Warum gibt eine KI nie zweimal dieselbe Antwort?
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Weil die KI die Frage jedes Mal anders formuliert, neue Suchanfragen startet und ihre Quellen neu auswählt. Am 15. September 2026 haben wir ChatGPT, Claude und Gemini Fragen gestellt und diese rund eine Stunde später identisch noch einmal gestellt: Keine von ihnen lieferte zweimal dieselbe Quellenliste, und fast keine Suchanfrage wurde identisch neu formuliert. Im Median wurden nur 21 bis 25 % der beim ersten Mal zitierten Seiten erneut zitiert. Ein Screenshot einer Antwort sagt daher fast nichts über die Sichtbarkeit eines Unternehmens aus.
Für welche Art von Frage? Es kommt ganz auf die Frage an. Bei einer Frage, die eine bestimmte Marke oder eine genaue Quelle nennt, variieren die Antworten weniger, weil die KI nach derselben Quelle sucht. Bei einer offenen Frage variieren sie stark.
Was wir zwischen zwei Antworten gemessen haben
Wir haben ChatGPT, Claude und Gemini unsere Fragen zur Sichtbarkeit in KIs gestellt und sie dann rund eine Stunde später identisch wiederholt. Keine der drei KIs lieferte bei keiner einzigen Frage zweimal dieselbe Quellenliste. Fast keine Suchanfrage wurde zweimal auf dieselbe Weise geschrieben: 3 % bei Claude und Gemini, weniger als 1 % bei ChatGPT. Die Frage wird bei jeder Antwort neu formuliert.
Der Anteil der beim ersten Mal zitierten Seiten, die auch beim zweiten Mal wieder zitiert wurden, ist gering: im Median 21 % bei Claude, 21 % bei Gemini, 25 % bei ChatGPT. Auf Ebene der Websites ist es etwas stabiler: 26 % bei Claude, 21 % bei Gemini und 41 % bei ChatGPT, das eher zu denselben Publishern zurückkehrt. Bei wiederholten Nachverfolgungen anderer Fragen, die mit einem anderen Tool erfasst wurden, haben wir eine höhere Stabilität bei Gemini und Claude gemessen, bei der 50 bis 67 % des zitierten Seiten wiedergefunden wurden: Die Variabilität hängt stark vom Thema ab.
Warum sich die Antwort ändert
Drei Mechanismen überlagern sich. Erstens generiert ein Sprachmodell seinen Text, indem es jedes Wort aus mehreren möglichen Optionen auswählt: Zwei Antworten auf dieselbe Frage werden nie völlig identisch geschrieben. Zweitens formuliert die KI vor der Beantwortung ihre eigenen Suchanfragen, und da sich diese Suchen ändern, ändern sich auch die gefundenen Seiten. Schließlich ist das Web selbst in Bewegung: Seiten werden aktualisiert, andere werden langsam oder sind nicht mehr erreichbar.
Dieser letzte Punkt lässt sich messen. Wir haben die Geschwindigkeit derselben Seiten zweimal im Abstand von zwölf Minuten gemessen: Fast jede zweite Seite hatte ihr Drittel gewechselt, von schnell zu mittel oder von mittel zu langsam. Bei ChatGPT werden die langsamsten Seiten jedoch etwa halb so oft zitiert. Die Geschwindigkeit einer Seite ist eine Momentaufnahme – und damit auch ihre Chance, zitiert zu werden.
Was andere Studien messen
SparkToro ließ im November und Dezember 2025 Freiwillige dieselben Empfehlungsanfragen mit ihren gewohnten Einstellungen an ChatGPT, Claude und die KI-Antworten von Google stellen. Fazit: Die Wahrscheinlichkeit, dass ChatGPT oder die KI von Google zweimal dieselbe Markenliste ausgibt, liegt bei weniger als eins zu hundert, und die Chance, zwei Listen in derselben Reihenfolge zu erhalten, liegt bei etwa eins zu tausend.
Rand Fishkin, der die Studie leitete, zieht daraus eine Konsequenz für die Messung: Ein „Ranking in der KI“ ist nicht aussagekräftig, während ein Prozentsatz der Präsenz über zahlreiche Ausführungen von vielen Fragen hinweg eine sinnvolle Messung darstellt. Dies ist dieselbe Schlussfolgerung wie bei unseren eigenen Messungen.
Was trotz allem stabil bleibt
Nicht alles variiert im gleichen Tempo. Die grundlegenden Auswahlmechanismen zeigen sich jedoch von einer Messung zur anderen: bei ChatGPT die Bedeutung des Rankings und der namentlich genannten Quellen; bei Claude das Gewicht des Konsenses und der von mehreren Suchanfragen gefundenen Seiten. Die durch die Suche gefundenen Seiten sind zudem etwas stabiler als die tatsächlich zitierten Seiten.
Das ist es, was trotz der Variabilität ein zielgerichtetes Arbeiten ermöglicht: Man kann die nächste Antwort zwar nicht vorhersagen, aber man kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, ausgewählt zu werden, indem man Seiten erstellt, die diesen stabilen Mechanismen entsprechen.
Was das für ein Unternehmen bedeutet
Misstrauen Sie jedem Versprechen einer „Position“ in einer KI und jedem Beweis, der auf einer einzelnen Antwort basiert. Die Sichtbarkeit in KIs lässt sich nicht wie ein Ranking messen: Sie wird als Häufigkeit gemessen, indem viele Fragen mehrmals an mehrere KIs gestellt werden und der Anteil der Antworten gezählt wird, in denen das Unternehmen erscheint.
Das ist auch der Grund, warum FaireDuBruit keine Zitate verspricht: Garantiert wird die Präsenz von Seiten, die so aufgebaut sind, dass sie ausgewählt werden, sowie die Nachverfolgung ihres Auslesens durch die KI-Robots. Die Zitierung bleibt eine Wahrscheinlichkeit, an der man arbeiten und die man langfristig messen muss.
Was wir nicht wissen
Unser Vergleich bezieht sich auf zwei Antworten im Abstand von etwa einer Stunde über die API der Modelle. Über einen längeren Zeitraum kann die Variabilität noch größer sein. Die bei den Nachverfolgungen eines anderen Tools gemessene Stabilität bezieht sich auf andere Fragen und, bei OpenAI, auf ein anderes Modell.
Quellen
- SparkToro, Rand Fishkin — Inkonsistenz von Markenempfehlungen durch KI, .
- Messungen von FaireDuBruit vom 4. bis 16. September 2026 — siehe „Wie wir gemessen haben“.