LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Auswertung von 250.000 KI-Antworten zeigt, welche Quellentypen in ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity tatsächlich auftauchen. Dabei wird klar: Der eigene Webauftritt ist zwar die Basis, entscheidet aber noch nicht über Sichtbarkeit. Besonders Reviews und nutzergenerierte Inhalte wie YouTube oder Reddit wirken je nach System unterschiedlich stark. Für Startups wird damit die Frage greifbar, wie man mit wenig Budget gezielt in den Zitationshebeln ansetzt.
Die Ergebnisse einer umfangreichen Zitationsanalyse machen etwas sichtbar, das viele Teams bislang nur intuitiv vermutet haben: Große Sprachmodelle greifen für ihre Antworten nicht nach dem Zufallsmuster „was ist online“, sondern nach erkennbaren Quellmustern. Ausgewertet wurden dafür 250.000 Antworten im Zeitraum 1. Januar bis 30. Juni 2026, basierend auf rund 2.000 Prompts aus den Bereichen Tech, Handel, Finance, Marketing und Industrie. Genau diese Abdeckung ist für Startups relevant, weil die meisten Wachstumspläne an einer Engstelle scheitern: Man investiert in Content oder PR, ohne zu wissen, welche Quellen im konkreten KI-Kontext überhaupt zu Zitaten werden.
Die erste zentrale Erkenntnis ist zugleich die einfachste: Corporate Content ist bei den zitierten Quellen besonders präsent. 66,2 % der zitierten Quellen stammten aus Unternehmensinhalten, also von Unternehmensseiten selbst. Daraus folgt kein Automatismus, aber eine klare Reihenfolge für die Priorisierung. Ohne strukturierte Inhalte auf der eigenen Website tauchen viele Angebote in KI-Antworten gar nicht erst auf. Praktisch heißt das, dass Startups nicht nur „über sich“ schreiben sollten, sondern Produktseiten mit eindeutigen Kernbotschaften liefern müssen, ergänzt um FAQ-Bereiche mit echten, wiederverwendbaren Antworten und Vergleichsseiten zu Alternativen. Das kostet kein Marketing-Feuerwerk, sondern vor allem Zeit und Disziplin.
Doch selbst wenn der eigene Webauftritt als Fundament dient, bleibt er häufig nicht allein maßgeblich. Die Analyse unterscheidet drei Quellentypen, die LLMs offenbar gerne als externe Validierung nutzen, wenn Aussagen von Unternehmensseiten gestützt werden. Beim Hebel „Fachpresse und News“ entfallen 12,6 % aller Quellen auf solche Seiten; in der Rangliste tauchen mehrere bekannte Publikationen aus dem deutschen Technik- und Wirtschaftsraum auf, allerdings ohne dass ein einzelnes Leitmedium dominiert. Für Startups bedeutet das: Eine einzelne Erwähnung kann ein Startschuss sein, aber sie ersetzt keine kontinuierliche, kleinteilige PR-Arbeit. Ohne dedizierte PR-Struktur können Gründer: innen dabei trotzdem ansetzen, etwa indem sie belastbare Statements zu Branchentrends anbieten, in Podcasts als Gesprächspartner auftreten oder direkt mit journalistischen Fragen interagieren, die in Communitys und beruflichen Netzwerken sichtbar werden.
Besonders handfest wird es bei Bewertungsplattformen. OMR-Reviews führt in der Studie die Liste der zitierten Bewertungsportale an, gefolgt von test.de, kununu.de, stepstone.de, omt.de und idealo.de. Die Logik dahinter ist für KI-Sichtbarkeit strategisch: Verifizierte Reviews treffen die Art von Sprache, die Nutzer: innen in Prompts formulieren („funktioniert das wirklich?“, „wie sind die Erfahrungen?“). Für B2B-Software wirkt das wie ein direkter Zugang zur Nachfragekommunikation, weil Bewertungen soziale Evidenz liefern und gleichzeitig als Such- und Prompt-Material dienen. Der wichtigste Punkt ist dabei der Prozess: Ein OMR-Reviews-Profil kostet zunächst wenig bis nichts, aber der systematische Review-Ask nach dem Onboarding neuer Kund: innen entscheidet, ob am Ende überhaupt genügend hochwertige Rückmeldungen existieren. Für Konsum- oder transaktionsnahe Produkte bleibt außerdem Trustpilot als Hebel relevant, sofern ein Startup eine aktive Review-Strategie aufsetzt statt Bewertungen dem Zufall zu überlassen.
Die größte Überraschung der Untersuchung betrifft die dritte Kategorie: UGC-Plattformen, also nutzergenerierte Inhalte, die viele Teams nicht als „Zitationsziel“ auf dem Radar haben. Unter allen zitierten Einzel-URLs führen YouTube (15,18 %) und Reddit (14,55 %) klar vor Wikipedia (9,05 %). LinkedIn liegt bei 7,12 % aller zitierten Einzel-URLs; bemerkenswert ist, dass LinkedIn in der Analyse im Februar noch kaum eine Rolle spielte. Für Startups ist das Timing damit nicht nur eine Marketingfrage, sondern auch eine Frage der Prompt- und Nutzergewohnheiten. Reddit wiegt besonders stark bei ChatGPT, wo es gegenüber Wikipedia und vielen News-Seiten vorn liegt; Google AI Overviews scheint dagegen deutlich stärker auf UGC zu setzen, wobei YouTube, Reddit, Google, Instagram, LinkedIn und Facebook dominieren. Perplexity liegt im Muster zwischen beiden: YouTube vor Reddit, dazu LinkedIn und Instagram sowie gutefrage.net, ergänzt durch Wikipedia, das Handelsblatt, Chip und OMR.
Diese Unterschiede lassen sich in eine umsetzungsnahe Doppelstrategie übersetzen: Nicht überall gleichzeitig starten, sondern nach Zielgruppen-Signal priorisieren. Wer weiß, dass die eigene Zielgruppe stark über Google AI Overviews unterwegs ist, investiert zuerst in YouTube- und LinkedIn-nahe Formate, etwa durch Erklärvideos und wiederkehrende Branchenbeiträge. Wer hingegen stark auf ChatGPT-Nutzer: innen zielt, sollte die Diskussionen in Reddit und Fachpresse stärker als „Evidenzpfade“ behandeln. Das Entscheidende ist dabei weniger der einzelne Kanal als die Konsistenz über den gesamten Wissenskontext hinweg: Owned Content liefert die Grundlage, Earned Media bringt externe Referenzen, Reviews schaffen soziale Belege. Startups, die nur eine Säule abdecken, werden laut Analyse regelmäßig von Wettbewerbern überholt, die alle drei Dimensionen bedienen.
Der praktischste Einstieg ist deshalb kein generisches Content-Programm, sondern eine datengetriebene Sichtbarkeits-Landkarte für Prompts. Als erster Schritt empfiehlt sich, die eigenen relevanten Prompts zu identifizieren und systematisch zu beobachten, welche Quellen dort tatsächlich zitiert werden. Erst daraus lässt sich ableiten, wo Content-Arbeit konkret nachzieht (Owned), wo PR-Arbeit externe Erwähnungen erzeugt (Earned) und wo Review-Prozesse gezielt verstärkt werden müssen. So wird aus einer vagen KI-Sichtbarkeitsfrage ein steuerbares Programm mit klaren Hebeln – gerade für Teams mit begrenzten Ressourcen.
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