Ein flacher Balken im Zugriffsbericht, und das Thema ist erledigt
Auf meiner Folie stand eine einzige Zeile: Besuche über KI, ein paar Dutzend im Monat. Der Balken dazu klebte unten an der Achse, und mehr hatte ich halt nicht dabei, als es ums Budget ging.
Wer an dieser Stelle sagt, dass ein paar Dutzend Besuche kein Budget rechtfertigen, rechnet richtig — mit den Zahlen, die auf der Folie stehen. Ich hatte damals ja nichts dagegenzuhalten.
Inzwischen hat jemand über zwei Millionen KI-Gespräche mit dem Surfverhalten derselben Leute zusammengelegt und ausgezählt, wie oft nach einer gültigen Nennung binnen einer Woche ein Besuch auf der Markenseite folgt. Die Rate liegt messbar über der Prognosebasis.
Und mein Balken? Der zählt nur direkt zurechenbare Besuche — wie klein dieser Ausschnitt sein kann, zeigen die unvollständigen ChatGPT-Daten aus dem Juni.
Bringt eine Nennung in der KI-Antwort mehr Besucher auf die Website?
Ja. Bei Gemini folgt bei 5,42 Prozent der gültigen Nennungen binnen sieben Tagen ein Besuch auf der Website derselben Marke. Die Prognosebasis aus drei früheren Sieben-Tage-Fenstern derselben Nutzer und Marken liegt bei 2,21 Prozent; die Rate nach der Nennung beträgt damit rund das 2,5-Fache. Nachzulesen in der Auswertung „The AI Mention Effect“, die Profound am 1. Juli 2026 veröffentlicht hat.
„Gültig“ ist hier eng definiert: Die Marke steht in der KI-Antwort, aber nicht im Prompt des Nutzers. Die Hauptpopulation verlangt außerdem beobachtbares Surfverhalten in der Vorwoche und schließt Fälle aus, in denen der Nutzer die Marke in dieser Woche bereits gesucht oder besucht hatte.
Gezählt wurde von Januar bis Juni 2026, ausschließlich in den USA, über drei Systeme: ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews. Das Surfverhalten kommt aus einem Panel, dessen Teilnehmer der Messung vorher ausdrücklich zugestimmt haben.
Verglichen wird über ein Verfahren namens Back-Placebo-Design. Heißt, die sieben Tage nach einer Nennung werden nicht gegen irgendeine fremde Gruppe gestellt, sondern gegen eine Prognose aus drei früheren Sieben-Tage-Zeiträumen derselben Nutzer und Marken.
Damit fällt ein Störfaktor raus, den man sonst nie los wird: dass Stammkunden eine Marke ohnehin öfter aufrufen als alle anderen. Der Maßstab ist hier jeder Mensch mit sich selbst, in den drei Wochen davor. Alles herausrechnen kann das Verfahren damit trotzdem nicht.
Bei ChatGPT und den AI Overviews geht die Kurve genauso auseinander
Die Sieben-Tage-Rate nach der Nennung und die Prognosebasis liegen bei Google AI Overviews bei 7,79 gegen 4,83 Prozent, bei ChatGPT bei 6,39 gegen 4,33 Prozent. Nach dem Abstand zum jeweils eigenen Ausgangswert sortiert, steht Gemini vorn:
- Gemini: +3,21 Prozentpunkte
- Google AI Overviews: +2,96 Prozentpunkte
- ChatGPT: +2,07 Prozentpunkte
Zwei Größen laufen hier nebeneinander her, und in dieselbe Spalte gehören sie nun mal nicht. Der Prozentpunkt sagt, wie viel oben draufkommt. Das Vielfache sagt, wie viel das gemessen am Ausgangswert ist — und weil die AI Overviews schon bei 4,83 Prozent starten und Gemini bei 2,21, fällt ein Zuwachs derselben Größe bei Gemini deutlich stärker ins Gewicht.
Und nach Branchen?
Da wird der Abstand größer. Bei Gemini legen Finanzdienstleistungen um 5,7 Prozentpunkte zu, das sind 132 Prozent über dem eigenen Ausgangswert; der Einzelhandel kommt auf 5,6 Punkte und 140 Prozent. Wie viel eine Nennung dir bringt, hängt also davon ab, in welcher Branche du sitzt und bei welchem System dein Name fällt.
Ein Mittelwert für „die KI“ trägt deine Planung nicht.
Wann genau kommen diese Besuche?
Über alle drei Plattformen liegen 20,5 Prozent der ersten Besuche auf der Markenseite innerhalb der ersten Stunde nach der Nennung. Nach 24 Stunden sind es 42 Prozent. Rechne das mal gegen die Wochenansicht in deinem Bericht.
Eine Wochenlinie legt diese zeitliche Verteilung in einem Punkt zusammen. Wann die Besuche innerhalb der sieben Tage eintreffen, lässt sich daraus nicht ablesen.
Gut vier von zehn Besuchen fallen in den ersten Tag.
Mein eigenes Dashboard stand übrigens auch auf Woche. Um den Zeitpunkt der Besuche zu prüfen, muss die Anzeige auf Tage wechseln; das Ergebnisfenster bleibt trotzdem bei sieben Tagen.
Wo diese Besuche im Zugriffsbericht auftauchen
Direkt zurechenbar ist nur ein kleiner Anteil. Bei ChatGPT trugen von Januar bis April rund 1,0 Prozent der ersten Besuche nach einer Nennung einen zum Produkt passenden , im Mai 1,79 Prozent und im Juni 2,47 Prozent.
Der Juni ist nur teilweise erfasst, Profound liest die 2,47 Prozent selbst nur als Richtung. „Rund 2,5 Prozent, etwa jeder vierzigste Besuch“ beschreibt also diesen unvollständigen ChatGPT-Ausschnitt aus dem Juni, nicht eine Rate über alle drei Plattformen und den gesamten Zeitraum. Die Quelle berichtet außerdem, dass mehr als 97 Prozent dieser Besuche keinen UTM-Parameter enthielten; sie ordnet aber nicht jeden unmarkierten Besuch als Direktzugriff oder Markensuche ein.
Die Zahl, die dir bleibt, sitzt ja eine Stufe vor dem Klick — wie oft dein Name in den Antworten überhaupt vorkommt.
Wie weit trägt diese Zahl bis in dein eigenes Reporting?
Profound verkauft Messung von KI-Sichtbarkeit. Am Satz „Nennungen bringen Besuche“ hängt für dieses Haus ja Geld, und das gehört beim Lesen mit auf den Tisch.
Die Grenzen nennt der Herausgeber selbst:
- Untersucht wurden Website-Besuche, keine Käufe und keine Abschlüsse.
- Es ist kein randomisiertes Experiment. Wer eine Nennung zu sehen bekommt und wer nicht, ist nicht zufällig verteilt, und dieser Unterschied lässt sich nicht vollständig herausrechnen.
Auch nach der Anpassung an die jüngste Basis und den vorherigen Trend derselben Nutzer bleibt der Selektionsunterschied zwischen exponierten und nicht exponierten Fällen teilweise bestehen.
Veröffentlicht ist außerdem nur bis zur Ebene Branche und Plattform. Ergebnisse einzelner Marken gibt es keine, deine also auch nicht.
Erhoben wurde ausschließlich in den USA, von Januar bis Juni 2026. Für den deutschsprachigen Raum liegt keine Messung vor, du nimmst also eine Hypothese mit und keinen Erwartungswert.
Die Teilnehmer kommen über ein Panel mit doppelter Einwilligung: Mitgezählt wird nur, wer zweimal ausdrücklich zugestimmt hat. Leute, die das tun, sind schon deshalb nicht der Durchschnitt aller Nutzer.
„Bei uns wird es dann auch das 2,5-Fache“ ist damit zu viel behauptet. Womit du in deinen eigenen Zahlen anfängst, lässt sich daraus aber sehr wohl ableiten.
Tage anzeigen, im Sieben-Tage-Fenster bewerten und die Nennungen selbst zählen
Die Voreinstellung in deinem Dashboard steht auf Woche. Stell die Anzeige auf Tag: 42 Prozent der ersten Besuche fallen in den ersten 24 Stunden an. Die Rate nach einer Nennung bewertest du trotzdem im Sieben-Tage-Fenster, das auch die Quelle verwendet.
Das Zweite betrifft die Rangfolge im Bericht. Der Zugriffsbericht rückt einen Platz nach hinten und beantwortet die Frage nach der Wirkung nicht mehr; nach vorn kommt die Zählung, wie oft dein Markenname in den KI-Antworten auftaucht.
Damit ändern sich die Fragen in der Runde. Bisher hieß es: „Wie viele Besuche kamen denn über KI?“ Ab jetzt: „Sind wir öfter genannt worden als im Vormonat?“
Was eine Nennung weiter vorn im Entscheidungsweg auslöst, steht mit Zahlen im Artikel über die Marken, die die KI schon kennt.
Fang mit der Voreinstellung an: eine Stufe feiner, von Woche auf Tag.
Quellen
- Profound, “The AI Mention Effect”, 1. Juli 2026 (Grenzen: Profound verkauft selbst Messung von KI-Sichtbarkeit und hat ein kommerzielles Interesse am Ergebnis. Untersucht wurden Website-Besuche, keine Käufe oder Abschlüsse. Es handelt sich nicht um ein randomisiertes Experiment; die Selektion zwischen Nutzern mit und ohne Nennung ist nicht vollständig herausgerechnet. Veröffentlicht ist nur die Ebene Branche und Plattform, Ergebnisse einzelner Marken fehlen. Der Zeitraum umfasst Januar bis Juni 2026 und ausschließlich die USA; für den deutschsprachigen Raum liegt keine Messung vor. Das Surfverhalten stammt aus einem Panel mit doppelter Einwilligung, die Teilnehmer sind daher nicht der Durchschnitt aller Nutzer)
