Brand Search und KI-Performance: Was Ihre Marken-Suchanfragen über Ihre KI-Sichtbarkeit verraten

Die Conversion-Messung scheitert schon an der ersten Stufe: Der Besuch wird nicht als KI-Besuch erkannt. Dafür gibt es vier Gründe.

• Uneinheitliche Kennzeichnung – ChatGPT hängt an viele Quellenlinks den Parameter utm_source=chatgpt.com. Andere Assistenten tun das nicht oder nicht durchgängig.
• Apps ohne Referrer – Wer in einer KI-App auf einen Link tippt, landet oft ohne Herkunftsangabe im Browser. Die Webanalyse zählt den Besuch als „direkt“.
• Googles KI-Antworten – Klicks aus AI Overviews und dem AI Mode laufen als gewöhnliche Google-Suche ein. Der Kanal „AI Assistant“, den Google Analytics seit Mai 2026 mitbringt, erfasst sie nicht.
• Empfehlungen ohne Link – Nennt die KI nur Ihren Namen, gibt es nichts zu klicken und nichts zu messen.

Selbst die Gegenseite ist unzuverlässig: In unseren Logfiles waren 44 % der Anfragen, die sich als KI-Bot ausgaben, gar nicht echt. Die Details stehen in unserem Praxistest zur llms.txt.

Wie groß die Lücke ist, zeigen die Logfiles von www.seotrust.de für die Zeit vom 31. August bis zum 12. Oktober 2026. Unseren Beitrag zu den AI Overviews in Deutschland hat ChatGPT in diesen sechs Wochen 191-mal abgerufen, um eine Nutzerfrage zu beantworten. Als Klick aus ChatGPT erkennbar waren auf derselben Seite 16 Aufrufe.

Über die gesamte Website zählten wir 41 Seitenaufrufe mit ChatGPT-Kennung. 40 davon kamen ohne Referrer an – ohne den Parameter in der Adresse wären sie als Direktzugriffe verbucht worden. Von Claude kam ein erkennbarer Besuch, von Perplexity, Gemini und Copilot keiner.

Zwei Einschränkungen gehören dazu: Nicht jeder Abruf steht für einen interessierten Menschen, denn auch Monitoring-Tools stellen Fragen an ChatGPT. Und ein einzelner Server ist keine Studie. Die Größenordnung ist trotzdem deutlich: Die KI liest weit häufiger mit, als die Webanalyse Besuche ausweist.

Was passiert mit den Empfehlungen, die nicht als Klick ankommen? Ein großer Teil nimmt den Umweg über Google. Der Nutzer liest in der KI-Antwort einen Namen, wechselt in den Browser und sucht danach.

Similarweb hat dieses Verhalten im Juni 2026 mit Paneldaten untersucht. Wer von ChatGPT eine Marke empfohlen bekam, besuchte deren Website in den folgenden sieben Tagen mit 2,5-fach höherer Wahrscheinlichkeit. 55,9 % dieser Besuche kamen über die Suche und nicht über einen Klick in der KI (Similarweb: The Downstream Impact of AI Visibility).

Die Studie beschränkt sich auf Desktop-Nutzer in den USA und auf große Verbrauchermarken aus drei Branchen. Auf einen deutschen B2B-Anbieter lässt sie sich nicht eins zu eins übertragen, die Richtung ist aber eindeutig. In der Webanalyse erscheint ein solcher Besuch als Google-Traffic oder als Direktzugriff. Die KI, die ihn ausgelöst hat, taucht nirgends auf.

Daraus folgt unsere Arbeitsthese für das vierte Quartal 2026: Solange KI-Klicks nicht sauber messbar sind, ist die Brand Search der beste verfügbare Näherungswert für die Wirkung Ihrer KI-Sichtbarkeit. Wer in KI-Antworten häufiger genannt wird, sollte das an steigenden Marken-Impressionen in der Google Search Console sehen.

Umgekehrt gilt: Sinken die Suchanfragen nach Ihrer Marke über mehrere Monate, ist das ein Warnsignal. Entweder wird Ihre Marke in KI-Antworten zu selten genannt, oder die Nennung bleibt nicht hängen. Drei Regeln helfen bei der Auswertung:

• Impressionen statt Klicks – KI-Übersichten beantworten viele Marken-Fragen direkt auf der Ergebnisseite. Die Klicks sinken dann, obwohl das Interesse gleich bleibt.
• Trend statt Einzelwert – Entscheidend ist die Entwicklung über mindestens drei Monate, am besten im Vorjahresvergleich.
• Sondereffekte abziehen – Kampagnen, Messen, Presseberichte und die Saison bewegen die Brand Search ebenfalls.

Ein Rückgang der Brand Search bedeutet nicht automatisch, dass Ihre KI-Performance schlecht ist. Ein Teil der Marken-Suchanfragen wandert selbst in die KI. Wer früher „Firma X Erfahrungen“ oder „Firma X seriös“ gegoogelt hat, stellt diese Frage heute oft direkt an ChatGPT oder liest die Antwort in Googles KI-Übersicht.

Ein fiktives Rechenbeispiel zeigt den Effekt. Die Suchanfragen nach dem reinen Markennamen steigen im Vorjahresvergleich um 10 % – ein gutes Zeichen. Die Kombinationen mit „Erfahrungen“ und „seriös“ brechen dagegen um 42 und 50 % ein. In der Summe steht ein Minus von 2,5 %. Wer nur die Gesamtzahl betrachtet, sieht eine schwächelnde Marke. Tatsächlich wächst das Interesse, nur die Prüffragen werden woanders gestellt.

Deshalb gehört zur Kennzahl immer die Zerlegung: die reine Suche nach dem Markennamen auf der einen Seite, Marke plus Zusatz auf der anderen.

Die Analyse dauert etwa eine Viertelstunde und braucht kein zusätzliches Tool.

1. Zeitraum einstellen – im Leistungsbericht beim Datum die letzten drei Monate mit dem Vorjahreszeitraum vergleichen und die Impressionen einblenden.
2. Brand Search gesamt ansehen – seit November 2025 bietet die Search Console einen eigenen Filter für Marken-Suchanfragen. Fehlt er in Ihrer Property, filtern Sie die Suchanfragen nach Ihrem Markennamen.
3. Prüffragen herauslösen – die Suchanfragen mit einem regulären Ausdruck (Regex) filtern, zum Beispiel: marke.*(erfahrung|bewertung|seriös|test|kritik|kosten|preis|alternative). Ersetzen Sie „marke“ durch Ihren Namen samt gängiger Schreibweisen, alles in Kleinbuchstaben.
4. Reine Brand Search messen – mit dem Ausdruck ^(marke|marke gmbh|marke\.de)$. Er trifft nur Suchanfragen, die aus dem Namen allein bestehen.
5. Beide Gruppen vergleichen – notieren Sie die Veränderung zum Vorjahr für Prüffragen und reine Brand Search getrennt.

Bei kleinen Marken schwanken die Werte stark. Vergrößern Sie dann den Zeitraum auf sechs oder zwölf Monate.

Legen Sie die reine Brand Search neben Ihre KI-Sichtbarkeit, also die Häufigkeit, mit der Ihre Marke in KI-Antworten genannt wird. Es ergeben sich vier Fälle:

• Sichtbarkeit steigt, Brand Search steigt – Ihre Strategie wirkt. Kurs halten und ausbauen.
• Sichtbarkeit steigt, Brand Search sinkt oder stagniert – Sie werden genannt, aber nicht empfohlen, oder der Name bleibt nicht hängen. Prüfen Sie, in welchem Zusammenhang die KI Sie erwähnt.
• Sichtbarkeit sinkt, Brand Search hält oder steigt – Ihre Marke trägt noch, der Nachschub fehlt. Jetzt in Inhalte und Erwähnungen investieren.
• Beides sinkt – Handlungsbedarf. Die KI-Strategie gehört auf den Prüfstand.

Sinken nur die Prüffragen mit „Erfahrungen“ oder „seriös“, während die reine Brand Search hält, ist das kein Alarmzeichen. Dann lohnt ein Blick darauf, was die KI auf diese Fragen über Sie antwortet.

Die Brand Search ist ein Näherungswert, kein Beweis. Belastbar wird das Bild erst mit weiteren Messpunkten:

• ChatGPT-Segment in der Webanalyse – Besuche mit utm_source=chatgpt.com getrennt auswerten, samt Conversions.
• Direktzugriffe auf Unterseiten – niemand tippt eine lange Adresse von Hand ein. Steigen direkte Einstiege auf tiefe Seiten, steckt oft ein Link ohne Referrer dahinter.
• Die Frage im Formular – „Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?“ mit der Antwortoption „KI-Assistent“ liefert die direkteste Zuordnung.
• KI-Sichtbarkeit – regelmäßig prüfen, bei welchen Fragen Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity und Googles KI-Antworten genannt wird.
• Logfiles – Abrufe durch ChatGPT-User und ähnliche Bots zeigen, welche Seiten die KI für Antworten heranzieht.

Wie Sie diese Werte in ein Berichtswesen überführen, beschreibt unser Beitrag zu SEO-Reporting und KPIs.

Solange Links aus KI-Antworten nicht zuverlässig gesetzt und nicht zuverlässig gekennzeichnet werden, führt der Weg vom Chatfenster zu Ihrer Website häufig über die Google-Suche nach Ihrem Namen. Die Brand Search gehört deshalb in jedes Reporting zur KI-Sichtbarkeit – zerlegt in reine Marken-Suchanfragen und Prüffragen und immer im Vorjahresvergleich gelesen.

Als SEO- und KI-Agentur werten wir diese Zahlen für Sie aus und zeigen, wo Ihre Generative Engine Optimization ansetzen sollte.