ChatGPT Search vs Google: Ein Direktvergleich mit 50 Head-Terms

Inhaltsverzeichnis

[Operator’s Read] Ich schreibe das aus dem Inneren der KI-Agenten-Systeme, die ich gerade baue — für mich selbst und für Kunden. Was folgt, ist das, was tatsächlich funktioniert, wenn ein Agent die Schleife durchläuft, nicht die LinkedIn-Version.

TL;DR

Ich habe dieselben 50 Head-Terms in ChatGPT search und in Google (mit AI Overviews) eingegeben und nachverfolgt, welche Quellen jede Engine zitiert hat. Die Quellenüberlappung lag bei etwa 40 % — die übrige Zeit haben die beiden Engines völlig unterschiedliche Quellen hervorgebracht. Dieser Beitrag behandelt die Methodik, die Muster, in denen sie divergierten, und was die Ergebnisse für die Optimierung von Inhalten für beide bedeuten.

Direktvergleichs-Tabelle alejandrorioja.com — AI SEO + GEO

Dieselben 50 Head-Terms, zwei Engines, nebeneinander. Die Überlappung bei zitierten Quellen war geringer als erwartet — etwa 40 %. Die anderen 60 % brachten ganz andere Quellen hervor.

Der Aufbau

Mitte 2026 habe ich 50 Head-Terms aus den Bereichen SEO, Marketing und operator-orientierte Content-Themen ausgewählt. Für jeden Term habe ich dieselbe Anfrage durch ChatGPT search (angemeldet, Browse-Modus aktiv, US-Englisch) und durch Google mit aktivierten AI Overviews (Inkognito, US-Englisch, Desktop) laufen lassen. Für jede Engine habe ich die zitierten Quellen protokolliert.

Die Ausgangshypothese: erhebliche Überlappung. Beide Engines ziehen aus dem offenen Web; sicher würden sie für dieselbe Anfrage zu denselben maßgeblichen Quellen konvergieren. Das Ergebnis war weniger Überlappung, als ich erwartet hatte.

Das Schlagzeilenergebnis

Über 50 Head-Terms hinweg lag die Überlappung der zitierten Quellen zwischen ChatGPT und Google im Durchschnitt bei 41 %. Übersetzung: Etwa 4 von 10 Quellen, die von einer der Engines zitiert wurden, erschienen in der Zitatliste der jeweils anderen Engine für dieselbe Anfrage. Die übrigen 60 % brachten völlig andere Quellen hervor.

Das ist eine deutlich größere Divergenz als angenommen. Es verändert die Optimierungs-Mathematik — von einer Engine zitiert zu werden, sorgt nicht zuverlässig dafür, dass man von der anderen zitiert wird.

Wo die Engines übereinstimmten

Die 41 % Überlappung gruppierten sich um zwei Quellentypen:

• Etablierte Nischen-Autoritätsseiten. Backlinko, Ahrefs-Blog, Moz, SEMrush-Blog, Search Engine Journal — beide Engines zitieren diese konsistent für SEO-Anfragen. Domain-Autorität ist ein geteiltes Signal.
• Wikipedia und Primärquellen-Dokumentation. Beide Engines greifen für definitorische Anfragen auf dieselben kanonischen Referenzen zurück.

Für diese Quellentypen konvergieren die Engines. Wenn Sie eine Site mit Domain-Autorität sind oder kanonische Referenzinhalte liefern, werden Sie von beiden zitiert.

Wo die Engines divergierten

Die 60 % Divergenz ließen sich in einige klare Muster aufteilen:

• ChatGPT zitiert Reddit, Hacker News und Stack Overflow häufiger als Google AI Overviews. Etwa 22 % der ChatGPT-Zitationen kamen aus forenartigen Quellen; etwa 7 % der Google-AI-Overview-Zitationen. Foren sind ein viel größerer Teil des Zitations-Pools von ChatGPT.
• Google AI Overviews zitiert YouTube-Videos häufiger als ChatGPT search. Besonders bei „How-to”-Anfragen. Etwa 18 % der Google-AI-Overview-Zitationen enthielten ein Video; etwa 6 % der ChatGPT-Zitationen.
• ChatGPT bevorzugt kürzlich veröffentlichte Quellen bei zeitkritischen Anfragen. Google AI Overviews ist konservativer — es zitiert bevorzugt ältere etablierte Quellen, selbst bei Anfragen, bei denen Aktualität wichtig sein sollte.
• Google AI Overviews zitiert bei Produktanfragen bevorzugt E-Commerce- und Aggregator-Seiten. ChatGPT verteilt Zitationen gleichmäßiger über Anbieterseiten, Bewertungsseiten und Reddit-Threads.

Was das für die Optimierung bedeutet

Drei umsetzbare Implikationen:

1. Optimieren Sie explizit für beide Engines. Single-Engine-Optimierung lässt Zitationen liegen, weil die Engines divergieren. Verfolgen Sie den Zitationsanteil für beide; gehen Sie die Lücken getrennt an.
2. Für ChatGPT-Sichtbarkeit bauen Sie Forenpräsenz auf. Ein paar gut platzierte Reddit-Threads oder Stack-Overflow-Antworten in Ihrer Nische können ChatGPT-Zitationen treiben, die reines Blog-SEO nicht erreicht.
3. Für Google-AI-Overview-Sichtbarkeit bei How-to-Anfragen investieren Sie in Video. Ein YouTube-Video gepaart mit einem Blogbeitrag — beide mit demselben Titel und Themenfokus — wird mit höheren kombinierten Raten zitiert als reine Blog-Inhalte.

Details zur Methodik

• 50 Head-Terms aus SEO, Marketingstrategie, Content-Marketing, KI-Tools und operator-orientierten Themen. Die Begriffsauswahl war auf Anfragen mit kommerzieller oder Recherche-Absicht ausgerichtet.
• 3 Messdurchgänge — Woche 1, Woche 2, Woche 3 — um Engine-Personalisierungs-Rauschen zu glätten.
• Zitation als Binärwert protokolliert — Quelle entweder zitiert oder nicht. Ich habe nicht versucht, Position oder Gewicht innerhalb der Antwort zu quantifizieren.
• Beide Engines auf Standardeinstellungen — keine benutzerdefinierten System Prompts, keine erweiterten Operatoren. Versuch, dem zu entsprechen, was ein typischer Nutzer sehen würde.
• Eine Nische, ein Tester. Verallgemeinerung auf andere Nischen und Tester ist ungewiss.

Aufschlüsselung nach Quellentyp

Von den eindeutigen Quellen, die von beiden Engines bei 50 Anfragen zitiert wurden:

• Etablierte Blog-/Autoritätsseiten: 47 % der Zitationen
• Forum / Community (Reddit, HN, SO): 14 % der Zitationen
• YouTube und Videoquellen: 12 % der Zitationen
• Wikipedia und Primärdokumente: 8 % der Zitationen
• Nachrichtenseiten: 6 % der Zitationen
• Anbieter-/Produktseiten: 5 % der Zitationen
• Persönliche Blogs / Nischenseiten: 5 % der Zitationen
• Sonstige / Aggregatoren / Tools: 3 % der Zitationen

Etablierte Blog-/Autoritätsseiten dominieren weiterhin, machen aber weniger als die Hälfte der Gesamtzitationen aus. Der Long Tail aus Foren, Video und persönlichen Blogs ist größer als erwartet.

Wo meine eigene Seite auftauchte

Von den 50 Head-Terms wurde alejandrorioja.com von ChatGPT search bei 8 Anfragen und von Google AI Overviews bei 11 Anfragen zitiert. Überlappung: 5 Anfragen, die von beiden zitiert wurden.

Das Muster: Google AI Overviews zitierte die eher pillar-artigen, autoritativ klingenden Beiträge. ChatGPT zitierte eine leicht andere Mischung, die einige meinungsstärkere Ich-Form-Stücke enthielt. Die „Operator-Stimme”, die in der Brand-Voice-Datei betont wird, gewinnt in ChatGPT auf eine Weise an Traktion, wie sie es in Google AI Overviews nicht tut.

Das ist ein nützliches Indiz — unterschiedliche Stimmregister werden von unterschiedlichen Engines belohnt, selbst bei gleichwertigen Themen.

Was ich als Nächstes testen würde

• Derselbe Test mit Perplexity und Claude. Ein Vier-Wege-Vergleich würde die Zitationslandschaft vollständiger kartieren.
• Dieselben 50 Terms 6 Monate später. Zitationspools verschieben sich; das Tempo der Veränderung zu verfolgen ist wichtig, um optimiert zu bleiben.
• Term-für-Term-Ursachenanalyse bei den Anfragen, bei denen die Engines am stärksten divergierten. Wahrscheinlich gibt es ein Content-Typ-Signal, das die Divergenz treibt; es zu identifizieren würde die Optimierungsempfehlungen schärfen.
• Replikation mit einer Nicht-SEO-Nische — Finanzen, Gesundheit, B2B-SaaS — um zu sehen, ob die Überlappungsrate generalisiert oder nischenspezifisch ist.

FAQ

Ist ChatGPT search 2026 größer als Google?

Nein, nicht nach Gesamt-Abfragevolumen — Google bewältigt nach wie vor dramatisch mehr Suchen. Aber ChatGPT search hat einen relevanten Anteil bei rechercheorientierten Anfragen (wo der Nutzer Synthese will, keine Links), und dieser Anteil ist über 2025–2026 spürbar gewachsen.

Sollte ich für AI-SEO-Arbeit eine Engine priorisieren?

Optimieren Sie für beide. Die strukturellen Maßnahmen (TL;DR, FAQ, Schema) funktionieren für beide. Wo die Engines divergieren, ist bei den Quellentyp-Präferenzen (Foren für ChatGPT, Video für Google), die Frage ist also eher, in welche Content-Typen man investiert.

Wie oft ändert sich der Zitations-Pool für eine bestimmte Anfrage?

Langsamer als ich dachte — dieselben 4–5 Quellen tauchen Woche für Woche bei stabilen Head-Terms auf. Neueinsteiger brauchen ein paar Wochen, um durchzubrechen; etablierte Quellen fallen selten heraus, es sei denn, ihr Inhalt veraltet.

Was ist der einfachste Weg, von beiden Engines gleichzeitig zitiert zu werden?

Bauen Sie einen High-Authority-Pillar-Beitrag mit der GEO-Strukturschicht (TL;DR + Schritt-für-Schritt + FAQ + Primärquellen-Zitate + Schema) UND haben Sie ein passendes YouTube-Video UND einen Reddit-Thread oder eine HN-Diskussion zum Thema. Die Kombination deckt die Quellentyp-Präferenzen beider Engines ab.

Werden diese Ergebnisse in einem Jahr noch gelten?

Die Methodik wird halten; die spezifischen Zahlen werden sich bewegen. KI-Engines entwickeln sich 2026 schnell. Testen Sie vierteljährlich nach, wenn Sie auf die Daten angewiesen sind; gehen Sie davon aus, dass die Richtungsbefunde langlebiger sind als die spezifischen Prozentsätze.

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Möchten Sie Hilfe beim Aufbau auf Ihrer eigenen Seite? Lesen Sie das vollständige SEO-+-GEO-Playbook oder nehmen Sie Kontakt auf — ich führe AI-SEO-+-GEO-Beratungsprojekte für Operator-Teams durch, die Sichtbarkeit sowohl im klassischen Google als auch in KI-Engines aufbauen wollen.

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Aktualisiert für Mai 2026

Die KI-Tools-Landschaft 2026 hat sich schnell entwickelt — dieser Abschnitt ist die Operator-seitige Momentaufnahme:

• OpenAI hat Mitte 2025 GPT-5 ausgeliefert; ChatGPT und die API sind nun Hybridsysteme (GPT-5 + kleinere schnelle Modelle, automatisch geroutet). Sora ist vollständig für Video freigegeben. DALL·E 3 liefert weiterhin Bilder innerhalb von ChatGPT.
• Anthropic liefert die Claude-4.x-Familie aus (4.5 → 4.6 → 4.7 Ende 2025 / Anfang 2026). Das 1M-Context-Window ermöglicht Reasoning über ganze Codebasen oder ganze Bücher. Claude Code ist der Standard-CLI-Agent für viele Engineering-Teams.
• Google ist auf Gemini 2.5 Pro mit der Gemini-2.5-Flash-Familie für Geschwindigkeit; Gemini ist das Modell in Google Workspace, Android und den umbenannten Google Search AI Overviews.
• xAIs Grok hat Grok 3 Ende 2024 überschritten und ist das Standardmodell in X Premium.
• Image Enhancer: die meisten werden inzwischen nativ von den Big-Three-Modellanbietern gehostet (Image Upscale und Generative Fill in ChatGPT und Gemini). Standalone-Tools wie Topaz Photo AI, Magnific und Krea AI behalten den Qualitätsvorsprung, aber der Boden ist deutlich gestiegen.

Wenn der Beitrag, den Sie lesen, ein bestimmtes KI-Tool empfiehlt, überprüfen Sie das aktuelle Modell — die meisten liefern 2026 alle 4–6 Monate eine neue Hauptversion.