12. November 2024

9 min Lesezeit

Wie du erkennst, welche KI dein Unternehmen empfiehlt

ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini – jede KI hat ihre eigenen Präferenzen. Erfahre, wie du trackst, welche Assistenten deine Marke empfehlen – und was du daraus lernst.

Nicht alle KI-Assistenten sind gleich

Die meisten Unternehmen denken bei "KI" nur an ChatGPT. Doch die Realität ist komplexer:

→ChatGPT (OpenAI) hat 200+ Millionen wöchentliche Nutzer
→Claude (Anthropic) wird von Tech-Profis bevorzugt
→Perplexity kombiniert KI mit Echtzeit-Web-Suche
→Gemini (Google) ist tief in Google-Ecosystem integriert

Jedes dieser Systeme hat unterschiedliche Trainingsdaten, Algorithmen und Prioritäten. Eine Marke kann bei ChatGPT Top 3 sein, bei Claude aber gar nicht auftauchen.

Die wichtigsten KI-Assistenten im Vergleich

ChatGPT (OpenAI)

Am weitesten verbreitet

Größte Nutzerbasis, stark in Consumer & Business Applications.

•Stärken: Breites Wissen, gute Konversation, Plugins/GPTs

•Schwächen: Veraltete Trainingsdaten (bis 2023), halluziniert manchmal

•Empfiehlt bevorzugt: Bekannte Brands, viel diskutierte Produkte

Claude (Anthropic)

Tech & Business

Präziser, sicherer, beliebter bei Entwicklern und Analysten.

•Stärken: Genauigkeit, lange Kontexte, weniger Fehler

•Schwächen: Konservativer, weniger "kreativ"

•Empfiehlt bevorzugt: Tools mit starker Dokumentation, B2B-Software

Perplexity

Real-time Search

Kombiniert LLM mit Live-Websuche, immer aktuell.

•Stärken: Aktuelle Infos, gibt Quellen an, faktenbasiert

•Schwächen: Weniger konversational, kürzere Antworten

•Empfiehlt bevorzugt: Marken mit starker News-Präsenz, hoher Domain Authority

Gemini (Google)

Google Integration

Tief integriert in Google-Services, nutzt Google Search.

•Stärken: Google-Daten, Multi-Modal (Text, Bild), YouTube-Integration

•Schwächen: Weniger adoptiert als ChatGPT

•Empfiehlt bevorzugt: Marken mit starkem Google-Ranking und Reviews

„Deine Marke kann bei ChatGPT #1 sein – und bei Claude unsichtbar. Deshalb brauchst du Multi-Model-Tracking."

Warum unterschiedliche Empfehlungen?

Die Unterschiede entstehen durch:

1.
Unterschiedliche Trainingsdaten
ChatGPT wurde mit anderen Texten trainiert als Claude. Was ChatGPT "gelernt" hat, kennt Claude möglicherweise nicht.
2.
Verschiedene Cutoff-Dates
ChatGPT 4 hat Daten bis April 2023, Claude bis Anfang 2024. Neuere Marken haben bei Claude bessere Chancen.
3.
Algorithmen & Bias
Jedes Modell hat eingebaute Präferenzen – OpenAI priorisiert Sicherheit, Anthropic Genauigkeit, Google Faktentreue.
4.
Real-time vs. Static Knowledge
Perplexity sucht live, ChatGPT nutzt nur Trainingsdaten. Das führt zu völlig anderen Empfehlungen.

Ein Praxis-Beispiel: CRM-Software

Nehmen wir die Frage: "Welches CRM sollte ich für ein 50-Personen-Team nutzen?"

ChatGPT antwortet:

"Beliebte Optionen sind:

Salesforce (Enterprise-Standard)
HubSpot (Marketing + Sales)
Pipedrive (Sales-fokussiert)

→ Fokus auf bekannte, etablierte Marken

Claude antwortet:

"Für 50 Personen empfehle ich:

Attio (moderne UI, API-first)
Folk (collaborative CRM)
Close (für Sales-Teams)

→ Neuer, developer-friendly, weniger mainstream

Perplexity antwortet:

"Basierend auf aktuellen Reviews (2024):

Salesforce (4.4★ auf G2)
Zoho CRM (4.3★ auf Capterra)
HubSpot (4.5★ auf G2)

→ Datengetrieben, mit Quellen, review-basiert

Point of Truth: Drei völlig unterschiedliche Empfehlungen. Wenn deine Marke nur bei ChatGPT sichtbar ist, verlierst du Claude- und Perplexity-Nutzer.

Wie du AI Recommendation Tracking nutzt

Mit art8 kannst du tracken, bei welchen KI-Assistenten deine Marke empfohlen wird – und wo nicht.

Das hilft dir:

→
Lücken zu identifizieren
"Wir sind bei ChatGPT gut, aber Claude kennt uns nicht"
→
Ressourcen zu priorisieren
"Perplexity-Nutzer sind unsere Zielgruppe – wir müssen dort sichtbar werden"
→
Strategien anzupassen
"Claude bevorzugt Developer-Content – wir brauchen mehr technische Docs"
→
Trends zu erkennen
"Gemini gewinnt an Relevanz – wir sollten Google-Optimierung verstärken"

Welches KI-Modell ist am wichtigsten?

Die Antwort hängt von deiner Zielgruppe ab:

B2B SaaS (Developer Tools)

→ Claude + ChatGPT (Developer bevorzugen beide)

Consumer Products

→ ChatGPT + Gemini (größte Reichweite)

News & Media

→ Perplexity (real-time search)

Local Services

→ Gemini (Google Maps Integration)

Idealerweise bist du über alle großen Modelle hinweg sichtbar. Mit art8 trackst du alle relevanten KI-Assistenten gleichzeitig.

So verbesserst du deine Sichtbarkeit pro Modell

Jedes KI-Modell hat eigene "Präferenzen". Hier ist, was du tun kannst:

Für ChatGPT:

•Viele Content-Pieces (Blogs, Case Studies, FAQs)
•Social Proof (Reviews, Testimonials)
•Erwähnungen in großen Publikationen

Für Claude:

•Technische Dokumentation
•API-Docs und Developer Guides
•Präzise, faktische Produktbeschreibungen

Für Perplexity:

•Hohe Domain Authority (Backlinks)
•Aktuelle News-Präsenz
•Strukturierte Daten (Schema.org)

Für Gemini:

•Google My Business Optimierung
•YouTube-Content
•Google Reviews

Die Zukunft: Noch mehr KI-Modelle

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant. Neue Player kommen hinzu:

→Meta AI (Llama-basiert)
→Microsoft Copilot (in Windows, Office, Edge)
→SearchGPT (OpenAI's Search-Konkurrent)
→Spezialisierte Vertical-AI (z.B. für Healthcare, Legal)

Wer heute nur ChatGPT tracked, verliert morgen den Überblick über 80% der KI-Landschaft.

Point of Truth

AI Recommendation Tracking ist kein Nice-to-Have mehr – es ist essentiell.

Nur wer versteht, welche KI-Assistenten seine Marke empfehlen (und welche nicht), kann gezielt optimieren.

Tracke alle KI-Modelle gleichzeitig

Erkenne, welche KI-Assistenten deine Marke empfehlen – mit art8.

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