Eine aktuelle Untersuchung von Surfer zeigt: Wer sich bei der Messung der KI-Sichtbarkeit auf APIs verlässt, kann in die falsche Richtung optimieren.
Die Ergebnisse vieler Tools zum Messen der KI-Sichtbarkeit von Marken basieren auf Abfragen, die an die APIs der Tools bzw. der Modelle gestellt werden. Allerdings, muss man zunächst mit einem weitverbreiteten Missverständnis aufräumen. Was Entwicklern zur Verfügung steht, sind nämlich lediglich Schnittstellen zu den zugrundeliegenden Modellen wie GPT-5 oder GPT-5.1-mini. Das Produkt ChatGPT, das Nutzer verwenden, ist dagegen weit mehr als nur dieses Modell. Es besteht aus dem Modell plus speziellen System-Prompts, zusätzlichen Datenfeeds, Interface-Logik und geheimen Anpassungen, die nur OpenAI kennt.
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Während eine API saubere, strukturierte Antworten liefert, zeigt das Web-Scraping tatsächlicher Ergebnisse von ChatGPT einen Einblick in das reale Nutzererlebnis inklusive Formatierung, Quellenangaben und interaktiven Elementen.
Die Studie von Surfer untersuchte 1.000 Prompt-Ausführungen, um herauszufinden, wie gravierend die Unterschiede zwischen diesen beiden Welten tatsächlich sind.
Die Ergebnisse der Untersuchung sind für SEO-Experten bedeutsam. Zunächst fällt auf, dass die Antworten der API im Durchschnitt deutlich kürzer sind (406 Wörter) als die Ergebnisse, die Nutzer auf der Webseite sehen (743 Wörter). Noch kritischer ist das Verhalten bei der Websuche: Während gescrapte Ergebnisse fast immer eine Websuche auslösen und Quellen nennen, verzichtet die API in rund 23 Prozent der Fälle auf eine Suche und liefert in einem Viertel der Fälle gar keine Quellen.
Der wichtigste Befund ist jedoch die extrem geringe Übereinstimmung der Inhalte. Die Studie zeigt, dass sich die zitierten Quellen zwischen API und Web-Interface nur zu mageren 4 Prozent überschneiden. Bei den erwähnten Marken gibt es nur eine Überlappung von 24 Prozent. Das bedeutet im Umkehrschluss: Wenn man API-Daten nutzt, um zu analysieren, welche Quellen ChatGPT für bestimmte Themen heranzieht, liegen man in 96 Prozent der Fälle falsch. Man optimiert für eine Realität, die der Nutzer so nie zu Gesicht bekommt.
Um sicherzugehen, dass das kein reines Phänomen bei OpenAI ist, wurde derselbe Test für Perplexity durchgeführt – mit fast identischen Resultaten. Auch hier sind die API-Antworten kürzer und zitieren weniger Quellen (durchschnittlich 7 gegenüber 10 im Web-Interface). Die Überschneidung der genutzten Quellen lag bei Perplexity sogar nur bei 8 Prozent. Das bedeutet, dass die API und die Benutzeroberfläche ihre Informationen oft aus völlig unterschiedlichen Referenzen beziehen.
API-Antworten unterscheiden sich so explizit von den gescrapten Antworten, dass ihre Nutzung als Proxy für AI-Sichtbarkeit zumindest fragwürdig ist. APIs liefern zwar strukturierte Daten, die sich hervorragend für den Bau von Applikationen eignen, aber sie spiegeln nicht wider, was echte Nutzer sehen.
Für Marken und SEO-Verantwortliche bedeutet dies, dass zuverlässige Monitoring-Tools zwingend auf hochwertiges Scraping der tatsächlichen Web-Interfaces setzen sollten. Und selbst dann sind die Ergebnisse mit Vorsicht zu genießen, denn es liegt in der Natur der KI-Systeme, dass ihre Antworten nicht deterministisch, also vorhersagbar sind.
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