Welche Publikationen werden von LLMs am häufigsten zitiert? Zielgerichtete Ansprache hochwertiger Medien

Der Wandel der Zitierlandschaft

Die Zitiermuster großer Sprachmodelle haben sich in den letzten Monaten grundlegend verändert und stellen Marken vor eine völlig neue Ausgangslage bei der gezielten Ansprache von Medien. Die Dominanz von Reddit ist auf ChatGPT dramatisch eingebrochen—sie fiel von 60 % der Zitate Anfang August auf nur noch 10 % Mitte September 2025—während auch Wikipedia auf derselben Plattform einen ebenso starken Rückgang von 55 % auf unter 20 % erlebte. Doch diese Entwicklung ist weitaus vielschichtiger als ein bloßer Rückgang: Diese Veränderungen gelten nicht für alle LLMs gleichermaßen. Verschiedene Plattformen zeigen völlig unterschiedliche Zitierpräferenzen, sodass eine Publikationsstrategie, die für ChatGPT funktioniert, bei Google AI Mode oder Perplexity völlig ins Leere laufen kann. Das Verständnis dieser plattformspezifischen Muster ist für jede Marke, die auf LLM-Sichtbarkeit setzt, unerlässlich geworden. Der Einsatz ist hoch, denn Zitate sorgen für Glaubwürdigkeit, Traffic und Markenautorität in einer von KI-geprägten Informationslandschaft.

Das Verständnis der Zitier-Hierarchie

Die starke Abweichung der Zitiermuster auf verschiedenen LLM-Plattformen rührt von grundlegenden Unterschieden in der Informationsbeschaffung und -priorisierung her. ChatGPT stützt sich in erster Linie auf Trainingsdaten mit begrenzter Echtzeit-Recherche, weshalb sich die Zitiermuster änderten, als OpenAI im September 2025 die zugrunde liegenden Parameter anpasste. Google AI Mode hingegen integriert Live-Suchergebnisse und schafft so ein grundsätzlich anderes Zitierökosystem, das aktuelle und aktiv indexierte Inhalte bevorzugt. Perplexity nimmt eine Mittelstellung ein, kombiniert Trainingsdaten und Echtzeit-Webrecherche und bringt so eigene, unverwechselbare Zitierpräferenzen hervor. Diese strukturellen Unterschiede bedeuten: Zitiermuster sind keine universellen Gesetze—sie sind plattformspezifische Artefakte der jeweiligen Systemarchitektur und Trainingsweise. Eine Publikation kann für ChatGPT unsichtbar sein, während sie bei Google AI Mode dominiert, oder umgekehrt. Diese Realität erfordert einen wesentlich differenzierteren Ansatz bei der Mediaplanung: Jedes LLM ist ein eigenes Ökosystem mit eigenen Regeln, Präferenzen und Chancen.

Branchenspezifische vs. allgemeine Publikationen

Eines der auffälligsten Ergebnisse beim Zitierverhalten von LLMs ist die überwältigende Dominanz branchenspezifischer Publikationen bei vertikalen Suchanfragen: 86 % der Zitate bei produktspezifischen Suchen stammen von Nischen-Branchenportalen, während allgemeine Publikationen nur 14 % derselben Suchanfragen ausmachen. Dieses Muster zeigt eine entscheidende Erkenntnis: LLMs haben gelernt, zwischen Massenmarkt-Inhalten und domänenspezifischer Expertise zu unterscheiden. Wer nach Projektmanagement-Software fragt, erhält vom Modell bevorzugt Zitate von Wrike, Toro TMS und ServiceTitan—Branchenpublikationen und Fallstudien—statt von allgemeinen Wirtschaftsportalen. Dasselbe gilt für Fitness-Technologie: Peloton-Anfragen führen zu Zitaten aus Fahrradforen und Fitness-Publikationen statt aus Mainstream-Medien. Das bedeutet nicht, dass allgemeine Publikationen wertlos wären; ihr Wert ist vielmehr stark kontextabhängig. Für B2B- und Nischenmarken ist die strategische Konsequenz klar: Zitate in branchenspezifischen Publikationen verschaffen eine deutlich höhere LLM-Sichtbarkeit als allgemeine Medienberichterstattung. Ihre Mediaplanung muss vertikal ausgerichtet sein, um die Publikationen zu identifizieren, denen LLMs in Ihrer Branche vertrauen.

Gewinner und Verlierer nach September 2025

Die Parameteranpassungen bei ChatGPT im September 2025 haben im Publikationsökosystem klare Gewinner und Verlierer hervorgebracht. PRNewswire, Forbes, Medium und LinkedIn gehörten zu den größten Gewinnern, wobei Forbes auf allen Plattformen konstantes Wachstum zeigt und LinkedIn inzwischen etwa 15 % der Zitate im AI Mode erreicht. Diese Publikationen profitierten von mehreren Faktoren: strukturierte Datenformate, die LLMs leicht auslesen können, regelmäßige Inhaltsaktualisierungen, die sie in Trainingsdatensätzen präsent halten, und redaktionelle Standards, die KI-Systemen Zuverlässigkeit signalisieren. Der Einbruch von Reddit und der massive Rückgang von Wikipedia deuten darauf hin, dass OpenAI nutzergenerierte und crowdgesourcte Inhalte zugunsten professionell redigierter Quellen zurückgestellt hat. Diese Verschiebung hat erhebliche Auswirkungen auf die Medienstrategie. Marken, die bisher auf Reddit-Sichtbarkeit oder Wikipedia-Erwähnungen setzten, stehen nun vor einer völlig neuen Ausgangslage, während jene, die in professionellen Publikationen und Presseportalen vertreten sind, unverhoffte Vorteile gewinnen. Die Lehre daraus: Die Auswahl der Publikationen ist wichtiger denn je—die falsche Wahl macht Ihre Inhalte auf großen LLM-Plattformen quasi unsichtbar.

Wie Sie hochwertige Publikationen für Ihre Marke identifizieren

Um herauszufinden, welche Publikationen LLM-Zitate bringen, ist ein systematischer, datenbasierter Ansatz nötig. Analysieren Sie zunächst die Zitiermuster Ihrer Wettbewerber auf allen drei großen LLM-Plattformen—nutzen Sie Tools, um zu verfolgen, wo ChatGPT, Google AI Mode und Perplexity die Inhalte Ihrer Wettbewerber zitieren. Ordnen Sie diese Publikationen nach Häufigkeit und Plattformzugehörigkeit und notieren Sie, welche mehrfach auf verschiedenen LLMs erscheinen und welche nur auf einer Plattform dominieren. Führen Sie anschließend branchenspezifische Recherchen durch: Identifizieren Sie die 20–30 wichtigsten Publikationen Ihrer Branche und testen Sie, wie häufig sie in LLM-Antworten zu produktspezifischen Suchanfragen erscheinen. Bewerten Sie schließlich das Zitierpotenzial jeder Publikation anhand folgender Kriterien:

• Zitierhäufigkeit: Wie oft erscheint diese Publikation in LLM-Antworten zu relevanten Suchanfragen?
• Plattformverteilung: Kommt sie auf ChatGPT, Google AI Mode und Perplexity vor oder nur auf bestimmten Plattformen?
• Aktualität der Inhalte: Wie schnell aktualisiert die Publikation ihre Inhalte und ist sie aktiv indexiert?
• Zielgruppenüberschneidung: Überlappt die Leserschaft der Publikation mit Ihrer Zielgruppe?
• Redaktionelle Standards: Hält die Publikation jene professionellen Standards ein, die für LLMs relevant sind?

Mit dieser Methodik wird die Publikationsauswahl vom Ratespiel zur strategischen Zielsetzung—so erreichen Ihre Medienmaßnahmen die Plattformen und Zielgruppen, die am wichtigsten sind.

Zitierwürdige Inhalte für Zielpublikationen erstellen

Nicht alle Inhalte werden von LLMs zitiert—Zitierwürdigkeit ist ein Qualitätsmerkmal, das mehrere zentrale Elemente vereint. Eigene Studien und proprietäre Daten erzielen 30–40 % höhere Sichtbarkeit in LLM-Antworten als abgeleitete oder kommentierende Inhalte, da LLMs diese als Autoritätsquellen erkennen, auf die sich andere Publikationen beziehen. Auch eine klare Struktur ist entscheidend: gut aufbereitete Daten, explizite Ergebnisse und konkrete Erkenntnisse, die LLMs leicht extrahieren und zusammenfassen können. Die Autorität der Stimme spielt ebenfalls eine Rolle—von anerkannten Experten verfasste Inhalte, gestützt durch Expertise und Erfahrung, signalisieren KI-Systemen Zuverlässigkeit. Betonen Sie beim Pitch an Zielpublikationen die forschungsbasierten und datengetriebenen Aspekte Ihrer Geschichte. Mit AmICited können Sie überwachen, welche Ihrer veröffentlichten Inhalte tatsächlich LLM-Zitate generieren, und so Ihren Content-Ansatz fortlaufend optimieren. Dieser datenbasierte Ansatz macht Ihre Medienarbeit evidenzbasiert statt hoffnungsgetrieben—und sorgt dafür, dass jeder veröffentlichte Beitrag für LLM-Sichtbarkeit optimiert ist.

Digitale PR-Strategie für LLM-Sichtbarkeit

Erfolgreiche digitale PR im LLM-Zeitalter erfordert einen grundlegend anderen Ansatz als klassische Medienarbeit. Ziel ist nicht mehr nur die Ansprache von Journalisten—es geht darum, Inhalte zu schaffen, die von LLMs als autoritativ erkannt und regelmäßig zitiert werden. Das bedeutet: Daten ins Zentrum stellen—eigene Studien, exklusive Benchmarks und Expertenanalysen, die LLMs sonst nirgends finden. Die strategische Platzierung ist entscheidend; eine einzige Erwähnung in Forbes oder PRNewswire generiert mehr LLM-Zitate als zehn in weniger autoritären Publikationen. Schaffen Sie Co-Zitationsnetzwerke, indem Sie Ihre Inhalte zusammen mit anderen Autoritätsquellen platzieren—sehen LLMs Ihre Forschung gemeinsam mit Branchenführern in Artikeln, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eigenständig zitiert werden. Plattformübergreifende Erwähnungen verstärken die Sichtbarkeit: Wenn Sie gleichzeitig auf LinkedIn, in Branchenpublikationen und Presseportalen präsent sind, entstehen mehrere Zitierchancen auf unterschiedlichen LLM-Plattformen. Die moderne PR-Strategie ist vertikal ausgerichtet, datengetrieben und plattformbewusst—sie erkennt an, dass jedes LLM-Ökosystem eigene Präferenzen hat und für den Zitationserfolg ein tiefes Verständnis dieser Präferenzen nötig ist.

LLM-Zitate messen und überwachen

Das letzte Puzzlestück für LLM-Sichtbarkeit ist die systematische Messung und Überwachung. Sie können nichts optimieren, was Sie nicht messen—und die meisten Marken wissen gar nicht, wie oft ihre Inhalte in LLM-Antworten erscheinen. AmICited löst dieses Problem, indem es Ihre Marken-Erwähnungen, Wettbewerber-Zitate und Publikationsleistung auf ChatGPT, Google AI Mode und Perplexity verfolgt—und Ihnen die nötigen Daten liefert, um zu erkennen, welche Medienplatzierungen tatsächlich LLM-Sichtbarkeit bringen. Effektives Monitoring zeigt, welche Publikationen auf welchen Plattformen Zitate liefern, welche Suchanfragen Ihre Inhalte triggern und wie Ihre Zitier-Performance im Wettbewerbsvergleich aussieht. Diese Daten verwandeln Ihre Medienstrategie von einer Bauchgefühl-basierten zu einer evidenzbasierten: Sie sehen genau, welche Publikationen sich lohnen, welche Inhaltsformate Zitate erzeugen und wo Ihre Medienarbeit noch Optimierungspotenzial hat. Die Marken, die die LLM-geprägte Informationslandschaft dominieren werden, sind jene, die Zitier-Tracking genauso ernst nehmen wie Website-Analytics. Ein datenbasierter Ansatz bei der Mediaplanung—gestützt auf echte Zitationsdaten statt Annahmen—ist 2025 und darüber hinaus keine Option mehr, sondern Voraussetzung für den Wettbewerbserfolg.