3 · Dokumentation
Kanäle und Systeme
Modellwissen, Live-Suche und Antwortbox: warum wir drei Kanalarten unterscheiden und was der Kontrast zwischen ihnen verrät.
Eine KI-Antwort kann aus zwei Quellen stammen: aus dem, was das Modell beim Training gelernt hat, oder aus dem, was es im Moment der Frage im Web findet. Für eine Marke sind das zwei völlig verschiedene Lagen. augenmerk misst beide getrennt und nennt den Unterschied Kanal-Kontrast.
Drei Kanalarten
| Kanalart | Was sie beantwortet | Quellen |
|---|---|---|
| Modellwissen | Kennt das Modell die Marke überhaupt? Antwort ohne Websuche, allein aus dem Training. | keine |
| Live-Suche | Findet die KI die Marke, wenn sie sucht? Antwort mit aktueller Websuche. | ja, mit Quellenliste |
| Antwortbox | Steht die Marke in Googles KI-Antwort über den Suchergebnissen? | ja, aus Googles Suche |
Modellwissen nennt keine Quellen, weil es nicht sucht. Jede Zitierquote in augenmerk bezieht sich deshalb nur auf die Kanäle, die suchen; sonst sähe eine Null, die nichts bedeutet, wie ein Befund aus.
Die zehn Systeme
| Anbieter | Modellwissen | Live-Suche | Antwortbox |
|---|---|---|---|
| OpenAI / ChatGPT | OpenAI · Modellwissen | ChatGPT · Live-Suche | |
| Gemini · Modellwissen | Gemini · Live-Suche | Google · Antwortbox (AI Overviews) | |
| Anthropic | Claude · Modellwissen | Claude · Live-Suche | |
| xAI | Grok · Modellwissen | Grok · Live-Suche | |
| Perplexity | Perplexity · Live-Suche |
Gemini ist mit demselben Modell zweimal dabei, einmal ohne und einmal mit Google-Suche. Nur hier entsteht der Kanal-Kontrast innerhalb eines Anbieters: Wer OpenAI mit Perplexity vergleicht, vergleicht zwei verschiedene Modelle; bei Gemini ist der Unterschied allein der Zugriff auf das Web.
Der Kontrast ist die Diagnose
Ein einzelner Wert über alle Kanäle würde beide Lagen vermischen. „Die KI kennt Sie nicht“ und „die KI kennt Sie, findet Sie aber in ihren Quellen nicht“ sind zwei verschiedene Befunde mit zwei verschiedenen Maßnahmen:
- Modellwissen hoch, Live-Suche niedrig: Die Marke ist bekannt, fehlt aber in den Seiten, die die Suchkanäle gerade lesen. Ein Quellenproblem. Die Maßnahme liegt bei Test- und Vergleichsseiten, nicht bei der Bekanntheit.
- Live-Suche hoch, Modellwissen niedrig: Die Quellen kennen die Marke, die Modelle noch nicht. Typisch für junge Marken; das Modellwissen zieht mit neuen Modellversionen nach, in Monaten, nicht in Läufen.
- Antwortbox weicht ab: Google bezieht seine Antwort aus der eigenen Suche, die Chat-Systeme aus ihren Quellen. Bewegung zeigt sich dort, wo die eigenen Seiten bei Google steigen oder fallen.
Der Befund-Katalog kennt diese Lagen als eigene Einträge, siehe Kanal-Befunde.
Was die Suchkanäle preisgeben
Einige Systeme nennen die Suchanfragen, die sie vor der Antwort gestellt haben. Aus „Welche Tiefkühlpizza ist die beste?“ wird dann etwa die Suche „Tiefkühlpizza Test 2026“. augenmerk speichert diese Suchanfragen und zeigt sie in der Antwortenansicht. Sie zeigen am genauesten, wonach eine KI sucht, wenn ein Mensch etwas fragt: Wer zu dieser Suche bei Google vorn steht, wird als Quelle gelesen.
Bei anderen Systemen kennen wir die Quellenliste, aber nicht die Suche. Ob eine Suche zu einer bestimmten Quelle führte, behaupten wir deshalb nirgends.
Gefunden und zitiert
Die Suchkanäle legen dem Modell mehr Seiten vor, als es benutzt. Perplexity etwa findet rund zwanzig Adressen je Antwort und zitiert im Mittel sieben. augenmerk trennt beides: gefunden heißt, die Suche hielt die Seite für einschlägig; zitiert heißt, das Modell hat sie im Text benutzt. Nicht jedes System gibt diese Unterscheidung preis; wo die Zahl der Zitate immer gleich der Zahl der Fundstellen ist, kennzeichnet die Quellenansicht das mit einem Sternchen. Mehr dazu unter Quellen und Website.
Stand: 2026-09-16