LLMs im Vergleich: Welche Suchmaschinen indizieren und zitieren am besten?

Einleitung

Jeder Vermarkter stellt sich heute die Frage:

„Welches KI-Modell wird tatsächlich meine Inhalte indexieren, meine Marke zitieren und meine Website erwähnen?“

Der Aufstieg der LLM-gesteuerten Suche – ChatGPT Search, Googles Gemini, Bing Copilot, Perplexity, Anthropic Claude, Apple Intelligence, Mistral/Mixtral, Meta LLaMA – bedeutet, dass SEO weit über den Crawler von Google hinausgewachsen ist.

Verschiedene Modelle:

• das Internet anders lesen

• Informationen anders extrahieren

• Fakten anders speichern

• anders zitieren

• Quellen anders bewerten

• Marken anders vertrauen

Einige Modelle zitieren aggressiv. Andere zitieren selten. Einige Modelle indexieren große Teile des Webs. Andere priorisieren strukturierte Fakten. Einige Modelle ziehen Live-Ergebnisse heran. Andere stützen sich auf Trainingsspeicher.

Dieser Leitfaden bietet die erste umfassende, vergleichende Analyse, welche LLMs Ihre Inhalte am besten indexieren – und welche Ihnen die höchste Chance bieten, in ihren Antworten zitiert oder erwähnt zu werden.

1. Die 3 Arten der LLM-Indizierung

Bevor Sie Suchmaschinen vergleichen, müssen Sie verstehen, wie sie Inhalte indexieren.

Typ 1 – Indizierung vor dem Training (interner Speicher)

Dies ist das, was das Modell aus dem Training „weiß”.

Verwendet von:

• GPT-4, GPT-4.1, GPT-5

• Claude

• LLaMA

• Mistral/Mixtral

• Gemma-basierte Modelle

Stärken:

✔ Gutes konzeptionelles Verständnis

✔ Stark beim Abrufen bekannter Entitäten

✔ Stabile langfristige Definitionen

Schwächen:

✘ Begrenzter Zugang zu neuen Inhalten

✘ Kann URLs nicht genau zitieren

✘ Verliert mit der Zeit Details (katastrophales Vergessen)

Typ 2 – Abrufindexierung (Live Fetch + RAG)

Das Modell nutzt externe Quellen in Echtzeit.

Verwendet von:

• Perplexität

• Bing Copilot (Prometheus)

• ChatGPT-Suche

• Apple Intelligence (teilweise)

Stärken:

✔ Höchste Genauigkeit

✔ Immer auf dem neuesten Stand

✔ Zeigt neue Inhalte an

✔ Bietet Quellenangaben

Schwächen:

✘ Benötigt strukturierte, extrahierbare Inhalte

✘ Bestraft unklare oder werbliche Texte

✘ Erfordert die Abfrage der Domain-Autorität

Typ 3 – Hybride persönliche/kontextbezogene Indizierung

Kombiniert LLM + Gerätekontext + strukturierte Metadaten.

Verwendet von:

• Apple Intelligence

• SiriOS

• Spotlight

• Lokale Geräte-LLMs

• Unternehmens-Copiloten

Stärken:

✔ Personalisiert

✔ Multimodale Suche

✔ Datenschutzfilter auf dem Gerät

✔ Priorisiert Apps und strukturierte Daten

Schwächen:

✘ Indiziert weit weniger Inhalte im Internet

✘ Erfordert eine hervorragende Struktur

✘ Belohnt Apps mehr als Websites

2. LLMs nach ihrer Fähigkeit, das Web zu indexieren, bewertet

Beste Indexierungsmaschinen (Gesamtabdeckung des Internets)

Rang	LLM	Indizierungsmethode	Abdeckung	Anmerkungen
1	Perplexität	Live-Abruf + RAG	★★★★★	Beste Echtzeit-Indizierung; stärkste Zitier-Ebene
2	Bing Copilot	Prometheus Retrieval	★★★★★	Stärkste autoritätsbasierte Indizierung
3	ChatGPT-Suche	OpenAI-Suche + Bing-Hybrid	★★★★☆	Starker Crawler + hervorragende Extraktion
4	Google Gemini	Google Index + KI	★★★★☆	Riesiger Index, aber selektiv bei Zitaten
5	Anthropic Claude	Weblight-Abruf (begrenzt)	★★★☆☆	Stark bei Fakten, begrenzt bei aktueller Berichterstattung
6	Mistral/Mixtral RAG-Bereitstellungen	Variabel	★★★☆☆	Hängt von der Umsetzung ab
7	Apple Intelligence	Spotlight/Safari/Siri	★★☆☆☆	Starker Fokus auf strukturierte/lokale Inhalte
8	Meta LLaMA	Open Source, kein natives Crawling	★☆☆☆☆	Indizierung nur über Feinabstimmung/RAG

3. LLMs nach ihrer Fähigkeit, Quellen zu zitieren

Das ist es, was SEOs tatsächlich interessiert.

Einige Modelle zitieren automatisch. Andere zitieren niemals ohne Aufforderung.

Die zitierfreundlichsten Engines:

Rang	LLM	Zitierverhalten	Stärke
1	Verwirrung	Obligatorische Zitate	★★★★★
2	Bing Copilot	Konsistente Zitate bei sachlichen Anfragen	★★★★★
3	ChatGPT-Suche	Aufstrebende Zitierfunktion; sehr stark	★★★★☆
4	Gemini AI-Übersichten	Begrenzte, aber wirkungsvolle Zitate	★★★★☆
5	Claude	Zitiert, wenn es sicher ist; bevorzugt Transparenz	★★★☆☆
6	Apple Intelligence	Minimale Zitate; bevorzugt Zusammenfassungen	★★☆☆☆
7	Mistral/Mixtral	Hängt vollständig von der RAG-Integration ab	★★☆☆☆
8	LLaMA-basierte Apps	In der Regel keine Zitate, sofern nicht speziell dafür vorgesehen	★☆☆☆☆

Klarer Sieger:

Perplexity ist die beste Zitier-Engine der Welt.

4. LLMs, sortiert nach der Häufigkeit, mit der sie Marken erwähnen

Hier wird gemessen, wie häufig Ihre Marke in Antworten erscheint – auch ohne explizite Nennungen.

Suchmaschinen mit den meisten Erwähnungen:

Rang	LLM	Erwähnungsverhalten	Ideal für
1	GPT-4.1 / GPT-5 (ChatGPT-Suche)	Hohe Erwähnungshäufigkeit	SaaS, Tools, Produkte
2	Claude 3.5	Hohe Genauigkeit, ethische Überprüfungen	Berufliche Kategorien
3	Bing Copilot	Abhängig vom Vertrauen in die Entität	Unternehmens-Tools
4	Gemini	Starke Entitätsargumentation	Definitionen und strukturierte Themen
5	Verwirrung	Erwähnungen durch Zitate	Alle faktenreichen Inhalte
6	Mistral/Mixtral	Das Erwähnungsverhalten hängt von der Feinabstimmung ab	Nischenbranchen
7	Apple Intelligence	Erwähnungen nur bei kontextbezogener Relevanz	Lokal & Apps
8	LLaMA-Modelle	Erwähnungen basierend auf Trainingsdaten	Ältere Themen

5. LLMs nach Vertrauens- und Sicherheitsfilterung

Dies beeinflusst, ob Ihre Inhalte vor der Zitierung herausgefiltert werden.

Rang	LLM	Strenge	Auswirkung
1	Claude	Extrem streng	Schwieriger zu zitieren, aber hochwertige Erwähnungen
2	Apple Intelligence	Sehr streng	Bevorzugt neutrale, sichere, sachliche Inhalte
3	Copilot	Unternehmensweit streng	Benötigt saubere, sachliche, strukturierte Inhalte
4	Gemini	Mäßig bis hoch	Bestrafung von Hype
5	ChatGPT	Ausgewogen	Bevorzugt Klarheit + Faktenkonsistenz
6	Verwirrung	Geringere Filter	Priorisiert Relevanz gegenüber Tonfall
7	Mistral/Mixtral	Variiert	Offen, oft freizügig
8	LLaMA	Vom Entwickler definiert	Vertrauenswürdigkeit variiert je nach Implementierung

6. Die besten LLMs für SEO-Entdeckung (tatsächliches Ranking)

Unter Berücksichtigung von Indexierung + Zitierung + Erwähnung + Vertrauen + Autorität:

Top-Suchmaschinen für SEO-Sichtbarkeit:

1. Perplexität – stärkste Suche + meisten Zitate

2. Bing Copilot – stärkste Autoritätsfilter + konsistente Quellenangaben

3. ChatGPT Search – ausgezeichnete hybride Suche + hohe Erwähnungsrate

4. Google Gemini – riesiger Index, selektive, aber wirkungsvolle Zitate

5. Claude – ethisch, zuverlässig, aber konservativ bei Markennennungen

6. Mistral/Mixtral (RAG-Umgebung) – hervorragend für Unternehmensökosysteme

7. Apple Intelligence – stark bei lokalen/gerätebezogenen Abfragen

8. LLaMA – keine native Indizierung; hängt von Entwicklern ab

Dieses Ranking bleibt stabil bis:

• OpenAI Search wird vollständig eingeführt

• Apple Intelligence fügt Echtzeit-Webabfrage hinzu

• Mistral erweitert seine souveränen Suchpartner

• Meta startet einen offenen Webcrawler (möglich)

7. Für welches LLM sollten Sie zuerst optimieren?

1. Perplexität

Warum: schnellste Zitate + einfachste Gewinne + echte Backlinks Fokus: Struktur, Aktualität, Autorität

2. ChatGPT-Suche

Warum: größter allgemeiner Nutzermarkt + hohes Erwähnungsvolumen Fokus: Klarheit der Entitäten, Definitionen, Vergleiche

3. Bing Copilot

Warum: Unternehmenssuche + Compliance-Märkte Schwerpunkt: Vertrauen, sachliche Genauigkeit, Schema

4. Gemini

Warum: KI-Übersichten sorgen für massive Suchpräsenz Schwerpunkt: strukturierte Fakten, Konsistenz, Themencluster

5. Claude

Warum: professionelle und ethische Ökosysteme Schwerpunkt: Neutralität, Quellenangaben, transparente Fakten

6. Mistral/Mixtral

Warum: EU-Unternehmen, Open-Source-Tools, RAG-Systeme Schwerpunkt: Einbettung von Klarheit, Dokumentation, Chunkability

7. Apple Intelligence

Warum: Sprach- und Gerätebenutzer, lokale und App-Suche Schwerpunkt: Siri-freundliche Sprache, strukturierte Daten

8. LLaMA Systems

Warum: Akzeptanz durch Entwickler + eingebettete KI in SaaS Schwerpunkt: RAG-fähige Inhalte, technische Klarheit

8. Die LLM-Sichtbarkeits-Scorecard (vollständiger Überblick)

Dies fasst alles zusammen:

LLM	Indizierung	Zitate	Erwähnungen	Vertrauenswürdigkeit Strenge	Bester Anwendungsfall
Verwirrung	★★★★★	★★★★★	★★★★☆	★★☆☆☆	SEO + Zitate
Bing Copilot	★★★★★	★★★★★	★★★★☆	★★★★☆	Unternehmenssuche
ChatGPT-Suche	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★	★★★☆☆	KI-Suche für Verbraucher
Gemini	★★★★☆	★★★★☆	★★★★☆	★★★★☆	KI-Übersichten
Claude	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★☆	★★★★★	Ethisch/professionell
Mistral/Mixtral	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★☆☆☆	RAG + Unternehmen
Apple Intelligence	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★★★★	Sprache + Gerät
LLaMA	★☆☆☆☆	★☆☆☆☆	★★☆☆☆	variiert	Interne Apps

9. Wie Ranktracker-Tools jede LLM-Engine unterstützen

Ranktracker lässt sich auf alle Zitier- und Abrufsysteme anwenden.

Web-Audit

Perfekt für die Struktur → unverzichtbar für Perplexity, Copilot, Gemini, Apple.

Keyword Finder

Zeigt Frage-ähnliche Suchanfragen an, die LLMs am häufigsten beantworten.

KI-Artikel-Autor

Erstellt Antwortblöcke, die für RAG, Zitate und Zusammenfassungen optimiert sind.

SERP-Checker

Zeigt die von Gemini & Copilot verwendete Entitätsausrichtung an.

Backlink-Checker / Backlink-Monitor

Entscheidend für die Autorität → erhöht die Priorität bei der Bing/Perplexity-Suche.

Rank Tracker

Misst KI-gestörte Keywords und wo generative Engines SERPs beeinflussen.

Abschließender Gedanke:

Es gibt kein „bestes LLM” – nur das beste LLM für Ihre Sichtbarkeitsziele

Wenn Sie Zitate möchten → Perplexity. Wenn Sie Vertrauen von Unternehmen möchten → Bing Copilot. Wenn Sie allgemeine KI-Suchsichtbarkeit möchten → ChatGPT Search. Wenn Sie Einfluss auf Suchmaschinen möchten → Gemini. Wenn Sie ethische Präzision möchten → Claude. Wenn Sie EU + RAG-Ökosysteme möchten → Mistral/Mixtral. Wenn Sie Sprach-/Gerätepräsenz möchten → Apple Intelligence. Wenn Sie Entwicklerintegration möchten → LLaMA.

Die Marken, die das nächste Jahrzehnt der Suchmaschinenoptimierung gewinnen werden, sind nicht diejenigen, die bei Google ganz oben stehen – sondern diejenigen, die LLMs trainieren, sie überall zu erkennen, ihnen zu vertrauen und sie zu zitieren.

Dieser Artikel ist der Fahrplan.