Kontakt

AI Search vs. Traditionelle Suche: Eine datenbasierte Analyse für den DACH-Raum jenseits von Hype und Panik-Prognosen (Q4 2025)

Eine quartalsbasierte Analyse mit konkreten Traffic-Zahlen, branchenspezifischen Handlungsempfehlungen und technischen Hintergründen. ChatGPT generiert durchschnittlich 0,13% Traffic, Google wächst weiter, aber die Unterschiede zwischen B2B und E-Commerce sind massiv.

Carsten Feller

Dies ist der erste Teil einer fortlaufenden Analyse-Serie, in der ich quartalsweise die Entwicklung von AI-gestützter Suche im Vergleich zu traditionellen Suchmaschinen im deutschsprachigen Raum untersuche. Alle Zahlen basieren auf aktuellen Studien, eigenen Kundenanalysen und Marktdaten.

tl;dr

Die Kernaussagen auf einen Blick.

AI Search ist real und wächst, aber mit unter 0,5% Traffic-Anteil noch Nischenphänomen – Google dominiert mit 92% Marktanteil, Zero-Click ist die unmittelbarere Herausforderung.

Kernfakten:

  • AI-Traffic liegt bei durchschnittlich 0,13% über 10.000+ deutsche Websites (ChatGPT 0,099%, Perplexity 0,028%) – weit unter medialen Prognosen.
  • Google behält 91,98% Marktanteil in Deutschland. Organischer Traffic macht 54,25% des Gesamt-Traffics aus, Suchvolumen wuchs 2024 um 21,6%.
  • B2B Tech/SaaS zeigt 70% AI Overview-Präsenz (von 36% in Mai 2024), Versicherungen 271% Wachstum – E-Commerce nur 4% Präsenz.
  • 52-60% der AI Overview-Citations stammen aus organischen Top 10. Traditionelles SEO bleibt die Grundlage für AI Visibility.

Handlungsempfehlung:
Quartalsweises Monitoring von AI-Traffic-Quellen (chatgpt.com, perplexity.ai) in Analytics etablieren. B2B-Unternehmen sollten jetzt informationalen Content für AI Overviews optimieren, E-Commerce kann weiter auf traditionelles SEO setzen.

→ Im Hauptartikel: Branchenspezifische Daten, technische RAG-Grundlagen, Monitoring-Anleitungen, mittelfristige Prognosen 2025-2030

Die Ausgangslage: Was die Daten tatsächlich zeigen

Wenn ich mir die Traffic-Quellen meiner Kunden anschaue (hauptsächlich GA4, Matomo und Pirsch.io, vereinzelt Access Logs), ergibt sich ein interessantes Bild: KI-Systeme wie ChatGPT oder Perplexity sind für etwa 0,2 bis 0,6% des Traffics verantwortlich, in Ausnahmefällen bis 1,5%. Andere KI-Tools wie Gemini oder Microsoft Copilot bewegen sich zwischen 0,02% und 0,08% in Ausnahmefällen bis 0,2%.

Eine Analyse von SE Ranking über 10.000+ deutsche Websites ermittelte einen durchschnittlichen AI-Traffic-Anteil von nur 0,13% - ChatGPT führt mit 0,0990%, Perplexity erreicht 0,0283% und Google Gemini kommt auf 0,0040%.

Die zentrale Erkenntnis: AI Search ist trotz massiver medialer Aufmerksamkeit noch ein Nischenphänomen. Gleichzeitig zeigen die Daten einen klaren Trend und branchenspezifische Unterschiede, die man nicht ignorieren sollte.

Die Marktdominanz von Google bleibt unangetastet

Die wichtigsten Zahlen für den deutschen Markt (Stand 2025):

  • Google Marktanteil: 91,98%
  • Organischer Traffic-Anteil am Gesamt-Traffic: 54,25%
  • ChatGPT Suchvolumen vs. Google: 0,27% (Verhältnis 373:1)
  • Google Suchvolumen-Wachstum 2024: +21,6% gegenüber 2023

Die oft zitierte Gartner-Prognose eines 25%igen Rückgangs traditioneller Suche bis 2026 findet in den aktuellen Daten keine Bestätigung. Im Gegenteil: Google verzeichnet weiterhin starkes Wachstum beim Suchvolumen, auch wenn der Marktanteil minimal sinkt.

[Exkurs]: Gartner-Marketingstudien wirken oft wie ein Rückspiegel für Konzern-Realitäten: Teuer bezahlte Bestätigung bereits vorhandener Biases, verpackt in bunte Quadranten und Buzzword-Diagramme. Wer seine Strategie primär daran ausrichtet, optimiert weniger für Kundennutzen als für interne Rechtfertigungsfolien und Stakeholder-Besänftigung.

Deutschland als AI-Vorreiter – mit Vorbehalt

Deutschland zeigt im europäischen Vergleich eine relativ hohe AI-Adoption:

  • 43% der Deutschen haben ChatGPT mindestens einmal ausprobiert (Stand April 2025)
  • 20-24 Millionen nutzen ChatGPT monatlich
  • Dennoch: Der tatsächliche Website-Traffic aus AI-Tools liegt bei mageren 0,13%

Diese Diskrepanz zwischen "Awareness" und tatsächlicher Nutzung für Informationssuche ist bemerkenswert. Viele experimentieren mit ChatGPT, nutzen es aber nicht als primäre Suchmaschine.

Zero-Click: Die unmittelbarere Bedrohung

Während die Disruption durch reine AI-Suchtools noch auf sich warten lässt, ist die Zero-Click-Entwicklung bereits Realität:

  • 58,5% aller Google-Suchen enden ohne Klick
  • AI Overviews reduzieren die CTR um 20-40% (wo sie erscheinen)
  • Google AI Overviews erscheinen bei ca. 17% der deutschen Keywords
  • Primär betroffen: Informationale Suchanfragen

Diese Entwicklung hat vermutlich einen größeren kurzfristigen Impact auf organischen Traffic als der Wechsel zu ChatGPT & Co.

Wie LLMs Inhalte finden und zitieren: Die technische Realität

Um die Relevanz von AI Visibility realistisch einzuschätzen, ist es wichtig zu verstehen, wie diese Systeme überhaupt funktionieren.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Der technische Prozess hinter modernen AI-Suchtools:

  1. Dokumenten-Zerlegung: Inhalte werden in 200-500 Token große Chunks zerlegt
  2. Vektorisierung: Umwandlung in semantische Vektoren (Embeddings mit 768-1536 Dimensionen)
  3. Speicherung: Ablage in Vektordatenbanken
  4. Query-Matching: Suchanfragen werden ebenfalls vektorisiert
  5. Retrieval: Per Cosinus-Ähnlichkeit werden die 3-10 relevantesten Chunks abgerufen
  6. Generation: Das LLM erhält diese Chunks als Kontext für die Antwort

ChatGPT Search: Die Quellenauswahl

ChatGPT Search nutzt primär Bing's Index, ergänzt um Media-Partnerschaften. Die Quellenauswahl folgt erkennbaren Mustern:

Primäre Ranking-Faktoren:

  • Glaubwürdigkeit: Bekannte Marken, offizielle Quellen werden bevorzugt
  • Autorenautorität: Biographien, institutionelle Zugehörigkeit
  • Methodik: Transparente Quellen und dokumentierte Tests
  • Aktualität: Starke Gewichtung für recent content
  • Top-20-Fokus: Primäre Auswahl aus den ersten ~20 Suchergebnissen

Eine BrightLocal-Studie zu lokalen Suchen zeigt die tatsächliche Quellenverteilung:

  • 58% Business-Websites direkt
  • 27% Business-Erwähnungen (davon 39% Wikipedia)
  • 15% Verzeichnisse

Kritisch: ChatGPT wählt primär aus gut rankenden Seiten - traditionelles SEO bleibt damit die Grundlage für AI Visibility.

Perplexity AI: Ein anderer Ansatz

Perplexity bevorzugt andere Signale als ChatGPT:

  • Direkte Antworten: Klare, auf den Punkt gebrachte Informationen
  • Lesbarkeit: Einfache Sprache wird bevorzugt
  • Vertrauenswürdige Sites: Small list of trusted sites (laut Engineers)
  • Aktualität: Klare Zeitstempel erforderlich
  • Conversational Tone: "Erklärt wie einem Freund" statt Corporate Polish
  • Persönliche Anekdoten: Casual Blogs werden häufiger zitiert als Corporate Content
  • Q&A-Format: Frage-Antwort-Strukturen

Perplexity's Algorithmus gilt als "einer der einfachsten" unter AI-Such-Konkurrenten, was ihn in gewisser Weise berechenbarer macht.

Google AI Overviews: Das hybride Modell

Google kombiniert mehrere LLMs (PaLM2, MUM, Gemini) mit über 15 bestehenden Ranking-Systemen:

  • Helpful Content System
  • Link Analysis (PageRank)
  • Reviews System
  • Spam Detection
  • BERT, RankBrain

Die entscheidende Zahl: 52-60% der AI Overview-Zitationen stammen aus den organischen Top 10. Nach Ahrefs sind es sogar 76%.

Fazit: Traditionelle Rankings bleiben der primäre Hebel für AI Visibility bei Google. Strukturierte Daten spielen eine mittlere Rolle, sind aber nicht der Game-Changer, als den sie oft verkauft werden.

Die JavaScript-Problematik

Ein technisches Detail mit großer Relevanz: 97% aller Websites nutzen JavaScript, aber die meisten AI Crawler können JavaScript nicht rendern.

Ohne Server-Side Rendering (SSR), Static Site Generation (SSG) oder entsprechende Rendering-Lösungen bleiben JavaScript-lastige Sites für viele AI-Systeme praktisch unsichtbar. Single-Page Applications (SPAs) ohne SSR haben hier ein strukturelles Problem.

Branchenspezifische Unterschiede: Wo AI Search bereits relevant ist

Die Relevanz von AI Search variiert massiv je nach Branche. Hier die aktuelle Situation:

Hohe Priorität: Sofortiges Handeln erforderlich

B2B Technology & SaaS

  • AI Overviews bei 70% der SERPs (Anstieg von 36% in Mai 2024)
  • ChatGPT generiert 7,8M+ Sessions zu IT- und Software-Development-Sites
  • Grund: Komplexe Produkte, informationsintensive Inhalte

Healthcare & Medical

  • Top-4-Branche bei AI Overview-Präsenz
  • 52,2% der ChatGPT-Queries sind informational (vs. 36,4% bei Google)
  • Deutsche Healthcare-Regulierungen machen informationalen Content zum primären Marketing-Tool

Versicherungen

  • 63% AI Overview-Präsenz (von 17% in Mai 2024)
  • 271% Wachstum - höchste Rate neben B2B Tech
  • Research-intensive Kaufentscheidungen begünstigen AI-Zusammenfassungen

Professional Services (Recht, Consulting, Steuerberatung)

  • 79% der Rechtsanwälte nutzen bereits AI in der Praxis
  • Lange Überlegungsphasen (6+ Wochen Research) bedeuten AI-dominierte Research-Phase
  • Weniger Traffic, aber potenziell höhere Lead-Qualität

B2B Mittelstand-Hersteller

  • Moderate bis hohe Relevanz
  • Komplexe Produkte, technische Spezifikationen
  • Technische Dokumentationen werden zunehmend AI-zusammengefasst

Das verbindende Muster: Alle diese Branchen teilen drei zentrale Charakteristika: Erstens lange Recherche- und Entscheidungsphasen (Wochen bis Monate), zweitens informationsintensive, erklärungsbedürftige Produkte oder Dienstleistungen, und drittens einen hohen Anteil an informationalen Queries in der Customer Journey.

Genau diese Kombination macht sie besonders anfällig für AI-Intermediation - denn KI-Systeme sind hervorragend darin, komplexe Informationen zu verdichten und initial zu beantworten.

Unternehmen in diesen Branchen sollten AI Visibility nicht als optionales Add-on betrachten, sondern als integralen Bestandteil ihrer Content-Strategie.

Niedrige Priorität: Traditionelles SEO bleibt effektiv

E-Commerce & Retail

  • Nur 4% AI Overview-Präsenz (gesunken von 29% beim Launch!)
  • Transaktionales Intent dominiert
  • AI Overviews nur bei 10% kommerzieller / transaktionaler Queries

Lokale Dienstleistungen

  • Nur 7% AI Overview-Präsenz
  • Local Pack dominiert mit 70% der Klicks
  • Geografische Nähe bleibt primärer Ranking-Faktor

Diese Branchen profitieren von strukturellen Barrieren gegen AI-Disruption. Erstens dominiert transaktionales oder navigationales Intent - Nutzer wollen kaufen, vergleichen oder einen spezifischen Anbieter finden, nicht recherchieren. Zweitens spielen visuelle Komponenten (Produktbilder, Bewertungen, Preise) eine entscheidende Rolle, die AI-Textantworten nicht abbilden können. Drittens sind lokale oder geografische Faktoren kritisch, bei denen die direkte Google-Integration (Local Pack, Maps) unschlagbar bleibt.

Unternehmen in diesen Bereichen sollten ihre Ressourcen weiterhin primär in traditionelles SEO, Shopping-Feeds, Local SEO und Google Unternehmensprofile investieren - hier liegt der ROI deutlich höher als bei AI Visibility-Maßnahmen.

Die B2B vs. B2C Kluft

Ein klares Muster: B2B-Unternehmen erleben 2-3x höheren AI-Search-Impact als B2C.

Die Gründe:

  • Längere Verkaufszyklen = mehr Research-Touchpoints
  • Komplexe Produkte = informationsintensiver Content
  • Multiple Entscheider = mehr informationale Queries

Eine bemerkenswerte Zahl: 77,35% des LLM-Referral-Traffic geht zu Blog-Posts, Produktseiten erhalten <0,5%. Bildungscontent ist kritisch für AI Visibility.

B2C bleibt stärker auf visuelle Produktentdeckung, Social Proof und schnelle Kaufentscheidungen ausgerichtet – alles Bereiche, die AI-Disruption widerstehen.

Query-Type-Muster: Was AI übernimmt vs. was bei Google bleibt

Hohe AI-Nutzung:

  • - Informationale Queries (52,2% bei ChatGPT vs. 36,4% bei Google)
    - Komplexe Long-Tail-Queries (8+ Wörter sind 7x wahrscheinlicher für AI Overviews)
    - Vergleichs- und Research-Queries

Niedrige AI-Nutzung:

  • Transaktionale Queries (nur 10% AI Override-Präsenz)
  • Navigationale Queries (50% aller Google-Suchen, nur 34% bei ChatGPT)
  • Lokale/geografische Queries

Eine deutsche Besonderheit: Die Präferenz für Preisvergleichsseiten (Idealo, Check24) erhält traditionelles Suchverhalten zusätzlich aufrecht.

Die mittelfristige Perspektive: 1-5 Jahre im DACH-Raum

Ein tiefer Blick in meine Kristallkugel.

2025-2026: Aktueller Stand und unmittelbare Entwicklung

Erwartete Entwicklungen:

  • Google behält 90%+ Marktanteil in Deutschland
  • AI-Traffic wächst auf 0,3-0,5% des gesamten Website-Traffics
  • ChatGPT konsolidiert Dominanz unter AI-Tools
  • Perplexity und Gemini gewinnen langsam
  • AI Overviews expandieren, bleiben aber primär bei informationalen Anfragen
  • 44% der Deutschen nutzen generative AI (leichter Anstieg)

Realistische Einschätzung: Die 2-3 Jahre Vorlaufzeit bis zu einem spürbaren Traffic-Shift (3-5%) geben ausreichend Zeit für strategische Anpassungen ohne Panik-Reaktionen.

2026-2027: Beschleunigte Adoption

  • AI-Traffic erreicht 1-2% des totalen Website-Traffics
  • 30-40% der Gen Z / Millennials nutzen AI als primäre Suchmethode
  • Google-Share sinkt auf 88-90% in Deutschland
  • Enterprise-Adoption beschleunigt sich im B2B-Sektor
  • Lokale / transaktionale Suchen bleiben Google-dominiert

2028-2030: Neue Balance

  • AI-Traffic potenziell bei 5-10% des totalen Website-Traffics
  • Google behält 75-85% Marktanteil (keine Verdrängung)
  • Hybrid-Suchverhalten wird zur Norm
  • Informationale Queries shiften zu 40-50% zu AI
  • Kommerzielle/lokale Queries bleiben zu 80%+ bei Google
  • Industry 4.0 treibt B2B AI-Search-Adoption im DACH-Raum

Kritische Faktoren für Deutschland:

✅  Beschleunigend:

  • EU AI Act schafft Vertrauensrahmen
  • 5 Mrd. € AI-Investition der Bundesregierung
  • Hohe Englisch-Kompetenz ermöglicht optimale AI-Tool-Nutzung
  • Industry 4.0 Leadership

❌ Bremsend:

  • Datenschutzbedenken (GDPR-Kultur)
  • 37% der Unternehmen haben nicht in AI investiert
  • Regulatory Uncertainty
  • 52% sehen AI negativ für menschliche Beziehungen

Was Sie jetzt monitoren sollten

Für die nächsten Quartale empfehle ich folgendes Monitoring:

Traffic-Quellen analysieren

In GA4 oder Ihrer Analytics-Lösung:

  • ChatGPT-Traffic: Referrer chatgpt.com
  • Perplexity-Traffic: Referrer perplexity.ai
  • Gemini-Traffic: Referrer gemini.google.com
  • Microsoft Copilot: Referrer copilot.microsoft.com

Vergleichen Sie diese Werte quartalsweise mit dem organischen Google-Traffic.

AI Overview-Präsenz prüfen

Tools zur Überwachung von AI Overviews:

  • SEMrush (Position Tracking): AI Overview-Indikator bei Keywords
  • Ahrefs: Experimentelles AI Overview Tracking
  • Manuelles Testing: Inkognito-Suchen für wichtige Keywords

Eigene Vergleichswerte dokumentieren

Etablieren Sie Ihre persönlichen Baseline-Werte:

  • Ihre aktuellen AI-Traffic-Werte als Ausgangspunkt
  • Quartalsweise Messungen zur Trendbeobachtung
  • Wettbewerber-Monitoring (wo sichtbar)

So können Sie die Entwicklung in Ihrer spezifischen Branche und für Ihre konkreten Inhalte nachvollziehen - unabhängig von allgemeinen Marktprognosen.

LLM-Citations manuell prüfen

Testen Sie regelmäßig:

  • 5-10 wichtige informatorische Queries in ChatGPT
  • Gleiche Queries in Perplexity
  • Gleiche Queries in Google (für AI Overviews)
  • Dokumentieren Sie: Wird Ihre Site zitiert? Wenn ja, welcher Content?

Fazit: Evolutionär, nicht revolutionär

Die Daten zeigen ein klares Bild: AI Search ist real, wächst, aber entwickelt sich deutlich langsamer als die mediale Aufmerksamkeit suggeriert.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

  1. Google dominiert weiterhin mit 91,98% Marktanteil in Deutschland
  2. AI-Traffic liegt bei <0,5% für die meisten Sites – weit unter den Prognosen
  3. Zero-Click ist die unmittelbarere Herausforderung als der Wechsel zu AI-Tools
  4. Branchenunterschiede sind massiv: B2B Tech/SaaS muss jetzt handeln, E-Commerce kann abwarten
  5. Traditionelles SEO bleibt Grundlage für AI Visibility – 52-60% der AI Overview-Citations kommen aus Top 10

Die nächsten 1-3 Jahre sind eine Adaptionsphase. Wer früh beginnt, hat einen Vorteil – aber es gibt keinen Grund für Panik-Reaktionen.

Im nächsten Beitrag dieser Serie (geplant für Q1 2026) werde ich die Entwicklung der Zahlen aktualisieren und untersuchen, ob sich die Prognosen bewahrheiten oder ob wir Korrekturen vornehmen müssen.

Haben Sie andere Traffic-Werte in Ihren Analytics? Diskrepanzen zwischen Branchen? Ich freue mich über Feedback und Ihre Beobachtungen in den Kommentaren oder per E-Mail.

Quellen:

Inhalt aktualisiert am 18 November 2025

Das könnte Sie auch interessieren:

Kommentare