Wie wir KI-Zitate messen

Das Rohmaterial sind die Antworten von fünf KI-Assistenten: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity. Sie beantworten die Fragen, mit denen jede Woche verfolgt wird, wie Kundenwebsites in KI-Antworten erscheinen. Gestellt werden die Fragen über die Programmierschnittstelle (API) des jeweiligen Modells, mit aktivierter Websuche.

Die Fragen entstehen aus einem kurzen Profil jedes verfolgten Unternehmens: was es verkauft, auf welchem Markt, an wen. Sie klingen wie die Anfragen eines künftigen Kunden, etwa welches Umzugsunternehmen man für einen Umzug quer durch Frankreich beauftragen sollte oder ob eine bestimmte Art von Online-Apotheke seriös ist. Generierte Fragen nennen nie eine Marke, damit die Antwort nicht zum Kunden gelenkt wird. Kunden können eigene Fragen hinzufügen.

Die Anweisung verlangt vom Modell, jedes empfohlene Unternehmen zu markieren und gleich hinter dem Namen die Adressen der Seiten anzugeben, die die Wahl begründen. Jede Adresse wird auf ihre Domain reduziert, ohne das Präfix www., und zählt als ein Zitat dieser Domain. Gezählt werden nur Antworten, die vollständig zurückkommen.

Die Einheit ist eine Rate: die Zitate einer Domain, geteilt durch die Antworten im selben Rahmen (Zeitraum, Modell, Sprache, Branche), mal 100.

Der Nenner umfasst alle Antworten dieses Rahmens, auch solche, die kein Unternehmen empfehlen oder keine Adresse nennen. Eine Domain wird also an allen Gelegenheiten gemessen, bei denen sie hätte zitiert werden können.

Für den Zähler gilt eine Regel: Eine Domain zählt einmal pro empfohlenem Unternehmen und pro Antwort. Empfiehlt eine Antwort drei Umzugsfirmen und belegt jede mit einer Seite desselben Bewertungsportals, erhält dieses Portal drei Zitate. Zwei Seiten des Portals für dieselbe Firma bleiben ein Zitat für diese Firma. Die Zahl ist daher eine Zitatrate, kein Anteil an Antworten.

Über mehrere Monate ist die Rate kein Durchschnitt der Monatsraten: Sie teilt die Zitate aller Monate durch die Summe ihrer Antworten, sodass ein starker Monat mehr Gewicht hat als ein schwacher.

• Vor allem Französisch, etwas Englisch. Die Sprache einer Antwort ist die des Marktes, auf den die analysierte Website zielt, abgelesen am Sprach- und Ländercode (fr-FR, fr-BE, fr-CH für Französisch; en-US, en-GB für Englisch), statt aus der Formulierung erraten. Die meisten verfolgten Websites richten sich an französischsprachige Märkte, daher ist die französische Stichprobe weit größer. Die wenigen Antworten für Märkte in anderen Sprachen zählen nur in den Gesamtzahlen.
• Fragen zu Unternehmen und Märkten. Einen Anbieter auswählen, Angebote vergleichen, Preise oder Seriosität prüfen. Themen außerhalb des Geschäftslebens kommen nicht vor.
• Branchen. Eine Antwort gehört zur Branche des analysierten Unternehmens, bestimmt durch das, was es verkauft, nicht durch seine Kundschaft: Software für Immobilienmakler zählt zu Software, eine Webagentur zu IT-Dienstleistungen. Diese Einteilung beginnt im Juli 2026. Eine Branche erhält erst ab mindestens drei Unternehmen und rund 500 Antworten eine eigene Seite, damit keine Branche nur einen einzigen Kunden abbildet.
• Modelle. ChatGPT, Gemini und Perplexity erhalten die Fragen aller verfolgten Websites, Claude und Grok nur die eines Teils davon. Ihre Zahlen beruhen daher auf weniger Antworten und auf einer anderen Mischung von Unternehmen.

• Die Domains von Google. google.com und seine Länderversionen, die Weiterleitungen über vertexaisearch.cloud.google.com in Gemini-Antworten sowie technische Server wie gstatic.com werden in jedem Schritt entfernt: Sie sind die Leitungen, über die Antworten entstehen, keine Seiten, die jemand lesen würde. Google-Produkte, die namentlich empfohlen werden, etwa Google Cloud, können dagegen in den Markenranglisten erscheinen.
• Die Website des Herausgebers. sorank.com wird wie ein Kunde verfolgt, mit Fragen zu Software für Suchmaschinenoptimierung (SEO), die die englischen Zahlen zu solchen Werkzeugen ziehen würden. Alle ihre Antworten werden daher entfernt. Für einige Monate Anfang 2026 ließen sie sich nicht mehr abtrennen: Diese Monate zählen nur auf Französisch.
• Kundenwebsites. Die Websites der verfolgten Unternehmen werden aus sämtlichen Ranglisten entfernt, ob sie dort als Domain oder als Markenname auftauchen, auch wenn sie nur über eine Subdomain zitiert werden. Ihre Antworten bleiben in der Stichprobe: Die nachfolgenden Websites rücken auf, der Nenner bleibt gleich. Eine öffentliche Plattform, die ein Kunde als eigene Adresse angegeben hat, etwa eine LinkedIn-Seite, wird deshalb nie entfernt.
• Texte und personenbezogene Daten. Weder Fragen noch Antworten, Kundennamen oder Nutzerdaten werden veröffentlicht.

Rohantworten werden nur wenige Wochen aufbewahrt. Jeder Monat wird zusammengefasst, solange sie noch vorliegen: Summen pro Modell und Sprache, eine vollständige Reihe für jede verfolgte Plattform und Toplisten der Domains (die ersten 25 des Monats über alle Modelle, die ersten 20 pro Modell). Ältere Monate existieren nur noch in dieser Form.

Eine Rangliste über den gesamten Zeitraum addiert diese Monatslisten. Eine Domain, die in einem Monat nicht auf der Liste stand, zählt für diesen Monat null, auch wenn sie zitiert wurde. Führende Domains stehen auf fast jeder Liste, die Spitze einer Rangliste ist also verlässlich; weiter unten sind Plätze und Werte Mindestwerte, besonders bei Domains mit schwankender Präsenz.

Verfolgte Plattformen wie YouTube, Reddit, Wikipedia oder Trustpilot betrifft diese Grenze nicht, denn ihre Zitate werden jeden Monat vollständig erfasst. Weichen die Seite einer Plattform und eine Domain-Rangliste für denselben Zeitraum voneinander ab, liefert die Plattformseite die vollständige Zahl.

Jede Adresse wird ihrer registrierbaren Domain zugeordnet, also dem Namen, den ein Unternehmen tatsächlich erwirbt. Ermittelt wird sie mit der Public Suffix List, dem öffentlichen Referenzverzeichnis der Domain-Endungen. help.example.com zählt daher zu example.com, entreprendre.service-public.gouv.fr zu service-public.gouv.fr. Das Detail bleibt erhalten: Eine zusammengeführte Zeile listet ihre Subdomains und deren Werte in einer Ausklappliste.

Zwei Arten von Domains werden nie zusammengeführt, weil ihre Subdomains unterschiedlichen Eigentümern gehören:

1. Website-Baukästen und Hosting-Dienste, bei denen jede Subdomain eine eigene Website ist, etwa Blogs auf substack.com oder wixsite.com.
2. Institutionelle Dachdomains, bei denen jede Subdomain eine eigene öffentliche Stelle ist, etwa nih.gov, europa.eu oder admin.ch.

Zonen wie gouv.fr oder gov.uk gelten in dieser Liste als Endungen, daher bleiben impots.gouv.fr und service-public.gouv.fr zwei Websites. Eine alte Adresse, die auf eine neue weiterleitet, wird mit ihr zusammengeführt (service-public.fr mit service-public.gouv.fr), und verfolgte Plattformen bündeln ihre Adressen: twitter.com und x.com zählen als Twitter/X.

Ein Nebeneffekt: Belegt eine Antwort dasselbe Unternehmen mit zwei Subdomains einer Website, zählt die zusammengeführte Zeile der Domain-Rangliste beide, während die Plattformzahlen die Plattform nur einmal zählen.

Die Fragen laufen jede Woche; die Website wird mit einem monatlichen Datenstand aktualisiert, dessen Datum auf der Website angezeigt wird. Jeder Stand fügt den letzten Monat hinzu, ohne die Historie zu löschen: Gibt es zwei Fassungen eines Monats, gilt die mit mehr Antworten, sodass ein unvollständiger Monat nie einen vollständigen ersetzt.

Eine Änderung der Methode, etwa eine neue Regel zur Zusammenführung, gilt ab dem nächsten Stand für alle Seiten, frühere Monate eingeschlossen, soweit ihre Summen es zulassen.

Zusammengestellt werden die Daten von Thibault Besson-Magdelain, Gründer von Sorank. Alle Summen hinter den Diagrammen stehen in einer einzigen Datei, data.json, im Stammverzeichnis von data.sorank.com: Domain- und Markenranglisten gesamt und pro Modell, monatliche Plattformreihen, Antwortsummen nach Monat, Modell und Sprache sowie die Aufteilung nach Branchen. Zahlen und Raten, sonst nichts.

• Keine Vollerhebung der KI-Nutzung. Die Daten zeigen, welche Quellen KI-Assistenten zu Unternehmen und Märkten zitieren, nicht, was die Allgemeinheit sie fragt, und Branchen mit mehr verfolgten Websites wiegen schwerer.
• Stark französisch geprägt. Die Gesamtzahlen neigen zu Quellen, die auf französischsprachigen Märkten zählen; Englisch beruht auf einer kleineren Basis, für andere Sprachen gibt es keine. Auf den deutschsprachigen Raum lassen sich die Ergebnisse nicht ohne Weiteres übertragen.
• Modelle ändern sich. Die Anbieter veröffentlichen neue Versionen und passen ihre Suchfunktionen an. Die Zahlen sind nach Assistent gruppiert, nicht nach Version: Ein Knick in einer Kurve kann ebenso von einer neuen Modellversion wie vom Web kommen.
• Antworten schwanken. Dieselbe Frage, zweimal gestellt, kann andere Unternehmen und andere Quellen liefern. Die Menge gleicht das aus, doch enge Ausschnitte (ein Modell, eine Branche, ein Monat) schwanken stärker.
• API-Antworten, ungeprüfte Adressen. Die öffentlichen Chat-Apps können mit ihren eigenen Einstellungen andere Seiten zitieren. Zitierte Adressen werden nicht einzeln geprüft: Eine Seite kann defekt sein oder nicht das enthalten, was das Modell ihr zuschreibt.