In Spanien beantwortete Googles AI Overview jede Softwarefrage, die wir stellten, und keine Produktfrage

Wer außerhalb der Vereinigten Staaten ein physisches Produkt verkauft, für den existiert die Google-Oberfläche, die jedes AI-Sichtbarkeitstool misst, in seiner Kategorie womöglich nicht. Wir haben 84 Kauffragen in vier Märkten gestellt. In den Vereinigten Staaten beantwortete AI Overview alle zwölf. In Spanien beantwortete es alle sechs Softwarefragen und keine der sechs Produktfragen. Deutschland lag zwischen beiden: 4 seiner 6 Produktfragen kamen leer zurück und 1 seiner 6 Softwarefragen. Danach stellten wir dieselben Zellen auf AI Mode in allen drei Märkten, und es beantwortete 36 von 36.

Wir veröffentlichen das als Messung des Marktes und nicht eines einzelnen Unternehmens, und das ganze Design stand vor dem ersten Aufruf fest, samt der Bedingung, die es getötet hätte.

Die kurze Fassung

1. In Spanien erschien AI Overview bei keiner einzigen Produktfrage. Laufschuhe, Kopfhörer mit Geräuschunterdrückung, eine Matratze, eine Espressomaschine, ein Kabinenrucksack, ein Saugroboter: sechs Fragen, sechs leere Antworten.
2. Im selben Markt erschien es bei jeder Softwarefrage. Rechnungsstellung, Projektmanagement, Buchhaltung, elektronische Signatur, E-Mail-Marketing, Datensicherung: sechs Fragen, sechs Antworten.
3. In den Vereinigten Staaten erschien es bei allen zwölf, denselben sechs Produktfragen auf Englisch und denselben sechs Softwarefragen.
4. Deutschland und Frankreich sind keines von beiden. 4 der 6 Produktfragen Deutschlands kamen leer zurück und 1 seiner 6 Softwarefragen; Frankreich lehnte 3 von 6 Produktfragen ab und 0 von 6 Softwarefragen. Vier Märkte, vier verschiedene Antworten.
5. Es ist die Oberfläche, nicht der Markt. Dieselben Zellen, am selben Tag auf AI Mode gestellt, antworteten 36 von 36 in allen 3 gefragten Märkten, Produkt wie Software. Europäische Produktmarken sind für Googles KI nicht unsichtbar. Sie sind unsichtbar für die eine Oberfläche, die jedes Tool misst.
6. Die extremste Zahl der Studie hat eine zweite Lesung überstanden. Später am selben Tag erneut gefragt: 6 von 6 Produktzellen kamen erneut leer zurück, diesmal über 18 abgeschlossene Durchläufe, während 5 der 6 Softwarezellen im selben Fenster antworteten. Die Softwareseite flackert und die Produktseite nicht.
7. Die Frage, die das ausgelöst hat, wurde 11 Mal gelesen. Zwei Lesungen mit je 3 Durchläufen auf Englisch, alle beantwortet, und 9 Lesungen auf Deutsch und Spanisch, 6 davon leer. Die 3, die antworteten, sind die entscheidenden: eine deutsche AI-Overview-Lesung mit einer Zeichenkette, die zweimal nichts geliefert hatte, und beide AI-Mode-Lesungen.
8. Hier geht es darum, ob die Oberfläche überhaupt auftaucht, nicht darum, wer darin zitiert wird. Taucht sie nicht auf, gibt es nichts, worin man zitiert werden könnte.

Was gemessen wurde

84 Zellen, eine Oberfläche je Aufruf, am 23. August 2026. Sechs Fragen nach physischen Produkten und sechs nach Software oder Service in jedem von drei Märkten auf AI Overview, Spanien auf Spanisch, Deutschland auf Deutsch und die Vereinigten Staaten auf Englisch, dieselben zwölf Absichten übersetzt, dazu dieselben zwölf in jedem Markt noch einmal auf AI Mode. Jeder Aufruf stellt dieselbe Oberfläche zwei- oder dreimal und meldet, in wie vielen dieser Durchläufe ein AI Overview zurückkam. Die 12 spanischen AI-Overview-Zellen wurden später am selben Tag ein zweites Mal gelesen, also trägt das Register 96 Lesungen von 84 Zellen.

Das Register führt jede Zelle mit ihrem Prompt, der Zahl angefragter und der Zahl beantworteter Durchläufe.

Korrektur, 23. August 2026. Diese Studie erschien heute Morgen mit zwei amerikanischen Softwarefragen statt der sechs, die das Design nannte, weil die anderen vier in Zeitüberschreitungen liefen, während ihre spanischen Gegenstücke antworteten. Sie wurden später am selben Tag gelesen und alle vier lieferten ein AI Overview, der amerikanische Softwarearm steht also bei sechs von sechs. Der Befund ändert sich nicht. Was sich ändert: die Hälfte, die man am leichtesten abtun konnte, ist nicht mehr die dünne. Eine der vier weicht ab und sagt es im Register: die Zelle zur elektronischen Signatur wurde mit „software“ statt „service“ gelesen, nachdem die Zeichenkette des Designs dreimal in Zeitüberschreitungen lief, und mit zwei statt drei Durchläufen.

Die eingefrorene Hypothese, und warum sie zurückgezogen ist

Das Design kam aus einem Zufall. In einer früheren Studie kam eine Absicht immer leer zurück: Laufschuhe für Anfänger, auf Deutsch und auf Spanisch, vier Lesungen und kein einziges AI Overview, während die Softwarefragen daneben normal antworteten.

Die naheliegende Erklärung ist, dass Google die Produktempfehlungsfrage ablehnt, weil seine Ergebnisseite mit der Shopping-Einheit bereits genau diese Arbeit erledigt. Das ist eine Aussage über eine Klasse von Frage, also sagte das Design: sechs Produktfragen in den Vereinigten Staaten stellen, und wenn ein Fünftel oder weniger davon ablehnt, wird die Hypothese zurückgezogen.

Keine lehnte ab. Sechs Produktfragen auf Englisch, sechs AI Overviews. Nach dem Band, das vor dem ersten Aufruf feststand, ist die Klasse der Frage nicht die Antwort, und die Hypothese in ihrer geschriebenen Form ist zurückgezogen.

Was an ihre Stelle tritt, ist nützlicher, weil es dieselbe Klasse ist, die sich an zwei Orten unterschiedlich verhält: die Produktfragen lehnen in Spanien ab und antworten in den Vereinigten Staaten, und die Softwarefragen antworten in beiden. Die Klasse zählt nur innerhalb eines Marktes.

Der dritte Markt, und warum er zwölf Aufrufe wert war

Mit zwei Märkten kann eine solche Trennung ihren eigenen Ausreißer nicht benennen. Die Vereinigten Staaten beantworten alles und Spanien lehnt seine Produkthälfte ab, und dieser Satz liest sich nur dann als Aussage über Spanien, wenn man die Vereinigten Staaten bereits als den Normalfall setzt. Er passt genauso gut dazu, dass die Vereinigten Staaten der Sonderfall sind, und eine Tabelle mit zwei Märkten sagt nicht, welcher von beiden es ist.

Dieselbe Form war uns am Tag zuvor in einer anderen Studie begegnet, wo der dritte Markt den Ausreißer von einer Seite auf die andere schob und eine Überschrift kostete, die am selben Morgen erschienen war. Also wurde der deutsche Arm vor dem ersten Aufruf entworfen und aufgeschrieben, mit den Bändern darin: 0 oder 1 deutsche Produktablehnungen von sechs würden den Befund spanisch machen, 5 oder 6 würden ihn europäisch machen und die Überschrift falsch, und alles dazwischen wird als teilweise veröffentlicht.

Deutschland kam mit 4 von 6 zurück. Nach dem vorab geschriebenen Band ist das teilweise, und es ist keines der beiden anderen Ergebnisse. Der Befund ist also nicht, dass Spanien seltsam ist. Es ist ein Gefälle, und die ehrliche Art, es zu schreiben, sind drei Zahlen statt einer.

Die Kontrolle ist das, was diesem Gefälle überhaupt Bedeutung gibt. Hätte Deutschland auch seine Softwarefragen abgelehnt, würde dieser Arm nicht die Klasse der Frage messen, sondern dass Deutschland alles ablehnt. Er lehnte 1 von 6 ab, innerhalb des Bandes, das das Design für eine funktionierende Kontrolle nannte, also besteht die Trennung zwischen Produkt und Software auch in Deutschland und ist dort nur schwächer.

Und eine Absicht wurde inzwischen auf beiden Seiten beobachtet. Laufschuhe für Anfänger, auf Deutsch, lieferten in zwei Lesungen an zwei verschiedenen Tagen nichts und lieferten heute ein AI Overview, mit derselben Zeichenkette. In Spanien hat dieselbe Absicht in 4 von 4 Lesungen nichts geliefert. Das ist das Gefälle auf der Ebene einer einzigen Frage: in Spanien wiederholt sich die Abwesenheit, in Deutschland nicht, und eine deutsche Marke, die einmal misst, kann jede der beiden Antworten bekommen.

Der vierte Markt, und was er klärt

Mit drei Märkten liest sich das Ergebnis als Gefälle, und nichts darin kann sagen, ob dieses Gefälle europäisch ist oder ob Spanien schlicht der Ausreißer ist. Nur ein vierter Markt kann das, und die Vorhersage und ihre Bänder wurden vor dem ersten Aufruf notiert: 4 oder mehr Produktablehnungen in Frankreich machten die Klassentrennung europäisch, 1 oder 0 machten sie zu einem spanisch-deutschen Befund, und 2 oder 3 würden als teilweise veröffentlicht.

Frankreich lehnte 3 seiner 6 Produktfragen ab und 0 seiner 6 Softwarefragen.

Also teilweise, und die nützliche Form ist die Reihenfolge und keine einzelne Zahl. Produktfragen ohne jedes AI Overview: 0 von 6 in den Vereinigten Staaten, 3 von 6 in Frankreich, 4 von 6 in Deutschland, 6 von 6 in Spanien. Softwarefragen ohne jedes AI Overview: 0, 0, 1 und 0. Die Klassentrennung zeigt sich in allen drei europäischen Märkten und in keinem amerikanischen, und was sich zwischen ihnen ändert, ist wie stark sie zubeißt.

Die Kontrolle macht das erst lesbar. Hätte Frankreich auch seine Softwarefragen abgelehnt, würde dieser Arm messen, dass Frankreich alles ablehnt, und nicht, dass die Klasse der Frage zählt. Es beantwortete alle sechs, was das Band ist, das das Design nannte.

Eine ehrliche Schwäche, denn kurze Lesungen verzerren hier in eine Richtung. Zwei der zwölf französischen Zellen hörten früh auf, und eine Zelle, die über zwei Durchläufe nichts liefert, hatte weniger Gelegenheiten zu erscheinen als eine, die über drei nichts liefert. Die Matratzenfrage trägt das: sie lehnte über 2 Durchläufe ab und nicht über 3. Die anderen beiden Ablehnungen liefen die vollen drei.

Dieselben Fragen auf der anderen Oberfläche

Dieses Stück sagte einer spanischen Produktmarke, sie solle ihre Arbeit auf die Oberflächen verlagern, die antworten. Dieser Satz stützte sich auf Zellen aus einer anderen Studie, was ihn zur am schlechtesten belegten Aussage hier machte und zugleich zur einzigen, die einem Käufer sagt, was zu tun ist. Also war er zwölf Aufrufe wert, und das Design wurde vor dem ersten aufgeschrieben: Wenn der Käufer wirklich einen Ort hat, lehnt AI Mode 0 oder 1 der sechs spanischen Produktfragen ab; lehnt es 4 oder mehr ab, ist der Rat falsch und es gibt keine Google-Oberfläche, die die Produktfrage in Spanien beantwortet, was ein größerer und viel schlechterer Befund wäre.

AI Mode beantwortete 12 von 12. Sechs Produktfragen, sechs Softwarefragen, dieselben Zeichenketten, derselbe Markt, derselbe Tag. Keine einzige leere Antwort.

Danach dieselben zwölf in Deutschland, denn eine Aussage über Oberflächen, gemessen in einem Markt, ist eine Aussage über diesen Markt, bis jemand nachsieht. Deutschland war der zwölf weitere Aufrufe wert: seine AI-Overview-Basis liegt bei 7 von 12, weder Boden noch Decke, die Vergleichszahl konnte sich also in beide Richtungen bewegen. In den Vereinigten Staaten hätte sie nur gleichziehen können, und das ist eine Prüfung, die man durch Gleichstand besteht und die nichts sagt.

Sie bewegte sich nicht. AI Mode beantwortete auch dort 12 von 12.

Das sind 36 von 36 für AI Mode. AI Overview ließ 11 dieser Zellen leer und AI Mode beantwortete alle 11, jede einzelne, in zwei Märkten und zwei Sprachen. Keine dieser elf Fragen ist für Googles KI unbeantwortbar. Sie sind unbeantwortet von der Oberfläche, die alle messen.

Und der dritte Markt schließt die Oberflächenlücke. Die zwölf amerikanischen Zellen wurden auf dieselbe Weise auf AI Mode gestellt, mit der Vorhersage und ihrer Schwelle vor dem ersten Aufruf notiert: 11 oder 12 Antworten ließen „AI Mode antwortet, wo AI Overview es nicht tut“ eine Eigenschaft der Oberfläche bleiben, und 3 oder mehr Ablehnungen hätten die Aussage auf Europa eingegrenzt. Es beantwortete alle 12. Das Design fragte außerdem, ob die Klasse der Frage auf dieser Oberfläche überhaupt auftaucht, und sie tut es nicht: 0 seiner 6 Produktzellen und 0 seiner 6 Softwarezellen kamen leer zurück, ein Unterschied von null, wo zwei oder mehr einen Klasseneffekt auch auf AI Mode bedeutet hätten. Diese Zellen zitieren im Median 11 verschiedene Domains je Zelle, die erste Breitenzahl, die diese Studie auf jener Seite trägt, ohne Schwelle notiert, damit ein späterer Arm etwas zum Vergleichen hat.

Die Absicht, die alles ausgelöst hat, zeigt es allein. Laufschuhe für Anfänger, auf Spanisch, hat in 4 von 4 Lesungen nichts von AI Overview geliefert. Auf AI Mode antwortete sie in allen drei Durchläufen und zitierte sechzehn Domains, darunter Decathlon, Runnea, RunRepeat, Running Point, ein spezialisiertes Testportal, Reddit, YouTube und TikTok.

Eine spanische Produktmarke ist für Googles KI also nicht unsichtbar. Sie ist unsichtbar für die Oberfläche, über die jedes KI-Sichtbarkeits-Dashboard berichtet, während die Schwesteroberfläche dieselbe Frage mit einer Seite voller Händler und Testportale beantwortet, in der sie plausibel stehen könnte.

Die Kontrolle zählt hier so viel wie das Ergebnis. Hätte AI Mode die Produktfragen beantwortet und die Softwarefragen abgelehnt, würde dieser Arm etwas anderes als die Oberfläche messen. Es lehnte keine von beiden ab, 0 von 6 Produkt und 0 von 6 Software in Spanien, und in Deutschland überhaupt nichts, und das ist die sauberste Fassung der Kontrolle, die das Design bekommen konnte.

Wir haben die extremste Zahl noch einmal gelesen

Die stärkste Aussage hier ist, dass sechs spanische Produktfragen überhaupt kein AI Overview lieferten. Genau solche Zahlen sollte man anzweifeln, und die Regel, nach der dieses Register arbeitet, lautet: was man noch einmal messen muss, ist die beste Zahl. Sie ist am billigsten zu prüfen und ändert das Ergebnis am stärksten, wenn sie fällt.

Also wurden dieselben sechs später am selben Tag noch einmal gestellt, und die sechs Softwarefragen ebenso, denn eine zweite leere Lesung allein lässt sich nicht davon unterscheiden, dass AI Overview schlicht ausgefallen war.

6 von 6 Produktzellen kamen erneut leer zurück, diesmal über 18 abgeschlossene Durchläufe. Kein einziges AI Overview in einer davon. Und die Oberfläche war währenddessen da: 5 der 6 Softwarezellen antworteten im selben Fenster.

Die sechste Softwarezelle ist die interessante. Projektmanagement beantwortete beide Durchläufe der ersten Lesung und keinen der zweiten. Die Softwareseite flackert also und die Produktseite nicht, und das ist eine schärfere Fassung des Befunds als jede der beiden Zahlen für sich: über zwei Lesungen lieferten die Produktfragen nie ein AI Overview, während die Softwarefragen, die eines liefern, es nicht jedes Mal liefern.

Das legt auch fest, wie die Tabelle oben ehrlich zu lesen ist. Eine als antwortend markierte Softwarezelle ist eine Zelle, die antwortete, als wir fragten, und keine, die immer antwortet. Die Produktzellen sind die, in denen zwei Lesungen übereinstimmen.

Und die Assistenten zitieren Quellen für die Fragen, die AI Overview verweigert

Die nächste naheliegende Frage einer spanischen Produktmarke lautet: gut, und was ist mit den Assistenten, die die Leute tatsächlich benutzen? Dieses Stück konnte sie nicht beantworten und sagte das, also waren es zwölf Aufrufe.

Die Statistik muss hier wechseln, und zu sagen warum ist die halbe Arbeit. „Ist die Oberfläche erschienen?“ bedeutet nur dort etwas, wo die Oberfläche ausbleiben kann. Ein Assistent antwortet immer. Fehlen kann nicht die Antwort, sondern die Quellen. Dieser Arm zählt also verschiedene zitierte Domains statt zurückgegebener Blöcke, und genau deshalb steht er in einem eigenen Abschnitt und einem eigenen Teil des Registers.

Dieselben zwölf spanischen Fragen, an Gemini gestellt, am selben Tag. Alle 12 zitieren Quellen. Die 6 Produktfragen, die AI Overview verweigert, kommen mit je zwischen 5 und 11 verschiedenen Domains zurück, und die 6 Softwarefragen ebenso. Keine einzige kommt leer zurück: 0 von 6.

Damit ist geklärt, was die Studie allein nicht klären konnte. Die sechs Fragen, die AI Overview leer lässt, sind nicht unbeantwortbar, und sie sind auch nicht ohne Quellen beantwortbar. Sie kommen mit spanischen Händlern, Verbrauchermedien und spezialisierten Testportalen darin zurück: Decathlon, El Corte Inglés, Jysk, Comparamaletas, RunRepeat, La Vanguardia, ABC, El Independiente. Eine Google-Oberfläche lehnt ab, was ihre eigene Schwester und ihr eigener Assistent beide tun.

Mit dieser Zahl reist eine Einheitenwarnung. Es sind verschiedene Domains und nie Zitate. Gemini verankert jedes Zitat an einer Textstelle innerhalb einer Seite, mehrere Zitate führen also auf dieselbe Seite und die beiden Einheiten unterscheiden sich um etwa das Dreifache. Eine Zitatzahl von Gemini gegen eine Seitenzahl einer anderen Oberfläche gestellt vergleicht zwei verschiedene Dinge.

Und Frankreich trägt den Vergleich, den Spanien nicht tragen kann. Spanien lehnt alle sechs Produktfragen ab, also gibt es innerhalb dieses Marktes nichts, womit man sie vergleichen könnte. Frankreich lehnt drei ab und beantwortet drei, und damit ist es der eine Ort dieser Studie, an dem Markt, Sprache und Tag stillgehalten werden können, während sich nur die Entscheidung von AI Overview ändert. An Gemini gestellt, zitieren die 3 abgelehnten Zellen Quellen in 3 von 3 und die 3 angenommenen Produktzellen Quellen in 3 von 3, im Median 4 verschiedene Domains je Zelle gegen 4.

Das schließt die billigste Erklärung der ganzen Studie aus. Würde AI Overview die Fragen mit weniger Material dahinter ablehnen, kämen die abgelehnten Zellen dünner zurück als die angenommenen. Sie kommen gleich zurück. Was auch immer das entscheidet, es ist nicht die Menge an zitierbarem Material zur Frage.

Über die 12 französischen Zellen zitiert Gemini im Median 6 verschiedene Domains gegen 7 in Spanien, und allein bei Produktfragen reicht die französische Spanne von 4 bis 8 gegen 5 bis 11.

Und ChatGPT fehlt mit Absicht. Über diesen Weg gibt es überhaupt keine Quellenliste zurück, eine Null von dort wäre also eine Null des Instruments und nicht der Welt, und dieses Register veröffentlicht solche nicht.

Der Kandidat als Mechanismus, gemessen und zurückgezogen

Jede Fassung dieser Studie trug denselben Vorbehalt: die Shopping-Einheit ist die Erklärung, die das Muster nahelegt, und dieses Design beobachtet sie nicht. Jetzt ist sie beobachtet, über einen anderen Weg als alles oben. Dieselben zwölf spanischen Fragen wurden als gewöhnliche organische Ergebnisseite gelesen, und notiert wurde, ob Google einen Produktblock daraufgesetzt hat.

Die Rückzugsschwelle wurde vor dem ersten Aufruf notiert: 2 oder weniger der sechs Produktzellen mit Block ziehen den Kandidaten zurück. 2 von 6 tragen einen. Die Kopfhörer mit Geräuschunterdrückung tragen einen Block beliebter Produkte und einen Block mit Produktseiten; der Kabinenrucksack trägt einen Block beliebter Produkte; Laufschuhe, Matratze, Espressomaschine und Saugroboter tragen keinen.

AI Overview lehnte alle sechs ab. Ein Produktblock kann also nicht der Grund sein, warum es bei den anderen vier fernblieb, und der Kandidat ist zurückgezogen statt bestätigt. Das gehört klar gesagt: diese Studie hat jetzt überhaupt keinen Kandidaten für einen Mechanismus mehr, und die ehrliche Position ist, dass wir messen, wo die Oberfläche fehlt, und nicht warum.

Eine Null aus diesem Durchgang hätte zwei Lesarten, kein Block auf der Seite oder kein Block, den das Instrument sieht, also lief zuerst eine positive Kontrolle und lieferte bei einer Anfrage, die sicher einen trägt, zweimal einen Block beliebter Produkte und einen Block mit Produktseiten. 3 der Softwarezellen lieferten einen Anbieterfehler und fehlen in jeder Zählung, statt als Null gezählt zu werden.

Und aus derselben Antwort fiel etwas, wofür dieser Arm nicht gebaut war. Die organische Seite trägt ein AI-Overview-Element in 0 der 6 Produktzellen und in 3 der 3 lesbaren Softwarezellen. Das ist der Befund vom Anfang dieser Seite, reproduziert von einem zweiten Instrument, das vom ersten nichts weiß.

Die Kontrolle, die unser eigenes Instrument ausschließt

Ein solcher Befund ist genau so viel wert wie die Prüfungen gegen seine langweiligen Erklärungen, hier sind sie also.

Es liegt nicht an der Form des Aufrufs. Die früheren Lesungen fragten zwei oder drei Oberflächen auf einmal. Der englische Durchgang, der drei von drei beantwortete, fragte eine. Also wurde der spanische Prompt noch einmal mit genau dieser Ein-Oberflächen-Form gestellt, und er lieferte nichts. Dasselbe Instrument, derselbe Aufruf, gegenteiliges Ergebnis.

Es ist keine Zeitüberschreitung. Über eine zweite, unabhängige Route liefert der spanische Prompt eine erfolgreiche Antwort mit leerem Körper. Das ist die Oberfläche, die die Anfrage beantwortet und kein AI Overview erzeugt, was etwas anderes ist als eine Anfrage, die nie zurückkommt. Zellen, die tatsächlich in eine Zeitüberschreitung liefen, fehlen im Register, statt als Nullen notiert zu werden, denn eine Instrumentennull und eine echte Null sehen in einer Tabelle gleich aus und bedeuten das Gegenteil.

Es ist keine unglückliche Einzelfrage. Sechs verschiedene Produktkategorien in Spanien, sechs leere Antworten, und die am häufigsten gestellte hat 6 leere Lesungen auf Deutsch und Spanisch gegen 3 beantwortete Durchläufe auf Englisch.

Was das einen Käufer kostet

Wer physische Produkte außerhalb der Vereinigten Staaten verkauft, für den ist die Oberfläche, die alle messen, womöglich gar nicht in seiner Kategorie. Nicht dass Sie darin schlecht ranken. Dass sie nicht erscheint.

Das ändert drei Dinge daran, wie Sie Budget verteilen würden.

• Ein Dashboard, das für einen spanischen Produktkatalog „Ihre AI-Overview-Sichtbarkeit“ meldet, meldet über etwas, das nicht erschienen ist. Fragen Sie jeden Anbieter, was seine Zahl macht, wenn die Oberfläche nichts liefert: ein Anteil von null und gar kein Datum sind verschiedene Zustände, und ein Prozentsatz verdeckt den Unterschied.
• Die Arbeit wandert zu der Oberfläche, die antwortet, und das ist jetzt gemessen statt angenommen. Dieselben Zellen auf AI Mode antworteten 36 von 36 in den drei Märkten. Dort hat eine Produktmarke in Spanien noch etwas zu gewinnen, und diese Antworten zitieren Händler, Verbraucherverbände, Zeitungen, Testportale und Video.
• Und prüfen lässt sich das nicht auf Englisch. Dieselbe Frage, übersetzt, gibt die gegenteilige Antwort. Jede Prüfung, die einen Markt abtastet und verallgemeinert, bekommt es verkehrt herum.

Genau dafür ist unsere eigene Messung gebaut, und wenn Sie dieselbe Frage für Ihre Kategorien und Märkte gestellt haben wollen, ist das unsere Plattform.

Was wir allein aus dem Englischen geschlossen hätten

Diese Studie begann als die gegenteilige Behauptung, und es lohnt sich, deutlich zu sagen, wie nah sie daran war, so veröffentlicht zu werden.

Die ersten vier Lesungen kamen alle aus europäischen Märkten, das Muster vor uns lautete also „AI Overview lehnt Produktfragen ab“. Das Design, das wir einfroren, suchte danach in den Vereinigten Staaten, wo es billig zu prüfen ist, und die Vereinigten Staaten sagten sechs von sechs Mal nein. Hätten wir den englischen Arm zuerst gefahren und dort aufgehört, wäre der Schluss das Spiegelbild gewesen: Produktfragen sind in Ordnung, und die früheren europäischen Leerstellen waren Rauschen.

Beide Lesarten sind für sich genommen falsch, und was sie trennt, ist eine einzige übersetzte Frage, an zwei Orten gestellt. Das ist die kleinste nützliche Einheit einer AI-Sichtbarkeitsprüfung, und fast niemand fährt sie, weil ein Dashboard für einen Markt nach dem anderen gebaut wird.

Wie Sie Ihre eigenen Kategorien in fünf Minuten prüfen

Sie brauchen keine Plattform, um herauszufinden, ob Sie das betrifft, und das Vorgehen ist kurz genug für die Hand.

1. Nehmen Sie fünf Kauffragen, die Ihre Kunden wirklich tippen, in der Sprache, in der sie sie tippen, nicht übersetzt aus Ihrer englischen Keyword-Liste.
2. Stellen Sie jede zwei- oder dreimal in dem Markt, in dem Sie verkaufen. Einmal ist ein Münzwurf: ein AI Overview, das manchmal erscheint, und eines, das nie erscheint, sehen in einem einzigen Blick gleich aus.
3. Notieren Sie, ob der Block überhaupt erschien, bevor Sie irgendetwas darüber notieren, wer darin steht. Dieses Binäre ist der Befund hier, und es ist das, woran die meisten Werkzeuge auf dem Weg zu einem Prozentsatz vorbeilaufen.
4. Stellen Sie dann dieselben fünf Fragen auf Englisch. Antworten die englischen und Ihre nicht, haben Sie die Trennung, die diese Studie misst, und Ihre Sichtbarkeitsarbeit gehört auf eine andere Oberfläche.

Erscheint der Block nie, ändert keine Menge Inhaltsarbeit an dieser Seite irgendetwas daran, und das ist das Nützlichste, was eine Messung Ihnen sagen kann, bevor Sie ausgeben.

Was das nicht zeigt

• 4 Märkte und vier Sprachen. Die Vereinigten Staaten auf Englisch, Spanien auf Spanisch, Deutschland auf Deutsch und Frankreich auf Französisch, je zwölf Absichten. Nichts hier sagt, was Italien oder die Niederlande täten.
• 2 Oberflächen, und nur eine davon in jedem Markt. AI Overview in allen drei Märkten, AI Mode in Spanien und Deutschland. Gemini hat einen eigenen Abschnitt und eine eigene Statistik, nur über die zwölf spanischen Zellen. Nichts hier sagt, was AI Mode in den Vereinigten Staaten tut, und ChatGPT fehlt, weil dieser Weg für ihn keine Quellenliste zurückgibt.
• Ein Tag, 2 Lesungen. Der 23. August 2026, mit den spanischen Zellen zweimal darin gefragt. Die Abdeckung von AI Overview ist eine Produktentscheidung, und Produktentscheidungen ändern sich.
• Zwei bis drei Durchläufe je Zelle. Genug, um „erschien nie“ von „erschien“ zu trennen, was hier die ganze Statistik ist, und nicht genug, um irgendetwas eine Rate zu nennen.
• Die Shopping-Einheit war der Kandidat und ist zurückgezogen, nicht ersetzt. Sie ist jetzt beobachtet: 2 der 6 Produktzellen tragen einen Produktblock, und AI Overview lehnte alle sechs ab. Wir berichten weiterhin, dass die Oberfläche fehlt, nicht warum. Einen Kandidaten zurückzuziehen ist nicht dasselbe wie einen Mechanismus zu finden.
• Nichts hiervon ist kausal. Wir haben gemessen, was erschien, nicht was es erscheinen lässt.

Häufige Fragen

Erscheint AI Overview bei Produktsuchen in Spanien wirklich nie?

In dieser Messung lieferten sechs Produktfragen auf Spanisch in jedem Durchlauf, den wir stellten, kein AI Overview, und dieselben sechs kamen in einer zweiten Lesung später am selben Tag erneut leer zurück. Das ist eine starke und enge Aussage: sechs Kategorien, ein Tag, ein Markt. Sie besagt nicht, dass die Oberfläche für jede Produktanfrage in Spanien abgeschaltet ist, und der ehrliche Umgang damit ist, die eigenen Kategorien zu fragen, statt zu unterstellen.

Könnte das ein Artefakt des Messwerkzeugs sein?

Das haben wir zuerst geprüft. Derselbe spanische Prompt wurde mit dem identischen Ein-Oberflächen-Aufruf gestellt, der auf Englisch drei von drei Antworten lieferte, und er lieferte nichts. Eine zweite, unabhängige Route liefert eine erfolgreiche Antwort mit leerem Körper, also die Oberfläche, die ablehnt, und nicht die Anfrage, die scheitert. Zellen, die tatsächlich scheiterten, fehlen in unserem Register, statt als Nullen notiert zu sein.

Wenn AI Overview nicht erscheint, wo sollte eine Produktmarke dann arbeiten?

Auf AI Mode, das 12 von 12 derselben spanischen Zellen am selben Tag beantwortete, Produktfragen wie Softwarefragen. Diese Antworten zitieren ganz gewöhnliche Seiten: Händler, Verbraucherverbände, Zeitungen, Testportale, Foren und Video. Praktisch heißt das, erst herauszufinden, welche Oberflächen Ihre Fragen in Ihrem Markt beantworten, bevor Sie entscheiden, wo Sie ausgeben, und genau daraus besteht diese Studie.

Warum verhält sich dieselbe Frage auf Englisch anders?

Wir wissen es nicht, und das zu sagen ist der Punkt. Die Shopping-Einheit ist der naheliegende Kandidat, denn eine Ergebnisseite, die „welches Produkt soll ich kaufen“ bereits mit einem Karussell beantwortet, hat weniger Grund, es noch einmal in Prosa zu beantworten, und die Shopping-Abdeckung unterscheidet sich nach Land. Diese Studie beobachtet die Abwesenheit und nicht die Ursache, wir nennen das also einen Kandidaten und keinen Mechanismus.

Gilt das auch für Deutschland?

Teilweise, und das Wort tut hier Arbeit. Dieser Arm existiert inzwischen: dieselben sechs Produkt- und sechs Softwarefragen auf Deutsch, an einem Tag. 4 der 6 deutschen Produktfragen lieferten kein AI Overview und zwei schon, gegen sechs von sechs leeren in Spanien. 1 der 6 deutschen Softwarefragen kam ebenfalls leer zurück, gegen keine in Spanien. Dieselbe Trennung besteht also in Deutschland und ist dort schwächer, und genau deshalb berichtet dieses Stück ein Gefälle über drei Märkte statt einer Regel über einen. Wer in Deutschland verkauft, sollte trotzdem die Prüfung aus dem Abschnitt oben selbst fahren: bei 4 von 6 kann eine einzelne Kategorie auf beiden Seiten liegen.

Wie oft haben Sie gefragt?

Ein bis drei Durchläufe je Zelle über 84 Zellen in 4 Märkten und 2 Oberflächen. Die 12 spanischen AI-Overview-Zellen wurden später am selben Tag ein zweites Mal gelesen, also trägt das Register 96 Lesungen von 84 Zellen. Die Absicht, die die Hypothese erzeugte, trägt 4 weitere Lesungen auf Deutsch und Spanisch aus zwei anderen Studien dieses Registers und 2 englische Lesungen mit je 3 beantworteten Durchläufen hier. Die Statistik ist je Zelle binär, ob die Oberfläche je erschien, die Zahl der Durchläufe zählt also nur insofern, als sie größer als eins sein muss. Jeder Prompt, Markt, jede angefragte und beantwortete Durchlaufzahl steht in unserem Messregister.