KI-Sichtbarkeit über LinkedIn: 5 Studien

Stell dir vor, die Geschäftsführerin^[1] eines Softwareunternehmens sucht nach einem neuen Partner für ihren Vertrieb. Sie fragt ChatGPT nach passenden Dienstleistern, bekommt eine Antwort mit fünf Empfehlungen und klickt sich daraufhin durch die Quellen. Bevor sie mit irgendjemandem spricht, steht ihre engere Auswahl schon.

Laut einer Umfrage des Meinungsforschungsinstituts YouGov im Auftrag der SEO-Agentur Seokratie unter 509 Unternehmensentscheidern in Deutschland (veröffentlicht September 2026) recherchiert mehr als die Hälfte mehrmals pro Woche per KI-Tool nach Produkten und Dienstleistern, fast jeder Vierte sogar täglich.

Damit wird die Frage „Woher nimmt die KI eigentlich ihre Antworten?“ immer mehr zum Business-Case. Wer darin auftauchen will, muss seine Inhalte so aufbereiten, dass KI-Systeme sie als Quelle nutzen. Dafür hat sich der Begriff Generative Engine Optimization, kurz GEO, etabliert. Eine Quelle spielt dabei eine immer größere Rolle: LinkedIn. Daher verwundert es nicht, dass dazu aktuell eine Auswertung bzw. Studie nach der anderen erscheint. Doch ihre Zahlen weisen wesentliche Unterschiede auf. Wer also nur eine Studie liest, zieht schnell die falschen Schlüsse.

Deshalb habe ich fünf große Datenstudien verglichen, die zwischen Sommer 2025 und Sommer 2026 entstanden sind. Zusammen werten sie über 110 Millionen KI-Zitationen aus. Methodik und Ergebnisse nebeneinander gelegt, ergibt sich ein gemeinsamer Nenner. So lässt sich ableiten, welches Vorgehen aktuell sinnvoll ist.

Wo sich die Studien widersprechen und wie du das konkret umsetzt, zeigt der folgende Vergleich.

Was du aus diesem Artikel mitnimmst

• was jede der fünf Studien gemessen und herausgefunden hat, jeweils in wenigen Sätzen
• warum sich die Studien teilweise widersprechen
• den gemeinsamen Nenner: die Erkenntnisse, die jede Studie stützt, die sie untersucht hat
• vier konkrete Schritte, mit denen du deine KI-Sichtbarkeit über LinkedIn stärkst

KI-Zitationen von LinkedIn: Fünf Studien, fünf Blickwinkel

Bevor es um Ergebnisse geht, lohnt ein kurzer Blick auf die Methodik. Die fünf Studien messen nicht dasselbe, und daraus ergibt sich ein Großteil der Widersprüche.

Alle fünf stammen von Unternehmen, die Software für Suche, KI-Sichtbarkeit oder Medienbeobachtung anbieten. Zwei davon, die Semrush-Studie von 2026 und die Meltwater-Studie, sind in Zusammenarbeit mit LinkedIn entstanden. Das entwertet die Zahlen nicht, gehört aber zur Einordnung dazu.

Ich gehe die Studien in zeitlicher Reihenfolge gemäß ihrer Entstehung durch. So lässt sich gut erkennen, wie das Bild von Studie zu Studie schärfer wird.

Semrush 2025: LinkedIn rückt in die Top-Quellen auf

So wurde gemessen: Semrush hat von Juli bis Oktober 2025 rund 230.000 Prompts ausgewertet. Dabei kamen mehr als 100 Millionen Zitationen zusammen. Die Frage war, welche Domains die KI-Systeme am häufigsten als Quelle nennen.

Die wichtigsten Ergebnisse: In Google AI Mode gehörte LinkedIn zu den meistzitierten Domains und tauchte konstant in fast 15 % der Antworten auf. Bei Perplexity lag LinkedIn auf Platz 2 hinter Reddit. Bei ChatGPT schaffte es LinkedIn ab Mitte September 2025 in die Top 5.

Welche LinkedIn-Inhalte zitiert wurden, verrät diese Studie nicht. Sie zeigt aber, dass LinkedIn schon im Herbst 2025 auf allen drei Plattformen (ChatGPT, Google AI Mode und Perplexity) zu den wichtigsten Quellen gehörte.

Profound 2025/26: Bei beruflichen Fragen liegt LinkedIn vorn

So wurde gemessen: Profound hat für den Zeitraum Mitte November 2025 bis Mitte Februar 2026 rund 1,4 Millionen Zitationen ausgewertet, aus zwei Quellen. Für das Ranking bei beruflichen Fragen wurde ein festes Set typischer beruflicher Prompts in sechs KI-Modellen abgefragt: ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode, Microsoft Copilot und Perplexity. Die Entwicklung bei ChatGPT basiert auf echten Prompts, die Menschen dort eingegeben haben.

Die wichtigsten Ergebnisse: Bei beruflichen Fragen war LinkedIn über alle sechs Modelle hinweg die meistzitierte Domain. Bei ChatGPT stieg LinkedIn innerhalb von drei Monaten von Platz 11 auf Platz 5 der meistzitierten Domains.

Noch aufschlussreicher ist, welche LinkedIn-Seiten ChatGPT zitiert. Mitte November 2025 gingen noch rund 34 % der LinkedIn-Zitationen an Profilseiten, Mitte Februar 2026 nur noch rund 15 %. Der Anteil von Posts und Artikeln stieg im selben Zeitraum von rund 27 % auf rund 35 %.

Der Eindruck: Für KI-Systeme zählt zunehmend, was geschrieben und gepostet wird, und immer weniger, was sonst im jeweiligen Profil steht.

Semrush 2026: Welche LinkedIn-Inhalte KI zitiert

So wurde gemessen: Für diese Studie hat Semrush mit LinkedIn zusammengearbeitet. Ausgewertet wurden 325.000 Prompts und 89.000 zitierte LinkedIn-URLs aus ChatGPT Search, Google AI Mode und Perplexity, von Januar bis Februar 2026.

Die wichtigsten Ergebnisse: LinkedIn taucht in rund 11 % aller KI-Antworten auf und ist damit die Nummer 2 der meistzitierten Domains, noch vor Wikipedia und YouTube. Bei ChatGPT und Google AI Mode sind es jeweils rund 14 %, bei Perplexity nur rund 5 %.

Artikel machen 50 bis 66 % der zitierten LinkedIn-Inhalte aus, Feed-Posts 15 bis 28 %. Am häufigsten zitiert werden Artikel mit 500 bis 2.000 Wörtern und Posts mit 50 bis 299 Wörtern. Rund 95 % der zitierten Posts sind Originalbeiträge, also keine geteilten Beiträge anderer. Über die Hälfte vermittelt Wissen oder gibt Rat. Bei ChatGPT und AI Mode gehen 59 % der Zitationen an Einzelpersonen, bei Perplexity dagegen 59 % an Company Pages. Rund 75 % der zitierten Autoren posten regelmäßig: Sie haben innerhalb von vier Wochen mehr als fünf Beiträge veröffentlicht, im Schnitt also mehr als einen pro Woche.

Besonders spannend für alle, die das Engagement ihrer Postings regelmäßig analysieren: Der typische zitierte Post hatte 15 bis 25 Reaktionen und höchstens einen Kommentar. Zwar hat knapp die Hälfte der zitierten Post-Autoren über 2.000 Follower. Doch Autoren mit unter 500 Followern wurden mindestens so oft zitiert wie solche mit mehr. Wer Substanz liefert, hat also auch ohne große Reichweite gute Chancen.

OtterlyAI: Der größte Datensatz nur zu LinkedIn

So wurde gemessen: OtterlyAI hat von Januar bis Mai 2026 rund 1,31 Millionen Zitationen auf 161.000 LinkedIn-URLs ausgewertet, über sechs Plattformen. Unter den fünf Studien ist es der größte Datensatz, der sich nur mit LinkedIn beschäftigt.

Die wichtigsten Ergebnisse: Rund 92 % der Zitationen gehen an Inhalte von Einzelpersonen. LinkedIn-Artikel bekommen rund 72 % der Zitationen, Posts den Großteil des Rests. LinkedIns Anteil an allen Social-Media-Zitationen stieg in dieser Zeit von rund 8 % im Januar auf rund 12 % im Mai 2026.

Wie viele Likes, Kommentare oder Hashtags ein Inhalt hat und wie lang er ist, hängt statistisch praktisch nicht damit zusammen, wie oft er zitiert wird. Auffällig ist dagegen, wie ungleich die Zitationen verteilt sind: Das meistzitierte 1 % der LinkedIn-Seiten vereint rund 30 % aller Zitationen auf sich. Die Hälfte aller zitierten Seiten wurde dagegen höchstens zweimal zitiert. Wenige Inhalte werden also sehr oft zitiert, die meisten nur vereinzelt.

Die Studie arbeitet mit einem Roh- und einem bereinigten Datensatz und nennt deshalb an manchen Stellen leicht unterschiedliche Werte. Hier stehen die Werte, die OtterlyAI selbst als Kernergebnisse ausweist.

Meltwater: Der Blick durch die B2B-Brille

So wurde gemessen: Meltwater hat 9,5 Millionen KI-Zitationen in 16 B2B-Kategorien analysiert und die Ergebnisse im Mai 2026 veröffentlicht. Gemessen wurde der Anteil jeder Quelle an allen Zitationen.

Die wichtigsten Ergebnisse: LinkedIn kommt auf rund 0,5 % aller Zitationen und liegt damit auf Platz 2 hinter YouTube mit rund 1,5 %. Die Werte wirken klein, weil sich KI-Zitationen auf eine riesige Zahl unterschiedlicher Quellen verteilen. Das erklärt Meltwater selbst so. In Tech und SaaS, Consulting, Financial Services, Marketing und HR gehört LinkedIn zu den fünf meistzitierten Quellen.

75 % der LinkedIn-Zitationen gehen an Einzelpersonen. Bei den Formaten liegen laut Meltwater Text-Posts mit 72 % klar vorn. Artikel kommen auf 12 %, Videos auf 11 %, Dokumente auf 5 % und Bilder auf 1 %. Wie die Formate abgegrenzt sind, etwa ob ein Post mit Text und Bild als Text-Post oder als Bild zählt, erklärt der Report nicht. Besonders aufschlussreich ist die Auswertung der 24 meistzitierten Artikel. Alle nutzen Listen, 92 % Zwischenüberschriften. 75 % nennen konkrete Firmen oder Tools, 67 % enthalten harte Zahlen.

Zu den Empfehlungen von Meltwater gehören: drei bis fünf Kernthemen festlegen, mit denen die Marke verbunden sein soll, und interne Fachleute mit echter Praxiserfahrung posten lassen. Gemeint sind Führungskräfte genauso wie Spezialistinnen aus dem operativen Geschäft.

Zum Vergleich: Für Verbraucherthemen wie Banking, Autos oder Mode hat Meltwater im August 2026 rund 7,3 Millionen KI-Zitationen ausgewertet. Dort stammen nur rund 7 % aus sozialen Medien, aber rund 29 % aus Earned Media und News, also aus redaktioneller Berichterstattung wie Presseartikeln, für die kein Unternehmen bezahlt hat. In der B2B-Studie kommen Plattformen mit nutzergenerierten Inhalten wie LinkedIn, Reddit und YouTube dagegen zusammen auf rund 48 % der Zitationen. Die Kategorien beider Auswertungen sind nicht ganz deckungsgleich, die Richtung ist aber klar: Bei B2B-Fragen greift KI deutlich stärker auf solche Plattformen zurück als bei Alltagsfragen.

Wo sich die Studien widersprechen und warum

Wer die fünf Studien hintereinander liest, stolpert über einige Widersprüche. Die meisten lösen sich erst bei einem genauen Blick auf die Methodik auf.

Wie oft zitiert KI LinkedIn: 11 Prozent oder 0,5 Prozent?

Laut Semrush taucht LinkedIn in rund 11 % aller KI-Antworten auf. Laut Meltwater liegt LinkedIns Anteil an den Zitationen bei nur rund 0,5 %. Das wirkt wie ein Widerspruch, beide Zahlen können aber stimmen, weil sie Unterschiedliches messen. Semrush zählt, in wie vielen Antworten LinkedIn mindestens einmal als Quelle vorkommt. Meltwater zählt, welchen Anteil LinkedIn an allen Quellenangaben insgesamt hat.

Ein vereinfachtes Beispiel: Eine KI-Antwort nennt 20 Quellen, eine davon ist ein LinkedIn-Beitrag. Bei Semrush zählt diese Antwort als Treffer, denn LinkedIn kommt darin vor. Bei Meltwater ist LinkedIn hier nur eine von 20 Quellenangaben, also 5 %. Weil KI-Systeme insgesamt eine riesige Zahl verschiedener Websites zitieren, landen selbst die meistzitierten Quellen bei Meltwater nur bei kleinen Prozentwerten. Beide Studien zeigen also dasselbe: LinkedIn gehört zu den wichtigsten Quellen, nur auf unterschiedlichen Skalen gemessen.

Artikel oder Posts: Was hat bei KI-Zitationen die Nase vorn?

Semrush und OtterlyAI sehen Artikel klar vorn. Bei Meltwater liegen Text-Posts mit 72 % vorn, Artikel kommen nur auf 12 %. Ein Teil des Widerspruchs liegt wohl darin, was jeweils gezählt wird. Meltwater selbst schreibt, dass Artikel 6,5-mal mehr KI-Zitationen erzielen als normale Posts. Angesichts der Formatanteile ist das vermutlich pro Beitrag gemeint.

Auch bei OtterlyAI bringt ein Artikel mehr Zitationen pro Seite als ein Post. Pro Beitrag liegen Artikel also vorn. Dass Posts bei Meltwater insgesamt trotzdem den größeren Anteil haben, könnte schlicht daran liegen, dass es viel mehr Posts als Artikel gibt.

Ganz auflösen lässt sich der Widerspruch damit nicht, denn bei Semrush und OtterlyAI liegen Artikel auch in der Summe vorn. Außerdem hat Meltwater gezielt B2B-Kategorien untersucht, während die anderen Studien mit eigenen Prompt-Sets und Plattformen arbeiten. Festhalten lässt sich: Ein einzelner Artikel wird häufiger zitiert als ein einzelner Post. Ob Posts oder Artikel unterm Strich mehr Zitationen bringen, ist offen.

Person oder Company Page: Wen zitiert KI häufiger?

Hier ist die Richtung eindeutig, nur die Stärke schwankt. OtterlyAI kommt auf rund 92 % für Einzelpersonen, Meltwater auf 75 %, Semrush für ChatGPT und Google AI Mode auf 59 %. Die einzige Ausnahme ist Perplexity, wo laut Semrush 59 % der Zitationen an Company Pages gehen.

Wie viele Follower braucht es?

Laut Semrush werden Autorinnen mit unter 500 Followern mindestens so oft zitiert wie solche mit mehr. Bei Meltwater haben 51 % der zitierten Autoren unter 10.000 Follower. 38 % haben zwischen 10.000 und 100.000 Followerinnen und weitere 10 % mehr als 100.000. Wie groß diese Gruppen unter allen LinkedIn-Nutzenden sind, sagt die Studie nicht.

Was sich daraus sicher ableiten lässt: Man braucht nicht zwangsläufig große Reichweite, um zitiert zu werden. Ob Reichweite die Chancen erhöht, lassen die Daten offen.

Der gemeinsame Nenner: Was KI-Sichtbarkeit über LinkedIn ausmacht

Es gibt drei Erkenntnisse, die jede Studie stützt, die sie untersucht hat. Wer sich daran orientiert, liegt nach heutigem Datenstand am ehesten richtig.

LinkedIn gehört bei beruflichen Fragen zu den Hauptquellen der KI

Das ist der einzige Punkt, den alle fünf Studien bestätigen. Semrush sieht LinkedIn 2025 in den Top 5 und 2026 auf Platz 2. Profound sieht LinkedIn bei beruflichen Fragen auf Platz 1, Meltwater auf Platz 2 und in fünf B2B-Branchen unter den Top 5. OtterlyAI misst einen wachsenden Anteil an den Social-Media-Zitationen.

Zitiert werden Menschen mit Fachwissen

Meltwater, OtterlyAI und Semrush sehen Einzelpersonen klar vorn, mit Ausnahme von Perplexity. Semrush zeigt zudem, dass fast alle zitierten Posts Originalbeiträge sind und über die Hälfte Wissen oder Rat vermittelt. Profound passt dazu: Zitiert wird zunehmend, was Menschen schreiben, und immer seltener ihr Profil.

Substanz zählt, Applaus kaum

Likes und Kommentare spielen für Zitationen kaum eine Rolle. Das zeigen Semrush mit den 15 bis 25 Reaktionen des typischen zitierten Posts und OtterlyAI mit seiner Auswertung. Was dagegen auffällt, ist Substanz: Die meistzitierten Artikel bei Meltwater sind durchweg gegliedert und enthalten konkrete Namen und Zahlen.

Dazu ein starkes Signal: Regelmäßigkeit

Laut Semrush haben rund 75 % der zitierten Autoren innerhalb von vier Wochen mehr als fünf Beiträge veröffentlicht, im Schnitt also mehr als einen pro Woche. Diese Zahl stammt nur aus der Semrush-Studie, die anderen liefern dazu keine Werte. Ich führe sie deshalb als Signal und nicht als gemeinsamen Nenner.

So setzt du das um: GEO auf LinkedIn in vier Schritten

Aus dem gemeinsamen Nenner lassen sich vier konkrete Schritte ableiten. Keiner davon garantiert, dass Large Language Models wie ChatGPT dein Unternehmen nennen. Sie richten deinen LinkedIn-Auftritt aber an dem aus, was in den Studien zitiert wird.

1. Lege deine Themen fest. Einfaches Gedankenspiel: Bei welchen Fragen soll dein Unternehmen in der KI-Suche idealerweise genannt werden?
2. Mach deine Fachleute sichtbar. Lass die Menschen posten, die echtes Praxiswissen haben, auch jenseits der Geschäftsführung. Eine Company Page bleibt sinnvoll, vor allem für Perplexity, doch Posts aus dem Team sind wertvoller.
3. Schreib konkret und gegliedert. Eigene Erfahrungen, Namen, Tools und Zahlen, in Artikeln dazu Listen und Zwischenüberschriften.
4. Poste regelmäßig, in beiden Formaten. Mindestens ein bis zwei Posts pro Woche, dazu ab und an ein Artikel. Laut Semrush werden Posts mit 50 bis 299 Wörtern und Artikel mit 500 bis 2.000 Wörtern am häufigsten zitiert.

Was die Daten nicht beantworten

Alle fünf Studien zeigen Zusammenhänge, keine Ursachen. Ob regelmäßiges Posten zu Zitationen führt oder ob aktive Autoren einfach mehr zitierbare Inhalte haben, bleibt offen.

Außerdem sind es Momentaufnahmen. Wie schnell sich die Rankings bewegen, zeigt Profound: Bei ChatGPT stieg LinkedIn zwischen Mitte November 2025 und Mitte Februar 2026 von Platz 11 auf Platz 5 der meistzitierten Domains.

LinkedIn selbst hat Stand jetzt keine eigene Studie veröffentlicht, aber Daten für die Semrush-Studie beigesteuert. Davang Shah, VP Marketing bei LinkedIn, bezieht sich im LinkedIn Marketing Blog auf die Meltwater-Daten.

Quellen

• Semrush: The Most-Cited Domains in AI: A 3-Month Study (10. Nov. 2025)
• Profound: LinkedIn is the most-cited domain for professional queries in AI search (9. März 2026)
• Semrush: We Analyzed 89K LinkedIn URLs Cited in AI Search (10. März 2026)
• OtterlyAI: LinkedIn AI Search Citations Study (3. Juni 2026)
• Meltwater: How LinkedIn Content Wins in AI Search (12. Mai 2026)
• Meltwater: AI Search Visibility Report: August 2026
• Seokratie: YouGov-Umfrage unter 509 Unternehmensentscheidern (17. Sept. 2026)
• Davang Shah, LinkedIn Marketing Blog: Why Your Brand Needs a Point of View AI Can’t Replicate (29. Sept. 2026)

[1] Statt Genderzeichen wie Sternchen oder Doppelpunkt verwenden wir zur besseren Lesbarkeit abwechselnd weibliche und männliche Formen. Gemeint sind immer Menschen jeden Geschlechts.

Was folgt daraus?

KI-Systeme zitieren vor allem Menschen, die etwas Konkretes zu sagen haben. Wer in deinem Team auf LinkedIn postet, prägt also mit, wer in KI-Antworten für dein Unternehmen spricht. Das betrifft das Marketing und den Vertrieb gleichermaßen.

Bei SalesPlaybook arbeiten wir mit B2B-Firmen genau daran. Im Rahmen unseres LinkedIn-Services entwickeln wir passende Strategien und Themen und bauen Thought Leader auf, die bei den Fragen ihres Ideal Customer Profile (ICP) präsent sind, bevor das erste Vertriebsgespräch stattfindet. Für Wunschkunden auf LinkedIn genauso wie für ChatGPT und Co., die dort nach Antworten suchen.