Die neueste Studie von Similarweb liefert möglicherweise erstmals empirische Belege dafür, dass KI-Empfehlungen tatsächlich den Website-Traffic beeinflussen können. Laut der von Similarweb veröffentlichten Studie „ The Downstream Impact of AI Visibility“ war die Wahrscheinlichkeit für Marken, die in den ChatGPT-Empfehlungen erschienen, innerhalb von sieben Tagen 2.5-mal höher als für vergleichbare Marken, die nicht in den Empfehlungen auftauchten. Diese von Matt G. Southern im Search Engine Journal veröffentlichten Ergebnisse werden die Sichtweise von Marketern auf KI-Sichtbarkeit, Markensuche und Attribution sicherlich verändern.
Wie die Studie durchgeführt wurde
Hierbei handelt es sich nicht um Modellschätzungen oder Umfrageergebnisse, sondern um Clickstream-Daten aus dem US-Desktop-Webpanel von Similarweb, an dem die Teilnehmer freiwillig teilgenommen haben. Im Zeitraum von Juli 2025 bis Dezember 2025 und im Januar 2026 führte Similarweb eine Studie in drei Branchen durch: Finanzen, Reisen und Kosmetik. Die drei ausgewählten Markenpaare waren American Express und Capital One im Finanzsektor, Skyscanner und Kayak im Reisesektor sowie Sephora und Ulta im Kosmetiksektor, da sie im selben Marktsegment konkurrieren.
Die Studie war sehr spezifisch angelegt: Die Forscher analysierten das Klickverhalten von Nutzern, die Anfragen an ChatGPT stellten und von der KI Empfehlungen zu bestimmten Marken erhielten. Ziel war es, festzustellen, ob die Nutzer innerhalb der folgenden sieben Tage nach ihrer Interaktion die Websites dieser Marken oder die von Wettbewerbern besuchten. Ausgeschlossen wurden Nutzer, die in den vier Wochen zuvor bereits eine Website der Marke besucht oder diese in ihrer Anfrage erwähnt hatten.
Was die Zahlen zeigen
Die wichtigste Erkenntnis ist der 2.5-fache Anstieg der Website-Besuche innerhalb von sieben Tagen nach einer KI-Empfehlung im Vergleich zu den nicht empfohlenen Wettbewerbermarken. Der Bericht enthält jedoch noch weitere Datenpunkte.
Der Anstieg war in allen drei Kategorien zu verzeichnen. Im Finanzbereich besuchten 7.2 % der Nutzer American Express nach einer Empfehlung, während es bei Capital One nur 3.1 % waren.
Similarweb stellte außerdem die hohe Interaktionsrate von Nutzern fest, die diese Seiten nach einer Empfehlung besuchten. Sie riefen durchschnittlich 12 Seiten auf und verweilten 11.8 Minuten. Im Vergleich dazu sahen Nutzer, die über andere Quellen auf die Seiten gelangten, durchschnittlich 6.5 Seiten und blieben 5.6 Minuten. Laut Similarweb hatten diese Nutzer ihre Auswahl wahrscheinlich bereits im Rahmen eines KI-Gesprächs eingegrenzt.
Der Traffic erscheint in den Suchergebnissen, nicht in den Verweisen.
Ein weiteres interessantes Ergebnis des Similarweb-Berichts ist die genaue Herkunft dieses Traffics. Der Großteil davon stammt weder von KI-gestützten Empfehlungen noch von Empfehlungsverkehr überhaupt.
55.9 % der KI-gesteuerten Besuche erfolgten über Suchmaschinen, verglichen mit 40.4 % der nicht KI-gesteuerten Besuche. Zudem kamen 19.9 % der KI-gesteuerten Besuche direkt vom Nutzer, während der Anteil des direkten Traffics bei den Standardbesuchen 38.8 % betrug.
Der Unterschied zwischen den Prozentwerten ist beträchtlich. Das bedeutet, dass die Folgewirkung einer KI-Empfehlung im Analyse-Dashboard mithilfe des Last-Click-/Kanal-Attributionsmodells nicht sichtbar ist. Der Nutzer erhält eine Markenempfehlung von ChatGPT, gibt anschließend den Markennamen in die Suchmaschine ein und sieht das Ergebnis. Das Analyse-Dashboard interpretiert dies als organische Markensuche, obwohl die KI-Empfehlung vor der eigentlichen Suche erfolgte.
Die Panel-Methodik von Similarweb ermöglicht es jedoch, dieses Verhalten nun zu erfassen. Für Marketingteams, die auf Last-Click- bzw. kanalbasierte Attributionsmodelle setzen, bedeutet diese Erkenntnis daher, dass der durch KI-gestützte Sichtbarkeit generierte Wertanteil bisher unberücksichtigt blieb.
Markensuche ist jetzt eine KI-gestützte Sichtbarkeitsmetrik
Der Similarweb-Bericht zeigt, wie eine Neudefinition der Rolle von Marken-Suchanfragen im digitalen Marketing aussehen könnte. Wenn 55.9 % der KI-gesteuerten Besuche über Marken-Suchanfragen erfolgen, könnte das gestiegene Suchvolumen von Marken-Suchanfragen ein Indiz für KI-gestützte Markenbekanntheit sein.
Laut Matt G. Southerns Artikel im Search Engine Journal lässt sich dieses Phänomen mit dem Trend des letzten Jahres in Verbindung bringen. Konkret stiegen die Suchanfragen nach Markennamen auf einigen Websites trotz des Rückgangs anderer Klicks aus KI-Übersichten. Die von Similarweb bereitgestellten Daten könnten eine gute Erklärung für die Herkunft dieses Traffics liefern.
Die praktische Konsequenz der obigen Daten ist, dass die Kontrolle über die Marken-Suchergebnisse heutzutage entscheidender denn je ist. Wenn jemand über ChatGPT von Ihrer Marke erfährt und anschließend bei Google danach sucht, entscheidet Ihr Marken-Suchergebnis darüber, ob der Besuch auf Ihrer Website landet oder von einem Wiederverkäufer, einer Vergleichsseite oder einem Konkurrenten abgefangen wird, der Anzeigen mit Ihrem Markennamen schaltet.
Die KI-Sichtbarkeit ist nicht stabil
Bei der Betrachtung der Ergebnisse des Similarweb-Berichts ist es hilfreich, die Analyseergebnisse von Rand Fishkin (SparkToro) zu kennen. Rand Fishkin lieferte Einblicke in den Similarweb-Bericht. Wie SparkToro aufzeigte, können KI-Tools unterschiedliche Markenempfehlungen liefern, wenn dieselbe Suchanfrage gestellt wird.
Das hat eine große strategische Bedeutung. Wenn der Traffic-Anstieg von KI-Empfehlungen abhängt und diese Empfehlungen je nach Suchanfrage stark variieren können, wird die Sichtbarkeit der KI instabil. Anders ausgedrückt: Es ähnelt Earned Media – wertvoll, wenn es entsteht, aber schwer zu sichern und leicht wieder zu verlieren.
Der Anteil von ChatGPT am generativen KI-Webverkehr sank ebenfalls von 76.4 % im Juni 2025 auf 52.7 % im Mai 2026, während Gemini auf 27.3 % zulegte. Jede KI-Sichtbarkeitsstrategie, die auf einer einzigen Plattform basiert, birgt angesichts der anhaltenden Marktverschiebungen ein wachsendes Risiko.
Was Marketingfachleute mitnehmen sollten
Der Similarweb-Bericht ist die erste Studie, die Panel-Clickstream-Daten nutzt, um den Zusammenhang zwischen KI-Empfehlungen und der nachgelagerten Geschäftsentwicklung nachzuweisen. Dieser methodische Ansatz ist unerlässlich, da er die Diskussion von theoretischen Überlegungen hin zu messbarem Verhalten führt.
Für Marketer ergeben sich aus den Ergebnissen des Berichts folgende Prioritäten: Erstens kann die Überwachung des Suchvolumens für Markenartikel zu einer wertvollen Kennzahl werden, um die KI-gestützte Markenbekanntheit abzuschätzen, insbesondere in Kategorien, in denen ChatGPT häufig zur Produkt-/Dienstleistungssuche eingesetzt wird. Zweitens gewinnt der Schutz der Markensuchanfragen – wie die Kontrolle über die eigenen Suchergebnisse und die Überwachung derjenigen, die Anzeigen für die eigenen Markenbegriffe schalten – aufgrund der KI-bedingten Steigerung der Markennachfrage an Bedeutung.
Die aktuellen Daten umfassen die Desktop-Nutzung in den USA und decken die Branchen Finanzen, Reisen und Kosmetik ab. Similarweb plant, die Forschung fortzusetzen, um das mobile Nutzungsverhalten und weitere Branchen besser zu verstehen. Da mobile Geräte einen erheblichen Anteil des gesamten Web-Traffics ausmachen, sollte der Fokus auf Desktop-Nutzern bei der Anwendung dieser Ergebnisse auf Planungsentscheidungen berücksichtigt werden.
Das Gesamtbild ist eindeutig: KI-Empfehlungen führen zu Folgeverhalten, und das meiste davon kommt nicht von dort, wo die Marketingfachleute es erwarten.
Häufig gestellte Fragen
Frage 1: Was hat der Similarweb-Bericht über KI-Empfehlungen und Website-Traffic herausgefunden?
Laut dem Similarweb-Bericht „The Downstream Impact of AI Visibility“ erhielten Marken, die von ChatGPT empfohlen wurden, 2.5-mal häufiger einen Website-Besuch innerhalb von sieben Tagen als Marken, die in derselben Wettbewerbskategorie nicht empfohlen wurden.
Frage 2: Welche Branchen wurden in der Similarweb-Studie untersucht?
Die Studie umfasste drei Branchen: Finanzen, Reisen und Kosmetik. Zu den Markenpaaren gehörten American Express vs. Capital One, Skyscanner vs. Kayak und Sephora vs. Ulta.
Frage 3: Wie hat Similarweb diese Daten erhoben?
Die Studie nutzte Clickstream-Daten, die zwischen Juli und Dezember 2025 von einem US-Desktop-Webpanel von Similarweb mit Opt-in-Teilnehmern erhoben wurden. Ergänzend dazu wurde im Januar 2026 eine separate Umfrage durchgeführt. Für die Traffic-Schätzung wurde eine Clickstream-basierte Methodik anstelle einer Modellierung verwendet.
Frage 4: Wo wird KI-beeinflusster Datenverkehr in den Analysen sichtbar?
Nicht als Empfehlungsverkehr aus KI-Quellen. Laut dem Similarweb-Bericht erfolgten 55.9 % der KI-beeinflussten Besuche über Markensuche, verglichen mit 40.4 % bei Besuchen, die durch andere Wege beeinflusst wurden. Das bedeutet, dass der Beitrag von KI zu diesem Traffic in herkömmlichen Analyse-Dashboards unentdeckt bleibt.
Frage 5: Warum interagierten die von der KI beeinflussten Besucher stärker auf der Website?
Laut Similarweb hatten Besucher, die über ChatGPT auf die Website gelangten, ihre Auswahl bereits durch den Dialog mit der KI eingegrenzt und standen somit kurz vor einer Kaufentscheidung. Sie durchsuchten durchschnittlich 12 Seiten und verweilten 11.8 Minuten auf der Website, im Vergleich zu 6.5 Seiten und 5.6 Minuten bei anderen Besuchern.
Frage 6: Bedeutet das, dass KI-Empfehlungen immer Traffic generieren?
Nein. Laut einer Studie von SparkToro, die als Grundlage für den Similarweb-Bericht diente, können KI-Tools bei nachfolgenden Suchanfragen mit derselben Suchanfrage unterschiedliche Marken empfehlen. Das bedeutet, dass die Sichtbarkeit von KI kein verlässlicher Vorteil ist.
Frage 7: Was bedeutet das für die Marken-Suchstrategie?
Markenbezogene Suchergebnisse gewinnen weiter an Bedeutung, da sie als Indikator für die Sichtbarkeit durch KI dienen. Wenn KI-Empfehlungen also markenbezogene Suchanfragen generieren, ist es umso wichtiger, die Markensuchergebnisse – sowohl die organischen Platzierungen als auch die Anzeigen der Wettbewerber – für Ihren Markennamen zu kontrollieren.
Frage 8: Beziehen sich diese Daten auch auf Mobilfunknutzer?
Nein. Die aktuelle Studie umfasst lediglich den Desktop-Traffic in den USA. Similarweb plant, in zukünftigen Studien auch den mobilen Traffic und ein breiteres Spektrum an Geschäftskategorien zu untersuchen.
