Highlights
- Der Datensatz: Mehr als 250.000 KI-Quellenzitierungen aus branchenspezifischen Prompts zu Kollaborations- und Produktivitätssoftware. Die Antworten von vier KI-Modellen stammen aus zwölf Ländern im zweiten Quartal 2026.
- techradar.com stieg von Platz 21 auf Platz 6 (+262 %): Der größte Aufsteiger in der zweiten Hälfte des Zeitfensters.
- Reddit ist insgesamt die meistzitierte Domain: Die einzige Top-3-Quelle, bei der ChatGPT und Grok übereinstimmen.
- 67 % der Zitierungen von Google AI Overview stammen von kommerziellen Domains: Anbieter- und Produktseiten machen es zum anbieterlastigsten Modell.
- 87 % der meistzitierten Domains unterscheiden sich zwischen zwei beliebigen Modellen: Das Modellpaar mit der geringsten Überschneidung, Google AI Overview und Microsoft Copilot, teilt nur 5 %.
Welche Quellen sollten Marken für Kollaborations- und Produktivitätssoftware anvisieren?
Die vier Modelle verhalten sich wie vier unterschiedliche Rechercheassistenten, die vier verschiedene Ausschnitte des Webs lesen. Ihre charakteristischen Quellen zeigen das deutlich:
| Modell | Wichtigste Quellen | Zitierungscharakter |
|---|---|---|
| ChatGPT | reddit.com, techradar.com, arxiv.org | Community und Tech-Presse, teilweise Forschung |
| Google AI Overview | youtube.com, slack.com, microsoft.com | Direkt von Anbietern und Video |
| Grok | reddit.com, youtube.com, thedigitalprojectmanager.com | Community, Anbieter und PM-Bewertungsmedien |
| Microsoft Copilot | thedigitalprojectmanager.com, happeo.com, guideflow.com | Bewertungs- und How-to-Medien |
Eine Marke für Kollaborationssoftware, die für ein Modell optimiert, fehlt auf rund 87 % der Domains, die andere Modelle bevorzugen.
Wie haben sich die Rankings der KI-Quellen für Kollaborations- und Produktivitätssoftware verändert?
Wir haben das Zeitfenster von rund 16 Wochen in der Mitte geteilt und die wichtigsten Domains nach Zitierungsvolumen in jeder Hälfte neu gerankt. Mehrere Quellen bewegten sich stark.
Der größte Aufsteiger ist techradar.com. Die Anzahl seiner Zitierungen hat sich mehr als verdreifacht, wodurch die Domain von außerhalb der Top 20 in die Top 10 sprang. Das passt dazu, dass die Modelle zunehmend aktuelle Bewertungen der Tech-Presse bevorzugen. Mehrere Anbieter- und Plattformdomains wie wrike.com, pcmag.com und linkedin.com verloren dagegen an Boden. youtube.com fiel von der meistzitierten Quelle auf Platz sieben.
Das sind relative Rangbewegungen und kein Beleg für einen absoluten Rückgang einer einzelnen Domain. Das verlässliche Signal ist die Neuordnung: Rankings von KI-Quellen in dieser Kategorie sind über mehrere Wochen volatil, und die Position einer Domain ist kein dauerhafter Schutz. Verfolge sie in den Live-Rankings zur KI-Sichtbarkeit.
Welche Content-Arten zitieren KI-Modelle für Kollaborations- und Produktivitätstools?
Die Kategoriemischung unterscheidet sich stark je Modell und erklärt die besondere Form jeder Answer Engine. Wir haben jede zitierte Domain einer Content-Kategorie zugeordnet.
Zwei Muster fallen auf. Google AI Overview ist in dieser Kategorie am stärksten auf Anbieter ausgerichtet: Zwei Drittel seiner Zitierungen verweisen auf kommerzielle Domains, oft auf Marketing- und Produktseiten der Softwareanbieter selbst. Microsoft Copilot leitet dagegen mehr als ein Viertel seiner Zitierungen zu redaktionellen und Bewertungsmedien. Fachpresse, Blogs zum digitalen Projektmanagement und Softwarevergleiche bilden seinen Schwerpunkt. ChatGPT ist am stärksten Community-getrieben und am wenigsten kommerziell: Ein Viertel seiner Zitierungen stammt aus nutzergeneriertem Content wie Reddit-Threads und Foren, weniger als 40 % von Anbieterwebsites.
Für eine Produktivitätsmarke ist die Konsequenz eindeutig: Eigene Produktseiten sind ein realistischer Weg in Google AI Overview. Bei Microsoft Copilot zählt vor allem, dass Dritte über die Marke schreiben, und bei ChatGPT, dass sie diskutiert wird.
Zitieren KI-Modelle lokale und landessprachliche Inhalte für Kollaborations- und Produktivitätstools?
Gemessen über die länderspezifische Top-Level-Domain (ccTLD), wobei nur eine Domain mit der Kennung des jeweiligen Marktes als lokal gilt, entfallen in nicht englischsprachigen Märkten nur 22,5 % der Zitierungen auf lokale Domains. Die übrigen 77,5 % verweisen auf nicht lokale Domains, überwiegend generische .com-Angebote mit englischen Inhalten.
Dieser Näherungswert unterschätzt lokale Inhalte: Ein landessprachlicher Artikel auf einer .com-Domain oder auf youtube.com oder linkedin.com gilt hier als nicht lokal. Der tatsächliche Anteil landessprachlicher Inhalte ist also höher als 22,5 %. Dennoch ist die Richtung klar: Die von den Assistenten aufgegriffene Diskussion über Produktivitätssoftware stützt sich auf eine globale, englisch geprägte Basis aus Anbieter- und Bewertungsinhalten. Selbst im stärksten Markt erhalten lokale ccTLD-Publisher weniger als ein Drittel der Zitierungen.
Welches KI-Modell nutzt für Kollaborations- und Produktivitätstools am meisten lokale Quellen?
Die Gesamtquote verbirgt große Unterschiede je Modell. Die lokalen ccTLD-Anteile nach Modell und Markt zeigen zwei sehr unterschiedliche Strategien.
Microsoft Copilot ist durchgehend am stärksten lokalisiert. Es führt oder liegt in jedem Markt fast vorn und erreicht bei französischen und niederländischen Prompts nahezu die Hälfte lokaler ccTLD-Zitierungen. Google AI Overview nutzt in manchen Märkten, etwa Niederländisch und Deutsch, stark lokale Quellen, erfasst im Datensatz aber kaum lokale französische Inhalte. Grok und ChatGPT greifen am häufigsten auf Englisch zurück und bleiben unabhängig von der Prompt-Sprache meist bei oder unter 20 % lokalen Zitierungen.
Für Marken in europäischen Märkten zahlt sich landessprachliches SEO je Assistent sehr unterschiedlich aus: Für Sichtbarkeit in Microsoft Copilot ist es nahezu Voraussetzung, für Grok fast optional.
Sollten Kollaborations- und Produktivitätstools für jedes KI-Modell separat optimieren?
Ja, fast vollständig. Wir haben die meistzitierten Domains jedes Modells ermittelt und gemessen, wie viele jedes Paar teilt. Der Durchschnitt aller sechs Modellpaare beträgt 13,4 %, mit einer Spanne von 5,3 % bis 33,3 %.
Nur Grok und Google AI Overview stimmen in relevantem Umfang überein. Beide stützen sich auf einen gemeinsamen Kern aus Anbieter- und Community-Content, darunter slack.com, asana.com, reddit.com und youtube.com. Jedes andere Paar teilt weniger als ein Drittel so viele Quellen. Microsoft Copilot ist in jede Richtung der Außenseiter und teilt höchstens drei Domains mit einem anderen Modell. Es greift überproportional auf Bewertungs- und How-to-Medien wie thedigitalprojectmanager.com, happeo.com und cloudwards.net zurück, die andere weitgehend ignorieren.
Wie viele Quellen zitiert jedes KI-Modell pro Antwort?
Auch bei der Breite der Zitierungen unterscheiden sich die Modelle enorm. Grok nennt im Schnitt 27,8 verschiedene Quellen pro Antwort, etwa 3,5-mal so viele wie ChatGPT mit 7,9.
Die Unterschiede bei der Breite verstärken die Fragmentierung: Grok zitiert nicht nur andere Domains, sondern etwa viermal so viele. Dadurch ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine einzelne Marke überhaupt auftaucht, bei Grok wesentlich höher als in den schmaleren, stark konzentrierten Antworten von ChatGPT und Microsoft Copilot. Die Chance einer Marke auf eine Zitierung hängt teilweise davon ab, welches Modell der Nutzer fragt.
Kontext
Diese Analyse basiert auf Temsos Plattform zum Monitoring der KI-Sichtbarkeit, die verfolgt, wie Marken in Antworten von Grok, Google AI Overview, Microsoft Copilot und ChatGPT erscheinen. Der Datensatz umfasst Fragen zu Kollaborations- und Produktivitätssoftware in zwölf Märkten und sieben Sprachen über rund 16 Wochen, von Mitte März bis Ende Juni 2026. Grundlage sind die Quellenzitierungen dieser Antworten: 417.018 Quelldatensätze insgesamt, von denen 256.211 tatsächlich in einer Antwort zitiert wurden.
Gemessen wird, was KI-Modelle zitieren, nicht die Qualität oder Richtigkeit einer zitierten Seite. Die Ergebnisse spiegeln das Zitierungsverhalten bei Prompts zu Kollaborations- und Produktivitätssoftware in den beobachteten Märkten wider und lassen sich nicht zwingend auf alle Marken, Prompt-Arten oder Branchen übertragen. Die Lokalisierung wird anhand der ccTLD ermittelt und unterschätzt deshalb landessprachliche Inhalte auf generischen Domains.
Methodik
So haben wir gemessen
Wir haben vier KI-Modelle bei der Beantwortung landessprachlicher Prompts zu Kollaborations- und Produktivitätssoftware in zwölf Märkten beobachtet. Aus jeder Antwort wurden die Quellenzitierungen extrahiert: 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. Die zeitliche Analyse teilte den Beobachtungszeitraum in der Mitte und verglich die Domainrankings beider Hälften.
Die Analyse umfasst mehr als 250.000 zitierte Quellen. Jede Stichprobe überschreitet die empfohlene Mindestgröße. Selbst die kleinste Aufschlüsselung, deutsche ChatGPT-Zitierungen mit n = 1.869, liegt darüber. Lokalisierung wird anhand der Länderdomain gemessen, da die Quelldatensätze keine erkannte Content-Sprache enthalten. Die Werte sind deshalb richtungsweisende Untergrenzen und schließen englischsprachige Prompts aus. Die Modellabdeckung variierte im Beobachtungszeitraum, weshalb Rankingbewegungen als relative Rangänderungen und nicht als absolute Rückgänge interpretiert werden.
Häufig gestellte Fragen
Zitieren verschiedene KI-Modelle dieselben Quellen für Fragen zu Kollaborationssoftware?
Kaum. Zwei beliebige Modelle teilen im Schnitt nur 13,4 % ihrer 20 meistzitierten Domains. Rund 87 % der Quellen eines Modells fehlen damit in der Topliste eines anderen. Selbst das stärkste Paar, Grok und Google AI Overview, überschneidet sich nur zu einem Drittel.
Welches KI-Modell zitiert die eigene Website einer Marke am häufigsten?
Google AI Overview. Zwei Drittel, genau 66,9 %, seiner Zitierungen verweisen auf kommerzielle Domains, häufig auf die Produkt- und Marketingseiten der Anbieter selbst. ChatGPT liegt am anderen Ende: Weniger als 40 % seiner Zitierungen stammen von Anbieterwebsites. Eigener Content bringt dich bei Google AI Overview am weitesten und bei ChatGPT am wenigsten weit.
Wo sind Bewertungsportale und Fachpresse für die KI-Sichtbarkeit von Produktivitätssoftware am wichtigsten?
Bei Microsoft Copilot. Mehr als ein Viertel, 25,7 %, seiner Zitierungen verweist auf redaktionelle und Bewertungsmedien, darunter Softwarevergleiche und Projektmanagement-Blogs. Das ist der höchste Anteil aller Modelle. Wenn deine Kategoriepräsenz auf unabhängigen Bewertungsseiten stattfindet, zahlt sie sich am stärksten bei Microsoft Copilot aus.
Hilft landessprachlicher Content in nicht englischsprachigen Märkten?
Das hängt stark vom Modell ab. Insgesamt landen nur etwa 22,5 % der Zitierungen in nicht englischen Märkten auf einer lokalen ccTLD, ein konservativer Näherungswert. Microsoft Copilot erreicht im Französischen und Niederländischen jedoch fast 50 % lokal, während Grok und ChatGPT fast überall bei oder unter 20 % bleiben. Für Microsoft-Copilot-Sichtbarkeit ist landessprachlicher Content nahezu Pflicht, für Grok fast optional.
Welches Modell zitiert die meisten Quellen pro Antwort?
Grok, mit großem Abstand: rund 27,8 verschiedene Quellen pro Antwort gegenüber 7,9 bei ChatGPT, ein Faktor von 3,5. Weil Grok ein wesentlich breiteres Netz auswirft, erscheint eine Marke dort eher irgendwo in einer Antwort als in den schmaleren Antworten von ChatGPT oder Microsoft Copilot.
Verändern sich die Rankings der KI-Quellen?
Ja. Im Vergleich der beiden Acht-Wochen-Hälften stieg techradar.com um 15 Plätze in die Top 10, bei 262 % mehr Zitierungen. wrike.com und pcmag.com verloren jeweils etwa zehn Plätze. Die Position einer Domain ist kein dauerhafter Schutz, sondern verändert sich innerhalb weniger Wochen.
Bei welcher einzelnen Quelle stimmen die Modelle am stärksten überein?
Reddit. Es ist insgesamt die meistzitierte Domain und eine der wenigen Quellen, die sowohl bei ChatGPT als auch bei Grok weit oben steht. Community-Diskussionen bilden damit eine gemeinsame Grundlage ansonsten stark abweichender Modelle.
Was bedeutet das für die KI-Strategie einer Marke für Kollaborationstools?
Es gibt nicht die eine KI-Suche, für die man optimiert, sondern mindestens vier mit unterschiedlichen bevorzugten Inhalten. Eigene Produktseiten gewinnen bei Google AI Overview, unabhängige Bewertungen bei Microsoft Copilot, Community-Präsenz bei ChatGPT und breite Abdeckung bei Grok. Eine ausgewogene Präsenz in eigenen, verdienten und Community-Inhalten sichert gegen die 87 % der Quellen ab, die nicht zwischen Modellen übertragbar sind.
