Von Traffic zur KI-Shortlist: Was neueste Studien über die Software-Suche verraten
Carmen Martins & Rebecca Loeks1.3.2026
So reagieren wir bei OMR Reviews, um als verlässliche Quelle von KIs zitiert zu werden
Inhalt
- Erkenntnis 1: Externe Quellen sind entscheidend
- Erkenntnis 2: Bewertungsplattformen und Listicles sind wichtige KI-Quellen
- Erkenntnis 3: Echte Daten (Information Gain) werden bevorzugt
- Erkenntnis 4: Content- Aktualität als Relevanzsignal
- Fazit: Traffic ist nicht länger die verlässliche Growth-Metrik
Lass uns ehrlich sein: Der klassische organische Traffic über Google sinkt in vielen Bereichen spürbar. Auch in der Softwarebranche sind Einbrüche erkennbar. B2B-Software-Käufer*innen nutzen heute Large Language Models (LLMs) – also KI-Sprachmodelle wie ChatGPT, Perplexity oder Googles AI Overviews (die KI-Zusammenfassungen direkt in den Google Suchergebnissen) –, um ihre Recherchen zu starten, so aktuelle Analysen von G2. Anstatt mühsam durch die Google Suche zu scrollen, lassen sie sich von der KI in Sekunden eine Software Shortlist bauen.
Für dich als Tool-Anbieter ändert sich damit der Fokus: Es geht nicht mehr primär um den Klick auf die eigene Website, sondern um die Erwähnung in der KI-Antwort. Wer hier von den Modellen empfohlen wird, landet eher im relevanten Set der Entscheider*innen.
Wir haben uns die aktuellsten Studien zur KI-Suche (auch Generative Engine Optimization oder GEO genannt) genau angesehen. Die gute Nachricht: Die Studien zeigen sehr klare Erfolgsmuster auf. Und die noch bessere Nachricht: Sehr vieles von dem, was dort als „Best Practice“ gefordert wird, setzen wir bei OMR Reviews bereits erfolgreich um. Welche vier Erkenntnisse wir aus den Analysen ziehen können, liest du hier.
Das Wichtigste in Kürze
- KI-Modelle bevorzugen externe Drittquellen wie OMR Reviews zur Validierung.
- Einzigartige Nutzerdaten (Information Gain) erhöhen die Wahrscheinlichkeit von KI-Zitaten.
- Strukturierte Ranking-Artikel von OMR Reviews fördern Top-KI-Platzierungen für Anbieter.
- Aktualität der Bewertungen dient als entscheidendes Relevanzsignal für Sprachmodelle.
Erkenntnis 1: Externe Quellen sind entscheidend
Eine umfassende Untersuchung von AirOps hat gezeigt, dass 85 Prozent der Markennennungen in KI-Antworten aus externen Drittquellen stammen und nicht von der eigenen Domain der Software-Marke. KI-Modelle suchen nach validierten Informationen und unabhängiger Bestätigung. Wenn Drittplattformen und echte Nutzer*innen die Stärken eines Tools bestätigen, bewerten LLMs dies als verlässlichen Fakt.
Was wir bei OMR Reviews tun:
Wir bieten genau diese externe Validierung. Mit unseren echten Nutzerbewertungen positionieren wir Tools in einem vertrauenswürdigen Umfeld. KI-Modelle greifen auf unsere Domain als Autorität zurück, um ihre Empfehlungen zu stützen.
Erkenntnis 2: Bewertungsplattformen und Listicles sind wichtige KI-Quellen
Woher beziehen KI-Tools ihre Informationen für Vergleiche? Eine Analyse von SE Ranking zeigt, dass in fast jeder dritten Google AI Overview (31,9 %) ein Link zu einer Bewertungsplattform enthalten ist. Suchen Nutzer*innen explizit nach Bewertungen, steigt dieser Anteil auf 63,5 %. Im deutschsprachigen Raum gehören Trustpilot und OMR dabei zu den dominierenden Quellen. Zudem zeigt die AirOps-Studie, dass fast 90 Prozent der Nennungen in Drittquellen aus Listicles und Vergleichsartikeln stammen.
Was wir bei OMR Reviews tun:
Wir veröffentlichen stark strukturierte Ranking- und Vergleichsartikel, die genau hierauf einzahlen. Ein passendes Beispiel ist unser Newsletter-Tool-Ranking der letzten fünf Jahre, der von KIs wie Perplexity als primäre Quelle herangezogen wird. Dadurch zeigten sich bei rapidmail und Brevo, den am besten bewerteten Tools, steigende Citations zum hinterlegten Prompt-Set.
Screenshot des Artikels zum Newsletter-Tool-Ranking der letzten fünf Jahre, welcher auf OMR Reviews Primärdaten basiert.
Ähnliches sehen wir beim sogenannten Made in Germany Artikel "Rapidmail vs. Mailchimp". Innerhalb weniger Wochen nach Veröffentlichung im Oktober 2025 zeigt der Artikel 120 Citations zu spezifischen Fachfragen und "Made in Germany"-Vorteilen. Unser Artikel ist die meistzitierte unabhängige Quelle im gesamten Set. Er belegt Platz 3 im gesamten Set, direkt hinter den verglichenen Tools rapidmail und Mailchimp selbst – noch vor spezialisierten Playern wie EmailToolTester oder Markop (Quelle: Rankscale).
Das beweist, dass unser Content von LLMs bei tiefen Vergleichen und deutschen Marktbesonderheiten als verlässliche Quelle herangezogen wird.
Erkenntnis 3: Echte Daten (Information Gain) werden bevorzugt
KI-Modelle belohnen sogenannten Information Gain, also Inhalte, die neue Daten und einzigartige Perspektiven liefern. Generische Aussagen werden von LLMs seltener zitiert, gefragt sind vielmehr spezifische Fakten, strukturierte Daten und authentische Erfahrungswerte.
Was wir bei OMR Reviews tun:
Anstelle von austauschbaren Inhalten setzen wir neben redaktioneller Qualität auf Primärdaten. Wir nutzen die verifizierten Einblicke aus unserer Community und den OMR Score, um unsere Artikel mit echten Werten zu untermauern. Zudem strukturieren wir unsere Inhalte KI-freundlich – mit klaren Überschriften, Listenpunkten, Expertenstimmen, Tabellen und Infografiken.
Screenshot eines Best-of-Artikels auf dem ContentHub mit Tabellen und Infobox zur Ranking-Methodologie des OMR Scores.
Lesetipp: Erfahre hier mehr zum Unterschied zwischen GEO und SEO .
Erkenntnis 4: Content- Aktualität als Relevanzsignal
Ein weiteres zentrales Kriterium für LLMs ist die Aktualität der Daten. Laut AirOps wurden 70 Prozent der Seiten, die von KI zitiert werden, innerhalb des letzten Jahres aktualisiert.
Was wir bei OMR Reviews tun:
Durch den stetigen Eingang neuer Nutzerbewertungen auf unserer Plattform bleiben die Signale zu den gelisteten Tools immer aktuell. Gleichzeitig pflegen und überarbeiten wir unsere Content Pieces regelmäßig, damit KI-Modelle stets auf die neuesten Marktgegebenheiten zugreifen können.
Fazit: Traffic ist nicht länger die verlässliche Growth-Metrik
Ein Rückgang des allgemeinen Traffics ist kein Grund zur Beunruhigung, denn die Qualität der User aus KI-Suchen ist laut aktuellen Analysen hoch. Daten zeigen, dass Traffic, der über KI-Chatbots generiert wird, eine bis zu sechsmal höhere Conversion-Rate aufweisen kann als klassischer Google-Traffic. Diese Nutzer*innen sind bereits tiefer im Entscheidungsprozess, da die KI ihnen das Tool im Vorfeld als validierte Lösung präsentiert hat.
Unser Takeaway für Tool-Anbieter: Um in KI-Antworten empfohlen zu werden, reicht die reine Präsenz auf der eigenen Website oft nicht aus. Mit unserer Autorität als Software-Bewertungsplattform und gezielten Content-Formaten helfen wir bei OMR Reviews dabei, Marken als verlässliche Optionen in der neuen Suchrealität zu etablieren und dort sichtbar zu machen, wo Shortlists entstehen.
Quellenverzeichnis
Autor*In
Carmen Martins
Carmen ist Teamlead Content bei OMR Reviews und sorgt mit ihrem Team dafür, dass aus dem oft unübersichtlichen Software-Markt klare Orientierung wird. Mit einem Mix aus strategischem Content Marketing und innovativen GEO-Ansätzen entwickelt sie Lösungen, die Usern echten Mehrwert bieten und Entscheidungen erleichtern.
Autor*In
Rebecca Loeks
Rebecca ist Senior SEO-Consultant bei OMR Reviews und bringt Inhalte genau dahin, wo sie hingehören – an die Spitze der Suchergebnisse. Dank +6 Jahren Erfahrung in SEO- und Content-Strategien weiß sie, welche Hebel wirklich funktionieren. Ihre Devise: datengetriebene Entscheidungen, smarte Tools und hohe Qualitätsstandards.