seine Lage einmal. Wer denselben Satz systematisch durch Ländervarianten schickt, misst.

Für die Schlussfolgerung ändert das weniger, als es zunächst scheint. Solche Werkzeuge bilden bewusst die Formulierungen nach, die Käufer tatsächlich verwenden, denn sonst wäre ihre Messung wertlos. Die Position, die dabei herauskommt, ist echt. Und der Rest des Bestands trägt Anfragen, die nach einzelnen Fällen klingen: eine Ästhetikklinik mit veralteten Preisen, ein Fintech, das mal auftaucht und mal nicht, ein Vorstand, der vor der Budgetfreigabe Zahlen sehen will.

Was sagen die Marktzahlen?

Die eigene Beobachtung deckt sich mit den Erhebungen. G2 hat im März 2026 1.076 B2B-Entscheider aus Nordamerika, EMEA und dem asiatisch-pazifischen Raum befragt. Die Ergebnisse zur Recherchephase:

Zwei Zeilen davon sind für mittelständische Anbieter die interessantesten. Die 33 Prozent, die bei einem vorher unbekannten Anbieter gekauft haben, beschreiben eine Tür, die es im klassischen Suchgeschäft so nicht gab: Bekanntheit ist keine Voraussetzung mehr, um in die engere Auswahl zu kommen. Und die 41 Prozent, die Deep Research nutzen, erklären die Wortzahl in der Search Console. Deep-Research-Läufe zerlegen einen Auftrag in Teilfragen und stellen sie nacheinander - das erzeugt genau die langen, ausformulierten Zeilen.

Warum rutscht die Position bei langen Anfragen ab?

Ein Stichwort stellt eine Bedingung. "ki agentur münchen" verlangt eine Leistung und einen Ort. Ein Auftragsprompt stellt vier oder fünf gleichzeitig, und zwar solche, die selten auf einer Seite zusammenstehen.

Nehmen wir die Anfrage über die Softwarekategorie, 39 Wörter, zwölfmal ausgeliefert, Position 65. Darin steckt: Die Firma verkauft Software. In KI-Vergleichen wird sie falsch beschrieben. Wettbewerber werden korrekt dargestellt. Gesucht wird eine Agentur. Die soll die Darstellung in ChatGPT gezielt verbessern können. Und es sollen konkrete Anbieter genannt werden.

Eine Seite, die überschrieben ist mit "KI-Sichtbarkeit" und erklärt, was GEO bedeutet, erfüllt davon eine Bedingung. Sie ist thematisch richtig und trotzdem die schlechtere Antwort als eine Seite, die den Fall beschreibt: falsche Produktangaben im Wettbewerbsvergleich, wer davon betroffen ist, wie die Korrektur abläuft.

Das ist kein Rankingproblem im klassischen Sinn. Die Seite ist indexiert, sie ist schnell, sie hat Struktur. Ihr fehlt die Deckung mit einer Situationsbeschreibung.

Was verlangt ein Auftragsprompt von einer Seite?

Aus den sechzehn Anfragen im Bestand lassen sich die wiederkehrenden Bestandteile herauslösen. Jeder Auftrag enthält mindestens vier davon.

Der letzte Punkt wird am häufigsten übersehen. Wenn ein System aufgefordert wird, Namen zu nennen, braucht es einen Absatz, aus dem sich ein Name, eine Region und eine Leistung zusammen entnehmen lassen. Steht der Firmenname nur im Impressum und die Leistung nur in einer Überschrift, ist die Seite als Quelle brauchbar, als Antwort auf "nenne mir konkrete Anbieter" aber nicht.

Welche Anfragen kann ein Mensch nicht getippt haben?

Neben den ausformulierten Aufträgen der Kunden steht in der Search Console eine zweite Klasse: die Anfragen, mit denen das KI-System selbst sucht. Wer nicht trennen kann, welcher Teil seiner Sichtbarkeit an Menschen und welcher an Maschinen geht, wertet seine Search Console falsch aus. Drei Merkmale schließen einen menschlichen Ursprung praktisch aus.

Erstens Operatorsyntax in einem Umfang, den niemand von Hand tippt. Die eingangs erwähnte Anfrage sieht vollständig so aus:

"chatbot" -site:reddit.com -site:twitter.com -site:x.com -site:wykop.pl -site:tripadvisor.com -site:youtube.com -site:yelp.com -site:booking.com -site:facebook.com -site:instagram.com -site:tiktok.com

Das sind rund 200 Zeichen reine Filterlogik für ein einziges Suchwort. Ein Mensch, der Foren aus seinen Ergebnissen heraushalten will, tippt zwei oder drei Ausschlüsse und gibt dann auf.

Zweitens Zeichen, die ein Suchfeld gar nicht durchlässt. In den Bing-Daten derselben Website steht diese Anfrage:

anthropic/claude-opus-4-8#N##N#heute um 15:04#N##N#klar, hier ein paar alternative überschriften mit anderem thematischen fokus:#N##N##N##N#klassiker mit netz

Das #N# ist eine Kodierung für einen Zeilenumbruch. Ein Suchfeld nimmt keine Zeilenumbrüche an, die Eingabetaste löst die Suche aus. Eine solche Anfrage entsteht, wenn ein Programm einen mehrzeiligen Text als Suchbegriff übergibt; der eingebettete Zeitstempel und der angefangene Antwortsatz zeigen, dass er aus einem laufenden Chatverlauf stammt.

Drittens Gesprächsreste ohne eigenes Thema. In den Daten stehen unter anderem also bis wann?, ja beides, wie nutzt man es?, when did it come out?, er det lovligt, daj link do artykulu und что ты путаешь. Keiner dieser Sätze ist eine Suchanfrage, jeder ist eine Antwort oder Rückfrage in einem Dialog, die ein Assistent wörtlich an eine Suchmaschine weitergegeben hat.

Einzeln genommen lässt sich jedes Merkmal wegerklären. Zusammen ergeben sie ein Muster, das sich in den Zahlen sauber abgrenzen lässt.

Wie schnell wächst der Anteil maschineller Anfragen?

Mehr als doppelt so schnell wie das Gesamtvolumen. Für die Auswertung haben wir zwei nicht überlappende Zeitfenster verglichen und beide auf Auslieferungen pro Tag umgerechnet. Als maschinell geformt zählt eine Zeile, wenn sie mit einem Plus oder Prozentzeichen beginnt, Anführungszeichen enthält oder einen -site:-Ausschluss trägt. Das ist eine bewusst enge Definition: Gesprächsreste und ausformulierte Aufträge fallen heraus, die tatsächliche Zahl liegt also höher.

Der Faktor 3,5 beim Gesamtvolumen hat einen erklärbaren Grund: Am 1. September ist ein neues KI-Modell erschienen, über das diese Website früh berichtet hat. Ein Teil des Zuwachses ist reiner Nachrichtenverkehr. Genau deshalb ist die Gegenüberstellung wichtig: Die maschinell geformte Klasse profitiert nicht nur vom Nachrichtenschub, sondern gewinnt zusätzlich an Anteil.

Warum stehen Maschinen besser und klicken trotzdem nicht?

Weil ein Suchsystem eine präzise Anfrage präziser bedienen kann, und weil am anderen Ende niemand sitzt, der klicken könnte.

Wer "chatbot" in Anführungszeichen setzt und elf Plattformen ausschließt, hat die Ergebnismenge selbst so verengt, dass fachliche Seiten nach oben rutschen. Das System liest dann die Trefferliste, ruft bei Bedarf die Seite direkt ab und formuliert daraus eine Antwort im Chat. Der Abruf findet statt, er erscheint nur nicht als Klick.

Am schärfsten zeigt sich das an einem Paarvergleich aus demselben Zeitraum und auf derselben Zielseite:

Nahezu gleiche Auslieferungszahl, nahezu gleiche Position, gleiche Zielseite. Die beiden menschlichen Anfragen bringen auf 57 Auslieferungen 12 Klicks, die beiden technischen Kennungen auf 54 Auslieferungen null. Der einzige Unterschied ist, wer gefragt hat.

Auch die ausformulierten Aufträge folgen diesem Muster. Mit der einfacheren Abgrenzung über die Wortzahl allein standen sie Ende August im Mittel auf Position 59,4, im Zeitfenster bis 7. September auf 18,6. Die Position hat sich um 40 Plätze verbessert, und geklickt hat weiterhin niemand. Eine Position lässt sich verbessern, ein maschineller Absender lässt sich nicht zum Klicken bringen.

Was zeigen die KI-Berichte der Search Console, und was nicht?

Auslieferungen ja, Klicks und Suchanfragen nein. Google hat am 3. Juni 2026 im Search-Central-Blog eigene Leistungsberichte für generative KI-Funktionen angekündigt, der Ausbau auf alle Properties war am 31. August 2026 abgeschlossen. Es sind zwei Berichte, einer für AI Overviews und AI Mode in der Suche und einer für die generativen Funktionen von Discover. Beide zeigen Auslieferungen nach Seite, Land und Datum, der Suchbericht zusätzlich nach Gerät.

Sie zeigen keine Klicks, keine Klickrate, keine Position und vor allem nicht die Suchanfragen. Sie sind außerdem nicht über die Programmierschnittstelle abrufbar, sondern nur von Hand exportierbar. Die Berichte bestätigen also, dass die eigene Seite in KI-Antworten auftaucht, verschweigen aber, bei welcher Frage und mit welchem Ergebnis.

Die hier vorgestellte Auswertung geht deshalb einen anderen Weg. Sie sucht die Maschinen nicht in den KI-Berichten, sondern im normalen Anfragenbericht, wo sie über die Form ihrer Anfragen erkennbar bleiben und wo es Wortlaut, Position und Klickrate gibt.

Was muss auf der eigenen Website stehen?

Die Angaben, nach denen Aufträge fragen, und zwar je Seite vollständig. Dafür gibt es zwei Gründe.

Der erste steckt in den Aufträgen selbst: Sie stellen vier oder fünf Bedingungen gleichzeitig, und gewertet wird die Seite, die möglichst viele davon an einer Stelle beantwortet. Der zweite steckt im Suchverhalten der Systeme. Die elf Ausschlüsse aus der Eingangsanfrage treffen Foren, soziale Netze, Bewertungs- und Buchungsportale, also die Plattformen, die in vielen Sichtbarkeitsratgebern als besonders wichtig galten. Veröffentlichte Auswertungen zu ChatGPT-Fächeranfragen zeigen dieselbe Bewegung von der anderen Seite: Nach Daten von Peec AI stieg der Anteil des site:-Operators, mit dem eine Suche gezielt auf genau eine Domain begrenzt wird, mit dem Wechsel auf GPT-5.6 von rund 0,3 Prozent auf etwa 23 Prozent aller Fächeranfragen. Nectiv kam mit rund 4.000 Testprompts über die Schnittstelle von OpenAI sogar auf 64 Prozent; dort stieg die durchschnittliche Zahl der Fächeranfragen je Prompt von 2,17 in der Vorjahresstudie auf 7,61.

Die Konsequenz ist unangenehm. Bei einer offenen Suche kann ein System Lücken aus Fremdquellen füllen. Bei einer auf Ihre Domain begrenzten Suche gibt es diese Ausweichmöglichkeit nicht: Was dort nicht steht, existiert für diese Prüfung nicht. Vier Angaben decken den Großteil der Bedingungen ab:

• Den Anlass benennen, nicht nur die Leistung. Statt "Wir verbessern Ihre Sichtbarkeit in KI-Systemen" der Satz, der die Lage beschreibt: "Ein Kunde zitiert eine Produktangabe, die seit zwei Jahren nicht mehr stimmt." Der Auftrag des Interessenten beginnt fast immer mit einem solchen Ereignis.
• Die Zielgruppe ausschreiben. Nicht "für Unternehmen jeder Größe", sondern die tatsächliche Bandbreite, an der man sich messen lässt, etwa Kanzleien, Praxen, Softwareanbieter und Fachhändler mit zehn bis zweihundert Beschäftigten.
• Das Gebiet nennen, auch wenn es selbstverständlich scheint. Vor Ort, aus der Ferne, in welchem Umkreis. Anfragen tragen fast immer einen Ortsbezug; wer nur "bundesweit" schreibt, verliert gegen einen Anbieter, der Regionen ausschreibt.
• Die Abgrenzung mitliefern. Was die Leistung nicht umfasst, ist für ein prüfendes System wertvoller als eine weitere Aufzählung von Stärken, weil es eine Frage abschließend beantwortet.

Nicht, indem man für jede denkbare Formulierung eine eigene Seite baut: Das erzeugt dünne Inhalte, die als solche erkannt werden, und die Zahl möglicher Formulierungen ist ohnehin unbegrenzt. Es sind vier Absätze auf den vorhandenen Seiten, keine neue Struktur. Wie diese Angaben überhaupt in KI-Antworten ankommen, hängt daran, welche Quellen die Systeme heranziehen; das steht im Beitrag darüber, warum Ihr Unternehmen in KI-Antworten nicht auftaucht und welche Quellen das ändern.

Wie erkennen Sie diese Zeilen in Ihren eigenen Daten?

Mit drei Filtern, in wenigen Minuten und auf jeder Property. Öffnen Sie in der Search Console den Leistungsbericht, setzen Sie einen neuen Filter auf "Suchanfrage" und wählen Sie "Benutzerdefiniert (Regex)". Dann tragen Sie nacheinander ein:

Notieren Sie für jede Gruppe Auslieferungen, Klicks und mittlere Position, und rechnen Sie Zeitfenster auf Auslieferungen pro Tag um, sonst vergleichen Sie unterschiedlich lange Zeiträume. Sehen Sie sich die gefundenen Zeilen außerdem im Wortlaut an: Die Formulierungen zeigen, welche Frage jemand gestellt hat, bevor der Assistent daraus eine Suche gemacht hat. Wie eine vollständige Messung der KI-Sichtbarkeit darüber hinaus aufgebaut wird, behandelt der Beitrag zum Messen der KI-Sichtbarkeit.

Welche Kennzahl ersetzt die Klickrate?

Drei Kennzahlen zusammen. Wenn ein wachsender Teil der Nachfrage strukturell nicht klickt, misst die Klickrate zunehmend nur noch den Anteil menschlicher Absender. Genau dieser Fall steht in den Daten dieser Website: Zwischen den beiden Zeitfenstern stieg das Volumen um Faktor 3,5, die mittlere Position verbesserte sich von 10,31 auf 9,72, und die Klickrate fiel von 2,08 auf 0,50 Prozent. Wer nur auf die letzte Zahl sieht, hält das für einen Einbruch.

Die Zahl unterschiedlicher Anfragen, für die Sie ausgeliefert werden. Sie zeigt, für wie viele verschiedene Situationen Ihre Seiten überhaupt als möglicherweise passend gelten. Sie steigt, bevor Positionen steigen, und lange bevor Klicks kommen.

Die Position getrennt nach Klasse. Die Gesamtposition mischt Gruppen mit völlig verschiedenem Verhalten. Getrennt betrachtet sieht man, ob die Arbeit an den Inhalten dort wirkt, wo die Entscheidungen fallen; bei den Aufträgen ist die Positionsdifferenz zu den Stichwörtern der direkte Gradmesser.

Die Zahl der Erstkontakte, die einen KI-Assistenten als Quelle nennen. Diese Zahl steht in keinem Werkzeug, weil es dafür keinen Verweis gibt. Sie entsteht nur, wenn im Erstgespräch jemand fragt, wie der Kontakt zustande kam. Sie ist die unbequemste und die wichtigste, denn sie ist der einzige direkte Beleg dafür, dass aus maschineller Sichtbarkeit Geschäft wird.

Was ist jetzt konkret zu tun?

Vier Schritte, nach Aufwand geordnet.

1. Messen Sie einmal, wie groß Ihre maschinelle Klasse ist. Die drei Regex-Filter aus dem vorigen Abschnitt, zwei Zeitfenster, eine halbe Stunde Arbeit. Ohne diese Zahl ist jede weitere Maßnahme geraten.
2. Führen Sie die Herkunftsfrage im Erstgespräch ein. Eine Zeile im Gesprächsleitfaden. Ohne sie bleibt der gesamte KI-Kanal unbelegbar, egal wie gut die Auslieferungszahlen aussehen.
3. Prüfen Sie Ihre wichtigsten Seiten auf fünf Angaben. Leistungsumfang, Einsatzgebiet, Zielgruppe, Ansprechpartner, Abgrenzung. Nicht über alle Seiten verteilt, sondern je Seite vollständig, weil eine auf Ihre Domain begrenzte Suche einzelne Seiten prüft und nicht Ihre Website als Ganzes.
4. Hören Sie auf, die Gesamt-Klickrate als Erfolgsmaß zu berichten. Solange die maschinelle Klasse wächst, sinkt diese Zahl auch dann, wenn alles richtig läuft. Wer sie im Monatsbericht führt, wird regelmäßig gute Arbeit als Rückschritt darstellen müssen.

Steht über Ihr Unternehmen in KI-Antworten bereits etwas, und es stimmt nicht, ist der Beitrag zu falschen und unscharfen KI-Angaben der richtige Einstieg: Dieser Text hier behandelt die Form der Anfrage, jener die Korrektur des Inhalts. Beide setzen dieselbe Grundlage voraus: eine belegte Bestandsaufnahme dessen, was die Systeme heute über Ihr Unternehmen sagen und woher sie es haben. Wie diese Aufnahme entsteht, beschreibt die Seite zur KI-Sichtbarkeit.

Häufige Fragen

Was ist ein Auftragsprompt? Eine Suchanfrage, die kein Stichwort mehr ist, sondern ein ausformulierter Auftrag an ein KI-System. Sie beschreibt eine Situation, benennt ein Problem und endet meist mit einer Anweisung wie: suche online nach Anbietern und nenne mir konkrete Namen. In unseren Daten liegt die Länge zwischen 13 und 56 Wörtern, im Mittelwert bei 43.

Woran erkenne ich, dass eine Suchanfrage von einer Maschine stammt? An drei Merkmalen, die im Suchfeld praktisch nie vorkommen. Erstens Operatorsyntax: Anführungszeichen um ganze Phrasen, ein vorangestelltes Plus, mehrere Ausschlüsse mit Minus und site-Angabe hintereinander. Zweitens Zeichen, die ein Suchfeld gar nicht annimmt, etwa kodierte Zeilenumbrüche oder Zeitstempel mitten in der Anfrage. Drittens Gesprächsreste ohne Thema, die nur im Verlauf eines Dialogs einen Sinn ergeben. Einzeln ist jedes Merkmal schwach, zusammen sind sie eindeutig.

Sind das echte Interessenten oder automatisierte Werkzeuge? Beides, und die Grenze lässt sich mit den Daten der Search Console nicht sauber ziehen. Wenn derselbe Wortlaut in Varianten für Deutschland, Österreich und die Schweiz erscheint, deutet das auf ein Monitoring-Werkzeug hin. Diese Werkzeuge bilden aber genau die Formulierungen nach, die Käufer verwenden, weshalb die Positionen trotzdem aussagekräftig sind.

Warum steht unsere Seite bei langen Anfragen schlechter? Weil ein Auftrag mit vierzig Wörtern mehrere Bedingungen gleichzeitig stellt: Leistung, Region, Unternehmensgröße, Anlass. Eine Seite, die nur auf ein Stichwort optimiert ist, erfüllt davon eine. Das System sucht die Quelle, die möglichst viele Bedingungen an einer Stelle beantwortet.

Warum stehen maschinelle Anfragen besser und klicken trotzdem nicht? Besser stehen sie, weil ein Suchsystem eine präzise formulierte Anfrage mit Anführungszeichen und Ausschlüssen genauer bedienen kann als ein vages Stichwort. In unseren Daten liegt diese Klasse auf Position 6,58 gegenüber 10,03 im Gesamtschnitt. Der Klick bleibt aus, weil am anderen Ende niemand sitzt, der klicken könnte. Das System liest die Trefferliste, ruft die Seite gegebenenfalls direkt ab und gibt die Antwort im Chat aus. Der Besuch findet statt, er wird nur nicht als Klick gezählt.

Zeigt die Search Console diese KI-Auslieferungen nicht inzwischen an? Teilweise. Google hat am 3. Juni 2026 eigene Berichte für generative KI-Funktionen angekündigt und den Ausbau am 31. August 2026 auf alle Properties abgeschlossen. Diese Berichte zeigen Auslieferungen aus AI Overviews und AI Mode, aufgeschlüsselt nach Seite, Land, Gerät und Datum. Sie zeigen weder Klicks noch Klickrate noch Position noch die Suchanfragen, und sie sind nicht über die Schnittstelle abrufbar.

Muss ich jetzt für jeden denkbaren Prompt eine Seite bauen? Nein, das skaliert nicht und wird als dünner Inhalt erkannt. Sinnvoller ist, die vorhandenen Seiten um die Angaben zu ergänzen, die in Aufträgen wiederkehren: für wen die Leistung gedacht ist, in welchem Gebiet sie erbracht wird, welcher Anlass sie auslöst und was sie nicht abdeckt.

Was bedeutet das für meine eigene Website? Wenn ein KI-System eine Frage über Ihr Unternehmen beantworten soll, prüft es zunehmend gezielt Ihre eigene Domain. Was dort nicht steht, kann es nicht bestätigen, und was es nicht bestätigen kann, lässt es in der Antwort weg oder ersetzt es durch eine ältere Angabe aus einer fremden Quelle. Leistungsumfang, Einsatzgebiet, Zielgruppe, Ansprechpartner und Abgrenzung gehören deshalb ausformuliert auf die eigenen Seiten.

Welche Kennzahl ersetzt die Klickrate? Keine einzelne, aber drei zusammen tragen weiter. Erstens die Zahl unterschiedlicher Anfragen, für die Sie überhaupt ausgeliefert werden. Zweitens die Position innerhalb der maschinell geformten Klasse getrennt vom Rest. Drittens die Zahl der Erstkontakte, die angeben, über einen KI-Assistenten auf Sie gekommen zu sein. Die dritte Zahl steht in keinem Werkzeug, sie muss im Erstgespräch erfragt werden.

Muss ich meine Inhalte jetzt für Maschinen statt für Menschen schreiben? Nein, und der Versuch ginge nach hinten los. Was maschinell geformte Anfragen belohnen, ist dasselbe, was einen eiligen Leser belohnt: eine klare Aussage am Anfang, überprüfbare Angaben mit Datum und Quelle, saubere Überschriften und keine Behauptung ohne Beleg. Der Unterschied liegt nicht im Stil, sondern in der Vollständigkeit. Ein Mensch ergänzt fehlende Angaben aus dem Zusammenhang, ein System tut das nicht.

Lohnt sich das bei nur ein bis zwei Prozent der Auslieferungen? Der Anteil ist heute klein, die Absicht dahinter aber die stärkste im gesamten Datensatz, und er wächst: In unseren Daten hat sich die maschinell geformte Klasse innerhalb von fünf Wochen fast verachtfacht, während das Gesamtvolumen sich dreieinhalbfachte. Wer eine Situation ausformuliert und um Anbieternamen bittet, steht kurz vor der Auswahl, anders als jemand, der einen Fachbegriff nachschlägt.

Quellen

• Google Search Console, Property arkeontech.de: eigene Daten, abgerufen am 30. August und am 7. September 2026
• Bing Webmaster Tools, Property arkeontech.de: die zitierte Anfrage im Wortlaut, einschließlich der Kodierung #N# für Zeilenumbrüche
• G2: The Answer Economy: G2's 2026 AI Search Insight Report - Marktzahlen, Erhebung im März 2026 unter 1.076 B2B-Entscheidern aus Nordamerika, EMEA und dem asiatisch-pazifischen Raum, ergänzt um Interviews mit 39 B2B-Software-Marketern
• Google Search Central Blog (03.06.2026): Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console - Ankündigung der Leistungsberichte für generative KI-Funktionen, mit dem Nachtrag zum abgeschlossenen Ausbau am 31. August 2026
• Search-Console-Hilfe: Leistungsbericht zu generativen KI-Funktionen (Google Suche) - Auslieferungen als einzige Kennzahl, Aufschlüsselungen und Export über den Exportbutton, abgerufen am 14. Oktober 2026
• Search Console API: Search Analytics: query - zulässige Suchtypen, darunter keiner für generative KI-Funktionen, abgerufen am 14. Oktober 2026
• Search Engine Journal (31.08.2026): Google Search Console AI Reports Rolled Out Worldwide - Bericht zum abgeschlossenen Ausbau, ohne Klickdaten im Bericht
• Search Engine Roundtable (01.09.2026): Global: Google Search Console AI Performance Report & AI Control - Bericht zum abgeschlossenen Ausbau, ohne Klick- und Anfragedaten im Bericht
• Peec AI, David Konitzny (10.08.2026): ChatGPT's New Default Model GPT-5.6: More Retrieval, More Fan-Outs, More First-Party Content - Anteil des site:-Operators an den Fächeranfragen vor und nach dem Wechsel auf GPT-5.6
• Nectiv, Chris Long (13.08.2026): New Research: ChatGPT Tripled It's Fan-Out Queries + Looks For Authoritative Sources - Anteil der site:-Suchen und Fächeranfragen je Prompt im Vergleich zur Vorjahresstudie
• Lily Ray (17.08.2026): What We Can Learn from Evolving ChatGPT Fan-Out Queries - Überblick über die Auswertungen zu ChatGPT-Fächeranfragen, abgerufen am 7. September 2026

Methodik: Die Zeitfenster sind im Text jeweils angegeben. Grundlage der Auswertung zu den Auftragsprompts sind 372 Anfragezeilen mit 8.672 Auslieferungen vom 2. bis 29. August 2026, die Abgrenzung folgt den im Text genannten drei Merkmalen. Die maschinell geformte Klasse wurde über die genannten regulären Ausdrücke gebildet und ist damit für jede andere Property reproduzierbar.

Dieser Beitrag erschien am 30. August 2026. Am 23. September 2026 wurde der Beitrag zu maschinellen Suchanfragen in der Search Console vom 7. September 2026 hier eingearbeitet. Am 14. Oktober 2026 haben wir drei Angaben präzisiert: die G2-Zeile zu den Thinking- und Reasoning-Modellen, die Messungen zu den Fächeranfragen mit ihren Urhebern und die Beschreibung der KI-Berichte der Search Console, die es getrennt für Suche und Discover gibt. Die Quellen stehen seitdem als Liste, ergänzt um die Primärstudien und die Google-Seiten zu den Berichten.