KI-Sichtbarkeitsstudie 2026: 100 Marken, vier Systeme

Stand: 02.09.2026 · Erhebung läuft · Methode vor der ersten Messung eingefroren

Die Frage

Immer mehr Kaufentscheidungen beginnen mit einer Frage an ChatGPT, Perplexity oder Gemini statt bei Google. Wer dort nicht vorkommt, existiert für diesen Interessenten nicht. Wir wollten wissen, wie es um bekannte deutsche Konsumgütermarken tatsächlich steht — nicht gefühlt, sondern gezählt.

Was gemessen wird

Gemessen wird keine Ja/Nein-Aussage, sondern eine Nennquote: In wie vielen der Antworten, die eine Marke hätte nennen können, wurde sie genannt. Eine einzelne Messung wäre wertlos, weil KI-Antworten zwischen Durchläufen schwanken.

Wie die 100 Marken ausgewählt wurden

Das ist der Teil, an dem solche Studien üblicherweise scheitern. Wer sich die Marken nach den Ergebnissen aussucht, kann jedes Resultat erzeugen. Deshalb:

1. Der Rahmen stand vor der ersten Messung fest und stammt nicht von uns: öffentlich ausgewiesene Segment-Preisträger des Deutschen Kunden-Awards (DtGV) aus drei Wellen, ergänzt um eine öffentliche Markenübersicht für die Kategorie Baby.
2. Innerhalb dieses Rahmens entschied das Suchvolumen, nicht unser Interesse. Grundlage sind Google-Ads-Daten für Deutschland, August 2025 bis Juli 2026, als ungefähre Monatsdurchschnitte.
3. Die Liste wird vollständig gemessen — auch Marken, die gut abschneiden, und auch solche, die für uns als Kunden nie infrage kämen.
4. Nichts wird nachträglich aussortiert. Ausfälle bleiben als Ausfälle sichtbar.

Was wir ausdrücklich nicht behaupten: Das sind nicht „Deutschlands 100 meistgesuchte Marken“. Es sind die volumenstärksten eindeutig zurechenbaren Marken innerhalb des oben beschriebenen Rahmens. Diese Unterscheidung ist uns wichtiger als die griffigere Überschrift.

Was vor der Messung ausgeschlossen wurde — und warum

Sieben Marken sind aus der Auswahl geflogen, bevor irgendetwas gemessen wurde. Der Grund ist immer derselbe: Der Markenname ist zugleich ein Alltagswort, ein Ort oder ein Familienname. Eine Messung hätte dann nicht die Marke erfasst, sondern das Wort.

• Braun — Farbe und Familienname
• Mammut — Tierbegriff
• MEISSEN und CHIEMSEE — Ortsnamen
• Teufel — Gattungswort und Audiomarke nicht sauber trennbar
• Perfect Fit — generische englische Wortfolge
• AEG — wird konservativ als eine Markenfamilie mit AEG Powertools behandelt

Zwei weitere Marken — Kärcher und Würth — ließen sich mangels belastbarer Volumendaten nicht einordnen. Sie stehen im Datensatz als Ausfall mit leerem Wert, nicht als stille Lücke.

Die Fragen im Wortlaut

Alle sechzehn Fragetexte wurden vor der ersten Messung eingefroren und sind an die Prüfsumme der Markenliste gebunden. Sie folgen demselben Bauplan; nur das Segment wechselt:

„Welche Marken für [Segment] kannst du für Deutschland empfehlen? Nutze dafür eine aktuelle Websuche und antworte mit einer nummerierten Liste aus genau acht unterschiedlichen Marken; nenne keine weiteren Marken.“

Die zweite Form fragt statt nach Empfehlung nach Vertrauen: „…gelten in Deutschland als seriös und zuverlässig?“ Beide Formen verwenden denselben Produktbereich, damit der Unterschied zwischen ihnen wirklich der Unterschied zwischen Empfehlung und Vertrauen ist — und nicht ein anderer Zuschnitt.

Vier Regeln, die das Ergebnis erst belastbar machen

1. Die Marke kommt in der Frage nicht vor. Wer ein System fragt „Was ist Marke X?“, bekommt Marke X genannt. Das misst nichts. Gemessen wird ausschließlich die offene Frage nach der Kategorie.
2. Nur nummerierte Listeneinträge zählen. Ein Markenname, der in einer Quellenangabe oder einem Erklärsatz auftaucht, zählt nicht als Nennung.
3. Kein Nachfragen bei unpassenden Antworten. Liefert ein System nicht die geforderten acht Marken, gilt die Messung als ungültig — sie wird nicht so lange wiederholt, bis das Ergebnis passt. Wiederholt wird nur bei technischen Übertragungsfehlern.
4. Ohne nachweisbare Websuche ist die Antwort ungültig. Sonst messen wir Trainingswissen statt aktueller Sichtbarkeit.

Ergebnisse

Stehen noch aus. Die drei Messtage laufen; die Auswertung erscheint an dieser Stelle, sobald alle Durchläufe abgeschlossen und geprüft sind. Veröffentlicht werden Nennquote je Marke, Median-Position innerhalb der Antworten und die jeweils genannten Wettbewerber — dazu die Zahl der ungültigen Messungen.

Was diese Studie nicht sagen wird

• Keine Ursachen. Wir werden zählen, wie oft eine Marke genannt wurde. Warum das so ist, sagt die Messung nicht — jede Erklärung wäre unsere Vermutung.
• Keine Bewertung von Marken. Eine niedrige Nennquote ist kein Urteil über Produkte, Service oder Unternehmen.
• Keine Aussage über „die KI“. Vier Systeme an drei Tagen sind vier Systeme an drei Tagen. Andere Systeme, andere Regionen und personalisierte Konten können abweichen.
• Kein spontanes Antwortverhalten. Die Fragen verlangen ausdrücklich acht Marken. Das hebt die Nennwahrscheinlichkeit für alle Marken gleichmäßig an. Die Nennquote ist deshalb eine Quote unter dieser Vorgabe, nicht die Wahrscheinlichkeit einer ungefragten Erwähnung.

Rohdaten

Wir bewahren jede einzelne Antwort im Volltext auf, mit Zeitpunkt, Systemversion und dem Wortlaut der gestellten Frage. Jedes genannte Unternehmen bekommt seine eigenen Rohdaten auf Anfrage — kostenlos und ohne Gegenleistung. Schreiben Sie an hello@mk-media.eu.

Das ist keine Höflichkeit, sondern der Kern der Sache: Eine Messung, die man nicht nachprüfen kann, ist eine Behauptung. Wie Sie eine solche Prüfung selbst durchführen, haben wir getrennt aufgeschrieben — in 15 Minuten, ohne Agentur.

Fragen zur Methode beantworten wir schriftlich, auch wenn daraus kein Auftrag wird: hello@mk-media.eu.