Was Medienunternehmen über die KI-Zitat-Ökonomie wissen müssen

69 Prozent aller Google-News-Suchen enden laut Branchenstudien inzwischen ohne Klick auf eine Website. Nutzer bekommen, was sie brauchen, in der Regel direkt auf der Suchergebnisseite.

Das ist mehr als ein Traffic-Problem. Es ist eine komplette Verschiebung der Sichtbarkeits-Parameter. Zitate sind die neue Währung, und Medienunternehmen, die das verstehen, bauen strategische Vorteile auf, die über Seitenaufrufe hinausgehen.

Anfang Februar habe ich mit Ken Romano, SVP of Product and Distribution der Agentur Stacker in einem Zoom-Call darüber gesprochen, wie sich die Auffindbarkeit von Inhalten im Web verschiebt, wie Stacker darauf reagiert hat und warum Markenanbieter Millionen für redaktionelle Platzierungen zahlen.

Stacker hat ein Geschäftsmodell aufgebaut, bei dem Medienunternehmen kostenlose Inhalte bekommen, während Marken für die Verbreitung zahlen.

Im vergangenen Jahr hat das Unternehmen seine Marktansprache geändert. "Wenn wir mit zehn CMOs (Chief Marketing Officers) sprechen, ist bei sieben von ihnen die erste Frage zu GEO (Generative Engine Optimization)", sagt Romano. Marken wollen zitiert werden, wenn ChatGPT, Gemini und Perplexity Fragen in ihrer Kategorie beantworten.

Stacker kooperiert mit Scrunch (einem Anbieter, der Inhalte für KI-Sichtbarkeit optimiert), um Markenzitationen über KI-Plattformen hinweg zu tracken, und behauptet, 325 Prozent Steigerungen zu erreichen. Dafür zahlen Marken. Dieses Erfolgsmuster sollten auch Medienunternehmen anstreben.

Stacker-Stories enthalten am Ende eine klare Offenlegung, dass es sich um gesponsorte Inhalte handelt. Das Problem: Diese Transparenz geht in KI-Suchergebnissen verloren. Als ich fragte, ob diese Offenlegungen es auch in ChatGPT-Antworten schaffen, gab Romano offen zu: "In die ChatGPT-Antwort, nein."

Markensponsoren, die ihre Botschaften auf 4.000 News-Publisher-Sites verbreiten, schaffen genau das Muster, nach dem KI sucht. Wie Pete Pachal in The Media Copilot schreibt: Wenn KI das gleiche Narrativ über mehrere Sites hinweg sieht, gewinnt die Story an Vertrauen.

Dieses Modell funktioniert, weil KI-Engines auf Mustererkennung setzen. Medienunternehmen sollten sich diese Taktik auch selbst zunutze machen - aber durch Journalismus. Branded Content kann nur eine Ergänzung sein.

Eine Studie der Princeton University (zitiert von Search Engine Land) analysierte 10.000 Suchanfragen und fand spezifische Taktiken, die die Sichtbarkeit um 30 bis 40 Prozent erhöhen:

Hier liegt die strategische Chance: Studien, die Pete Pachal in The Media Copilot zitiert, zeigen, dass KI-Engines journalistische Inhalte weit über kommerzielle Inhalte priorisieren. Und sie belohnen Themen-Autorität genauso wie Domain-Autorität.

Wenn KI sieht, dass eine Website oder eine Journalistin das gleiche Thema konsistent aus mehreren Blickwinkeln behandelt hat, verstärkt das das Autoritätssignal. Nischen-Journalismus und fokussierte Publikationen haben hier einen Vorteil, weil spezialisierte Berichterstattung das Muster aufbaut, das KI als Expertise erkennt.

Aber du brauchst nicht nur Tiefe sondern auch Breite - verteile Stories über mehrere Formate hinweg, damit KI-Systeme sie sehen. Newsletter, Vorträge, Video, Podcasts - Das Rennen um Sichtbarkeit gewinnt, wer die einzigartigste Story an genügend vielen Orten erzählt, so dass Mustererkennungssysteme sie wahrnehmen.

"Das Reuters Institute sagt, Service-Journalismus hat die niedrigste Priorität für Medienunternehmen durch die Linse von KI", schrieb Romano in einem LinkedIn-Post. "Aber das ist wahrscheinlich nur das Stigma von Leuten, die denken, Service-Journalismus sei ausschließlich 'Was ist ein guter Credit Score'-Stories." Jessica Roy vom San Francisco Chronicle fügte im folgenden Diskussionsthread hinzu: "Beantworte nicht, was die Leute bereits fragen, denn viele von ihnen fragen einfach die KI. Beantworte, was sie noch nicht wissen, dass sie es wissen wollen." Ihr Beispiel: Kaliforniens PTO-Rollover-Regeln (Paid Time Off) - Leser wussten nicht, dass sie danach suchen sollten, bis sie die Überschrift sahen.

Dom DiFurio bemerkte zu den Fluten in Texas: "Ich glaube nicht, dass KI die Granularität hat, eine Liste von Grassroots-Organisationen zusammenzustellen, wie es ein engagierter Reporter kann, der seine Community kennt."

Lokales Wissen, Reporting-Infrastruktur und redaktionelles Urteilsvermögen - das ist Journalismus, den KI nicht replizieren kann und der weiter zitiert wird.

Die hier beschriebene Dynamik geht über Stacker hinaus. Content-Syndications-Plattformen weltweit positionieren sich neu rund um GEO-Value. Während Stacker nur in Nordamerika (USA und Kanada) operiert, kooperieren europäische Medienunternehmen mit ähnlichen Angeboten - Plattformen wie StoryChief.io vermarkten Syndikation jetzt explizit im Hinblick auf Zuwächse bei KI-Zitationen. Die strategischen Fragen gelten unabhängig vom Anbieter: Wo und wann solltest du Content-Syndikation im Zeitalter von GEO nutzen?

Medienunternehmen, die Stacker strategisch nutzen, können mit den gesponserten Inhalten thematische Lücken füllen. Die Lokal-TV-Senderkette Gray Media mit 180 Sendern hat nur eine kleine Mantelredaktion (ursprünglich sogar nur eine Person für mehr als 120 Sender). Gray Media zieht selektiv ein oder zwei Stories pro Woche aus dem Angebot von Stacker, die konsistent Benchmarks erfüllen oder übertreffen - mit heraussragenden Standout-Pieces, die mehr als 100.000 Views erreichen und keine redaktionellen Regeln verletzen (faktische Fehler, ethische Bedenken, etc.) (Case Study).

Seattle Medium, eine kleine Black-owned Redaktion, generierte mehr als 62.000 Views mit 277 übernommenen Beiträgen, wobei Stacker-Stories fast doppelt so gut performten wie durchschnittlich ihre eigenen Beiträge und lokale Inhalte das 2,5-fache des normalen Engagements erreichten (Case Study). Beide Medienunternehmen nutzen Stacker, um ihr Produktionstempo zu erhöhen, ohne redaktionelle Standards oder Community-Vertrauen zu opfern.

Aber die Abhängigkeit von diesem Modell wird in dem Maße riskanter wie KI-Systeme sich weiterentwickeln, um fremdfinanzierten von unabhängigem Journalismus zu unterscheiden. OpenAI trennt bereits Ads von Antworten. TollBit-Daten aus Q4/2025 zeigen, dass 30 Prozent der KI-Bot-Scrapes robots.txt-Permissions komplett umgehen, wobei ChatGPTs RAG-Agent in 42 Prozent der Fälle explizite Blocks verletzt. Wenn du deinen Content-Workflow zu sehr davon abhängig machst, dass KI redaktionelle und gesponserte Inhalte nicht unterscheidet, wettest du darauf, dass diese Systeme nicht schlauer werden.

Die Traffic-Landschaft verschiebt sich dramatisch. Laut einer Reuters Institute-Umfrage vom Januar 2026 unter 280 Medienführungskräften aus 51 Ländern erwarten Medienunternehmen, dass der Suchtraffic in den nächsten drei Jahren um mehr als 40 Prozent sinken wird. Chartbeat-Daten, die mehr als 2.500 Publisher-Sites tracken, bestätigen, dass der Trend bereits im Gange ist - Google-Such-Referrals fielen zwischen November 2024 und November 2025 um 33 Prozent weltweit und um 38 Prozent in den USA.

Die Zusammensetzung des Web-Traffics selbst verändert sich. TollBit-Daten aus dem vierten Quartal 2025 zeigen, dass das Bot-zu-Mensch-Verhältnis in nur zwei Quartalen um 60 Prozent gestiegen ist - von einem KI-Bot-Visit pro 50 menschlichen Visits in Q2 auf einen Bot pro 31 menschlichen Visits bis Q4. Menschlicher Traffic fiel um fünf Prozent von Q3 zu Q4, während KI-Bot-Scraping im gleichen Zeitraum um 20 Prozent wuchs (Quelle: Digiday)

Selbst KI-Lizenzdeals lösen das Referral-Problem nicht. TollBit fand heraus, dass Sites mit KI-Content-Lizenzvereinbarungen 2025 einen Rückgang der Klickraten um das 6,5-fache erlebten - von 8,8 Prozent in Q1 auf 1,33 Prozent in Q4. Insgesamt fielen die Click-Through-Rates (CTRs) von KI-Tools fast um das Dreifache (von 0,8 Prozent auf 0,27 Prozent) im gleichen Zeitraum. KI-Tools senden derzeit nur 0,12 Prozent des gesamten Referral-Traffics von Medienunternehmen - während Google immer noch 678 menschliche Besucher für jeden einzelnen Besucher von einer KI-Anwendung liefert.

Social Referrals sind noch schneller kollabiert: Facebook ist in den letzten drei Jahren um 43 Prozent gesunken und X (Twitter) um 46 Prozent .

Vorausdenkende Medienunternehmen reagieren auf die Traffic-Einbrüche, indem sie direkte Monetarisierung aufbauen, die nicht von Plattform-Traffic abhängt:

Die Metriken haben sich fundamental verschoben: Erfolg umfasst jetzt Erwähnungen deiner Nachrichtenmarke, Zitierhäufigkeit in KI-Antworten, direkten Traffic, E-Mail-Abonnenten, Datenschnittstellen und Consulting-Anfragen - nicht mehr nur Seitenaufrufe.