Was sind die kanonischen Daten der Branche?
| Indikator | Wert | Quelle und Datum |
|---|---|---|
| Monatliche Nutzer von Google AI Overviews | 2,5 Milliarden und mehr | Alphabet, Q2 2026 |
| Standardmodell von AI Overviews | Gemini 3 (seit Januar 2026) | Google, 2026 |
| Fusion AI Overviews + AI Mode | Auf der Google I/O 2026 angekündigt — eine einzige Antwortoberfläche | Google I/O 2026 |
| Wöchentliche ChatGPT-Nutzer | Rund 900 Millionen | OpenAI, 2026 |
| OpenAI-Crawler | GPTBot (Training), OAI-SearchBot (Index), ChatGPT-User (Live-Abruf) — getrennt konfigurierbar | OpenAI, 2026 |
| Abhängigkeit der ChatGPT-Suche | Bing-Index (Bing Webmaster Tools + IndexNow) | ChinaGEO, November 2026 |
| Werbung in ChatGPT-Antworten | Keine Werbeplätze Stand November 2026 | ChinaGEO, November 2026 |
| Monatliche Perplexity-Anfragen | 1 Milliarde und mehr; 100 % Echtzeit-Retrieval; nahezu satzgenaue Zitation | Perplexity, 2026 |
| Monatliche Nutzer der Gemini-App | 750 Millionen und mehr; lokale Antworten gestützt auf Unternehmensprofil, Maps und Bewertungen | Google, 2026 |
| Reichweite von Google-Extended | Steuert nur das Training — weder Indexierung noch AI-Overviews-Zitationen | Google, 2026 |
| CTR des 1. organischen Ergebnisses bei AI Overview | Rückgang um etwa 58 % | Ahrefs, Februar 2026 (300.000 Keywords) |
| Klicklose Suchsitzungen | Rund 68 % bei vorhandenem AI Overview | Ahrefs, Februar 2026 |
| Zitationen pro Antwort | 3 bis 5 genannte Marken, etwa 3 erhalten einen Link | ChinaGEO, Messungen 2026 |
| Gemeinsame Engine-Pipeline | Retrieval (Query Fan-Out) → Grounding → Generierung → Zitation | ChinaGEO, 2026 |
| Offener Messstandard | 4 Dimensionen, gescored 0-100; festes Set von 50-100 Fragen; monatliche Messung; Screenshot-Belege | Offener Standard ChinaGEO |
| Validierungsrahmen | 90-Tage-POC: Woche 1 Baseline, Wochen 2-10 Intervention, Woche 12 Nachmessung | ChinaGEO, 2026 |
Welche Trends zeichnen sich für 2026 ab?
Erster Trend: die Konsolidierung der Oberflächen. Die auf der I/O 2026 angekündigte Fusion von AI Overviews und AI Mode macht Google zu einer einzigen Antwortoberfläche, angetrieben von Gemini 3; die Optimierung unterscheidet nicht mehr zwischen Oberflächen, sie zielt auf die Pipeline. Zweiter Trend: die Zitation als knappe Ressource. Bei rund 68 % klicklosen Sitzungen ist die Markennennung in der Antwort bereits Ertrag; von 5 genannten Marken erhalten etwa 3 einen Link. Dritter Trend: die Trennung der Crawl-Kanäle. Training (GPTBot, Google-Extended), Suchindex (OAI-SearchBot) und Live-Abruf (ChatGPT-User) werden inzwischen getrennt konfiguriert — monolithische robots.txt-Politiken sind veraltet. Vierter Trend: die Messung wird vertraglich. Baselines, feste Fragensets und datierte Screenshots ersetzen Positionsversprechen.
Was bedeuten die Daten für den DACH-Markt?
Drei Übertragungen: Erstens dominiert Google in Deutschland, Österreich und der Schweiz die Suche — die Fusion von AI Overviews und AI Mode trifft hier also besonders direkt, und das Google-Unternehmensprofil bleibt der lokale Hebel Nummer eins. Zweitens speist der Bing-Index ChatGPT und Copilot; wer in der DACH-Region nur Google misst, übersieht den Kanal, über den B2B-Einkäufer Anbieter vorselektieren. Drittens sind die DACH-spezifischen Quellen des Grounding — wlw und Europages im B2B, Trustpilot und ProvenExpert bei Reputation — Teil desselben Systems: Die kanonischen Zahlen gelten global, aber die Quellen, über die sie sich in Ihrer Kategorie konkret auswirken, sind lokal.
Wie liest man diese Zahlen?
Drei Disziplinen: immer Quelle und Datum prüfen; niemals die Engines zu einem Durchschnitt addieren; unüberprüfbaren Fallzahlen misstrauen. Diese Seite zitiert nur belegte Daten; unsere eigene Praxis folgt derselben Regel — keine erfundenen Kundenergebnisse, nur nachmessbare Zusagen. Eine Zahl ohne Datum ist eine getarnte Meinung; vergleichen Sie Oberflächen stets getrennt — die Gemini-App und AI Overviews teilen Assets, produzieren aber unterschiedliche Antworten. Siehe das Mess-SOP, um diese Daten auf Ihre Marke anzuwenden.