Social-Media-Seiten tauchen regelmäßig in KI-Antworten auf, aber ihre Bedeutung unterscheidet sich je nach Suchsystem erheblich. Eine gemeinsame Auswertung von SE Ranking und SE Visible zeigt für die untersuchten Anfragen: 67,66 Prozent der Google AI Overviews enthielten mindestens einen Verweis auf Social- oder Community-Plattformen. Für Google AI Mode waren es 32,39 Prozent und für ChatGPT 8,4 Prozent.
Diese Zahlen beschreiben den Anteil der Antworten mit mindestens einer solchen Quelle. Sie sagen weder aus, dass zwei Drittel aller Zitate von Social Media stammen, noch dass aktive Unternehmensprofile automatisch bessere KI-Rankings erhalten.
Was tatsächlich gemessen wurde
Das Team untersuchte 100.000 Suchanfragen aus 20 Themenfeldern in den regulären Google-Ergebnissen und AI Overviews. Für AI Mode und ChatGPT wurden jeweils 50.000 Anfragen ausgewertet. Im klassischen Google-Top-10-Datensatz enthielten 76,73 Prozent der Suchanfragen mindestens ein Ergebnis von Social- oder Community-Websites.
Reddit erschien bei 46,28 Prozent der organischen Suchanfragen in den Top 10, YouTube bei 30,79 Prozent, Facebook bei 30,52 Prozent. Diese Werte beziehen sich auf das Auftreten einer Plattform irgendwo auf der ersten Ergebnisseite, nicht auf die Wahrscheinlichkeit einer Markenempfehlung.
Die Originalauswertung bei Planable und SE Ranking macht außerdem deutlich, dass die Plattformverteilung je nach Branche stark schwankt. Wer in Google AI Overviews zitiert wird, kann bei ChatGPT praktisch unsichtbar sein.
Interessant ist das LinkedIn-Experiment der Forscher
Planable berichtet auch über einen eigenen Test: Von 25 über persönliche LinkedIn-Profile veröffentlichten Artikeln tauchten acht in 422 beobachteten KI-Antworten zu 64 Such-Prompts auf. Ein einziger Beitrag verursachte fast 78 Prozent dieser Nennungen. In einem ausgewerteten Monat fand das Unternehmen für dieselben Beiträge dagegen keine Gemini-Zitate.
Das ist ein Hinweis auf mögliche Distributionswege für Fachwissen, kein kausaler Beleg für einen LinkedIn-Rankingfaktor. Das Unternehmen ist selbst Anbieter von Social-Media-Software und AI-Visibility-Produkten. Stichprobe, Prompt-Auswahl und kommerzielles Interesse sollten beim Lesen der Studie mitgedacht werden.
Die Ergebnisse passen zu unserem Bericht über YouTube als Quelle für KI-Suche. Gleichzeitig zeigt die AEO-Analyse für LinkedIn, wie Teams relevante Fragen ihrer Zielgruppe identifizieren können, bevor sie Inhalte produzieren.
Welche Konsequenzen deutsche Marken daraus ziehen können
Statt überall mehr zu posten, sollten Marken zunächst die konkreten Fragen ihrer Käufer prüfen. Werden dafür in Google, ChatGPT oder AI Mode Videos, Diskussionen, Fachartikel oder die offiziellen Herstellerseiten herangezogen? Erst danach lässt sich entscheiden, ob LinkedIn, YouTube, Reddit oder die eigene Website für das Thema die sinnvollere Investition ist.
Für Produktinformationen, Preise, Support und juristisch relevante Angaben bleibt eine gut gepflegte eigene Website unverzichtbar. Social-Kanäle können ergänzende Erfahrungen und Erklärungen liefern. Für belastbare Berichte braucht es getrennte Messgrößen für KI-Zitate, sichtbare Empfehlungen, Referral-Klicks und tatsächliche Anfragen.
Unser Überblick zur Messung von KI-Sichtbarkeit und AEO erläutert, weshalb eine einzige Kennzahl dafür oft nicht ausreicht. Und Google Preferred Sources zeigt, wie sich die Sichtbarkeit journalistischer Quellen zusätzlich verändern kann.
Fazit: Social Media ist längst auch eine Quellengattung in der KI-Suche. Aber die Daten unterstützen keinen pauschalen Rat wie „poste täglich, dann empfiehlt ChatGPT deine Marke“. Entscheidend ist, welche Fragen welche Plattform tatsächlich beantwortet.