Während spanische Fußballfans den WM-Sieg ihres Teams 2026 feiern, analysieren Marketer ein weiteres globales Kulturerlebnis – und nehmen wichtige Learnings mit. Unsere Analysen zeigen, wie entscheidend konstante Relevanz für Marken geworden ist, um wirklich Aufmerksamkeit zu generieren. Es geht längst nicht mehr nur um Sichtbarkeit. Der Unterschied liegt darin, schnell und nah am Geschehen zu reagieren. Wer das schafft, bleibt ganz oben in den Köpfen der Fans.

Insgesamt durchlief die Markenkommunikation rund um die FIFA-Weltmeisterschaft 2026 drei Phasen: Aufbau der Pre-Event-Kampagnen, Beschleunigung während der Turnier-Eröffnung und fokussiertes Engagement in der zweiten Hälfte. Wie unser Meltwater Match Heat Intelligence Dashboard zeigt, blieb das Interesse durchgehend hoch. Vom 3. Juni bis 20. Juli 2026 wurden weltweit über 44 Millionen Inhalte rund um die WM gepostet und erzielten mehr als 9,2 Milliarden Engagements. Am 19. Juli, dem Tag des Finales, erreichte das Turnier seinen Höhepunkt mit über 3,51 Millionen Beiträgen – so hoch wie an keinem anderen Tag.

Mit dem Verlauf des Turniers zählte für Marken nicht mehr die reine Zahl der Posts, sondern wie gut sie sich in die Live-Momente integrierten. Die Daten zeigen: Durch wiederholte Social-Content-Formate und exklusive Creator-Einblicke ließ sich das Engagement auch dann hochhalten, als die anfängliche Euphorie abebbte.

Warum Sponsorings im Live-Betrieb besonders wertvoll wurden

Wie Creator Marken-Engagement vorangetrieben haben

Warum Engagement stieg, obwohl Erwähnungen zurückgingen

Wie Meltwater Marken bei Event-Marketing unterstützt

Was die WM 2026 für Sponsoring-Strategien bedeutet

FAQ: Trends im Sponsoring und Social Media Marketing bei der WM

<table class="table-primary alternate-color">
  <tbody>
    <tr>
      <th scope="row">Funktion</th>
      <td><a href="https://www.meltwater.com/de/suite/social-listening-analytics">Meltwater Social Listening Suite</a></td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">Analysezeitraum</th>
      <td>
        11. Juni bis 19. Juli<br>
        <strong>Erste Hälfte:</strong> 11. Juni bis 30. Juni<br>
        <strong>Zweite Hälfte:</strong> 1. Juli bis 19. Juli
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">Datenquellen</th>
      <td>
        Die Event-Analyse umfasst die gesamte erfasste Konversation rund um die FIFA World Cup 2026 über alle verfügbaren Quellen hinweg – darunter soziale Netzwerke, Online-Nachrichten, TV- und Rundfunkbeiträge sowie weitere indexierte Quellen. Die Analysen zu Sponsoren und Markenkooperationen basieren ausschließlich auf Social-Media-Daten aus Kanälen wie TikTok, Instagram und X.
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">Erfasste Marken und Themen</th>
      <td>FIFA World Cup 2026 sowie teilnehmende Marken und verwandte Themen</td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">Definitionen wichtiger Kennzahlen</th>
      <td>
        <strong>Konversation:</strong> Anzahl relevanter Nachrichtenartikel, Social-Media-Beiträge und weiterer erfasster Inhalte, in denen das Turnier, teilnehmende Marken oder verwandte Themen erwähnt werden.<br><br>
        <strong>Engagement:</strong> Interaktionen mit den Inhalten, beispielsweise Likes, Kommentare, Shares und Reposts.<br><br>
        <strong>Engagement pro Erwähnung (EPM):</strong> Durchschnittliche Anzahl an Interaktionen pro erfasster Erwähnung.<br><br>
        <strong>Share of Voice (SOV):</strong> Anteil einer Marke am gesamten erfassten Volumen einer ausgewählten Kennzahl.
      </td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">Zusätzliche Hinweise</th>
      <td>
        Die Beispiele auf Beitragsebene basieren auf Exporten der 2.000 Beiträge mit dem höchsten Engagement zu Sponsoren und Markenkooperationen. Prozentangaben beziehen sich jeweils auf die entsprechende Engagement-Basis des jeweiligen Top-Exports, beispielsweise für Sponsoren oder Markenkooperationen.
      </td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Unsere Analyse vor der WM zeigte: Kooperationen ohne offizielles Sponsoring erzielten mehr Engagement pro Erwähnung. Mit Anpfiff drehte sich das jedoch: Offizielle Sponsoren profitierten massiv von sichtbaren, wiederkehrenden Content-Formaten, mit denen sie sich an Live-Momente knüpften.

So erzielte AB InBev als offizieller WM-Sponsor mit einem Engagement-Anteil von 31,2 % die Spitzenposition – bei einem Erwähnungsanteil von nur etwa 6 %.

Dieses starke Engagement verdankt AB InBev vor allem der beständigen Präsenz seiner Marken in FIFA-eigenen Social-Media-Serien, etwa Michelob ULTRA Superior Player of the Match oder Budweiser Celebration of the Match.

The fans have spoken – Julián Alvarez is your @michelobultra Superior Player of the Match! 👏 #FIFAWorldCup #SuperiorPOTM

Einer der erfolgreichsten Posts: Die FIFA-World-Cup-Hommage an Argentiniens Julián Alvarez als Michelob ULTRA Superior Player of the Match. Allein dieses TikTok war für rund 2,4 % des Engagements unter den Top-Sponsoren-Posts in der zweiten Turnierhälfte verantwortlich.

Adidas war dagegen – über den gesamten Turnierverlauf – der am häufigsten erwähnte Sponsor und kam auf etwa 17 % der Sponsor-Erwähnungen. Außerdem erzielte Adidas den zweithöchsten Engagement-Anteil (21,8 %).

Im Unterschied zu AB InBev, das ca. 31 % Engagement fast ausschließlich über gesponserte FIFA-Posts erreichte, sorgte Adidas auch mit eigenen Inhalten für Diskussionen und Interaktion. Ein Beispiel aus der ersten Turnierhälfte: Ein TikTok mit Lionel Messi, das mehr als eine halbe Million Likes bekam.

In Halbzeit zwei profitierte Adidas zusätzlich von FIFA-eigenen Preisverleihungs-Posts wie dem Golden Boot Race und den FIFA Adidas Awards, die 3,5 % bzw. 2,3 % des Top-Engagements im Sponsoring-Bereich erzielten.

Das zeigt: Der größte Wert eines offiziellen Sponsorings liegt darin, Teil der eingebauten, wiederkehrenden Storytelling-Formate des Turniers zu werden. Formate, die Stars und große Highlights in Szene setzen, geben Marken verlässlich Zugang zu den Momenten, die Fans sehen und teilen wollen. Wer hier investiert, baut über das Turnier hinweg eine wiedererkennbare Content-Präsenz auf – und schafft mit jedem Match neue Markenerlebnisse.

Was das für Marken heißt: Beim Prüfen eines Sponsorings stellt sich die entscheidende Frage: Welche emotional relevanten Momente könnt ihr euch mit dieser Partnerschaft glaubhaft „sichern“?

YouTube war die offizielle „Preferred Platform“ der FIFA-WM 2026. Besonders in der zweiten Turnierhälfte wurde deutlich, wie stark die Zusammenarbeit funktionierte: Zu den erfolgreichsten Brand-Collab-Posts zählten hier Kooperationen mit YouTube-Creators.

Zhongs „Can I Kick Harder Than Ronaldo?“ Anzeige (ca. 5 % Engagement)

Topper Guilds „Can I Find Lamine Yamal At The World Cup?“ Anzeige (3,3 % Engagement)

Neagles „Eu conheci o Cristiano Ronaldo“ Anzeige (2,4 % Engagement)

Übergreifend sorgte die YouTube-FIFA-Partnerschaft dadurch auch in der K.-o.-Runde für viel Sichtbarkeit der Creator – und für echte Interaktion mit dem Publikum. Während die Spiele auf dem Platz im Mittelpunkt standen, verschafften gerade die YouTuber den Fans Zugang zu Stars, der im TV nicht möglich ist.

Mexico breaks 40-year drought in LEGO World Cup knockouts #lego #fifaworldcup #tiktokcampaign #soccer #legotiktok 

Gleichzeitig blieb LEGO, die führende Nicht-Sponsor-Marke im Vorfeld, mit Hilfe von Creator-Content während des gesamten Turniers beliebt. In der ersten Hälfte erzielten Videos des Hall of Fame Builder mit einem lebensgroßen Bracket aus LEGO-Steinen fast dreimal mehr Engagement als der eigene LEGO-Account. Besonders beliebt waren Match-Simulationen wie Schweiz schlägt Kanada und Paraguay schlägt Deutschland. Auch in der zweiten Hälfte setzte der Creator die Erfolgsserie fort – mit Highlights zu historischen Meilensteinen, spannenden Neuerungen und überraschenden Turnier-Entwicklungen.

Was das für Marken heißt: Die Zusammenarbeit mit Creatorn sichert Marken ihre Relevanz über längere Event-Zeiträume. Besonders erfolgreich: Creator mit eigenständigen Formaten, die flexibel auf Live-Entwicklungen eingehen. Statt isolierte Werbeclips zu beauftragen, sollten Marken auf Creators setzen, deren vorhandene Ideen als Serienformat für ein Event taugen. Gebt diesen Creatorn exklusive Storys, die sie schnell umsetzen können – so ist dauerhaftes Engagement wahrscheinlicher als mit den eigenen Kanälen allein.

In der zweiten Turnierhälfte stieg das Engagement um 7 %, obwohl die Zahl der Erwähnungen um 19 % sank. Die Aufmerksamkeit der Fans konzentrierte sich stärker auf weniger, aber emotionalere Momente und Storylines.

Noch vor dem ersten Anpfiff sorgte vor allem die Erwartung auf das Event und das kulturelle Drumherum für jede Menge Buzz. Marken waren schnell mit Athleten-Kooperationen und Produkt-Launches dabei.

Doch je länger das Turnier lief und die Erwähnungen sanken, desto wichtiger wurde es für Marken, auf aktuelle Live-Momente, Diskussionen zu Regeln, Einschränkungen oder Fan-Erlebnissen in Echtzeit zu reagieren.

Trotz weniger Erwähnungen erzielte die zweite Turnierhälfte mehr Interaktionen – vor allem offizielle Sponsoren konnten ihr Engagement pro Erwähnung um satte 67 % steigern.

Bemerkenswert dabei: Reddit gewann deutlich an Bedeutung. Der Anteil an Erwähnungen stieg von etwa 20 % auf mehr als 27 %. Das legt nahe, dass sich die Gespräche nach und nach von kurzfristiger Aufregung hin zu nachhaltigen Diskussionen und Analysen verschoben haben – ein Gebiet, in dem Reddit besonders stark ist.

Was das für Marken heißt: Bei Turnieren und anderen großen Kulturevents sollten Marken ihre Kanal- und Content-Strategie anpassen. Vor dem Start steht Reichweite im Vordergrund – später geht es um Reaktionen auf die entscheidenden Momente. Das Reddit-Wachstum zeigt, warum Marketer auch abseits sichtbarer Social-Kanäle dort aktiv sein sollten, wo Fans das Geschehen wirklich diskutieren.

Große Events entwickeln sich schnell, das Gesprächsklima kann in wenigen Tagen von Vorfreude zur hitzigen Debatte wechseln. Meltwater hilft Marketing- und Kommunikationsteams, diese Wandlungen früh zu erkennen und während der Spitzenzeit gezielt zu reagieren.

Beispiel 1: Live-Audience-Aktivität tracken

Das Problem: Wer sich auf Reporting nach Abschluss der Kampagne verlässt, verpasst oft die einflussreichsten Momente, weil die Aufmerksamkeit schon weitergezogen ist.

Mentions, Engagement, Sentiment und Herkunft in Echtzeit überwachen.

Aufkommende Stars, Spielmomente, Kontroversen und Fandiskussionen früh erkennen.

Alle Marken und Kampagnen – und sämtliche Turnierphasen – miteinander vergleichen.

Business Outcome: Teams fokussieren sich auf die Momente mit dem größten Potenzial – und reagieren, bevor ihre Relevanz verpufft.

Beispiel 2: Erfolge von Sponsorings und Creatorn messen

Das Problem: Sichtbarkeits-Metriken allein zeigen nicht, welche Sponsoring-Outlets oder Creator-Kooperationen wirklich Interaktion stiften.

Share of Voice, Engagement und Engagement pro Erwähnung messen.

Posts und Formate mit außergewöhnlicher Performance analysieren.

Offizielle Sponsoren, Creator-Kampagnen und Brand Collabs vergleichen.

Business Outcome: Marketer investieren gezielter in Partnerschaften und Content-Serien, die echten, wiederholbaren Mehrwert bringen.

Beispiel 3: Diskussionen über Communities verstehen

Das Problem: Große kulturelle Gespräche finden nicht nur in den auffälligsten Posts statt – wichtige Fan-Themen fallen dadurch häufig durchs Raster.

Diskussionen auf Social Media, Reddit, News, TV und weiteren Quellen verfolgen.

Themen, Stimmungen und Fan-Verhalten pro Kanal auswerten.

Dashboards und Alarme für eigene Marken, Events oder Themen erstellen.

Business Outcome: Marken bekommen ein viel umfassenderes Bild der Reaktionen – und können Aussagen gezielter auf die Communities zuschneiden, die Diskussionen prägen.

Macht Live-Momente messbar: Fordere eine Demo an und entdecke, wie Meltwater dir hilft, Gespräche zu verfolgen, die passenden Creator zu finden und genau dann zu handeln, wenn die Aufmerksamkeit ihren Höhepunkt erreicht.

Wer rund um große Events erfolgreich sein will, hat mit der Weltmeisterschaft 2026 ein klares Signal bekommen: Realtime-Relevanz schlägt reine Reichweite. Genauso wie Spaniens Team durch schnelle, kluge Entscheidungen zum Sieg kam, setzten sich die Marken durch, die flexibel reagierten und sich mit relevanten Live-Momenten, Spielerpersönlichkeiten und Gesprächsanlässen verknüpften.

Zukunftsgerichtet sollten Marketer genau beobachten, wie Rechteinhaber wiederkehrende, einfach nutzbare Content-Serien schnüren – und wie Plattformen wie Reddit dabei künftig die Fandebatte beeinflussen. Der Wert eines Sponsorings wird immer stärker davon abhängen, wie glaubwürdig Marken mitdiskutieren, solange Fans genau hinsehen.

Hat das Engagement während der zweiten Hälfte der Weltmeisterschaft zugenommen?

Ja, das Engagement ist in der zweiten Hälfte des Turniers um 7 % gestiegen. Daten von Meltwater zeigen, dass dieser Anstieg stattfand, obwohl die Erwähnungen insgesamt um 19 % zurückgingen. Die Aufmerksamkeit konzentrierte sich also auf weniger, aber bedeutendere Momente.

Warum haben offizielle Weltmeisterschafts-Sponsoren besser abgeschnitten, sobald die Spiele begonnen hatten?

Offizielle Sponsoren konnten auf wiederkehrende Inhalte zugreifen, die direkt mit Live-Momenten des Turniers verbunden waren. Analysen von Meltwater zeigen: Gebrandete Spieler-Auszeichnungen, Feier-Posts und FIFA-eigene Social-Formate hielten die Marken in der Wahrnehmung der Fans sichtbar – besonders in den aktivsten Phasen.

Welcher Sponsor der Weltmeisterschaft sorgte für den größten Engagement-Anteil?

AB InBev erreichte mit 31,2 % den höchsten Engagement-Anteil unter den Sponsoren. Laut Meltwater wurde dieses Ergebnis vor allem durch wiederkehrende FIFA-Inhalte mit Michelob ULTRA und Budweiser-Branding gestützt.

Welcher Weltmeisterschaftssponsor wurde am häufigsten erwähnt?

Adidas hatte mit etwa 17 % den größten Anteil an Sponsor-Erwähnungen. Laut Meltwater lag Adidas auch beim Engagement an zweiter Stelle – das zeigt die kombinierte Wirkung von eigenen Inhalten und FIFA-eigenen Preisverleihungen.

Wie haben Creator das Markenmarketing rund um die Weltmeisterschaft unterstützt?

Creator lieferten Einblicke hinter die Kulissen und Entertainment-Formate, die klassische Übertragungen nicht bieten. Meltwater-Analysen zeigen: Vor allem YouTube-Kollaborationen mit Creatorn gehörten in der zweiten Hälfte zu den am meisten engagierten Marken-Posts.

Warum wurde Reddit bei der Weltmeisterschaft wichtiger?

Der Anteil von Reddit an den beobachteten Erwähnungen stieg in der zweiten Hälfte von etwa 20 % auf mehr als 27 %. Die Daten von Meltwater deuten darauf hin, dass sich die Aktivität der Fans von kurzfristigem Turnier-Buzz auf nachhaltige Diskussionen, Analysen und Debatten verschoben hat.

Was sollten Marken aus der Weltmeisterschaft 2026 lernen?

Marken sollten ihre Strategie während eines Events dynamisch anpassen. Meltwater-Analysen zeigen: Breite Awareness hilft vor dem Start, während im weiteren Verlauf schnelle Reaktionen, kulturelle Relevanz, Creator-Zugänge und aktive Fan-Gespräche entscheidend werden.

Warum Live-Momente, Creator-Zugänge und neue Fan-Gespräche entscheidend waren, damit Marken während der Weltmeisterschaft 2026 die Aufmerksamkeit auf sich ziehen konnten.

Trends im Marketing & Sponsoring rund um die WM 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>
          <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">60%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">198 </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="51 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
          <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">60%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">195 </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">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>
          <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;">144 </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="46 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
          <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="33 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
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            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="33 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
          <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">26%</text>
          </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>
          <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">23%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">50 </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="15 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
          <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">16%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">36 </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="14 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
          <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="9 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <text x="18" y="21" text-anchor="middle" font-size="10" fill="#000">9%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">15 </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="7 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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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            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="10 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
            <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="5 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
          <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">11%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">8 </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="4 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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. 

<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;">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">
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#eaeaea" stroke-width="4" fill="none"/>
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#28bbbb" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="82 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#eaeaea" stroke-width="4" fill="none"/>
            <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>
          <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">63%</text>
          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">298 </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="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">
            <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="56 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
            <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="16 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
          <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="47 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
            <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>

      
      <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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            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#ff6221" stroke-width="4" fill="none" stroke-dasharray="42 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
            <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="16 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
            <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="48 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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">
            <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="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">
            <circle cx="18" cy="18" r="16" stroke="#eaeaea" stroke-width="4" fill="none"/>
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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">
            <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="22 100" stroke-linecap="round" transform="rotate(-90 18 18)"/>
            <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>
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          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">135 </td>
        <td>
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          </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>
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          </svg>
        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">115 </td>
        <td>
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        </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>
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        </td>
        <td style="background:#eef3f7;">95 </td>
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        </td>
      </tr>

    </table>
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</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.

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