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ChatGPT holt 95 Prozent des KI-Traffic zu Medien. Der Rest existiert kaum

Daten des Unternehmens BrightEdge zeigen: Im August 2026 liefen 95,1 Prozent des Traffic, den KI-Assistenten an Verlage weiterleiten, über ChatGPT. Gemini, Perplexity und Claude teilen sich knapp 5 Prozent. Die Diversifizierung der KI-Kanäle hat sich als Mythos erwiesen.

Medien & InternetAnalyseLena BrandtVeröffentlicht: 23. September 20264 Min. LesezeitQuellen 3
ChatGPT holt 95 Prozent des KI-Traffic zu Medien. Der Rest existiert kaum

Zwei Jahre lang haben Verlage darauf gesetzt, für generative Suchmaschinen zu optimieren. Sie hofften, bei vielen Assistenten präsent zu sein, bei jedem ein wenig. Die Daten von BrightEdge zeichnen ein anderes Bild. Im August 2026 kam 95,1 Prozent des gesamten Traffic, der aus Werkzeugen auf Basis von Sprachmodellen auf Inhalte weitergeleitet wurde, über ChatGPT.

Wer sich den Rest teilt

Auf Gemini entfielen 2,4 Prozent, auf Perplexity 1,1 Prozent und auf Claude 0,8 Prozent. Der über ChatGPT weitergeleitete Traffic stieg zwischen Januar und August um 101 Prozent, allein im August um 36 Prozent. Gemessen am gesamten Traffic zu Nachrichtenangeboten bleibt das ein Bruchteil. Kein anderer Kanal wächst auch nur annähernd so schnell.

Auch die Konkurrenz verliert. Im August sank das Volumen des weitergeleiteten Traffic bei Gemini um 15 Prozent und bei Claude um 17 Prozent. Perplexity verlor ähnlich viel. Jim Yu von BrightEdge betonte, das Wachstum von ChatGPT bei gleichzeitiger Schwäche der Rivalen bedeute eine Konsolidierung. Es sei nicht der Beginn eines gesunden Wettbewerbs, den sich die Verlage erhofft hatten.

Agenten fragen häufiger als Menschen

Der Bericht enthält eine weitere Zahl, die Redaktionen beunruhigen sollte. KI-Agenten führen etwa 88 Anfragen pro 100 Besuche aus, die früher von Nutzern stammten, die eine Anfrage in die Suchmaschine eingaben. Jede Anfrage ist potenziell eine eigene Anforderung des Zugriffs auf Inhalte. Nur eine davon endet mit dem Besuch eines Menschen auf der Seite des Verlags. Der Traffic ohne Menschen wächst, der Traffic mit Menschen nicht.

Gleichzeitig stellte das Unternehmen 51Degrees fest, dass der Traffic sogenannter KI-Harvester innerhalb eines Jahres um 62,5 Prozent gestiegen ist, von 8 auf 13 Prozent aller Anfragen. Diese Bots beschaffen Inhalte für Modelle. An der Spitze lag AmazonBot mit 4,1 Prozent der Anfragen, vor Meta-ExternalAgent mit 2,9 Prozent. BingBot, Anthropic, OpenAI, Perplexity und Gemini kommen zusammen auf Bruchteile eines Prozents. Das Paradox: Den größten weitergeleiteten Traffic zu Medien erzeugt ein Akteur, dessen eigener Spider Inhalte am aggressivsten sammelt.

Lokale Angebote fallen zuerst weg

Das Ausmaß des Problems unterscheidet sich je nach Art des Verlags. Daten des Unternehmens Semrush, die die Technologiepresse aufgreift, zeigten, dass der organische Traffic aus den USA zur Seite „USA Today“ zwischen Juni 2025 und Juni 2026 um 18 Prozent sank. Nach Analysen von Axios trifft es die kleinsten Redaktionen am härtesten, mit Traffic in der Größenordnung von 1-10 Tsd. Besuchen pro Monat. Ihnen fehlt ein Team, um neue Formate zu testen, und Verhandlungsmacht bei Gesprächen über Lizenzen haben sie auch nicht. Für sie läuft die ganze Transformation auf eines hinaus: weniger Zugriffe, geringere Einnahmen aus programmatischer Werbung und eine geringere Fähigkeit, die Redaktion zu halten.

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Quellen

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  1. 01ChatGPT controls 95% of AI referral traffic to publishersEN
  2. 02Chatbot Traffic Rises 60% YoY, AI Harvesters Now 13% Of All RequestsEN
  3. 03Google pod presją wydawców. AI Overviews wywołuje kryzys w mediachPL

Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Lena Brandt

Lena Brandt

KI, Modelle und Technik

Lena Brandt schreibt für FLASH24 über Technik, KI und Modelle sowie Medien und Internet und stützt sich dabei auf Herstellerangaben, Studien und öffentlich zugängliche Datensätze, statt Pressemitteilungen ungeprüft zu übernehmen. Bei Modellvergleichen kontrolliert sie Benchmark-Werte, Trainingsdaten und Versionsnummern und rechnet Angaben zu Rechenleistung und Kosten selbst nach. Sie spricht mit Entwicklern und Forschern, wartet auf angekündigte Updates und vergleicht Releases, bevor sie eine Einschätzung abgibt. Privat beschäftigt sie sich mit 3D-Druck, alten Rechnern und der Frage, wie Modelle aus Internetmüll lernen – Themen, die regelmäßig in ihre Texte einfließen. Sie publiziert keine Zahlen, deren Quelle sie nicht selbst überprüfen konnte.

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