GEO trifft nicht alle Geschäftsmodelle gleich: Wer strukturell profitiert, wer verliert

Ob eine KI-Empfehlung einem Unternehmen nützt oder schadet, hängt stark davon ab, wie das eigene Geschäftsmodell funktioniert. Hersteller profitieren von einer positiven Empfehlung im Chat unabhängig davon, wo am Ende gekauft wird – im eigenen Shop, bei einem Händler oder im Ladengeschäft. Die Empfehlung wirkt, ohne dass dafür ein Klick nötig wäre. Ähnlich sieht es bei komplexen, beratungsintensiven Produkten aus, gerade im B2B-Bereich: Chat-Systeme helfen Nutzern, ein Problem zu verstehen und Anbieter einzugrenzen – wer hier genannt wird, ist im Relevant Set, bevor die klassische Recherche überhaupt beginnt. Auch lokale Anbieter profitieren häufig, wenn die KI-Antwort direkt in einen Besuch oder eine Anfrage mündet.

Strukturell anders sieht es für werbefinanzierte Publisher aus: Ihr Erlösmodell braucht Seitenaufrufe – ein System, das Antworten gibt statt Klicks zu verteilen, kann dieses Modell nicht bedienen, egal wie „sichtbar“ der Publisher in den Antworten selbst ist. Noch deutlicher – aber umstrittener – zeigt sich das Problem bei Affiliate-Modellen. Wie stark die Conversion-Rate von ChatGPT-Traffic abweicht, hängt stark davon ab, welche Studie man zurate zieht: Maximilian Kaiser (Universität Hamburg) und Christian Schulze (Frankfurt School of Finance & Management) fanden in einer Studie über 973 E-Commerce-Shops mit 20 Mrd. $ Umsatz (Aug. 2024–Jul. 2025) eine um 86 % niedrigere Conversion-Rate von ChatGPT-Referrals gegenüber Affiliate-Traffic und eine um 13 % niedrigere gegenüber organischer Suche. Visibility Labs kam bei 94 E-Commerce-Marken (2025) zum genau gegenteiligen Ergebnis: ChatGPT konvertierte 31 % besser als nicht-markenbezogene organische Suche. Und Amsive fand in einer dritten Untersuchung über 54 Websites gar keinen signifikanten Unterschied. Similarweb kam in seinem „Global State of Ecommerce 2025“-Report (September 2025, Datenzeitraum Juli 2024–Juni 2025) zu einem noch deutlicheren Bild: ChatGPT-Traffic konvertierte mit 11,4 % mehr als doppelt so gut wie organische Suche (5,3 %).

Adobe Digital Insights liefert mit einer anderen Kennzahl ein ähnlich positives Bild: KI-Traffic konvertierte im März 2026 42 % besser als Nicht-KI-Traffic, bei 48 % längerer Verweildauer und 37 % mehr Umsatz pro Besuch. Einschränkend: Adobe verkauft mit „LLM Optimizer“ gleichzeitig ein Produkt, das genau die hier beschriebenen Probleme lösen soll – ein Interessenkonflikt, den man bei der Einordnung mitdenken sollte.

Ob KI-Traffic besser oder schlechter konvertiert, ist angesichts dieser widersprüchlichen Befunde letztlich zweitrangig: Auch die beste Conversion-Rate rettet kein Klickmodell, wenn die Klickmenge wegbricht – und beim winzigen Traffic-Anteil sind sich alle Studien einig.

Ein dritter Verlierer-Typ sind austauschbare Händler ohne eigene Markenpositionierung: Wer keine erkennbare Reputation als guter Händler aufgebaut hat, ist in einer KI-Empfehlung beliebig ersetzbar – vor allem, wenn Chat-Systeme künftig Einkäufe direkt abwickeln. Dann bleibt vom Händler im schlechtesten Fall nur noch die Logistik übrig.

Für D2C-Marken (Direct-to-Consumer, also Anbieter, die direkt an Endkunden verkaufen statt über Händler) gilt eine wichtige Einschränkung: Wer auf den Verkauf im eigenen Shop angewiesen ist, dem ist der Kaufort eben nicht ganz egal – ein Kauf über Dritte kostet Marge und Kundendaten, selbst wenn die KI-Empfehlung positiv ausfällt.

Die Traffic-Verschiebung, die diesem Insight zugrunde liegt, ist dieselbe wie im Insight „Deutschland hat die niedrigste Zero-Click-Rate“ beschrieben – dort auf Länder- und Kategorie-Ebene, hier heruntergebrochen auf einzelne Geschäftsmodelle: Wie stark ein Unternehmen betroffen ist, hängt nicht vom Zufall ab, sondern von einer erkennbaren Struktur.

Wer aus dieser Geschäftsmodell-Analyse die logische Folgefrage stellt – wer GEO im eigenen Unternehmen eigentlich verantworten sollte –, landet bei einem Befund aus einem weiteren rethink-Insight: Eine Umfrage zeigt, dass „niemand“ die häufigste Antwort auf genau diese Frage ist.