ChatGPT kennt die Kandidaten, bevor es sucht: Die Marken-Shortlist – und wie Ihr Unternehmen darauf kommt

Die meisten Ratschläge zur Sichtbarkeit in KI-Antworten drehen sich um die eigene Website: strukturierte Daten, eine llms.txt, kurze Absätze, klare Überschriften. Alles davon setzt voraus, dass ChatGPT die Website überhaupt aufruft. Eine Auswertung des norwegischen SEO-Beraters Suganthan Mohanadasan, veröffentlicht am 10. August 2026 und am 17. August aktualisiert, zeigt, dass diese Voraussetzung in vielen Fällen nicht erfüllt ist. Er hat den Netzwerkverkehr von 60 ChatGPT-Gesprächen gelesen – nicht die Antworten, sondern die Daten, die der Browser dafür lädt.

Das Ergebnis lässt sich in einem Satz zusammenfassen: ChatGPT weiß, welche Marken in Frage kommen, bevor es das Web durchsucht. Die Suche prüft eine Liste, die das Modell schon im Kopf hat. Wer nicht auf dieser Liste steht, wird zwar möglicherweise gefunden, aber fast nie erwähnt. Dieser Beitrag erklärt den Mechanismus, ordnet die Zahlen ein, verbindet sie mit dem Reddit-Einbruch vom August – und leitet daraus ab, wofür kleine und mittlere Unternehmen ihr GEO-Budget tatsächlich einsetzen sollten.

1. ChatGPT schreibt seine Suchanfragen selbst – und man kann sie lesen

Wenn Sie ChatGPT eine Frage stellen, für die es das Web braucht, sucht es nicht nach Ihrer Formulierung. Es schreibt die Frage in eigene Suchanfragen um, führt diese aus, liest die Ergebnisse und formuliert dann die Antwort. Diese Suchanfragen sind kein Geheimnis: Sie stehen in der Antwort, die der Browser vom Server lädt, unter einem Schlüssel namens search_queries. Anfang August 2026 hat OpenAI diesen Schlüssel umbenannt; zuvor hieß er search_model_queries. Jeder kann ihn in den Entwicklerwerkzeugen des eigenen Browsers einsehen.

Das Beispiel, mit dem die Auswertung beginnt: Die Frage lautete „best AI note taking app“ – ohne einen einzigen Produktnamen. Die erste Suchanfrage, die ChatGPT daraus machte, endete mit sieben Produktnamen: Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless. Danach folgten neun weitere Suchen, fast alle nach dem Muster site:granola.ai pricing features – eine Suche pro Name, jeweils direkt auf die Website des jeweiligen Anbieters gerichtet.

2. Die Shortlist steht, bevor die Suche läuft

Der naheliegende Einwand: Vielleicht hat ChatGPT erst gesucht, in den Ergebnissen die Marken gesehen und dann eine klügere zweite Anfrage geschrieben. Dann wären die Namen ein Ergebnis der Suche, nicht ihre Ursache. Um das auszuschließen, hat der Autor für jedes Gespräch die erste Nutzerfrage und die allererste Suchanfrage nach Zeitstempel verglichen. Zu diesem Zeitpunkt ist noch nichts abgerufen worden.

In 21 von 27 Gesprächen enthielt bereits diese erste Anfrage Marken, die der Nutzer nie genannt hatte. Ein Test über zwölf voneinander unabhängige Kategorien – Sprachlern-Apps, Buchhaltungssoftware, Online-Therapie, Saugroboter, Webhosting, Elektro-SUVs – ergab dasselbe Bild in 11 von 13 Fällen. Bei Saugrobotern nannte ChatGPT nicht nur Hersteller, sondern aktuelle Modellbezeichnungen. Bei Elektro-SUVs dagegen keine Hersteller, sondern Testmagazine: Car and Driver, Edmunds, Top Gear. In manchen Kategorien geht das Modell zu den Anbietern, in anderen zu den Bewertern.

Wichtig für die Einordnung: Die Liste ist nicht stabil. Drei Kategorien wurden wiederholt abgefragt. Bei Sprachlern-Apps kamen fünf von sechs Namen erneut; bei Buchhaltungssoftware schrumpfte die Liste von sechs Anbietern auf eine einzige gezielte Suche bei QuickBooks; bei Webhosting verschwanden alle Anbieter zugunsten einer Benchmark-Seite. Was in jedem Durchlauf gleich blieb: Es wurden Namen eingetragen, die niemand eingetippt hatte. Und Kategorien mit klaren Marktführern behielten ihre Namen.

2.1 Es passiert immer dann, wenn ChatGPT die Produkte selbst liefern muss

Das Wort „beste“ ist nicht der Auslöser. In 24 weiteren Anfragen ohne dieses Wort zeigte sich: Entscheidend ist, ob ChatGPT die Kandidaten selbst beisteuern muss. Wer selbst Marken nennt („Xero oder QuickBooks für ein kleines Unternehmen?“), bekommt genau diese geprüft. Wer die Wahl offenlässt, bekommt die Namen aus dem Modell – in zehn von elf Empfehlungsfragen. Selbst eine Klage („unsere Besprechungsnotizen sind ein Chaos“) wurde zur Suchanfrage Granola official pricing AI meeting notes 2026, bevor eine einzige Seite geladen war. Und bei Fragen nach Alternativen („was kann ich statt QuickBooks nutzen?“) nominiert ChatGPT, wen es ohnehin kennt.

3. 68,9 gegen 2,1 Prozent: Was ein Platz in der Anfrage wert ist

Um zu messen, was ein Platz auf der Shortlist wert ist, wurden alle Marken aus den Gesprächen in zwei Gruppen sortiert: Marken, die in einer von ChatGPT selbst geschriebenen Suchanfrage vorkamen, und Marken, deren Seiten während der Suche abgerufen wurden, ohne dass sie je in einer Anfrage standen. Dann wurde gezählt, wie oft jede Gruppe es in die endgültige Antwort schaffte.

Rund das 33-Fache liegt zwischen beiden Gruppen. Dazu kommt ein Befund, der das Bild abrundet: In 86 Fällen wurde eine Marke empfohlen, obwohl ihre Website im gesamten Gespräch nicht ein einziges Mal abgerufen wurde. Eine Erwähnung braucht keinen Crawl. Das ist für die eigene Branche des Autors unbequem, und er sagt es selbst: Der größte Teil dessen, was heute als GEO verkauft wird, ist Arbeit an der Abrufbarkeit – also an der Spalte mit 2,1 Prozent. Die Spalte mit 68,9 Prozent ist entschieden, bevor irgendetwas davon greift.

4. Der zweite Filter: 3.554 Seiten gelesen, 110 zitiert

Wäre das alles, hieße der Rat schlicht „Marke aufbauen“. Aber nach der Shortlist läuft ein zweiter Filter, und der ist streng. Aus 57 Gesprächen entstand ein Datensatz mit jeder abgerufenen Seite und der Information, ob sie in der Antwort zitiert wurde: 3.554 Seiten, davon 110 zitiert – 3,1 Prozent. ChatGPT liest für eine Antwort im Schnitt rund 600 Seiten und nennt etwa 30 als Quelle. Fast alles wird gelesen; die Lücke zwischen gelesen und genannt ist der Ort, an dem die Seitenarbeit stattfindet.

Drei Dinge unterschieden die zitierten Seiten von den übergangenen:

• Position innerhalb der Domain-Gruppe. ChatGPT gruppiert Ergebnisse nach Domain. Die erste Seite einer Gruppe wurde zu 5,2 Prozent zitiert, die zweite zu 4,6 Prozent, die dritte zu 2,4 Prozent. Ab der sechsten Position lag die Quote bei 0,3 Prozent – praktisch null.
• Zu viele eigene Seiten schaden. Zwei passende Seiten derselben Domain in einer Gruppe erreichten die beste Quote (6,2 Prozent). Ab fünf Seiten fiel sie auf 1,9 Prozent, ab sechs auf 1,7 Prozent. Wer zehn Ratgeber zur selben Frage hat, konkurriert vor allem mit sich selbst.
• Relevanz qualifiziert, wählt aber nicht aus. Die zitierte Seite gehörte bei der inhaltlichen Übereinstimmung mit der zu belegenden Aussage fast immer zu den besten fünf Prozent – war aber nur in 20 Prozent der Fälle die beste Übereinstimmung. Was am Ende den Ausschlag gibt, ist von außen nicht sichtbar.

Eine Zahl aus dem Datensatz zeigt, wie sich die beiden Filter trennen lassen: Eine Marke wurde 66-mal abgerufen und kein einziges Mal zitiert. Das ist kein Bekanntheitsproblem. Das Modell kam immer wieder zurück und entschied jedes Mal, dass es nichts Zitierfähiges gab – ein Seitenproblem. Was zitierfähige Seiten ausmacht, haben wir in GEO ohne Mythos anhand der Forschungslage beschrieben.

5. Der Reddit-Einbruch: minus 86 Prozent in vier Tagen

Parallel zu dieser Auswertung hat die Plattform Promptwatch, die Zitate in KI-Antworten in großem Maßstab verfolgt, eine auffällige Bewegung gemessen. Reddit war lange die meistzitierte Quelle in KI-Systemen. Zwischen dem 18. Juli und dem 7. August 2026 lag Reddits Anteil an den Zitaten in ChatGPT Search bei durchschnittlich 3,83 Prozent. Ab dem 14. August fiel er unter ein Prozent und lag bis zum 17. August im Schnitt bei 0,52 Prozent – ein Rückgang um 86,4 Prozent in vier Tagen.

Ein erster, kleinerer Rückgang hatte bereits am 8. August begonnen – dem Tag, an dem sich laut Promptwatch das Fan-out-Verhalten von ChatGPT Search änderte. Der Anteil domainspezifischer Suchen (also site:-Anfragen) sprang von nahezu null auf 16,8 Prozent. Das ist genau das Muster aus Abschnitt 1: Namen nennen, dann pro Name die eigene Website prüfen. In Googles KI-Produkten gab es keinen vergleichbaren Sprung; dort sank Reddits Anteil in AI Overviews nur langsam von etwa 2,5 auf rund 2,1 Prozent.

Zwei Dinge gehören zur Redlichkeit dazu. Erstens: Promptwatch selbst schreibt, die Daten zeigten, wann die Verschiebung stattfand, nicht warum, und ein Erhebungsproblem lasse sich nicht ausschließen. Zweitens: OpenAI hat erklärt, es lege für einzelne Websites keine feste Sichtbarkeit fest, und ChatGPT zitiere Reddit weiterhin. Der Zusammenhang zwischen der neuen Suchlogik und dem Reddit-Einbruch ist also eine plausible Korrelation, kein bewiesener Mechanismus. Was der Vorfall unabhängig davon zeigt: KI-Systeme können ihre Quellenwahl ohne Vorwarnung ändern. Wer seine Sichtbarkeit auf eine einzige Plattform gebaut hat – wie viele Marken, die 2025 und 2026 gezielt auf Reddit gesetzt haben –, hängt an dieser Entscheidung. Warum soziale Plattformen überhaupt zitiert werden, haben wir im Beitrag Social Media als KI-Quelle aufgeschlüsselt.

6. Was llms.txt, Schema und Ladezeit ausrichten – und was nicht

Die Konsequenz für die technische Seite von GEO ist unangenehm klar. Wenn die Shortlist steht, bevor ChatGPT den Server kontaktiert, kann nichts, was auf diesem Server liegt, den Platz auf der Shortlist beeinflussen. Schema-Markup wirkt nicht. Ladezeit wirkt nicht. Eine llms.txt wirkt noch weniger, weil sie erst gelesen werden könnte, nachdem die Entscheidung gefallen ist – und selbst dann, wie wir gezeigt haben, kaum gelesen wird.

Das heißt nicht, dass technische Arbeit sinnlos ist. Sie gehört in den zweiten Filter: Wer auf der Shortlist steht, dessen Website wird per site:-Anfrage geprüft, und dort entscheiden Struktur, Klarheit und Position darüber, ob eine Seite zitiert wird. Die Reihenfolge ist der Punkt. Erst die Kategorie-Zugehörigkeit im Modell, dann die Seite. Wer die Seite optimiert, ohne im Modell zu existieren, arbeitet an der Spalte mit 2,1 Prozent.

7. Zwei Spiele, die meist als eines behandelt werden

Die Auswertung trennt KI-Sichtbarkeit in zwei Aufgaben, die in vielen Angeboten vermischt werden. Beide sind real, beide haben eigene Werkzeuge, und die Reihenfolge ist nicht verhandelbar.

7.1 Spiel eins: zum Vokabular der Kategorie gehören

Verbindet ChatGPT Ihre Marke nicht mit Ihrer Kategorie, nennt es Sie nicht in seiner Anfrage – und Sie liegen bei rund zwei Prozent Erwähnungschance. Der Weg hinein führt über Erwähnungen außerhalb der eigenen Website: Bewertungen auf Portalen, Vergleichsartikel, Branchenübersichten, Fachmedien, die Ihre Kategorie liest. In Kategorien wie Elektro-SUVs, in denen ChatGPT zuerst zu den Testmagazinen geht, ist das die einzige Tür. Für regionale Anbieter kommt hinzu, dass Personalisierung mitspielt: Die Auswertung stammt aus Dubai, und Fragen nach Kochboxen oder Reiseversicherungen lieferten ungefragt lokale Anbieter. Die Shortlist ist also auch eine Standortfrage – ein Grund mehr, das Google Business Profile und die lokalen Verzeichnisse sauber zu halten.

7.2 Spiel zwei: das Zitat gewinnen, wenn man drin ist

Steht die Marke auf der Liste, geht es um die 3,1 Prozent. Die Regeln dafür lassen sich aus den Daten ablesen: eine eng passende Seite je Suchintention statt eines Clusters ähnlicher Seiten; der Satz, der die Frage beantwortet, weit oben im sichtbaren HTML-Text; Zahlen als Text, nicht in Bildern oder per JavaScript nachgeladen. Und: Erwähnung und Zitat sind zwei verschiedene Ergebnisse. Eine Marke kann in der Antwort genannt werden, ohne dass ihre Website als Quelle steht – und umgekehrt.

8. Der Zwei-Minuten-Test für Ihr Unternehmen

Niemand muss die Auswertung glauben. Der Mechanismus lässt sich auf dem eigenen Konto nachvollziehen, und das dauert kürzer als ein Kaffee:

• 1. ChatGPT in Chrome öffnen, die Entwicklerwerkzeuge starten (F12) und den Reiter „Netzwerk“ wählen.
• 2. Die Frage stellen, die Ihre Kunden stellen würden – etwa „beste Steuerberatung für Handwerksbetriebe 2026“ oder „welches CRM für ein Fünf-Personen-Unternehmen“.
• 3. Nach „conversation“ filtern, die Antwort öffnen und nach queries suchen.
• 4. Die erste Suchanfrage lesen und nach Namen suchen, die Sie nie eingetippt haben. Stehen Ihre Wettbewerber dort und Sie nicht, haben Sie Ihre Diagnose.
• 5. Fünfmal wiederholen. Die Liste schwankt zwischen Durchläufen. Namen, die jedes Mal auftauchen, sind Ihr wirkliches Wettbewerbsfeld im Modell. Namen, die kommen und gehen, sind umkämpftes Terrain – dort kann ein Anstoß etwas bewegen.

Wer sich das Verfahren ohne Entwicklerwerkzeuge wünscht: Der Autor der Auswertung hat dafür die kostenlose Chrome-Erweiterung FanoutFox gebaut, die die Suchanfragen aus der eigenen ChatGPT-Sitzung anzeigt. Ob Sie mit oder ohne Werkzeug prüfen: Das Ergebnis dieser einen Zeile ist das, was viele KI-Sichtbarkeits-Audits für Geld beantworten. Eine einfachere Vorstufe beschreiben wir in Kennt ChatGPT Ihre Firma?.

9. Was KMU jetzt tun sollten

Die Befunde lassen sich in eine Reihenfolge übersetzen, die sich in einer Woche starten lässt:

• Die Anfrage lesen. Kategorie-Frage fünfmal stellen, Marken notieren, die ChatGPT selbst einträgt. Zehn Minuten.
• Das eigene Spiel bestimmen. Jedes Mal in der Anfrage: Sie spielen Spiel zwei, das Budget gehört in die Seitenarbeit. Nie in der Anfrage: Sie spielen Spiel eins, und keine Seitenarbeit wird daran etwas ändern.
• Wer fehlt, sorgt für Erwähnungen. Bewertungsportale, Vergleichsartikel, Branchenübersichten, Fachmedien, Verbandslisten – die Orte, an denen Ihre Kategorie besprochen wird. Für lokale Anbieter zusätzlich Google Business Profile, Verzeichnisse und regionale Medien. Das ist der Teil, den wir in E-E-A-T für KI als Autoritätsaufbau beschrieben haben.
• Wer drin ist, prüft die Umwandlung statt der Abrufe. Wie oft werden Ihre Seiten abgerufen, wie oft als Quelle genannt? Oft abgerufen, selten genannt: ein Seitenproblem, kein Sichtbarkeitsproblem.
• Die Seite reparieren, nicht die Website. Eine Seite je Frage, den Antwortsatz mit Zahlen weit oben in reinem HTML-Text, ähnliche Seiten zusammenlegen oder weiterleiten.
• Monatlich neu prüfen. Anfang August hat OpenAI den Schlüssel umbenannt, und die Zahl der Suchanfragen pro Antwort fiel in den Aufzeichnungen von zwölf auf vier. Was im Juli galt, muss im September nicht mehr gelten.

Sie möchten wissen, ob Ihre Marke in Ihrer Kategorie genannt wird – und was fehlt, wenn nicht? Unser kostenloser AI-Visibility-Check prüft ChatGPT, Gemini und Perplexity für Ihre wichtigsten Fragen.

10. Fazit: Die Entscheidung fällt vor dem Abruf

Die Auswertung hat Grenzen, und ihr Autor benennt sie: ein Konto, ein Standort, eine Stichprobe mit Schwerpunkt auf Software. Die Prozentwerte sind Richtungen. Der Mechanismus dagegen ist in jeder einzelnen Aufzeichnung sichtbar und in zwei Minuten reproduzierbar. Nach einer Korrektur am 17. August formuliert der Autor vorsichtiger als in der ersten Fassung: Auch Marken, die nie in der Anfrage stehen, erreichen gelegentlich die Antwort. Die Suche verändert das Ergebnis. Aber sie verändert es selten zugunsten derer, die nicht auf der Liste stehen.

Für kleine und mittlere Unternehmen heißt das: Der wichtigste Hebel für KI-Sichtbarkeit liegt nicht im Quellcode, sondern in der Frage, ob die eigene Marke im offenen Web mit ihrer Kategorie verbunden ist. Das ist eine unbequeme Nachricht für alle, die technische Audits als KI-Strategie verkaufen – und eine gute Nachricht für Unternehmen, die seit Jahren Reputation aufbauen. Diese Arbeit war nie ein Nebenschauplatz. Sie ist jetzt der Eintrittspreis.

Lesen Sie auch: GEO ohne Mythos: Was die Forschung über KI-Zitate weiß und KI-Sichtbarkeits-Score: Werden Sie von ChatGPT, Gemini und Perplexity empfohlen?

11. FAQ: Häufige Fragen zur Marken-Shortlist

Was ist die Marken-Shortlist von ChatGPT?

Wenn ChatGPT für eine Empfehlungsfrage das Web durchsucht, formuliert es die Suchanfragen selbst – und schreibt dabei Markennamen hinein, die niemand eingetippt hat. Diese Namen stammen aus dem Modell, nicht aus Suchergebnissen. In einer Auswertung von 27 Gesprächen enthielt die allererste Suchanfrage in 21 Fällen solche Marken. Diese Liste ist die Shortlist: Sie steht fest, bevor eine einzige Website abgerufen wurde.

Wie viel ist ein Platz in der Shortlist wert?

In der Auswertung erreichten Marken, die in ChatGPTs eigener Suchanfrage genannt wurden, in 68,9 Prozent der Fälle die endgültige Antwort. Marken, deren Seiten nur während der Suche abgerufen wurden, ohne genannt zu werden, schafften das in 2,1 Prozent der Fälle – ein Unterschied von rund dem 33-Fachen. Die Zahlen stammen von einem einzelnen Konto und sind als Richtung zu lesen, nicht als exakte Messung.

Hilft eine llms.txt oder Schema-Markup, auf die Shortlist zu kommen?

Nein. Die Shortlist entsteht, bevor ChatGPT Ihren Server kontaktiert. Technische Maßnahmen wie llms.txt, Schema-Markup oder Ladezeit wirken erst im zweiten Schritt, wenn Ihre Seiten bereits abgerufen werden. Auf die Shortlist kommt eine Marke dadurch, dass sie über Jahre im offenen Web besprochen, verglichen, bewertet und in Übersichten genannt wird – also durch Digital-PR, Kategorie-Inhalte und Bewertungsportale.

Wie prüfe ich in zwei Minuten, ob ChatGPT meine Firma kennt?

Öffnen Sie ChatGPT in Chrome, öffnen Sie die Entwicklerwerkzeuge (F12) und den Reiter Netzwerk. Stellen Sie die Frage, die Ihre Kunden stellen würden, etwa „beste [Ihre Kategorie] 2026“. Filtern Sie nach „conversation“, öffnen Sie die Antwort und suchen Sie nach „queries“. Dort steht die Suchanfrage, die ChatGPT selbst geschrieben hat. Stehen Ihre Wettbewerber darin und Sie nicht, haben Sie Ihre Diagnose. Wiederholen Sie den Test fünfmal, weil die Liste zwischen den Durchläufen schwankt.