Welche Modeanfragen lösen KI-Antworten aus, und was bedeutet das für Inhalte?
KI-Antworten erscheinen bei informationsorientierten Suchen weit häufiger als bei Kaufsuchen. Für Modeverlage und Händler entscheidet das darüber, welche Inhalte gefährdet sind und welche nicht.
DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion
- Eine Analyse von Ahrefs mit 146 Millionen Desktop-Ergebnissen vom September 2025 fand AI Overviews bei insgesamt rund 20,5 Prozent der Ergebnisse.
- In diesem Datensatz lösten informationsorientierte Anfragen in 21,4 Prozent der Fälle AI Overviews aus, kommerzielle Anfragen in 4,3 Prozent, transaktionale in 2,1 Prozent und navigationsorientierte in 0,9 Prozent.
- Längere Anfragen lösen AI Overviews häufiger aus: 46,4 Prozent bei Anfragen mit sieben oder mehr Wörtern gegenüber 9,5 Prozent bei einzelnen Wörtern.
- Semrush stellte fest, dass der Anteil kommerzieller Ergebnisse mit AI Overview zwischen November 2025 und April 2026 um 71 Prozent gewachsen ist, Kaufanfragen sind also nicht dauerhaft sicher.
- Die veröffentlichten Studien sind branchenübergreifend, Modeteams sollten daher ihre eigenen Anfragesets testen, statt anzunehmen, dass die Durchschnittswerte für sie gelten.
Welche Suchtypen lösen am häufigsten KI-Antworten aus?
Informationsorientierte Suchen lösen am häufigsten KI-Antworten aus, transaktionale und navigationsorientierte nur selten. In einer Ahrefs-Studie mit 146’122’391 im September 2025 erfassten Desktop-Suchergebnissen erschienen AI Overviews bei rund 20,5 Prozent der Ergebnisse. Nach Intention aufgeschlüsselt lag der Anteil bei 21,4 Prozent für informationsorientierte Anfragen, 4,3 Prozent für kommerzielle, 2,1 Prozent für transaktionale und 0,9 Prozent für navigationsorientierte.
Diese Zahlen sind nicht modespezifisch, sie beziehen sich auf Desktop-Ergebnisse, und sie sind eine Momentaufnahme aus einem einzigen Monat. Sie taugen als Orientierung über das Muster, nicht als Prognose für einen bestimmten Händler.
| Suchintention | Modebeispiel | Anteil mit AI Overview |
|---|---|---|
| Informationsorientiert | Wie sollte ein Wollmantel an den Schultern sitzen? | 21,4 % |
| Kommerziell | Beste wasserdichte Jacken zum Wandern | 4,3 % |
| Transaktional | Marineblaue Chinos Grösse 34 kaufen | 2,1 % |
| Navigationsorientiert | Markenname plus Login oder Store | 0,9 % |
Spielt die Länge der Anfrage eine Rolle?
Ja. Dieselben Ahrefs-Daten zeigen, dass AI Overviews mit der Wortzahl stetig zunehmen: 9,5 Prozent bei einem Wort, 9,9 Prozent bei zwei, 14,0 Prozent bei drei, 19,5 Prozent bei vier, 27,6 Prozent bei fünf, 36,6 Prozent bei sechs und 46,4 Prozent bei sieben oder mehr. Konversationelle, spezifische Fragen erhalten daher weit eher eine generierte Antwort als kurze Produktbegriffe.
Das ist wichtig, weil KI-Oberflächen längere Fragen fördern. Google beschreibt das Shopping im AI Mode so, dass Menschen in natürlicher Sprache beschreiben können, was sie suchen, statt Filter oder Schlagwörter zu nutzen. Wer einen ganzen Satz zu Anlass, Budget und Passform eintippt, stellt genau die Art von Anfrage, die die Längendaten mit mehr KI-Antworten verbinden.
Teams sollten dies nicht als Grund verstehen, kurze Anfragen zu ignorieren. Kurze Produkt- und Markenbegriffe erzeugen weiterhin grosse Suchvolumen, und die dort niedrigeren Raten an KI-Antworten bedeuten, dass klassische Einträge und Shopping-Ergebnisse den Grossteil ihrer Sichtbarkeit behalten. Entscheidend ist, dass sich der Mix am konversationellen Ende verschiebt, und dort beginnen neue Käuferinnen und Käufer oft.
Sind Kaufanfragen wirklich vor KI-Antworten sicher?
Nicht unbedingt. Semrush analysierte zwischen November 2025 und April 2026 mehr als 600’000 Keywords aus seiner US-Desktop-Datenbank über 10 Branchen hinweg. Der Anteil kommerzieller Ergebnisse mit AI Overview sei im Zeitraum um 71 Prozent gewachsen, während der Anteil transaktionaler Ergebnisse um 5 Prozent gesunken sei. Das sind Veränderungen der Anteile, keine absoluten Niveaus, und die Studie veröffentlicht für diese Intentionen keinen Gesamtprozentsatz.
Die Richtung ist entscheidend. Kommerzielle Recherchen wie Vergleiche und Bestenlisten scheinen der Bereich zu sein, in dem KI-Antworten sich ausbreiten, und diese liegen nahe am Kauf. Händler, die auf informationsorientierte oder vergleichende Inhalte setzen, um Interessenten in frühen Phasen zu gewinnen, sollten damit rechnen, dass sich ein grösserer Teil dieser Reise innerhalb einer Antwort abspielt.
Welche Anfragetypen der Mode sind am stärksten exponiert?
Die Studien schlüsseln die Ergebnisse nicht nach Mode auf, die folgende Zuordnung ist deshalb aus den Intentionsmustern abgeleitet und sollte getestet werden. Fragen zu Passform, Material, Pflege, Grössenumrechnung, Dresscodes und Trends sind informationsorientiert und konversationell, und genau dieses Profil wird am stärksten mit KI-Antworten verbunden. Marken- und Kategoriesuchen mit klarer Kaufabsicht zeigen in den veröffentlichten Daten niedrigere Raten.
- Höhere Exposition: Styling-Fragen, was man zu einem Anlass trägt, Fragen zu Material und Pflege, Grössentabellen und Vergleiche zwischen Materialien.
- Mittlere Exposition: Bestenlisten und Produktvergleiche, bei denen der Anteil der KI-Antworten wuchs.
- Niedrigere Exposition: navigationsorientierte Markensuchen und gezielte Produktkäufe, wobei Shopping-Funktionen in KI-Assistenten verändern, wie diese abgewickelt werden.
Was bedeutet das für Modeinhalte?
Laut Google gibt es keine zusätzlichen Anforderungen, um in AI Overviews oder im AI Mode zu erscheinen, Voraussetzung sei, dass eine Seite indexiert und für ein Snippet zugelassen ist. OpenAI erklärt, dass die Antworten der ChatGPT-Suche Quellenangaben enthalten können, dass die Platzierung nicht garantiert ist und dass Ergebnisse unvollständig oder veraltet sein können. Die Inhaltsstrategie beruht deshalb darauf, eine zitierwürdige Quelle zu sein, und nicht auf einem besonderen Format.
- Inhalte nach Intention trennen und prüfen, welche Seiten informationsorientierte Fragen beantworten, die nun möglicherweise zusammengefasst werden.
- Diese Seiten spezifisch und überprüfbar machen: Masse, Materialien, Pflegehinweise und klare Autorenschaft.
- Produktseiten und Feeds korrekt halten, da Shopping-Oberflächen aus ihnen schöpfen.
- Besuche und Conversions nach Landingpage verfolgen, nicht nur Rankings, denn auf Impressionen folgen möglicherweise weniger Klicks.
- Einen festen Satz eigener Anfragen jeden Monat erneut testen und festhalten, wann eine KI-Antwort erscheint und welche Quellen sie nennt.
Redaktionelle Modeverlage stehen vor einer schärferen Version dieses Problems als Händler. Ihre Seiten beantworten informationsorientierte Fragen, also das am häufigsten zusammengefasste Profil, und ihr Wert liegt in der Originalität: getestete Passformnotizen, Recherche und Fotografie, die eine Zusammenfassung nicht nachbilden kann. Händler können sich dagegen darauf stützen, dass Kaufanfragen niedrigere Raten an KI-Antworten zeigen, sollten aber beachten, dass sich Vergleichsanfragen verschieben. Beide sollten prüfen, woher ihr Traffic tatsächlich kommt, bevor sie die Strategie ändern.
Wie sollten Teams ihr eigenes Anfrageset testen?
Eine Liste von 50 bis 100 Anfragen aus Search-Console-Daten und Kundenservice-Protokollen zusammenstellen, jede nach Intention und Länge markieren und festhalten, ob eine KI-Antwort erscheint, welche Quellen genannt werden und ob die Marke vorkommt. Monatlich wiederholen, aus demselben Markt und mit demselben Gerät. So entstehen modespezifische Belege, die die branchenübergreifenden Studien nicht liefern können, und es wird sichtbar, wo Investitionen in Inhalte exponiert sind.
Die Ergebnisse sind mit Vorsicht zu interpretieren. Eine Anfrage, die in einer Sitzung eine KI-Antwort auslöst, tut dies in einer anderen womöglich nicht, und die Antwort selbst kann sich ändern. Das Protokoll sollte Trends bei drei Messgrössen zeigen: wie oft eine Antwort erscheint, wie oft die Marke zitiert wird und wie sich der organische Traffic auf denselben Seiten entwickelt. Sinkt der Traffic dort, wo KI-Antworten zunehmen, ist das Argument für eine Überarbeitung der Inhalte dieser Seiten klarer, als es ein Branchendurchschnitt je sein könnte.
Häufige Fragen
Bei welchem Prozentsatz der Suchen erscheinen Google AI Overviews?
Eine Ahrefs-Studie mit 146 Millionen Desktop-Ergebnissen vom September 2025 fand AI Overviews bei rund 20,5 Prozent. Die Rate variierte stark nach Intention, von 21,4 Prozent bei informationsorientierten Anfragen bis 0,9 Prozent bei navigationsorientierten.
Lösen Shopping-Suchen AI Overviews aus?
In den Ahrefs-Daten seltener als informationsorientierte: 4,3 Prozent bei kommerziellen und 2,1 Prozent bei transaktionalen Anfragen. Semrush stellte fest, dass der kommerzielle Anteil zwischen November 2025 und April 2026 um 71 Prozent wuchs.
Erhalten längere Suchanfragen mehr KI-Antworten?
Ja. In den Ahrefs-Daten stieg der Anteil von 9,5 Prozent bei Anfragen mit einem Wort auf 46,4 Prozent bei Anfragen mit sieben oder mehr Wörtern.
Gelten diese Zahlen auch für die Mode?
Nicht direkt. Die zitierten Studien decken viele Branchen auf Basis von US- oder Desktop-Daten ab, Modeteams sollten daher eigene Tests mit einem festen Anfrageset durchführen.
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