Was ChatGPT im Training nicht gelernt hat, holt die Websuche selten nach

Michael Dobler

Autor Dr. Web

26. Okt. 2026

2 Min. Lesezeit

Die Marketingagentur Graphite ließ ChatGPT 57 Vergleichsfragen mit und ohne Websuche beantworten. Marken, die das Modell ohne Suche selten nannte, kamen mit Suche im Median auf 11 Prozent der Antworten, obwohl mindestens 15 Prozent der zitierten Seiten sie ausführlich behandelten. Eine GPTBot-Sperre in der robots.txt hält eigene Texte aus dem Training von OpenAI heraus.

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Zudem zählte Graphite rund 957.000 eigene Suchanfragen, die ChatGPT vor den Antworten auf 22.953 weitere Vergleichsfragen abschickte, 59,6 Prozent davon enthielten einen Markennamen.^[1] Keine der Ausgangsfragen nannte eine Marke. Laut Graphite stammen die Namen aus dem, was das Modell im Training gelernt hat.

Auf einen Blick

Das Wichtigste in Kürze

Marken, über die viele zitierte Seiten ausführlich schrieben, nannte ChatGPT mit Websuche im Median in 11 bis 99 Prozent der Antworten, je nachdem, wie oft das Modell sie schon ohne Suche nannte.
Zwischen Trainingsstichtag und Start neuer Modelle lagen zuletzt 1,8 bis 5,1 Monate.
Graphite berät selbst Unternehmen, die in KI-Antworten vorkommen wollen, und legt nicht offen, wie die Agentur die Bekanntheit der Marken berücksichtigt hat.

Was hat Graphite gemessen?

Taschenlampe mit Anhänger „Suche“ beleuchtet Aufsteller „Bekannt“ auf weißem Hintergrund — ChatGPT nennt Marken bei Vergleichen häufiger, wenn Websuche aktiviert ist. Agentur Graphite testete 3.115 Frage-Marken-Paare und analysierte die Häufigkeit von Nennungen und zitierten Seiten

Im August stellte die Agentur der ChatGPT-Version ohne Anmeldung Fragen, in denen Nutzer Marken oder Produkte vergleichen. Für 3.115 Paare aus Frage und Marke verglich Graphite, wie oft ChatGPT die Marke mit und ohne Websuche nannte. Zudem zählte die Agentur die zitierten Seiten, die eine Marke ausführlich behandelten.

Für Marken, über die mindestens 15 Prozent der zitierten Seiten ausführlich berichteten, weist Graphite die Werte gesondert aus. Nannte ChatGPT eine solche Marke ohne Suche in höchstens einem Viertel der Antworten, lag der Median mit Suche bei 11 Prozent. Marken derselben Gruppe, die das Modell ohne Suche fast immer nannte, kamen im Median auf 99 Prozent.

Warum hilft die Websuche vor allem bekannten Marken?

Vor der Antwort formuliert ChatGPT eigene Suchanfragen und setzt dort oft Marken ein, die das Modell aus dem Training kennt. Eine Marke im Suchbegriff erhöht laut Graphite die Trefferchance für Seiten über diese Marke.

Eine Auswertung von Ahrefs vom 12. Oktober zeigt: Von den häufigsten gezielten Suchen innerhalb einer Website landeten drei von vier auf einer Markenseite. Neue Inhalte fließen erst mit Verzögerung in die Trainingsdaten ein: Laut Graphite lagen bei den seit Juli 2026 erschienenen Modellen zwischen dem Stichtag der Trainingsdaten und dem Start im Schnitt 4,6 Monate bei OpenAI, 4,4 bei Google und 2,4 bei Anthropic.

Bekannte Marken gewinnen auch in der Websuche

Auswertung der Agentur Graphite: Vergleichsfragen an ChatGPT ohne Anmeldung, Daten von August bis Anfang Oktober 2026

So oft nannte ChatGPT eine Marke mit Websuche

Median für Marken, über die mindestens 15 % der zitierten Seiten ausführlich berichteten, gruppiert danach, wie oft das Modell sie ohne Suche nannte

Ohne Suche selten genannt (bis 25 %)11 %

Ohne Suche manchmal genannt (über 25 bis 50 %)38 %

Ohne Suche oft genannt (über 50 bis 75 %)72 %

Ohne Suche fast immer genannt (über 75 %)99 %

59,6 %

der rund 957.000 eigenen Suchanfragen von ChatGPT enthielten einen Markennamen, obwohl die Fragen keine Marke nannten

22,7 %

dieser Suchanfragen durchsuchten mit dem Operator site: nur eine einzelne Website

1,8–5,1

Monate lagen bei Modellen seit Juli 2026 zwischen dem Stichtag der Trainingsdaten und dem Start

Die robots.txt wird zur Markenfrage: Eine GPTBot-Sperre schützt eigene Texte und überlässt das Bild der Marke im Modell fremden Seiten.
Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web

Was sollten Website-Betreiber in Deutschland jetzt prüfen?

Nach § 44b Abs. 3 UrhG ist ein Vorbehalt gegen Text und Data Mining bei Online-Inhalten nur wirksam, wenn der Rechteinhaber ihn in maschinenlesbarer Form erklärt.^[4] Nach dem Entwurf neuer Leitlinien des Europäischen Datenschutzausschusses sollen KI-Entwickler Websites mit robots.txt-Sperre auslassen. Graphite rät Unternehmen, die in KI-Antworten vorkommen wollen, Trainings-Crawler zuzulassen.

Kennungen trennen: Eine Sperre für GPTBot hält Inhalte aus dem Training von OpenAI fern, ein Eintrag für OAI-SearchBot steuert die Aufnahme in die ChatGPT-Suche.^[2] Google-Extended regelt das Gemini-Training und beeinflusst laut Google weder Aufnahme noch Ranking in der Google-Suche.^[3]
Firewall abgleichen: Bot-Regeln im CDN oder in der Firewall weisen Crawler auch dann ab, wenn die robots.txt sie zulässt.
Markenangaben pflegen: Veraltete Preise und uneinheitliche Produktnamen lernt ein Modell mit.
Ohne Websuche messen: Graphite empfiehlt, jedes neue Modell über die Programmierschnittstelle ohne Suche abzufragen, mit mindestens 50 Antworten je Frage.

Was eine Seite für KI-Antworten zitierfähig macht, hat SISTRIX für den deutschsprachigen Raum untersucht, Grundlagen bündelt der Ratgeber zur Generative Engine Optimization.