Research
Datengestützte Analysen zu AI Visibility
Wir untersuchen, wie Marken in KI-Systemen sichtbar werden. Unsere Research-Publikationen liefern belastbare Daten statt Vermutungen, über Branchen, Regionen und Modelle hinweg.
Worüber wir forschen
Hier veröffentlichen wir datengestützte Analysen und Research-Publikationen zu AI Visibility, AIVA und der Sichtbarkeit von Marken in KI-Systemen. Jede Publikation beruht auf systematisch erhobenen Daten, nicht auf Einzelbeobachtungen.
In unseren Studien untersuchen wir, welche Quellen KI-Systeme wie ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini und Perplexity heranziehen, welche Marken empfohlen werden und wie sich Sichtbarkeit über Branchen, Regionen, Funnelphasen und Modelle unterscheidet. So entsteht eine verlässliche Entscheidungsgrundlage für Marketing und Unternehmensführung.
State of AI Search 2026: LLM-Sichtbarkeit für Marken
11.000 Prompts · 11 Branchen · DACH und USA · 6 KI-Modelle
Große Sprachmodelle verändern die Suche grundlegend. Statt einer Trefferliste liefern KI-Systeme direkte Antworten, inklusive Quellen und Markenempfehlungen. Die Studie analysiert erstmals systematisch, wie Marken in diesem neuen Ökosystem auftreten und was das für ihre Sichtbarkeit bedeutet.
Aus der Studie:
- KI-Suche ist ein eigenständiges Ökosystem. Die eigene Website allein reicht nicht.
- Branchen folgen fünf unterschiedlichen Archetypen. Eine einheitliche LLM-Strategie für alle gibt es nicht.
- Der Markenkorridor ist stabil. Etablierte Marken tauchen immer wieder auf, neue kommen ohne Strategie schwer hinein.
Eine Studie von AN Digital in Zusammenarbeit mit Peec AI.
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