Highlights
- Der Datensatz: Die Analyse umfasst mehr als 220.000 KI-Quellenzitierungen aus branchenspezifischen Prompts zum Firmenkundengeschäft. Die Antworten stammen von vier KI-Modellen, die im zweiten Quartal 2026 in zwölf Ländern ausgeführt wurden.
- YouTube fiel von Platz 1 auf Platz 10: Der Zitierungsanteil sank zwischen den beiden Hälften um rund 65 %.
- Reddit ist insgesamt die meistzitierte Domain: Rund 4 % aller Zitierungen, in der zweiten Hälfte auf Platz 1 gestiegen.
- 23 % der ChatGPT-Zitierungen stammen von nutzergenerierten Domains: Reddit und YouTube sorgen mit Abstand für den höchsten UGC-Anteil aller Modelle.
- 58 % der Zitierungen in Google AI Overview stammen von kommerziellen Domains: Das markennächste Modell zitiert auch die eigene Seite einer Bank.
- 74 % der wichtigsten Quellen unterscheiden sich zwischen zwei beliebigen Modellen: Die durchschnittliche Überschneidung liegt bei nur 26 %, je nach Modellpaar zwischen 18 % und 48 %.
Welche Quellen sollten Firmenkundenbanken anvisieren, um zitiert zu werden?
Jedes Modell hat eigene bevorzugte Quellen und einen charakteristischen Zitierungsstil:
| Modell | Wichtigste Quellen | Zitierungscharakter |
|---|---|---|
| ChatGPT | reddit.com, wise.com, forbes.com, reuters.com, finder.com | Community- und nachrichtengetrieben |
| Google AI Overview | youtube.com, airwallex.com, wise.com, qonto.com, venn.ca | Direkt von Marken und Video |
| Grok | reddit.com, youtube.com, wise.com, forbes.com, nerdwallet.com | Social Media und Spezialisten für Geldtransfers |
| Microsoft Copilot | rankia.com, forbes.com, businessexpert.co.uk, kreditio.se, venn.ca | Regionale Portale und redaktionelle Vergleiche |
Eine Firmenkundenbank, die für ein einziges KI-Modell optimiert, fehlt auf rund 74 % der Domains, die andere Modelle bevorzugen. Es gibt nicht das eine Ergebnis der KI-Suche, das man gewinnen kann, sondern vier.
Wie haben sich die Rankings der KI-Quellen im Firmenkundengeschäft verändert?
Wir haben den Zeitraum von rund 15,5 Wochen in der Mitte geteilt und den Zitierungsanteil jeder Domain in der ersten und zweiten Hälfte verglichen. Dabei zeigen sich deutliche Verschiebungen unter den wichtigsten Quellen.
Die auffälligste Umkehr betrifft Video und Community. YouTube fiel von der meistzitierten Domain auf Platz 10 und verlor rund 65 % seines Zitierungsanteils. Reddit stieg dagegen auf Platz 1 und steigerte seinen Anteil um etwa 140 %. Mehrere regionale und spezialisierte Anbieter legten stark zu: businessexpert.co.uk sprang von Platz 25 auf Platz 9 und war damit der größte Aufsteiger des Zeitraums. Auch rankia.mx (+10 Plätze), bbva.com.ar (+8) und das kanadische Fintech venn.ca (+6, in die Top 5) gewannen. Kreditio.se, boekhouder.nl und bbva.com verloren dagegen jeweils sieben bis acht Plätze.
Welche Content-Arten zitieren KI-Modelle für Firmenkundenbanken?
Wir haben jede zitierte Domain einer Kategorie zugeordnet: kommerziell, redaktionell, nutzergeneriert, Referenz oder institutionell. Kommerzielle Websites, darunter Banken, Neobanken, Fintechs und Geldtransferanbieter, die sich selbst oder gegenseitig zitieren, dominieren jedes Modell. In der weiteren Mischung unterscheiden sich die Modelle jedoch deutlich.
Google AI Overview ist am stärksten auf Marken ausgerichtet: 57,7 % seiner Zitierungen verweisen auf kommerzielle Domains, einschließlich der eigenen Seite einer Bank. Microsoft Copilot ist mit 37,8 % für Vergleichs- und Bewertungsmedien am redaktionellsten und hat mit 8,4 % zugleich den höchsten Referenzanteil. ChatGPT ist das Community-Modell: 23,4 % seiner Zitierungen führen zu nutzergeneriertem Content wie Reddit und YouTube, mehr als doppelt so viel wie bei Microsoft Copilot. Ein kleiner nicht kategorisierter Rest von 3,5 % bis 6,7 % je Modell ist nicht dargestellt.
Für eine Firmenkundenbank ändert sich das Optimierungsziel je Modell: Eigener Content und Produktseiten beeinflussen Google AI Overview, unabhängige Vergleichsberichte Microsoft Copilot und eine Community-Präsenz auf Reddit ChatGPT.
Zitieren KI-Modelle lokale und landessprachliche Inhalte für Firmenkundenbanken?
Lokale Länderdomains erhalten etwa die Hälfte der Zitierungen und führen nie, wenn die Frage auf Englisch gestellt wird. In englischsprachigen Märkten entfallen im Vereinigten Königreich, Kanada und Australien rund ein Drittel der Zitierungen auf nationale ccTLDs wie .co.uk und .com.au (33–38 %). In den USA ist ihr Anteil praktisch null, dort liegen die Quellen fast ausschließlich auf generischen .com-Domains. Für nicht englischsprachige Märkte nutzen wir die länderspezifische Top-Level-Domain (ccTLD) als Näherungswert. Über alle nicht englischen Prompts hinweg gingen nur 51,2 % der Zitierungen an eine lokale ccTLD.
Schwedische und niederländische Fragen zum Firmenkundengeschäft bleiben überwiegend lokal. Spanische Fragen orientieren sich stärker an .com-Finanzportalen und weniger an einer einzelnen Länderdomain. Das ist plausibel, weil die spanischen Prompts aus Spanien, Mexiko, Argentinien und El Salvador stammen und das lokale Signal damit auf vier ccTLDs verteilen. Die ccTLD ist nur ein Näherungswert und keine echte Spracherkennung. Deshalb unterschätzen diese Werte die tatsächliche Abdeckung landessprachlicher Inhalte und sollten als richtungsweisende Untergrenze gelesen werden.
Welches KI-Modell stützt sich bei Firmenkundenbanken am stärksten auf lokale Quellen?
Die Lokalisierungslücke zwischen den Modellen ist real und beständig. Betrachtet man dieselben sechs Sprachen je Modell, nutzt Google AI Overview in den meisten Märkten am häufigsten lokale Quellen. Grok greift am häufigsten auf globale englischsprachige und .com-Domains zurück. Besonders deutlich ist das im Spanischen, wo nur 30,7 % der Grok-Zitierungen eine lokale ccTLD tragen.
Zwei Muster fallen auf. Im Niederländischen und Schwedischen setzen alle Modelle stark auf lokale Quellen. Microsoft Copilot erreicht im Schwedischen 89,6 %, Google AI Overview im Niederländischen 86,3 %. Im Spanischen zitieren alle Modelle nur selten lokale Quellen, Grok und Microsoft Copilot bleiben unter 35 %. Google AI Overview lieferte in diesem Zeitraum keine zitierten Quellen für französischsprachige Prompts zum Firmenkundengeschäft. Deshalb ist das Feld leer und nicht null.
Sollten Firmenkundenbanken für jedes KI-Modell separat optimieren?
Ja, fast vollständig. Wir haben die meistzitierten Domains jedes Modells für das Firmenkundengeschäft ermittelt und jedes Paar daraufhin verglichen, wie viele Quellen es teilt. Die durchschnittliche Überschneidung beträgt 26,4 %. Damit unterscheiden sich 73,6 % der meistzitierten Quellen zwischen zwei beliebigen Modellen.
Google AI Overview und Grok sind vergleichsweise eng verwandt. Sie teilen 13 ihrer wichtigsten Domains (48,1 % Überschneidung) und stützen sich beide auf youtube.com, wise.com, Airwallex, Qonto und Reddit. Microsoft Copilot ist dagegen der Außenseiter: Die Überschneidung mit Grok und Google AI Overview liegt jeweils bei nur 17,6 %. Das Modell bevorzugt regionale Finanzportale wie rankia.com, businessexpert.co.uk und kreditio.se sowie redaktionelle Vergleichsinhalte, die andere Modelle weitgehend ignorieren.
Wie viele Quellen zitiert jedes KI-Modell pro Antwort?
Die Modelle unterscheiden sich um mehr als das Vierfache darin, wie viele Quellen sie in eine einzelne Antwort einbeziehen.
Grok zitiert im Schnitt 26,9 Quellen pro Antwort, etwa 4,2-mal so viele wie ChatGPT mit 6,4. Eine einzelne Grok-Antwort enthielt sogar 132 zitierte Quellen. Auch die Streuung bei Grok ist mit einer Standardabweichung von etwa 26 enorm: Manchmal nennt das Modell Dutzende Quellen, manchmal nur wenige. Die anderen drei Modelle sind wesentlich beständiger. Für eine Marke bietet Grok mehr Plätze pro Antwort, jeder einzelne hat jedoch weniger Gewicht. Bei den kurzen Zitierungslisten von ChatGPT ist jede aufgenommene Quelle überproportional wertvoll.
Kontext
Diese Analyse basiert auf Temsos Plattform zum Monitoring der KI-Sichtbarkeit. Sie verfolgt, wie Marken in Antworten von ChatGPT, Microsoft Copilot, Grok und Google AI Overview erscheinen. Der Datensatz umfasst Prompts zum Auswählen, Vergleichen und Empfehlen von Geschäftskonten, Neobanken und Fintech-Alternativen in zwölf Ländern und sechs Sprachen zwischen dem 11. März und dem 29. Juni 2026.
Gemessen wird, welche Quellen KI-Modelle zitieren, nicht ob diese Quellen korrekt oder die Empfehlungen gut sind. Eine Zitierung ist keine Empfehlung. Die Ergebnisse spiegeln das Zitierungsverhalten bei Prompts zum Firmenkundengeschäft in den beobachteten Märkten wider, die sich auf englischsprachige sowie west- und südeuropäische und lateinamerikanische Regionen konzentrieren. Sie lassen sich nicht zwingend auf alle Institute oder Prompt-Arten übertragen.
Methodik
So haben wir gemessen
Wir haben über rund 15,5 Wochen beobachtet, wie vier KI-Modelle in zwölf Ländern und sechs Sprachen auf Prompts zum Firmenkundengeschäft antworteten. Jede Antwort wurde analysiert, um Quellenzitierungen zu extrahieren: referenzierte URLs, Domains und Metadaten. Die Domainkategorien kommerziell, redaktionell, UGC, Referenz und institutionell wurden anhand eines globalen Domainregisters zugeordnet. Für die modellübergreifende Überschneidung wurden die 20 meistzitierten Domains jedes Modellpaars verglichen. Für die zeitliche Analyse wurde der Beobachtungszeitraum in der Mitte geteilt und die Domainrankings nach Zitierungsanteil in beiden Hälften verglichen. Die Modellabdeckung variierte im Beobachtungszeitraum, weshalb zeitliche Bewegungen als relative Ränge innerhalb jeder Hälfte angegeben werden.
Die Analyse umfasst mehr als 220.000 zitierte Quellen aus 22.683 KI-Antworten. Die Stichproben überschreiten für jedes berichtete Ergebnis die empfohlenen Mindestgrößen. Lokalisierung wird anhand der Länderdomain ermittelt, da die Quelldatensätze keine erkannte Content-Sprache enthalten. Diese Werte sind daher richtungsweisend und schließen englischsprachige Prompts aus, deren Quellen fast ausschließlich auf generischen Domains liegen.
Häufig gestellte Fragen
Zitieren verschiedene KI-Modelle bei derselben Frage zum Firmenkundengeschäft unterschiedliche Quellen?
Ja, und zwar deutlich. Zwei beliebige Modelle teilen nur etwa 26 % ihrer 20 meistzitierten Domains. Rund 74 % der Quellen eines Modells fehlen damit in der Topliste eines anderen. Es gibt nicht das eine Ergebnis der KI-Suche, für das man optimieren kann.
Welches Modell sollte eine Firmenkundenbank oder Neobank priorisieren?
Das hängt von den Inhalten ab, die sie erstellen kann. Google AI Overview belohnt eigene kommerzielle Seiten, auf die 57,7 % seiner Zitierungen entfallen. Microsoft Copilot bevorzugt unabhängige Vergleichs- und Bewertungsmedien mit 37,8 % redaktionellem Anteil. ChatGPT belohnt Community-Präsenz: 23,4 % seiner Zitierungen gehen an nutzergenerierten Content wie Reddit und YouTube.
Hilft Content in der Landessprache bei der KI-Sichtbarkeit von Firmenkundenbanken?
In nicht englischsprachigen Märkten oft, aber weniger als erwartet. Nur rund 51 % der Zitierungen aus nicht englischen Prompts gingen an eine lokale Länderdomain. Schwedische und niederländische Fragen bleiben mit etwa 73 % überwiegend lokal, spanische Fragen orientieren sich mit rund 35 % lokalen Domains eher an globalen .com-Finanzportalen. In englischsprachigen Märkten nutzen die USA praktisch keine lokalen ccTLD-Quellen, während das Vereinigte Königreich, Kanada und Australien bei etwa einem Drittel liegen.
Welches KI-Modell nutzt für Firmenkundenbanken am meisten lokale Quellen?
Google AI Overview und Microsoft Copilot greifen in den meisten europäischen Märkten am stärksten auf lokale Quellen zurück. Microsoft Copilot erreicht im Schwedischen 89,6 % lokale Zitierungen, Google AI Overview im Niederländischen 86,3 %. Grok nutzt im Spanischen mit 30,7 % am seltensten lokale Quellen und greift häufiger auf englischsprachige und .com-Domains zurück.
Wie viele Quellen zitiert jedes Modell pro Antwort?
Grok zitiert mit rund 27 Quellen pro Antwort mit Abstand am meisten, manche Antworten enthalten mehr als 130. ChatGPT zitiert mit etwa sechs am wenigsten. Durch diesen Faktor von 4,2 hat jede Quelle in einer ChatGPT-Antwort wesentlich mehr Gewicht als eine der vielen Zitierungen von Grok.
Bleiben die Rankings der KI-Zitierungen im Zeitverlauf stabil?
Nein. Innerhalb von rund 15,5 Wochen fiel YouTube von der meistzitierten Domain auf Platz 10, während Reddit auf Platz 1 stieg. Ein britisches Finanzportal kletterte um 16 Plätze in die Top 10. Rankings von KI-Quellen verändern sich schnell. Sichtbarkeit muss deshalb kontinuierlich verteidigt und nicht nur einmal gewonnen werden.
Warum ist Reddit im Firmenkundengeschäft so prominent?
Reddit ist insgesamt die meistzitierte Domain und besonders wichtig für ChatGPT und Grok, die bei Empfehlungen für Geschäftskonten auf Community-Diskussionen zurückgreifen. Für Firmenkundenbanken ist eine authentische, angesehene Reddit-Präsenz daher ein echter Hebel für KI-Sichtbarkeit und nicht nur eine nachträgliche Aufgabe des Community-Managements.
Zeigen diese Zahlen, ob eine Empfehlung korrekt oder vertrauenswürdig ist?
Nein. Diese Studie misst, welche Quellen Modelle zitieren, nicht ob sie korrekt sind oder die Empfehlung fundiert ist. Eine Zitierung zeigt, was ein Modell ausgegeben hat, und ist kein Qualitätssiegel.
