Inside Dark Search: 7.000 Quellen zeigen, wie KI Ihr Produkt empfiehlt
Letzte Aktualisierung am 17 Juni 2025 um 10:23 am
5,00/5Einführung & wichtigste Erkenntnisse
Bis 2026 wird sich die Suche vollständig verändert haben. KI wird die Online-Informationen dominieren – und damit die meisten Kaufentscheidungen beeinflussen.
Google bleibt zwar ein Gigant, aber die eigentliche Macht verlagert sich auf KI-generierte Antworten. Das nennen wir Dark Search: Wenn Ihre potenziellen Kunden Antworten über KI (Google AI Mode, AI Overviews, ChatGPT oder Perplexity) erhalten – ohne Ihre Website je zu besuchen.
Keine Klicks, keine Analytics. Der Einfluss bleibt – aber er ist unsichtbar.
Das klingt drastisch, doch unsere Analyse von 7.000 KI-zitierten Quellen zeigt deutlich:
- KI beeinflusst schon jetzt frühe Entscheidungsphasen: 90 % aller informationsgetriebenen Suchanfragen werden direkt durch KI beantwortet – ohne Klicks.
- Google ≠ die ganze Wahrheit: Nur 13–15 % Überschneidung zwischen Google Top-Treffern und ChatGPT-Ergebnissen.
- RAG ist Ihr Zugangstor: Real-time Retrieval (RAG) nutzt aktuelle, strukturierte und glaubwürdige Webinhalte.
- Zwei Formate dominieren: „Beste X“-Listen und direkte „X vs Y“-Vergleiche sind die meistzitierten Quellentypen.
- Blogs & Verzeichnisse führen: 70 % der von KI zitierten Inhalte stammen aus Blogs (51 %) und Verzeichnissen (19 %) – nicht von Produktseiten oder Homepages.
Willkommen in der Welt der Dark Search.
Diese Studie öffnet die Blackbox der KI: Sie zeigt, wie Empfehlungen entstehen, woher die Antworten stammen – und wie Ihre Marke unter den Top-Ergebnissen auftauchen kann.
ChatGPT, Google und der unsichtbare Funnel
ChatGPT erreichte 100 Millionen monatliche Nutzer in nur zwei Monaten. Werfen Sie einen Blick auf das Wachstum in 2024.
Google bleibt jedoch mit 16,4 Milliarden Suchanfragen pro Tag der Platzhalter.
Wichtiger ist: Die Art der Suche hat sich verändert.
Google hat darauf reagiert: Im Mai 2024 wurde der AI Overview eingeführt – ChatGPT-ähnliche Antworten über den klassischen Ergebnissen. Heute bekommen rund 20 % aller Suchanfragen ein KI-gestütztes Ergebnis.
90 % dieser KI-Suchanfragen sind informationsbasiert.
Nutzer stellen mehr Fragen – weil sie direkt umfangreiche, sofortige Antworten erhalten.
Aber: Diese Antworten führen nicht zu Klicks.
Die AI Overviews leiten täglich nur 8 Millionen Klicks an Quellen weiter – früher wären das rund 100 Millionen gewesen.
Das bedeutet: 92 Millionen Klicks täglich gehen verloren – Tendenz steigend.
Im Mai 2025 aktivierte Google den AI Mode – ein Chat-Feld mitten in den Suchergebnissen.
Keine blauen Links mehr, nur eine zitierte Antwort im Chat-Stil. Und: so gut wie keine Klicks mehr.
KI kontrolliert bereits die Online-Information
Google ist weiterhin Hüter des Klicks. Aber nicht mehr der Meinungsbildung.
Die eigentliche Beeinflussung passiert durch KI:
ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode und AI Overviews liefern Informationen, Empfehlungen, Markennamen – meist ohne dass der Nutzer jemals auf Ihre Seite klickt.
Die Entscheidung fällt also vor dem Klick.
Das ist der neue Suchfunnel im Zeitalter der Dark Search:
- 53 % aller informationsgetriebenen Suchanfragen werden direkt durch KI beantwortet – ohne Traffic.
- Die übrigen 47 % entfallen auf navigations-, transaktions- oder markenbezogene Suchen – also bereits beeinflusste Nachfrage.
Kein klassisches Google-Ranking mehr, kein Keyword-Volumen.
Das nennen wir Dark Search: Empfehlungen ohne Ranking, Einfluss ohne Sichtbarkeit.
Doch: Wenn Sie es schaffen, von der KI empfohlen zu werden, erhalten Sie weiterhin den wertvollen Transaktions-Traffic.
Kann man diese Empfehlungen beeinflussen?
Ja – und unsere Forschung zeigt, wie.
Dark Search: Wie KI Gewinner auswählt
70 % der Suchanfragen bei ChatGPT passen in keine klassische Kategorie (informational, navigational, transactional, commercial).
Warum?
Weil Menschen mit KI anders sprechen.
Sie stellen komplexe Fragen, kombinieren Intentionen, geben Kontexte an.
Beispiele:
👉 „Was sind die besten CRMs für Pre-Seed-Startups 2025?“
👉 „Vergleiche Notion und Trello für Content-Planung“
👉 „Alternativen zu Mailchimp mit besserem Support. Ich brauche kein fancy Design.“
Diese Suchanfragen sind:
- Dialogorientiert
- Mischintentioniert
- Userspezifisch
Um diese Fragen zu beantworten, greift KI auf zwei Wege zurück:
Statische Retrievals (eingebaute Wissensbasis) oder Websuche via RAG.
Ersteres ist kaum beeinflussbar. Zweiteres ist Ihre Chance.
Statisches Retrieval: Das KI-Gedächtnis
Hier greift die KI auf alles zurück, was sie vor dem letzten Training gelernt hat – Bücher, Artikel, Websites, Papers.
Beispiel:
👉 „Wann fiel das Römische Reich?“
👉 „Was unterscheidet B2B- von B2C-Marketing?“
Solche Antworten können Sie nicht beeinflussen – es sei denn, Sie kontrollieren einen Großteil des öffentlichen Webs.
RAG: Websuche in Echtzeit
RAG = Retrieval-Augmented Generation
ChatGPT & Co. holen sich Inhalte live aus dem Web – über APIs, strukturierte Daten oder Dokumentationen.
Beispiele:
👉 „Günstigste CRMs für Startups 2025?“
👉 „Vergleich: Monday vs ClickUp“
👉 „Beste Noise-Cancelling-Kopfhörer unter 200 €“
Das ist Ihre große Chance.
Wenn Ihr Inhalt aktuell, glaubwürdig und strukturiert ist, kann er direkt von der KI herangezogen und zitiert werden.
Der neue Funnel 2026
Dieser Nutzerwandel erfordert einen neuen Funnel – mit Fokus auf:
- Die 70 % hybriden Suchanfragen, die keine klare Kategorie haben
- Die Chancen, in RAG-Antworten aufzutauchen
Wir haben hunderte KI-Anfragen analysiert und sie nach Intention, Funnel-Phase und RAG-Wahrscheinlichkeit geclustert. Ergebnis:
| Segment | Beispiel-Prompt | Trichterphase | RAG? | Hinweise für Produktteams |
|---|---|---|---|---|
| Entdecken & Informieren | „Was kostet Shopify im Vergleich zu WooCommerce?“ „Zeig mir die neuesten technischen Daten der Sony A7 IV.“ | Bewusstsein / Frühe Erwägung | Starkes RAG | Aktuelle Spezifikationen, Preise und Vergleiche bereitstellen. Fakten müssen korrekt sein. |
| Auswählen & Entscheiden | „Ist das M3 MacBook 300 € mehr wert als das M2?“ „Liste günstige Hotels in Shibuya mit kostenlosem Frühstück auf.“ | Späte Erwägung / Kauf | Teilweises RAG | Statischen Kontext mit aktuellen Infos kombinieren. Vor-/Nachteile, Preis, Funktionen hervorheben. |
| Transaktion & Support | „Füge zwei Packungen Nespresso Original zum Warenkorb hinzu.“ „Warum zeigt mein Roomba Fehler 26 an?“ | Konversion & Nachkauf | Schwaches RAG | Erfordert API-Aufrufe und Abruf aus Support-Dokumentation. Geschwindigkeit ist entscheidend. |
| Erstellen & Bewerben | „Schreibe einen Twitter-Thread zum Produktlaunch.“ „Erstelle fünf Betreffzeilen für Upsell-E-Mails.“ | Marketing / Kundenbindung | Kein RAG | Überwiegend generativer Charakter. |
🧠 Entdecken & Informieren – Kategorie verstehen
⚖️ Auswählen & Entscheiden – kurz vor der Kaufentscheidung
Genau in diesen Phasen zieht die KI Inhalte aus dem Web – Ihre große Bühne.
Die echten Daten zur Dark Search
Gemeinsam mit Omnia haben wir 1.000 Suchanfragen auf ChatGPT, Perplexity und Google AI analysiert.
Ergebnis: 7.300 zitierte Quellen.
👉 Blogs (51 %) und Verzeichnisse (19 %) dominieren.
👉 Bei Informationssuchen: 75 % Blogs
👉 Bei Entscheidungen: 5× mehr Verzeichnisse
👉 Nur 13 % Überschneidung zwischen Google Top 10 und ChatGPT-Quellen.
👉 KI-Quellen enthalten nur 40 % Keyword-Übereinstimmung, Google-Rankings liegen bei 65–85 %.
Klassifikation der von der KI genutzten Quellen
- 51 % der Quellen stammen aus Blogbeiträgen
- 19 % aus Verzeichnissen oder “Top-Listen”
- 11 % sind Startseiten relevanter Marken
- 7 % sind Nachrichtenportale wie The Guardian
- 3,5 % stammen von YouTube
- Und 2,3 % von Wikipedia
👉 Übersetzung: Wenn Ihre Marke nicht sichtbar in den richtigen Blogs oder Verzeichnissen präsent ist, wird die KI sie nicht empfehlen.
Doch das ist nicht die ganze Geschichte.
Wenn wir uns die Quellenverteilung nach Suchtyp ansehen, zeigt sich ein klares Muster zwischen zwei Phasen:
- „Entdecken & Informieren“ – Mitte des Funnels, in der Nutzer eine Kategorie erkunden
- „Auswählen & Entscheiden“ – unterer Funnel, mit Fokus auf konkrete Entscheidungen
👉 Bei Suchanfragen der Kategorie Entdecken & Informieren machen Blogs und Nachrichtenquellen fast 75 % aller genannten Quellen aus.
👉 Bei Suchanfragen der Kategorie Auswählen & Entscheiden – also nahe am Kauf – sind Verzeichnisse fünfmal häufiger vertreten.
Was sind die „richtigen Seiten“, um von der KI zitiert zu werden?
Gute Nachrichten:
KI-Modelle bevorzugen in der Regel die gleichen Seitentypen und Qualitätssignale wie Google oder Bing. Das bedeutet: Wer im klassischen SEO erfolgreich ist, hat grundsätzlich gute Karten – wenn man die richtigen Formate verwendet.
Zu den typischen Merkmalen der bevorzugten Seiten gehören:
👉 Eine hohe Domain Authority (DA)
👉 Ein glaubwürdiges Backlink-Profil
👉 Gut strukturierter, faktenbasierter Content, der fachlich solide ist
Diese Erkenntnis zeigt sich klar in den Daten:
Mehr als 60 % der von der KI zitierten Quellen stammen von Domains mit einem DR-Wert über 70.
Das scheint die entscheidende Schwelle zu sein – unterhalb dieser Autorität sinken die Chancen, überhaupt genannt zu werden, erheblich.
KI ≠ Google
Heißt das, dass KI-Modelle einfach nur die Google-Rankings wiederholen?
Ganz und gar nicht.
Suchanfragen an KI-Modelle sind deutlich dialogorientierter und weniger keyword-zentriert.
Das hat große Auswirkungen darauf, welcher Content angezeigt und zitiert wird.
👉 Seiten, die bei Google in den Top 10 erscheinen, enthalten im Durchschnitt zwischen 65 und 85 % Keyword-Übereinstimmung im Titel.
👉 Die von KI zitierten Quellen kommen im Schnitt nur auf 40 % Keyword-Übereinstimmung im Titel.
Und wenn man den direkten Overlap zwischen den 10 Google-Top-Ergebnissen und den Quellen vergleicht, die von KI-Modellen bei derselben Anfrage verwendet werden, ergibt sich Folgendes:
- Google AI Overviews: 15 % Übereinstimmung
- Perplexity: 75 %
- ChatGPT: 13 %
Fazit: Auch wenn klassische SEO-Prinzipien weiterhin relevant sind, gilt:
In den Google-Top-10 zu landen, garantiert nicht, dass Ihr Content von der KI verwendet wird.
Im Gegenteil: Es ist wahrscheinlicher, dass er es nicht wird.
Deshalb braucht es eine eigene Content-Strategie für KI – losgelöst vom klassischen SEO.
Die zwei wirkungsvollsten Quellentypen für KI
In KI-gesteuerten Suchanfragen mit hoher Conversion-Nähe zeigen sich zwei Quellentypen, die immer wieder zitiert werden:
- „Shortlist“-Anfragen – wenn Nutzer eine Auswahl guter Optionen suchen
- „Vergleichs“-Anfragen – wenn sie eine Entscheidung zwischen wenigen konkreten Optionen treffen möchten
Wir haben beide Typen separat analysiert und dabei sehr klare Muster festgestellt:
👉 Bei „Beste X“-Suchanfragen (Shortlists) dominieren Verzeichnisse und Rankings als zitierte Quellen.
👉 Bei Vergleichen vom Typ „X vs Y“ dominieren direkte Vergleichsseiten ganz eindeutig.
Auf die Shortlist kommen: Top-Listen und Verzeichnisse
Dieser Suchtyp tritt auf, wenn Nutzer ihr Problem erkannt haben und nun nach passenden Lösungsoptionen innerhalb einer bestimmten Kategorie suchen – ohne sich bereits für eine Marke entschieden zu haben.
Beispiele:
👉 „Was sind die besten Newsletter-Tools für Freelancer?“
👉 „Top 10 CRM-Systeme für Startups 2025“
👉 „Welche SEO-Agenturen sind führend im E-Commerce?“
In dieser Phase dominieren Verzeichnisse und kuratierte Listen eindeutig die von der KI zitierten Quellen.
Warum? Nehmen wir ein Beispiel für eine Suchanfrage: „Beste Online-Werbeagenturen in Paris“. Eine der am häufigsten zitierten Quellen ist Sortlist – aber warum?
Hier ist die gewählte URL: https://www.sortlist.com/i/advertising/paris-fr
| AI-freundliches Signal | Wie die Sortlist-Seite darauf reagiert |
|---|---|
| Zur Suchanfrage passender Titel | „Die 100 besten Online-Werbeagenturen – Bewertungen 2025“ entspricht nahezu wörtlich gängigen Prompts wie „beste Online-Werbeagenturen 2025“. |
| Klare Aktualität & Reichweite | Jahresangabe („2025“) + aktuelle Anzahl an Agenturen (14 Tsd.+) zeigen der KI, dass die Liste aktuell ist. |
| Strukturierte Darstellung | H2-Bereiche für Top-Agenturen und alle Unternehmen; jede Karte folgt der gleichen Reihenfolge: Bewertung, Rezensionen, Leistungen, Standort, Budget. |
| Vergleichsfähige Tabellen | Integrierte Filter (Budget, Bewertungen, Standort) fungieren als dynamische Vergleichsspalten, die die KI auslesen kann. |
| Autoritätssignale | Die Domain von Sortlist ist auf Agentur-Rankings spezialisiert → starke thematische Autorität + hoher DR. |
| Interne Links zu vertiefenden Inhalten | Jede Karte verweist auf ein detailliertes Agenturprofil (mehr strukturierte Daten, Rezensionen, Fallstudien). |
| Regelmäßige Aktualisierungen | Die Anzahl der Agenturen und Bewertungen wird laufend aktualisiert – entscheidend für aktuelle RAG-Antworten. |
Die finale Entscheidung beeinflussen: Vergleichsseiten vom Typ „X vs Y“
Das ist die nächste Stufe im Funnel:
Der Nutzer hat seine Optionen bereits eingegrenzt und sucht nun nach einem direkten Vergleich, um eine fundierte Kaufentscheidung zu treffen.
In dieser Phase zeigt sich eine deutliche Präferenz der KI für einen ganz bestimmten Seitentyp:
👉 „Compare“-Content – Seiten, deren Titel ausdrücklich „X vs Y“ enthalten, also ein direkter Produktvergleich.
Diese dominieren bei weitem.
📊 90 % der in diesem Kontext zitierten Quellen enthalten das Wort „VS“ im Titel – ein klar strukturierter, expliziter Vergleich zweier Lösungen.
TechRadar ist eine der wichtigsten Quellen für die Suchanfrage „Ring vs. Nest im Vergleich für Haussicherheit“. Und die Einschätzung der Vor- und Nachteile beider Produkte fließt in die Empfehlung von ChatGPT ein. Warum?
Hier ist die gewählte URL: https://www.techradar.com/news/ring-vs-nest-its-the-clash-of-the-cameras-in-a-doorstep-duel
| AI-freundliches Signal | Wie die Tech Radar-Seite darauf reagiert |
|---|---|
| Exakte Übereinstimmung in Titel & URL | „Ring-vs-Nest“ erscheint im Slug, der H1-Überschrift und den Metadaten – ideal für Prompts wie „Ring vs Nest Türklingel“. |
| Strukturierte Vergleichstabelle | Eine Tabelle nach Merkmalen (Preis, Auflösung, Sichtfeld, Abo-Kosten) liefert dem Modell maschinenlesbare Daten. |
| Klare Urteil-Sektionen | Fettgedruckte Zwischenüberschriften wie „Ring vs Nest: Wichtige Gemeinsamkeiten“ und „Ring vs Nest: Wichtige Unterschiede“ helfen der KI bei der Feinentscheidung. |
| Stärken- & Schwächen-Punkte | Einheitliche Aufzählungen unter jedem Gerät erleichtern die Sentiment-Analyse. |
| Aktualitäts-Stempel | „Aktualisiert im März 2025“ – ein Hinweis auf die neueste Firmware hält RAG-Abfragen aktuell. |
| Domain-Autorität & thematische Tiefe | Tech Radar bewertet, testet und vergleicht täglich Konsumententechnik: hohe DR, starke interne Verlinkung. |
| Visuelle Medien mit Alt-Text | Produktbilder nebeneinander, jeweils mit beschreibenden Alt-Tags (Auflösung, Modell), liefern zusätzliche semantische Hinweise. |
Wie Sie Dark Search für Ihr Unternehmen strategisch nutzen
Bis 2026 wird die Mehrheit der Fragen Ihrer potenziellen Kunden von einer KI beantwortet – bevor sie überhaupt Ihre Website aufrufen.
Das bedeutet: Die Meinungsbildung verlagert sich weit nach oben im Funnel – dorthin, wo die Modelle Informationen beziehen: aus Verzeichnissen, Blogs und Vergleichsseiten, denen sie vertrauen.
Ihr Einstiegspunkt:
Suchen Sie selbst mit ChatGPT – so, wie es Ihre Kunden tun würden.
Fragen Sie nach den besten Tools, Agenturen oder Alternativen in Ihrer Branche. Vergleichen Sie sich mit der Konkurrenz.
Und analysieren Sie, welche Quellen zitiert werden.
Dann stellen Sie sich zwei Fragen:
❓ Kann ich in diesen Quellen auftauchen?
❓ Kann ich etwas erstellen, das besser ist?
Viele Marken arbeiten bereits daran:
👉 PR-Agenturen sorgen dafür, dass ihre Kunden in Rankings oder Listen aufgenommen werden
👉 SEO-Dienstleister entwickeln Content, den KIs bevorzugen und zuverlässig zitieren
Tools wie Omnia analysieren tausende KI-Antworten aus ChatGPT und Perplexity.
Sie zeigen, wie Ihre Marke genannt wird, welche Inhalte dominieren – und was Sie besser machen können.
Wenn Sie ernsthaft auf KI setzen, sparen Ihnen diese Tools Stunden manueller Recherche.
Der Umsetzungsplan:
1. Seien Sie dort, wo die KI hinschaut.
Sorgen Sie dafür, dass Sie in hochwertigen Blogs, Verzeichnissen und Top-Listen Ihrer Kategorie präsent sind.
Das sind die Quellen, denen die KI bei informationsbasierten und vergleichenden Suchen vertraut.
2. Erstellen Sie Inhalte, die KIs verstehen und nutzen können.
Fokussieren Sie sich auf strukturierten, faktenbasierten Content mit klaren Titeln und Layouts:
„X vs Y“-Vergleiche, Vergleichstabellen, Preistransparenz, Vor- und Nachteile, Übersichtsseiten.
Genau diese Formate bevorzugen KI-Modelle beim Zitieren.
3. Überwachen Sie Ihre Sichtbarkeit in KI-Antworten.
Prüfen Sie, wie Ihre Branche in KI-Ergebnissen dargestellt wird.
Tracken Sie Ihre Share of Voice. Analysieren Sie, was funktioniert – und investieren Sie gezielt dort, wo Sie zitiert werden.
4. Stellen Sie strukturierte Produktdaten bereit.
ChatGPT und andere Modelle greifen auf Feeds mit strukturierter Auszeichnung zurück (Schema.org für Produkte, Angebote, Bewertungen).
Nutzen Sie Google Merchant Center oder stellen Sie einen öffentlichen Feed als XML/JSON bereit.
Dafür ist kein zusätzlicher Content nötig.
Um in der Suche 2026 zu gewinnen, geht es nicht mehr um Klicks.
Es geht um Einfluss.
Und den bekommen Sie, indem Sie die Quelle werden, auf die die KI vertraut.
