State of AI Search 2026
Akravo hat KI-Zitationsmuster bei 65+ Marken und 7 Plattformen uber 6 Monate verfolgt. Dieser Report enthalt die Daten, die Muster und den Umsetzungsplan. Keine Theorie. Nur was wir gemessen haben.
Was die Daten zeigen
Sechs Ergebnisse aus 6 Monaten Tracking, wie KI-Plattformen Marken zitieren, empfehlen und ignorieren.
78 % der KI-Zitierungen stammen von nur 12 % der Content-Seiten einer Marke
Marken mit vollstandigem Schema-Markup erhalten 3,2x mehr KI-Zitierungen als solche ohne
Durchschnittlich vergehen 34 Tage von der ersten Optimierung bis zur ersten KI-Zitierung
Perplexity zitiert Quellen 4x haufiger als ChatGPT
Marken, die in 3+ autoritaren Quellen zitiert werden, werden mit 89 % hoherer Wahrscheinlichkeit von KI empfohlen
Nur 14 % der Marken haben eine LLMs.txt-Datei, aber diejenigen, die eine haben, sehen 2,1x mehr Zitierungen
Was im Report steht
7 Kapitel, 42 Seiten, alles basierend auf First-Party-Daten aus echten Kundenprojekten.
Die KI-Suchlandschaft 2026
Marktgrosse, Plattform-Adoptionsraten und der Wandel von Suche zu Synthese.
Wie jede Plattform Quellen auswahlt
Plattform-fur-Plattform-Analyse: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AIO, Bing Copilot, Claude, DeepSeek.
Was zitiert wird: Content-Muster, die funktionieren
Wortanzahl, Struktur, Formatierung und thematische Muster, die mit hoheren Zitationsraten korrelieren.
Entity Authority: Der neue PageRank
Wie quellenubergreifende Erwahnungsdichte Backlinks als primares Autoritatssignal fur KI ersetzt hat.
Schema-Markup-Einfluss auf KI-Zitierungen
Gemessener Einfluss von Organization-, FAQPage-, HowTo- und Product-Schema auf die Zitationswahrscheinlichkeit.
Branchen-Benchmarks
Benchmarks fur SaaS, eCommerce, Fintech und Legal, aufgeschlusselt nach Unternehmensgrosse.
Das 90-Tage-Playbook: Von unsichtbar zu zitiert
Schritt-fur-Schritt-Plan basierend auf dem, was bei den 65+ Marken in unserem Datensatz funktioniert hat.
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