Queisser, Teva und Bayer führen das CHC-Ranking der KI-Sichtbarkeit an

KI-Sichtbarkeit beschreibt, wie oft ein Hersteller und seine Produkte in den Antworten von KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini oder Google AI Overviews genannt werden, wenn Verbraucher nach Produkten für ihre Beschwerden fragen. Für OTC- und Consumer-Health-Marken wird die KI-Antwort damit zur neuen Empfehlung am Point of Search: Wer dort nicht genannt wird, kommt in der Kaufentscheidung oft gar nicht mehr vor.

SEO optimiert für Platzierungen in einer Ergebnisliste, GEO dafür, in einer generierten KI-Antwort genannt und als Quelle zitiert zu werden. Bei SEO zählt der Klick auf Deine Seite; bei GEO zählt, ob die KI Dein Produkt empfiehlt – häufig ohne dass der Nutzer eine Website besucht. Beide Disziplinen ergänzen sich: Gut strukturierte, glaubwürdige Inhalte, die bei Google ranken, sind auch eine wichtige Grundlage für KI-Antworten.

Relevant sind vor allem ChatGPT, Google mit AI Overviews und AI Mode, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity. Für den Abverkauf kommen KI-Shopping-Assistenten der Händler hinzu, etwa Rufus auf Amazon. Da jedes System andere Quellen gewichtet, sollte die KI-Sichtbarkeit je Assistent getrennt gemessen werden.

KI-Assistenten nennen die Marken, die in vielen glaubwürdigen Quellen konsistent mit einer Indikation verknüpft sind. Dazu zählen Produktseiten in Online-Apotheken, Gesundheitsratgeber, Testberichte, Herstellerseiten und Verbraucherdiskussionen. Bekanntheit allein reicht nicht: Entscheidend ist, wie klar und häufig die Verbindung von Marke, Wirkstoff und Beschwerde im Netz belegt ist.

Der Abstand ist groß: Mehr als ein Drittel aller KI-Nennungen entfällt auf die Top 3 – Queisser Pharma (12,8 %), Teva (12,6 %) und Bayer (11,1 %). Ab Platz 4 halbiert sich die Sichtbarkeit fast; Stada folgt mit 7,5 % Share of Voice. Die Sichtbarkeit in KI-Antworten ist damit stark auf wenige Hersteller konzentriert.

Der Share of Voice ist der Anteil eines Herstellers an allen Produktnennungen über die untersuchten Indikationen und KI-Assistenten hinweg. 12,8 % Share of Voice bedeuten, dass auf Queisser Pharma 12,8 % aller Nennungen entfallen. Die Kennzahl macht Hersteller über alle Indikationen hinweg direkt vergleichbar.

Basis sind die Top 100 CHC-Indikationen mit je 100 realen Top-Prompts von Verbrauchern. Für jede KI-Antwort wird erfasst, welche Produkte genannt werden; die Produkte werden anschließend je Konzern zusammengefasst. Erhebung: Smile AI, CHC AI Erhebung 11/2026.

Du misst KI-Sichtbarkeit, indem Du die echten Fragen Deiner Zielgruppe je Indikation systematisch an mehrere KI-Assistenten stellst und auswertest, welche Marken genannt werden. Wichtig sind ein repräsentatives Prompt-Set, mehrfache Abfragen derselben Frage (KI-Antworten variieren) und der Vergleich mit Deinen direkten Wettbewerbern. Smile AI automatisiert genau diese Messung je Indikation, Assistent und Wettbewerber.

Die wichtigsten KPIs sind Share of Voice, Nennungsrate (in wie vielen Antworten Deine Marke vorkommt), Position innerhalb der Antwort, Tonalität der Nennung und die zitierten Quellen. Für Brand-Manager ist die Position besonders relevant, weil früh genannte Marken stärker wahrgenommen werden. Für Digital-Manager zeigt die Quellenanalyse, auf welchen Seiten sich Optimierung lohnt.

Mindestens monatlich, in wichtigen Indikationen und Saisonphasen häufiger. KI-Antworten verändern sich durch Modell-Updates, neue Quellen und Aktivitäten der Wettbewerber, teils innerhalb weniger Wochen. Ein kontinuierliches Monitoring zeigt außerdem, ob Content- und Shelf-Maßnahmen tatsächlich in den Antworten ankommen.

KI-Assistenten stützen OTC-Empfehlungen vor allem auf Produktseiten von Online-Apotheken und Marktplätzen, Gesundheits- und Ratgeberportale, Testberichte, Herstellerwebsites, Wikipedia sowie Foren und Verbraucherdiskussionen. Welche Quellen tatsächlich zitiert werden, unterscheidet sich je Assistent und Indikation. Eine Quellenanalyse zeigt, wo Deine Marke fehlt oder falsch dargestellt wird.

Vollständige, konsistente und klar strukturierte Produktdaten sind der wichtigste Hebel. Dazu gehören ein eindeutiger Produkttitel mit Wirkstoff und Darreichungsform, die Anwendungsgebiete in verbraucherverständlicher Sprache, Anwendungshinweise, Packungsgrößen und hochwertige Bilder. Fehlende oder widersprüchliche Angaben zwischen Shop Apotheke, DocMorris, Amazon und anderen Händlern schwächen die Verbindung von Marke und Beschwerde, die die KI erkennt.

Bewertungen sind ein wichtiges Vertrauenssignal und liefern der KI Verbraucherformulierungen, mit denen sie Produkte und Beschwerden verknüpft. Viele aktuelle, positive Bewertungen in Online-Apotheken und auf Marktplätzen stützen eine Empfehlung; wenige oder veraltete Bewertungen schwächen sie. Bewertungen sollten daher als Teil der Digital-Shelf-Strategie je Händler beobachtet und aktiv gemanagt werden.

Eine GEO-fähige Markenwebsite beantwortet die echten Fragen der Verbraucher direkt, klar strukturiert und fachlich belegt. Bewährt haben sich eigene Seiten je Beschwerde, Antworten gleich im ersten Satz, FAQ-Bereiche mit strukturierten Daten (Schema.org), ausgewiesene Expertinnen und Experten als Autoren sowie ein sichtbares Aktualisierungsdatum. Wichtig ist zudem, dass Inhalte nicht in PDFs, Skripten oder hinter Cookie-Walls stecken, die KI-Crawler nicht lesen können.

Konzentriere Dich zuerst auf spezifische Fragen innerhalb der Indikation, bei denen Dein Produkt einen klaren Vorteil hat, etwa Zielgruppe, Darreichungsform oder Wirkstoff. Bei diesen Nischen-Prompts ist der Wettbewerb kleiner und die Verbindung zu Deiner Marke leichter aufzubauen. Parallel solltest Du die Quellen identifizieren, die die KI für den Marktführer zitiert, und dort mit eigenen Inhalten und vollständigen Produktdaten präsent werden.

Für Deine eigenen Inhalte gelten unverändert das Heilmittelwerbegesetz (HWG) und die Pflichtangaben – auch wenn sie für KI-Assistenten optimiert werden. Die Antworten der KI selbst kannst Du nicht direkt steuern, wohl aber die Qualität und Korrektheit der Quellen, auf die sie sich stützt. Binde Regulatory Affairs deshalb früh in die GEO-Planung ein und vermeide Heilversprechen oder irreführende Formulierungen, die die KI übernehmen könnte.

Ermittle zuerst, aus welchen Quellen die falsche Information stammt, und korrigiere diese – etwa veraltete Produktdaten bei Händlern oder fehlerhafte Ratgeberartikel. Ergänze anschließend aktuelle, eindeutige Fakten auf Deinen eigenen Kanälen und prüfe die Antworten regelmäßig. Einen direkten Korrekturweg beim KI-Anbieter gibt es in der Regel nicht, daher wirkt nur eine bessere Quellenlage nachhaltig.

Die KI-Antwort steht zunehmend am Anfang der Customer Journey: Verbraucher fragen nach einem Produkt für ihre Beschwerde und suchen die genannte Marke anschließend in der Online-Apotheke. Mit KI-Shopping-Assistenten und Agentic Commerce rücken Empfehlung und Kauf noch enger zusammen. KI-Sichtbarkeit und Digital-Shelf-Performance sollten daher gemeinsam gemessen und gesteuert werden.

KI-Sichtbarkeit funktioniert am besten als gemeinsames Ziel von Brand Management und Digital/E-Commerce, mit klarer Ownership bei einer Person. Brand-Manager verantworten Positionierung und Botschaften, Digital-Manager Produktdaten, Website und Händler-Content. Regulatory Affairs sichert die Compliance, das Key Account Management bringt die Händler mit an den Tisch.

Starte mit einer Baseline-Messung für Deine wichtigsten Indikationen und Deine drei bis fünf stärksten Wettbewerber. Daraus ergeben sich schnell umsetzbare Maßnahmen wie die Korrektur von Produktdaten bei Händlern und strategische Themen wie neue Inhalte je Beschwerde. Korrekturen am Digital Shelf wirken oft innerhalb weniger Wochen, der Aufbau von Autorität in einer Indikation braucht eher mehrere Monate.