Messregister

Unsere Artikel zitieren dieses Register. Hier ist es. Jede Zahl, die wir darüber veröffentlichen, was KI-Assistenten antworten, stammt aus einer Zeile weiter unten, und jede Zeile trägt die Frage genau so, wie sie gestellt wurde, welche Oberfläche geantwortet hat, den Markt mit Standortcode und Sprache, das Datum und die Zahl der Durchläufe, auf denen die Zahl beruht.

Warum es diese Seite gibt

Eine Zahl ohne ihren Prompt ist keine Messung, sondern eine Behauptung. Jede und jeder kann diese Fragen stellen und eigene Antworten bekommen, und genau dafür veröffentlichen wir die Prompts. Wenn unsere Zahl und Ihre auseinandergehen, ist die Abweichung der interessante Teil, und der Prompt ist der Weg, sie zu finden.

Messungen auf einer Oberfläche

Eine Frage, eine Oberfläche, so oft wiederholt wie angegeben. Nur zitierte Domains, nie die Suchergebnisse hinter einer Antwort: das sind verschiedene Dinge, und das eine als das andere zu zählen ist der Fehler, der vier Studien zur Korrektur gezwungen hat.

Messungen über mehrere Oberflächen

Dieselbe Frage gleichzeitig an mehrere Oberflächen, um zu sehen, ob sie dieselben Seiten zitieren. Die letzten vier Spalten zeigen, wie viele Domains auf vier Oberflächen erschienen, auf drei, auf zwei und auf genau einer.

Agentur-Kauffragen nach Branche

Studie: 58% der KI-Zitate erscheinen nur einmal

Eine Zeile je Frage der Form „welche Marketingagentur ist die beste für X“, mit Google AI Overview, AI Mode und Gemini zusammengefasst. Zitiert sind alle unterschiedlichen Domains der drei Oberflächen, stabil die in jedem Durchlauf vorhandenen, und einmal die nur einmal erschienenen. Drei Zeilen wiederholen eine Frage, die weiter oben schon steht, eine davon am selben Tag in einer neuen Sitzung; alle drei bleiben aus den veröffentlichten Summen der Studie heraus, weil eine Frage mit sich selbst zusammenzufassen eine Messung doppelt zählt.

Reisebuchungs-Fragen

Studie: Gleiche Branche, zwei Fragen, 53 Punkte

Zehn Zeilen über zwei Absichten und vier Märkte. Zwei sind dieselbe Frage in zwei Sitzungen, getrennt gehalten statt zusammengefasst. Die Oberflächen-Spalte zählt hier: die spanische Frage lief zweimal in eine Zeitüberschreitung mit drei Oberflächen und kam nur mit zweien durch, sie schöpft also aus einer kleineren Menge und ist mit den anderen beiden nicht vergleichbar.

Eine Absicht, vier Formulierungen

Studie: Vier Formulierungen, vier Überlebende

Zwei Absichten, jede auf vier Arten in zwei Märkten gefragt: eine Hotelbuchung in den USA und in Spanien, und die Wahl einer Universität in Spanien und Frankreich. Einige Zeilen tragen einen Hinweis statt einer sauberen Ablesung, und sie stehen hier statt herausgefiltert zu sein, denn ein Register, das nur die gelungenen Durchläufe zeigt, ist keines. Die Spalte Formulierung ist ein Platz und keine Rangfolge, und P1 jedes Marktes ist ein Prompt, der oben bereits in einer Tabelle steht.

Wer die dauerhaften Zitationsplätze hält, nach Kategorie

Studie: Plätze folgen der Kategorie

Eine Kaufabsichtsfrage je Kategorie, auf AI Overview gestellt, wobei nur Domains zählen, die in jedem beantworteten Durchlauf zurückkamen. Die Anbieterspalte zählt die dauerhaften Plätze von Unternehmen, die das gefragte Produkt verkaufen. Zeilen aus einem anderen Markt wiederholen eine Kategorie, statt eine hinzuzufügen, und gehen nicht in die Gesamtzahl ein.

Dieselben Fragen auf Gemini, und ein Test, der sich selbst aufhob

Google-Extended steuert, ob Inhalte für Gemini und für Grounding genutzt werden dürfen, Gemini ist also die Oberfläche, auf der ein Publisher, der es blockiert, verschwinden müsste. Vier Publisher der Crawler-Studie blockieren es und werden in AI Overview zitiert. Am selben Tag auf Gemini gefragt, fehlen alle vier, was wie eine Bestätigung aussieht und keine ist: Nur 8 der 43 nicht blockierenden AI-Overview-Domains erscheinen ebenfalls auf Gemini, bei dieser Grundrate war die erwartete Zahl anwesender Blockierer also kleiner als eins, und beobachtet haben wir null. Ein Test, dessen positives Ergebnis der Zufall vorhersagt, hat nichts geprüft, und diese Zeilen tragen die Arithmetik statt der Schlagzeile. Was sie stützen, ist kleiner und echt: Zwei KI-Oberflächen von Google, dieselben sechs Fragen am selben Tag, teilen 8 von 47 Domains.

Markennachfrage gegen Zitation, und welche Namen ganze Suiten sind

Die beiden am 7. August 2026 veröffentlichten Nachfragestudien vergleichen, wie oft ein Werkzeug gesucht wird, damit, ob die Antwort es nannte. Ihr Grenzenabsatz senkte die Suiten auf der nicht zitierten Seite ab und behauptete eine Richtung. Diese Spalte ist das, wovon jene Korrektur abhängt: Ein als Suite markierter Name verkauft eine ganze SEO-Plattform mit einem KI-Modul darin, gelesen auf der eigenen Startseite, sein Markenvolumen ist also nicht die Nachfrage nach dem verglichenen Produkt. Beide Seiten tragen Suiten, und auf der zitierten Seite ist eine davon fast der gesamte Betrag.

Was die Kürzung mit einer Überschneidung macht, gemessen statt hergeleitet

Wir haben einen Vorbehalt veröffentlicht, der besagte, der fehlende Teil der AI-Mode-Menge könne die beiden Oberflächen nur weiter auseinander erscheinen lassen, als sie sind. Für die beiden Zellen, in denen uns jeder von der Antwort gedruckte Marker vorliegt, haben wir die Überschneidung auf beide Arten berechnet. Sie bewegte sich in beide Richtungen. In welche, hängt von der letzten Spalte ab: davon, ob die vom Werkzeug weggelassenen Domains solche sind, die AI Overview ebenfalls zitiert.

Die Seiten, die eine Antwort zitierte, und ob sie antworten

Studie: KI-Crawler blockieren entfernt Sie nicht

Alle anderen Mengen auf dieser Seite erfassen, welche Domains eine Maschine zitiert. Keine fragt, ob die Zitation auflöst, was eine Anfrage je Zitation kostet. Diese Zeilen nehmen jede URL, die in vier AI-Overview-Antworten in drei Sprachen gedruckt wurde, rufen jede per GET mit gefolgten Weiterleitungen ab und lesen dann die robots.txt jedes Hosts daraufhin, was sie benannten KI-Crawlern sagt. Eine Lesung je Frage, aus dem zwischengespeicherten Aufruf und nicht dem wiederholten, denn die Einheit ist hier die URL, die eine Antwort gedruckt hat, und nicht wie oft sie sie druckt: Nichts hier ist eine Zitationsrate. Blockiert ist ein eigener Eimer für 401, 403, 429 und 999 und wird nie in tot eingerechnet, und ein Host, der uns seine robots.txt verweigert, zählt getrennt von einem Host, der allen erlaubt.

Zwei Formen einer Null, und was eine erneute Lesung mit jeder macht

Studie: Was eine nennbare Menge vorhersagt

Dieses Register zählen statt Neues messen: Von den Lesungen hier mit drei oder mehr beantworteten Durchläufen liefern einige null dauerhafte Quellen, wobei jede Domain genau einen Durchlauf unter der Hürde landet und google.com einmal zitiert wird, und andere liefern null, wobei die beste Domain weit darunter liegt. Die erste Form ist das, was ein Durchlauf hinterlässt, der nur Google zurückgab. Diese Zeilen lesen je zwei Zellen beider Formen mit drei Durchläufen erneut, um zu fragen, ob die erste sich erholt. Die gestreuten Zeilen sind die Kontrolle, und sie sind der Grund, warum der Vergleich etwas bedeutet, denn dieses Register hat bereits gemessen, dass erneutes Lesen allein die Statistik stark bewegt. Drei Durchläufe sind eine schwächere Hürde als die vier bis neun der Originale, was die Erholung in beiden Armen begünstigt, sodass nur der Kontrast zwischen den Armen etwas tragen kann.

Dieselbe Frage zweimal gelesen, über mehrere Fragen

Studie: Was eine nennbare Menge vorhersagt

Die Menge oben liest zwei Fragen jeweils viele Male. Diese stellt die billige Frage, die ein Käufer tatsächlich laufen lassen würde: Stimmen über mehrere Kategorien hinweg zwei aufeinanderfolgende Lesungen einer Frage darin überein, welche Quellen dauerhaft sind? Fünf Fragen, AI Overview, drei Durchläufe je Lesung, je zwei vergleichbare Lesungen, ein Tag. Zwei Lesungen haben sich selbst ausgeschlossen, indem sie früh abbrachen, und sie bleiben hier mit ihrer echten Zahl beantworteter Durchläufe statt gelöscht zu werden, denn eine Hürde, die Einstimmigkeit verlangt, ist bei zwei Durchläufen schwächer als bei drei. Die Kategorien wurden gewählt, weil frühere Zeilen sie bereits abdecken, was sie vergleichbar macht und sie zur Stichprobe von nichts macht.

Eine Frage sechsmal hintereinander gelesen

Studie: Was eine nennbare Menge vorhersagt

Alle anderen Mengen auf dieser Seite lesen eine Frage einmal oder lesen sie an einem anderen Tag erneut. Diese Zeilen lesen eine Frage sechsmal hintereinander, auf einer Oberfläche, drei Durchläufe je Lesung, und wiederholen das Design dann mit einer zweiten Frage in einem anderen Markt und einer anderen Sprache. Sie existieren, um eine Frage zu schließen, die dieses Register seit dem 10. August offen trug: Fünf Lesungen eines Prompts fielen der Reihe nach, und eine fallende Folge in dieser Reihenfolge lässt sich nicht von Rauschen unterscheiden. Sie lässt sich nicht unterscheiden, und es war Rauschen. Die als neu markierte Zeile ist die Kontrolle, die einen Sitzungseffekt ausschließt: eine Frage, die in dieser Sitzung nie gestellt wurde, eingeschoben nach der fünften Lesung der anderen. Lies die Spalte der beantworteten Durchläufe vor den Zählwerten, denn eine Lesung brach bei zwei Durchläufen ab, und eine in jedem Durchlauf zitierte Quelle nimmt bei zwei eine schwächere Hürde als bei drei.

Eine Frage tief gelesen statt dreimal

Studie: Was eine nennbare Menge vorhersagt

Alle anderen Sätze auf dieser Seite verwenden eine strenge Latte: eine Quelle zählt, wenn sie in jedem beantworteten Durchlauf zitiert wurde, bei drei Durchläufen. Diese Zeilen fragen, was unter dieser Latte liegt, indem sie bis zu zehn Durchläufe einer einzigen Frage anfordern und festhalten, wie viele beantwortete Durchläufe jede Domain zitierten. Der Nenner jeder Zählung sind die Durchläufe, die stattfanden, und nicht die angeforderten, und beide unterscheiden sich oft genug, um zu zählen: 26 dieser 59 Lesungen brachen früh ab und 33 erreichten die angeforderte Zahl. Die Spalte Satz sagt, zu welcher Frage eine Zeile gehört. Das Paar ist die ursprüngliche tiefe Lesung, welche die Form fand; der Durchgang prüfte, ob sie sich über Kategorien verallgemeinern lässt; die Marktzeilen fragen, ob eine feste Quellenmenge der Kategorie gehört oder dem Land, in dem sie gemessen wurde; die Lattenzeilen nehmen Zellen, die bei drei Durchläufen fest wirkten, und lesen sie tief; und die Formulierungszeile stellt dieselbe Absicht wie eine Durchgangszeile mit anderen Worten. Jeder Satz ist absichtlich getrennt abgegrenzt, denn sie zusammenzuwerfen würde Zahlen verschieben, die die Artikel zitieren.

Dieselbe Zeichenkette an die rankende Seite und an die Antwort gestellt

Studie: Was eine nennbare Menge vorhersagt

Die Zeilen oben fragen, wie viele Domains eine Antwort zitiert. Diese fragen, woher diese Domains kommen, indem sie dieselbe Zeichenkette am selben Tag an Googles organische Ergebnisse stellen und zählen, wie viel der zitierten Menge schon auf Seite eins stand. Die Zahl derer, die auch ranken, liegt in allen sechs Kategorien zwischen 6 und 10, während die zitierte Menge von 9 bis 104 reicht, also trennt das, was von außerhalb der rankenden Seite zitiert wird, eine schmale Kategorie von einer breiten. Die Zahl der distinkten Domains der organischen Seite selbst wird nirgends zwischen Kategorien verglichen, denn eine Seite mit zwanzig Positionen ist konstruktionsbedingt bei zwanzig begrenzt, und ihre Flachheit gehört dem Instrument und nicht dem Markt. Die letzte Zeile ist eine Kontrolle und keine Kauffrage: Sie fragt, wie man in AI Overviews rankt, eine andere Absicht in einer anderen Branche, und sie landet bei 53 Prozent ihrer rankenden Seite.

Wer eine llms.txt ausliefert, an einem Tag zwei Grundgesamtheiten gefragt

Die Anbieter des Katalogs und die Domains, die dieses Register drei Mal oder öfter zitiert gesehen hat, beide am 14. August 2026 mit demselben Instrument nach /llms.txt gefragt. Erreichbar ist gefragt minus Bot-Prüfungen und Netzwerkfehler, denn das sind Tatsachen über eine Edge und nicht darüber, ob eine Datei existiert. Anbieter liefern die Konvention weit häufiger aus als die Seiten, die tatsächlich zitiert werden. Das ist ein Vergleich zweier Grundgesamtheiten und kein Mechanismus, und nichts hier zeigt, dass die Datei hilft oder schadet: was es zeigt, ist, dass Zitierungen sie nicht voraussetzen.

Das Crawler- und Konventions-Audit vom 11. August 2026

Studie: Alle 66 bestehen den Audit

Die drei Prüfungen, die jedes Werkzeug dieses Marktes verkauft, angewendet auf alle sechsundsechzig Anbieter, die der Katalog an dem Tag hatte, dazu, was jeder per Konvention veröffentlicht. Die Zählungen bleiben auf dem eingefroren, was der 11. August gemessen hat: der Katalog ist seitdem gewachsen, und dies ist eine Tatsache über ein Datum und kein Nenner, der ihm folgt. EchoWi ist einer der sechsundsechzig.

Gesuchte Crawler-Namen, damit eine Null die Null von etwas ist: GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, anthropic-ai, PerplexityBot, Perplexity-User, Google-Extended, Bytespider, CCBot, Applebot-Extended

Die Seite hinter der Domain

Studie: Die Seite hinter der Domain

Alle anderen Zitationsstudien in diesem Register zählen Domains. Diese hält die genauen Seiten fest, die ein AI Overview je Frage zitiert hat, denn eine Domain sagt einem Käufer nicht, ob eine Seite die Antwort trägt oder mehrere. Bewusst eine Lesung pro Zelle: Ein wiederholter Aufruf liefert eine zwischengespeicherte Antwort, dies beschreibt also eine Menge von Fragen und ist keine Rate.

Von den Antworten gedruckte Zitationen, und die Seiten, auf die sie führen: 92 / 91 (ai_overview), 120 / 120 (ai_mode)

Startseiten unter den zitierten Seiten: 0 / 91 (ai_overview), 3 / 120 (ai_mode)

Wer Content Signals in der robots.txt deklariert

Studie: Wer Content Signals deklariert

Content Signals sind Direktiven in der robots.txt, die angeben, was ein Crawler mit einer Seite tun darf, nachdem er sie gelesen hat: search, ai-input und ai-train, dazu ein viertes Feld, content-use, das noch getestet wird. Beide Zeilen unten sind ein GET auf /robots.txt und ein Lesen jeder Content-Signal-Zeile, am 14. August 2026. Eine Prüfung wird getrennt von einer fehlenden Datei gezählt, denn sie ist ein Beleg über die Edge und nicht über die Datei. EchoWi steht in der Anbieterzeile und in deren sieben, deshalb steht die Methode vollständig da, statt den Interessenkonflikt implizit zu lassen.

Was die grenzüberschreitenden Domains tatsächlich sind

Die Zwei-Schichten-Zeilen oben zitieren 451 verschiedene Domains über zwei Märkte, und 13 erscheinen in beiden. Diese 13 wurden zuerst als Namensliste veröffentlicht, mit der Klassifikation ausdrücklich als nicht gemacht, denn ein Domainname ist eine Hypothese darüber, was eine Seite verkauft, und ihre Startseite ist die Antwort. Das ist dieser Durchgang: jede am 14. August 2026 geöffnet und nach dem erfasst, was ihre eigene Seite sagt. Zwei antworteten mit einer Bot-Abfrage und bleiben unklassifiziert statt geraten, und die Studie nennt ihre Zahl mit und ohne sie. Sieben der dreizehn sind die Anbieter selbst.

Dieselben fünf Fragen auf einer zweiten und dritten Oberfläche

Studie: Eine Oberfläche ist nicht das Web

Alle anderen Sätze auf dieser Seite wurden auf AI Overview gemessen, ein Befund über Kategorien könnte also ein Befund über ein einziges Produkt sein. Diese Zeilen stellen die fünf US-Fragen von oben auf AI Mode und auf Gemini: derselbe Markt, dieselbe Zahl an Durchläufen, dieselbe Anbieterregel, und nur die Oberfläche ändert sich. Drei Gemini-Zeilen brachen vor drei Durchläufen ab und sind markiert, ihre Latte liegt also niedriger und sie werden nicht verglichen. Aus Gemini wird kein Anbieteranteil berechnet: auf diesem Weg liefert ein Assistent bekanntlich null Quellen, eine kurze Zitatliste lässt sich also nicht von einer kurzen Erfassung unterscheiden.

Ob die Oberfläche überhaupt antwortet, nach Fragetyp

Studie: Kein AI Overview für lokale Bestenfragen

Zwei Oberflächen im selben Aufruf abgefragt. Die AI-Overview-Spalte zählt Durchläufe mit einer Antwort, nicht Zitate: eine Null bedeutet, dass die Oberfläche nicht ausgespielt wurde, was etwas anderes ist als eine Oberfläche, die läuft und niemanden zitiert. Die letzte Zeile ist die Kontrolle, ebenso lokal, aber informativ statt kommerziell.

Das Keyword eines Käufers gegen den Prompt eines Werkzeugs, gleiche Oberfläche und gleicher Tag

Jedes Produkt dieser Kategorie fragt in Fragen, weil man das in einen Assistenten tippt. Ein AI Overview erscheint auch auf die Keyword-Phrase, die ein Käufer bei Google eintippt. 13 Kategorien in beiden Formen gefragt, je drei Durchläufe angefordert, in einem Markt. Der erste Arm ist AI Overview; ein zweiter Arm wiederholt vier der Kategorien auf AI Mode, und die Oberflächenspalte sagt welche. `answered` wird aus dem Ergebnis gelesen, und ein Paar, dessen beide Seiten unterschiedlich oft geantwortet haben, bleibt aus dem Median heraus, statt über zwei verschiedene Latten hinweg verglichen zu werden. Die als erneute Lesung markierten Zeilen sind die Kontrolle: Die Kategorien, deren Formen auseinandergehen, sind auch Kategorien, die dieses Register als instabil kennt, und nur eine erneute Lesung derselben Form trennt diese beiden Erklärungen.

Welche Fragen Reddit noch erreichen

13 Zellen in vier Kategorien, USA, Englisch, 20. August 2026, auf den beiden KI-Oberflächen von Google. Vier Durchläufe pro Zelle angefordert, die Zahl der beantworteten aus dem Ergebnis gelesen und nicht angenommen. Reddit wird in jeder KMU- und Verbraucherzelle zitiert und in keiner Unternehmenszelle, und die Formulierung der Frage sagt das nicht voraus: bei festgehaltenem Käufer bringt die schlichte kommerzielle Frage Reddit ebenso zuverlässig wie die Erfahrungsfrage. Die Domainspalte macht eine Abwesenheit lesbar, denn eine Null in einer Antwort mit 53 Quellen ist etwas anderes als eine Null in einer kurzen Antwort. Zu ChatGPT kann diese Studie nichts sagen: auf diesem Weg liefert diese Oberfläche keinerlei Zitate.

Dieselbe Frage zweimal stellen, und was zurückkommt

Alle anderen Stabilitätszahlen hier werden innerhalb einer Lesung genommen: N-mal fragen und behalten, was alle N übersteht. Dies fragt etwas anderes. Man nimmt diese überlebende Menge, fragt Minuten später dieselbe Zeichenkette erneut, nimmt sie wieder und vergleicht beide. Jedes Paar wird auf derselben Schwelle gelesen, zwei Durchläufe im ersten Durchgang und drei, vier oder fünf im zweiten, denn eine Menge, die fünf Durchläufe überstanden hat, ist härter als eine mit zwei, und ein Vergleich über Schwellen hinweg misst die Schwelle und nicht den Markt. Die beiden Durchgänge bleiben aus demselben Grund getrennt, und die als später am selben Tag markierte Zeile ist überhaupt keine Lesung innerhalb einer Sitzung: Es ist dieselbe Zeichenkette auf derselben Fünf-Lauf-Schwelle, Stunden danach erneut gefragt. Kern sind die Domains in beiden Lesungen, Rand die in nur einer. Die als schwellenfremd markierte Zeile dient der Bestätigung und bleibt aus jedem Vergleich heraus.

Was eine von der KI zitierte Seite über sich selbst erklärt

Die Grundgesamtheit haben die Maschinen gewählt und nicht wir: Jede URL tauchte als Quelle in einer Lesung dieses Registers auf. Damit ist sie am Ergebnis ausgewählt und kann nicht zeigen, dass strukturierte Daten die Zitierung verursachen. Sie kann aber klären, ob die Seiten, die in dieser Kategorie zitiert werden, stark ausgezeichnet sind. „Erklärt“ ist die Teilmenge der JSON-LD-Typen, die sagen, was die Seite ist, nicht wer sie veröffentlicht hat. Eine Seite, die fast ohne Fließtext antwortete, ist als Hülle markiert, denn das ist eine Aussage darüber, wo sie ihren Inhalt hält, und eine Seite, die wir nicht lesen konnten, bleibt aus jeder Zählung heraus.

Wer die GEO-Agentur-Rankings schreibt, in drei Märkten

Die erste Seite der Kaufanfrage nach einer GEO-Agentur in Deutschland, den Vereinigten Staaten und Frankreich, gelesen am 19. August 2026. An anderer Stelle zählt dieses Register das aus dem, was Google im Snippet druckt, und sagt das auch; hier wurde jede Seite abgerufen und ihre Liste in Dokumentreihenfolge gelesen, und genau das erzeugt die Zeilen, die ein Snippet nicht sehen kann: ein Herausgeber in seiner eigenen Liste auf Position 3 oder 5 statt an erster Stelle. Die Art stammt aus dem Titel der eigenen Startseite jedes Herausgebers, nie aus dem Domainnamen, und sie teilt die Tabelle in jene, die in der geordneten Kategorie verkaufen, und jene, die es nicht tun. Die eigene Position ist die Stelle des Herausgebers in seiner eigenen Liste, null heißt, er steht nicht darin. Die Eintragslisten der amerikanischen und französischen Zeilen sind gekürzt, wo eine Seite lang ist, ihre Länge ist also eine Untergrenze und keine Zahl zählt sie. Eine Seite hinter einer Bot-Prüfung bleibt aus jeder Zählung heraus.

Ob die nie zitierten Anbieter ebenfalls Kategorielisten veröffentlichen

33 Anbieterdomains, alle, die die Studie zu genannt gegen zitiert je in einer Antwort genannt sah, gelesen am 20. August 2026. Gezählt werden URLs in der eigenen Sitemap des Anbieters, deren Slug die Form einer Kategorieliste hat, eine vor dem Öffnen jeder Seite festgelegte Menge: best-, top-, -vs-, alternatives, comparison, comparativa, mejores-, mejor-, beste-. Das ist ein lockerer Proxy, und die Lockerheit wirkt in eine Richtung: sie bläht beide Gruppen auf und drängt dazu, keinen Unterschied zu finden, was gefunden wurde. Sechs Domains lieferten keine lesbare Sitemap und sind als unlesbar markiert statt als Abwesenheit gezählt.

Ob die Antwort die Anbieter nennt, deren Seiten sie liest

72 Anbieterbeobachtungen in 2 Märkten, auf AI Overview und Gemini: 48 in den USA auf Englisch und 24 in Spanien auf Spanisch, alle am 20. August 2026. Die Anbieterliste wurde je Kategorie vor jedem Aufruf eingefroren, die Zählung beschreibt also diese Anbieter und nicht die Kategorie. Die Nennung wird aus dem Fließtext der Antwort gelesen, nachdem die URLs entfernt wurden, denn der Textkörper enthält Markdown-Links und eine rohe Suche würde einen Namen gutschreiben, den die Antwort nie gesagt hat. AI Mode und ChatGPT fehlen mit Absicht: keiner liefert auf diesem Weg eine brauchbare Zitationsdomäne, jede Beobachtung fiele also konstruktionsbedingt in „genannt, nicht zitiert“. Die Linkspalte markiert den getrennten Fall, in dem der Textkörper eine Domäne verlinkt, die die Zitationsliste auslässt.

Welche Fragen Reddit noch erreichen

13 Zellen in vier Kategorien, USA, Englisch, 20. August 2026, auf den beiden KI-Oberflächen von Google. Vier Durchläufe pro Zelle angefordert, die Zahl der beantworteten aus dem Ergebnis gelesen und nicht angenommen. Reddit wird in jeder KMU- und Verbraucherzelle zitiert und in keiner Unternehmenszelle, und die Formulierung der Frage sagt das nicht voraus: bei festgehaltenem Käufer bringt die schlichte kommerzielle Frage Reddit ebenso zuverlässig wie die Erfahrungsfrage. Die Domainspalte macht eine Abwesenheit lesbar, denn eine Null in einer Antwort mit 53 Quellen ist etwas anderes als eine Null in einer kurzen Antwort. Zu ChatGPT kann diese Studie nichts sagen: auf diesem Weg liefert diese Oberfläche keinerlei Zitate.

Welche Anbieter einem Agenten Markdown ausliefern

Alle aktiven Anbieter unseres geprüften Katalogs, am 19. August 2026 auf zwei Wegen nach Markdown gefragt: die Startseite mit einem Accept-Header text/markdown, und der Geschwisterpfad /index.md. Ein Körper zählt nur als Markdown, wenn er kein HTML ist und eine Markdown-Struktur trägt, damit eine Fehlerseite in reinem Text nicht durchkommt. Ein Host hinter einer Bot-Prüfung bekommt seinen eigenen Eimer und gilt nie als fehlend. Der Detektor wurde zuerst gegen drei Fälle geprüft, deren Antwort bereits bekannt war.