Überblick
Wer einen Online-Shop betreibt, will von der KI gut bewertet werden. In der letzten Auswertung der Glasbau-Studie 2026 habe ich einen bemerkenswerten Unterschied gesehen. Die drei großen KIs antworten fast identisch, wenn ich sie nach einer Lösung frage, ohne einen Shop zu nennen, aber extrem unterschiedlich, wenn ich sie nach einem konkreten Shop frage.
Diese Verschiebung verändert die Strategie für Shop-Betreiber: Was hilft in dieser Phase der Customer Journey, spätes Consideration übergehend in Decision, was nicht.
Diese Phase ist eine der wenigen die in KI so wertvoll sind und sie ist die kaufentscheidende: Der Käufer kennt den Shop, prüft kurz die Substanz und klickt entweder auf „Bestellen" oder entscheidet sich für die Konkurrenz. Anders als die Awareness-Phase mit ihrem breiten Content-Bedarf lässt sich der Decision-Moment sehr gezielt und mit überschaubarem Aufwand optimieren, vorausgesetzt, der Shop hat zufriedene Kunden, die bereit sind ihre Erfahrung öffentlich zu teilen.
Sigrid Holzners Beobachtung aus der Glasbau-Studie 2026: Auf die direkte Brand-Frage „Empfiehlst du diesen Shop?" drückt Google AIO in 71 % der Fälle ein klares Lob aus, Google AI Mode in 32 %, ChatGPT nur in 11 %. Auf einen Customer-Journey-Prompt wie „Welche Anbieter empfiehlst du für Glasduschen nach Maß?" bewerten ChatGPT, Google AI Mode und Google AIO fast identisch. Der Tonalitäts-Mittelwert (jede KI-Antwort wird auf einer Skala von −1 für abgeraten bis +1 für klar empfohlen klassifiziert) liegt bei allen drei im Schnitt zwischen +0,35 und +0,43. Update Juni 2026: In der jüngsten Erhebung vom 15. Juni hat sich Google AI Mode bei der Brand-Frage an ChatGPTs Vorsichts-Stil angeglichen (Ton-Mittelwert +0,07 vs ChatGPT +0,11). Nur die AIO-Box ganz oben lobt weiter klar (+0,54). Wer in die AIO-Box landet, hat im Schnitt mehr öffentliche Bewertungs-Profile. Fürs GEO heißt das: in der Consideration-Phase reichen klassische SEO-Anstrengungen mit Fokus auf EEAT, indexierbare Produktseiten und Service-Versprechen. In der Decision-Phase zählen die Substanz-Punkte, die ChatGPT in seinen Brand-Antworten konkret nennt: echte Reviews, sichtbare Zertifikate, klar kommunizierte Lieferzeiten.
Wie unterscheidet sich Google AI von ChatGPT bei der direkten Brand-Frage?
Bei der direkten Frage „Empfiehlst du diesen Shop?" bewerten Google AIO, Google AI Mode und ChatGPT denselben Shop sehr unterschiedlich. In der Glasbau-Studie 2026 (19 Shops, Erhebungen zwischen April und Ende Juni 2026, drei Engines, daraus 289 Antworten auf die Frage „Empfiehlst du …?") drückt Google AIO in 71 % der Fälle ein klares Lob aus (48 % „sehr empfehlenswert" plus 23 % „empfehlenswert"). Google AI Mode kommt auf 32 % klares Lob. ChatGPT nur auf 11 %.
Ein konkretes Beispiel aus der letzten Erhebung, alle drei KIs wurden zur selben Zeit zum selben Shop befragt:
Frage: „Empfiehlst du Glasduschen24?"
Google AIO: „Ja, Glasduschen24 ist absolut empfehlenswert, wenn du eine maßgefertigte Duschabtrennung 'Made in Germany' suchst."
Google AI Mode: „Ja, Glasduschen24 ist eine empfehlenswerte Adresse, wenn Sie eine maßgefertigte Duschabtrennung direkt vom Spezialisten suchen."
ChatGPT: „Kurz gesagt: Ja, ich würde Glasduschen24 grundsätzlich empfehlen, aber mit klaren Einschränkungen. Prüfe vorab Bewertungen, Lieferzeit, Zertifikate."
Die folgende Grafik zeigt die Verteilung der 289 Brand-Antworten auf fünf Empfehlungs-Stufen, getrennt nach den drei KIs.
Bei der direkten Brand-Frage liegt der Anteil klares Lob bei Google AIO 6,5-mal so hoch wie bei ChatGPT.
Die Verteilung ist über alle sechs Brand-Erhebungen der Studie stabil. Es handelt sich nicht um einen einzelnen Ausreißer, sondern um ein wiederholbares KI-Verhalten.
Wann empfiehlt ChatGPT ohne "Wenn & Aber"?
In 88 % seiner Brand-Antworten hängt ChatGPT eine Einschränkung an, meist den Hinweis, vorab Bewertungen, Lieferzeit und Zertifikate zu prüfen. In den restlichen 11 % (klares Lob ohne Einschränkung) und 1 % (kritisch markiert) lässt das Modell die Klausel weg oder kippt ins Negative.
Die Quellen-Analyse der Shops, die in mehreren Brand-Erhebungen klares ChatGPT-Lob ohne Einschränkung bekommen haben, zeigt ein wiederkehrendes Muster:
- Sichtbare Drittparteien-Bewertungen mit guten Sternen, direkt von der Startseite auffindbar.
- Klar erkennbare Zertifikate (TÜV, Trusted Shops, Käuferschutz-Siegel) auf der Startseite.
- Verlässliche Lieferzeit-Angaben direkt in der Produktbeschreibung.
Diese drei Substanz-Signale sind es, die ChatGPT bei der Antwort von „Ja, aber" zu „Ja, empfehlenswert" wechseln lassen. Ob der Befund sich weiter erhärtet oder zusätzliche Quellen dazukommen, lesen Sie in Kürze in der KI-Sichtbarkeitsstudie Glasbau. Jetzt Studie vormerken →
Wie reagieren ChatGPT, Google AI Mode und Google AIO auf einen Customer-Journey-Prompt?
Bei einem Customer-Journey-Prompt wie „Welche Anbieter empfiehlst du für Glasduschen nach Maß?" verschwindet der Unterschied zwischen ChatGPT, Google AI Mode und Google AIO fast vollständig. Über 290 Customer-Journey-Antworten in der Frontend-Erhebung liegen die Tonalitäts-Mittelwerte bei Google AIO +0,38, bei Google AI Mode +0,43, bei ChatGPT +0,35. Acht Hundertstel Unterschied zwischen der wärmsten und der zurückhaltendsten KI. Bei den Brand-Fragen lag der Abstand bei rund einem halben Skalenpunkt.
Der Unterschied von acht Hundertsteln entsteht aus minimalen Wortwahl-Differenzen: Google AI Mode formuliert in der Anbieter-Beschreibung etwas öfter mit positiv-wertenden Adjektiven („etablierter Anbieter", „gut bewertet"), während ChatGPT häufiger neutrale Beschreibungen wählt („spezialisiert auf", „bietet"). Bei dieser Frageform muss die KI nicht direkt Position beziehen. Sie listet auf, beschreibt knapp, nennt den Fokus.
In der letzten Erhebung listet Google AIO auf die Frage „Welche Anbieter empfiehlst du für Glasduschen nach Maß?" fünf Shops sachlich auf (GlasundBeschlag, Glasduschen24, Duschenprofis, GlasTürShop24, plus „der lokale Glaser"). ChatGPT strukturiert in zwei Gruppen („Spezialisten" und „Online-Konfiguratoren") und listet neun Shops. Beide Antworten lesen sich wie ein Vergleichsportal: knappe Beschreibungen, keine Top-Empfehlung hervorgehoben.
Welche Shops gelistet werden und in welcher Reihenfolge, das ist beim Customer-Journey-Prompt der eigentliche Hebel, nicht das Adjektiv. Entweder der Käufer hat vorherigen Markenkontakt und greift gezielt zu, oder die Spitzenposition in der KI-Liste entscheidet.
| Maß | Brand-Frage („Empfiehlst du XY?") | Customer-Journey-Prompt („Welche Anbieter für …?") |
|---|---|---|
| Anteil klares Lob bei Google AIO | 71 % | 14 % (als „Top-Empfehlung" klassifiziert) |
| Anteil klares Lob bei ChatGPT | 11 % | 10 % (als „Top-Empfehlung" klassifiziert) |
| Spread Ton-Mittelwert zwischen den 3 KIs | ~50 Hundertstel | 8 Hundertstel |
60 bis 76 % aller Customer-Journey-Antworten klassifiziert die Studie als „sachliche Listung ohne Wertung" — engine-übergreifend dominant. Niemand hebt einen Shop als „sehr empfehlenswert" hervor, auch Google AIO nicht.
Beim Customer-Journey-Prompt bewerten Google AIO, Google AI Mode und ChatGPT die Shops fast identisch.
Die Tonalität ist über alle drei KIs leicht positiv bis neutral. Welche Shops überhaupt gelistet werden und an welcher Position, entscheidet hier mehr als das Adjektiv.
In Sigrid Holzners GEO-Audit-Methodik kommt die Tonalitäts-Messung als eigene Dimension dazu: für jede KI-Antwort wird ein numerischer Wert von −1 bis +1 vergeben, in 0,5er-Schritten, plus die Rolle, die die KI dem Shop zuweist (zum Beispiel Top-Empfehlung, Premium oder Option). Erst diese zwei Dimensionen zusammen zeigen, ob ein Shop nur genannt oder wirklich empfohlen wird.
Wie hat sich ChatGPT zwischen April und Juni 2026 entwickelt?
ChatGPTs Ton bei Customer-Journey-Prompts wird zwischen April und Juni 2026 zurückhaltender, das Modell formuliert mit der Zeit also neutraler. In der ersten Erhebung im April 2026 lag der Tonalitäts-Mittelwert von ChatGPT bei +0,62. In der jüngsten Erhebung im Juni 2026 bei +0,25 auf der Skala von −1 bis +1. Google AI Mode schwankt im selben Zeitraum zwischen +0,29 und +0,68 ohne klare Richtung. Nur ChatGPT verändert sich, die beiden Google-KIs (AI Mode und AIO) bleiben in ihrer Bandbreite stabil.
Eine mögliche Erklärung wäre ein Modell-Update bei OpenAI, eine andere ein Branchen-Lerneffekt von ChatGPT in der Glas-Nische. Aus einem Datensatz mit einer Branche lässt sich die Ursache nicht eindeutig trennen. Stabil bleibt aber der Befund: nur ChatGPT verschiebt sich, AI Mode und AIO bleiben in ihrer Bandbreite.
Update Juni 2026: Google AI Mode rückt bei der Brand-Frage an ChatGPT heran
In der jüngsten Erhebung vom 15. Juni 2026 antwortet Google AI Mode bei der Brand-Frage „Empfiehlst du Shop XY?" so zurückhaltend wie ChatGPT. Der Tonalitäts-Mittelwert liegt bei +0,07 für Google AI Mode und +0,11 für ChatGPT auf einer Skala von −1 (abgeraten) bis +1 (klar empfohlen). Die Google-AIO-Box ganz oben bleibt bei +0,54 das einzige Lob-Universum.
Konkret in Zahlen aus der Erhebung vom 15. Juni mit 19 Glas-Shops:
- Google AIO: Ton-Mittelwert +0,54, 13 Brand-Antworten, davon 4 mit klarem „Ja+"
- Google AI Mode: Ton-Mittelwert +0,07, 15 Brand-Antworten, davon 11 mit Einschränkung
- ChatGPT Web: Ton-Mittelwert +0,11, 19 Brand-Antworten, davon 17 mit Einschränkung
Die Klassifikation prüft seit Mitte Juni 2026 ein zweiter, unabhängiger Rater gegen (Gemini, auf der gleichen Skala). Übereinstimmung in der jüngsten Erhebung: 92 % bei der Rolle, 88 % beim Ton. Das Methodik-Ziel von 70 % wird damit deutlich übertroffen, der Befund liegt nicht an einer einzelnen Klassifikator-Meinung.
Bis Mitte Mai 2026 antworteten beide Google-Engines noch ähnlich lobend. In den beiden Juni-Erhebungen vom 11. und 15. Juni hat sich Google AI Mode an ChatGPTs Vorsichts-Stil angeglichen, die AIO-Box bleibt bei ihrem Lob. Die alte Sichtweise „Google lobt pauschal" gilt damit nur noch für die AIO-Box oben.
Was haben die Shops gemeinsam, die in der AIO-Box landen?
Die 13 Shops, die in der Erhebung vom 15. Juni in der Google-AIO-Box auf die Brand-Frage erscheinen, haben durchschnittlich 1,3 öffentliche Bewertungs-Plattform-Profile (Trustpilot, Trustedshops, Google Maps, eKomi, ShopVote). Die 6 Shops, die nicht in der AIO erscheinen, haben durchschnittlich 0,5 Profile. 4 von 6 haben überhaupt kein öffentliches Profil mit Rating-Snippet.
Ein Gegenbeispiel gibt es: ein Shop in der Studie hat zwei aktive Profile (Trustedshops über 200 Reviews, Google Maps über 40) und ist trotzdem nicht in der AIO. Bewertungs-Profile sind ein starkes Signal, aber kein alleiniges. Annahme (nicht belegt): Google AIO bezieht außerdem Brand-Search-Volumen, Wikidata-Eintrag und Klick-Daten in die Selektion ein. Das lässt sich aus dem Studien-Datensatz nicht direkt belegen.
Für Shop-Betreiber, die ein klares „Ja" von Google bei der Brand-Frage wollen: Reviews aktiv aufbauen, an mindestens einer Plattform mit über 100 Bewertungen arbeiten, Google-Maps-Eintrag pflegen. Das sind die sichtbaren Gemeinsamkeiten der AIO-gelobten Shops in der Studie. Detail-Auswertung der Plattform-Lage pro Shop kommt in der KI-Sichtbarkeitsstudie Glasbau.
Was bedeutet die Lob-Spreizung für Shop-Betreiber im E-Commerce?
Ein Shop-Betreiber hat zwei Sichtbarkeits-Situationen vor sich, die sich strategisch anders bearbeiten lassen. In der Consideration-Phase, in der der Käufer noch keinen Shop kennt, zählt es gelistet zu werden, im Zweifel auf Platz 1. Die Listen von ChatGPT, Google AI Overview und Google AI Mode funktionieren weiter über klassische SEO-Mechanik. In der Decision-Phase, in der der Käufer einen Shop direkt prüft, zählen die Substanz-Punkte, die ChatGPT in seinen Brand-Antworten konkret nennt: echte Reviews auf Trustpilot oder Trusted Shops, sichtbare Zertifikate, klar kommunizierte Lieferzeiten.
| Phase | Typische Suche | Was die KIs tun | Was hilft |
|---|---|---|---|
| Consideration-Phase | „Welche Anbieter empfiehlst du für Glasduschen nach Maß?" | ChatGPT, Google AI Overview und Google AI Mode listen ähnlich neutral 5–9 Shops auf | EEAT-Signale in Form und Service-Versprechen, On-Page- und Off-Page-Substanz, Produktseiten-SEO mit uniquem Content, sauberen strukturierten Daten und Indexierbarkeit |
| Decision-Phase | „Empfiehlst du Glasduschen24?" | Google AIO lobt pauschal, Google AI Mode mit Pro und Contra, ChatGPT fordert in 88 % der Antworten Prüfung von Reviews, Lieferzeit, Zertifikaten | Echte Reviews auf Trustpilot oder Trusted Shops, sichtbare Zertifikate (TÜV, Trusted Shops, Käuferschutz), klar kommunizierte Lieferzeiten |
Für die Consideration-Phase heißt das: SEO-Anstrengungen konzentrieren auf EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust) in Form und Service-Versprechen, sauber gepflegte On-Page- und Off-Page-Signale, sowie Produktseiten-SEO mit uniquem Content, einwandfreien strukturierten Daten und sicherer Indexierbarkeit. Wer für Google rankt, taucht meist auch in den KI-Listen auf, mit dem Hinweis, dass Produktseiten nicht hinter Konfiguratoren verborgen sein dürfen.
Für die Decision-Phase heißt das: Wer in der ChatGPT-Antwort von „Ja, aber prüf vorher" zu „Ja, empfehlenswert" hebt, räumt Bedenken schon im Vorfeld aus. Reviews, Zertifikate und Lieferzeiten sind die drei Punkte, die ChatGPT in den „Ja, aber"-Antworten konkret nennt. Wer sie sichtbar liefert, übersteht die Prüfung.
Die Shops, die in mehreren Brand-Erhebungen klares ChatGPT-Lob ohne Einschränkung bekommen, zeigen genau dieses Muster: sichtbare Drittparteien-Bewertungen mit guten Sternen, klar erkennbare Zertifikate auf der Startseite, verlässliche Lieferzeit-Angaben. Die Detail-Auswertung der Shop-Quellen kommt in der KI-Sichtbarkeitsstudie Glasbau.
Welche Einschränkungen hat die Beobachtung?
Drei Einschränkungen muss ich klar benennen. Erstens: Die Datenbasis ist eine Branche, Glasbau-E-Commerce im deutschsprachigen Raum, mit 19 Shops und sechs Brand-Erhebungen zwischen April und Juni 2026. Der Spread zwischen Brand-Frage und Customer-Journey-Prompt ist über die Erhebungen stabil. Eine Replikation in einer zweiten Branche (B2B, Mode, Möbel, Reise) steht aus.
Zweitens: Die Studie misst, wie die KIs antworten, welche Anbieter sie auswählen und in welcher Reihenfolge sie sie listen. Aus dieser Reihenfolge lässt sich ableiten, welche Shops in welcher Customer-Journey-Phase präsent sind. Ob die KI-Antwort den Verkauf beeinflusst, ist ein eigenes Thema, das eigene Analytics-Zugänge braucht.
Drittens: Die ChatGPT-Verschiebung von der ersten Erhebung im April 2026 (+0,62) zur jüngsten Erhebung im Juni 2026 (+0,25) ist real, aber die Ursache nicht eindeutig (Modell-Update vs. Branchen-Lerneffekt). Wer mit weiteren Beobachtungen eine ähnliche oder andere Verschiebung sieht, hilft, GEO besser zu verstehen.
Häufige Fragen
Bewerten ChatGPT, Google AI Overview und Google AI Mode Online-Shops unterschiedlich?
Was ist der Unterschied zwischen Brand-Frage und Customer-Journey-Prompt in der KI-Suche?
Wie sollten Shop-Betreiber auf KI-Sichtbarkeit optimieren?
Wird ChatGPT vorsichtiger über die Zeit?
Antwortet Google AI Mode anders als die Google-AIO-Box bei Brand-Fragen?
Was haben die Shops gemeinsam, die in der Google-AIO-Box bei Brand-Fragen erscheinen?
Wie misst man GEO-Tonalität in KI-Antworten?
Quellen und Belege
- Glasbau-Studie 2026, eigene Erhebung, Visua Agency OÜ. 19 deutsche Glasbau-Shops, sechs Brand-Erhebungen plus Wiederholungen zur Stabilitäts-Prüfung, zwischen April und Juni 2026. Letzte Erhebung am 15. Juni 2026.
- Engines: Google AI Overview („Übersicht mit KI"-Box), Google AI Mode, ChatGPT mit Web-Suche. Frontend-Erhebung, jede Antwort einzeln klassifiziert.
- Klassifikations-Methodik: Tonalitäts-Skala −1 (abgeraten) bis +1 (klar empfohlen) in 0,5er-Schritten. Position des Shops in der Antwort kombiniert mit Rolle in der Antwort-Struktur (Top-Empfehlung, Premium, Preis-Budget, Option, Kritisiert), plus Konditional-Override bei „Ja, aber"-Formulierungen. Seit Juni 2026 Wort-Signal-basierte Ton-Vergabe (Rolle und Position bleiben als eigene Spalten erhalten).
- Inter-Rater-Validierung: Ein zweiter, unabhängiger Rater (Gemini) prüft seit 2026-06-12 alle Ranking-Daten auf der gleichen Skala. Übereinstimmung in der jüngsten Erhebung: 92 % bei der Rolle, 88 % beim Ton. Methodik-Ziel ist 70 %.
- Datenbasis: 289 Antworten auf die Brand-Frage „Empfiehlst du den Shop XY?" aus den Brand-Erhebungen zwischen April und Ende Juni 2026 (19 Shops, drei Engines, abzüglich nicht erhobener Antworten). Über 290 Customer-Journey-Antworten in der Frontend-Erhebung. API-Daten in separater Auswertung (rund 600 zusätzliche Antworten über ChatGPT-API und Gemini-API), nicht in diese Verteilung eingerechnet, um Mensch-erlebte Antworten sauber zu trennen.
- Engine-Reichweite, Stand Mai 2026 (Google I/O 2026, Sundar Pichai): Google AI Overview 2,5 Mrd. monatliche Nutzer global, Google AI Mode über 1 Mrd. monatliche Nutzer. ChatGPT 900 Mio. wöchentliche Nutzer (OpenAI, Februar 2026).
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Eine Standortbestimmung der eigenen KI-Sichtbarkeit gesucht? Sigrid Holzner prüft im Beratungs-Sprint, wie die eigene Marke und drei Wettbewerber in ChatGPT, Google AI Overview und Google AI Mode erscheinen, und liefert einen Maßnahmenplan. Beratung anfordern oder die nächste KI-Sichtbarkeitsstudie vormerken.
