Wie wurde der Test aufgebaut?
Stefano Fonseca wählte in drei Sektoren je ein Greentech-Produkt und formulierte dazu eine breite und eine konkrete Frage. Jede der sechs Fragen ging am 20. Oktober 2026 in einem eigenen Chat an ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity. Das ergibt 24 Antworten.
Der Test soll beantworten, ob Nischencontent die KI-Sichtbarkeit erhöht und prüft drei Teilfragen: Ändert eine konkrete Frage die genannten Anbieter (F1) und die Reihenfolge der Empfehlung (F2), und erscheinen dabei regionale Betriebe (F3)?
Testfragen
Beide Fragen eines Sektors behandeln dasselbe Thema und verlangen eine Empfehlung. Alle sechs Fragen sind B2C-Fragen mit Bezug zu Österreich. Die konkrete Frage ergänzt eine Wohnsituation und mindestens eine technische Bedingung: begrenzte Anschlussleistung, sommerlicher Hitzeschutz im Dach, wenig Kellerplatz bei 65 °C Vorlauftemperatur.
| Sektor | Breite Frage | Konkrete Frage |
|---|---|---|
| Mobilität: Wallbox | Welche Wallbox empfiehlst du mir für mein E-Auto in Österreich, und welche Anbieter? | Ich wohne in einer Eigentumswohnung in Salzburg mit Tiefgaragenplatz. Die Eigentümergemeinschaft hat nur eine begrenzte Anschlussleistung. Welche Wallbox mit Lastmanagement empfiehlst du mir, und welche Anbieter für Beratung und Installation? |
| Gebäude: Dämmstoff | Welchen nachhaltigen Dämmstoff und welche Hersteller empfiehlst du mir für mein Haus in Österreich? | Ich möchte bei meinem Einfamilienhaus aus den 1970ern in Tulln an der Donau das Satteldach von innen zwischen den Sparren dämmen. Welchen nachhaltigen Dämmstoff mit gutem sommerlichen Hitzeschutz empfiehlst du mir, und welche Hersteller? |
| Energie: Pelletheizung | Welche Pelletheizung und welche Hersteller empfiehlst du mir für mein Haus in Österreich? | Ich möchte in meinem Einfamilienhaus aus den 1980ern in Innsbruck die Ölheizung durch eine Pelletheizung ersetzen. Im Keller ist wenig Platz für ein Pelletlager, und die Heizkörper brauchen Vorlauftemperaturen um 65 °C. Welche Pelletheizung empfiehlst du mir, und welche Hersteller? |
Testkriterien und Bewertungsgrundlage
Stefano Fonseca wertete jede Antwort nach vier Kriterien aus:
- Anbieterkreis: Namentlich genannte Hersteller, Versorger, Handwerksbetriebe und Handel, über die vier Systeme zusammen, jeder Name einmal.
- Erste Empfehlung: Welchen Anbieter oder Dämmstoff ein System an erster Stelle nennt.
- Quellen: Welche Seiten eine Antwort trägt. Das ließ sich nur bei Perplexity auswerten, das seine Aussagen mit Links belegt.
- Regionale Betriebe: Namentlich genannte Handwerks- und Handelsbetriebe vor Ort.
Bewertungsgrundlage ist der Vergleich der breiten und der konkreten Antwort desselben Systems im selben Sektor. Zur Reihenfolge nennt der Bericht jeweils, bei wie vielen der vier Systeme sie auftritt.
Ändern konkrete Fragen, welche Anbieter KI-Systeme nennen?
Ja, meist: Konkrete Fragen enthalten Bedingungen, und KI-Systeme nennen bevorzugt Anbieter, deren Seiten diese Bedingungen beantworten. Im Test fiel der Effekt unterschiedlich aus: Der Anbieterkreis wechselte bei Wallboxen größtenteils, bei Dämmstoffen etwa zur Hälfte, bei Pelletheizungen nur um zwei Marken.
Von den Anbietern der konkreten Antworten standen bei Wallboxen nur 6 von 17 schon in den allgemeinen, bei Dämmstoffen 6 von 13, bei Pelletheizungen 7 von 9.
Abbildung 1: Namentlich genannte Anbieter je Sektor, über vier KI-Systeme zusammengezählt.
Wallboxen
Die breite Frage führt zu Herstellern wie go-e, KEBA und Fronius sowie zu Versorgern aus ganz Österreich. Die konkrete Frage bringt Zaptec und zehn Elektrobetriebe aus Salzburg und Umgebung ein, die in keiner breiten Antwort standen. Gemeinsame Empfehlungen bleiben go-e, KEBA, Easee, ABL, die Salzburg AG und die LINZ AG.
Dämmstoffe
Steico und Gutex stehen in allen vier Systemen, bei der breiten wie bei der konkreten Frage. Acht Spezialhersteller für Hanf, Schafwolle, Zellulose und Schaumglas erscheinen nur in den breiten Antworten. Perplexity ordnet Hanf der Fassade und Schaumglas der Bodenplatte zu, beides passt nicht zu einer Dämmung zwischen den Sparren. Neu in den konkreten Antworten sind drei Hersteller (Thermofloc, climacell, best wood SCHNEIDER) und vier regionale Anbieter für Verarbeitung und Handel.
Pelletheizungen
Alle sieben Marken der breiten Antworten stehen auch in den konkreten: ÖkoFEN, Windhager, Fröling, ETA, KWB, Hargassner und Viessmann. ÖkoFEN, Fröling und Hargassner nennen in den konkreten Antworten alle vier Systeme. Neu kommen Hoval (Perplexity) und Guntamatic (Claude) hinzu.
Prägen wenige etablierte Hersteller einen Sektor, verändert eine zusätzliche Bedingung im Test kaum die Namen. Sie verschiebt eher die Reihenfolge.
Was entscheidet bei konkreten Fragen über die Reihenfolge?
Bei konkreten Fragen entscheidet die Passung zwischen den Bedingungen der Frage und dem, was ein Anbieter auf seiner Seite belegt. Im Test kamen Anbieter zum Zug, deren eigene Seiten die Bedingung der Frage ausdrücklich beantworten. In allen drei Sektoren wechselte bei mindestens einem System die erste Empfehlung zwischen allgemeiner und konkreter Frage.
- Wallbox: go-e steht in den breiten Antworten bei drei der vier Systeme an erster Stelle. In den konkreten Antworten nennt kein System go-e zuerst. Gemini empfiehlt Zaptec, ChatGPT die KEBA KeContact P40 Pro, Perplexity die Charge.Community der Salzburg AG; Claude benennt kein Modell. Als ersten Ansprechpartner nennen Gemini, ChatGPT und Perplexity die Salzburg AG. Von 35 Quellen in der konkreten Perplexity-Antwort führen 22 auf salzburg-ag.at, darunter die Seiten zu Tiefgarage und Mehrparteienhaus.
- Dämmstoff: Bei der breiten Frage nennt Perplexity Isocell (Zellulose) als erste Wahl. Bei der konkreten Frage mit sommerlichem Hitzeschutz empfehlen ChatGPT, Perplexity und Claude Holzfaser, Perplexity mit Gutex Thermoflex an erster Stelle. Von den 29 Links dieser Antwort führen 9 auf thermofloc.com und 6 auf gutex.de. In der breiten Antwort stammen nur 5 von 24 Links von Herstellern; 17 führen zu den Portalen klimaaktiv, energie-experten und baubook.
- Pelletheizung: ChatGPT nennt in der breiten Antwort ETA als erste Wahl, in der konkreten den Hargassner Nano-PK mit rund 0,45 m² Stellfläche laut Hersteller. Perplexity führt in der konkreten Antwort Hoval BioLyt auf, das es als einziges Modell ausdrücklich für hohe Heizungstemperaturen angibt. Hoval steht in keiner breiten Antwort. Von 27 Links der Antwort führen 22 auf Herstellerseiten, 8 davon auf hoval.at.
Eine Seite, die Platzbedarf, Vorlauftemperatur oder Anschlussleistung als Zahl nennt, liefert dem System offenbar den Beleg, den es für die konkreten Frage braucht. Bei der breiten Frage fehlt dieser Anlass.
Kommen bei konkreten Fragen kleinere Betriebe vor?
Ja, wenn die Frage Ort und gewünschte Leistung nennt: Dann empfehlen KI-Systeme neben Herstellern auch regionale Betriebe, sofern deren Leistung in einer Partnerliste, einem Verzeichnis oder auf der eigenen Website belegt ist. Im Test erschienen regionale Betriebe bei der Wallbox-Frage mit Ort und Installationswunsch sowie bei Gemini in der Dämmfrage mit Ort, aber in keiner Antwort zur Pelletheizung.
- Wallbox, breit: ChatGPT nennt drei Wiener Betriebe, eingeleitet mit „Wenn du im Raum Wien wohnst“.
- Wallbox, konkret: Gemini nennt vier, ChatGPT zwei und Perplexity fünf Betriebe aus Salzburg und Umgebung, zusammen zehn verschiedene (Elektro Haslinger steht doppelt). Claude nennt keinen Betrieb und verweist auf einen Elektrofachbetrieb mit Erfahrung in Eigentümergemeinschaften.
- Dämmstoff, konkret: Gemini nennt für Tulln den Holzbaubetrieb Lengauer aus Königstetten, das Einblasunternehmen inblow und die Holzfachhändler JAF Frischeis und Schramek. Die anderen drei Systeme nennen keinen regionalen Betrieb.
- Pelletheizung, konkret: Alle vier Systeme verweisen auf Installateure oder Fachbetriebe in der Region, ohne einen Namen zu nennen.
Perplexity belegt die fünf Salzburger Betriebe unterschiedlich: Elektro Markl über die Partnerliste der Salzburg AG, drei weitere über das Firmenverzeichnis der Wirtschaftskammer, smart-tronics über die eigene Website. Betriebe wurden dort gefunden, wo ihre Leistung belegbar beschrieben stand.
Im Selbstversuch zur Lehrstellensuche fehlten kleine Handwerksbetriebe fast überall (Fonseca, 2026). In diesem Test nannten drei von vier Systemen Betriebe, sobald die Frage Ort, technische Bedingung und Installationswunsch verband.
Warum reagieren KI-Systeme so auf konkrete Fragen?
KI-Systeme zerlegen eine Frage in Teilfragen und zitieren Seiten, die zu diesen Teilfragen passen. Google beschreibt für den AI Mode eine Query-Fan-Out-Technik, die die Frage in Unterthemen aufteilt (Google, 2025).
Eine Auswertung von 1,4 Millionen ChatGPT-Prompts misst die Passung: Die Titel zitierter Seiten ähneln dem Prompt stärker (Kosinus-Ähnlichkeit 0,602) als die Titel nicht zitierter (0,484), und den internen Teilfragen von ChatGPT noch etwas stärker (0,656) (Ahrefs, 2026). Konkrete Fragen enthalten Bedingungen wie Kellerplatz oder 65 °C Vorlauftemperatur. Seiten, die genau dazu Angaben machen, passen zu den Teilfragen besser. Prompt-Architektur verstehen führt diese Prompt-Art als eigenen Typ „Lokal/Niche“ (Fonseca, 2026).
Dass thematische Nähe Sichtbarkeit trägt, zeigt auch Semrush für ChatGPT über 1.094 US-Kategorien von Januar bis Juni 2026. In Kategorien nahe der Kernkompetenz einer Marke wurde sie in 74 Prozent der Auftritte zitiert und in 44 Prozent namentlich genannt, in entfernten Kategorien in 50 und 25 Prozent. Der Abschlag bei Markennennungen verschwand erst, wenn eine Marke in mindestens drei von fünf Prompts einer Kategorie vorkam (Semrush, 2026). Die Daten stammen aus dem eigenen Werkzeug des Anbieters und beschreiben Muster, keine Garantien.
Zwei abweichende Lesarten gehören zur Einordnung der Testergebnisse:
- Dämmstoff: Der Wechsel zu Holzfaser folgt aus der Bedingung „sommerlicher Hitzeschutz“, die die Systeme selbst mit der Wärmespeicherfähigkeit von Holzfaser begründen. Das erklärt den Wechsel auch ohne Nischenseiten.
- Wallbox: Die Salzburg AG steht auch deshalb vorn, weil die Frage Salzburg nennt und die Salzburg AG dort der Versorger vor Ort ist.
Wie belastbar sind die Ergebnisse?
Der Test zeigt ein Muster in 24 Antworten; jede einzelne Rangfolge ist eine Momentaufnahme. 600 Freiwillige stellten ChatGPT, Claude und Googles KI zwölf identische Prompts. In fast 3.000 Durchläufen lag die Chance auf dieselbe Liste unter 1 zu 100, auf dieselbe Reihenfolge bei etwa 1 zu 1.000 (SparkToro und Gumshoe, zitiert in Search Engine Land, 2026).
Stabiler als der Rang blieb, wie oft eine Marke vorkommt: Einzelne Marken erschienen in 60 bis 90 Prozent der Antworten. Im Test passt dazu, dass Steico und Gutex bei beiden Dämmfragen in allen vier Systemen standen.
Diese Einschränkungen gelten für den Test:
- Ein Durchlauf pro Frage: Keine Frage wurde wiederholt.
- Orte in den konkreten Fragen: Sie nennen Salzburg, Tulln an der Donau und Innsbruck. Einzelne breite Antworten enthalten von sich aus Ortsbezüge, etwa Betriebe aus Wien bei ChatGPT oder einen Hinweis auf Salzburg bei Perplexity.
- Unterschiedliche Fragetypen: Nur die Wallbox-Frage verlangt „Beratung und Installation“, die beiden anderen verlangen Hersteller. Betriebe sind daher nur dort zu erwarten.
- Antwortstil der Systeme: Claude fragt in fünf von sechs Antworten zurück und empfiehlt nur bei der konkreten Dämmfrage ein Produkt. Gemini und Claude zeigen in den ausgewerteten Antworten keine Quellen, ChatGPT nur vereinzelt; die Quellenanalyse beruht daher auf Perplexity.
- Umfang: Drei Sektoren, nur B2C-Fragen, nur Österreich.
Wer Antworten über Wochen wiederholt vergleicht, erhält Häufigkeiten. Ein einzelner Durchlauf bildet einen Moment ab. Aus diesem Grund empfiehlt Stefano Fonseca das Monitoring: die regelmäßige Messung festgelegter Fragen in mehreren KI-Systemen. Wie das in der Praxis aussieht, zeigt seine Fallstudie: Sie misst die AI Visibility seiner eigenen Marke und wiederholt die Messung (Fonseca, 2026).
Fazit: Konkrete Fragen belohnen Seiten, die ihre Bedingung ausdrücklich beantworten
Im Test kamen bei konkreten Fragen Anbieter zum Zug, deren Seiten Bedingungen wie Platzbedarf, Temperatur oder Anschlussleistung ausdrücklich beantworten. Greentech-Unternehmen sollten die häufigsten Fragen ihrer Kunden als eigene Inhalte mit Zahlen und Spezifikationen ausarbeiten, Partnerlisten und Verzeichnisse pflegen und Antworten wiederholt messen. So steigt die Chance auf eine Erwähnung.
