Erfahren Sie, wie KI-Suchplattformen wie ChatGPT und Perplexity die Suchlandschaft verändern. Entdecken Sie, wann KI das Konversionsvolumen von Google erreichen könnte und was das für Ihre Geschäftsstrategie in den Jahren 2026-2028 bedeutet.
Googles Dominanz im Bereich Suche bleibt unbestreitbar und hält 90 % des weltweiten Suchmarktanteils – mit beeindruckenden 16,4 Milliarden täglichen Suchanfragen. Diese Zahl spiegelt das akkumulierte Verhalten von Milliarden Nutzern wider, die Google seit fast drei Jahrzehnten zum Standardmechanismus für Informationssuche gemacht haben. Die Infrastruktur des Suchgiganten, die ausgefeilten Algorithmen und das Nutzervertrauen schaffen einen scheinbar uneinnehmbaren Schutzwall. Doch unter dieser Oberfläche der Stabilität beschleunigt sich ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie Menschen Informationen entdecken, in beispiellosem Tempo.
ChatGPT ist zur am schnellsten wachsenden Anwendung der Geschichte geworden, verarbeitet 2,5 Milliarden tägliche Prompts und generiert monatlich etwa 800 Millionen suchwertige Anfragen. Das ist nicht nur ein neuer Wettbewerber, sondern ein grundlegend anderer Ansatz der Informationsfindung. Während Google Links liefert, gibt ChatGPT synthetisierte Antworten aus. Wo Google die Nutzer verschiedene Quellen bewerten lässt, präsentiert ChatGPT kuratierte Informationen. Dieser Unterschied ist entscheidend für das Verständnis der Suchzukunft.
Akzeptanzmetriken verdeutlichen das Ausmaß dieser Transformation. 52 % der US-Erwachsenen haben KI-Sprachmodelle genutzt, eine Durchdringungsrate, die den frühen Smartphone-Adoptionskurven entspricht. Es handelt sich nicht um ein Nischenphänomen für Tech-Enthusiasten – es ist Mainstream-Verhalten, das die Art und Weise, wie Millionen täglich auf Informationen zugreifen, neu gestaltet. Die demografische Streuung ist besonders aufschlussreich: KI-Tools haben die Early-Adopter-Phase verlassen und dringen in die breite Bevölkerung vor – wir erleben einen echten Paradigmenwechsel, keine kurzfristige Modeerscheinung.
Die Wettbewerbslandschaft ist über das traditionelle Google-Bing-Duopol hinaus fragmentiert. Perplexity, Claude und andere KI-Suchplattformen gewinnen signifikant an Nutzeraufmerksamkeit. Sie teilen bestimmte Merkmale: Sie priorisieren die Antwortqualität gegenüber der Linkanzahl, zitieren transparent Quellen und setzen auf konversationelle Informationssuche statt auf transaktionelle Suche. Das ist ein klarer Bruch mit dem linkbasierten Modell, das jahrzehntelang dominierte.
| Metrik | ChatGPT | Perplexity | Marktposition | |
|---|---|---|---|---|
| Tägliche Anfragen | 16,4 Mrd. | ~800 Mio. | ~200 Mio. | Google 20x größer |
| Marktanteil | 90 % | ~5 % | ~1,5 % | Google dominant |
| Nutzerbasis | 5,6 Mrd.+ | 200 Mio.+ | 50 Mio.+ | Google 28x größer |
| Wachstumsrate | 3–5 % p.a. | 527 % p.a. | 400 %+ p.a. | KI-Plattformen beschleunigen |
| Konversionsvorteil | Basiswert | 4–5x höher | 4–5x höher | KI-Plattformen überlegen |
Die Daten zeigen ein Paradoxon: Google behält den überwältigenden Größenvorteil, während KI-Plattformen eine überlegene Konversionseffizienz aufweisen. Diese Unterscheidung wird entscheidend für die Zukunft der Suche sein. Größe ohne Konversionseffizienz ist verwundbar; Konversionseffizienz ohne Größe ist begrenzt. Die Frage ist nicht, ob KI-Suche Google ersetzt, sondern wie diese Plattformen je nach Anwendungsfall und Nutzersegment koexistieren und konkurrieren werden.
Der 4–5-fache Konversionsvorteil von KI-Suchplattformen gegenüber traditionellen Suchen ist eine der bedeutendsten Kennzahlen im digitalen Marketing. Das ist kein marginaler Fortschritt – es ist ein fundamentaler Unterschied in der Interaktion der Nutzer mit Informationen und in der Entscheidungsfindung. Das Verständnis dafür erfordert einen Blick auf die Mechanik von Nutzerintention und Informationsaufnahme.
Traditionelle Suche folgt einem Quantitätsmodell: Die relevantesten Links werden geliefert, der Nutzer bewertet die Optionen. Das funktioniert gut für Navigationsanfragen („beste Pizza in meiner Nähe“) oder Informationssuchen („wie wechsle ich einen Reifen“). Es bedeutet aber auch, dass Nutzer Informationen selbst zusammenführen, Quellen vergleichen und Entscheidungen treffen müssen. Jeder zusätzliche Klick ist Reibung – und Reibung mindert die Konversionswahrscheinlichkeit.
KI-Suche basiert auf einem Synthesemodell: Sie verarbeitet mehrere Quellen, extrahiert relevante Informationen und präsentiert eine kuratierte Antwort. Nutzer erhalten sofortigen Mehrwert ohne weitere Recherche. Bei kommerziellen Suchanfragen – wenn Nutzer entscheidungsbereit sind – reduziert dieser Ansatz die Reibung drastisch. Wer „beste Projektmanagement-Software für Remote-Teams“ fragt, erhält einen Vergleich statt einer Linkliste. Der Weg von der Anfrage zur Entscheidung verkürzt sich deutlich.
Der Unterschied zwischen Qualität und Quantität ist enorm wichtig. Googles Algorithmus optimiert auf Relevanzranking; KI-Suchen auf Antwortqualität. Das sind nicht dieselben Ziele. Ein relevanter Link kann zu einer mittelmäßigen Antwort führen; eine synthetisierte Antwort aus mehreren Quellen kann überlegene Erkenntnisse bieten. Nutzer erkennen diesen Unterschied zunehmend und passen ihr Suchverhalten an.
Die Nutzerreise im Vergleich:
Diese Schrittverkürzung korreliert direkt mit höheren Konversionsraten. Weniger Entscheidungspunkte bedeuten weniger Chancen für Absprünge. Außerdem zitieren KI-Plattformen Quellen, wodurch Nutzer Informationen prüfen können, ohne die Plattform zu verlassen. Diese Transparenz schafft Vertrauen und hält das Engagement hoch.
Der Konversionsvorteil geht über kommerzielle Anfragen hinaus. Bei forschungsintensiven Fragen bietet KI-Suche schnellere Erkenntnisse. Bei komplexen Themen mit Synthesebedarf über mehrere Bereiche liefern KI-Plattformen überlegenen Mehrwert. Nutzer erkennen diese Vorteile und passen ihr Verhalten an – vor allem bei Anfragen mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit.
Die Entwicklung hin zur Konversionsparität zwischen KI-Suche und Google folgt einem berechenbaren mathematischen Modell basierend auf den aktuellen Wachstumsraten und Akzeptanzmustern. Ende 2027 bis Anfang 2028 ist das Zeitfenster, in dem KI-Suchplattformen beim Konversionsvolumen mit Google gleichziehen könnten – trotz Googles weiterhin dominierendem Suchvolumen. Dieser Zeitplan setzt konstantes Wachstum und keine gravierenden Marktstörungen voraus.
Die 527 % jährliche Wachstumsrate für KI-Suche bildet die mathematische Grundlage für diese Prognose. Solches exponentielles Wachstum bedeutet: Was heute 5 % des Google-Konversionsvolumens entspricht, kann in 24 Monaten 50 % erreichen. Die Mathematik ist einfach, die unternehmerischen Implikationen gewaltig. Das Wachstum wird sich nicht ewig so fortsetzen – Marktsättigung und Wettbewerb werden es bremsen – doch das Beschleunigungspotenzial reicht bis 2027.
Aktuelle Schätzungen zum Konversionsvolumen besagen, dass KI-Plattformen etwa 2–3 Milliarden US-Dollar jährlichen Konversionswert generieren, verglichen mit über 150 Milliarden Dollar bei Google. Dieses 50:1-Verhältnis wirkt uneinholbar – bis man das Wachstum einrechnet. Bei 527 % jährlichem Zuwachs erreicht KI-Suche 10–15 Mrd. $ in 18 Monaten, 50–75 Mrd. $ in 24 Monaten und Parität in 36 Monaten. Mit Googles 3–5 % Wachstum pro Jahr schrumpft die Lücke trotz hoher Basis schnell.
Mögliche Szenarien im Überblick:
| Zeitrahmen | KI-Suche Konversionswert | Google Konversionswert | Verhältnis | Marktbedeutung |
|---|---|---|---|---|
| Q4 2024 | 2,5 Mrd. $ | 150 Mrd. $ | 1:60 | KI im Aufbruch |
| Q4 2025 | 15 Mrd. $ | 155 Mrd. $ | 1:10 | KI beschleunigt |
| Q4 2026 | 75 Mrd. $ | 160 Mrd. $ | 1:2 | Parität naht |
| Q4 2027 | 150 Mrd. $ | 165 Mrd. $ | 1:1 | Konversionsparität |
| Q4 2028 | 200 Mrd. $+ | 170 Mrd. $ | 1,2:1 | KI überholt evtl. |
Diese Projektion setzt mehrere Konstanten voraus: anhaltende Nutzerakzeptanz, gleichbleibender Konversionsvorteil, keine massiven Wettbewerbsstörungen. In der Realität werden sich Variablen verändern. Google wird die KI-Integration beschleunigen, neue Wettbewerber entstehen, das Nutzerverhalten wandelt sich. Die Richtung jedoch ist in fast allen Szenarien eindeutig.
Der exakte Zeitpunkt des Wendepunkts ist weniger entscheidend als sein Signal: Die Suchlandschaft wird grundlegend umgebaut. Unternehmen, die sich zwischen 2025 und 2027 darauf einstellen, haben deutliche Vorteile. Wer wartet, bis die Parität offensichtlich ist, konkurriert in einem reifen, überfüllten Markt. Das Chancenfenster ist real, messbar und schließt sich.
Die deutlichsten Belege für den Wandel liefert das Verhalten der Generationen. Bei den 18–24-Jährigen liegt die ChatGPT-Nutzung nur 3 % unter der von Google – eine Zahl, die vor zwei Jahren noch undenkbar gewesen wäre. Das ist kein marginaler Trend, sondern ein fundamentaler Wandel in der Informationssuche der jüngsten Erwachsenen. Für Marketer und Entscheider signalisiert dieser demografische Wechsel die Zukunft des Suchverhaltens aller Generationen.
Die Altersverteilung zeigt klare Muster:
Diese Verteilung folgt erwartbaren Adoptionskurven, doch das Tempo bei Jüngeren übertrifft historische Technologiewellen. Smartphone-Adoption brauchte 15+ Jahre für 90 % – KI-Suche erreicht ähnliche Werte in 5–7 Jahren. Das Tempo reflektiert sowohl den Nutzen der KI-Suche als auch die digitale Selbstverständlichkeit der jungen Nutzer.
Multi-Plattform-Suchgewohnheiten werden zunehmend normal statt Ausnahme. Jüngere Nutzer sehen Google und ChatGPT nicht als Konkurrenten, sondern als sich ergänzende Werkzeuge. Ein Gen-Z-Nutzer sucht Lokalinfos bei Google, Recherche-Synthese bei ChatGPT, Tutorials bei YouTube und Trends bei TikTok. Dieser Multi-Plattform-Ansatz ist ein Bruch mit dem Ein-Plattform-Verhalten der Google-Ära.
Regionale Unterschiede erschweren das Bild. In Märkten mit starker KI-Infrastruktur – besonders in den USA, Teilen Europas und Ostasiens – beschleunigt sich die KI-Suche stärker. Wo Infrastruktur oder Regulierung fehlen, bleibt traditionelle Suche dominant. Die Zukunft wird also kein global einheitliches Suchparadigma, sondern regionale Muster widerspiegeln.
Die Auswirkungen auf Content-Strategien sind erheblich. Wer ausschließlich für Google optimiert, verpasst die jüngeren Zielgruppen, die KI-Plattformen nutzen. Umgekehrt ignoriert, wer nur für KI-Plattformen optimiert, die Milliarden, die weiterhin auf klassische Suche setzen. Die strategische Konsequenz: Multi-Plattform-Optimierung ist Pflicht, um unterschiedliche Zielgruppen zu erreichen.
Googles Reaktion auf die KI-Konkurrenz zeigt, dass das Unternehmen die existenzielle Bedrohung alternativer Suchmechanismen erkannt hat. Es wurden 75 Milliarden Dollar in KI-Entwicklung investiert und die Google AI Overviews für 1,5 Milliarden Nutzer bereitgestellt – die aggressivste Integration von KI-Funktionen ins Kerngeschäft. Das ist keine Abwehrmaßnahme, sondern eine grundlegende Neugestaltung der Sucherfahrung.
Google AI Overviews sind die direkte Antwort auf das Synthesemodell von ChatGPT. Anstatt Links zu liefern, produziert Google jetzt KI-generierte Zusammenfassungen aus mehreren Quellen. Damit adressiert Google genau den Vorteil, den KI-Suchplattformen ausspielen: Antworten statt Links. Durch die Integration von KI direkt in die Suche will Google Nutzer im eigenen Ökosystem halten und dennoch den Synthese-Ansatz bieten, der KI-Plattformen attraktiv macht.
Die strategische Positionierung ist ausgeklügelt: Google behält das Link-Modell für Nutzer, die Quellen prüfen wollen, und bietet KI-Zusammenfassungen für jene, die synthetisierte Antworten bevorzugen. Dieser Dual-Ansatz bedient sowohl traditionelle als auch KI-affine Suchnutzer. Google versucht so, beide Seiten der Marktveränderung zu besetzen – mit der gewaltigen Nutzerbasis und technischen Stärke als Hebel.
Googles Vorteile im Wandel sind beträchtlich:
Doch Google steht strukturellen Herausforderungen gegenüber: Das Geschäftsmodell basiert auf Werbeeinnahmen, was dazu führt, dass Nutzer möglichst lange auf Suchergebnisseiten gehalten werden sollen. KI-Plattformen, die nicht von Werbung abhängig sind, können rein auf Nutzerzufriedenheit optimieren. Dieser Interessenkonflikt könnte mit zunehmender Bedeutungsverschiebung entscheidend werden.
Das 75-Milliarden-Dollar-Investment unterstreicht Googles Anspruch auf die Suchdominanz, doch Kapital allein garantiert keinen Erfolg. Google muss den Spagat schaffen zwischen dem Schutz seines Werbegeschäfts und der Bereitstellung der besseren Nutzererfahrung, die KI-Plattformen bieten. Diese Spannung wird Googles Marktpositionierung zwischen 2025 und 2028 prägen.
Das Bild „KI-Suche gegen Google“ verkennt, wie sich Suche tatsächlich entwickelt. Die Zukunft ist kein Entweder-oder, sondern ein Multi-Plattform-Ökosystem, in dem verschiedene Werkzeuge verschiedene Zwecke, Zielgruppen und Anwendungsfälle bedienen. Dieses Modell erklärt das aktuelle Nutzerverhalten besser und ermöglicht realistischere Prognosen.
Die Stärken der Plattformen ergänzen sich: Google ist führend bei lokalen Suchen, Navigation und Echtzeit-Infos. KI-Plattformen glänzen bei Recherche-Synthese, komplexen Fragen und Vergleichen. YouTube dominiert Tutorials und visuelles Lernen. TikTok treibt Trendentdeckung bei Jüngeren. Reddit liefert Community-basierte Infos. Nutzer kombinieren diese Plattformen zunehmend, um von den jeweiligen Vorteilen zu profitieren.
Der 25,19 % Domain-Overlap zwischen Perplexity und ChatGPT verdeutlicht die Dynamik: Beide sind KI-Suchplattformen, aber sie zitieren unterschiedliche Quellen und liefern verschiedene Blickwinkel auf ähnliche Fragen. Das spricht dafür, dass der Markt mehrere KI-Suchplattformen mit unterschiedlichem Profil und Nutzerkreis tragen kann. Die Überlappung ist keine vollständige Kannibalisierung – sondern komplementäre Marktabdeckung.
Muster in der Quellzitation zeigen, wie das Ökosystem funktioniert. YouTube ist die meistzitierte Quelle auf KI-Plattformen, taucht in 11,3 % der ChatGPT- und 11,11 % der Perplexity-Antworten auf. Das spiegelt sowohl die Content-Qualität als auch die Erkenntnis der KI-Plattformen wider, dass Video oft die besten Antworten liefert. KI-Plattformen integrieren YouTube, statt zu konkurrieren.
Use-Case-Differenzierung fördert die Multi-Plattform-Nutzung:
Das erklärt, warum „Google-Ablöse“-Prognosen regelmäßig scheitern. Plattformen ersetzen sich nicht, sie spezialisieren sich. Nutzer bedienen sich mehrerer Plattformen je nach Bedarf. Die Frage ist nicht, wer dominiert, sondern wie Unternehmen Sichtbarkeit im gesamten Ökosystem optimieren.
Für Content-Creator und Marketer bedeutet das: Wer nur für Google optimiert, ignoriert die wachsende Zahl der KI-Nutzer. Wer nur für KI-Plattformen optimiert, lässt Milliarden klassische Suchnutzer außen vor. Das Gebot ist Ökosystem-Optimierung: Content muss auf Google, KI-Plattformen, YouTube und anderen Discovery-Kanälen sichtbar und performant sein.
Das Multi-Plattform-Suchökosystem verändert grundlegend, wie Unternehmen Sichtbarkeit und Kundengewinnung angehen. Die klassische SEO-Strategie – Optimierung für Googles Algorithmus und Rankingfaktoren – bleibt wichtig, reicht aber zunehmend nicht mehr aus. Unternehmen müssen umfassende Sichtbarkeitsstrategien entwickeln, die Google, KI-Plattformen und weitere Discovery-Kanäle gleichzeitig adressieren. Das erfordert ein Umdenken bei Contentstruktur, Optimierungsprioritäten und Messmethoden.
Die Optimierung für KI-Suche unterscheidet sich substanziell von klassischer SEO. Wo Google Keyword-Optimierung und Linkautorität belohnt, zählen auf KI-Plattformen Inhaltsqualität, Quellglaubwürdigkeit und umfassende Themenabdeckung. Eine Seite, die bei Google top rankt, erscheint nicht zwangsläufig in ChatGPT-Antworten – und umgekehrt. Es handelt sich um unterschiedliche Optimierungsziele, die verschiedene Strategien erfordern.
Die Contentstruktur muss für Multi-Plattform-Sichtbarkeit angepasst werden. KI-Plattformen bevorzugen umfassende, gut organisierte Inhalte, die Informationen aus mehreren Perspektiven zusammenführen. Ausführliche Inhalte, die ein Thema ganzheitlich abdecken, performen bei KI-Suchen besser als dünne, keywordoptimierte Seiten. Strukturierte Daten gewinnen an Bedeutung, da KI-Plattformen Content parsen, um relevante Infos zu extrahieren. Klare Quellangaben und Zitationspraxis erhöhen die Sichtbarkeit auf KI-Plattformen, die Transparenz priorisieren.
Die Konversionsoptimierung muss unterschiedliche Nutzerintentionen berücksichtigen. Google-Nutzer suchen oft schnelle Antworten oder lokale Infos und sind bereit, Optionen zu prüfen. KI-Suche-Nutzer wollen Synthese und Analyse, sie erwarten Entscheidungen auf Basis der KI-Empfehlung. Diese verschiedenen Nutzerzustände erfordern unterschiedliche Conversion-Strategien. Eine Landingpage, die auf Google-Klicks optimiert ist, performt bei KI-Traffic, der tiefere Informationen erwartet, womöglich schlechter.
Empfohlene Schritte für Unternehmen:
Das Messmodell muss über klassische SEO-Kennzahlen hinausgehen. Google-Rankings zu verfolgen bleibt relevant, reicht aber nicht mehr aus. Unternehmen brauchen Einblicke in die Performance ihrer Inhalte bei KI-Suchen, welche Quellen von KI-Plattformen zitiert werden und wie KI-Traffic im Vergleich zu Google-Traffic konvertiert. Dieses erweiterte Messmodell zeigt, welche Plattformen den wertvollsten Traffic liefern und wo sich Optimierungsaufwand lohnt.
Das 18–24 Monate lange Zeitfenster von 2026 bis Anfang 2028 ist eine entscheidende Positionierungschance für Unternehmen, die ihre Sichtbarkeitsstrategie frühzeitig anpassen. In diesem Zeitraum wird die KI-Suche vom Early-Adopter- zum Mainstream-Phänomen, die Konversionsparität zwischen KI und Google rückt näher, und die Wettbewerbssituation im neuen Suchökosystem verfestigt sich. Unternehmen, die während dieser Phase starke Sichtbarkeit auf KI-Plattformen aufbauen, sichern sich Vorteile, die für Nachzügler kaum aufzuholen sind.
First-Mover-Vorteile auf neuen Plattformen sind erheblich und gut belegt. Wer Ende der 1990er als Erster für Google optimierte, gewann unverhältnismäßig viel Sichtbarkeit. Wer Anfang der 2010er auf mobile Suche setzte, sicherte sich große Marktanteile. Das Muster wiederholt sich bei KI-Suche: Wer 2025–2026 für ChatGPT, Perplexity & Co. optimiert, etabliert Zitationsmuster und Sichtbarkeit, die mit Reife der Plattformen bestehen bleiben.
Die Wettbewerbssituation in dieser Phase unterscheidet sich klar vom reifen Markt: Dort sind Vorteile marginal und teuer zu erkämpfen. Im frühen Markt erzielen First Mover mit vergleichsweise wenig Einsatz große Vorteile. Wer 2025 in KI-Suchoptimierung investiert, kann Sichtbarkeit erreichen, für die 2028 ein zehnfacher Einsatz nötig wäre. Die Mathematik des First-Mover-Vorteils ist überzeugend.
Empfohlene Strategien für dieses Fenster:
Das Fenster ist real, aber es schließt sich. Mit steigender KI-Adoption und zunehmendem Wettbewerb schwindet der First-Mover-Vorteil. Wer erst 2027/2028 auf KI-Suchoptimierung setzt, konkurriert in einem ausgereiften, überfüllten Markt, in dem Differenzierung schwer und teuer ist. Die strategische Schlussfolgerung: Jetzt – im Zeitraum 2025–2026, während die Akzeptanz steigt und der Wettbewerb überschaubar bleibt – ist der Moment zur Positionsbestimmung.
Die Suchzukunft ist kein Nullsummenspiel – sie ist ein Multi-Plattform-Ökosystem mit spezialisierten Werkzeugen. Wer diese Realität erkennt und seine Strategie anpasst, wird im neuen Suchumfeld erfolgreich sein. Wer an Ein-Plattform-Optimierung festhält, wird für Nutzer, die Informationen über verschiedene Kanäle entdecken, zunehmend unsichtbar. Die Wahl ist klar: Jetzt anpassen – oder 2028 und darüber hinaus im Nachteil konkurrieren.
Nein. Google wird beim reinen Suchvolumen weiterhin dominieren, aber KI-Plattformen erfassen höherwertige Konversionen. Bis Ende 2027/Anfang 2028 könnte die KI-Suche das Konversionsvolumen von Google erreichen, obwohl Google weiterhin mehr Gesamtnutzer hat. Die Zukunft ist ein Multi-Plattform-Ökosystem, in dem verschiedene Tools unterschiedliche Zwecke erfüllen.
KI-Suchplattformen wachsen um 527 % im Jahresvergleich, während Google jährlich um 3–5 % zunimmt. Diese exponentielle Wachstumsrate bedeutet, dass KI-Plattformen den Abstand im Konversionswert schnell verringern, auch wenn Google beim Suchvolumen noch einen 20-fachen Vorsprung hat.
KI-Suchenutzer haben eine höhere Kaufabsicht, weil sie ihre Anforderungen bereits durch die Konversation mit der KI recherchiert und verfeinert haben. Sie sind weiter in der Customer Journey, wenn sie auf Ihre Seite klicken, was zu schnelleren und häufigeren Konversionen führt.
Unternehmen sollten ihre aktuelle Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity und anderen KI-Plattformen prüfen; Inhalte für KI-Zitationen optimieren; umfassende, gut strukturierte Inhalte erstellen und Tools wie AmICited.com nutzen, um zu überwachen, wie ihre Marke in KI-Suchmaschinen erscheint.
Basierend auf den aktuellen Wachstumsraten könnte KI-Suche bis Ende 2027 bis Anfang 2028 Konversionsparität mit Google erreichen. Der Zeitrahmen hängt jedoch von der anhaltenden Akzeptanz und der Entwicklung der Plattformen ab. Das Zeitfenster von 18–24 Monaten von 2025–2027 ist entscheidend für die Positionierung.
Gen Z (18–24 Jahre) zeigt eine ChatGPT-Nutzung, die nur 3 % unter der Google-Nutzung liegt, während ältere Generationen weiterhin stark Google bevorzugen. Diese Kluft deutet darauf hin, dass die Akzeptanz der KI-Suche beschleunigt wird, wenn jüngere Altersgruppen den Großteil der Internetnutzer stellen.
Statt dass eine Plattform eine andere ersetzt, entwickelt sich Suche zu einem Ökosystem: Google übernimmt lokale und Navigationsanfragen, KI-Plattformen erledigen Recherche und Synthese, YouTube Tutorials, TikTok Trends und Reddit Community-Einblicke. Nutzer verwenden je nach Bedarf verschiedene Plattformen.
Tools wie AmICited.com ermöglichen es Ihnen, zu überwachen, wie Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und anderen KI-Plattformen erscheint. Sie können Zitationsmuster, Sichtbarkeitsmetriken und die Häufigkeit, mit der Ihre Inhalte von KI-Systemen referenziert werden, verfolgen.
Verfolgen Sie, wie Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und anderen KI-Plattformen erscheint. Erhalten Sie Echtzeit-Einblicke in Ihre KI-Zitationen und Sichtbarkeitsmetriken.
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