TLDR: Stellt man ChatGPT, Gemini, Perplexity und Googles KI-Übersichten dieselbe Frage, tauchen nur knapp 4 Prozent der zitierten Websites bei allen vier auf. Der Grund liegt im Unterbau: Jede Maschine liest aus einem anderen Index, und OpenAI baut seinen eigenen, um nicht von Google und Microsoft abhängig zu sein. Die Antworten unterscheiden sich weniger in der Grundaussage als in den Belegen und in den genannten Anbietern. Wer mit KI recherchiert und entscheidet, wählt mit dem Werkzeug also auch die Quellenbasis, meist ohne es zu wissen.
Eine Frage, vier Maschinen, wenig Übereinstimmung
Wer eine Frage an Google stellt, bekommt seit zwanzig Jahren eine Liste. Wer dieselbe Frage heute an ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity stellt, bekommt einen fertigen Text mit ein paar Quellen. Das fühlt sich an wie Suchen. Es ist aber eine andere Tätigkeit. Eine Maschine hat ausgewählt, gelesen, gewichtet und formuliert, bevor wir die Antwort sehen.
Lässt man mehrere Maschinen dieselbe Frage beantworten, wird sichtbar, wie unterschiedlich diese Auswahl ausfällt. Eine Auswertung von 161'286 Prompts aus Mai und Juni 2026 verglich die zitierten Websites von ChatGPT, Gemini, Perplexity und Googles KI-Übersichten. Nur 3.8 Prozent der Domains wurden von allen vier genannt, 72 bis 73 Prozent nur von einer einzigen Maschine. Selbst das ähnlichste Paar teilte weniger als ein Viertel seiner Quellen. Eine zweite Auswertung über 22.7 Millionen Zitationen aus dem ersten Halbjahr 2026 kam auf dasselbe Bild: Knapp 80 Prozent der zitierten Websites erschienen pro Frage nur bei einer von fünf Maschinen. ChatGPT lag dabei am weitesten von allen anderen entfernt.
Unterschiedliche Quellen bedeuten aber nicht automatisch unterschiedliche Aussagen. In derselben Auswertung landeten zwei Maschinen in 6.8 Prozent der Fälle auf derselben Seite, aber in 30.3 Prozent auf derselben genannten Firma. Die Maschinen kommen also öfter zu ähnlichen Schlüssen als zu denselben Belegen. Die Wirklichkeiten unterscheiden sich weniger im Kern als an den Rändern: welche Anbieter genannt werden, welche Fakten Gewicht bekommen, welche Stimmen fehlen. Für ein Unternehmen, das auf eine Shortlist will, und für einen Menschen, der eine Entscheidung trifft, liegen genau dort die Konsequenzen.
Die wichtigsten Punkte
Auf dieselbe Frage zitieren ChatGPT, Gemini, Perplexity und Googles KI-Übersichten überwiegend unterschiedliche Websites. Nur 3.8 Prozent der Domains erscheinen bei allen vier.
Die Maschinen stimmen häufiger bei genannten Firmen überein als bei konkreten Seiten. Die Unterschiede liegen vor allem in den Belegen und in der Auswahl der Anbieter.
Ursache ist die Architektur: Google, Bing, OpenAI, Perplexity und Brave betreiben unterschiedliche Indizes, und die Assistenten greifen auf unterschiedliche davon zu.
OpenAI baut einen eigenen Index, weil Google den Zugang verweigerte und weil Abhängigkeit beim Kernprodukt Kosten, Verfügbarkeit und Kontrolle gefährdet.
Auch innerhalb eines Werkzeugs entscheiden Abo, Modus und Zeitpunkt, aus welchen Quellen eine Antwort gebaut wird.
Maschinen übersetzen Fragen in eigene Suchbegriffe, oft auf Englisch, und arbeiten meist mit kurzen, zwischengespeicherten Textausschnitten.
Für Unternehmen heisst das: Sichtbarkeit pro Maschine messen, Crawler einzeln freigeben und Kernaussagen an den Seitenanfang stellen.
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Jede Maschine kauft in einem anderen Lager ein
Ein Sprachmodell kennt nur, was es im Training gelernt hat. Für aktuelle Antworten braucht es Zugang zum Web, und jeder Anbieter organisiert diesen Zugang anders. Vereinfacht gesagt kauft jede Maschine in einem anderen Lager ein:
Gemini und Googles KI-Übersichten greifen auf den Google-Index zu, den grössten des Webs.
Microsoft Copilot stützt sich auf Bing. Microsoft verkauft diese Infrastruktur inzwischen unter dem Namen Web IQ und gibt an, damit auch ChatGPT bei bestimmten Antworten zu versorgen.
ChatGPT baut einen eigenen Index auf, intern “labrador” genannt, und ergänzt ihn mit Google-Ergebnissen, die über einen externen Dienstleister abgegriffen werden.
Perplexity betreibt mit PerplexityBot einen eigenen Crawler, der den eigenen Suchindex füllt.
Claude stützte sich seit 2025 nach mehreren Indizien auf Brave Search, das Anthropic als Unterauftragnehmer für die Websuche führt. Eine Messung vom Oktober 2026 deutet darauf hin, dass die Standardsuche seit Anfang Oktober aus einem anderen Index liest. Standard- und erweiterter Suchmodus teilten in diesem Test nur 10 Prozent der zitierten Domains. Die Messung stammt von einem Tool-Anbieter, beruht auf einem Konto und einem Stichtag und ist von Anthropic nicht bestätigt.
Die Unterschiede zwischen den Antworten sind damit weder Zufall noch Fehler. Sie folgen aus der Architektur. Wer aus verschiedenen Lagern liest, sieht verschiedene Regale. Dazu kommen eigene Crawl-Rhythmen, eigene Zwischenspeicher und eigene Regeln, wie eine Frage in Suchbegriffe übersetzt wird. Eine KI-Antwort hängt damit von vier Dingen ab: der Frage, dem Index, dem Zeitpunkt und dem Modus.
Warum OpenAI ein eigenes Lager baut
Im April 2025 sagte Nick Turley, bei OpenAI verantwortlich für ChatGPT, im US-Kartellverfahren gegen Google aus. OpenAI habe mit seinem bisherigen Suchanbieter Probleme gehabt, deshalb bei Google um Zugang zur Suchtechnologie angefragt und eine Absage erhalten. Suche sei entscheidend für aktuelle und faktisch korrekte Antworten. Das Ziel, 80 Prozent der Anfragen mit eigener Suchtechnologie zu beantworten, sei noch Jahre entfernt.
Die Logik dahinter ist einfach. Wer für sein Kernprodukt den Index eines Konkurrenten braucht, ist dreifach abhängig: beim Preis, bei der Verfügbarkeit und bei der Frage, was überhaupt auffindbar ist. Ein eigener Index ist pro Anfrage günstiger, schneller und kontrollierbar. Wo er nicht reicht, etwa bei tagesaktuellen Ereignissen, greift das System weiter auf fremde Quellen zurück.
Die Messdaten zeigen, wie weit dieser Umbau ist. In 1'249 echten ChatGPT-Antworten aus dem Juli 2026 kamen in der Gratisversion 63.6 Prozent der Suchergebnisse aus dem eigenen Index. Im bezahlten Thinking-Modus stammten 74.6 Prozent aus Google. Im August bestätigte sich das Muster mit neuen Modi: Der neue Think-Knopf für Gratiskonten bezog 74.7 Prozent aus dem eigenen Index, das bezahlte Thinking 75.3 Prozent aus Google. Bei stabilen Wissensfragen lief die Gratisversion fast vollständig über den eigenen Index. Erst bei Live-Themen wie Sportresultaten ging rund die Hälfte an Google.
OpenAI ist mit dieser Strategie nicht allein. Perplexity vermarktet seinen Index als eigenes Produkt, Microsoft verkauft Bing als Grundlage für KI-Agenten, Google behält seinen Index für sich, und auch bei Claude deutet sich ein Wechsel an. Der Suchindex wird zur strategischen Infrastruktur der KI-Ära. Wer ihn kontrolliert, entscheidet, was eine Maschine überhaupt finden kann.
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Wie Maschinen suchen
Trotz verschiedener Lager folgen alle Systeme einem ähnlichen Ablauf. Zuerst übersetzt die Maschine die Frage in mehrere eigene Suchanfragen. Eine Analyse von 222'753 Gemini-Suchen aus 76'450 Gesprächen zeigt, wie stark diese Übersetzung eingreift: Bei Fragen in anderen Sprachen als Englisch enthielten 55 Prozent der Gesprächsschritte eine englische Suchanfrage. 37 Prozent der Anfragen ergänzten eine Jahreszahl, die niemand genannt hatte. Eine deutsche Frage kann also auf englischen Quellen beruhen.
Danach sammelt die Maschine Kandidaten. Von jeder Seite sieht sie meist nur Titel, Adresse und einen kurzen Ausschnitt. Bei ChatGPT ist dieser Ausschnitt im eigenen Index auf 202 Zeichen begrenzt, stammt vom Anfang der Seite und enthält in über 80 Prozent der Fälle die Hauptüberschrift. Neun von zehn ChatGPT-Antworten öffnen keine einzige Seite. Wird eine Seite doch geöffnet, wird sie in 74 Prozent der Fälle zitiert, eine bloss abgerufene nur in 7 Prozent.
Auch bei der Zitation zählt der Anfang. Bei Gemini beginnt ein Drittel der zitierten Textstellen im ersten Zehntel einer Seite, vier von fünf in der ersten Hälfte. Und nicht jede Suche wird offengelegt: Zwischen Mai und Oktober 2026 zeigte Gemini in 43 Prozent der Gespräche mit Google-Suche keine Quelle an. Dazu kommen Zwischenspeicher. ChatGPT frischt gespeicherte Kopien erst nach rund 30 Minuten auf und liefert sie teils über Monate aus. Wikipedia-Seiten wurden dort mit Kopien bedient, die bis zu zwei Monate alt waren.
Eine KI-Antwort beruht damit selten auf einer frisch gelesenen Seite. Sie beruht auf wenigen Zeilen, die irgendwann vorher gespeichert wurden.
Verschiedene Wirklichkeiten im selben Werkzeug
Die Unterschiede verlaufen nicht nur zwischen den Anbietern, sondern auch innerhalb eines Werkzeugs. Bei ChatGPT entscheidet das Abo mit, ob eine Antwort aus dem OpenAI-Index oder aus Google-Ergebnissen gebaut wird. Bei Claude teilten Standard- und erweiterter Modus in der erwähnten Messung nur jede zehnte zitierte Domain. Und selbst dieselbe Frage im selben Konto ist nicht stabil: Ein Drittel der wiederholten ChatGPT-Testfragen landete beim zweiten Durchlauf in einem anderen Suchkanal.
Zwei Kolleg:innen, die am selben Tag dieselbe Frage stellen, können also Antworten aus unterschiedlichen Quellenwelten erhalten. Keine der beiden sieht, aus welchem Lager ihre Antwort stammt.
Hat das Einfluss auf unser Leben?
Die Grössenordnung spricht dafür. Google verarbeitet rund 13.7 Milliarden Suchen pro Tag, ChatGPT kam im Juli 2025 auf rund 2.5 Milliarden Prompts täglich. Die grosse Nutzungsstudie von OpenAI und Harvard ordnet 24 Prozent der Nachrichten der Informationssuche zu, ein Jahr zuvor waren es 14 Prozent. Fast die Hälfte aller Nachrichten dient dazu, Rat, Einordnung oder Entscheidungshilfe zu bekommen. Gleichzeitig fliessen kaum Besucher:innen weiter: Über 76'000 Websites hinweg stammten knapp 40 Prozent der Besuche von Google und 0.21 Prozent von ChatGPT. Die Antwort wird gelesen, die Quelle selten besucht.
Daraus ergeben sich vier Verschiebungen. Die erste betrifft die Personalisierung. Früher formte ein Algorithmus unser Informationsangebot anhand unseres Verhaltens, die viel diskutierte Filterblase. Heute formt es die Infrastruktur: welches Werkzeug, welches Abo, welcher Modus. Man könnte von einer Infrastrukturblase sprechen. Sie ist schwerer zu erkennen, weil sie nicht von unserem Verhalten abhängt.
Früher war die Frage, was im Internet steht. Heute ist die Frage, welches Internet eine Maschine gelesen hat, bevor sie antwortet.
Die zweite betrifft die Sprache. Wenn eine Maschine eine deutsche Frage auf Englisch sucht, konkurrieren Schweizer oder deutsche Quellen mit englischem Material. Eine Frage zu einer regionalen Regelung oder einem lokalen Anbieter kann dann mit Belegen aus einem anderen Markt beantwortet werden.
Die dritte betrifft die Zeit. Was eine Maschine über ein Unternehmen, ein Produkt oder einen Preis weiss, kann Wochen alt sein, auch wenn die Antwort im Präsens formuliert ist.
Die vierte betrifft das Urteil. Bei einer Trefferliste mussten wir selbst wählen, welche Quelle wir öffnen. Bei einer KI-Antwort ist diese Wahl schon getroffen. Wir lagern damit nicht nur das Erinnern an Maschinen aus, sondern auch die Auswahl dessen, was wir überhaupt zu sehen bekommen. Was nie in der Antwort auftaucht, kann man auch nicht vermissen.
Für Unternehmen folgt daraus eine nüchterne Arbeitsliste. Sichtbarkeit in KI-Antworten ist keine einzelne Kennzahl, sondern eine pro Maschine. Die Crawler müssen einzeln geprüft werden, von OAI-SearchBot über Claude-SearchBot und PerplexityBot bis zu Googlebot und Bingbot. Seiten sollten ihre Kernaussage in den ersten Zeilen tragen. Und wer seine Sichtbarkeit misst, sollte die eigenen Kernfragen regelmässig in mehreren Werkzeugen und Modi testen. Für alle, die mit KI entscheiden, gilt eine einfache Regel: Bei wichtigen Fragen zwei Maschinen fragen und mindestens eine Quelle selbst öffnen.
Und darum bin ich nach wie vor überzeugt: Die Zukunft gehört nicht mehr dem Tippen und Klicken, sondern dem gemAInsamen arbeiten mit intelligenten Systemen.
Dazu gehört, zu wissen, aus welchem Internet eine Maschine liest, bevor wir ihrer Antwort vertrauen. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch
Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.
Quellen und weitere Informationen:
Anthropic. (2026). Subprocessors. Anthropic Trust Center. https://trust.anthropic.com/subprocessors
Chatterji, A., Cunningham, T., Deming, D. J., Hitzig, Z., Ong, C., Shan, C. Y., & Wadman, K. (2025). How people use ChatGPT (NBER Working Paper No. 34255). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w34255
Garg, S. (2026, 22. Juli). Do AI engines cite the same sources? We studied 161,286 prompts across 4 platforms. Writesonic. https://writesonic.com/blog/ai-citation-source-overlap-study
Godoy, J. (2025, 22. April). OpenAI would buy Google’s Chrome, exec testifies at trial. Reuters (via The Globe and Mail). https://www.theglobeandmail.com/business/article-openai-would-buy-googles-chrome-exec-testifies-at-trial
Microsoft. (2026). Grounding at scale: Engineering the retrieval system for the agentic web. Microsoft Command Line. https://commandline.microsoft.com/grounding-system-agentic-web-engineering-retrieval/
OpenAI. (o. D.). Overview of OpenAI crawlers. OpenAI Platform. https://platform.openai.com/docs/bots
OpenAI. (2026). Offline web search for ChatGPT workspaces. OpenAI Help Center. https://help.openai.com/en/articles/20001203-offline-web-search-for-chatgpt-workspaces [Quelle nicht unabhängig verifiziert]
Perplexity. (o. D.). Perplexity crawlers. https://docs.perplexity.ai/guides/bots [Quelle nicht unabhängig verifiziert]
RESONEO. (2026a). What ChatGPT pulls, what it shows, what it cites (Studie Juli 2026, Update August 2026). https://think.resoneo.com/chatgpt-retrieval/
RESONEO. (2026b). How Gemini searches and chooses its citations. https://think.resoneo.com/gemini-convo/
Slingerland, C., & Swarnkar, T. (2026, 20. Oktober). Claude changed its search index, and told no one. So we measured it. Writesonic. https://writesonic.com/blog/claude-new-search-index
Stox, P. (2026, 11. Februar). ChatGPT has 12% of Google’s search volume but Google sends 190x more traffic to websites. Ahrefs Blog. https://ahrefs.com/blog/chatgpt-has-12-percent-of-googles-search-volume/
Wiggers, K. (2025, 21. März). Anthropic appears to be using Brave to power web search for its Claude chatbot. TechCrunch. https://techcrunch.com/2025/03/21/anthropic-appears-to-be-using-brave-to-power-web-searches-for-its-claude-chatbot/
Zaman, K. (2026, 29. Juli). 89% of what ChatGPT cites, Perplexity never touches. Wellows. https://wellows.com/research/ai-citation-overlap-study/
