KI-Sichtbarkeit messen: Comscore zeigt, warum ein AEO-Score nicht reicht

Inhalt · 6 Abschnitte

01AI Discovery verteilt sich auf mehrere Assistenten
02Sourcing ist nicht dasselbe wie Citation
03Eine Marke kann in ChatGPT sichtbar und in Gemini unsichtbar sein
04Das IAB will aus Richtwerten belastbare Messung machen
05Google selbst macht AI Discovery breiter
06Was Marketingteams jetzt sinnvoll messen können

Marken behandeln KI-Sichtbarkeit zunehmend als eigene Marketing-KPI. Neue Comscore-Daten zeigen zugleich, warum ein einzelner AEO- oder AI-Visibility-Score immer weniger aussagekräftig wird: Die Nutzung verteilt sich stärker auf mehrere Assistenten, und selbst innerhalb derselben Journey unterscheiden sich Sourcing, Citation und Referral.

Ein aktueller Digiday-Bericht auf Basis von Comscore-Daten zeigt diese Fragmentierung deutlich. Zwischen Januar und Juni 2026 sank ChatGPTs Anteil am beobachteten Prompt-Volumen von rund 70 auf 50 Prozent, während Gemini von 17 auf 30 Prozent und Claude von 2 auf 11 Prozent stieg. Das bedeutet nicht, dass ChatGPT weniger genutzt wird: Der Gesamtmarkt wächst gleichzeitig stark.

AI Discovery verteilt sich auf mehrere Assistenten

Laut Digiday basieren die Comscore-Auswertungen auf einem Opt-in-Panel von rund 500.000 bis einer Million Nutzern. ChatGPT verzeichnete im Juni 2026 rund 168 Millionen Desktop-Konversationen; die plattformübergreifende Besucherschaft stieg zugleich von 59 Millionen im Vorjahr auf 99 Millionen.

Auch die Reichweite von AI Assistants insgesamt wächst. Im Juni 2026 besuchten laut Comscore 35 Prozent der Desktop-Nutzer und 29 Prozent der Mobile-Nutzer einen KI-Assistenten. Im Januar 2025 waren es 25 beziehungsweise 12 Prozent.

Für Marketer ist deshalb nicht nur relevant, ob eine Marke in AI Search erscheint, sondern wo. Ein Prompt-Set, das nur ChatGPT beobachtet, kann inzwischen einen immer größeren Teil der Discovery-Journey übersehen.

Sourcing ist nicht dasselbe wie Citation

Noch wichtiger ist die Trennung zwischen dem Inhalt, den ein Modell zur Antwortbildung nutzt, und der Quelle, die Nutzer tatsächlich sehen.

Comscore nennt im Digiday-Bericht ein Beispiel aus dem Reisebereich: Tripadvisor stellte demnach 61 Prozent der von AI-Plattformen genutzten Travel-Sourcing-Signale, tauchte aber nur bei 21 Prozent der sichtbaren Citations auf. Das ist ein Kategoriebeispiel und kein allgemeiner Benchmark – es zeigt aber, warum „zitiert werden“ und „für die Antwort verwendet werden“ nicht dasselbe sind.

Für Marketingteams entstehen damit mindestens vier getrennte Messfragen: Wird die Marke erwähnt? Wird die eigene Domain sichtbar zitiert? Wird Content im Hintergrund als Quelle genutzt? Entstehen daraus Referral-Traffic oder Umsatz?

Eine Marke kann in ChatGPT sichtbar und in Gemini unsichtbar sein

Schon frühere Daten zeigten große Unterschiede zwischen Modellen. Ein Digiday-Bericht zur AI Visibility verwies unter anderem auf Tinuiti-Daten, nach denen Amazon im Juli auf sehr unterschiedliche Citation-Anteile kam: rund 4 Prozent bei Microsoft Copilot, 0,1 Prozent bei ChatGPT und keinen messbaren Anteil bei Gemini.

Das deckt sich mit der großen AI Visibility Index-Studie von Semrush, für die 126 Millionen US-Prompts ausgewertet wurden. Semrush trennt ebenfalls ausdrücklich zwischen Brand Mentions und Citations.

Wer AEO misst, sollte Sichtbarkeit deshalb nach Plattform, Prompt-Cluster, Erwähnungen, Quellen und Wettbewerbern getrennt beobachten.

Das IAB will aus Richtwerten belastbare Messung machen

Das Interactive Advertising Bureau hat mit „Measuring Visibility in the AI Era“ einen eigenen Messrahmen veröffentlicht. Nach Angaben des IAB bieten inzwischen mehr als 20 Unternehmen AI-Visibility-Messung an, häufig mit unterschiedlichen Methoden.

Der Rahmen unterscheidet unter anderem zwischen directional und decision-grade Messung und fordert mehr Transparenz darüber, welche Prompts, Modelle, Zeiträume und Stichproben in einen Score einfließen.

Das ist wichtig, weil generative Systeme nicht deterministisch arbeiten. Derselbe Prompt kann bei mehreren Durchläufen unterschiedliche Antworten liefern. Ein Ranking wie bei klassischer Google-Suche lässt sich nicht einfach eins zu eins übertragen.

Google selbst macht AI Discovery breiter

Auch klassische Suche wird stärker von KI-Antworten geprägt. Laut den von Digiday zitierten Comscore-Daten enthielten im Juni 2026 rund 39,4 Prozent der untersuchten Google-Desktop-Suchen ein AI Overview; im Juli 2025 waren es 25,8 Prozent.

Das verschiebt die Customer Journey zusätzlich. Wie Marken darauf bereits ihre Mediaplanung anpassen, zeigt unser Beitrag zu AI Search und Upper-Funnel-Budgets. Im Creator Marketing tauchen KI-Zitate inzwischen sogar als Pitch-Argument auf – mehr dazu in unserer Analyse zu Creator-AEO.

Auch Google beginnt, KI-Sichtbarkeit direkt in Commerce-Produkten sichtbar zu machen, etwa mit neuen Merchant-Center-Insights für AI Search.

Was Marketingteams jetzt sinnvoll messen können

Ein belastbares AEO-Dashboard sollte deshalb nicht mit einem einzigen großen Score enden. Sinnvoller ist eine Matrix aus Assistent × Prompt-Cluster × Mention × Citation × Source × Referral × Conversion.

Wichtig ist außerdem die Reproduzierbarkeit: Teams sollten dokumentieren, mit welchen Prompts, Modellen und Zeitpunkten ein Wert entstanden ist und Ergebnisse verschiedener Systeme nicht als direkt austauschbar behandeln.

Die zweite Baustelle bleibt Attribution. Wenn Bots und KI-Agenten Inhalte auswerten und Nutzer erst später konvertieren, verschwimmen klassische Traffic-Signale. Genau dieses Problem haben wir bei KI-Agenten und Bot-Traffic eingeordnet.