YouTube-Erwähnungen: Der stärkste Korrelationfaktor für KI-Sichtbarkeit

Die Entdeckung der YouTube-Dominanz

Eine bahnbrechende Studie von Ahrefs, die 75.000 Marken über große KI-Plattformen hinweg analysierte, hat eine bemerkenswerte Erkenntnis ans Licht gebracht: YouTube-Erwähnungen zeigen mit etwa 0,737 die stärkste Korrelation mit KI-Sichtbarkeit und übertreffen jeden anderen Faktor, einschließlich traditioneller SEO-Metriken. Diese Untersuchung, die ChatGPT, Googles KI-Modus und KI-Übersichten betrachtete, stellt jahrzehntelange konventionelle Annahmen darüber infrage, was Marken-Sichtbarkeit in Suchergebnissen antreibt. Die Auswirkungen sind tiefgreifend – Marken, die häufig auf YouTube erscheinen, werden mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit von KI-Assistenten genannt, unabhängig von ihren klassischen Suchmaschinen-Rankings oder ihrer Domain-Autorität.

YouTube-Erwähnungen und Korrelationswissenschaft verstehen

Um die Bedeutung dieses Ergebnisses vollständig zu erfassen, ist es wichtig zu verstehen, was Forscher unter “YouTube-Erwähnungen” verstehen und wie sie Korrelation messen. YouTube-Erwähnungen beziehen sich auf jede Instanz, in der ein Markenname im Titel, Transkript oder in der Beschreibung eines YouTube-Videos erscheint – sie erfassen also jeden Kontext, in dem eine Marke auf der Plattform erwähnt wird. Die Studie maß zudem YouTube-Erwähnungs-Impressionen, die diese Erwähnungen nach der Anzahl der Aufrufe der jeweiligen Videos gewichten und so eine reichweitenbereinigte Kennzahl bieten. Die Forscher verwendeten den Spearman-Korrelationskoeffizienten, ein statistisches Maß, das die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen quantifiziert, mit Werten von –1 bis +1. Eine Korrelation von 0,737 zeigt eine starke positive Beziehung an: Mit zunehmenden YouTube-Erwähnungen steigt tendenziell auch die KI-Sichtbarkeit proportional. Diese Methodik ermöglicht es, die Faktoren zu identifizieren, die am zuverlässigsten vorhersagen, ob ein KI-System eine Marke nennt.

Warum YouTube-Daten das KI-Training dominieren

Die Dominanz von YouTube-Erwähnungen als Prädiktor für KI-Sichtbarkeit ist kein Zufall – sie spiegelt wider, wie moderne KI-Systeme gebaut und trainiert werden. Sowohl Google als auch OpenAI haben öffentlich bestätigt, dass ihre Modelle auf riesigen Datensätzen aus YouTube-Video-Transkripten trainiert wurden. Laut Berichten der New York Times wurde das GPT-4-Modell von OpenAI mit über einer Million Stunden YouTube-Transkripten trainiert und diese als umfangreichen Sprachdatensatz genutzt. Das ist bedeutend, weil YouTube-Transkripte reichhaltige, gesprächige, authentische Menschensprache liefern, die sich grundlegend von optimierten Webseiten unterscheidet. Video-Transkripte erfassen natürliche Sprachmuster, echte Produktbewertungen, Anwendungsfälle und Nutzererfahrungen – alles, was KI-Systeme als vertrauenswürdiger und wertvoller einstufen als sorgfältig formulierte Marketingtexte. Zusätzlich liefert die multimodale Natur von YouTube (Video, Audio und Text) KI-Systemen reichhaltigere Kontextinformationen als rein textbasierte Webseiten, wodurch YouTube-Erwähnungen ein zuverlässigeres Signal für echte Markenrelevanz und Autorität werden.

Plattform-spezifische Korrelationsunterschiede

Obwohl alle drei untersuchten KI-Plattformen starke Korrelationen mit YouTube-Erwähnungen zeigten, unterscheiden sie sich deutlich darin, wie sie andere Faktoren gewichten. ChatGPT, im Besitz von OpenAI, zeigte nahezu identische Korrelationen zu YouTube (0,737), obwohl YouTube nur die sechsthäufigst zitierte Domain ist, was darauf hindeutet, dass die Bedeutung von YouTube plattformübergreifend ist und grundlegende Trainingsdatenmuster widerspiegelt. Googles KI-Modus und KI-Übersichten, beide im Besitz von Google und mit direktem Zugang zu YouTube-Daten, zeigten ebenfalls starke YouTube-Korrelationen, wichen aber bei traditionellen Markenautoritätssignalen deutlich voneinander ab. Der KI-Modus zeigte die stärksten Korrelationen mit markenbezogenen Ankertexten (0,628) und Marken-Suchvolumen (0,466), was darauf hindeutet, dass er als „Konsensmaschine“ etablierte Marken bevorzugt. ChatGPT zeigte hingegen schwächere Korrelationen mit diesen klassischen Autoritätsmetriken und scheint weniger von Markendominanz beeinflusst zu sein. Die KI-Übersichten zeigten eine etwas stärkere Korrelation mit der Domain-Bewertung (0,326) als die anderen Plattformen, wahrscheinlich weil sie Faktenantworten auf Informationsanfragen liefern, bei denen Quellautorität wichtiger ist.

KI-Modus als Konsensmaschine

Googles KI-Modus zeigte konstant die höchsten Korrelationen mit traditionellen Markenautoritätssignalen und offenbart so eine besondere Auswahlphilosophie. Die Plattform wies besonders starke Korrelationen mit markenbezogenen Ankertexten von 0,628 auf – das sind die sichtbaren, klickbaren Texte in Hyperlinks mit dem Markennamen. Diese Kennzahl ist wichtig, weil Ankertexte mit Markennamen gezielte Empfehlungen darstellen; sie zeigen, dass jemand bewusst mit dem Markennamen auf Ihre Marke verlinkt und damit sowohl Popularitäts- als auch Autoritätssignale kombiniert. Der KI-Modus zeigte ebenfalls starke Korrelationen mit markenbezogenen Web-Erwähnungen (0,709) und Suchvolumen (0,466), was darauf hinweist, dass die Plattform Marken mit bereits hohem Marktbekanntheitsgrad bevorzugt.

Wesentliche Merkmale der Auswahlphilosophie des KI-Modus:

• Bevorzugt etablierte Marken mit starker Marktpräsenz
• Gewichtet markenbezogene Ankertexte stark als bewusste Empfehlungssignale
• Korreliert stark mit markenbezogenem Suchvolumen und Web-Erwähnungen
• Agiert als Konsensmaschine, die abbildet, was die meisten Menschen bereits wissen
• Gilt als die herausforderndste Plattform für den Einstieg neuer Marken

Warum ChatGPT den schnellsten Einstieg bietet

Für aufstrebende Marken ohne etablierte Marktdominanz bietet ChatGPT einen einfacheren Zugang zur KI-Sichtbarkeit. Die Plattform zeigte die schwächsten Korrelationen mit fast allen klassischen Markenautoritätsmetriken – darunter markenbezogene Ankertexte (0,511), Suchvolumen (0,352), Domain-Bewertung (0,266) und Backlinks. Dies spricht dafür, dass ChatGPT weniger auf traditionelle Rankingsysteme und Autoritätssignale setzt, sondern eine breitere Quellenbasis und mehr Perspektiven nutzt. Interessanterweise zeigte ChatGPT unter den drei Plattformen die stärkste Korrelation mit Werbemetriken, was darauf hindeutet, dass Marken mit starker Paid-Media-Präsenz im Training von ChatGPT besonders präsent sind. Für Marken mit geringem Suchvolumen, wenigen Backlinks und noch kleinem Webauftritt bietet ChatGPT also die realistischste Chance auf KI-Sichtbarkeit, ohne vorher klassische Autoritätssignale aufbauen zu müssen, wie sie der KI-Modus verlangt.

Die Domain-Bewertungs-Anomalie

Unter den drei untersuchten Plattformen zeigten die KI-Übersichten die stärkste Korrelation mit der Domain-Bewertung von 0,326, wobei dies im Vergleich zu YouTube-Erwähnungen und markenbezogenen Signalen weiterhin eine relativ schwache Korrelation bleibt. Dieses Muster spiegelt vermutlich die spezielle Funktion der KI-Übersichten wider: die Lieferung von sachlichen, autoritativen Antworten auf Informationsanfragen, bei denen Quellglaubwürdigkeit besonders zählt. Anders als ChatGPTs gesprächsorientierter Ansatz oder die konsensbildende Philosophie des KI-Modus müssen KI-Übersichten eindeutige, definitive Antworten liefern, weshalb Quellautorität wichtiger ist. Dennoch verblasst auch diese stärkere Korrelation mit der Domain-Bewertung im Vergleich zu YouTube-Erwähnungen, was das zentrale Ergebnis der Studie unterstreicht: Klassische linkbasierte Autoritätsmetriken sind in der KI-Ära weit weniger wichtig als Markensichtbarkeit und Erwähnungen.

Was YouTube-Erwähnungen tatsächlich messen

Das genaue Verständnis der Definition von YouTube-Erwähnungen ist entscheidend für eine wirksame Strategie. Die Studie erfasste Erwähnungen in drei unterschiedlichen Kontexten: Videotitel, Video-Transkripte und Videobeschreibungen. Eine Markenerwähnung im Videotitel zählt genauso viel wie eine versteckte Erwähnung im Transkript – entscheidend ist die Breite der Erwähnungen, nicht die Prominenz in einzelnen Videos. Die Forschung zeigte zudem eine interessante Nuance: YouTube-Erwähnungen (0,737 Korrelation) korrelieren etwas stärker als YouTube-Erwähnungs-Impressionen, gewichtet nach Aufrufen (0,717 Korrelation). Das deutet darauf hin, dass die Häufigkeit von Erwähnungen in verschiedenen Videos etwas wichtiger ist als die gesamte Reichweite dieser Erwähnungen. Praktisch bedeutet das: Eine Marke, die in fünfzig Videos mit jeweils eher niedrigen Aufrufzahlen erwähnt wird, kann eine stärkere KI-Sichtbarkeit erzielen als eine Marke, die in fünf viralen Videos genannt wird. Dieses Ergebnis stellt die gängige Annahme, dass Reichweite entscheidend ist, infrage und legt nahe, dass vielfältige, breit gestreute Erwähnungen im YouTube-Ökosystem der eigentliche Sichtbarkeitstreiber sind.

Die Schwäche klassischer SEO-Metriken

Die Ergebnisse der Studie widersprechen direkt vielen gängigen SEO-Empfehlungen. Backlinks und URL-Bewertung zeigten extrem schwache Korrelationen mit KI-Sichtbarkeit, wobei Backlinks je nach Plattform nur zwischen 0,194 und 0,357 korrelieren. Noch auffälliger: Das Inhaltsvolumen – gemessen an der Anzahl der Seiten einer Domain – zeigte mit 0,194 nahezu keine Korrelation zur KI-Sichtbarkeit. Dieses Ergebnis widerspricht direkt der beliebten Strategie, SEO und Content-Expansion allein auf Masse zu setzen. Wie einer der Studienautoren sagte: „Es ist kein reiner Content-Wettlauf mehr.“ Die Daten legen nahe, dass KI-Systeme mit fortschrittlichen Machine-Learning-Algorithmen weniger anfällig für klassische Link-Spam- und Content-Flut-Taktiken sind als traditionelle Suchmaschinen. Statt Masse zu belohnen, scheinen KI-Systeme echte Markenrelevanz und Bekanntheit anhand vielfältiger, authentischer Erwähnungen – insbesondere in kontextreichen Quellen wie YouTube – zu bevorzugen.

Die anhaltende Bedeutung markenbezogener Web-Erwähnungen

Obwohl YouTube-Erwähnungen die Korrelationsranglisten anführen, korrelieren markenbezogene Web-Erwähnungen weiterhin stark mit der KI-Sichtbarkeit (0,66–0,71 über alle Plattformen hinweg) und sind damit der zweitwichtigste Faktor nach YouTube. Diese Erwähnungen umfassen Markenreferenzen in Blogbeiträgen, Nachrichtenartikeln, Ratgebern, Foren und anderen Webinhalten – sie erfassen also die Breite der Markendiskussionen im Internet. Die Stärke dieser Korrelation zeigt, dass KI-Systeme Marken schätzen, die in verschiedensten Kontexten und Quellen diskutiert werden. Eine Marke, die in einem einzelnen hochrangigen Medium erwähnt wird, hat möglicherweise weniger Gewicht als eine, die in Dutzenden mittleren Publikationen, Blogs und Foren vorkommt. Dieses Muster unterstreicht die Bedeutung von Earned Media und echter Markenbefürwortung – KI-Systeme erkennen und belohnen Marken, die authentische Diskussion und Interesse im Web erzeugen.

Die überraschende Konsistenz der KI-Plattform-Ausgaben

Trotz unterschiedlicher Auswahlphilosophien und Gewichtungen zeigten die drei untersuchten KI-Plattformen eine bemerkenswerte Konsistenz bei den genannten Marken. Die Output-Overlap-Korrelation zwischen den Plattformen lag bei 0,779, das heißt, dieselben großen Marken erscheinen über ChatGPT, KI-Modus und KI-Übersichten hinweg, wenn auch auf unterschiedlichen Wegen. Nike, Apple, Amazon und andere bekannte Namen dominieren alle drei Plattformen. Diese Konsistenz zeigt: Auch wenn die Plattformen Faktoren unterschiedlich gewichten – KI-Modus bevorzugt Marken-Ankertexte, ChatGPT zeigt schwächere Autoritätskorrelationen – laufen sie letztlich auf die Nennung derselben etablierten Marken hinaus. Die Implikation ist klar: Es gibt eine Hierarchie der Markensichtbarkeit in der KI, mit dominanten Playern an der Spitze – unabhängig von der Plattform. Das heißt jedoch nicht, dass aufstrebende Marken ausgeschlossen sind; sie müssen sich einfach gezielter auf die entscheidenden Faktoren konzentrieren: YouTube-Präsenz und echte Markenerwähnungen.

Umsetzbare Strategien für KI-Sichtbarkeit durch YouTube

Die Forschung liefert klare, praxisnahe Empfehlungen für Marken, die ihre KI-Sichtbarkeit verbessern wollen. Anstatt traditionelle SEO-Taktiken zu verfolgen, die nur schwache Korrelationen mit KI-Erwähnungen zeigen, sollten Marken auf authentische Präsenz und echte Diskussion setzen.

Prioritäten für eine bessere KI-Sichtbarkeit durch YouTube:

• Entwickeln Sie eine YouTube-Content-Strategie, die konsistente Markenerwähnungen über viele Videos hinweg erzeugt – Fokus auf Breite statt Reichweite einzelner Videos
• Erzielen Sie echte Markenerwähnungen in vielfältigen Webquellen wie Blogs, Guides, Foren und Publikationen statt auf reines Linkvolumen zu setzen
• Setzen Sie zuerst auf ChatGPT, wenn Sie eine noch nicht etablierte Marke sind – hier sind die Korrelationen mit klassischen Dominanzmetriken am schwächsten
• Bauen Sie Marken-Ankertexte auf, indem Sie gezielte, bewusste Verlinkungen mit Ihrem Markennamen über autoritative Quellen fördern
• Überwachen Sie YouTube-Erwähnungen systematisch, um zu verstehen, welche Videos und Kontexte die größte Markensichtbarkeit bringen

Wie AmICited.com das Tracking von YouTube-Erwähnungen löst

In Anerkennung der entscheidenden Bedeutung von YouTube-Erwähnungen für KI-Sichtbarkeit bietet AmICited.com ein umfassendes Monitoring von Markenerwähnungen auf YouTube und anderen Plattformen und verfolgt, wie diese Erwähnungen mit der Sichtbarkeit in ChatGPT, Google KI-Modus und KI-Übersichten korrelieren. Die Plattform ermöglicht es Marken, Trends bei YouTube-Erwähnungen zu erkennen, herauszufinden, welche Videos die größte Sichtbarkeit generieren, und den direkten Einfluss auf KI-Zitate zu messen. Statt auf Vermutungen oder manuelles Tracking angewiesen zu sein, liefert AmICited.com Echtzeitdaten darüber, wie Ihre Marke auf KI-Plattformen erscheint, und ermöglicht damit eine präzise Optimierung Ihrer YouTube-Strategie. Indem Marken YouTube-Erwähnungen zusammen mit Web-Erwähnungen und anderen Sichtbarkeitssignalen überwachen, können sie datengetriebene Strategien entwickeln, die die tatsächlich entscheidenden Faktoren für KI-Sichtbarkeit in den Mittelpunkt stellen. In einer Zeit, in der KI-Assistenten zu primären Entdeckungswegen werden, ist die Sichtbarkeit Ihrer YouTube-Erwähnungsmuster und deren Korrelation mit KI-Zitaten nicht nur hilfreich – sie ist entscheidend, um den Wettbewerbsvorteil in der Suche zu sichern.