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.
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: Googles AI Mode übergibt beim Klick technisch bewusst keine Herkunftsinformation. Dieser Traffic landet in jeder klientenseitigen Analyse als „Direct“. Der Analytics-Anbieter Clickport bezifferte den Anteil des KI-Traffics ohne Referrer im April 2026 auf 35,7 Prozent seiner ausgewerteten Sessions. Anbieterdaten, aber die Richtung deckt sich mit dem, was Analysten seit Monaten beschreiben.
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 markiert seit Juni 2025 einen Teil seiner Links mit einem Herkunfts-Parameter. Links aus der App und aus dem Fließtext der Antworten bleiben überwiegend unmarkiert.
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 läuft zugleich der Großteil über einen harten Kern von rund 100 Domains, die alle Systeme kennen.
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. 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.
So sollte die Messung ablaufen, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten
Aus alldem folgt kein Messverzicht. Vier Größen tragen, gerade für B2B-Anbieter mit erklärungsbedürftigem Angebot:
- Conversion-Qualität vor Volumen. Ahrefs legte die eigenen Zahlen offen: Besucher aus KI-Systemen machten 0,5 Prozent des Traffics aus und brachten 12,1 Prozent der Registrierungen. Ein Einzelfall mit Eigendaten, aber die Tendenz bestätigen weitere Auswertungen.
- Branded-Nachfrage. Wer in KI-Antworten vorkommt, wird anschließend namentlich gesucht. Diese Suchen sehen Sie in der Search Console, sauber messbar.
- KI-Zitierfähigkeit als Ziehungsreihe, je System einzeln erhoben, mit Varianz-Ausweis.
- Die Diskrepanz zwischen Ranking und Zitat im eigenen Bestand. Sie zeigt, welche Inhalte Traffic tragen und welche Autorität.
Das ist die zentrale Erkenntnis dieser Studiendurchsicht: Die eine wahre Traffic-Verlust-Zahl gibt es nicht, verlässliche Steuerung entsteht aus dem Zusammenspiel dieser vier 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.
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).
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