Was wir aus 10.000 generativen Antworten im Jahr 2025 gelernt haben

Einleitung

Im Jahr 2025 hat die generative Suche endlich eine Schwelle überschritten. Sie ist kein Experiment mehr, sondern für Hunderte Millionen Menschen die wichtigste Art, mit Informationen zu interagieren.

Um zu verstehen, wie dieser Wandel die Suche verändert, haben wir eine der bislang größten unabhängigen GEO-Studien durchgeführt:

10.000 generative Antworten wurden über einen Zeitraum von 4 Monaten in 7 großen Suchmaschinen, 5 Suchkategorien und über 100 Marken analysiert.

Dieser Artikel fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen – was generative Suchmaschinen leisten, wie sie ihre Quellen auswählen, welche Muster sich herauskristallisiert haben, welche Marken gewinnen oder verlieren und was dies für die Zukunft der Optimierung bedeutet.

Dies ist der maßgebliche Bericht zum „Stand der generativen Antworten” für das Jahr 2025.

Teil 1: Projektübersicht – Was wir getestet haben

Bei 10.000 generativen Antworten haben wir Folgendes verfolgt:

• Inklusionshäufigkeit

• Zitiermuster

• Argumentationsverhalten

• Halluzinationstypen

• Faktenverschiebung im Laufe der Zeit

• generative Verzerrung

• multimodaler Einfluss

• Antwortstrukturen

• Entitätsklassifizierung

• Dominanz auf Kategorieebene

Die Abfragen stammten aus 5 Gruppen:

1. Informativ

Definitionen, Anleitungen, Erklärungen, Fakten.

2. Transaktional

Vergleiche, Produktauswahl, Dienstleister.

3. Markenbezogen

„Was ist X?“, „Wem gehört X?“, „X vs. Y“.

4. Multimodal

Bilder, Screenshots, Diagramme, Videos.

5. Agenten

Mehrstufige Arbeitsabläufe, Rechercheanweisungen, Fragen zur Verwendung von Tools.

Enthaltene Engines:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT-Suche

• Perplexität

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Dieser Datensatz ist die bislang klarste Momentaufnahme davon, wie KI-Antworten in der Praxis konstruiert werden.

Teil 2: Die 10 wichtigsten Erkenntnisse (Zusammenfassung)

Bevor wir uns näher mit dem Thema befassen, hier die wichtigsten Erkenntnisse:

1. Generative Antworten werden unter Verwendung sehr weniger Quellen verfasst – in der Regel 3 bis 10.

2. Die Klarheit der Entität war der stärkste Prädiktor für die Aufnahme.

3. Originaldaten wurden weitaus häufiger zitiert als alle anderen Inhalte.

4. Veraltete Seiten wurden fast ausnahmslos ausgeschlossen.

5. Kanonische Definitionen prägten die Beschreibung der Marken.

6. Multimodale Assets beeinflussten die Auswahl der Marken.

7. Halluzinationen nahmen ab, aber Fehlklassifizierungen nahmen zu.

8. Die Konsistenz über das gesamte Web hinweg hatte einen starken Einfluss auf die Vertrauensbewertung.

9. Agenten modifizierten Antworten auf der Grundlage mehrstufiger Überlegungen.

10. SERP-first-SEO-Faktoren sagten die generative Sichtbarkeit kaum voraus.

Schauen wir uns die Details genauer an.

Teil 3: Erkenntnis Nr. 1 – Modelle verwenden weit weniger Quellen als erwartet

Trotz des Abrufs von Dutzenden oder Hunderten von Seiten:

Generative Antworten werden in der Regel aus 3 bis 10 ausgewählten Quellen erstellt.

Dies gilt durchweg für:

• kurze Antworten

• lange Erklärungen

• Vergleiche

• Mehrstufige Argumentation

• Agentische Arbeitsabläufe

Wenn Sie nicht zu den 3 bis 10 Quellen gehören, die die Filterung überstehen, sind Sie unsichtbar.

Dies ist die größte Veränderung gegenüber der SERP-Ära:

Sichtbarkeit ≠ Ranking. Sichtbarkeit = Einbeziehung.

Teil 4: Erkenntnis Nr. 2 – Die Klarheit der Entität war der stärkste Prädiktor für die Sichtbarkeit

Die Marken mit der besten Sichtbarkeit in allen Suchmaschinen hatten eine gemeinsame Eigenschaft:

Die KI konnte die Frage „Was ist das?“ mit absoluter Sicherheit beantworten.

Wir haben drei Stufen der Entitätsklarheit beobachtet:

Stufe 1 – Kristallklar Konsistent, eindeutig, kanonisch. Diese Marken dominierten die generative Sichtbarkeit.

Stufe 2 – Teilweiseklar Einige Unstimmigkeiten. Diese Marken tauchten gelegentlich auf.

Stufe 3 –Mehrdeutig Widersprüchliche Beschreibungen. Diese Marken wurden fast vollständig ausgeschlossen.

Die Klarheit der Entitäten schlägt:

• Backlinks

• Domain-Bewertung

• Inhaltslänge

• Keyword-Dichte

• Domain-Alter

Sie ist der wichtigste GEO-Faktor in unserem gesamten Datensatz.

Teil 5: Erkenntnis Nr. 3 – Originaldaten übertrafen alle anderen Inhaltstypen

Generative Engines bevorzugten überwiegend:

• proprietäre Studien

• Statistiken

• Benchmarks

• Whitepapers

• Forschungsberichte

• Umfrageergebnisse

Alle Inhalte, die nirgendwo sonst existierten.

Marken mit Originaldaten hatten:

• 3–4× höhere Einbeziehungsraten

• 5× stabilere Zitate

• Nahezu kein Halluzinationsrisiko

Die Suchmaschinen wollen Beweise aus erster Hand, keine umgeschriebenen SEO-Inhalte.

Teil 6: Erkenntnis Nr. 4 – Aktualität war wichtiger als Autorität

Das war sogar für uns überraschend:

Suchmaschinen stuften veraltete Seiten konsequent herab, selbst wenn sie von Domains mit hoher Autorität stammten.

Aktualität spielte eine enorm wichtige Rolle.

Eine Seite, die in den letzten 90 Tagen aktualisiert wurde, schnitt besser ab:

• höhere DR-Konkurrenten

• längere Inhalte

• mehr verlinkte Seiten

• ältere Evergreen-Leitfäden

Modelle interpretieren Aktualität = Glaubwürdigkeit.

Teil 7: Erkenntnis Nr. 5 – Kanonische Definitionen prägen, wie KI Sie beschreibt

Wir beobachteten einen direkten Zusammenhang zwischen:

• das Format der kanonischen Seite einer Marke

• die in generativen Zusammenfassungen verwendete Formulierung

Einfache, strukturierte Definitionen tauchten zuverlässig wörtlich in den Antworten auf.

Das bedeutet:

Sie können beeinflussen, wie das generative Web Sie beschreibt –

indem Sie Ihre kanonischen Definitionen gestalten.

Dies ist die neue „Snippet-Optimierung”.

Teil 8: Erkenntnis Nr. 6 – Multimodale Assets spielten eine unerwartete Rolle

Generative Engines verwendeten zunehmend:

• Screenshots

• UI-Beispiele

• Produktbilder

• Diagramme

• Videos

als unterstützende Beweise.

Marken mit:

• einheitliches Design

• gut ausgeleuchtete Bilder

• kommentierte Grafiken

• Videodemos

traten häufiger in Erscheinung und wurden genauer beschrieben.

Visuelle Klarheit = generative Klarheit.

Teil 9: Erkenntnis Nr. 7 – Halluzinationen sind rückläufig, aber Fehlklassifizierungen nehmen zu

Halluzinationen gingen bei allen Suchmaschinen deutlich zurück.

Aber es trat ein neues Problem auf:

Fehlklassifizierung – KI ordnet Marken der falschen Kategorie zu.

Beispiele:

• Bezeichnung einer SaaS-Plattform als „Tool” statt als „Suite”

• Falsche Zuordnung von Produktstufen

• Vermischen von Wettbewerbern

• Zusammenführung der Funktionen zweier Marken

• Verwechslung der Muttergesellschaft mit dem Produkt

Diese Fehler lassen sich fast immer auf Folgendes zurückführen:

• schwache kanonische Daten

• inkonsistente Produktbezeichnungen

• veraltete Support-Seiten

Marken, die ihre Definitionen monatlich aktualisierten, wiesen deutlich geringere Fehlklassifizierungsraten auf.

Teil 10: Erkenntnis Nr. 8 – Webübergreifende Konsistenz hatte großes Gewicht bei der Auswahl

Gezielte Überprüfung:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• Soziale Profile

• Schema

• Bewertungen von Drittanbietern

gegenseitig abgeglichen.

Wenn die Fakten übereinstimmten → stieg das Vertrauen. Wenn die Fakten widersprüchlich waren → kam es zum Ausschluss.

Die konsistente Darstellung im gesamten Web war einer der fünf wichtigsten Ranking-Faktoren.

Teil 11: Erkenntnis Nr. 9 – Agentes Denken hat einigen Marken geholfen und anderen geschadet

Agentische Suchanfragen sind mehrstufige Anweisungen:

„Recherchiere X, vergleiche Anbieter, fasse Optionen zusammen und empfehle die beste.“

Wir haben Folgendes beobachtet:

Marken mit stark strukturierten Vergleichen wurden häufiger ausgewählt.

Gesucht wurden:

• Vor- und Nachteile

• Transparente Preisgestaltung

• klare Positionierung

• Anwendungsfall-Listen

• Aufschlüsselung der Funktionen

Marken, die Schwächen versteckten oder Funktionen verschleierten, wurden nicht berücksichtigt.

Teil 12: Erkenntnis Nr. 10 – SEO-Stärke sagte generative Sichtbarkeit nicht voraus

Dies ist die eindeutigste Erkenntnis von allen:

SEO-Marken mit hohem Ranking schnitten bei generativen Antworten oft schlecht ab.

Warum?

Weil generative Sichtbarkeit davon abhängt:

• Klarheit

• Konsistenz

• Autorität

• Aktualität

• Originalität

• Vertrauenswürdigkeit

• strukturierte Daten

—nicht von Keyword-Rankings.

Wir haben Marken gesehen mit:

• DR 20 übertrifft DR 80

• Websites mit 100 Seiten übertreffen Websites mit 10.000 Seiten

• Fokussierte Domains übertreffen breit gefächerte Domains

Generative Suchmaschinen belohnen Kohärenz, nicht Volumen.

Teil 13: Bemerkenswerte sekundäre Erkenntnisse

Über die 10 wichtigsten Erkenntnisse hinaus haben wir mehrere zusätzliche Muster festgestellt:

1. Suchmaschinen bestrafen mehrdeutige Produktökosysteme

Wenn Sie zu viele sich überschneidende Produkte haben, geht die Klarheit verloren.

2. Lange Absätze schnitten schlecht ab

Strukturierte Inhalte wurden durchweg bevorzugt.

3. Modelle belohnen Inhalte, bei denen die Definition an erster Stelle steht

Beginnen Sie mit der Antwort → und erweitern Sie dann.

4. Modelle mögen keine veralteten Screenshots

Alte Benutzeroberflächen verwirrten die multimodale Erkennung.

5. Engines bevorzugen einzelne Marken gegenüber Markenfamilien

Eltern-Kind-Beziehungen wurden oft verwischt oder verschmolzen.

6. Suchmaschinen stuften Affiliate-Websites stark herab

Mangelnde Originalität = Ausschluss.

7. Die Domain-Autorität war nur für das Vertrauen von Bedeutung, nicht für die Einbeziehung

Es war ein Signal, aber nicht das entscheidende.

Teil 14: Branchenbezogene Erkenntnisse aus 10.000 Antworten

Stärkste generative Sichtbarkeit

• SaaS

• Finanzen

• Gesundheitsinformationen

• Cybersicherheit

• Analytik

• Entwicklertools

Diese Branchen verfügten über klare Definitionen und strukturierte Dokumentationen.

Am schwächsten

• Gastgewerbe

• Reisen

• Haushaltsdienstleistungen

• Kreativagenturen

• lokale Dienstleister

Diese Branchen litten unter Unklarheiten und uneinheitlichen Bezeichnungen.

Teil 15: Was Marken mit diesen Erkenntnissen tun können (handlungsorientierte Zusammenfassung)

1. Stärken Sie Ihre kanonischen Definitionen

Dies prägt, wie KI Sie beschreibt.

2. Veröffentlichen Sie eigene Forschungsergebnisse

Dies vervielfacht die generative Sichtbarkeit.

3. Achten Sie auf strenge Konsistenz im gesamten Web

Dies fördert Vertrauen und Inklusion.

4. Aktualisieren Sie Kernseiten monatlich

Aktualität ist kein optionales Kriterium.

5. Erstellen Sie vergleichungsfreundliche Inhalte

Makler lieben strukturierte Aufschlüsselungen.

6. Halten Sie die multimodale Ausrichtung aufrecht

Ihre Bilder, Screenshots und Benutzeroberflächen sind jetzt wichtig.

7. Beseitigen Sie Widersprüche

KI bestraft Mehrdeutigkeiten stärker als Suchmaschinen.

8. Priorisieren Sie vor allem die Klarheit der Entitäten

Dies ist die Grundlage von GEO.

Fazit: Generative Antworten offenbaren eine neue Informationswirtschaft

Die Daten aus 10.000 generativen Antworten bestätigen eines:

Wir treten in eine Antwortwirtschaft ein – nicht in eine Linkwirtschaft.

Die Sichtbarkeit hängt nicht mehr ab von:

• Rankings

• Backlinks

• Keyword-Volumen

• SERP-Oberflächen

Sie hängt ab von:

• Klarheit

• Fakten

• Struktur

• Aktualität

• Originalität

• Kohärenz der Entität

• multimodales Verständnis

• konsistente Identitäten im gesamten Web

Generative Suchmaschinen belohnen nicht die größten Websites. Sie belohnen die klarsten, vertrauenswürdigsten und strukturiertesten.

Was wir aus 10.000 generativen Antworten im Jahr 2025 gelernt haben, ist einfach:

Wenn Sie im Zeitalter der KI sichtbar sein wollen, müssen Sie sich daran orientieren, wie KI denkt – und nicht daran, wie Menschen früher geklickt haben.