ChatGPT dominiert KI-Referral-Traffic: Studie

Vor einem Jahr spekulierte die Branche noch, welche KI-Plattform die Entdeckung im Web dominieren würde. Perplexity galt als suchnative Herausforderin, Microsoft Copilot als Enterprise-Trojaner. Beide Wetten sind ausgefallen. Die dritte AI Traffic Study von Previsible analysiert 6,77 Millionen LLM-gestützte Sitzungen und zeigt eine klare Konsolidierung: Monatliche LLM-Sessions wuchsen um das 9,9-Fache und erreichten im Mai 2026 rund 644.478 Zugriffe. Davon entfallen 92,4 Prozent auf eine einzige Plattform.

Für SEO- und GEO-Teams bedeutet das: KI-Referral-Traffic ist kein Randphänomen mehr, sondern ein messbarer Kanal mit eigener Volatilität, eigenen Landingpage-Mustern und plattformspezifischen Prioritäten. Wer Sichtbarkeit in generativen Suchoberflächen plant, muss verstehen, wo Nutzer landen und welche Produktentscheidungen Traffic über Nacht halbieren können.

Das Plateau war eine Pause

Mitte 2025 wirkte KI-Traffic in einzelnen Branchen wie ein Plateau. Die Daten zeigen das Gegenteil. Sessions stiegen von 65.249 im November 2024 auf 396.278 im August 2025, fielen im November 2025 stark ab und erreichten im Februar 2026 mit 428.203 sowie im Mai 2026 mit 644.478 neue Höchstwerte.

Der November-Einbruch verdient Kontext: In einem Monat sanken die Sessions um 50 Prozent, fast ausschließlich weil ChatGPT-Referrals von 448.412 auf 213.345 fielen. Andere Plattformen blieben stabil. Ähnliche Effekte gab es bereits, als viele Websites die Hälfte ihres ChatGPT-Traffics verloren, weil das Modell verstärkt Wikipedia und Reddit bevorzugte. Bis Dezember erholten sich die Werte auf 442.609.

Die Lehre für Marketing- und SEO-Verantwortliche: Eine Produktentscheidung eines Anbieters kann KI-Traffic über Nacht halbieren. Roadmaps sollten Volatilität einkalkulieren, nicht nur Wachstum.

Konsolidierung statt Wettbewerb

Im Dezember 2025 hielt ChatGPT noch rund 84 Prozent Marktanteil, gefolgt von Perplexity mit 8,9 Prozent, Gemini mit 4,5 Prozent, Copilot mit 2,1 Prozent und Claude mit 0,6 Prozent. Sechs Monate später konzentriert sich das Feld stärker auf den Marktführer.

Über den gesamten Datensatz sendet ChatGPT 92,4 Prozent des messbaren LLM-Referral-Traffics und wuchs in 19 Monaten um das 12,8-Fache. Es ist die einzige Plattform, die Referral-Volumen in relevanter Größenordnung liefert. GEO-Strategien, die ChatGPT nicht priorisieren, optimieren oft auf eine Abstraktion.

Wichtig ist die Einordnung: Gemessen wird eigenständiger LLM-Referral-Traffic. KI-Entdeckung innerhalb von Google, einschließlich AI Overviews, dürfte mehr KI-Traffic erzeugen als alle Standalone-Plattformen zusammen, folgt aber einem anderen Messparadigma und ist hier ausgeschlossen.

Die Herausforderer tauschen Plätze

Die Überraschung liegt nicht an der Spitze, sondern darunter. Claude wuchs 64-fach von 133 Sessions im November 2024 auf 8.528 im Mai 2026 und überholte Perplexity erstmals im März 2026. Nach einem flachen Verlauf 2025 beschleunigte Claude in zwei Monaten um das Vierfache, als agentische Tools und Enterprise-Integrationen an Fahrt gewannen.

Gemini, Perplexity und Copilot

Gemini ist der stille Zweite: 3,2-faches Wachstum bei nahezu keiner Volatilität. Workspace- und Android-Integrationen lassen vermuten, dass Referral-Zahlen die reale Discovery-Reichweite unterschätzen. Perplexity erreichte im März 2025 mit 17.507 monatlichen Sessions einen Höhepunkt und fiel seitdem um 61 Prozent. Copilot brach von 8.651 Sessions im August 2025 auf 339 ein, ein Minus von 96 Prozent.

Beide sind für Traffic-Akquise kaum noch Wachstumswetten. Sie halten Nutzer stärker in eigenen Browsern, Agenten und Modi, in denen kein externer Referral nötig ist. Für technische Zielgruppen, Entwickler und Professional Services ist Claude-Sichtbarkeit inzwischen relevant, das Fenster für frühe Positionierung steht offen.

Wohin LLMs Nutzer senden

Der handlungsrelevanteste Befund ist nicht der Marktanteil, sondern die Landingpage-Verteilung. ChatGPT leitet 28,8 Prozent seines Traffics auf interne Suchergebnisseiten. Branchenübergreifend landen rund 25 Prozent des KI-Referral-Traffics auf interner Suche.

Das Modell vertraut der Domain, kann aber die passende Seite nicht sicher wählen, und schickt Nutzer zur internen Suche. Das Muster hält über Branchen und Zeiträume hinweg an und wirkt strukturell für Retrieval-Augmented Generation, nicht wie ein temporärer Effekt. Die interne Suche wird damit zur Akquisitionsfläche, nicht nur zur Navigation.

• SaaS: 34,6 Prozent der Sessions auf Suchseiten.
• Publisher: 54 Prozent auf News-Seiten, bei 0,11 Prozent Penetration gegenüber organischem Traffic.
• E-Commerce: Produktseiten mit bereits geformter Kaufabsicht.
• Bildung: 52 Prozent direkt auf Kursseiten.
• Gesundheit: 42,1 Prozent auf About-Seiten zur Quellenbewertung.
• Recht: Verteilung über Blog, About, Kontakt und Standortseiten.

Plattformen unterscheiden sich im Verhalten: ChatGPT und Gemini folgen Suchmustern mit Domain-Vertrauen und Seitenunsicherheit. Perplexity und Claude wählen gezielt Inhaltsseiten und bevorzugen Longform-Formate. Wer auf redaktionelle Inhalte setzt, sollte Perplexity und Claude überproportional berücksichtigen.

Handlungsempfehlungen für SEO-Teams

• ChatGPT zuerst optimieren und andere Plattformen ergänzen, sobald Volumen es rechtfertigt.
• Claude beobachten und früh positionieren, weil frühe Sichtbarkeit sich verstärkt.
• Produktseiten als KI-Einstiegspunkte behandeln; strukturierte Produktdaten sind Pflicht.
• Preise maschinenlesbar bereitstellen statt nur Kontaktformulare für Preise.
• Interne Suche priorisieren und als Conversion-Hebel ausbauen.
• KI-Traffic nach Seitentyp statt nur siteweit messen.

Die Datenbasis umfasst 166 GA4-Properties von November 2024 bis Mai 2026 in SaaS, E-Commerce, Finanzen, Recht, Gesundheit, Versicherung, Bildung, Publishing und Ticketing. Alle Properties sind über das gesamte 19-Monats-Fenster vorhanden, sodass Trends Verhaltensänderungen widerspiegeln und nicht Sample-Erweiterung.