Immer häufiger kursieren Auswertungen mit Titeln wie „Diese Medien werden am häufigsten von KI-Chatbots zitiert“. Die Botschaft klingt verlockend einfach. Doch wer genauer hinschaut, erkennt: Solche Rankings bilden keine belastbare Realität ab. 

KI-Citation-Rankings bedienen das Bedürfnis nach Orientierung in einem komplexen, sich schnell verändernden Feld. Doch sie vermitteln eine Scheinsicherheit, die strategisch in die Irre führen kann. Die Variabilität von KI-Systemen, die Intransparenz der Trainingsdaten und die hohe Veränderungsdynamik machen jede generische Rangliste zu einer fragilen Momentaufnahme. Erfahre, warum das so ist und was stattdessen sinnvoll wäre.

Einige Analysen und Rankings wie diese stehen in GEO-Kreisen zur Diskussion (Anmerkung der Redaktion).

Welche Quellen zitieren AI Overviews, ChatGPT und Co.?

70.000 LLM-Antworten analysiert

Warum KI-Citation-Rankings nicht belastbar sind

Jedes Ranking, das die Zitationshäufigkeit von Medien in KI-Systemen misst, basiert auf einem definierten Set an Prompts. Das klingt zunächst nach einer nachvollziehbaren Methode. Das Problem: Andere Prompts führen zu anderen Quellen. Bereits kleine Veränderungen in der Formulierung einer Anfrage können dazu führen, dass ein KI-System völlig unterschiedliche Medien als Quelle heranzieht. Mehr noch: Selbst identische Prompts liefern bei wiederholter Eingabe nicht zwingend dieselben Ergebnisse. KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity arbeiten mit stochastischen Verfahren – das heißt, ihre Antworten unterliegen einer natürlichen Varianz. Wer heute eine Anfrage stellt und morgen dieselbe Anfrage wiederholt, kann unterschiedliche Quellen zurückbekommen.

Hinzu kommt, dass unterschiedliche KI-Systeme grundsätzlich unterschiedlich zitieren. ChatGPT greift auf andere Datengrundlagen zurück als Perplexity, das stärker auf Echtzeit-Websuche setzt. Gemini wiederum ist eng mit der Google-Infrastruktur verknüpft. Eine Auswertung, die sich auf ein einzelnes System beschränkt, sagt wenig über die KI-Sichtbarkeit insgesamt aus. Ein weiterer oft übersehener Faktor: Personalisierung. Je nach Account-Status, Standort und bisherigem Nutzungsverhalten können KI-Systeme unterschiedliche Quellen priorisieren. Auch das macht jede vermeintlich objektive Rangliste zu einem Produkt sehr spezifischer Rahmenbedingungen.

Die Blackbox-Trainingsdaten: Häufig zitiert heißt nicht strategisch relevant

KI-Systeme basieren auf Trainingsdaten, deren genaue Zusammensetzung nicht öffentlich dokumentiert ist. Es ist davon auszugehen, dass bestimmte Medienhäuser und Plattformen in diesen Datensätzen stärker repräsentiert sind als andere, sei es durch Lizenzvereinbarungen oder durch die schiere Menge an verfügbarem Content. Diese Trainingsdaten beeinflussen, welches Wissen ein Modell grundsätzlich „gelernt“ hat.

Davon zu unterscheiden sind die sogenannten Grounding-Quellen: Wenn ein KI-System eine konkrete Antwort generiert, greift es häufig in Echtzeit auf externe Quellen zu, etwa über Websuchen oder angebundene Datenbanken. Welche Quellen dabei herangezogen und zitiert werden, hängt nicht allein von den Trainingsdaten ab, sondern von Faktoren wie der Suchanfrage, dem thematischen Kontext und der Verfügbarkeit aktueller Inhalte.

Wenn ein Medium in KI-Antworten häufig als Quelle auftaucht, kann das also unterschiedliche Gründe haben: eine starke Präsenz in den Trainingsdaten, eine hohe Auffindbarkeit als Grounding-Quelle oder beides. Das sagt jedoch wenig darüber aus, ob dieses Medium für eine bestimmte Marke, ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Zielgruppe strategisch relevant ist.

Für Kommunikations- und Marketing-Verantwortliche bedeutet das: Eine hohe Zitationsrate eines Mediums in einem generischen Ranking liefert keinen belastbaren Hinweis darauf, ob eine Platzierung dort die eigene KI-Sichtbarkeit tatsächlich verbessert. Entscheidend ist vielmehr, welche Grounding-Quellen die KI-Systeme im konkreten thematischen Kontext heranziehen, und das variiert erheblich.

Momentaufnahme statt Benchmark: Warum sich KI-Rankings schnell überholen

KI-Systeme entwickeln sich in einem Tempo weiter, das statische Rankings innerhalb weniger Wochen obsolet machen kann. Die Anbieter:innen optimieren kontinuierlich ihre Algorithmen, passen die Quellengewichtung an und implementieren neue Mechanismen zur Spam-Erkennung. Ein konkretes Beispiel: Seit Februar 2026 liefern die Bing Webmaster Tools erstmals Daten zu KI-generierten Suchergebnissen. Das neue AI Performance Dashboard zeigt, wie häufig Inhalte einer Website in KI-generierten Antworten als Quelle zitiert werden – und zwar über Microsoft Copilot, KI-generierte Zusammenfassungen in Bing und ausgewählte Partner:innen-Integrationen hinweg. Damit ist Microsoft aktuell das einzige Großunternehmen, welches überhaupt strukturierte Performance-Daten bereitstellt.

Google liefert bislang keinerlei vergleichbare Daten zur Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten, und auch ChatGPT als derzeit größtes KI-System bietet Marken keine Möglichkeit, ihre Zitationshäufigkeit oder Sichtbarkeit systematisch auszuwerten. Das zeigt, wie fragmentiert die Datenlage aktuell ist und wie wenig eine einzelne Momentaufnahme über langfristige Entwicklungen aussagt. Darüber hinaus reagieren KI-Systeme zunehmend auf Manipulationsversuche. Strategien, die heute zu einer hohen Zitationsrate führen, können morgen durch algorithmische Anpassungen wirkungslos werden. Wer seine Strategie auf ein statisches Ranking aufbaut, riskiert, einem flüchtigen Zustand hinterherzulaufen.

Was stattdessen sinnvoll ist: KI-Sichtbarkeit strategisch und individuell messen

Statt sich an generischen Medienlisten zu orientieren, sollten Kommunikations- und Marketing-Verantwortliche einen individuellen Ansatz verfolgen. Die folgenden vier Maßnahmen bieten hierfür eine belastbarere Grundlage:

1. Sichtbarkeit im eigenen Themen-Cluster priorisieren

Die entscheidende Frage lautet nicht: „Welches Medium wird am häufigsten zitiert?“ Sondern: „Welche Quellen zitieren KI-Systeme, wenn es um mein Thema geht?“ Dieser Perspektivwechsel ist fundamental. Denn die Quellen, die in einem generischen Ranking oben stehen, müssen nicht dieselben sein, die im Kontext deiner Branche oder deiner Expertise relevant sind.

2. Individuelles Prompt Monitoring aufsetzen

Definiere Prompts, die für dein Unternehmen, deine Marke und dein Themenfeld tatsächlich relevant sind, und nutze spezialisierte Monitoring Tools, um deren Ergebnisse systematisch und automatisiert über verschiedene KI-Systeme hinweg zu tracken. Lösungen wie etwa Peec AI ermöglichen es, Zitationsquellen, Markenerwähnungen und Sichtbarkeitsentwicklungen kontinuierlich zu erfassen, ohne jede Abfrage manuell durchführen zu müssen. So entsteht ein realistisches, datengestütztes Bild der eigenen KI-Sichtbarkeit – jenseits generischer Rankings. 

3. Marken- und themenspezifische Tests durchführen

Prüfe gezielt, ob und wie deine Marke in KI-Antworten auftaucht. Das umfasst sowohl direkte Markenerwähnungen als auch die Frage, welche Quellen im eigenen Themencluster dominieren. Solche Tests sollten systematisch und wiederholt durchgeführt werden, um Veränderungen über Zeit sichtbar zu machen.

4. Systemübergreifend analysieren

Beschränke dich nicht auf ein einzelnes KI-System. ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity gewichten Quellen unterschiedlich. Eine systemübergreifende Analyse gibt dir ein vollständigeres Bild und schützt vor Fehlschlüssen, die aus der Betrachtung eines einzigen Systems resultieren.

Weniger Rankings, mehr Relevanz

Wer KI-Sichtbarkeit ernst nimmt, sollte statt auf Rankings auf individuelles Monitoring, systematische Tests und eine themenspezifische Analyse setzen. Denn am Ende zählt nicht, welches Medium generell am häufigsten in KI-Antworten auftaucht, sondern welche Quellen ein KI-System im konkreten Kontext tatsächlich heranzieht und zitiert. Die entscheidende Frage lautet: Ist deine Marke in genau den Quellen sichtbar, die KI-Systeme als Grounding für die Themen und Fragen deiner Zielgruppe nutzen?

Influencer Marketing ist längst kein Social-Media-Experiment mehr. Was vor ein paar Jahren noch oft nach spontanen Kooperationen, einmaligen Postings und Trial and Error aussah, entwickelt sich zunehmend zu einem strukturierten Marketing-Kanal mit klaren Strategien, KPIs und festen Budgets. Der State of German Influencer Marketing Report 2026 zeigt deutlich: Die Branche wächst weiter – allerdings nicht mehr nur über Hype, sondern über Planung, Daten und langfristige Partner:innenschaften.

Influencer Marketing 2026: Kurzlebige Kampagnen, langfristige Kooperationen

Für die Studie haben die Performance-Marketing-Agentur MAI xpose360, der Bundesverband Influencer Marketing e.V. und HypeAuditor insgesamt 520 Marktteilnehmer:innen aus Deutschland befragt. Darunter 306 Influencer und Talent-Manager sowie 214 Vertreter:innen von Marken und Agenturen. Das Ergebnis: Influencer Marketing wird professioneller und strategischer eingesetzt. Unternehmen erhöhen ihre Budgets zwar weiterhin, allerdings nicht mehr impulsiv. Stattdessen sollen Kanäle gleichzeitig Markenbekanntheit stärken und konkrete Performance-Ziele erfüllen, etwa Traffic, Conversions oder Verkäufe.

Auch bei den Kooperationen zeigt sich diese Entwicklung. Zwar bleiben viele Kampagnen weiterhin eher kurzlebig, doch langfristige Partner:innenschaften gewinnen deutlich an Bedeutung. Laut Studie sind 42 Prozent der Kooperationen einmalige Deals, während 36 Prozent über drei bis sechs Monate laufen. Gerade vor dem Hintergrund steigender Kosten setzen viele Unternehmen zunehmend auf kontinuierliche Zusammenarbeit statt auf einzelne Kampagnen.

Im Talk mit Jessica Haltenhof und Martin Wroblewski von Social Match und We Are Era sprechen wir über die größten Influencer-Marketing-Trends 2026.

Wie viel Budget fließt ins Influencer Marketing?

Trotz wachsender Bedeutung bleibt Influencer Marketing für viele Unternehmen nur ein Teil des gesamten Online-Marketing-Mixes und selten der größte Budget-Posten. Die Studie zeigt eine relativ ausgewogene Verteilung:

• 35 Prozent der Unternehmen investieren weniger als zehn Prozent ihres Online-Marketing-Budgets in Influencer Marketing
• 40 Prozent setzen etwa zehn bis 25 Prozent dafür ein
• 25 Prozent investieren zwischen 26 und Prozent

Influencer Marketing ist zwar fest etabliert, konkurriert aber weiterhin mit anderen digitalen Kanälen wie Paid Social, Suchmaschinen-Marketing oder klassischem Content Marketing. Nur etwa ein Viertel der Unternehmen investiert mehr als ein Viertel seines Budgets in Influencer-Kampagnen.

Bei den Content-Formaten gibt es dagegen ziemlich eindeutige Gewinner:innen. Kurzvideos dominieren das Influencer Marketing 2026 klar. Ganze 90 Prozent der befragten Marktteilnehmer:innen setzen auf Short-Video-Formate, was die enorme Bedeutung von Plattformen wie TikTok, Instagram Reels oder YouTube Shorts unterstreicht. Zudem nutzen 74 Prozent der Befragten Stories, 32 Prozent User-Generated Content und 26 Prozent Longform-Videos. Livestreams, Podcasts sowie Foto-Posts und Carousels liegen jeweils bei sechzehn Prozent.

Live-Shopping-Formate werden aktuell von elf Prozent genutzt, während klassische Blogs mit fünf Prozent nur noch eine sehr kleine Rolle im Influencer Marketing spielen. Insgesamt zeigt sich also ein klarer Trend zu schnell konsumierbaren, mobilen Inhalten, ideal für den Scroll-Modus moderner Social Media Feeds.

Welche Tracking-Methoden sind besonders beliebt?

Mit der zunehmenden Professionalisierung wächst auch der Druck, den Erfolg von Influencer-Kampagnen nachvollziehbar zu machen. Unternehmen wollen wissen, welche Kooperationen tatsächlich Wirkung zeigen und welche eher nur Aufmerksamkeit erzeugen. Als Tracking-Methoden sind dabei folgende besonders beliebt:

• Tracking-Links (84 Prozent)
• Analytics Tools (78 Prozent)
• Gutscheincodes (67 Prozent)
• Creator Reportings (61 Prozent)

Deutlich seltener greifen Unternehmen auf plattforminterne Insights zurück (39 Prozent). Noch weniger verbreitet sind komplexere Modelle wie Attributionsmodelle (siebzehn Prozent) oder Online-Befragungen (elf Prozent).

Bei den wichtigsten Kennzahlen steht weiterhin das Engagement im Mittelpunkt. 71 Prozent der Befragten nennen die Engagement Rate als wichtigste KPI, gefolgt von Reichweite (60 Prozent) sowie Conversions oder Sales (58 Prozent). Trotz dieser Datenfülle bleibt der tatsächliche Return on Investment für viele Unternehmen allerdings schwer eindeutig zu bestimmen.

Die größten Wachstumsbremsen für Influencer Marketing

Trotz des positiven Gesamtbildes zeigt die Studie auch, wo es im Influencer Marketing noch hakt. Nicht überraschend nennen 80 Prozent an dieser Stelle die hohen Kosten für Kooperationen, gefolgt von fehlenden Brand Creator Fits (70 Prozent) und schwierigen Messbarkeiten beziehungsweise ROI-Nachweisen (55 Prozent). Hinzu kommen fehlende interne Ressourcen (40 Prozent).

Doch auch auf Seiten der Creator gibt es einige Pain Points. 60 Prozent wünschen sich unter anderem mehr kreative Freiheit in Kooperationen. Des Weiteren beschweren sich 35 Prozent über verspätete Bezahlungen, 47 Prozent über unklare Briefings und 44 Prozent über sehr kurzfristige Deadlines.

Wie setzt sich der Influencer-Marketing-Mix zusammen?

Marken setzen längst nicht mehr nur auf große Reichweitenstars, sondern kombinieren verschiedene Creator-Größen, um unterschiedliche Zielgruppen anzusprechen. Der durchschnittliche Mix in Kampagnen sieht aktuell so aus:

• Micro Creator (30 Prozent)
• Mid Tier Creator (22 Prozent)
• Nano Creator (20 Prozent)
• Macro Creator (15 Prozent)
• Mega Creator (neun Prozent)

Besonders kleinere Accounts spielen also eine wichtige Rolle. Sie gelten häufig als authentischer, haben engere Beziehungen zu ihren Communities und erreichen oft höhere Engagement-Raten als sehr große Influencer. Große Creator werden dagegen eher gezielt eingesetzt, wenn maximale Sichtbarkeit gefragt ist.

Zudem wird Vertrauen zum zentralen Erfolgsfaktor im Influencer Marketing: 71 Prozent der Befragten sehen Authentizität und Transparenz als wichtigsten Trend, dicht gefolgt von langfristigen Partner:innenschaften (69 Prozent). Kurzfristige Kampagnen mit einmaligen Postings verlieren damit langsam an Bedeutung. Stattdessen setzen immer mehr Marken auf kontinuierliche Kooperationen mit Creatorn, die ihre Produkte regelmäßig in authentische Inhalte integrieren. Auch Markus Kellermann, CEO von MAI xpose360 & INFLUENCER360, betont:

Der Markt wächst weiter, aber er wächst erwachsener. Wir sehen weniger Aktionismus, dafür mehr Planbarkeit, mehr Anspruch an Messbarkeit und mehr Fokus auf wiederholbare Setups. Genau darin liegt die Chance, wer Influencer Marketing 2026 sauber aufstellt, kann Brand-Wirkung und Performance gleichzeitig liefern, ohne sich auf kurzfristige Peaks zu verlassen.

Der Preis der Sichtbarkeit:
Warum viele Influencer sich am eigenen Image erschöpfen

Viele Unternehmen setzten im Marketing den Rotstift an

Der deutsche Werbemarkt war im Januar mit einem Anstieg der Brutto-Werbespendings um immerhin 0,4 Prozent gar nicht so schlecht ins neue Jahr gestartet. Doch im Februar kommt es für fast alle klassischen Vermarkter knüppeldick – und das, obwohl der Iran-Krieg erst seit März so richtig tobt.

Nein, es sind keine guten Nachrichten für die werbefinanzierten Medien, die Nielsen mit seinem aktuellen Werbetrend verkündet. Laut den Bere