68 Prozent aller Google-Suchen enden ohne Klick, meldet die eine Schlagzeile. „Zero-Clicks fallen auf 27,6 Prozent“, titelt die andere. Beide erschienen zur selben Studie. Beide klingen präzise. Wer daraus eine Budget-Entscheidung ableiten will, steht im Regen.
Genau in dieser Lage sind gerade viele B2B-Verantwortliche: Die KI-Suche verändert erkennbar, wie Interessenten recherchieren, und für jede Position liefert eine Studie die passende Zahl. Das liegt selten an schlechter Recherche. Die Studien messen Verschiedenes, und die Mess-Infrastruktur erfasst einen wachsenden Teil des Geschehens gar nicht mehr.
Dieser Beitrag zeigt, warum sich die Zahlen widersprechen, an welchen drei Stellen Ihre Messkette reißt und mit welchen vier Größen Sie Traffic-Wirkung und KI-Sichtbarkeit trotzdem verlässlich messen.
Direkt vorweg: Wer die eigene KI-Sichtbarkeit messen will, braucht vier klare Größen. Conversion-Qualität, Branded-Nachfrage, Zitierfähigkeit je System und die Diskrepanz zwischen Ranking und Zitat tragen die Steuerung. Wie Sie diese vier Werte in der eigenen Search Console und in den KI-Systemen selbst erheben, zeigt der letzte Abschnitt dieses Beitrags. Diese Messpraxis ist zugleich ein Baustein unseres Themenüberblicks zur KI-Sichtbarkeit.
Eine Studie, aber zwei verschiedene Erkenntnisse – und jetzt?
Im Juni 2026 veröffentlichte SparkToro mit Similarweb-Daten die aktuelle Zero-Click-Erhebung: 68,01 Prozent der US-Google-Suchen zwischen Januar und April 2026 endeten ohne Klick. Von 1.000 Suchen erreichen noch 276 Klicks das offene Web. 2024 waren es 374.
Die Fachpublikation Search Engine Roundtable verbreitete den Beitrag unter dem Titel „Google Zero Click Searches Fall To 27.6%“. Auf der Artikelseite selbst trägt die Überschrift noch den Zusatz „To Open Web“, im geteilten Titel fällt er weg. Die 27,6 Prozent stammen aus derselben Tabelle. Sie beziffern den Anteil der Klicks, der ins offene Web geht. Aus einer Erhebung wurden so zwei gegensätzliche Botschaften: Die Zero-Clicks steigen auf 68 Prozent, und die Zero-Clicks „fallen“ auf 27,6 Prozent. Die Messlücke beginnt nicht erst in der Methodik. Sie beginnt beim Lesen.
Vier Methoden, vier unterschiedliche Ergebnisse und Leser bleiben so „klug als wie“ zuvor
Auch dort, wo sauber gearbeitet wird, entstehen unvereinbare Ergebnisse. Vier Beispiele aus den vergangenen zwölf Monaten:
- SparkToro/Similarweb wertet Panel-Daten aus, nur USA: 68 Prozent Zero-Click, KI-Übersichten erscheinen bei mehr als jeder fünften Suche und drücken die Klickrate dann um rund 60 Prozent.
- Pew Research beobachtete das reale Browsing-Verhalten von 900 US-Erwachsenen über gut 68.000 Suchanfragen: Bei Suchen mit KI-Übersicht folgte in 8 Prozent der Fälle ein Klick auf ein Suchergebnis, ohne sie in 15 Prozent. Google wies die Methodik öffentlich als fehlerhaft zurück. Pew blieb bei den Zahlen.
- Ahrefs misst die Klickrate der bestplatzierten Seite bei Suchanfragen mit KI-Übersicht. Die berichteten Rückgänge liegen je nach Erhebungszeitpunkt zwischen rund einem Drittel und gut der Hälfte.
- Seer Interactive verfolgt eine Search-Console-Zeitreihe: minus 61 Prozent organische Klickrate bei betroffenen Suchanfragen. Dieselbe Quelle meldet zugleich, dass sich die Klickrate der KI-Übersichten selbst binnen zwei Monaten von 1,3 auf 2,4 Prozent fast verdoppelt hat.
Ein Panel, eine Verhaltensbeobachtung, ein CTR-Modell, eine Search-Console-Zeitreihe. Alle vier zeigen in dieselbe Richtung. Vergleichbar ist keine mit einer anderen, und der Plattformbetreiber bestreitet sie alle.
Wo die Messkette reißt
Der tiefere Grund für den Widerspruch liegt in der Infrastruktur. Drei Bruchstellen entscheiden darüber, was in Ihren Analytics überhaupt ankommt.
Erstens der Referrer: Klicks aus Googles AI Mode sortiert Google Analytics in den Kanal „Organic Search“, zusammen mit den klassischen Suchergebnissen. Getrennt sehen Sie sie dort nicht. Bei KI-Assistenten wie ChatGPT fehlt dagegen oft der Referrer. Der Analytics-Anbieter Clickport ordnete in einem Datenschnitt vom April 2026 Sessions der KI-Suche zu und fand bei 35,7 Prozent davon keinen Referrer, nur ein Quell-Tag verriet ihre Herkunft. Das sind Anbieterdaten, und ein zweiter Anbieter kam mit anderer Methode auf einen etwa doppelt so hohen Wert.
Zweitens die Search Console: Sie trennt Klicks aus KI-Übersichten nicht von klassischen organischen Klicks. Was Sie als „Google Organic“ berichten, enthält einen wachsenden, unbekannten KI-Anteil.
Drittens die Assistenten selbst: ChatGPT hängt Links aus seiner Suche den Quell-Tag utm_source=chatgpt.com an. Die Quellenverweise in den Antworten trugen ihn schon vor Juni 2025, seitdem trägt ihn auch die Liste weiterer Quellen. Fehlen Tag und Referrer, erfährt Google Analytics nicht, dass der Besuch aus ChatGPT kam: Es verbucht ihn als „Direct“, im selben Topf wie Lesezeichen und eingetippte Adressen, oder unter einer früheren Herkunft desselben Nutzers.
Was bleibt da von der Kommastellen-Präzision der Schlagzeilen? Wenig. Wer den eigenen „Traffic-Verlust durch KI“ exakt beziffert, beziffert eine Größe, die seine Messkette in Teilen gar nicht sehen kann.
KI-Sichtbarkeit ist keine einzelne Messgröße
Selbst die Gegenrechnung hat einen Haken. Wer sagt: „Dann messen wir eben KI-Sichtbarkeit“, misst fünf verschiedene Dinge. Der SEO-Experte Matthäus Michalik (Claneo) hat für ein eigenes Agenturprojekt 30 Tage lang ausgewertet, welche Domains die großen Systeme als Quellen ziehen. Seine Praxis-Auswertung: KI-Übersichten und AI Mode teilen 31,1 Prozent ihrer Quellen-Domains, das ähnlichste Paar im Set. ChatGPT und Gemini teilen 7,1 Prozent. Nach Zitier-Volumen gerechnet laufen zugleich je Systempaar 58 bis 93 Prozent der Zitate über Domains, die beide Systeme kennen. Michalik spricht von einem harten Kern von rund 100 Domains, die in allen fünf Systemen auftauchen.
Ein einzelner „AI-Visibility“-Wert verdeckt diese Struktur. Gemessen wird je System, sonst gar nicht.
Best Practice: Wie wir bei PR DESK messen
Wir wenden diese Kritik zuerst auf uns selbst an. In unserer Content Pipeline messen wir die KI-Sichtbarkeit von prdesk.de je Kanal getrennt, als eingefrorene Prüffragen mit dokumentierten Ziehungen. Wie eine solche Content Pipeline insgesamt aufgebaut ist, erklärt Was ist eine Content Pipeline? Die Ablesung vom 2. August hat uns dabei drei Dinge gelehrt, die in keiner Studien-Schlagzeile stehen:
- Dieselbe Frage, derselbe Tag, identische Parameter: einmal zwei Perplexity-Zitate, einmal null. Eine Einzelziehung kann das Ergebnis umkehren. Wir berichten deshalb Ziehungsreihen mit ausgewiesener Varianz und behandeln jede Punktmessung als Momentaufnahme.
- Ranking und Zitierfähigkeit laufen auseinander. Unser Beitrag auf Google-Position 5 holt 7 der 12 organischen Klicks des Zeitraums und wird von keinem KI-Kanal zitiert. Ein Beitrag auf Position 35 wird zitiert. Wer KI-Sichtbarkeit über Google-Positionen steuert, steuert am Ziel vorbei.
- Eine Null ist nicht immer eine Null. ChatGPT hat bei zwei unserer drei Prüffragen trotz Suchauftrag gar nicht gesucht. Diese Null sagt nichts über unsere Auffindbarkeit. Sie sagt, dass das System die Suche ausgelassen hat.
Meine Empfehlung: Fragen Sie vor jeder Budget-Entscheidung zuerst, wie eine Traffic-Zahl gemessen wurde. Diese eine Frage kostet Sie fünf Minuten. Und sie bewahrt Sie davor, Ihr Content-Budget auf eine Schlagzeile zu bauen, die ihre eigene Studie falsch wiedergibt.
Welche Kennzahlen bei KI-Sichtbarkeit zählen und welche Sie ignorieren können
Vier Kennzahlen (KPIs) zählen bei der KI-Sichtbarkeit, und alle vier erheben Sie selbst: Conversion-Qualität, Branded-Nachfrage, Zitierfähigkeit je KI-System und die Diskrepanz zwischen Ranking und Zitat. Getrost ignorieren können Sie vier andere: den einzelnen AI-Visibility-Wert, die exakte Traffic-Verlust-Zahl, die Google-Position als Steuergröße und die einzelne Nullmessung. Sie alle versprechen mehr, als sie messen.
Diese vier Kennzahlen sind zentral für die Steuerung:
- Conversion-Qualität vor Volumen. Wer KI-Besucher nur zählt, kann ihren Wert verfehlen, denn in einer Ahrefs-Auswertung von 2025 machten sie über 30 Tage 0,5 Prozent der Besucher aus und brachten 12,1 Prozent der Registrierungen, ein Einzelfall mit Eigendaten.
- Branded-Nachfrage, als indirekter Wert. Liest jemand Ihren Firmennamen in einer KI-Antwort und sucht später bei Google danach, sehen Sie diese Suche in der Search Console, auch wenn die KI-Antwort selbst keinen Besuch gebracht hat. Sehr seltene Suchanfragen blendet Google dort allerdings aus.
- Zitierfähigkeit je KI-System, als Ziehungsreihe. Jedes System wählt seine Quellen anders, und eine einzelne Ziehung kann das Ergebnis umkehren: Belastbar wird der Wert erst als Reihe mehrerer Ziehungen je System, mit ausgewiesener Varianz.
- Die Diskrepanz zwischen Ranking und Zitat. Sie zeigt, welche Beiträge Klicks bringen und welche die KI-Systeme als Quelle nutzen: In unserer eigenen Messung waren das verschiedene Seiten.
Die zweite Liste ist die unbequemere, weil ihre Zahlen so schön präzise aussehen:
- Ein einzelner AI-Visibility-Wert. Er fasst Systeme mit nur teilweise gemeinsamen Quellen zu einer Zahl zusammen und gleicht damit einem Thermometer, das den Mittelwert aus Sauna und Kühlschrank meldet.
- Die exakte Traffic-Verlust-Zahl durch KI. Sie beziffert eine Größe, die Ihre Messkette nicht sauber trennen kann: Die Search Console zählt Klicks aus KI-Übersichten und AI Mode mit den übrigen Klicks der Websuche zusammen.
- Die Google-Position als Steuergröße für KI-Sichtbarkeit. Für Ihren organischen Traffic bleibt sie wichtig, über Zitate in KI-Antworten sagt sie wenig, wie unser Beitrag auf Position 5 ohne ein einziges KI-Zitat zeigt.
- Eine einzelne Nullmessung. Eine Null kann auch heißen, dass das System gar nicht gesucht hat: ChatGPT ließ bei zwei unserer drei Prüffragen trotz Suchauftrag die Websuche aus.
Wie weit Google-Ranking und KI-Zitat auseinanderliegen, zeigt der Beitrag SEO vs. GEO: Warum „KI-Sichtbarkeit“ als Zielgröße trügt.
Das ist die zentrale Erkenntnis dieser Studiendurchsicht: Die eine wahre Traffic-Verlust-Zahl gibt es nicht, verlässliche Steuerung entsteht aus dem Zusammenspiel der vier oben genannten Messgrößen.
Die zwei Schlagzeilen vom Anfang bleiben übrigens beide wahr, als Lesarten derselben Tabelle. Verlässlich wird eine Zahl erst durch den Messweg dahinter. Wer seine eigene Messkette kennt, kann steuern.
Dieser Beitrag ist mit KI entstanden: Sie hat recherchiert und den ersten Entwurf geschrieben. An festen Gates wurden die Aussagen gegen ihre Quellen geprüft, über den fertigen Text habe ich entschieden. Im Oktober 2026 haben wir den Beitrag auf demselben Weg ergänzt und präzisiert: um den Abschnitt zu den Kennzahlen, einen aktualisierten Absatz zum Referrer und genauere Angaben zu Quell-Tags und Quellen-Überlappung.
Quellen: SparkToro/Similarweb-Studie, 08.06.2026 · Search Engine Roundtable, 10.06.2026 · Search Engine Land, 09.06.2026 · Pew Research Center, 22.07.2025 · Ahrefs-CTR-Studie, März 2025 · Seer-CTR-Daten via Search Engine Land · Ahrefs-Conversion-Analyse, Juni 2025 · Clickport-Attributionsdaten, April 2026 · Praxis-Auswertung Matthäus Michalik/Claneo, August 2026 · PR-DESK-GEO-Messprotokoll, Ablesung 2, 02.08.2026 (intern).
Diese Messpraxis ist ein Baustein des Themenüberblicks zur KI-Sichtbarkeit, der die einzelnen Beiträge zu einem Lesepfad zusammenführt.
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