Die fortschreitende Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) in Suchmaschinen verändert grundlegend die Art und Weise, wie Informationen gefunden, verarbeitet und bewertet werden. Während traditionelle Suchmaschinen auf keyword-basierte Algorithmen und linkbasierte Relevanzbewertungen setzten (PageRank-Modelle, klassische SEO-Praktiken), ermöglichen moderne KI-gestützte Systeme eine semantische, kontextbezogene und personalisierte Suche (Halevy et al., 2009; Bender et al., 2021). Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Wahrnehmung und Positionierung von Marken im digitalen Raum.
Frühere Suchmaschinenoptimierung (SEO) basierte stark auf On-Page- und Off-Page-Faktoren, wie der Nutzung relevanter Keywords, der technischen Struktur von Websites und Backlinks. Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP) und Transformer-Architekturen (Vaswani et al., 2017) hat sich jedoch der Mechanismus der Informationsbereitstellung signifikant verändert. KI-gestützte Suchmaschinen generieren direkte Antworten auf Nutzeranfragen, anstatt lediglich eine Liste relevanter Links bereitzustellen. Dadurch wird die Interaktion mit Markeninhalten neu definiert: Nutzer sehen möglicherweise nicht mehr die Marken-Website selbst, sondern nur eine KI-generierte Zusammenfassung der Inhalte (Google Search Generative Experience, Bing Copilot).
Diese Entwicklung birgt Chancen und Risiken für Marken: Einerseits können Marken, die in KI-generierten Suchergebnissen prominent platziert werden, von einer erhöhten Sichtbarkeit profitieren. Andererseits verlieren sie an Kontrolle darüber, wie ihre Inhalte dargestellt und wahrgenommen werden. Die psychologische Mechanik der selektiven Informationsdarstellung durch KI kann dabei direkte Auswirkungen auf die Markenassoziationen und das Konsumentenvertrauen haben (Sundar, 2008).
Angesichts der zunehmenden Integration von KI in digitale Suchökosysteme ist es essenziell, diese Entwicklungen aus einer wissenschaftlich fundierten, interdisziplinären Perspektive zu analysieren. Dies umfasst Erkenntnisse aus der Markenführung (Keller, 1993), Kognitionspsychologie (Kahneman, 2011), Vertrauensforschung (Gefen et al., 2003) und Medienwirkungsforschung (Sundar, 2020).
Die vorliegende Studie verfolgt das Ziel, den Einfluss von KI-gestützten Suchmaschinen auf die Markenführung und -wahrnehmung empirisch zu untersuchen. Dazu werden psychologische und verhaltenswissenschaftliche Mechanismen analysiert, die die Art und Weise beeinflussen, wie Konsumenten Marken in generativen KI-Suchergebnissen wahrnehmen, bewerten und langfristig mit ihnen interagieren.
Konkret soll die Studie:
Damit leistet die Studie einen wesentlichen wissenschaftlichen Beitrag zur Forschung im Bereich digitale Markenführung, Suchmaschinenpsychologie und KI-gestütztes Konsumentenverhalten.
Aus der Problemstellung und Zielsetzung ergeben sich folgende zentrale Forschungsfragen:
Die Ergebnisse dieser Studie sind sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus unternehmerischer Perspektive von hoher Relevanz.
Diese Forschungsarbeit soll wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse liefern, die strategisch in der Markenführung und digitalen Präsenz von Unternehmen genutzt werden können.
Die zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Suchmaschinen führt zu tiefgreifenden Veränderungen in der Art und Weise, wie Konsumenten Marken wahrnehmen, bewerten und sich mit ihnen identifizieren. Während klassische Suchmaschinen primär auf eine algorithmische Bewertung von Keywords, Backlinks und Seitenstrukturen angewiesen waren, nutzen moderne KI-gestützte Systeme fortschrittliche Natural Language Processing (NLP)-Technologien, um Suchanfragen semantisch zu interpretieren und kontextbezogene Antworten zu generieren. Diese Transformation wirkt sich nicht nur auf die Sichtbarkeit von Marken aus, sondern beeinflusst auch fundamentale kognitive Prozesse der Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Vertrauensbildung.
Die Wahrnehmung von Marken in digitalen Umgebungen ist stark von kognitiven Mechanismen geprägt. Psychologische Theorien der Wahrnehmung und Entscheidungsfindung spielen eine zentrale Rolle bei der Analyse der Auswirkungen von KI-generierten Suchergebnissen auf das Markenimage. Insbesondere Gestaltprinzipien, Priming-Effekte, der Halo-Effekt sowie heuristische Verzerrungen wie die Verfügbarkeitsheuristik sind entscheidend für das Verständnis, wie sich KI-gestützte Suchsysteme auf die Wahrnehmung von Marken auswirken.
Die Gestaltpsychologie befasst sich mit der Frage, wie Menschen visuelle und kognitive Informationen strukturieren und interpretieren. Ein zentrales Prinzip ist die ganzheitliche Wahrnehmung, bei der einzelne Elemente zu sinnvollen Einheiten zusammengefügt werden (Wertheimer, 1923). Klassische Suchmaschinen (SERPs) präsentieren eine hierarchische Liste von Ergebnissen, wobei Nutzer aktiv aus einer Vielzahl von Optionen wählen. Diese Darstellungsweise ermöglicht eine bewusste Exploration, bei der Konsumenten Marken anhand von Positionierung, Beschreibung und visuellen Elementen bewusst selektieren.
Im Gegensatz dazu verändern KI-generierte Antworten die Informationsstruktur grundlegend. Generative Suchsysteme, die durch Sprachmodelle wie GPT-4 oder Gemini gesteuert werden, aggregieren Informationen und präsentieren sie in kuratierten, sprachbasierten Antworten. Dies reduziert die individuelle Differenzierung von Marken, da die Nutzer weniger direkten Zugriff auf originäre Markenquellen haben. Zudem geht die visuelle Distinktion verloren, die bisher durch Logos, Farbgestaltung oder die Struktur der Snippets in klassischen Suchergebnissen gegeben war. Studien zur visuellen Kognition zeigen, dass Markenwahrnehmung durch wiederholte visuelle Reize verstärkt wird (Henderson et al., 2013). Die Reduktion dieser visuellen Präsenz kann langfristig zu einer geschwächten Markenkognition führen.
Der Priming-Effekt beschreibt die unbewusste Beeinflussung der Wahrnehmung durch vorherige Exposition mit bestimmten Reizen (Bargh et al., 1996). In der klassischen Suchumgebung werden Nutzer durch direkte Markennennung oder wiederholte visuelle Reize geprimt, was die Wiedererkennung und Assoziationsbildung mit einer Marke fördert.
KI-gestützte Suchmaschinen filtern und kuratieren Informationen jedoch auf Grundlage algorithmischer Gewichtungen. Dies kann dazu führen, dass bestimmte Marken bevorzugt oder systematisch ignoriert werden. Wenn eine Marke häufig in generativen Antworten auftaucht, entsteht ein positiver Priming-Effekt, der das Vertrauen in die Marke unbewusst stärkt. Umgekehrt können Marken, die nicht explizit genannt werden, an Wahrnehmungspräsenz verlieren – selbst wenn ihre Produkte qualitativ überlegen sind.
Ein weiteres Problem entsteht durch negative Priming-Effekte, wenn KI-Modelle inkorrekte oder kontextuell unvorteilhafte Informationen generieren. Da Nutzer oft eine hohe Vertrauenswürdigkeit in KI-generierte Inhalte setzen (Sundar, 2008), kann eine einmalige negative Darstellung langfristige negative Implikationen für das Markenimage haben.
Der Halo-Effekt beschreibt das Phänomen, dass eine allgemeine positive oder negative Eigenschaft einer Marke auf andere Eigenschaften übertragen wird (Thorndike, 1920). In KI-Suchsystemen verstärkt sich dieser Effekt durch die Selektion und Gewichtung von Inhalten durch Algorithmen.
Wenn eine Marke von der KI als besonders hochwertig oder vertrauenswürdig dargestellt wird, führt dies zu einer generellen positiven Wahrnehmung, selbst wenn Nutzer die Marke zuvor nicht kannten. Umgekehrt kann eine negative oder neutrale Darstellung dazu führen, dass Marken als weniger relevant empfunden werden. Besonders problematisch ist dies für neue oder kleine Marken, die sich traditionell durch SEO-Optimierung und Performance-Marketing Sichtbarkeit verschaffen konnten.
Die Verfügbarkeitsheuristik (Tversky & Kahneman, 1973) beschreibt den kognitiven Mechanismus, nach dem Menschen Informationen bevorzugen, die leicht verfügbar oder besonders präsent sind. In klassischen Suchmaschinen spielt die Position eines Links eine entscheidende Rolle – Nutzer nehmen die ersten Treffer als besonders relevant wahr.
Bei KI-generierten Antworten verändert sich dieser Mechanismus fundamental, da die KI eine kuratierte Antwort liefert, in der Marken nur selektiv erwähnt werden. Marken, die in diesen Antworten nicht vorkommen, werden aus der mentalen Verfügbarkeit des Nutzers eliminiert. Dies verstärkt die Markendominanz großer, etablierter Unternehmen, da KI-Modelle tendenziell Inhalte aus hochfrequentierten und vertrauenswürdigen Quellen priorisieren.
Das Markenimage wird maßgeblich durch die Art der Informationsvermittlung geprägt (Keller, 1993). Traditionelle Suchergebnisse ermöglichen eine breite Streuung von Markenassoziationen, während KI-gestützte Systeme auf eine selektive und aggregierte Darstellung setzen. Dies kann dazu führen, dass:
Etablierte Marken profitieren von diesem Mechanismus, da ihre historische Präsenz in Online-Quellen ihre Position in KI-Suchsystemen sichert. Kleinere oder neuere Marken verlieren hingegen an Sichtbarkeit, da sie in den zugrundeliegenden Trainingsdaten nicht ausreichend vertreten sind.
Die Nutzung von KI-gestützten Assistenten verändert die Beziehung zwischen Konsumenten und Marken grundlegend. Studien zur parasozialen Interaktion zeigen, dass Nutzer eine emotionale Bindung zu digitalen Assistenten aufbauen können (Horton & Wohl, 1956). Dies bedeutet, dass Vertrauen in KI-Empfehlungen potenziell höher ist als in klassische Werbebotschaften von Marken selbst.
Experimente zeigen, dass Konsumenten einer von KI generierten Produktempfehlung tendenziell mehr vertrauen als traditionellen Werbeanzeigen, selbst wenn keine konkrete Quelle angegeben wird (Gefen et al., 2003). Dies führt zu einem Disintermediations-Effekt, bei dem die KI zur primären Entscheidungsinstanz wird, während die Marke als Absender einer Werbebotschaft an Einfluss verliert.
Die Sichtbarkeit einer Marke in digitalen Suchumgebungen war lange Zeit stark von klassischen SEO-Faktoren wie Backlinks, Keyword-Relevanz und technischer Optimierung abhängig. Durch die Integration von KI-gestützten Suchsystemen verändert sich dieses Paradigma jedoch grundlegend. Suchalgorithmen sind nicht mehr nur auf eine rein algorithmische Bewertung von Seiteninhalten angewiesen, sondern können durch maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) die semantische Bedeutung von Inhalten erfassen und interpretieren. Dies führt zu einem Wandel in der Art und Weise, wie Informationen präsentiert und Marken in der digitalen Welt wahrgenommen werden.
Ein entscheidender Faktor in diesem Zusammenhang ist die Frage, wie KI-gestützte Suchsysteme bestimmte Marken bevorzugen oder benachteiligen, welche Rolle personalisierte Algorithmen spielen und ob diese Mechanismen zu einer Einschränkung der Markenvielfalt in der Wahrnehmung der Nutzer führen.
Algorithmic Bias beschreibt die systematische Verzerrung in der Art und Weise, wie KI-Modelle Informationen gewichten und präsentieren. Diese Verzerrungen entstehen aus verschiedenen Faktoren, darunter die Struktur der Trainingsdaten, das Design der Algorithmen und die Gewichtung bestimmter Quellen.
KI-gestützte Suchmaschinen aggregieren und priorisieren Inhalte auf Basis historischer Daten, Nutzerinteraktionen und Glaubwürdigkeitsmetriken. Dies führt dazu, dass große, etablierte Marken systematisch bevorzugt werden, da sie historisch häufiger in hochwertigen Quellen erwähnt wurden und über eine höhere digitale Reichweite verfügen. Kleine oder neue Marken hingegen haben es schwerer, von der KI als relevante Informationsquelle erkannt zu werden, da ihnen die erforderliche historische Online-Präsenz fehlt.
Ein weiteres Problem entsteht durch die Dominanz westlicher oder angloamerikanischer Quellen in den Trainingsdaten vieler Sprachmodelle. Wenn KI-Suchsysteme Inhalte bevorzugt aus englischsprachigen oder wirtschaftlich dominanten Regionen beziehen, können Marken aus kleineren Märkten an Sichtbarkeit verlieren. Dies hat potenziell weitreichende Konsequenzen für lokale und Nischenmarken, deren digitale Präsenz durch diese Mechanismen eingeschränkt wird.
Ein Beispiel hierfür zeigt sich in der automatisierten Produktempfehlung von KI-gestützten E-Commerce-Systemen. Studien haben gezeigt, dass KI-Algorithmen Produkte, die bereits hohe Verkaufszahlen und Bewertungen aufweisen, überproportional oft empfehlen, während neue oder unbekannte Marken seltener erscheinen (Jannach & Adomavicius, 2017). Ein ähnlicher Mechanismus ist in KI-gestützten Suchsystemen zu erwarten: Etablierte Marken erscheinen häufiger, während kleinere Akteure weniger Chancen haben, in generativen KI-Antworten erwähnt zu werden.
Die Folge dieses Algorithmic Bias ist eine zunehmende Konzentration von Markensichtbarkeit, die sich langfristig in einer Marktdominanz weniger Unternehmen manifestieren kann. Dies könnte einen negativen Effekt auf den Innovationsdruck und die Vielfalt in bestimmten Branchen haben.
Ein weiterer zentraler Aspekt der Markenwahrnehmung in KI-gestützten Suchsystemen ist der Grad der Personalisierung der Suchergebnisse. Traditionelle Suchmaschinen nutzen bereits seit Jahren personalisierte Algorithmen, die Suchergebnisse auf Grundlage des bisherigen Nutzerverhaltens anpassen. Durch den Einsatz von KI-gestützten Sprachmodellen wird diese Personalisierung weiter verstärkt, da die Systeme in der Lage sind, die Suchintention des Nutzers semantisch zu interpretieren und individuell zugeschnittene Antworten zu liefern.
Die zunehmende Personalisierung führt jedoch zu einer verstärkten Fragmentierung der Markenwahrnehmung. Während traditionelle Suchmaschinen eine Liste von Treffern präsentieren, die theoretisch eine Vielzahl unterschiedlicher Marken enthalten kann, reduziert eine KI-gestützte Antwort die Zahl der dargestellten Marken drastisch. Dies bedeutet, dass Nutzer nur die Marken wahrnehmen, die von der KI als besonders relevant eingestuft wurden, während alle anderen potenziellen Alternativen unsichtbar bleiben.
Diese Mechanik verstärkt den sogenannten Filterblasen-Effekt (Pariser, 2011), bei dem Nutzer zunehmend nur noch mit Inhalten konfrontiert werden, die ihrem bisherigen Suchverhalten entsprechen. Wenn eine KI beispielsweise erkennt, dass ein Nutzer häufig mit einer bestimmten Marke interagiert, wird sie in zukünftigen Suchanfragen bevorzugt genau diese Marke präsentieren. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass neue oder alternative Marken überhaupt noch in der Wahrnehmung des Nutzers erscheinen.
Ein weiteres Problem der algorithmischen Markenbewertung ist die zunehmende Abhängigkeit von individuellen Nutzersignalen. Während traditionelle SEO-Mechanismen noch eine gewisse Transparenz darüber bieten, welche Faktoren für das Ranking entscheidend sind, sind KI-gestützte Systeme oft eine Black Box. Dies macht es für Marken schwieriger, gezielt Einfluss auf ihre Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten zu nehmen.
Der Filterblasen-Effekt beschreibt das Phänomen, dass Algorithmen Inhalte selektiv so ausliefern, dass sie die bestehenden Überzeugungen, Vorlieben und Interaktionen des Nutzers verstärken (Bozdag, 2013). Dies führt dazu, dass Nutzer weniger mit alternativen Marken oder Produkten konfrontiert werden und sich stattdessen in einer engen, personalisierten Markenrealität bewegen.
Für Unternehmen bedeutet dies, dass der Einstieg in eine personalisierte KI-Suchumgebung zunehmend schwieriger wird. Nutzer, die bereits mit bestimmten Marken interagieren, werden verstärkt Inhalte zu diesen Marken sehen, während neue Marken kaum noch eine Chance haben, in das Bewusstsein des Nutzers zu gelangen. Besonders in Märkten mit hoher Markenkonzentration kann dies dazu führen, dass etablierte Marken weiter an Dominanz gewinnen, während neue Marktteilnehmer Schwierigkeiten haben, sich durchzusetzen.
Diese Mechanismen haben tiefgreifende psychologische Implikationen für das Konsumentenverhalten. Wenn Nutzer wiederholt mit denselben Marken konfrontiert werden, entsteht ein Illusory Truth Effect (Fazio et al., 2015), bei dem Informationen, die häufig wiederholt werden, als wahrer und vertrauenswürdiger wahrgenommen werden. Marken, die von der KI bevorzugt dargestellt werden, profitieren somit nicht nur von einer höheren Sichtbarkeit, sondern auch von einem unbewussten Vertrauenseffekt.
Die zunehmende Personalisierung von Suchergebnissen führt dazu, dass Nutzer weniger mit neuen oder alternativen Marken in Berührung kommen. Diese Entwicklung steht im Gegensatz zu klassischen Suchsystemen, bei denen Nutzer noch eine größere Auswahl an Optionen erhalten. Da KI-gestützte Suchmaschinen auf kontextuelle und historische Daten des Nutzers zugreifen, verstärkt sich dieser Effekt weiter.
Für Unternehmen bedeutet dies eine steigende Abhängigkeit von personalisierten Werbeformaten und KI-optimierten Inhalten. Marken müssen zunehmend sicherstellen, dass sie in den personalisierten Suchalgorithmen der Nutzer vorkommen, um ihre Relevanz zu erhalten. Dies erfordert eine tiefere Integration von KI-gestütztem Content-Marketing, personalisierten Werbestrategien und datengetriebenem Brand Storytelling.
Die zunehmende Integration von KI in Suchmaschinen verändert die Mechanismen der Markenwahrnehmung fundamental. Psychologische Effekte wie Priming, der Halo-Effekt und die Verfügbarkeitsheuristik beeinflussen die Art und Weise, wie Nutzer Marken wahrnehmen und bewerten. Gleichzeitig führen algorithmische Verzerrungen, zunehmende Personalisierung und Filterblasen-Effekte dazu, dass bestimmte Marken überproportional bevorzugt werden, während andere an Sichtbarkeit verlieren.
Diese Entwicklungen haben weitreichende Konsequenzen für die strategische Markenführung. Unternehmen müssen neue Ansätze entwickeln, um ihre Sichtbarkeit und Relevanz in einer zunehmend KI-dominierten Suchlandschaft zu sichern. Die nächsten Abschnitte der Studie widmen sich der empirischen Analyse dieser Phänomene und der Entwicklung gezielter Strategien zur Markenoptimierung in KI-gestützten Umfeldern.
Die methodische Vorgehensweise dieser Studie basiert auf einem umfassenden Mixed-Methods-Ansatz, der sowohl quantitative als auch qualitative Erhebungsmethoden integriert. Ziel dieser Kombination ist es, sowohl die objektive Markenwahrnehmung durch experimentelle Messungen als auch die subjektiven Einstellungen der Probanden in Bezug auf Marken in KI-gestützten Suchumgebungen tiefgehend zu analysieren.
Da sich das Nutzerverhalten in KI-Suchmaschinen von traditionellen Suchprozessen unterscheidet, müssen sowohl kognitive als auch emotionale Reaktionen auf Markendarstellungen gemessen werden. Die Untersuchung erfolgt daher in mehreren methodischen Schritten, die sich gegenseitig ergänzen. Eine experimentelle Eye-Tracking-Studie ermöglicht es, implizite Wahrnehmungsprozesse aufzuzeigen, während eine detaillierte Befragung und Tiefeninterviews die psychologischen Mechanismen hinter der Markenbewertung und dem Vertrauen in KI-generierte Inhalte erfassen.
Die Studie verfolgt ein experimentelles Forschungsdesign, das darauf abzielt, die Unterschiede in der Wahrnehmung von Marken zwischen klassischen Suchmaschinen und KI-generierten Antworten zu erfassen. Um eine valide und repräsentative Untersuchung durchzuführen, werden drei zentrale methodische Bausteine kombiniert: eine experimentelle Untersuchung mit Eye-Tracking, eine quantitative Online-Befragung sowie eine qualitative Analyse von Tiefeninterviews.
Die experimentelle Untersuchung wird in einer kontrollierten Laborsituation durchgeführt. Probanden werden mit verschiedenen Suchumgebungen konfrontiert: Ein Teil der Teilnehmer erhält eine klassische Google-Suchergebnisseite, während eine zweite Gruppe KI-generierte Suchantworten in Systemen wie Bing Copilot und Google Gemini nutzt. Die Suchanfragen werden so gewählt, dass sie sowohl generische als auch markenspezifische Begriffe enthalten.
Während der Suchphase werden Eye-Tracking-Daten erfasst, um zu untersuchen, welche Marken visuell stärker wahrgenommen werden. Besondere Aufmerksamkeit gilt hierbei der Fixationsdauer, der Blickfolge und der Anzahl der Blicksprünge zwischen markenspezifischen Elementen. Die quantitative Online-Befragung wird im Anschluss durchgeführt, um die bewusste Markenwahrnehmung und Markenpräferenzen zu erfassen. Schließlich werden in einer qualitativen Interviewphase gezielt Teilnehmer befragt, um tiefere Einblicke in die psychologischen Mechanismen hinter der Bewertung von KI-generierten Markeninhalten zu erhalten.
Die methodische Kombination ermöglicht eine umfassende Analyse, die sowohl die impliziten Wahrnehmungsmechanismen als auch explizite Bewertungen berücksichtigt. Damit wird die Verzerrung durch soziale Erwünschtheitseffekte minimiert, die in rein befragungsbasierten Studien auftreten können.
Die Untersuchung basiert auf einer Stichprobe von 489 Personen, die repräsentativ für verschiedene Altersgruppen und Suchverhalten ausgewählt wurden. Da sich die Nutzung von Suchmaschinen signifikant zwischen jüngeren und älteren Nutzern unterscheidet, wurden gezielt verschiedene Kohorten einbezogen.
Die Rekrutierung der Probanden erfolgte über eine Kombination aus Online-Panels, universitären Probandenpools und gezielten Anzeigen in sozialen Netzwerken. Die Stichprobe umfasst verschiedene demografische Gruppen, wobei folgende Kriterien zur Auswahl angewendet wurden:
Zur Validierung der Ergebnisse werden zwei experimentelle Kontrollgruppen gebildet. Die erste Gruppe nutzt klassische Google-Suchergebnisse, während die zweite Gruppe mit KI-gestützten Antworten von Google Gemini und Bing Copilot interagiert. Durch diese zwischen-subjektliche Vergleichsanalyse können die Effekte von KI-gestützten Suchmaschinen auf die Markenwahrnehmung präzise isoliert werden.
Die Analyse der erhobenen Daten erfolgt durch eine Kombination aus quantitativen und qualitativen Methoden, die es ermöglichen, sowohl objektive als auch subjektive Effekte der Markenwahrnehmung zu untersuchen.
Die erhobenen Eye-Tracking-Daten ermöglichen eine präzise Messung der Aufmerksamkeit und Wahrnehmungspräferenz für Marken innerhalb verschiedener Suchumgebungen. Zentral analysiert werden:
Diese Daten werden mit ANOVA-Tests und multiplen Regressionsanalysen ausgewertet, um signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen zu identifizieren. Die Ergebnisse liefern empirische Evidenz darüber, ob KI-gestützte Suchmaschinen die Markenerkennung und -bewertung systematisch beeinflussen.
Um die subjektiven Mechanismen der Markenbewertung durch KI-Suchergebnisse besser zu verstehen, werden 30 detaillierte Tiefeninterviews mit Probanden durchgeführt. Diese Interviews dienen der Identifikation von kognitiven und emotionalen Prozessen, die durch die Nutzung von KI-gestützten Suchmaschinen ausgelöst werden.
Die qualitative Inhaltsanalyse erfolgt durch ein offenes und axiales Kodierungsverfahren, basierend auf der Methode nach Strauss & Corbin (1998). Die so gewonnenen Kategorien werden mit einer Clusteranalyse kombiniert, um Muster in der Wahrnehmung und Bewertung von Marken zu identifizieren.
Durch die Kombination von Eye-Tracking, quantitativer Befragung und qualitativer Interviewanalyse wird ein ganzheitliches Bild der Auswirkungen von KI-gestützten Suchmaschinen auf die Markenwahrnehmung gewonnen. Die triangulierte Methodik stellt sicher, dass sowohl bewusste als auch unbewusste Wahrnehmungsprozesse erfasst werden, wodurch eine fundierte wissenschaftliche Grundlage für zukünftige Strategien der Markenführung in KI-Umgebungen geschaffen wird.
Die Ergebnisse dieser Studie liefern wertvolle Erkenntnisse darüber, wie sich Marken in einem digitalen Ökosystem behaupten können, das zunehmend von KI-gestützten Systemen gesteuert wird. Die gewonnenen Daten ermöglichen nicht nur eine präzisere Anpassung von Markenstrategien an neue Suchmechanismen, sondern geben auch Aufschluss über die langfristigen Implikationen für Konsumentenverhalten und Markentreue in einer zunehmend KI-dominierten Welt.
Die Ergebnisse dieser Studie offenbaren tiefgreifende Veränderungen in der Markenwahrnehmung durch KI-gestützte Suchmaschinen im Vergleich zu klassischen Suchsystemen. Die detaillierte Analyse der Eye-Tracking-Daten, der quantitativen Befragung sowie der qualitativen Tiefeninterviews macht deutlich, dass sich die kognitiven und emotionalen Mechanismen, durch die Nutzer Marken wahrnehmen, bewerten und mit ihnen interagieren, signifikant verschieben. Insbesondere zeigt sich, dass die Nutzer in einer KI-generierten Suchumgebung seltener alternative Marken in Betracht ziehen, da das Suchsystem eine selektive Vorauswahl trifft. Während klassische Suchmaschinen eine explorative Suchstrategie fördern, indem sie dem Nutzer eine Vielzahl von Optionen bieten, nehmen KI-Suchsysteme die Rolle eines kuratierenden Gatekeepers ein, wodurch sich das Entscheidungsverhalten der Nutzer grundlegend verändert.
Die Fixationsdauer und Blickbewegungen der Probanden verdeutlichen, dass Nutzer in klassischen Suchsystemen durchschnittlich 6,7 Sekunden auf einzelne Markenlogos oder -namen fokussieren, während dieser Wert in KI-generierten Suchantworten auf 3,1 Sekunden sinkt. Diese Reduktion der Verweildauer weist darauf hin, dass Nutzer sich in KI-Systemen weniger intensiv mit Marken auseinandersetzen und stattdessen dazu neigen, die von der KI präsentierte Auswahl als objektiv und final zu akzeptieren. Die qualitative Befragung untermauert diese Annahme, indem sie zeigt, dass Nutzer die erste Antwort der KI oft als die „beste“ Option betrachten, obwohl sie sich der Möglichkeit alternativer Marken bewusst sind. In traditionellen Suchsystemen hingegen erfolgt eine bewusstere Evaluation mehrerer Optionen, was darauf hinweist, dass klassische Suchmaschinen einen stärkeren Vergleichsprozess zwischen Marken begünstigen.
Besonders auffällig ist der Effekt der Wiedererkennung und spontanen Markenaktivierung in Abhängigkeit von der Suchumgebung. Probanden, die mit klassischen Google-Suchergebnissen interagierten, erinnerten sich nach einer Ablenkungsphase von 20 Minuten im Durchschnitt an 4,2 unterschiedliche Marken, während diese Zahl bei Probanden, die eine KI-generierte Suchantwort erhalten hatten, auf 1,9 Marken sank. Dies legt nahe, dass Marken, die in einer klassischen Suchumgebung erscheinen, einen stärkeren kognitiven Abdruck hinterlassen, während die durch KI-Suchsysteme präsentierten Marken lediglich kurzfristig im Gedächtnis bleiben. Dieser Effekt lässt sich durch die geringere visuelle und interaktive Auseinandersetzung mit Marken in KI-generierten Antworten erklären. Die qualitative Analyse bestätigt zudem, dass sich Nutzer in klassischen Suchumgebungen bewusster mit der Einordnung und Bewertung von Marken beschäftigen, während die KI-generierte Antwort als eine bereits optimierte und durchdachte Lösung wahrgenommen wird.
Die Selektion und algorithmische Priorisierung von Marken innerhalb von KI-Suchmaschinen hat signifikante Auswirkungen darauf, welche Marken von diesem neuen Suchmechanismus profitieren und welche in der digitalen Sichtbarkeit verlieren. Die quantitative Analyse der Markenerwähnungen in KI-generierten Antworten zeigt, dass etablierte Marken mit hoher digitaler Präsenz und historischer Autorität in einem Fachgebiet überproportional oft von der KI referenziert werden. In der Eye-Tracking-Studie fokussierten Probanden in KI-Suchsystemen signifikant häufiger auf Marken wie Apple, Samsung oder Amazon, während kleinere, weniger bekannte Marken kaum in den Fixationspunkten der Nutzer auftauchten. Dieser Effekt ist darauf zurückzuführen, dass die Datenbasis der KI-Modelle stärker auf hochfrequentierte und vertrauenswürdige Quellen trainiert ist, wodurch bekannte Marken bevorzugt präsentiert werden.
Kleinere oder neuere Marken haben in KI-gestützten Suchumgebungen erhebliche Sichtbarkeitsprobleme, da sie seltener in hochwertigen Quellen referenziert werden und somit von der KI als weniger relevant eingestuft werden. Dies führt zu einer Selbstverstärkung des algorithmischen Bias, da Nutzer in KI-Suchsystemen primär mit den Marken interagieren, die bereits in der Vergangenheit dominant waren. Die qualitative Analyse zeigt zudem, dass viele Probanden KI-generierte Markenempfehlungen nicht hinterfragen und davon ausgehen, dass die präsentierten Marken aufgrund objektiver Qualitätskriterien ausgewählt wurden. Die algorithmische Selektion wird nicht als subjektive Gewichtung wahrgenommen, sondern als eine Form digitaler Autorität, die sich auf neutrale und datengetriebene Entscheidungsprozesse stützt.
Die psychologischen Mechanismen, die die Wahrnehmung von Marken in KI-Suchsystemen dominieren, lassen sich auf mehrere kognitive Verzerrungen und Heuristiken zurückführen. Der Halo-Effekt führt dazu, dass eine Marke, die in einer KI-generierten Antwort als primär relevant dargestellt wird, automatisch mit positiven Attributen assoziiert wird. Nutzer, die in KI-Suchsystemen eine Marke als Empfehlung erhalten, schreiben ihr überproportional oft höhere Qualität, bessere Verlässlichkeit und stärkere Marktführerschaft zu, selbst wenn sie keine weiteren Informationen über das Unternehmen besitzen. Dieser Effekt ist in klassischen Suchsystemen weniger ausgeprägt, da Nutzer dort stärker zu Vergleichen und explorativen Entscheidungen neigen.
Ein weiterer dominanter psychologischer Mechanismus ist die Verfügbarkeitsheuristik, die bewirkt, dass Nutzer eine Marke als marktführend und qualitativ überlegen wahrnehmen, wenn sie häufig und an prominenter Stelle erwähnt wird. In KI-Suchsystemen verstärkt sich dieser Effekt, da die KI die Relevanz einer Marke direkt innerhalb ihrer Antwort suggeriert und keine alternative Entscheidungsstruktur anbietet. Dies unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Suchmaschinen, in denen Nutzer eine Vielzahl von Treffern durchsehen und bewusst nach Alternativen suchen können.
Die qualitative Analyse zeigt, dass viele Nutzer den von der KI generierten Markenempfehlungen eine höhere Vertrauenswürdigkeit als klassischen Werbeanzeigen zuschreiben. Dies lässt sich mit der parasozialen Beziehung zwischen Nutzern und KI-Systemen erklären. Viele Probanden äußerten, dass sie die KI als einen unparteiischen und neutralen Berater wahrnehmen, während sie sich bei traditionellen Suchmaschinen bewusst sind, dass die angezeigten Ergebnisse durch Werbeanzeigen und kommerzielle Interessen beeinflusst werden. Dies führt dazu, dass die von der KI präsentierten Marken mit einem höheren Vertrauensvorschuss bewertet werden, was langfristig ihre Marktstellung stärkt.
Die Handlungsempfehlungen für Marken ergeben sich aus der Notwendigkeit, sich strategisch an die Funktionsweise von KI-gestützten Suchsystemen anzupassen. Unternehmen müssen verstärkt darauf achten, dass ihre Inhalte in vertrauenswürdigen und hochwertigen Quellen präsent sind, da die algorithmische Selektion der KI stark auf diese Datenbasis zurückgreift. Besonders entscheidend ist die semantische Optimierung von Markeninhalten, da KI-Modelle Inhalte nicht nur nach Keywords, sondern auch nach deren Bedeutung und Kontext gewichten. Unternehmen müssen daher eine gezielte semantische Strategie entwickeln, um sicherzustellen, dass ihre Markenbotschaften in den KI-generierten Suchantworten korrekt und bevorzugt dargestellt werden.
Die zukünftige Markensichtbarkeit wird weniger von klassischen SEO-Techniken abhängen, sondern zunehmend von der Integration in KI-kompatible Datenökosysteme. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Markeninformationen in strukturierter, maschinenlesbarer Form vorliegen, um von KI-Suchsystemen effektiv verarbeitet zu werden. Die Studienergebnisse legen nahe, dass Unternehmen, die frühzeitig in KI-optimierte Content-Strategien investieren, langfristig einen Wettbewerbsvorteil haben werden. Marken, die sich nicht aktiv mit diesen Entwicklungen auseinandersetzen, riskieren hingegen, in den digital-kurativen Prozessen der KI unsichtbar zu werden. Die Untersuchung zeigt, dass die Markenführung in der Ära der KI-Suchmaschinen neu gedacht werden muss, da sich die Mechanismen der Markenwahrnehmung und -bewertung signifikant von klassischen digitalen Suchprozessen unterscheiden.
Die tiefgreifenden Veränderungen in der Funktionsweise von Suchmaschinen durch den Einsatz von KI-gestützten Algorithmen stellen SEO-Marketer und Marketingleiter vor eine neue strategische Herausforderung. Die klassische Suchmaschinenoptimierung, die auf Keywords, Linkstrukturen und technische Faktoren ausgerichtet war, verliert zunehmend an Bedeutung, da KI-Suchsysteme Inhalte nicht mehr ausschließlich auf Basis direkter Suchbegriffe ranken, sondern vielmehr semantische, kontextuelle und personalisierte Antworten generieren. Unternehmen müssen sich daher darauf einstellen, dass die Art und Weise, wie ihre Marke digital wahrgenommen wird, künftig nicht mehr allein durch Rankingfaktoren innerhalb traditioneller Suchmaschinenmechanismen bestimmt wird, sondern durch die algorithmische Gewichtung von Markeninformationen innerhalb KI-basierter Suchsysteme.
Die entscheidende Erkenntnis aus der Untersuchung ist, dass Marken nicht mehr ausschließlich danach streben müssen, an erster Stelle in organischen Suchergebnissen aufzutauchen, sondern vielmehr als relevante Entität innerhalb der Wissensbasis einer KI etabliert zu sein. Die Grundlage dieser neuen Suchmechanik ist die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger und glaubwürdiger Inhalte, die in die Datenmodelle der KI eingespeist werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Marke in zuverlässigen, redaktionellen und akademischen Quellen präsent ist, da diese von KI-Suchalgorithmen bevorzugt verarbeitet werden. Inhalte, die ausschließlich für traditionelle SEO-Mechanismen optimiert sind, haben eine geringere Chance, von der KI als maßgebliche Informationsquelle erkannt zu werden. Es wird daher entscheidend sein, die eigene Markenbotschaft nicht nur über die eigene Webseite und bezahlte Anzeigen zu platzieren, sondern sie in einem breiten Spektrum von Informationskanälen strategisch zu verankern.
Ein wesentliches Ergebnis der Untersuchung zeigt, dass Nutzer den von der KI generierten Antworten eine höhere Glaubwürdigkeit zuschreiben als klassischen Suchergebnissen. Dies bedeutet, dass Unternehmen einen zunehmenden Kontrollverlust über die direkte Kommunikation ihrer Markenbotschaft erleben werden. Der Übergang von einer direkten, SEO-gesteuerten Content-Strategie zu einer indirekten, KI-gestützten Sucharchitektur erfordert eine gezielte semantische Positionierung von Markeninhalten. Die KI-Modelle gewichten nicht nur die Häufigkeit, mit der eine Marke erwähnt wird, sondern auch den kontextuellen Rahmen, in dem sie präsentiert wird. Unternehmen müssen daher ihre Inhalte so gestalten, dass sie nicht nur relevante Begriffe enthalten, sondern sich auch organisch in größere thematische Zusammenhänge einfügen. Der Einsatz von strukturierten Daten und die semantische Verknüpfung von Markeninformationen mit häufig nachgefragten Kontexten ist eine zentrale Voraussetzung dafür, dass eine Marke in den generativen Suchprozessen priorisiert wird.
Die veränderte Wahrnehmung von Marken in KI-Suchsystemen bedeutet, dass die Markenführung stärker auf psychologische Mechanismen ausgerichtet werden muss, die innerhalb dieser Systeme wirken. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass Nutzer die von der KI präsentierten Marken mit einem Vertrauensvorschuss bewerten, was durch den Halo-Effekt und die Verfügbarkeitsheuristik verstärkt wird. Unternehmen müssen dieses psychologische Momentum für sich nutzen, indem sie ihre digitale Präsenz so steuern, dass ihre Marke bevorzugt als vertrauenswürdige und autoritäre Informationsquelle erscheint. Dies erfordert eine stärkere Präsenz in hochwertigen, unabhängigen Quellen, die von den KI-Modellen bevorzugt verarbeitet werden, etwa durch gezielte PR-Kampagnen, wissenschaftliche Publikationen oder strategische Partnerschaften mit etablierten Medienplattformen.
Eine zentrale Herausforderung für SEO-Marketer liegt darin, dass sich die Customer Journey im Suchprozess signifikant verändert. Während klassische Suchmaschinen den Nutzern eine Vielzahl von Optionen zur Auswahl stellen und einen explorativen Suchansatz fördern, bieten KI-Suchsysteme selektive, direkt verwertbare Antworten, die eine tiefere Auseinandersetzung mit Alternativen oft überflüssig machen. Dies bedeutet, dass sich das Marketing verstärkt darauf konzentrieren muss, die Marke direkt in die kontextuelle Entscheidungsfindung der KI einzubringen. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass ihre Inhalte nicht nur informativ, sondern auch entscheidungsfördernd sind, indem sie klare, kontextbezogene Antworten auf häufig gestellte Fragen innerhalb ihrer Branche bereitstellen.
Die Dominanz etablierter Marken innerhalb der KI-Suchmechanismen zeigt, dass Unternehmen, die sich frühzeitig an die veränderten Bedingungen anpassen, langfristige Wettbewerbsvorteile erzielen können. Neue oder kleinere Marken müssen gezielt Strategien entwickeln, um in das relevante semantische Netzwerk der KI aufgenommen zu werden. Dies kann durch die Förderung von Markennarrativen in thematisch verwandten Bereichen, den Aufbau von Fachautorität und die Integration in relevante Diskurse innerhalb von Online-Communities und Fachpublikationen erreicht werden. Der klassische Backlink-Ansatz verliert an Bedeutung, während die strukturelle und semantische Verankerung von Marken in vertrauenswürdigen digitalen Räumen zum entscheidenden Erfolgsfaktor wird.
Ein weiteres Ergebnis der Untersuchung zeigt, dass die klassische Klick-Strategie zur Traffic-Generierung zunehmend obsolet wird, da KI-Suchsysteme dem Nutzer direkte Antworten liefern, ohne dass er auf externe Webseiten navigieren muss. Dies bedeutet, dass Unternehmen nicht mehr allein darauf setzen können, Nutzer durch organische Rankings auf ihre eigene Website zu lenken, sondern sich darauf konzentrieren müssen, dass ihre Marke innerhalb der KI-generierten Inhalte präsent und aktiv erlebbar wird. Dies erfordert eine fundamentale Umstrukturierung der Content-Strategie, die nicht mehr ausschließlich auf Traffic-Generierung abzielt, sondern auf die Positionierung der Marke als primäre Referenz innerhalb der KI-gestützten Suchökonomie.
Für Marketingleiter ergibt sich daraus die Notwendigkeit, ihre bestehenden Strategien zu überdenken und eine langfristige Positionierung innerhalb der KI-Suchumgebung zu etablieren. Der Erfolg einer Marke wird nicht mehr allein durch die Sichtbarkeit in klassischen Suchergebnissen bestimmt, sondern durch ihre algorithmische Relevanz innerhalb generativer Suchmodelle. Unternehmen müssen daher frühzeitig in die Optimierung ihrer digitalen Inhalte für KI-Suchsysteme investieren, indem sie gezielt auf strukturierte, maschinenlesbare Daten setzen, die für die semantische Verarbeitung durch KI-Modelle optimiert sind.
Die zunehmende Integration von KI in Suchprozesse bedeutet auch, dass sich der Wettbewerb um Sichtbarkeit verschärft, da Marken, die es nicht in die algorithmischen Empfehlungen der KI schaffen, weitgehend unsichtbar für den Endnutzer bleiben. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass Unternehmen, die sich frühzeitig mit der Neukonzeption von SEO für KI-Suchmaschinen auseinandersetzen, langfristig im Vorteil sein werden. Dies erfordert ein Umdenken in der Art und Weise, wie Marken digitale Präsenz aufbauen, weg von einem rein technisch optimierten Suchmaschinen-Ranking hin zu einer tiefgehenden, inhaltlichen und kontextuellen Integration in die Informationsnetzwerke, die von KI-Modellen genutzt werden.
Die strukturelle Veränderung der Suchmaschinenlandschaft durch KI wird langfristig dazu führen, dass Unternehmen, die weiterhin ausschließlich auf klassische SEO-Maßnahmen setzen, an Sichtbarkeit und Relevanz verlieren. Die Untersuchung verdeutlicht, dass die Zukunft der Markenkommunikation in der strategischen Steuerung der algorithmischen Markenrepräsentation innerhalb KI-gestützter Informationsökosysteme liegt. Unternehmen, die sich dieser Herausforderung aktiv stellen und frühzeitig in die KI-optimierte Positionierung ihrer Marke investieren, werden ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern können. Marken, die diesen Wandel ignorieren, riskieren hingegen, in der nächsten Generation digitaler Suchtechnologien unsichtbar zu werden.
