Was die KI liest, bevor sie Software empfiehlt: 7.534 Perplexity-Zitate unter der Lupe

Zwei Perplexity-Modellvarianten wurden gebeten, in jeweils 380 B2B-Softwarekategorien die fünf besten Werkzeuge zu empfehlen. Ihr Erstplatzierter stimmte in 79 Prozent der Kategorien überein, ihre Top-5-Listen überschnitten sich im Schnitt zu 78 Prozent. Diese Konstanz ist der eigentliche Befund: KI-Empfehlungen sind kein Münzwurf, sondern ein stabiler Trichter — und ein stabiler Trichter lässt sich bauen.

Der heute veröffentlichte Datensatz von Trellner Research (Manufactured sources behind AI recommendations, CC BY 4.0, erhoben am 2. September 2026) macht den Trichter messbar. Dieser Artikel geht die Rohzahlen durch, ergibt eine eigenständige Klassifikation der 2.055 zitierten Domains und benennt eine Lücke, die insbesondere europäische Softwareanbieter alarmieren sollte.

Das Experiment

Die Methodik ist erfreulich nachprüfbar. Trellner hat 380 kaufnahen Softwarekategorien — „Project-Management-Software", „Passwort-Manager", „CRM-Software" — an zwei webgestützte Perplexity-Modelle (perplexity/sonar und perplexity/sonar-pro) über OpenRouter gerichtet. Ein Prompt pro Kategorie und Modell, 760 Aufrufe, null Fehler. Jede Antwort enthielt ein geranktes Top-5 der Anbieter plus die Grounding-URLs, die das Modell laut Angabe abgerufen hatte. Jede zitierte Domain wurde anschließend gegen die Tranco-Top-1M-Liste und das Wayback Machine abgeglichen.

Übrig bleiben 3.800 Empfehlungsslots, 7.534 Zitatzeilen und rund 9,9 gelesene Quell-URLs pro Antwort. Alle Zahlen dieses Abschnitts stammen aus diesem Korpus; die Domain-Klassifikation ist eine eigene Analyse desselben CSVs.

Die KI liest den Long Tail — manchmal sogar nichts Teil des etablierten Webs

Wenn KI-Antwortmaschinen nur dem etablierten Web vertrauen würden, müsste jede Zitation auf einer Top-10.000-Domain landen. Tun sie nicht:

Kennzahl	Wert
Zitationen auf Domains außerhalb der Tranco Top 1M	23,4 %
Zitierte Domains gar nicht in den Top 1M	751 von 2.055 (36,5 %)
Medianer Tranco-Rang der gerankten Zitationen	~71.600
Anteil der Zitationen auf Top-10-Domains	17,3 %

Die letzte Zeile bitte noch einmal lesen: Mehr als 82 Prozent dessen, was Perplexity liest, bevor es Software empfiehlt, kommt nicht von den zehn meistbesuchten Seiten im Netz. Die Grounding-Schicht ist ein Long Tail — und im Long Tail sind Fabrikationskosten am niedrigsten. 98,1 Prozent der ungerankten Domains existieren in der Wayback Machine; das sind keine toten Links, sondern lebendige, maßgeschneiderte Content-Propertys.

Drei Quellentypen, ein dominantes Muster

Die Klassifikation aller 2.055 Domains (mehrkategoriale Präsenz plus Listikel-URL-Muster) ergibt drei Gruppen:

Klasse	Anzahl	Beispiele
Aggregator / Medium	25	g2.com, capterra.com, reddit.com, forbes.com
Mehrkategoriale Content-Betreiber	29	guideflow.com, wifitalents.com, worldmetrics.org, gitnux.org
Anbieter oder Nischen-Content-Seite	2.001	alles Weitere, ein- bis zweimal zitiert

Die 29 Betreiber sind der Grund für den Titel der Studie. wifitalents.com wurde 71-mal in 27 themenfremden Kategorien zitiert — heute Project-Management, morgen Applicant-Tracking. worldmetrics.org (60 Zitationen, 22 Kategorien) und gitnux.org (50, 23) fahren denselben Ansatz: tausende statistiklastige Listikel, skaliert produziert, so strukturiert, dass eine Retrieval-Pipeline sie sauber zitieren kann.

Der aufschlussreichste Fall ist guideflow.com: ein echter Anbieter interaktiver Demo-Plattformen, der trotzdem im Grounding-Set von 96 der 380 Kategorien auftaucht — von Videokonferenzen bis A/B-Testing. Zwischen diesen Polen sitzt eine ganze Branche: Unternehmen, die „die Seite sein, die die KI liest" als Vertriebskanal behandeln. Die Praxis nennt das Generative Engine Optimization (GEO); der Datensatz zeigt es in industriellem Maßstab.

Stabilität macht daraus einen Markt

Der Teil mit echten Konsequenzen: Die beiden Perplexity-Varianten sind unterschiedliche Modelle mit unterschiedlichem Retrieval — dennoch überlappen sich ihre Top-5 im Schnitt zu 78 Prozent (Jaccard), und der erste Platz ist in 301 von 380 Kategorien identisch. Gleichzeitig gibt es kein Anbieter-Monopol auf die Antwort-Slots: Die zehn meistempfohlenen Anbieter (microsoft.com, aws.amazon.com, google.com, adobe.com …) halten nur 7,4 Prozent der 3.800 Slots. Der Trichter ist auf der Quellen-Ebene konzentriert — wenige Dutzend Content-Betreiber prägen tausende Antworten — und auf der Anbieter-Ebene weit offen.

Zusammengenommen entsteht daraus die politische Ökonomie der KI-Suche 2026: stabile Antworten, fragmentierte Gewinner und eine kleine Gruppe von Gatekeepern, die entscheidet, welche Grounding-Seiten gelesen werden. Wer die Grounding-Ebene einer Kategorie kontrolliert, bewegt jedes Modell der Familie zugleich.

Der europäische blinde Fleck

Unter allen 2.055 zitierten Domains in 380 B2B-Softwarekategorien ist genau eine mit DACH-Länderdomain: tanso.de, eine Münchner Plattform für CO₂-Bilanzierung. Eine von 2.055 — das sind 0,05 Prozent.

Europäische B2B-Anbieter sind in der KI-Empfehlungsschicht bestenfalls unsichtbar, während europäische Käufer ihre Rechercheworkflows längst auf Antwortmaschinen verlagert haben. Für einen Markt, der ein Jahrzehnt in Digital-Souveränität investiert hat, ist das eine unangenehme Umkehrung: Souveränität über die Infrastruktur nützt wenig, wenn die Empfehlungsebene von Content-Betreibern in einer anderen Rechtsordnung geschrieben wird. Initiativen wie openDesk adressieren die Infrastrukturseite; die Grounding-Seite ist noch unbeschrieben.

Was jetzt konkret zu tun ist

Wer Software verkauft, bekommt aus diesen Daten eine kurze Checkliste:

1. Auditieren Sie die Grounding-Seiten, nicht Ihre Rankings. Fragen Sie eine Antwortmaschine in Ihrer Kategorie nach ihren fünf Empfehlungen und prüfen Sie die zitierten URLs. Wenn keine davon Ihre ist, ist das — nicht Ihre SERP-Position — Ihr Verteilungsproblem.
2. Veröffentlichen Sie Primärevidenz. Zitiert werden Statistikseiten und strukturierte Listikel. Eigene Benchmarks, Preistabellen und Vergleichsseiten mit sauberem HTML sind das, was Retrieval-Pipelines zitieren können; PDFs und Marketingprosa nicht.
3. Beobachten Sie mehrkategoriale Betreiber in Ihrer Nische. Wenn eine Seite mit 20 themenfremden Kategorien zwischen Sie und Ihren Käufer rutscht, wurde Ihre Kategorie gefarmt.
4. Für Käufer: klicken Sie nach. Wenn eine Antwortmaschine fünf Werkzeuge empfiehlt und dabei Seiten der Klasse wifitalents.com als Grundlage nutzt, ist die Gewissheit der Antwort kosmetisch. Die Grounding-Ebene ist sichtbar — lesen Sie sie.

Der vollständige Datensatz — inklusive aller Antworten pro Kategorie, aller 7.534 Zitationen und Evidenz-Snapshots der Content-Betreiber — steht unter CC BY 4.0 auf trellner.com bereit. Die Klassifikationsskripte und die Kategorie-Überlappungsanalyse aus diesem Artikel sind allein aus dem CSV reproduzierbar — ein Nachmittag pandas, und man kann der Maschine beim Lesen zusehen.