Sigrid Holzners Befund aus der Glasbau-Studie 2026: Bei ChatGPT gehören 136 von 2.097 Bewertungs-Quellen einem fremden Shop, 6,5 %. Bei Google AI Overviews und Google AI Mode sind es 8 von 1.140 Bewertungs-Quellen, 0,7 %, also rund neunmal seltener. Eine Detail-Analyse von 251 ChatGPT-Antworten zeigt dahinter 106 fremde Bewertungs-Profile bei 14 von 19 Glas-Shops, vom direkten Wettbewerber über den Whisky-Shop bis zum Online-Optiker.
Die Bewertung, die in der KI-Antwort steht, muss nicht die des gefragten Shops sein.
Überblick
Wer ChatGPT nach dem Glasgeländer-Hersteller Brenox fragt, bekommt eine korrekte Antwort. In den zitierten Quellen stehen aber, zwischen den richtigen: ein Rocket-League-Spieler namens Brenox, ein Präparat namens Breinox, ein Autolack namens Brunox und die US-Marke einer fremden Firma. Sigrid Holzner dokumentiert in der laufenden Glasbau-Studie 2026, dass dieselbe Verwechslung systematisch die Bewertungen trifft: Bei 14 von 19 untersuchten Glas-Shops zitiert ChatGPT Bewertungs-Profile, die gar nicht zu ihnen gehören.
Die Folge für Shop-Betreiber: Die Sterne und Kunden-Erfahrungen, auf die ChatGPT seine Einschätzung stützt, müssen nicht die eigenen sein. Sie können vom direkten Wettbewerber stammen, oder von einem Whisky-Shop, der zufällig ähnlich heißt.
Über elf Erhebungen zwischen Ende April und Mitte August 2026 gehören bei ChatGPT 136 von 2.097 Bewertungs-Quellen einem anderen Shop aus der Studie, 6,5 %. Bei Google AI Overviews und Google AI Mode sind es 8 von 1.140 Bewertungs-Quellen, 0,7 %. In der Google-Welt passiert die Verwechslung damit rund neunmal seltener als bei ChatGPT.
Was ist bei Brenox in der ChatGPT-Antwort passiert?
Brenox ist ein deutscher Hersteller für Glasgeländer aus Velbert. Auf die Frage „Was kannst du mir über Brenox sagen?“ beschreibt ChatGPT das Unternehmen korrekt, samt Bewertungen, die wirklich zum Hersteller gehören. Das Quellen-Panel derselben Antwort erzählt eine andere Geschichte: Zwischen den richtigen Quellen stehen das Rocket-League-Wiki Liquipedia mit einem Spieler namens Brenox, ein Präparat namens Breinox, ein Autolack namens Brunox und die US-Markenanmeldung einer fremden Firma, ebenfalls Brenox.
ChatGPT scheint bei Marken-Fragen wie eine fehlertolerante Suchmaschine zu arbeiten: Die Web-Suche sammelt ein, was ungefähr so heißt wie der gefragte Name, und die Antwort entsteht aus diesem Quellen-Mix. Bei eindeutigen Marken ist das unkritisch. Bei Namen, die auch woanders existieren, landen fremde Unternehmen im Quellen-Panel.
Bei Brenox blieb die Verwechslung auf die allgemeinen Quellen beschränkt, die Bewertungen in der Antwort gehören wirklich zum Hersteller. Selbstverständlich ist das nicht, wie der Blick auf die ganze Studie zeigt.
Wie oft zitiert ChatGPT fremde Bewertungs-Profile?
Bei 14 von 19 untersuchten Glas-Shops, mit insgesamt 106 fremden Bewertungs-Profilen. Die Zahl stammt aus einer Detail-Analyse, in der jedes einzelne Profil von Hand geprüft wurde: In sieben Erhebungen zwischen Anfang Mai und Mitte Juni 2026 wurden 251 ChatGPT-Antworten auf Marken-Fragen ausgewertet, mit insgesamt 2.950 Quellen-Verweisen, davon 1.320 auf Bewertungs-Portale wie Trustpilot, Trusted Shops, Trustami oder ausgezeichnet.org. Jeder Bewertungs-Verweis wurde geprüft: Gehört das Profil zum gefragten Shop oder zu einem anderen Unternehmen?
Die Detail-Analyse zählt eigenständige Profile, der Engine-Vergleich weiter unten zählt einzelne Quellen-Verweise über elf Erhebungen. Beide Zahlen beschreiben dasselbe Phänomen aus zwei Blickwinkeln.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Ausgewertete ChatGPT-Antworten (Marken-Fragen) | 251 |
| Quellen-Verweise gesamt | 2.950 |
| davon Verweise auf Bewertungs-Portale | 1.320 |
| Fremde Bewertungs-Profile (eigenständige Profile) | 106 |
| davon Profile echter Glas- und Dusche-Wettbewerber | 82 |
| davon Namens-Kollisionen aus fremden Branchen | 24 |
| Betroffene Shops | 14 von 19 |
Die fremden Profile erscheinen dabei überwiegend zusätzlich zu den eigenen, nicht an ihrer Stelle. Genau das macht sie schwer erkennbar: Die Antwort liest sich plausibel, erst das Quellen-Panel verrät die Mischung.
Welche Shops bekommen welche fremden Bewertungen?
Vier Fälle zeigen die Spannbreite. Glasduschen24 bekommt die Bewertungsseite von Glasprofi24 zitiert, einem direkten Wettbewerber, in allen sieben Erhebungen. Duschenmarkt bekommt das Profil von Duschmeister untergeschoben, ebenfalls ein Wettbewerber. Und 1A-Glasgeländer bekommt die Bewertungen von 1a-whisky, einem Whisky-Shop, und 1a-sehen, einem Online-Optiker, zugeschrieben. Ausgelöst anscheinend nicht durch das Glas, sondern durch das 1a im Namen.
Wie weit die Verwechslung von der Branche wegführen kann, zeigt der vierte Fall: SOGLAS, ein Shop für Bauglas, bekommt in der ChatGPT-Antwort das Trustpilot-Profil von TopGlas zugeordnet, 4,8 von 5 Sternen aus 1.022 Bewertungen. TopGlas verkauft Brillengläser. Gemeinsam haben die beiden Namen die Silbe Glas, sonst nichts.
Fall 1 Glasduschen24 ← Bewertungsseite von Glasprofi24 | Wettbewerber, in allen 7 Erhebungen
Fall 2 Duschenmarkt ← Profil von Duschmeister | Wettbewerber
Fall 3 1A-Glasgeländer ← 1a-whisky (Whisky-Shop) und 1a-sehen (Optiker) | fremde Branche
Fall 4 SOGLAS ← Trustpilot-Profil von TopGlas (Online-Optiker, 4,8 von 5 aus 1.022 Bewertungen) | fremde Branche
Das Phänomen zeigt sich also in zwei Formen: Mal greift ChatGPT zum echten Konkurrenten (82 der 106 Profile), mal zu einem fremden Anbieter mit ähnlichem Namen (24 Profile). Beide Formen haben dieselbe Konsequenz: Die Reputation, die in der Antwort steckt, gehört teilweise jemand anderem. Lieferzeit-Beschwerden des Wettbewerbers können so auf den eigenen Shop durchschlagen, und umgekehrt.
Verwechselt Google Bewertungs-Profile genauso wie ChatGPT?
Google AI Overviews und Google AI Mode zeigen das Verwechslungs-Muster bei Bewertungs-Profilen auch, aber deutlich seltener als ChatGPT. In einer identischen automatischen Prüfung über beide Engines gehören bei ChatGPT 136 von 2.097 Bewertungs-Quellen dem Profil eines anderen Studien-Shops, 6,5 %. Bei Google sind es 8 von 1.140 Bewertungs-Quellen, 0,7 %. Gerechnet ist der Vergleich für beide Engines über dieselben elf Erhebungen zwischen Ende April und Mitte August 2026.
Stabil ist der ChatGPT-Wert über die Zeit nicht. Pro Erhebung liegt er zwischen 0,8 % und 10,8 %, der niedrigste Wert stammt aus der letzten ausgewerteten Welle vom 13.08.2026. Bei Google gab es seit Ende Juni 2026 keinen einzigen Fall mehr. Die Tabelle zeigt jede Erhebung einzeln: fremde Bewertungs-Quellen zu allen Bewertungs-Quellen der jeweiligen Welle.
| Erhebung | ChatGPT | |
|---|---|---|
| 24.04.2026 | 19 von 189 (10,1 %) | 0 von 93 (0 %) |
| 01.05.2026 | 14 von 183 (7,7 %) | 2 von 141 (1,4 %) |
| 07.05.2026 | 14 von 191 (7,3 %) | 1 von 147 (0,7 %) |
| 12.05.2026 | 19 von 186 (10,2 %) | 1 von 105 (1,0 %) |
| 17.05.2026 | 16 von 209 (7,7 %) | 1 von 99 (1,0 %) |
| 20.05.2026 | 12 von 178 (6,7 %) | 1 von 84 (1,2 %) |
| 22.05.2026 | 11 von 184 (6,0 %) | 2 von 78 (2,6 %) |
| 30.06.2026 | 13 von 120 (10,8 %) | 0 von 92 (0 %) |
| 10.07.2026 | 9 von 256 (3,5 %) | 0 von 108 (0 %) |
| 17.07.2026 | 7 von 156 (4,5 %) | 0 von 98 (0 %) |
| 13.08.2026 | 2 von 245 (0,8 %) | 0 von 95 (0 %) |
| Gesamt | 136 von 2.097 (6,5 %) | 8 von 1.140 (0,7 %) |
Geborgte Bewertungen sind in der Glasbau-Studie 2026 vor allem ein ChatGPT-Phänomen: 6,5 % der Bewertungs-Quellen bei ChatGPT gehören einem fremden Studien-Shop, bei Google AI Overviews und Google AI Mode 0,7 %.
Wer die eigene KI-Reputation prüft, sollte deshalb bei ChatGPT anfangen, dort ist die Wahrscheinlichkeit fremder Profile am höchsten.
In Sigrid Holzners GEO-Audit-Methodik ist der Quellen-Check pro Engine ein Pflicht-Schritt: nicht nur ob eine Marke genannt wird, sondern wessen Belege die KI dafür heranzieht.
Warum mahnt ChatGPT selbst zur Vorsicht bei Bewertungen?
In der Brenox-Antwort schreibt ChatGPT selbst, die Bewertungen seien „mit Vorsicht zu interpretieren“. OpenAI formuliert in der Shopping-Hilfe im Original: „Reviews and ratings are not verified by OpenAI“ und „These model-generated summaries are based on reviews from public websites“. So weit die Quelle.
Der eigentliche Grund zur Vorsicht liegt nach den Studien-Daten woanders als bei möglichen Fälschungen: Das Modell weiß nicht sicher, wessen Bewertungen es gerade zusammenfasst. Die Zuordnung zwischen Marke und Bewertungs-Profil ist der wackelige Teil, nicht der Inhalt der einzelnen Rezension.
Liegt die Verwechslung am Shop-Namen?
Am Namen allein liegt es nicht. GLASundBESCHLAG, Glassline und BE GLASS haben genauso generische Glas-Namen wie die betroffenen Shops, bekamen in der gesamten Studie aber kein einziges fremdes Bewertungsprofil zugeordnet. Eine Gegenrechnung der Namens-Eindeutigkeit gegen die Verwechslungs-Häufigkeit zeigt nur schwache Zusammenhänge mit klaren Gegenbeispielen.
Auffällig ist eine andere Gemeinsamkeit: Die fünf Shops ohne ein einziges fremdes Profil haben alle ein eigenes Bewertungsprofil, das ChatGPT findet und zitiert. Die zwei am stärksten betroffenen Shops haben auf den großen Bewertungs-Plattformen kein sichtbares Profil oder nur ein sehr kleines bei Google Maps. Ein Beweis ist das nicht, es gibt Gegenbeispiele mit starken Profilen, die trotzdem betroffen sind. Aber es ist die Spur, der die Studie als Nächstes nachgeht.
Wie prüfen Shop-Betreiber, ob ChatGPT ihnen fremde Bewertungen zuordnet?
Ob Ihre Marke betroffen ist, zeigt ein Zwei-Minuten-Check: ChatGPT uneingeloggt nach der eigenen Firma fragen, etwa mit „Was kannst du mir über [Firma] sagen?“, und das Quellen-Panel der Antwort öffnen. Tauchen dort Bewertungs-Profile fremder Shops oder fremder Branchen auf, ist das ein Warnsignal. Die Prüfung über mehrere Tage wiederholen, weil ChatGPT die Quellen pro Anfrage neu zusammenstellt.
Wer betroffen ist, hat zwei naheliegende Ansatzpunkte: ein eigenes, gepflegtes Bewertungsprofil auf den großen Plattformen, das der KI eine eindeutige Quelle bietet, und konsistente Firmendaten über alle Verzeichnisse hinweg, damit die Zuordnung zwischen Marke, Domain und Profil eindeutig wird. Ob beides die Verwechslung sicher verhindert, ist offen. Dass die verschonten Shops genau diese Basis haben, ist der bisher deutlichste Hinweis in den Daten.
Was passiert, wenn Googles KI den Artikel über geborgte Bewertungen selbst als Quelle nimmt?
Seit Mitte Juli 2026 ist der Artikel, den Sie gerade lesen, selbst Teil der Messung. In der Erhebung vom 17.07.2026 zieht Google AI Mode ihn bei 1A-Glasgeländer als Quelle heran, in der Erhebung vom 13.08.2026 bei Glasduschen24. Beide Shops stehen im Artikel als Beispiel für geborgte Bewertungen. Google AI Mode greift dabei die Warnung vor der Verwechslung auf, bei 1A-Glasgeländer fällt das Urteil in dieser Erhebung negativ aus.
ChatGPT, wo die Verwechslung tatsächlich passiert, hat den Artikel in keiner einzigen Erhebung als Quelle genannt.
Zwischen der Veröffentlichung am 09.07.2026 und der ersten Zitierung durch Google AI Mode am 17.07.2026 liegen acht Tage. Ein einzelner Fachartikel kann also innerhalb weniger Tage als Quelle in der KI-Antwort über ein Unternehmen auftauchen, über das er schreibt. Ob der Artikel die Ursache für das negative Urteil war, lässt sich aus zwei Antworten nicht sagen.
Die beiden betroffenen Antworten sind aus der Auswertung genommen, damit der eigene Text die Studien-Zahlen nicht verzerrt.
Ein einzelner Fachartikel über ein Unternehmen kann innerhalb von acht Tagen als Quelle in der Google-KI-Antwort über genau dieses Unternehmen stehen.
Heißt für Shop-Betreiber: Was Dritte über die eigene Marke veröffentlichen, schlägt in der Google-Welt schnell durch, im Guten wie im Schlechten. In der ChatGPT-Welt taucht derselbe Artikel in keiner Erhebung als Quelle auf. Zwei Engines, zwei Geschwindigkeiten.
Caveats und offene Fragen
Eine Branche, 19 Shops, elf Erhebungen über knapp vier Monate, nur Marken-Fragen. Andere Branchen können anders aussehen. Die Prozent-Quoten des Engine-Vergleichs stammen aus einer automatischen Prüfung, die nur die Profile der 19 Studien-Shops erkennt. Fälle aus fremden Branchen wie der Whisky-Shop oder der Online-Optiker zählen dort als nicht zuordenbar und stecken in den 6,5 % nicht drin. Die tatsächliche Quote liegt also höher. Auch anonymisierte Trusted-Shops-Links wurden konservativ nicht mitgezählt. Die Beobachtung zu den eigenen Bewertungsprofilen der verschonten Shops ist eine Tendenz, kein kausaler Nachweis.
In den beiden Marken-Erhebungen nach dem 13.08.2026 liefert ChatGPT die Quellen als Links im Fließtext statt im Quellen-Panel. Die ChatGPT-Reihe endet deshalb bei der Erhebung vom 13.08.2026, bis die Zählung auf das neue Format umgestellt ist. Bei Google läuft die Reihe weiter: bis zur Erhebung vom 08.09.2026 sind es 8 von 1.413 Bewertungs-Quellen, 0,6 %.
Die vollständige Glasbau-Studie 2026 erscheint im September. Wer die gesamten Studiendaten vorab sehen will, kann sich über die Studien-Seite vormerken. Wer das Muster in einer anderen Branche beobachtet, kann Sigrid Holzner gerne schreiben, jeder Datenpunkt schärft das Bild.
Methodik im Kurzformat
- Erhebungszeitraum Engine-Vergleich: 24.04.2026 bis 13.08.2026, elf Erhebungen
- Erhebungszeitraum Detail-Analyse: 03.05.2026 bis 18.06.2026, sieben Erhebungen
- Engine: ChatGPT mit aktiver Web-Suche über das Frontend, uneingeloggt, manuell erhoben
- Fragen: Marken-Fragen je Shop („Was kannst du mir über [Shop] sagen?“, „Empfiehlst du [Shop]?“, „Kennst du [Shop]?“)
- Auswertung Detail-Analyse: 251 Antworten, 2.950 Quellen-Verweise, davon 1.320 auf Bewertungs-Portale, jeder Bewertungs-Verweis auf Profil-Inhaber geprüft, eigene Profile rausgerechnet
- Engine-Vergleich: identische automatische Prüfung über ChatGPT (2.097 Bewertungs-Quellen) und Google AI Overviews plus Google AI Mode (1.140 Bewertungs-Quellen), Zuordnung über Domain-Abgleich mit den 19 Studien-Shops
- Shops im Studien-Sample: 19 deutsche Glas-Shops
FAQ zu geborgten Bewertungen in ChatGPT
Was sind geborgte Bewertungen in ChatGPT-Antworten?
Geborgte Bewertungen bezeichnen den Fall, dass ChatGPT in der Antwort über einen Shop Bewertungs-Profile zitiert, die einem anderen Unternehmen gehören, etwa dem Trustpilot-Profil eines Wettbewerbers oder eines ähnlich benannten Shops aus einer fremden Branche. In der Glasbau-Studie 2026 traf das bei 14 von 19 untersuchten Glas-Shops zu: insgesamt 106 fremde Bewertungs-Profile in 251 ausgewerteten ChatGPT-Antworten, erhoben in sieben Erhebungen zwischen Anfang Mai und Mitte Juni 2026.
Warum verwechselt ChatGPT Shops mit ähnlichen Namen?
ChatGPT scheint bei Marken-Fragen wie eine fehlertolerante Suchmaschine zu arbeiten: Die Web-Suche sammelt Quellen ein, die ähnlich heißen wie der gefragte Name, und die Antwort entsteht aus diesem Quellen-Mix. Beim Glasgeländer-Hersteller Brenox landeten so ein Rocket-League-Spieler namens Brenox, ein Präparat namens Breinox, ein Autolack namens Brunox und eine fremde US-Marke im Quellen-Panel. Eine abschließend belegte Ursache gibt es nicht, am Namen allein liegt es nach den Studien-Daten nicht.
Zeigt Google AI dasselbe Verwechslungs-Muster wie ChatGPT?
Ja, aber deutlich seltener. In einer identischen automatischen Prüfung über beide Engines gehören bei Google AI Overviews und Google AI Mode 8 von 1.140 Bewertungs-Quellen dem Profil eines anderen Studien-Shops, 0,7 %. Bei ChatGPT sind es 136 von 2.097 Bewertungs-Quellen, 6,5 %, also rund neunmal häufiger. Gerechnet über elf Erhebungen zwischen Ende April und Mitte August 2026.
Wie prüfe ich, ob ChatGPT meinem Shop fremde Bewertungen zuordnet?
ChatGPT uneingeloggt oder in einem frischen Account nach der eigenen Firma fragen, zum Beispiel mit „Was kannst du mir über [Firma] sagen?“ oder „Empfiehlst du [Firma]?“, und dann das Quellen-Panel der Antwort öffnen. Tauchen dort Bewertungs-Profile fremder Shops oder gar fremder Branchen auf, ist das ein Warnsignal. Die Prüfung sollte über mehrere Tage wiederholt werden, weil ChatGPT die Quellen pro Anfrage neu zusammenstellt.
Schützt ein eigenes Bewertungsprofil vor der Verwechslung?
Belegt ist das nicht, aber die Glasbau-Studie 2026 zeigt eine auffällige Tendenz: Die fünf Shops ohne ein einziges fremdes Bewertungs-Profil haben alle ein eigenes Bewertungsprofil, das ChatGPT findet und zitiert. Die zwei am stärksten betroffenen Shops haben auf den großen Bewertungs-Plattformen kein sichtbares Profil oder nur ein sehr kleines bei Google Maps. Es gibt aber Gegenbeispiele: Shops mit mehreren hundert Bewertungen auf Trustpilot oder Trusted Shops waren trotzdem betroffen.
Quellen und Belege
- OpenAI Help Center: Shopping with ChatGPT Search („Reviews and ratings are not verified by OpenAI“, abgerufen 09.07.2026)
- Eigene Glasbau-Studie 2026, Detail-Analyse: sieben ChatGPT-Frontend-Erhebungen zwischen 03.05. und 18.06.2026, 251 Antworten auf Marken-Fragen, 2.950 Quellen-Verweise, Screenshots vom 30.06. und 04.07.2026
- Engine-Vergleich: identische automatische Prüfung über ChatGPT und Google AI Overviews plus Google AI Mode, elf Erhebungen vom 24.04. bis 13.08.2026, Stand der Auswertung 08.09.2026
- Zitierung des eigenen Artikels: Google-AI-Mode-Antworten der Erhebungen vom 17.07.2026 (1A-Glasgeländer) und 13.08.2026 (Glasduschen24)
