# Markennennungen auf Drittseiten: Warum Erwähnungen stärker wirken als Backlinks > In einer Ahrefs-Untersuchung über 75.000 Marken korrelieren Markennennungen im Web mit r = 0,664 mit der Nennung in Googles AI Overviews – Backlinks nur mit 0,218. Entscheidend ist dabei die Erwähnung selbst, nicht der Link. Ahrefs weist ausdrücklich darauf hin, dass Korrelation keine Kausalität belegt und alle gemessenen Werte auf der Spearman-Skala moderat bis schwach ausfallen. Quelle: https://www.codaai.ai/blog/markennennungen-drittseiten-ki/ Veroeffentlicht: 2026-09-17 Aktualisiert: 2026-09-22 Zitieren mit Quellenangabe und Link auf die Quelle erlaubt. --- Ein Zulieferer für Medizintechnik hat über Jahre in Linkaufbau investiert. Das Domain Rating ist ordentlich, die Rankings sind es auch. Trotzdem taucht das Unternehmen in ChatGPT und in der Google KI-Übersicht nicht auf, wenn ein Einkäufer nach Anbietern seiner Kategorie fragt. Ein deutlich kleinerer Wettbewerber taucht auf – einer, über den regelmäßig in zwei Fachmedien geschrieben wird. Der Widerspruch ist nur scheinbar einer. Er löst sich auf, sobald man weiß, worauf diese Systeme reagieren.
0,664 Rangkorrelation von Markennennungen im Web mit der Nennung in Googles AI Overviews – der stärkste gemessene Einzelfaktor Ahrefs, 75.000 Marken, 26.05.2025
0,218 Rangkorrelation von Backlinks – rund ein Drittel des Werts von Erwähnungen dieselbe Untersuchung
26% der untersuchten Marken hatten null Nennungen in AI Overviews dieselbe Untersuchung
169 : 14 Nennungen im Median: oberstes Viertel nach Web-Erwähnungen gegen das nächste Viertel dieselbe Untersuchung
**Abbildung 1: Die drei stärksten Faktoren liegen außerhalb der eigenen Website** Markennennungen im Web korrelieren mit 0,664 mit der Nennung in Googles AI Overviews, Backlinks nur mit 0,218; dazwischen liegen Markenname im Linktext, Suchvolumen des Markennamens und Domain Rating. - Markennennungen im Web: 0,664 - Markenname im Linktext: 0,527 - Suchvolumen des Markennamens: 0,392 - Domain Rating: 0,326 - Backlinks: 0,218 Quelle: Ahrefs, 75.000 Marken, 26.05.2025 – Spearman-Rangkorrelation mit der Nennung in Googles AI Overviews Dieser Baustein ist der erste der zweiten Visibility-Stufe – **[Stufe 2 · Empfohlen](https://www.codaai.ai/digital-visibility/#quellen)**. Er beschreibt den Übergang von „Die KI kann uns lesen" zu „Die KI nennt uns, weil andere uns nennen". ## Was Ahrefs gemessen hat Im Mai 2025 haben Louise Linehan und die Datenwissenschaftlerin Xibeijia Guan [75.000 Marken daraufhin untersucht](https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/), welche Faktoren mit ihrer Nennung in Googles AI Overviews zusammenhängen. Verwendet wurde die Spearman-Rangkorrelation; höhere Werte bedeuten einen stärkeren Zusammenhang. Die Rangfolge, vollständig: | Faktor | Korrelation | |---|---| | Markennennungen im Web | **0,664** | | Markenname im Linktext | 0,527 | | Suchvolumen des Markennamens | 0,392 | | Domain Rating | 0,326 | | Verweisende Domains | 0,295 | | Markengebundener Traffic | 0,274 | | Backlinks | **0,218** | | Anzeigen-Traffic | 0,216 | | Anzeigenkosten | 0,215 | | URL Rating | 0,18 | | Anzahl der Seiten | 0,17 | Zwei Dinge fallen auf. Erstens: **Die drei stärksten Faktoren liegen alle außerhalb der eigenen Website.** Erwähnungen, Linktexte, Suchvolumen des Markennamens – nichts davon können Sie auf Ihrer Seite herstellen. Zweitens: Bezahlte Sichtbarkeit trägt kaum. Anzeigen-Traffic und Anzeigenkosten landen bei 0,216 und 0,215, im unteren Drittel. ### Warum die Erwähnung ohne Link zählt Der Grund ist die Funktionsweise der Modelle. Ryan Law, Content-Chef bei Ahrefs, formuliert ihn in der Untersuchung so: Sprachmodelle leiten ihr Verständnis der Autorität einer Marke aus Wörtern auf der Seite ab – aus der Häufigkeit bestimmter Begriffe, dem gemeinsamen Auftreten verschiedener Begriffe und dem Zusammenhang, in dem sie verwendet werden. Für einen klassischen Suchalgorithmus ist ein Link eine Stimme, die man zählen kann. Für ein Sprachmodell ist ein Satz wie „Anbieter X fertigt Prüfstände für Antriebsstränge" eine **Aussage über eine Entität**, und ob am Firmennamen ein Hyperlink hängt, ändert an dieser Aussage nichts. Deshalb wirkt die unverlinkte Erwähnung in der KI-Suche, während sie im klassischen SEO weitgehend wirkungslos blieb. ### Die Zahl, die die Größenordnung zeigt Die Korrelation allein ist abstrakt. Konkreter wird es bei der Aufteilung nach Vierteln. Ahrefs hat die Marken nach der Häufigkeit ihrer Web-Erwähnungen in vier Gruppen sortiert und gezählt, wie oft sie jeweils in AI Overviews genannt wurden. Das oberste Viertel kam im Median auf **169 Nennungen**. Das Viertel darunter auf **14**. Die unteren beiden Viertel auf null bis drei. Der Sprung liegt also nicht am oberen Ende, sondern in der Mitte – und er ist steil. Ahrefs formuliert die Konsequenz drastisch: Wer in der unteren Hälfte nach Web-Erwähnungen liegt, ist für diese Systeme praktisch unsichtbar. Dazu passt eine zweite Zahl aus derselben Untersuchung: **26 Prozent der 75.000 Marken hatten überhaupt keine Nennung** in AI Overviews. Rund ein Viertel etablierter Marken – die Auswahl umfasste nur Domains mit einem Domain Rating über 40 – kommt in dieser Antwortschicht schlicht nicht vor. ## Was die Zahl nicht sagt Hier ist Disziplin nötig, denn diese Zahl wird gerade viel und oft falsch zitiert. **Korrelation ist keine Kausalität.** Ahrefs schreibt das selbst in den Text, und es ist keine Formalie. Es ist genauso plausibel, dass bekannte Marken sowohl häufiger erwähnt werden als auch häufiger in KI-Antworten erscheinen, ohne dass das eine das andere verursacht. Wer 500 Erwähnungen einkauft, kauft nicht automatisch Nennungen in AI Overviews. **Die Werte sind nicht hoch.** Ahrefs ergänzt, dass alle untersuchten Faktoren auf der Spearman-Skala „moderate bis sehr schwache" Zusammenhänge zeigen. 0,664 ist der höchste Wert im Feld – ein starker Zusammenhang im strengen statistischen Sinn ist er nicht. **Die Stichprobe besteht aus großen Marken.** Ausgewählt wurden Domains mit einem Domain Rating über 40, und je Domain wurde das Keyword mit dem höchsten Suchvolumen betrachtet, mindestens 800 Anfragen im Monat. Ein mittelständischer Sondermaschinenbauer mit einer dreistelligen Zahl an Suchanfragen ist in diesem Datensatz nicht abgebildet. Die Übertragung auf ihn ist eine begründete Annahme, keine Messung. **Gemessen wurde nur Google.** Für ChatGPT liegt eine unabhängige Untersuchung von Seer Interactive vor, die dieselbe Rangfolge zeigt, aber auf deutlich niedrigerem Niveau: Domain Rating 0,25, Backlinks 0,10. Die Richtung wiederholt sich, die Werte sind nicht übertragbar. Wir nennen diese Einschränkungen aus einem einfachen Grund: Eine Zahl, die man ungeprüft weiterreicht, ist genau die Sorte Beleg, die diesem Feld gerade schadet. ## Vier Wege zu Erwähnungen, die tragen Aus dem Befund folgt eine Arbeitsrichtung, keine Abkürzung. Vier Ansätze, nach Aufwand sortiert. ### 1. Die Erwähnungen prüfen, die es schon gibt Fast jedes Unternehmen wird häufiger erwähnt, als es glaubt – nur oft falsch. Alte Firmierung, veralteter Produktname, eine Kategoriezuordnung aus der Zeit vor der letzten Neuausrichtung. Für ein Sprachmodell ist das kein Schönheitsfehler. Wenn dieselbe Firma auf fünf Seiten unter drei Bezeichnungen und zwei Kategorien auftaucht, zerfällt die Evidenz. Statt einer Marke mit fünf Belegen sieht das System drei schwach belegte Einträge. **Markenkonsistenz ist deshalb kein Corporate-Design-Thema, sondern ein Sichtbarkeitsthema.** Der erste Schritt ist entsprechend unspektakulär: den Firmennamen in Anführungszeichen suchen, die Treffer auf fremden Domains durchgehen, die falschen korrigieren lassen. Das kostet wenig und wirkt sofort auf die Datengrundlage. ### 2. Fachlich liefern, wo ohnehin geschrieben wird Der zweitgünstigste Weg führt über die Fachmedien Ihrer Branche, die ständig Stoff brauchen. Was sie brauchen, ist nicht eine Pressemitteilung, sondern eine belegbare Aussage von jemandem, der die Sache verantwortet – zu einer Norm, einem Verfahren, einer Marktentwicklung. Der Nebeneffekt ist genau der gemessene: Der Firmenname steht im Text, im richtigen Zusammenhang, neben den richtigen Fachbegriffen. Ob die Redaktion verlinkt, ist für diesen Baustein zweitrangig. ### 3. Eigene Daten erzeugen, über die andere schreiben Der wirksamste und aufwendigste Weg: etwas messen, das es noch nicht gibt. Eine Erhebung in der eigenen Branche erzeugt Erwähnungen über Jahre, weil sie zitierbar ist – und sie erzeugt sie in genau der Form, auf die Sprachmodelle reagieren, nämlich als Aussage mit Urheber. Das ist keine Theorie, sondern die Erfahrung hinter unserer eigenen [Studie zur KI-Sichtbarkeit im Mittelstand](https://www.codaai.ai/studie/): 449 Unternehmen, 3.592 Einkäuferfragen, 7.184 dokumentierte KI-Antworten. Als Baustein liegt dieser Weg in der dritten Stufe, weil er Vorlauf braucht. ### 4. Was wir bewusst nicht tun Es gibt einen schnellen Weg zu vielen Erwähnungen, und wir gehen ihn nicht. Erwähnungen in Foren zu platzieren, in Communities unter fremdem Namen aufzutreten oder Erwähnungen paketweise einzukaufen, erzeugt Zahlen ohne Substanz – und in Foren regelmäßig einen Ausschluss. Dazu passt ein Befund aus einer anderen Untersuchung: Bei nischigen B2B-Kaufprompts kam Reddit auf gerade **1,4 Prozent** der Zitate ([Overthink Group, Juli 2026](https://overthinkgroup.com/b2b-ai-citation-stats-2026-q2/)). Der Aufwand für ein Auftreten in Foren steht in diesem Segment in keinem Verhältnis zum Anteil. Was wir stattdessen für sinnvoll halten, steht unter [„Sechs Dinge, die wir bewusst nicht anbieten"](https://www.codaai.ai/digital-visibility/#nicht-im-angebot). ## Nicht jede Erwähnung wiegt gleich Die Untersuchung zählt Erwähnungen, ohne sie zu gewichten. In der Praxis ist dieser Unterschied erheblich, und er erklärt, warum zwei Unternehmen mit ähnlicher Trefferzahl unterschiedlich sichtbar sind. **Der Zusammenhang entscheidet mit.** „Anbieter X wurde ausgezeichnet" und „Anbieter X fertigt Prüfstände für Antriebsstränge nach ISO 1940-1" sind für eine Zählung dasselbe. Für ein Sprachmodell ist nur der zweite Satz brauchbar, weil nur er den Firmennamen mit Begriffen verbindet, nach denen jemand fragen würde. Ahrefs führt genau das als Erklärung an: Modelle leiten ihr Verständnis aus dem gemeinsamen Auftreten von Begriffen ab. **Die Quelle entscheidet mit.** Eine Erwähnung in einem Fachmedium, das selbst zitiert wird, wirkt anders als eine in einem Verzeichnis, das niemand liest. Das lässt sich nicht exakt beziffern, folgt aber aus demselben Mechanismus, der Seiten von starken Domains bevorzugt. **Die Streuung entscheidet mit.** Dreißig Erwähnungen auf drei Domains sind schwächer als dreißig auf fünfzehn. Eine Marke, über die an vielen Stellen unabhängig geschrieben wird, ist für ein System ein stabilerer Befund als eine, die dreimal in derselben Publikation vorkommt. **Die Tonlage entscheidet mit.** Eine Erwähnung in einer Liste von Insolvenzen zählt in einer Häufigkeitsmessung genauso wie eine in einer Bestenliste. Das ist ein bekannter blinder Fleck solcher Korrelationsstudien und ein Grund, die Zahl nicht als Zielgröße zu behandeln. **Abbildung 2: Dieselbe Erwähnung – zwei Wirkungen** Eine Erwähnung wie „Anbieter X wurde ausgezeichnet“ verbindet den Namen mit keinem gefragten Begriff; „Anbieter X fertigt Prüfstände für Antriebsstränge nach ISO 1940-1“ verbindet Name, Kategorie und Norm. - Zählt, trägt aber nichts: „Anbieter X wurde ausgezeichnet.“ - Trägt eine Aussage: „Anbieter X fertigt Prüfstände für Antriebsstränge nach ISO 1940-1.“ Quelle: Eigene Darstellung nach Ahrefs (2025): Modelle leiten Autorität aus dem gemeinsamen Auftreten von Begriffen ab ### Wie Sie den Ausgangspunkt selbst bestimmen Für eine erste Standortbestimmung brauchen Sie kein Werkzeug. Vier Schritte, eine gute Stunde: 1. **Zählen.** Firmenname in Anführungszeichen suchen, dazu die gängigen Schreibweisen – mit und ohne Rechtsform, mit und ohne Bindestrich. Treffer auf fremden Domains notieren. 2. **Sortieren.** Fachmedien, Verzeichnisse, Vergleichsseiten, Foren, Wettbewerberseiten. Die Verteilung sagt mehr als die Summe. 3. **Prüfen.** Stimmt in jedem Treffer die Firmierung, die Kategorie, die Leistungsbeschreibung? Der häufigste Befund ist nicht das Fehlen, sondern die veraltete Angabe. 4. **Vergleichen.** Dasselbe für zwei Wettbewerber. Erst der Abstand macht die eigene Zahl lesbar – 40 Erwähnungen sind viel oder wenig, je nachdem, wo die anderen stehen. Was diese Handzählung nicht liefert, ist die Verbindung zur tatsächlichen Nennung in KI-Antworten. Ob ein System Sie bei einer konkreten Einkäuferfrage nennt, hängt von mehr ab als von der Erwähnungszahl – und ist eine eigene Messung. ## Wie dieser Baustein mit den anderen zusammenhängt Markennennungen sind der erste Baustein der [Stufe 2](https://www.codaai.ai/digital-visibility/#quellen) und die Grundlage der folgenden. Der Baustein direkt daneben – [Vergleichsartikel und Anbieter-Listen](https://www.codaai.ai/blog/vergleichsartikel-anbieterlisten-ki/) – ist im Grunde ein Sonderfall: eine Erwähnung an der Stelle, an der jemand kurz vor einer Entscheidung steht. Wie beide mit Lesbarkeit und zitierfähigen Inhalten zusammenspielen, wenn ein Einkäufer ChatGPT nach Anbietern fragt, zeigt der Überblick [In ChatGPT als Anbieter empfohlen werden](https://www.codaai.ai/blog/in-chatgpt-als-anbieter-empfohlen-werden/). Wichtig bleibt die Reihenfolge. Erwähnungen wirken, wenn ein KI-System die Belege prüfen kann, die es findet. Ist Ihre Website für die Crawler dieser Systeme nicht zugänglich, fehlt die Bestätigung – dann steht die Erwähnung ohne Deckung da. Deshalb kommt [Stufe 1 · Gefunden](https://www.codaai.ai/digital-visibility/#lesbar) zuerst, auch wenn Stufe 2 die interessantere Zahl trägt. Die Begriffe dahinter stehen im [GEO-Glossar](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/), unter anderem [Entität](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/entitaet/), [Brand Mentions](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/brand-mentions/) und [Grounding](https://www.codaai.ai/wissen/geo-glossar/grounding/). ## Der ehrliche Schluss Der Satz, der aus dieser Untersuchung hängen bleibt, stammt nicht von uns, sondern von Ahrefs: Sichtbarkeit erzeugt Sichtbarkeit. Wer bereits besprochen wird, wird weiter besprochen – und wer nicht vorkommt, kommt auch in der KI-Antwort nicht vor. Das ist unbequem, weil es keine Abkürzung nahelegt. Es ist aber auch die Nachricht, die ein mittelständisches Unternehmen gebrauchen kann: Der Hebel liegt nicht in einem technischen Kniff, sondern darin, fachlich sichtbar zu sein – und die Erwähnungen, die es schon gibt, in Ordnung zu bringen. Wo Ihr Unternehmen heute steht, lässt sich messen. Genau das tut das Digital Visibility Audit: Es prüft an echten Einkäuferfragen, ob ChatGPT und die Google KI-Übersicht Sie nennen – und welche Quellen sie stattdessen heranziehen. Wo ChatGPT seine Belege überhaupt findet, erklärt der Artikel [Warum Bing mitentscheidet](https://www.codaai.ai/blog/chatgpt-seo-perplexity-sichtbarkeit/); wie sich die eigene Nennung messen lässt, die [Auswertung von 7.184 KI-Antworten](https://www.codaai.ai/blog/ki-sichtbarkeit-praxis-chatgpt-empfehlung/). Eine weitere Quelle, die Unternehmen selbst füllen können, ist [YouTube](https://www.codaai.ai/blog/youtube-ki-sichtbarkeit-b2b/).