Highlights
- Der Datensatz: Mehr als 220.000 Zitierungen aus Antworten von vier Modellen auf HR- und Recruiting-Prompts in zwölf Ländern im zweiten Quartal 2026.
- Nur vier Domains stehen bei allen Modellen in den Top 20: clutch.co, forbes.com, roberthalf.com und t-mapp.com.
- 23 % der Grok-Zitierungen stammen von UGC: Reddit und LinkedIn, dreimal so viel wie bei Google AI Overview.
- 74 % der Zitierungen von Google AI Overview sind kommerziell: Der höchste Anteil.
- 74 % lokale Domains im Niederländischen bei Google AI Overview, 26 % bei Grok: Ein deutlicher Lokalisierungsunterschied.
- 29 Quellen je Grok-Antwort gegenüber sieben bei ChatGPT.
- 76 % der wichtigsten Quellen unterscheiden sich zwischen Modellen.
Welche Quellen sollten HR- und Recruiting-Marken anvisieren?
Das Bewertungsverzeichnis clutch.co ist am breitesten vertreten: Platz 1 bei Microsoft Copilot und Grok, Top 5 bei Google AI Overview und Top 3 bei ChatGPT. Reddit, forbes.com, roberthalf.com und t-mapp.com sind weitere verlässliche Anker. Danach hat jedes Modell ein eigenes Umfeld aus Agenturverzeichnissen, Communitys, Anbieterwebsites und Referenzquellen.
Wie haben sich die Quellenrankings verändert?
Im Vergleich der beiden Hälften des 110-Tage-Fensters verlor LinkedIn von Platz 3 auf Platz 14, Social-Plattformen gingen insgesamt zurück. Lokale und Agenturverzeichnisse gewannen: t-mapp.com stieg von Platz 12 auf Platz 3, glow-careers.de von Platz 18 auf Platz 6, roberthalf.com von 8 auf 4 und adecco.com von 15 auf 11. clutch.co und reddit.com blieben an der Spitze stabil.
Welche Content-Arten zitieren die Modelle?
Kommerzielle Domains führen bei allen Modellen: 73,5 % bei Google AI Overview, 67,4 % bei ChatGPT, 65,1 % bei Microsoft Copilot und 58,5 % bei Grok. Der zweite Schwerpunkt unterscheidet sie: Grok bezieht 22,9 % aus UGC wie Reddit und LinkedIn, Microsoft Copilot 15,1 %, ChatGPT 11,0 % und Google AI Overview nur 7,6 %. ChatGPT nutzt mit 4,7 % am meisten Referenzquellen.
Wie lokal sind die Quellen?
Über alle Modelle hinweg sind schwedische (51,7 %) und deutsche Prompts (49,6 %) am stärksten lokalisiert, gefolgt von Niederländisch (40,3 %), Französisch (38,6 %), Italienisch (36,4 %) und Spanisch (34,3 %). Da lokale Inhalte auf .com-Domains nicht erfasst werden, sind die Werte als Untergrenze zu verstehen.
Google AI Overview verwendet in deutschen, italienischen, niederländischen und schwedischen Märkten zu 59–74 % lokale Domains. Grok bleibt in jeder Sprache unter 37 %. Microsoft Copilot und ChatGPT liegen dazwischen. Lokaler, landessprachlicher Content ist deshalb besonders für Google AI Overview wichtig.
Sollten Recruiting-Agenturen je Modell separat optimieren?
Ja. Die durchschnittliche Überschneidung beträgt nur 24 %. Verzeichnisse wie Clutch, The Manifest und GoodFirms speisen mehrere Modelle. Für Grok und Microsoft Copilot lohnt sich zusätzlich Community-Präsenz auf Reddit und LinkedIn. Für Google AI Overview sind lokale ccTLD-Websites mit landessprachlichem Content entscheidend; bei ChatGPT helfen eine saubere Referenzpräsenz und starke eigene Markenseiten.
Wie viele Quellen zitiert jedes Modell?
Grok nennt im Schnitt 28,7 Quellen pro Antwort, Google AI Overview 9,7, Microsoft Copilot 8,4 und ChatGPT 7,3. Grok wirft damit ein 3,9-mal breiteres Netz als ChatGPT aus.
Kontext und Methodik
Der Datensatz umfasst 21.404 KI-Antworten und mehr als 220.000 tatsächlich zitierte Quellen aus zwölf Ländern und sieben Sprachen zwischen März und Juni 2026. Temso extrahierte URLs, Domains und Metadaten und kategorisierte die Domains über ein globales Register. Die Überschneidung basiert auf den Top 20 jedes Modellpaars, die zeitliche Analyse auf zwei Hälften. Modellabdeckung und ccTLD-Näherungswert machen exakte zeitliche und lokale Prozentwerte richtungsweisend; die strukturellen Unterschiede beruhen auf Hunderttausenden Zitierungen.
Häufig gestellte Fragen
Zitieren Modelle bei derselben HR-Frage unterschiedliche Quellen?
Ja. Rund 76 % der wichtigsten Quellen eines Modells fehlen in der Topliste eines anderen. Nur vier Domains erscheinen bei allen.
Wo sollte eine Recruiting-Agentur zuerst investieren?
In vollständige, gut bewertete Einträge auf relevanten Verzeichnissen. Danach folgen je Modell Community-Signale, lokale Inhalte und Referenzpräsenz.
Wie belastbar sind die Ergebnisse?
Die Kernaussagen zu Modellabweichung, kommerziellen Quellen, Zitierungsbreite und Lokalisierung beruhen auf einer großen Stichprobe. Exakte ccTLD-Prozentwerte und kleinere Teilgruppen sollten als richtungsweisend gelesen werden.
