Similarweb: ChatGPT-Empfehlungen bringen Website-Besuche

Eine Empfehlung durch ChatGPT schlägt sich in echten Website-Besuchen nieder, so eine am 23. Juni 2026 veröffentlichte Studie von Similarweb. Nutzer, die eine von ChatGPT empfohlene Marke sahen, besuchten deren Website innerhalb einer Woche rund 2,5-mal häufiger als die eines Wettbewerbers. Die meisten dieser Besuche tauchten nie als KI-Referral-Traffic auf, was bedeutet, dass die übliche Analytics-Auswertung den Einfluss von KI unterschätzt. Die Studie erfasste die Desktop-Aktivität in den USA, doch die Messlücke, die sie offenlegt, gilt für jede Marke, die den Einfluss von KI verfolgt.

Was passiert ist

Similarweb verfolgte Desktop-Nutzer in den USA, die ChatGPT eine branchenrelevante Frage stellten, eine konkrete Markenempfehlung erhielten und dann innerhalb von sieben Tagen entweder diese Marke oder einen Wettbewerber besuchten, und zwar in den Bereichen Finanzen, Reisen und Beauty. Ausgeschlossen wurden Nutzer, die die Marke kürzlich besucht oder in ihrer Anfrage genannt hatten. Empfohlene Marken erreichten etwa die 2,5-fache Besuchsrate der Wettbewerber. Die Besuche waren zudem von höherer Qualität: KI-beeinflusste Besucher sahen sich rund 12 Seiten an und blieben 11,8 Minuten, gegenüber 6,5 Seiten und 5,6 Minuten bei den übrigen. Bemerkenswert: 55,9 % der KI-beeinflussten Besuche kamen über die Suche statt über ein sichtbares KI-Referral, sie sehen in den meisten Analytics-Tools also wie gewöhnlicher Suchtraffic aus.

Warum das wichtig ist

Von ChatGPT empfohlene Marken gewannen innerhalb von sieben Tagen rund 2,5-mal eher einen Website-Besuch als Marken, die nicht empfohlen wurden.

Similarweb, The Downstream Impact of AI Visibility

Der entscheidende Punkt ist die verborgene Attribution. Wenn KI-Empfehlungen sich überwiegend in Markensuchen verwandeln, schreibt das Standard-Dashboard den Erfolg Google zu, nicht dem Assistenten, der den Weg angestoßen hat. Marken, die den KI-Einfluss allein am Referral-Traffic messen, sehen nur einen Bruchteil davon. Similarweb weist darauf hin, dass die Daten eine Korrelation zeigen und nicht belegen, dass KI die längeren Besuche direkt verursacht hat.

Was das für Marken mit mehreren Standorten bedeutet

Für eine Marke mit vielen Standorten lautet die Erkenntnis: KI-Assistenten sind inzwischen ein früher Schritt der lokalen Entdeckung, und der empfohlene Name zu sein, zahlt sich später aus. Diese Empfehlung ruht auf derselben Grundlage wie die lokale Suche: einer korrekten, konsistenten, maschinenlesbaren Präsenz über jeden Standort und jede Plattform hinweg. Sorgen Sie dafür, dass Assistenten Ihre Marke und Standorte korrekt zuordnen können, mit sauberen Standortdaten und Places AI, und behandeln Sie das Ranking in der KI-Suche als gemessenen Kanal statt als Nebeneffekt. Achten Sie nach KI-Sichtbarkeit auf Anstiege bei der Markensuche, statt auf eine KI-Referral-Zeile zu warten, die vielleicht nie erscheint.

Das Fazit

KI-Empfehlungen bewegen echten, engagierten Traffic, und der Großteil davon verbirgt sich in der Markensuche. Für Marken mit mehreren Standorten ist die Aufgabe zweigeteilt: die Marke zu sein, die KI empfiehlt, und sie am Anstieg der Markensuche zu messen, den sie auslöst, nicht an der Referral-Zeile, die sie selten hinterlässt.