Instagram Verifizierung: So bekommst du den blauen Haken

Social Media Monitoring hilft Unternehmen, Markenerwähnungen, Trends und Kundenmeinungen in Echtzeit zu verfolgen. Dadurch lassen sich Chancen und Risiken frühzeitig erkennen und datenbasierte Entscheidungen treffen.

Es ist bereits fester Bestandteil vieler Social Media Strategien: Laut Meltwaters „Global State of Social Media 2026“ Report nutzen 52,5 % der befragten Unternehmen Social Listening bereits aktiv. Weitere 13,6 % planen den Einsatz für 2026. Gleichzeitig geben 26,4 % an, Social Listening aktuell noch nicht zu nutzen.

Die Zahlen zeigen: Social Media Monitoring und Social Listening entwickeln sich zunehmend von optionalen Analysefunktionen zu festen Bestandteilen moderner Marketing- und Kommunikationsarbeit.

Der wichtigste Unterschied: Social Media Monitoring sammelt Daten, Social Listening Tools liefern daraus dank ihrer Social Analytics Funktionen strategische Insights. Monitoring zeigt, was gesagt wird, Listening erklärt, warum es passiert und welche Maßnahmen sich daraus ableiten lassen.

In unserem ausführlichen Social Listening Guide erfährst du mehr dazu. Außerdem lohnt es sich, einen Blick auf die besten Social Listening Tools und Social Media Analytics Tools auf dem Markt zu werfen.


Was sind die besten Social Media Monitoring Tools 2026?

Welche guten Social Media Monitoring Beispiele gibt es im Jahr 2026?

Häufig gestellte Fragen zu Social Media Monitoring Tools 2026

Was sind die besten Social Media Monitoring Tools 2026?

Meltwater eignet sich für Unternehmen, die Social Media Monitoring, Social Listening, Influencer Marketing und Reporting auf einer Plattform bündeln möchten. Die Lösung unterstützt Marketing- und Kommunikationsteams bei Trenderkennung, Wettbewerbsbeobachtung und Krisenmanagement.

Product Overview: Social Media Monitoring + DE subtitles

Meltwater bietet umfangreiche Reporting- und Exportfunktionen für die Erfolgsmessung von Social Media Aktivitäten. Beiträge können gefiltert, analysiert und über Dashboards oder Reports exportiert werden.

Tipp: Kostenlose Social Media Reporting Vorlage herunterladen.

Das erweiterte Social Listening Interface bietet unbegrenzte Suchanfragen und überwacht täglich über 200 Milliarden Gespräche. So gewinnen Marken wertvolle Einblicke in das Sentiment, in Trends und in die Bedürfnisse ihrer Zielgruppen und können diese Insights direkt in ihre Content-Strategie einfließen lassen.

Was sind die wichtigsten Funktionen der Meltwater Social Media Monitoring Plattform?

Analyse von Themen- und Unterhaltungstrends

Wettbewerbsbeobachtung und Marktbeobachtung

Benchmarking von Marken, Keywords oder komplexe Suchanfragen

Einblicke in Zielgruppen- und Verhaltensanalysen

Optimierung der Content-Marketing-Strategie

Krisenmanagement, Sicherheit & Compliance

Unbegrenzte Dashboards und individualisierbare Reports

Welche Netzwerke & Quellen deckt die Meltwater Social Media Monitoring Plattform ab?

Twitter (vollständiges Archiv, keine 10 % Sample-Daten)

Jetzt eine kostenlose Demo der Meltwater Social Media Monitoring Plattform vereinbaren

Brandwatch eignet sich für Unternehmen, die tiefgehende Analysen zu Markenwahrnehmung, Zielgruppen und Sentiment benötigen. Die Plattform kombiniert Social Media Monitoring mit umfangreichen Analyse- und Dashboard-Funktionen.

Präzises Social Media Tracking über alle wichtigen Kanäle hinweg

Echtzeit-Beobachtung von Erwähnungen, Trends und Themen

Identifizierung von Markenbotschaft, die beim Zielpublikum Anklang finden

Erstellung benutzerdefinierter Dashboards und Ansichten

Analyse von Tone of Voice, Emotionen und Sentiment

Einblicke in demografische Daten und Zielgruppenverhalten

Untersuchung relevanter Trends, Themen und Erwähnungen

Identifizierung einflussreicher Influencer für gezielte Outreach-Strategien

Was sind die wichtigsten Funktionen von Brandwatch?

Brandwatch kombiniert präzises Monitoring mit tiefgehenden Analysen, um Marken ein vollständiges Bild ihrer Social Media Performance und Marktchancen zu liefern.

Tipp: Entdecke weitere Brandwatch Alternativen und die beste Brand Management Software auf dem Markt.

Talkwalker ist seit 2024 in die Hootsuite-Plattform integriert und bildet dort die Grundlage für das erweiterte Social Listening. Die Technologie richtet sich an größere Marken und Agenturen, die tiefgehende Analysen zu Konsumentensentiment, Reputationsmanagement und Wettbewerbs-Benchmarking benötigen.

Echtzeit-Social Media Monitoring über alle relevanten Kanäle

Alerts und Benachrichtigungen bei wichtigen Erwähnungen oder Trends

KI-gestützte Sentiment-Analyse und Trend-Erkennung

Tipp: Erfahre mehr über das Thema Trenderkennung/Trendspotting.

Unterstützung bei Content- und Kampagnenplanung durch Trend-Analysen

Die 23 besten Social Media Monitoring Tools 2026

KI-Suche ist zu einem neuen Gradmesser für die Reputation geworden 

LinkedIn dominiert Technologie, Unternehmensdienstleistungen, FinTech und Marketing

Die Formel für KI-zitierfähige Inhalte ist reproduzierbar

Externe Quellen und nutzergenerierte Inhalte sind im Vorteil

Expertise in Textform bildet das Rückgrat 

Aktuelle Originalbeiträge schaffen mehr Chancen

Dein praktischer LinkedIn-Leitfaden für mehr Sichtbarkeit

Das Ziel der AI Visibility von Marken: Werdet zur Antwort

KI verändert die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden. Unsere neue Studie in Zusammenarbeit mit LinkedIn zeigt genau, wie Marken in den entscheidenden Antworten sichtbar werden (und wie nicht). In diesem Beitrag haben wir die wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst – für einen tieferen Einblick kannst du gerne den vollständigen Report „Der Einfluss von LinkedIn-Inhalten auf KI-Erwähnungen“ herunterladen.

KI revolutioniert die Suche im Internet. Anstatt durch eine Liste von Links zu scrollen, erhalten Nutzer heute zusammengefasste, vollständig ausformulierte Antworten – umgehend generiert von Modellen, die über vertrauenswürdige Quellen und relevante Informationen entscheiden.

Für Marketingverantwortliche hat dies weitreichende Konsequenzen: Sichtbarkeit wird nicht mehr allein durch das Suchmaschinenranking, sondern durch die Präsenz in den Antworten selbst bestimmt.

LinkedIn ist eine führende Citation-Quelle in der KI-Suche

YouTube ist mit 1,52 % die meistzitierte Quelle in unserer Analyse, gefolgt von LinkedIn mit 0,53 % der Citations. Auf den weiteren Plätzen folgen Reddit (0,44 %), Capterra (0,38 %), Medium (0,21 %).

Der Citation-Anteil gibt an, wie oft eine Marke, eine Website oder eine Quelle in KI-generierten Antworten im Vergleich zu Mitbewerbern innerhalb eines bestimmten Themas oder einer bestimmten Suchanfrage genannt wird. Aufgrund der Millionen von Prompts und der Vielzahl unterschiedlicher Quellen, auf die KI verweist, können selbst die meistzitierten Websites einen scheinbar geringen Citation-Anteil aufweisen. 

Sind die Experten eures Unternehmens in den LinkedIn-Diskussionen rund um euer Themengebiet nicht präsent, lernen KI-Tools stattdessen von euren Mitbewerbern, Kunden, Analysten oder unabhängigen Autoren. 

Unsere Studie zeigt, dass LinkedIn bei beruflichen, technischen und entscheidungsrelevanten Fragen besonders erfolgreich ist.

In B2B-Suchanfragen rangiert LinkedIn in wichtigen Branchen wie Technologie & SaaS, Beratung und Unternehmensdienstleistungen, Finanzdienstleistungen & Fintech, Marketing & Werbung sowie HR & Personalentwicklung unter den fünf am häufigsten genannten Quellen.

LinkedIn zählt mehr als 1,3 Milliarden Mitglieder, darunter Führungskräfte, Analysten, Recruiter, Berater, Technologieexperten und Fachspezialisten, die aus erster Hand Einblicke in eure Branche geben. Das macht die Plattform zu einer wertvollen Quelle für KI-Systeme, die nach Expertenwissen suchen. 

LinkedIn gehört in 14 Business-Kategorien zu den fünf am häufigsten zitierten Domains in KI-generierten Antworten.

<table class="table-primary">

  <thead>

    <tr>

      <th>Kategorie</th>

      <th>Platz</th>

      <th>Kategorie</th>

      <th>Platz</th>

    </tr>

  </thead>

  <tbody>

    <tr>

      <td>KI &amp; Data Science</td>

      <td>#1</td>

      <td>HR &amp; Personalentwicklung</td>

      <td>#3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Marketing &amp; Werbung</td>

      <td>#1</td>

      <td>Recht &amp; Compliance</td>

      <td>#3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Leadership &amp; Strategie</td>

      <td>#2</td>

      <td>Technologie &amp; SaaS</td>

      <td>#3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Vertrieb &amp; Umsatz</td>

      <td>#2</td>

      <td>E-Commerce &amp; Einzelhandel</td>

      <td>#3</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Lieferkette &amp; Logistik</td>

      <td>#2</td>

      <td>Immobilien</td>

      <td>#4</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Beratung &amp; Dienstleistungen</td>

      <td>#2</td>

      <td>Gesundheitswesen &amp; Life Sciences</td>

      <td>#4</td>

    </tr>

    <tr>

      <td>Finanzdienstleistungen &amp; Fintech</td>

      <td>#2</td>

      <td>Energie &amp; Nachhaltigkeit</td>

      <td>#5</td>

    </tr>

  </tbody>

</table>

Der Ausgangspunkt von AI Visibility-Strategien sollten die Fragen der Käufer sein, nicht die bevorzugten Kanäle des Marketings. LinkedIn ist in Antworten auf Fachfragen eine häufig zitierte Quelle. 

Über alle analysierten Modelle hinweg stammen 75 % der LinkedIn-Citations aus Inhalten einzelner Mitglieder, 25 % aus Unternehmensseiten. 

Das ist auch durchaus nachvollziehbar, denn die Metadaten von LinkedIn-Profilen enthalten Signale wie Titel, Unternehmen und Branche. Wenn glaubwürdige Personen über ihr eigenes Fachgebiet schreiben und diese Informationen mit konkreten Beispielen, Daten und spezifischen Details belegen, vermitteln diese Inhalte KI-Modellen die Gewissheit, dass die Quelle auf echtem Fachwissen beruht.

Obwohl die Inhalte einzelner Mitglieder tendenziell häufiger zitiert werden, ist ein ausgewogenes Verhältnis entscheidend. Gut gepflegte Unternehmensseiten und eine Gruppe engagierter Mitarbeiter, die regelmäßig hochwertige Inhalte veröffentlichen, sind für die Sichtbarkeit einer Marke in KI-gestützten Antworten Gold wert. 

Corporate Communications-Teams spielen bei der AI Visibility-Strategie einer Marke eine zentrale Rolle. Sie können interne Fachexperten, Führungskräfte, Anwender und Kundenteams dazu ermutigen, selbst Beiträge zu verfassen und sie dabei mit abgestimmten Botschaften und Best Practices unterstützen. 

Bei AI Visibility zählen nicht nur Beliebtheit und Reichweite. Du benötigst weder ein riesiges Publikum noch regelmäßig virale Inhalte. Die Modelle belohnen vielmehr Relevanz, Fachkompetenz und glaubwürdige, leicht verständliche Beiträge

Setze auf ein Team statt auf ein einzelnes Influencer-Programm. Die erfolgreichsten Strategien unterstützen zahlreiche glaubwürdige Mitarbeiter dabei, klare Themenfelder abzudecken und kontinuierlich Inhalte zu veröffentlichen. 

Die meistzitierten LinkedIn-Artikel folgen einer überraschend praxisorientierten Struktur. Sie enthalten Bullet Points (100 %), klare Überschriften (92 %), Namen von Entitäten (75 %), quantitative Daten (67 %), Vergleiche (50 %) und konkrete Entscheidungshilfen (33 %) – also genau die Struktur, die KI-Systeme besonders gut verarbeiten, zusammenfassen und zitieren können. 

Der ideale Artikel ist kein vager Thought-Leadership-Essay, sondern ein praxisnaher Kaufberater mit klarer Fragestellung, direkten Antworten, definierten Kriterien, priorisierten Optionen oder Beispielen, einem Abschnitt zur Entscheidungsfindung und FAQs. 

Betrachte LinkedIn-Artikel als Antworten auf Fragen, die von Nutzern gestellt werden. Platziere die Antwort möglichst am Anfang. Glieder den Text in Abschnitte. Nenne spezifische Tools, Unternehmen, Kategorien und Kriterien. Füge Zahlen hinzu. Erläuter explizit die Vor- und Nachteile.

Die erfolgreichsten Formate spiegeln die Art und Weise wider, wie Menschen KI-Tools um Unterstützung bitten.

Artikel mit „Beste X“-Auflistungen sind in 54 % der meistzitierten Inhalte vertreten

Ratgeber zur Entscheidungsfindung in 33 %

Informative Erklärungen und datengestützte Thought-Leadership-Artikel werden ebenfalls zitiert, reine Meinungsäußerungen hingegen seltener.

Das bedeutet nicht, dass jede Marke ausschließlich Artikel mit Bullet Points veröffentlichen muss. Es zeigt vielmehr, dass KI-Systeme Inhalte benötigen, die konkrete Entscheidungshilfen bieten, etwa zu Fragen wie: Welche Optionen eignen sich am besten? Wie wird ein Anbieter bewertet? Welche Kriterien sind entscheidend? Welche Risiken sind zu berücksichtigen? Wie unterscheiden sich verschiedene Ansätze?

Nutze Fachwissen, um Unterstützung bei Entscheidungsprozessen zu bieten. Je präziser eure Inhalte die Fragen potenzieller Kunden widerspiegeln, desto besser können KI-Systeme sie verarbeiten und nutzen. 

Ein Blick auf die allgemeine Citation-Landschaft zeigt, dass Plattformen für nutzergenerierte Inhalte (UGC) wie LinkedIn, Reddit und YouTube 47,5 % aller KI-Citations ausmachen. Bewertungsseiten erzielen 15,0 %, Unternehmenswebsites 18,7 %.

Unternehmenswebsites sind zwar wichtig, doch KI-Tools suchen oft nach unabhängigen Bewertungen, detaillierten Anwenderinformationen und praxisnahen Beispielen. LinkedIn vereint all diese Faktoren: berufliche Profile, nachweisbare Fachkompetenz und ausführliche, gut zitierfähige Inhalte.

Eure eigene Website ist nur ein Teil der Gleichung. Die größte Wirkung entsteht durch das Zusammenspiel von glaubwürdigen Quellen Dritter, LinkedIn-Expertise und Influencer-Programmen. 

Rich Media-Content oder Videos können zwar das Engagement erhöhen, doch die Sichtbarkeit in KI-Citations hängt stark von der sprachlichen Klarheit und dem Begleittext ab. KI-Systeme benötigen Wörter, Strukturen, Entitäten und Zahlen, die sich extrahieren und zitieren lassen. Welche LinkedIn-Inhaltsformate erzielen die meisten KI-Zitationen?

Dies unterstreicht, dass ausführliche Fachbeiträge in Textform in KI-Antwortmaschinen die besten Ergebnisse erzielen.

Der Produktionsaufwand sollte eure Experten nicht davon abhalten, Inhalte zu veröffentlichen. Ein prägnanter Textbeitrag oder ein gut strukturierter LinkedIn-Artikel kann für höhere AI Visibility sorgen als ein aufwendig produziertes Format mit geringem Informationsgehalt. 

Der Report zeigt, dass 72 % der von KI zitierten Inhalte selbst verfasst und keine Reposts waren. Gleichzeitig wurden 48 % der zitierten Inhalte innerhalb der letzten drei Monate veröffentlicht – ein klares Argument für Kontinuität und Aktualität. 

Die Wiederverwendung von Inhalten hat durchaus ihre Berechtigung, doch das bloße Reposten von Inhalten genügt nicht. Die besten AI Visibility-Strategien setzen auf Originalinhalte, die Fragen beantworten und in regelmäßigen Zeitabständen veröffentlicht werden. Entscheidend ist dabei die kontinuierliche Aktualisierung der Inhalte im Zuge der Weiterentwicklung von Kategorien, Tools und Fragestellungen.

Lege die Veröffentlichungsfrequenz pro Themenverantwortlichem fest. Ein sinnvoller Richtwert sind zwei bis drei Beiträge pro Woche und Expertin bzw. Experte, unterstützt durch konkrete inhaltliche Vorschläge und relevante Dateninputs.

Beginne mit einer Analyse der KI-Antwortlandschaft, um zu verstehen, welche Fragen potenzielle Käufer an KI-Systeme stellen. Identifiziere 25 bis 50 Prompts mit hoher Kaufabsicht, die für eure Kategorie relevant sind – darunter Suchanfragen wie „beste“, „vergleichen“, „wie wählt man“, „was ist“, „Preise“, „Risiken“ und „Implementierung“. Idealerweise umfasst das Tracking eine möglichst breite Palette an Prompt-Typen. GenAI Lens kann euch dabei unterstützen, diese Analyse zu skalieren und systematisch auszuwerten.

Weise anschließend die Themenverantwortung für die einzelnen Prompt-Cluster den jeweiligen Experten in deinem Unternehmen zu. Wähle dabei Personen aufgrund ihrer praktischen Erfahrung und nicht ausschließlich nach Seniorität oder Stellenbezeichnung aus. 

Erstelle Inhalte auf Basis konkreter Nachweise, damit KI-Systeme eure Erkenntnisse leichter erkennen und in Antworten einbeziehen können. Jedes Briefing sollte die Zielfrage klar definieren, eine direkte Antwort liefern sowie benannte Entitäten, Bewertungskriterien, Beispiele, Datenpunkte und eine empfohlene Artikelstruktur enthalten. 

Veröffentliche sowohl ausführliche Artikel als auch kürzere Beiträge, um eure Sichtbarkeit zu maximieren. Nutze LinkedIn-Artikel, um langlebige, strukturierte Inhalte zu erstellen, die zentrale Fragen fundiert beantworten. Ergänzen Sie diese durch Feed-Posts, die die Kernaussagen zusammenfassen, aktuelle Perspektiven ergänzen und Leserinnen und Leser zum vollständigen Artikel führen. 

Denke daran: LinkedIn ist zwar ein wirkungsvoller Kanal für Citations, aber nur ein Teil des Gesamtbilds. Ziel ist eine Earned-Media-Strategie, die eure Botschaft für KI-Systeme überall sichtbar macht und so die Autorität und das Vertrauen in eure Marke stärkt. LinkedIn-Inhalte sollten ein zentraler Bestandteil jeder umfassenden Kommunikationskampagne sein. 

Messe die Performance monatlich, um eure Strategie zu präzisieren. Erfasse Kennzahlen wie die Anzahl der Citations, das Domain-Ranking, Unterschiede zwischen den KI-Modellen und welche Prompts eure Inhalte anzeigen. Setze dann verstärkt auf die Formate, Autoren und Themen, die durchweg die besten Ergebnisse erzielen.

Speichere dir am besten diesen Beitrag als Lesezeichen,um stets über die neuesten Erkenntnisse zur Steigerung der LLM-Sichtbarkeit mit LinkedIn informiert zu bleiben.

Mit der GenAI Lens von Meltwater optimierst du diesen gesamten Prozess und erhältst Kennzahlen, Insights und Empfehlungen zur Verbesserung eurer Citations. Sieh das Tool im Einsatz!

Durch KI verlagert sich die Entdeckung von Marken von einem Such- zu einem Vertrauensspiel. Die Marken, die dabei erfolgreich sind, haben sowohl ihre Unternehmensseite optimiert als auch Expertenstimmen hinzugezogen. Sie machen es KI-Systemen leicht, ihr Fachwissen zu finden, zu berücksichtigen und zu zitieren.

Die Rolle von LinkedIn in diesem Report ist ein deutliches Zeichen für diesen Wandel. Die Plattform gewinnt an Bedeutung, weil echte Mitglieder ihre Arbeit sichtbar machen und in einem öffentlichen Forum über berufliche Themen diskutieren. Für Marketingverantwortliche eröffnet sich dadurch die Möglichkeit, dieses Fachwissen in ein skalierbares AI Visibility-Programm zu überführen. 

Wenn ein Käufer das nächste Mal ein KI-System fragt, was er tun soll, welche Anbieter in Frage kommen oder wie sich verschiedene Optionen unterscheiden, ist dein Ziel klar: Nicht nur erwähnt, sondern zur Antwort werden.

Wir haben mit Meltwater GenAI Lens 9,5 Millionen KI-Citations auf sechs bedeutenden KI-Plattformen analysiert:

Im Rahmen der Studie wurden Tausende von Test-Prompts aus verschiedenen B2B-Bereichen – darunter KI, Data Science, Marketing, Leadership, HR, Vertrieb, Lieferkette, professionelle Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen und weitere – getestet. Anschließend haben wir ermittelt, welche Domains und URLs in den generierten Antworten erschienen sind.

In diesem Artikel bezeichnet der Begriff Citation eine Website-Domain oder URL, auf die ein KI-Modell in einer generierten Antwort verweist. Das Domain-Ranking bezieht sich auf die Position einer Domain unter allen zitierten Quellen für einen bestimmten Prompt oder ein bestimmtes Modell. Der Citation-Anteil ist der Prozentsatz der Gesamtzahl der Citations, die auf LinkedIn verweisen.

GenAI Lens ist die AI Visibility Monitoring-Plattform von Meltwater und erfasst, wie große Sprachmodelle eure Marke, eure Produkte und eure Wettbewerber beschreiben. Sie unterstützt PR- und Marketingteams bei der Analyse von Sentiment, Quellen und Trends in KI-generierten Antworten. So lassen sich Reputation steuern, Risiken frühzeitig erkennen und Markennarrative in KI-gesteuerten Suchergebnissen formen.

Warum erscheinen LinkedIn-Inhalte so häufig in KI-generierten Antworten?

KI-Systeme priorisieren Inhalte, die klare Fachkompetenz, praktische Erfahrung und strukturierte Informationen vermitteln. LinkedIn schafft Vertrauen, indem die Plattform berufliche Identitätssignale – wie Titel, Unternehmen und Branchenzugehörigkeit – mit ausführlichen, fachlich fundierten Beiträgen verbindet. Dadurch gelten die Inhalte für KI-Zitationen als besonders glaubwürdig. 

Benötige ich viele Follower auf LinkedIn, um von KI zitiert zu werden?

Nein. Die Studie zeigt, dass 51 % der zitierten Autoren weniger als 10.000 Follower haben. Das bedeutet, dass die Sichtbarkeit in der KI-Suche stärker von Relevanz und Klarheit als von Popularität abhängt.

Welche Art von LinkedIn-Inhalten wird am ehesten zitiert?

Report „Der Einfluss von LinkedIn-Inhalten auf KI-Erwähnungen“ herunterladen

Wie LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen glänzen – eine Analyse von 9,5 Millionen KI-Citations

Hinweis: Für diese Untersuchung wurden englischsprachige Prompts verwendet. Bei der Nutzung deutscher Prompts weichen die Ergebnisse ab. 

Marken wie Supergoop, CeraVe und Neutrogena erreichten eine mittlere Sichtbarkeit, während weniger bekannte Marken wie COOLA vor allem durch ihre Nischenpositionierung, beispielsweise durch Bio- oder korallenschonende Inhaltsstoffe, auf sich aufmerksam machten.

Insgesamt zeigt diese Analyse, wie entscheidend es für Marken ist zu verstehen, wo sie zitiert werden, wie sie positioniert sind und welche Lücken in ihrer öffentlichen Präsenz ihre Sichtbarkeit in gängigen LLM-Modellen einschränken könnten. 

Dank jahrzehntelanger klinischer Forschung und Aufklärungsinitiativen wissen die Menschen heute, wie wichtig Sonnenschutz für die Gesundheit der Haut ist. Doch welchen Marken von Sonnenschutzmitteln kann man vertrauen und welche nicht? Für eine wachsende Zahl von Konsumenten beginnt die Antwort auf diese Frage mit einem LLM-Prompt. Die daraus resultierende Auswahl an Marken kann dann als Leitfaden auf der Customer Journey zu einem vertrauensvolleren Kauf dienen.

Das geht aus unserer GenAI Lens-Analyse der LLM-Empfehlungen für den besten Sonnenschutz für das Gesicht hervor:

Marken, die von Dermatologen empfohlen werden, dominieren diese Kategorie.

Beauty-Redakteure, Bewertungsplattformen und medizinische Quellen gehören zu den wichtigsten Informationsquellen.

Markeneigene Inhalte haben keinen wesentlichen Einfluss.

In diesem Blog-Beitrag erfahrt ihr, was Marken aus dem Bereich Sonnenschutz und verwandten Produktkategorien über ihre Platzierung und Darstellung in LLM-Empfehlungen wissen müssen.

Methodik: Diese Analyse basiert auf Daten von GenAI Lens zu LLM-Antworten auf die Suchanfrage „Best SPF for your face” (bester Sonnenschutz für das Gesicht), die vom 14. März bis zum 14. April 2026 über sieben LLM-Modelle hinweg erfasst wurden: Claude, Deepseek, ChatGPT, Llama, Google AI Mode, Google AI Overviews und Perplexity. Fordere eine Demo an und erfahre, wie eine AI Visibility-Analyse umsetzbare Insights für deine Branche und Marke liefern kann. 

AI Visibility-Stufen: Welche Sonnenschutzmarken wurden von LLMs am häufigsten genannt?

Welche Sonnenschutzmarken erscheinen in welchen KI-Modellen?

Welche Quellen haben die KI tatsächlich beeinflusst?

Wichtigste Erkenntnisse: Was unsere Sonnenschutzanalyse für alle Marken bedeutet

FAQ: LLM-Empfehlungen und Sichtbarkeit von Sonnenschutzmarken

<div style="max-width:1000px;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif;background:#ffffff;border-radius:12px;box-shadow:0 4px 12px rgba(0,0,0,0.08);border:1px solid #eaeaea;overflow:hidden;">

  
  <div style="height:6px;background:linear-gradient(90deg,#28bbbb,#b627a1);"></div>

  
  <div style="padding:16px 20px;">
    <div style="font-size:18px;font-weight:600;color:#000;">Übersicht über die Performance von Sonnenschutzmitteln für das Gesicht</div>
  </div>

  
  <div style="padding:0 16px 16px 16px;">
    <table style="width:100%;border-collapse:collapse;table-layout:fixed;font-size:14px;color:#4c4d4f;text-align:center;">

      
      <tr>
        <th style="padding:12px;">Sichtbarkeits-Ranking</th>
        <th style="padding:12px;">Marke</th>
        <th style="padding:12px;">Sichtbarkeits-Score</th>
        <th style="padding:12px;background:#eef3f7;">Gesamte Erwähnungen</th>
        <th style="padding:12px;">Erwähnungsrate</th>
      </tr>

      

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>1</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">EltaMD</td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">60%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">198 </td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">51%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>2</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">La Roche-Posay</td>
        <td>
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          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">195 </td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">55%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>3</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Supergoop</td>
        <td>
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          </svg>

        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">144 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">46%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>4</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">CeraVe</td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">33%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">88 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#eaeaea" stroke-width="4" fill="none"/>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">33%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>5</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Neutrogena</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">30%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">87 </td>
        <td>
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          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>6</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">COOLA</td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">23%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">50 </td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">15%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>7</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Colorescience</td>
        <td>
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            <text x="16" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">16%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">36 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">14%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>8</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Black Girl Sunscreen</td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">9%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">15 </td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">7%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>9</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Shiseido</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">10%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">11 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">5%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>10</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Sephora</td>
        <td>
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          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">8 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">4%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

    </table>
  </div>
</div>

Bei der Bewertung aller Kennzahlen – einschließlich Sichtbarkeit, Gesamterwähnungen und Erwähnungsrate – gliedert sich die Kategorie der Sonnencreme für das Gesicht in drei klar unterscheidbare Sichtbarkeitsstufen, angeführt von Marken, deren klinisch nachgewiesene Wirksamkeit eine zentrale Rolle in ihrer Markenkommunikation spielt. 

Stufe 1: Die Standardantworten (60 % Sichtbarkeit)

EltaMD (60 % Sichtbarkeit, 198 Erwähnungen) und La Roche-Posay (60 %, 195 Erwähnungen) sind für die KI praktisch die Standardantworten in Sachen Sonnenschutz und tauchen in sechs von zehn Antworten auf. Ihre Führungsposition verdanken sie ihrer starken Präsenz in einflussreichen redaktionellen und klinischen Quellen (mehr dazu weiter unten), die in den Verweisen der KI stark vertreten sind.

Stufe 2: Vielversprechende Herausforderer (33–48 % Sichtbarkeit)

Supergoop (48 %, 144 Erwähnungen) , CeraVe (33 %, 88 Erwähnungen) und Neutrogena (30 %, 87 Erwähnungen) bilden eine zweite Stufe der AI Visibility, die eine grundlegende Herausforderung aufzeigt: Ein hoher Bekanntheitsgrad und eine breite Verfügbarkeit führen nicht zwangsläufig zu häufigen, prominenten LLM-Empfehlungen. In dieser Stufe tendieren die Erwähnungen in Inhalten Dritter eher zur allgemeinen Hautpflege als zu Empfehlungen für erstklassige Sonnenschutzmittel.

Stufe 3: Nischenpräsenz mit geringer Sichtbarkeit (9–23 %)

COOLA (23 %, 50 Erwähnungen), Colorescience (16 %, 36 Erwähnungen), Black Girl Sunscreen (9 %, 15 Erwähnungen), Shiseido (10 %, 11 Erwähnungen) sowie Sephora (11 %, 8 Erwähnungen) erreichten auf unsere Eingabe hin nur eine begrenzte Sichtbarkeit. Die KI erkannte jedoch spezifische Alleinstellungsmerkmale, beispielsweise die Positionierung von COOLA und Colorescience im Bereich mineralischer und korallenschonender Produkte.

Implikationen für Marken: Unabhängig von der Sichtbarkeitsstufe profitieren Marken von der Validierung durch Dritte sowie von einer klaren Differenzierung über spezifische Unterkategorien und Verwendungszwecke. Welche Marken sich durchsetzen, hängt jedoch stark vom jeweiligen LLM-Modell ab. 

<div style="max-width:1100px;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif;background:#ffffff;border-radius:12px;box-shadow:0 4px 12px rgba(0,0,0,0.08);border:1px solid #eaeaea;overflow:hidden;">

  
  <div style="height:6px;background:linear-gradient(90deg,#28bbbb,#b627a1);"></div>

  
  <div style="padding:16px 20px 8px 20px;">
    <div style="font-size:18px;font-weight:600;color:#000;">Markenperformance nach Modell</div>
  </div>

  
  <div style="padding:8px 16px 8px 16px;">
    <table style="width:100%;table-layout:fixed;border-collapse:separate;border-spacing:6px;font-size:10px;color:#4c4d4f;text-align:center;">

      
      <tr>
        <th style="text-align:left;"> </th>
        <th>Claude</th>
        <th>DeepSeek</th>
        <th>ChatGPT</th>
        <th>Llama</th>
        <th>Google AI Mode</th>
        <th>Google AI Overview</th>
        <th>Perplexity</th>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">La Roche-Posay</td>
        <td style="background:#4a82c6;border-radius:6px;color:#fff;">67</td>
        <td style="background:#1e4fa0;border-radius:6px;color:#fff;">97</td>
        <td style="background:#8aa6cc;border-radius:6px;color:#fff;">35</td>
        <td style="background:#8aa6cc;border-radius:6px;color:#fff;">41</td>
        <td style="background:#4a82c6;border-radius:6px;color:#fff;">68</td>
        <td style="background:#d5dde7;border-radius:6px;color:#4c4d4f;">13</td>
        <td style="background:#4a82c6;border-radius:6px;color:#fff;">80</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">EltaMD</td>
        <td style="background:#4a82c6;color:#fff;border-radius:6px;">73</td>
        <td style="background:#1e4fa0;color:#fff;border-radius:6px;">97</td>
        <td style="background:#8aa6cc;color:#fff;border-radius:6px;">39</td>
        <td style="background:#8aa6cc;color:#fff;border-radius:6px;">42</td>
        <td style="background:#4a82c6;color:#fff;border-radius:6px;">71</td>
        <td style="background:#c7d2de;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">17</td>
        <td style="background:#8aa6cc;color:#fff;border-radius:6px;">41</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">Supergoop</td>
        <td style="background:#5f8fc9;color:#fff;border-radius:6px;">45</td>
        <td style="background:#1e4fa0;color:#fff;border-radius:6px;">95</td>
        <td style="background:#aabbd0;color:#fff;border-radius:6px;">25</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#4a82c6;color:#fff;border-radius:6px;">71</td>
        <td style="background:#c7d2de;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">17</td>
        <td style="background:#5f8fc9;color:#fff;border-radius:6px;">56</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">CeraVe</td>
        <td style="background:#5f8fc9;color:#fff;border-radius:6px;">45</td>
        <td style="background:#3f78c2;color:#fff;border-radius:6px;">82</td>
        <td style="background:#aabbd0;color:#fff;border-radius:6px;">28</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#8aa6cc;color:#fff;border-radius:6px;">42</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">13</td>
        <td style="background:#c7d2de;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">17</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">Neutrogena</td>
        <td style="background:#b7c5d6;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">19</td>
        <td style="background:#1e4fa0;color:#fff;border-radius:6px;">93</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">13</td>
        <td style="background:#8aa6cc;color:#fff;border-radius:6px;">37</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#aabbd0;color:#fff;border-radius:6px;">28</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">COOLA</td>
        <td style="background:#4a82c6;color:#fff;border-radius:6px;">80</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#aabbd0;color:#fff;border-radius:6px;">25</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#b7c5d6;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">22</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">Colorescience</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#b7c5d6;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">23</td>
        <td style="background:#b7c5d6;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">23</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#8aa6cc;color:#fff;border-radius:6px;">37</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">12</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">8</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">Black Girl Sunscreen</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#aabbd0;color:#fff;border-radius:6px;">30</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">11</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">12</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">5</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">Shiseido</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">6</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#b7c5d6;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">23</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">11</td>
        <td style="background:#d5dde7;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">8</td>
      </tr>

      
      <tr style="height:52px;">
        <td style="text-align:left;font-weight:600;color:#28bbbb;">Sephora</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#c7d2de;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">18</td>
        <td style="background:#eaeaea;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">0</td>
        <td style="background:#c7d2de;color:#4c4d4f;border-radius:6px;">18</td>
      </tr>

    </table>
  </div>

  
  <div style="padding:12px 20px 16px 20px;">
    <div style="height:10px;border-radius:6px;background:linear-gradient(90deg,#eaeaea,#9fb4cc,#5f8fc9,#2f6fbf,#1e4fa0);margin-bottom:6px;"></div>
    <div style="display:flex;justify-content:space-between;font-size:11px;color:#4c4d4f;">
      <span>0–11</span>
      <span>11–19</span>
      <span>19–33</span>
      <span>33–51</span>
      <span>51–81</span>
      <span>81–99</span>
    </div>
  </div>

</div>

Die Konsumenten erhalten je nach verwendeter LLM-Plattform unterschiedliche Empfehlungen. Wie die obige Heatmap zeigt, können Sonnenschutzmarken in einem Modell eine hohe Sichtbarkeit aufweisen, während sie von anderen Modellen kaum oder gar nicht berücksichtigt werden. 

DeepSeek war das Modell mit der größten Markenabdeckung.

DeepSeek zeigt durchgehend die größte Auswahl an Marken. La Roche-Posay (97 %), EltaMD (97 %), Supergoop (95 %) und Neutrogena (93 %) erreichen nahezu Maximalwerte. Dies deutet darauf hin, dass DeepSeek im Vergleich zu den anderen Modellen auf die breiteste Quellenbasis zurückgreift. 

Die einzige LLM-Plattform, auf der COOLA eine hohe Sichtbarkeit erzielte, war Claude. Mit 80 % erreichte die Marke dort den höchsten Wert im Vergleich zu allen anderen Modellen. Dies deutet darauf hin, dass Claude stärker auf ausgewählte Drittquellen zurückgreift, darunter Fachbeiträge wie der Blogartikel „Best Face Sunscreen of 2026“ (mehr dazu weiter unten), in dem der „Classic Face Sunscreen SPF 50“ von COOLA als beste Gesamtwahl hervorgehoben wird. 

Google AI Mode und Google AI Overviews lieferten unterschiedliche Empfehlungen.

La Roche-Posay (68 %), EltaMD (71 %) und Supergoop (71 %) erzielten im Google AI Mode, einer Opt-in-LLM-Funktion, hohe Sichtbarkeitswerte. Bei Google AI Overviews hingegen, die aufgrund ihres Opt-out-Charakters ein deutlich größeres Publikum erreichen, lag keine Marke über 17 %. Diese Diskrepanz zeigt, dass das kompaktere, zusammenfassende Format von AI Overviews im Vergleich zu chatbasierten Funktionen wie dem AI Mode weniger Raum für Markensichtbarkeit bietet. 

Meta Llama und ChatGPT: Inkonstantes Mittelfeld

Auch bei ChatGPT und Meta Llama waren die Top-Marken zuverlässig vertreten, während die Sichtbarkeit aller weiteren Marken deutlich abfiel. Keine Marke erreichte zudem mehr als 42 % Sichtbarkeit, was darauf hindeutet, dass diese Modelle etablierte Marken gegenüber Nischen- oder Spezialprodukten bevorzugen.

Erkenntnisse: Angesichts der starken Unterschiede zwischen den einzelnen LLM-Modellen sollten Marken den Fokus auf den Aufbau konsistenter Autorität über hochwertige Drittquellen statt der Optimierung für einzelne Plattformen legen. 

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  <div style="height:6px;background:linear-gradient(90deg,#28bbbb,#b627a1);"></div>

  
  <div style="padding:16px 20px;">
    <div style="font-size:18px;font-weight:600;color:#000;">Top-Keywords</div>
  </div>

  
  <div style="padding:0 16px 16px 16px;">
    <table style="width:100%;border-collapse:collapse;table-layout:fixed;font-size:14px;color:#4c4d4f;text-align:center;">

      
      <tr>
        <th style="padding:12px;"</th>
        <th style="padding:12px;">Keyword</th>
        <th style="padding:12px;">Visibility Score</th>
        <th style="padding:12px;background:#eef3f7;">Gesamte Erwähnungen</th>
        <th style="padding:12px;">Erwähnungsrate</th>
      </tr>

      

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>1</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Gesicht</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">82%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">410 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#28bbbb" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="61 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">61%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>2</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Sonnencreme</td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">63%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">298 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="21 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">21%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>3</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Haut</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">56%</text>
          </svg>

        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">264 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">16%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>4</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Make-up</td>
        <td>
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">47%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">184 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">27%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>5</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Schutz</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">42%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">168 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">16%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>6</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Hauttyp</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">48%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">155 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="38 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">38%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>7</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Mineralien</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="16" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">40%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">148 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">22%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>8</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Empfindliche Haut</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">41%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">135 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">29%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>9</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Akne</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
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            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">39%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">115 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#eaeaea" stroke-width="4" fill="none"/>
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="31 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">31%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

      
      <tr style="border-top:1px solid #eaeaea;height:64px;">
        <td>10</td>
        <td style="font-weight:600;color:#28bbbb;">Bester Sonnenschutz</td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#eaeaea" stroke-width="4" fill="none"/>
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="37 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">37%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">95 </td>
        <td>
          <svg width="44" height="44" viewBox="0 0 36 36">
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#eaeaea" stroke-width="4" fill="none"/>
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="27 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">27%</text>
          </svg>
        </td>
      </tr>

    </table>
  </div>
</div>

Die am häufigsten genannten Keywords in KI-generierten Empfehlungen für Gesichtssonnenschutzmittel zeigen, wie LLMs den Begriff „beste" in dieser Kategorie definieren. Begriffe rund um den Sonnenschutz liegen auf der Hand, aber andere wie „Make-up", „Hauttyp", „empfindliche Haut" und „Akne" verdeutlichen, wie KI-generierte Antworten „beste" durch potenzielle, personalisierte Verwendungen definieren. 

Tipp: Bei LLM-Analysen, die auf eure Marke zugeschnitten sind, zeigt euch das Keyword-Widget von GenAI Lens, welche Themen ihr genauer unter die Lupe nehmen solltet. Am Beispiel von Sonnenschutzmitteln sind die nächsten Schritte die Analyse von Prompts zu konkreten Anwendungsszenarien, wie etwa das Auftragen von Sonnencreme über Make-up oder die Vorbeugung von Hautunreinheiten.

Seht euch die Funktionsweise in einer Live-Demo an und erkundet Prompts, Keywords und Quellen, die KI-Empfehlungen in eurem Bereich beeinflussen.

Von Experten verfasste Publikationen und Blogs sowie Websites des Kosmetikeinzelhandels bildeten die Top 10 der Quellen, die in den Antworten der LLMs auf unsere Suchanfrage zum Thema Sonnenschutz zitiert wurden. Markeneigene Websites fehlten gänzlich. Wie bereits in früheren Analysen beobachtet, unterstreichen diese Ergebnisse die Bedeutung, die LLMs Experten aus Nischenbereichen bei der Formulierung ihrer Empfehlungen beimessen. 

Elemente wie eine fundierte Methodik, eine klare Struktur sowie eine Vergleichstabelle haben dazu beigetragen, dass sich dieser Treeline-Review-Blog als relevante Quelle für LLM-Modelle auf der Suche nach unvoreingenommenen und verlässlichen Informationen etabliert hat. 

Die Website der American Academy of Dermatology war beispielsweise mit 37 Citations die drittwichtigste Quelle. Sie enthält praktische Ressourcen wie diese „FAQ zu Sonnenschutzmitteln“, in denen keine expliziten Marken genannt werden. Die Fashion-Website Who What Wear belegte dank Inhalten wie dieser gründlich recherchierten und getesteten Liste der besten Sonnenschutzmittel für das Gesicht mit 38 Citations den zweiten Platz. Darüber hinaus schreiben zwei der am häufigsten zitierten Journalistinnen für diese Publikation: Eleanor Vousden von Who What Wear UK (28 Citations) und Claire Sullivan von Footwear News/WWD (23 Citations). Die meisten KI-Citations generierte jedoch Treeline Review, eine Website für Testberichte zu Outdoor-Ausrüstung. Alle 45 Citations stammten aus einem einzigen Blogbeitrag mit dem Titel „Best Face Sunscreens of 2026“.

Bei der Bewertung der „besten“ Optionen haben Fachmedien und Branchenexperten einen größeren Einfluss auf die KI als die Inhalte auf Markenwebsites. Unabhängig von der Branche sollten Strategien zur Sichtbarkeit von Marken in der KI mit der Frage „In welchen der 100 wichtigsten Quellen, die in unserer Kategorie zitiert werden, sind wir nicht vertreten?“ beginnen und dann Schritt für Schritt rückwärts vorgehen.

Für Marken im Bereich Sonnenschutz und verwandten Kategorien bedeutet Erfolg in der KI-Suche, zu verstehen, wie Modelle Prompts interpretieren und Autorität dort aufzubauen, wo sie nach Informationen suchen. Dabei gilt:

LLM-Empfehlungen werden durch eine Mischung unterschiedlicher Quellen geprägt. Im Fall von Sonnenschutz sorgten insbesondere Earned Media und Experteninhalte für Sichtbarkeit; Paid- und Owned-Kanäle hatten einen geringeren Einfluss.

LLMs tendieren aufgrund ihrer Ausrichtung auf individuelle Nutzerbedürfnisse zunehmend zu Personalisierung und konkreten Anwendungsfällen bei der Definition von „beste“.

Die maßgeschneiderten Antworten von KI-Modellen auf individuellere Suchanfragen bieten weniger bekannten Marken die Möglichkeit, sich in bestimmten Unterkategorien zu profilieren und so Sichtbarkeit zu erreichen.

In der heutigen KI-Landschaft benötigen Marken, die im Wettlauf um Sichtbarkeit erfolgreich sein wollen, einen Blick aus der Vogelperspektive.

Mithilfe von Tools wie GenAI Lens lässt sich feststellen, wo eure Marke nicht ausreichend präsent ist und was die Gründe dafür sind. Anhand dieser Insights könnt ihr anschließend eure Strategie gezielt optimieren.

Erhalte noch heute eine persönliche Live-Demo

Welche Sonnenschutzmarken werden von LLMs am häufigsten empfohlen?

Laut der GenAI Lens-Analyse von Meltwater zu Sonnenschutzmarken werden (bei englischen Prompts) EltaMD und La Roche-Posay am häufigsten empfohlen: Sie erscheinen in rund 60 % der LLM-Antworten und sind auf mehreren KI-Plattformen die standardmäßige Antwort.

Warum bevorzugen LLMs bestimmte Sonnenschutzmarken gegenüber anderen?

Basierend auf der GenAI Lens-Analyse von Meltwater zu Sonnenschutzmarken bevorzugen LLMs Marken, die regelmäßig in renommierten externen Quellen wie dermatologischen Fachverbänden, Expertenbewertungen und redaktionellen Beauty-Publikationen erwähnt werden.

Beeinflussen Markenwebsites die Empfehlungen von LLM-Modellen zu Sonnenschutzmitteln?

Nein. Die GenAI Lens-Analyse von Meltwater zu Sonnenschutzmarken hat ergeben, dass markeneigene Websites kaum oder gar keinen Einfluss auf die Empfehlungen von LLM-Modellen haben und sich die KI-Modelle stattdessen auf unabhängige, von Experten verfasste Inhalte stützen.

Wie unterscheiden sich verschiedene LLMs bei ihren Empfehlungen zu Sonnenschutzmarken?

Die einzelnen LLM-Plattformen liefern deutlich unterschiedliche Markenempfehlungen: Während einige Modelle eine breitere Palette an Marken präsentieren, beschränken sich andere laut der GenAI Lens-Analyse von Meltwater zu Sonnenschutzmarken auf eine kleinere, homogenere Auswahl.

Welche Faktoren berücksichtigen LLMs bei der Empfehlung von Sonnenschutzmitteln für das Gesicht?

Meltwater’s GenAI Lens analysis of sunscreen brands shows that LLMs evaluate sunscreen based on use-case factors such as skin type as well as reliable information from independent, expert-led content.

Warum sind manche Sonnenschutzmarken in den LLM-Ergebnissen kaum präsent?

Die GenAI-Lens-Analyse von Meltwater zeigt, dass Marken mit geringer Sichtbarkeit in LLM-Ergebnissen in autoritativen Drittquellen selten erwähnt werden oder lediglich als Nischenprodukte und nicht als allgemeine „Top“-Empfehlungen gelten.

Wie können Sonnenschutzmarken ihre Sichtbarkeit in LLM-Empfehlungen verbessern?

Die GenAI Lens-Analyse von Meltwater zu Sonnenschutzmarken zeigt, dass eine höhere Sichtbarkeit durch eine stärkere Präsenz in Fachpublikationen, hochwertige Bewertungen durch Dritte sowie die Etablierung in bestimmten Produktnischen oder für bestimmte Anwendungen erreicht werden kann.

Wie LLMs Sonnencrememarken empfehlen: Eine Analyse der AI Visibility von Sonnenschutzmitteln

Sowohl das Suchverhalten der Nutzer als auch die Darstellung der Suchergebnisse haben sich verändert: Wer heute auf Google nach Informationen sucht, erhält eine vollständige Antwort, bevor die Liste der Links überhaupt geladen wird. Die Google AI Overviews entscheiden innerhalb von Sekunden, was Menschen über eine Marke erfahren. Wer ihnen keine Beachtung schenkt, kann nur vermuten, wie die eigene Marke in einer der wichtigsten Suchumgebungen erscheint.

In diesem Guide erklären wir, was Präsenz in AI Overviews bedeutet und wie sie gemessen und optimiert werden kann. Er baut auf den Kernideen eures Briefings auf, verfolgt aber einen klareren, praktischeren Ansatz, der sich auch wirklich umsetzen lässt.

Google AI Overviews und ihren Einfluss verstehen

Wichtige Kennzahlen zur Performance-Messung von AI Overviews

Methoden und Tools zum Tracking von AI Overview-Daten

Strategien zur Inhaltsoptimierung für AI Overviews

Daten richtig interpretieren und fundierte Entscheidungen treffen

Google AI Overviews Monitoring mit Meltwater

Google AI Overviews erscheinen über den Suchergebnissen und liefern direkte, zusammengefasste Antworten. Dabei greift Google auf verschiedene Quellen zurück und stellt die Informationen so übersichtlich dar, dass das Anklicken weiterer Links oft nicht mehr nötig ist. Inhalte konkurrieren also nicht mehr nur um Klicks, sondern auch um Erwähnungen in Antworten – und dies macht diese Entwicklung besonders relevant.

Erscheint eine Marke in einer AI Overview, prägt das unmittelbar die Wahrnehmung. Oftmals vertrauen die Nutzer den angezeigten Informationen, ohne die Website zu besuchen. Das bedeutet, dass die Sichtbarkeit nicht mehr allein von den Rankings abhängt, sondern von der Art und Weise, wie eine Marke präsentiert wird.

Wer diesen Wandel ignoriert, verliert die Kontrolle darüber, wie die eigene Marke dargestellt wird. Mit dem richtigen Tracking lässt sich nachvollziehen, wo die Marke aktuell steht und wo gezielte Optimierungen möglich sind. Effektives Google AI Overview Tracking hilft dabei, diese Entwicklungen kontinuierlich zu beobachten und strategisch darauf zu reagieren.

Google AI Overviews sind KI-generierte Zusammenfassungen, die Nutzeranfragen direkt auf der Suchergebnisseite beantworten. Dabei werden Informationen aus verschiedenen Quellen gebündelt und so aufbereitet, dass sie vollständig und verlässlich erscheinen.

Man kann sie sich als zusätzliche Ebene über den klassischen Suchergebnissen vorstellen: Statt der bekannten zehn blauen Links sehen Nutzer eine strukturierte Antwort mit Quellenangaben. Wird ein Inhalt aufgegriffen, ist er Teil dieser Antwort, andernfalls verschwindet er aus dem sichtbarsten Bereich der Seite.

 Ein Beispiel einer Google AI Overview zur Suchanfrage „Was ist GenAI Lens?“

Warum ist Google AI Overview Tracking für meine Marke wichtig? 

Mit professionellem Google AI Overview Tracking lässt sich nachvollziehen, wie sichtbar eure Marke in KI-generierten Antworten tatsächlich ist. AI Overviews beeinflussen die Wahrnehmung einer Marke, noch bevor es zu einer Interaktion kommt. Dieser Einfluss wirkt sich in einer Form auf Traffic, Vertrauen und Conversions aus, die mit traditioneller SEO nie vollständig erfasst werden konnten.

Mit AI Overviews Monitoring lässt sich erkennen

Das liefert klare Hinweise darauf, welche Inhalte Google als relevant und vertrauenswürdig einstuft. Dadurch wird Google AI Overviews Monitoring zu einer wichtigen Grundlage datengetriebener Content-Strategien.

Diese Daten bilden die Grundlage für eine präzisere Content-Strategie. Statt zu spekulieren, was funktioniert, lassen sich Inhalte gezielt für KI-generierte Antworten optimieren. Das erhöht langfristig Sichtbarkeit und Kontrolle über die Markenwahrnehmung. 

Was nicht gemessen wird, kann auch nicht optimiert werden. Genau deshalb gewinnt Google AI Overviews Tracking im modernen Search-Marketing zunehmend an Bedeutung. Weil sich der Fokus von reinen Rankings hin zu Präsenz, Einfluss und Ergebnissen verlagert, erfordern AI Overviews einen anderen Blickwinkel als traditionelle SEO.

Der Ausgangspunkt ist die Sichtbarkeit. Wie oft erscheinen eure Inhalte in AI Overviews und für welche Suchanfragen? Das zeigt, ob Google die Inhalte für die Beantwortung echter Fragen als nützlich erachtet.

Die Click-Through-Rate ist trotz der geringeren Anzahl angeklickter Links weiterhin wichtig. Ein Klick signalisiert hohes Interesse und Vertrauen. Eine hohe CTR bei AI Overview-Platzierungen bedeutet, dass ein Inhalt auch in der zusammengefassten Übersicht heraussticht.

Das Engagement zeigt, was als Nächstes passiert. Wenn Nutzer auf einer Seite landen, dort verweilen, scrollen und sich umsehen, erfüllt der Inhalt seinen Zweck. Verlassen sie die Seite hingegen sofort wieder, werden die durch die Übersicht geweckten Erwartungen nicht erfüllt.

Der Einfluss auf die Konvertierung ist der entscheidende Faktor. Denn letztlich geht es darum, zu verstehen, ob Sichtbarkeit in AI Overviews zu realen Geschäftsergebnissen führt – sowohl durch direkte als auch durch assistierte Conversions.

Das AI Overviews Tracking erfordert verschiedene Tools, da derzeit keine einzelne Plattform alle relevanten Daten vollständig abdeckt. Erfolgreiches Google AI Overviews Tracking kombiniert deshalb Suchdaten, Nutzerverhalten und KI-spezifische Monitoring-Lösungen. Entscheidend ist die Kombination aus Suchdaten, Verhaltensanalysen und spezialisierten Monitoring-Lösungen.

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