Den Traffic von ChatGPT, Perplexity und Co. tracken – mit unserem Dashboard

KI-Chatbots haben verändert, wie Menschen im Internet nach Informationen suchen. ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und Microsoft Copilot generieren Antworten auf Basis von Webinhalten und verlinken dabei auf Quellen. Das Ergebnis: Eine neue, wachsende Traffic-Quelle, die sich fundamental von klassischem Suchmaschinen-Traffic unterscheidet.

Das Problem: Standard-Reports in Google Analytics 4 erfassen LLM-Traffic nicht als separate Kategorie. ChatGPT-User landen hier unter „Referral“, der Traffic von Perplexity wird teils als „Direct“ klassifiziert. In jedem Fall ist aber wenig Überblick möglich.

Genau hier setzt unser LLM-Traffic-Check-Dashboard an: Das kostenlose Looker-Studio-Template verbindet sich mit deinem GA4-Property und visualisiert LLM-Traffic übersichtlich: aufgeschlüsselt nach einzelnen Chatbots und mit einem speziellen Monitoring-Bereich für den Impact von Google AI Overviews. So siehst du auf einen Blick, wie viel Traffic von KI-Systemen kommt, welche Seiten profitieren und ob dein organischer Google-Traffic seit dem Launch von AI Overviews leidet.

In diesem Artikel zeigen wir dir, wie du das Dashboard einrichtest, welche Insights du daraus ziehen kannst und wie du die Daten für deine GEO-Strategie nutzt.

Das Problem: LLM-Traffic ist in GA4 schwer zu identifizieren

Google Analytics 4 kategorisiert Traffic nach Quellen wie „Organic Search“, „Direct“, „Referral“ oder „Social“. Diese Systematik funktioniert gut für klassische Traffic-Kanäle, bei LLM-Traffic stößt sie jedoch an ihre Grenzen.

Wie LLM-Traffic in GA4 standardmäßig erfasst wird:

• ChatGPT: erscheint als chatgpt.com / referral oder chatgpt.com / (not set)
• Perplexity: wird als perplexity.ai / referral oder perplexity / (not set) getrackt
• Gemini: taucht als gemini.google.com / referral auf
• Claude & Copilot: ähnlich fragmentiert über verschiedene Source/Medium-Kombinationen

Welche drei zentralen Schwierigkeiten entstehen daraus?

1. Vermischung mit anderen Referral-Quellen
   LLM-Traffic landet in der gleichen Kategorie wie Backlinks von Fachportalen, Foren oder Social-Media-Plattformen. In Standard-Reports ist so nicht auf den ersten Blick erkennbar, wie viel Traffic tatsächlich von KI-Chatbots kommt.
2. Keine Aggregation über LLM-Quellen hinweg
   Willst du wissen, wie viel Traffic insgesamt von KI-Systemen kommt? In GA4 musst du manuell alle Referral-Quellen filtern, addieren und in Relation setzen. Das ist zeitaufwändig und fehleranfällig.
3. AI Overviews vs. klassischer Google-Traffic

Das Ergebnis: SEO-Teams fehlt der Überblick

Wie groß ist der Anteil von LLM-Traffic wirklich? Welche KI-Chatbots bringen die meisten Besucher? Und welche Landing Pages performen besonders gut bei KI-generierten Citations?

Diese Fragen bleiben in Standard-Reports unbeantwortet oder erfordern aufwändige manuelle Analysen.

Genau diese Lücke schließt unser LLM Traffic Check Dashboard.

Die Lösung: Das LLM-Traffic-Check-Dashboard von Claneo

Das Claneo-LLM-Traffic-Check-Dashboard ist ein kostenloses Template für Google Looker Studio, das LLM-Traffic automatisch identifiziert, segmentiert und visualisiert. Einmal mit deinem GA4-Property verbunden, liefert es dir alle relevanten Metriken auf einen Blick – ohne manuelle Filterung oder komplexe Datenaufbereitung.

Was das Dashboard leistet:

Automatische LLM-Erkennung: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Microsoft Copilot und Claude werden automatisch aus deinen GA4-Daten extrahiert und als separate Traffic-Quelle aggregiert.

Detaillierte Aufschlüsselung: Sieh auf einen Blick, welcher KI-Chatbot wie viel Traffic bringt – inklusive Sessions, Active Users, Session Duration, Engagement Rate und Conversions.

Vergleichsansichten: LLM-Traffic wird in Relation zu Organic, Direct, Referral, Paid und Social Media gesetzt, sodass du den Impact realistisch einordnen kannst.

AI Overview Monitoring: Ein dedizierter Bereich zeigt dir, ob dein Traffic aus Google Organic seit dem AI-Overview-Launch am 26. März 2025 zurückgegangen ist.

Landing-Page-Performance: Welche deiner Seiten werden von KI-Chatbots am häufigsten zitiert? Das Dashboard zeigt dir die Top-Performer für LLM-Traffic im Vergleich zu organischem Traffic.

Zeitliche Entwicklung: Verfolge die LLM-Traffic-Entwicklung über die letzten 12 Monate und erkenne Trends frühzeitig.

Für wen ist das Dashboard geeignet?

Das Template richtet sich an SEO-Profis, die:

• den Erfolg ihrer GEO-Maßnahmen (Generative Engine Optimization) messen wollen,
• verstehen möchten, welche Content-Formate bei KI-Chatbots performen,
• den Impact von AI Overviews auf ihren organischen Traffic quantifizieren müssen,
• datenbasierte Argumente für Budget-Allokation in Richtung GEO brauchen.

Technische Voraussetzungen für das Dashboard:

• Google Analytics 4 Property mit genügend Traffic-Daten
• Zugriff auf Google Looker Studio (kostenlos mit Google-Account)
• Leseberechtigung für das entsprechende GA4-Property

Dashboard-Aufbau: Die vier Hauptbereiche im Detail

Das LLM-Traffic-Check-Dashboard ist in vier Bereiche unterteilt, die jeweils spezifische Fragestellungen beantworten. Über die Navigation am oberen Rand wechselst du zwischen den einzelnen Ansichten.

Ansicht 1: How it works

Der erste Bereich dient als Einstiegsseite und erklärt die grundlegende Funktionsweise des Dashboards. Hier findest du die Einrichtungsanleitung:

• eine kurze Übersicht über die Vorteile des Dashboards
• Erklärung der drei Hauptfunktionen: LLM Traffic Overview, Vergleich mit anderen Quellen und AI Overview Impact
• Hinweise zur Datenauswahl über das Control-Element am oberen Rand

Wichtigster Schritt: Über das Dropdown-Menü „Select your Google Analytics 4 Property“ wählst du dein GA4-Property aus. Erst nach dieser Auswahl werden die Daten in den nachfolgenden Dashboard-Bereichen angezeigt.

Ansicht 2: LLM Traffic Overview

Der zweite Bereich liefert dir eine Gesamtübersicht über deinen LLM-Traffic. Hier siehst du auf einen Blick, wie sich der Traffic von KI-Chatbots entwickelt.

Zentrale Metriken (oberster Bereich):

Sessions: Gesamtzahl der Sitzungen von LLM-Quellen
Active Users: Anzahl der aktiven Nutzer aus LLM-Traffic
Session Duration: Durchschnittliche Verweildauer
Engagement Rate: Prozentsatz der engagierten Sitzungen
Conversions: Anzahl der Conversions aus LLM-Traffic

Jede Metrik zeigt dir den Vergleich zum vorherigen Zeitraum und zum Vorjahr in Prozent und absoluten Zahlen.

LLM Traffic Development (12-Monats-Übersicht):

Ein Liniendiagramm visualisiert die Entwicklung der Sessions über die letzten 12 Monate, aufgeschlüsselt nach einzelnen KI-Chatbots:

• ChatGPT (blau)
• Perplexity (orange)
• Gemini (grün)
• Microsoft Copilot (rot)
• Claude (lila)

So erkennst du sofort, welcher Chatbot an Bedeutung gewinnt oder verliert.

LLM-Traffic-Detail (Tabelle):

Eine detaillierte Aufschlüsselung zeigt dir für jeden einzelnen KI-Chatbot diese Metriken:

• Sessions
• Active Users
• Session Duration
• Engagement Rate
• Conversions

LLM Traffic Top Landing Pages:

Diese Tabelle zeigt dir, welche Seiten am häufigsten von KI-Chatbots verlinkt werden. Für jede Landing Page siehst du:

• Views
• Sessions
• Active Users
• Session Duration
• Engagement Rate
• Conversions

Zusätzlich: Eine detaillierte Aufschlüsselung nach LLM-Quelle zeigt dir, welcher Chatbot welche Landing Page bevorzugt. So erkennst du Content-Muster, die bei bestimmten KI-Systemen besonders gut performen.

Ansicht 3: LLM vs. Other Sources

Der dritte Bereich setzt LLM-Traffic in Relation zu allen anderen Traffic-Quellen. Diese Vergleichsansicht ist entscheidend, um die tatsächliche Bedeutung von KI-Chatbot-Traffic realistisch einzuschätzen.

Traffic Sources Distribution:

Eine übersichtliche Tabelle zeigt dir alle Traffic-Quellen im direkten Vergleich:

1. Organic (z.B. Google, Bing, DuckDuckGo)
2. Direct
3. Referral (ohne LLM-Quellen)
4. Paid
5. Social Media
6. Other
7. LLM (aggregiert)

Für jede Quelle siehst du:

• Sessions (absolut und prozentual)
• Active Users (absolut und prozentual)
• Conversions (absolut und prozentual)

Traffic Sources Session Source/Medium:

Diese Detailtabelle listet die Top-Traffic-Quellen nach Source/Medium auf und zeigt dir genau, woher deine Besucher kommen:

• google / organic
• bing / organic
• chatgpt.com / referral
• perplexity.ai / referral
• etc.

So siehst du auf einen Blick, dass ChatGPT-Traffic oft höher ist als Traffic von Bing oder alternativen Suchmaschinen.

Organic Traffic Top Landing Pages vs. LLM Traffic Top Landing Pages:

Zwei nebeneinanderstehende Tabellen zeigen dir die Top-Performer für organischen Traffic und LLM-Traffic im direkten Vergleich. Diese Gegenüberstellung offenbart interessante Unterschiede:

Typische Beobachtungen:

• Organischer Traffic verteilt sich breiter über verschiedene Seiten.
• LLM-Traffic konzentriert sich oft auf spezifische Content-Typen (How-to-Guides, Listicles, Tool-Seiten).
• Seiten mit hoher LLM-Performance haben oft längere, detaillierte Inhalte.

Ansicht 4: AI Overview Traffic Change

Der vierte Bereich widmet sich einer der drängendsten Fragen im SEO seit der Einführung von AI Overviews: Wie stark beeinflussen Google AI Overviews den organischen Traffic?

Google Organic Traffic vs. Other Traffic:

Zwei große Metrikkacheln zeigen dir hier:

• Google Organic Traffic (Sessions): Absolute Zahl und Veränderung zum Vorjahr
• Other Traffic (Sessions): Alle anderen Quellen aggregiert

Darunter visualisiert ein Liniendiagramm die Entwicklung beider Metriken über den gewählten Zeitraum. Eine vertikale Linie markiert den 26. März 2025 – den offiziellen Launch-Tag von AI Overviews in Deutschland.

So interpretierst du die Daten:

• Fällt die Google-Organic-Linie nach dem 26. März stärker ab als die Other-Traffic-Linie? Dann ist ein AI-Overview-Impact wahrscheinlich.
• Entwickeln sich beide Linien parallel? Dann sind Traffic-Veränderungen eher saisonaler Natur.
• Steigt Google-Organic trotz AI Overviews? Glückwunsch, deine Inhalte profitieren möglicherweise von Citations in AI Overviews.

Google Organic Traffic Development (Jahresvergleich):

Ein zweites Diagramm zeigt dir den direkten Vergleich zum Vorjahr:

• Sessions (aktuelles Jahr): Durchgezogene Linie
• Sessions (Vorjahr): Gestrichelte Linie

Die vertikale Markierung „AI Overview Start“ hilft dir, den Zeitpunkt des Launches zu identifizieren und Traffic-Veränderungen zeitlich einzuordnen.

Google Organic Traffic Detail (Tabelle):

Eine monatliche Aufschlüsselung zeigt dir die Sessions für google / organic von November 2024 bis November 2025. So erkennst du Trends und kannst saisonale Schwankungen von strukturellen Veränderungen unterscheiden.

Metriken erklärt: Was bedeuten die Kennzahlen des Dashboards?

Das Dashboard zeigt dir verschiedene Metriken, die jeweils unterschiedliche Aspekte deines LLM-Traffic beleuchten. Hier erklären wir, was die einzelnen Kennzahlen bedeuten und wie du sie interpretierst.

Sessions vs. Active Users

• Sessions zählen die Gesamtzahl der Sitzungen auf deiner Website. Eine Session beginnt, wenn ein User deine Seite aufruft, und endet nach 30 Minuten Inaktivität oder um Mitternacht.
• Active Users zählen die eindeutigen Nutzenden, die mindestens eine engagierte Sitzung hatten oder Analytics-Daten von deiner Website oder App gesendet haben.

Der Unterschied: Ein User kann mehrere Sessions generieren. Wenn die Zahl der Sessions deutlich höher ist als die Zahl der Active Users, bedeutet das, dass Nutzende mehrfach zurückkehren.

Bei LLM-Traffic: Das Verhältnis liegt oft bei etwa 1,5:1 bis 2:1. Nutzende, die über KI-Chatbots kommen, kehren seltener zurück als organische Besuchende, da sie meist eine spezifische Information suchen.

Session Duration bei LLM-Traffic

Die Session Duration misst die durchschnittliche Verweildauer pro Sitzung. Bei LLM-Traffic fällt diese Metrik oft unterschiedlich aus, je nach Quelle:

• ChatGPT-Traffic: Hier sind oft eine längere Session Duration üblich, da User gezielt nach detaillierten Informationen suchen und diese auch konsumieren.
• Perplexity-Traffic: Typisch ist eine kürzere Session Duration, da Perplexity oft direkte Antworten liefert und Nutzende die Quelle nur zur Verifikation besuchen.

Interpretation: Eine hohe Session Duration bei LLM-Traffic deutet darauf hin, dass dein Content die Erwartungen erfüllt, die der KI-Chatbot geweckt hat. User bleiben und konsumieren den Inhalt vollständig.

Engagement Rate

Die Engagement Rate zeigt den Prozentsatz der engagierten Sitzungen. Eine Sitzung gilt als engagiert, wenn sie

• länger als zehn Sekunden dauert,
• oder mindestens zwei Seitenaufrufe hat,
• oder ein Conversion-Ereignis auslöst.

Bei LLM-Traffic: Die Engagement Rate liegt oft deutlich höher als bei anderen Traffic-Quellen.

Warum? KI-Chatbots verlinken nur auf Quellen, die zur Anfrage passen. Die User kommen also mit hoher Intent-Übereinstimmung auf deine Seite und finden relevante Inhalte.

Conversions aus LLM-Traffic

Conversions zählen die definierten Conversion-Ereignisse in deinem GA4-Property (z. B. Newsletter-Anmeldungen, Kontaktanfragen, Downloads).

Bei LLM-Traffic: Die absolute Zahl ist oft noch gering, da LLM-Traffic insgesamt einen kleineren Anteil am Gesamt-Traffic hat. Wichtiger ist die Conversion Rate im Verhältnis zu Sessions.

Interpretation: Hochqualifizierter Traffic mit klarer Suchintention konvertiert besser, auch wenn die absoluten Zahlen noch klein sind.

Vergleichswerte: vs. previous period / vs. previous year

Jede Metrik im Dashboard zeigt dir zwei Vergleichswerte:

• previous period: Die Metrik vergleicht den aktuell gewählten Zeitraum mit dem direkt vorherigen Zeitraum gleicher Länge. Wenn du z. B. die letzten 30 Tage analysierst, wird mit den 30 Tagen davor verglichen.
• previous year: Der Wert vergleicht mit dem gleichen Zeitraum im Vorjahr. So erkennst du saisonale Muster und langfristige Trends.

So nutzt du unser Dashboard für deine GEO-Strategie

Das LLM Traffic Check Dashboard liefert dir nicht nur Daten, sondern konkrete Ansatzpunkte für deine GEO-Strategie. Hier sind vier zentrale Use Cases, wie du unsere Insights mithilfe des LLM-Traffic-Check-Dashboard in Maßnahmen übersetzt.

Use Case 1: LLM-Traffic-Potenzial identifizieren

Ausgangsfrage: Welche meiner Seiten haben bereits LLM-Traffic und welche könnten noch optimiert werden?

So gehst du vor:

1. Öffne den Bereich „LLM Traffic Overview“ und scrolle zu „LLM Traffic Top Landing Pages“.
2. Identifiziere die Top-10-Seiten mit LLM-Traffic.
3. Analysiere, was diese Seiten gemeinsam haben (Content-Typ, Struktur, Thema).
4. Suche in deinem organischen Traffic nach ähnlichen Seiten, die noch keinen LLM-Traffic generieren.
5. Optimiere diese Seiten nach den Mustern deiner LLM-Performer.

Beispiel: Wenn dein How-to-Guide zu Thema A viel LLM-Traffic bekommt, aber dein How-to-Guide zu Thema B nicht, liegt das Problem wahrscheinlich an der Auffindbarkeit oder Struktur von Thema B.

Use Case 2: Content-Optimierung für KI-Chatbots (GEO)

Ausgangsfrage: Wie muss ich meine Inhalte anpassen, damit KI-Chatbots sie häufiger zitieren?

So gehst du vor:

1. Vergleiche im Bereich „LLM vs. Other Sources“ die Top Landing Pages für organischen Traffic mit denen für LLM-Traffic.
2. Identifiziere Seiten, die organisch gut performen, aber keinen LLM-Traffic generieren.
3. Analysiere die Unterschiede in Struktur, Formatierung und Informationsdichte.
4. Optimiere nach : GEO-Best-Practices klare Überschriften, Listenformate, prägnante Antworten, Quellenangaben.

Konkrete Maßnahmen:

• Füge FAQ-Bereiche hinzu, die direkte Antworten auf häufige Fragen liefern.
• Strukturiere Inhalte in klar abgrenzbare Chunks (Absätze von 3 bis 5 Sätzen).
• Nutze Aufzählungen und Tabellen für bessere Extrahierbarkeit.
• Ergänze Metadaten wie Publikationsdatum und Angaben zu Autorin oder Autor.

Erfolgsmessung: Tracke die betroffenen Seiten über vier bis acht Wochen im Dashboard und beobachte, ob der LLM-Traffic zunimmt.

Use Case 3: AI Overview Impact messen und gegensteuern

Ausgangsfrage: Verliere ich organischen Google-Traffic durch AI Overviews?

So gehst du vor:

1. Öffne den Bereich „AI Overview Traffic Change“.
2. Analysiere das Diagramm “Google Organic Traffic vs. Other Traffic”.
3. Prüfe, ob die Google-Organic-Linie nach dem 26. März 2025 stärker fällt als die Other-Traffic-Linie.
4. Nutze das Jahresvergleichsdiagramm, um saisonale Effekte auszuschließen.
5. Identifiziere in der Detailtabelle, welche Monate besonders betroffen sind.

Wenn du Traffic-Verluste feststellst:

• Prüfe, für welche Keywords AI Overviews ausgespielt werden (nutze Tools wie Peek AI oder die manuelle Recherche).
• Analysiere, ob deine Inhalte in den AI Overviews zitiert werden.
• Wenn ja: Optimiere für mehr Sichtbarkeit innerhalb der AI Overview (Featured-Snippet-Optimierung).
• Wenn nein: Erstelle Inhalte, die als Quelle für AI Overviews dienen können.

Wenn du keinen Impact siehst:

Glückwunsch! Deine Inhalte sind entweder resilient gegen AI Overviews oder profitieren sogar davon. Analysiere, warum das so ist, und übertrage die Learnings auf andere Bereiche.

Use Case 4: ROI von GEO-Maßnahmen nachweisen

Ausgangsfrage: Wie zeige ich meinem Management, dass sich GEO-Investitionen lohnen?

So gehst du vor:

1. Erstelle einen Baseline-Report vor Beginn deiner GEO-Maßnahmen (Screenshot der aktuellen Metriken).
2. Implementiere GEO-Optimierungen (Content-Struktur, Quellenangaben, FAQ-Bereiche etc.).
3. Tracke die Entwicklung monatlich im Dashboard.
4. Nutze die Vergleichswerte „vs. previous period“ und „vs. previous year“ für deine Argumentation.

Wichtige Metriken für Management-Reports:

• absolute Zunahme von LLM-Sessions (zeigt Wachstum)
• Engagement Rate von LLM-Traffic (zeigt Qualität)
• Conversions aus LLM-Traffic (zeigt Business-Impact)
• Anteil von LLM-Traffic am Gesamt-Traffic (zeigt strategische Relevanz)

Beispiel-Argumentation: „LLM-Traffic ist in den letzten 6 Monaten um 450 % gewachsen, hat eine Engagement Rate von über 90 % und generiert bereits 2,4 % unserer Conversions, obwohl er nur 1,8 % des Gesamt-Traffic ausmacht. Die Investition in GEO zahlt sich messbar aus.“

Regelmäßiges Monitoring: Empfohlene Check-Intervalle

Damit du Trends frühzeitig erkennst, empfehlen wir folgende Monitoring-Routine:

Wöchentlich (5 Minuten):

• Quick-Check der LLM Traffic Overview: Gibt es ungewöhnliche Ausschläge?
• neue Top Landing Pages identifizieren

Monatlich (30 Minuten):

• Detaillierte Analyse der LLM-Traffic-Entwicklung
• Vergleich mit Vormonat und Vorjahr
• AI Overview Impact prüfen
• Top-Performer und Under-Performer identifizieren

Quartalsweise (2 Stunden):

• umfassende Strategie-Review
• ROI-Berechnung für GEO-Maßnahmen
• Anpassung der Content-Strategie basierend auf Learnings
• Management-Report erstellen

Claneos Praxis-Insights zum Chatbot-Traffic: Was wir aus unseren Daten im Dashboard lernen

Die Analyse unserer eigenen Claneo-Daten im LLM-Traffic-Check-Dashboard offenbart interessante Muster, die auch für deine SEO-Strategie relevant sein können.

ChatGPT dominiert den LLM-Traffic

ChatGPT dominiert mit 72 % des gesamten KI-Chatbot-Traffic. Perplexity folgt mit 24 %, während Gemini, Microsoft Copilot und Claude zusammen nur 4 % ausmachen.

Was das bedeutet: Wenn du GEO-Maßnahmen priorisieren musst, sollte ChatGPT im Fokus stehen. Die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer über ChatGPT auf deine Inhalte stoßen, ist aktuell deutlich höher als bei anderen KI-Systemen.

Aber: Perplexity wächst schnell und hat eine andere User-Demografie. Während ChatGPT oft für kreative und explorative Anfragen genutzt wird, kommt Perplexity-Traffic häufig von Nutzenden mit konkreten Recherche-Bedürfnissen.

Welche Content-Typen performen bei LLM-Traffic?

Ein Blick auf die Top Landing Pages von Claneo für LLM-Traffic zeigt klare Muster:

1. How-to-Guides und Tutorial-Content
   Der Beitrag „25 Tipps für besseres Prompt-Design in ChatGPT“ generiert den meisten LLM-Traffic. KI-Chatbots verlinken bevorzugt auf praktische Anleitungen, die User-Fragen direkt beantworten.

2. Studien und Daten-Content
   Die „State of Search-Studie“ erscheint auf Platz zwei. Studien, Statistiken und datenbasierte Inhalte werden häufig als Quellenbelege in KI-Antworten zitiert.

3. Tool-Seiten und interaktive Ressourcen
   Obwohl nicht in den Top 10 des LLM-Traffic, zeigen Tool-Seiten eine überdurchschnittlich hohe Engagement Rate. Nutzende, die über KI-Chatbots auf Tools stoßen, nutzen diese auch aktiv.

4. Aktuelle Themen mit Newswert
   Der Beitrag „Google AI Overview Deutschland“ generiert über KI-Chatbots bereits Traffic, obwohl er erst kürzlich veröffentlicht wurde. KI-Chatbots bevorzugen aktuelle Inhalte, besonders wenn sie solche Themen behandeln, die aktuell von Interesse sind.

Unterschiede zwischen LLM-Traffic und organischem Traffic

Der direkte Vergleich der Top Landing Pages zeigt deutliche Unterschiede:

Organischer Traffic:

• verteilt sich breiter über verschiedene Seiten
• starke Performance von Brand-Keywords und Homepage
• Tool-Seiten wie der „Snippet Optimizer“ ranken gut

LLM-Traffic:

• konzentriert sich auf wenige, hochrelevante Seiten
• Homepage spielt eine untergeordnete Rolle
• informationsorientierte Inhalte dominieren

Interpretation: Während organischer Traffic oft über Brand-Suchen oder navigationale Suchanfragen kommt, ist LLM-Traffic fast ausschließlich informational. Nutzende suchen nach spezifischen Antworten, nicht nach Marken.

Engagement Rate bei LLM-Traffic: Warum so hoch?

Die Engagement Rate bei LLM-Traffic liegt häufig deutlich über dem Website-Durchschnitt. Drei Faktoren erklären diesen Unterschied:

1. Hohe Intent-Übereinstimmung
   KI-Chatbots analysieren die Nutzeranfrage und verlinken nur auf Quellen, die tatsächlich relevant sind. Die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer finden, was sie suchen, ist höher als bei klassischen SERP-Klicks.

2. Vorqualifizierung durch KI-Zusammenfassung
   Nutzer sehen bereits in der KI-Antwort, was sie auf der verlinkten Seite erwartet. Sie klicken nur, wenn sie tiefer einsteigen wollen. Bounce-Traffic wird dadurch minimiert.

3. Längere, detaillierte Inhalte
   Die Top-Performer bei LLM-Traffic sind meist längere Artikel (2.000+ Wörter), die umfassende Antworten liefern. Nutzer, die solche Inhalte aufrufen, sind bereit, Zeit zu investieren.

Session Duration: ChatGPT vs. Perplexity

Ein interessanter Unterschied zeigt sich bei der Session Duration:

• ChatGPT: durchschnittlich 09:52 Minuten
• Perplexity: durchschnittlich 08:05 Minuten

Mögliche Erklärung: ChatGPT-Nutzende führen oft längere Konversationen und klicken auf mehrere Quellen im Verlauf eines Chats. Perplexity liefert kompaktere Antworten mit weniger Follow-up-Fragen, was zu kürzeren Sessions führt.

Für deine Strategie: Optimiere Inhalte für ChatGPT auf Tiefe und Vollständigkeit. Für Perplexity reichen prägnante, gut strukturierte Antworten oft aus.

Conversions: Klein, aber hochwertig

Die Conversion Rate liegt in unserer Auswertung und auch in der Regel über dem Durchschnitt vieler organischer Traffic-Quellen.

Warum ist das so?

• Nutzende haben bereits eine Vorauswahl getroffen (durch die KI-Empfehlung)
• hohe Relevanz führt zu höherem Vertrauen
• informierte User sind eher bereit, zu konvertieren

Prognose: Mit wachsendem LLM-Traffic wird auch die absolute Zahl der Conversions steigen. Wer jetzt optimiert, profitiert überproportional.

Fazit: LLM-Traffic mit dem LLM-Traffic-Check-Dashboard von Claneo verstehen und nutzen

KI-Chatbots sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern eine messbare Traffic-Quelle mit hohem Qualitätspotenzial. Während der absolute Anteil am Gesamt-Traffic aktuell noch bei 1 bis 3 % liegt, zeigen die Daten eine klare Entwicklung: LLM-Traffic wächst schnell, bringt hochengagierte User und konvertiert überdurchschnittlich gut.

Das Claneo-LLM-Traffic-Check-Dashboard gibt dir die Werkzeuge an die Hand, um diese Entwicklung nicht nur zu beobachten, sondern aktiv zu steuern. Du siehst auf einen Blick, welche KI-Chatbots Traffic bringen, welche Inhalte performen und ob dein organischer Google-Traffic durch AI Overviews leidet. Diese Insights sind die Grundlage für datenbasierte GEO-Strategien, die messbare Ergebnisse liefern.

Die wichtigsten Learnings:

• ChatGPT dominiert aktuell mit rund 70 % des LLM-Traffic, aber Perplexity holt auf.
• Die Engagement Rate bei LLM-Traffic liegt deutlich höher als bei anderen Quellen (oft mehr als 90 %).
• How-to-Guides, Studien und datenbasierte Inhalte performen besonders gut bei KI-Chatbots.
• AI Overviews haben messbaren Impact auf organischen Traffic, der sich im Dashboard nachweisen lässt.
• LLM-Traffic ist hochqualifiziert und konvertiert trotz geringer absoluter Zahlen überdurchschnittlich.

Warum LLM-Traffic in Zukunft noch wichtiger wird:

Die Nutzung von KI-Chatbots steigt kontinuierlich. ChatGPT hat mittlerweile über 200 Millionen wöchentliche Nutzer, Perplexity wächst zweistellig pro Monat, und Google integriert AI Overviews immer tiefer in die Suche. Wer jetzt beginnt, seine Inhalte für KI-Systeme zu optimieren, baut einen Wettbewerbsvorteil auf, der in 12 bis 24 Monaten entscheidend sein wird.

Gleichzeitig verändert sich das Suchverhalten fundamental. User stellen komplexere Fragen, erwarten kuratierte Antworten und vertrauen auf KI-Empfehlungen. Websites, die in diesen Citations auftauchen, profitieren von einem Vertrauensvorschuss, den klassische SERP-Rankings nicht bieten können.

Dein nächster Schritt:

Verbinde unser Dashboard mit deinem GA4-Property und verschaffe dir einen ersten Überblick über deinen LLM-Traffic. Analysiere die Top-Performer, identifiziere Optimierungspotenziale und tracke die Entwicklung über die nächsten Wochen. Die Daten werden dir zeigen, wo du ansetzen musst, um von der wachsenden Bedeutung von KI-Chatbots zu profitieren.

Das Template findest du hier ›