KI-Sichtbarkeit im Healthcare-Handel: Die Entscheidung fällt vor dem Klick

Kurzfassung: KI-Suchsysteme haben die Recherchephase im Gesundheitsmarkt weitgehend übernommen, die Transaktionsphase bisher kaum. Nach einer Auswertung zum deutschen Online-Handel (LEAP / Sistrix, 2026) lösen rund 70 Prozent der Rechercheanfragen Google AI Overviews aus, bei Kaufanfragen sind es 0,2 Prozent. Für OTC- und Healthcare-Marken ist das folgenreicher als für andere Branchen, weil ihr Einfluss immer in der Phase vor dem Kauf lag. Entscheidend ist künftig, ob eine Marke von KI-Systemen als Quelle herangezogen wird.

Von Detlef Ostfeld,   Lesezeit 7 Minuten | Stand: September 2026

Detlef Ostfeld arbeitet an KI-Sichtbarkeit im Gesundheitsmarkt: an der Frage, welche Healthcare-Marken in KI-Antworten auftauchen, welche Quellen die Systeme dafür heranziehen und was Hersteller, Apotheken und Versender daraus ableiten sollten. Der folgende Beitrag ordnet die aktuellen Zahlen zur AI Search im deutschen Online-Handel für diesen Markt ein.

Dienstagmorgen, kurz nach halb neun. Eine Apotheke in einer mittelgroßen Fußgängerzone, die Tür geht alle zwei Minuten auf, es riecht nach Desinfektionsmittel und dem Kaffee aus dem Backoffice. Am HV-Tisch legt eine Kundin ihr Handy auf die Glasplatte und dreht es um. Auf dem Display: eine KI-Antwort. Drei Präparate, sauber untereinander, mit Begründung. Sie zeigt auf das mittlere.

Die PTA kennt zwei davon. Das dritte hat sie noch nie in der Hand gehabt.

Das ist der Moment, in dem Marketing aufhört, ein Kommunikationsthema zu sein.

Wie stark löst KI-Suche heute Rechercheanfragen aus?

KI-Antworten dominieren die Recherche, nicht den Kauf. Eine Auswertung zum deutschen Online-Handel von LEAP und Sistrix aus dem Jahr 2026 zeigt ein Verhältnis von rund 70 Prozent zu 0,2 Prozent: Bei sieben von zehn Rechercheanfragen erscheinen Google AI Overviews, bei Kaufanfragen praktisch nie.

Die Zahlen stammen aus der Analyse des allgemeinen Handels, nicht aus dem Apothekenmarkt. Für Healthcare sagen sie trotzdem mehr aus als für jede andere Branche.

Die KI hat sich die Recherchephase genommen. Den Kauf hat sie noch nicht angefasst.

Warum trifft die KI-Suche Healthcare-Marken härter als den übrigen Handel?

Healthcare-Marken verlieren in der Recherchephase nicht Aufmerksamkeit, sie verlieren dort die Kaufentscheidung. Zwei Gründe.

Erstens beginnt die Patientenreise fast nie mit einem Produktnamen. Sie beginnt mit einem Symptom, einer Unsicherheit, einer Frage um 23 Uhr im Bett. Trockene Augen nach acht Stunden Bildschirm. Magendrücken seit drei Tagen. Was hilft gegen. Ist das gefährlich. Muss ich zum Arzt. Genau dort sitzt jetzt ein System, das antwortet, gewichtet und eine Reihenfolge vorgibt.

Zweitens gehört Herstellern der Kauf ohnehin nicht. Er findet in der Apotheke statt, bei Redcare, bei DocMorris, bei dm. Die Transaktionsphase war für Markenartikler im Gesundheitsmarkt noch nie der Hebel. Ihr Hebel lag immer in der Phase davor, und diese Phase wird gerade neu verteilt.

Wenn ein Präparat in der KI-Antwort fehlt, steht es am HV-Tisch nicht zur Debatte. Der Rest ist Verfügbarkeitsmanagement.

Was ist der Unterschied zwischen Ausspielung und Zitierung?

Ausspielung bedeutet, dass eine Marke oder Domain in einer KI-Antwort berücksichtigt wird. Zitierung bedeutet, dass die Domain als Quelle der Antwort ausgewiesen wird.

Der Unterschied hat ein Preisschild. Eine Marke kann genannt werden, ohne dass ihre eigene Seite als Beleg auftaucht. Dann liefert jemand anderes die Begründung, und die Marke ist Objekt der Erzählung statt Autorität darin. In einem Markt, dessen Währung Vertrauen ist, kostet das Marge.

Gibt es eine einheitliche KI-Sichtbarkeit?

Nein. Generative Engine Optimization (GEO) ist kein Kanal, den man belegt. Jedes KI-System nutzt eine eigene Quellen- und Antwortlogik, und dieselbe Frage führt je nach System zu abweichenden Ergebnissen.

Die Frage „Wie sichtbar sind wir in der KI?“ liefert deshalb eine Zahl ohne Aussage. Die Frage, die trägt: In welchen Systemen, zu welchen Themenfeldern und bei welchen Suchintentionen werden wir als Quelle herangezogen, und wer steht dort, wo wir fehlen?

Was entscheidet darüber, ob KI-Systeme eine Quelle zitieren?

Fünf Faktoren lassen sich aus der Analyse ableiten und decken sich mit dem, was wir bei eigenen Messungen im Healthcare-Umfeld beobachten:

• Domänenautorität: Etablierte, thematisch geschlossene Quellen werden bevorzugt herangezogen.
• Informationswert: Der Inhalt muss eigenständig etwas beantworten, das ohne ihn offen bliebe.
• Transaktionale Relevanz: Die Seite sollte erkennbar auch zur Lösung führen, nicht nur zum Wissen.
• Nutzererfahrung: Verständlich, zugänglich, technisch sauber. Eine starke Quelle mit schlechter Seite bleibt eine schlechte Quelle.
• E-E-A-T-Signale: Benannte Autor:innen mit belegbarer Qualifikation, transparente Belege, eigene Daten.

Für Healthcare-Marken liegt in Punkt fünf die größte Chance. Apotheker:innen, PTA, Ärzt:innen und Pflegefachkräfte sind genau die Autoritätsträger, die diese Systeme suchen. Die meisten Hersteller behandeln sie als Multiplikatoren für Reichweite. Sie sind Quellen.

Welche drei Maßnahmen haben den größten Hebel?

Zehn Maßnahmen sind möglich. Diese drei tragen am meisten.

1. Betroffenheitsanalyse statt Bauchgefühl. Welche Suchthemen im eigenen Indikationsfeld lösen überhaupt KI-Antworten aus, wo wird die eigene Domain bereits zitiert, wer dominiert dort? Wirkung hoch, Aufwand mittel, Ergebnis in zwei bis vier Wochen. Ohne diesen Schritt ist alles Weitere geraten.

2. White Spaces mit Experten-Content besetzen. White Spaces sind Themen mit hoher Nachfrage, hoher KI-Aktivität und ohne eigene Zitierung. Dorthin gehören Einordnungen, Anwendungswissen, originäre Daten, Entscheidungshilfen und benannte Fachautor:innen. Wirkung hoch, Aufwand hoch, Ergebnis in drei bis neun Monaten. Der teuerste und der wirksamste Hebel.

3. Conversion aus dem verbleibenden Traffic. Wenn weniger Menschen klicken, muss jeder Klick mehr wert sein. Customer-Journey-Analyse, Abbruchpunkte, Vertrauenselemente, Checkout, mobile Nutzung. Wirkung mittel bis hoch, Aufwand mittel, Ergebnis in vier bis acht Wochen. Der Hebel mit dem schnellsten messbaren Ertrag und deshalb der beste Einstieg für skeptische Geschäftsführungen.

Das SEO-Fundament bleibt darunter liegen: Technik, Indexierbarkeit, thematische Autorität, interne Verlinkung, externe Belege. Zitierfähigkeit wächst darauf, sie ersetzt es nicht.

Was spricht gegen diese These?

Vier Einwände, die wir ernst nehmen.

Die 0,2 Prozent sind eine Momentaufnahme. Sie beschreiben den Stand 2026, keine Regel. Sobald Kaufabsichten in KI-Antworten und agentische Checkout-Modelle wandern, kippt das Verhältnis, und zwar schnell. Wer seine Strategie auf der Stabilität dieser Zahl baut, baut auf Sand.

Es fehlen belastbare Benchmarks. GEO-Messung ist jung, Ergebnisse schwanken je nach Prompt, Tageszeit und Modellversion. Jeder Anbieter, der Ranking-Garantien oder interne Metriken der KI-Systeme verspricht, sollte den Raum verlassen. Was heute funktioniert, ist eine wiederholbare eigene Messung mit ehrlichen Fehlerbalken.

Content-Offensiven verbrennen Geld. Man kann viel zitierfähig gemeintes Material produzieren, das niemand zitiert. Ohne Priorisierung nach Nachfrage- und Umsatzpotenzial wird aus GEO eine teure Redaktionsübung.

Regulatorik begrenzt den Spielraum. HWG, Pflichttexte und Indikationsgrenzen schränken genau die Aussagen ein, die KI-Systeme gerne aufgreifen. Lösbar, kostet aber juristische Abstimmung, die in keinem Projektplan steht.

Dazu eine Beobachtung, die unserer eigenen Argumentation widerspricht: In mehreren Tests im OTC-Umfeld nannten KI-Systeme zwar Wirkstoffe und Kategorien, aber auffällig selten Markennamen. Die Antwort lautete Ibuprofen, nicht die Marke. Wer glaubt, er könne sich eine Markenpräferenz in KI-Antworten kaufen, überschätzt den Mechanismus. Die Chance liegt vorerst eher in der Deutungshoheit über das Thema als in der Nennung des Produkts.

Wie sieht die neue Wirkungskette aus?

Früher: Ranking, Klick, Conversion.

Heute: Ranking, Zitierung, Markenbekanntheit, direkter oder organischer Besuch, Conversion.

Dazwischen liegen zwei Stufen, die niemand direkt einkaufen kann. Beide entstehen aus Inhalten, die jemand mit Namen und Fachqualifikation verantwortet.

Zurück an den HV-Tisch. Die Kundin hat ihr Handy wieder eingesteckt, sie nimmt das mittlere Präparat. Die Entscheidung ist an diesem Morgen nicht in der Apotheke gefallen und auch nicht in einem Werbemittel. Sie ist irgendwo um 23 Uhr entstanden, in einer Antwort, deren Quellen niemand geprüft hat.

Die Frage für jede Healthcare-Marke lautet deshalb nicht mehr, wie oft sie gesehen wird. Sie lautet, ob sie zu den Quellen gehört, aus denen diese Antwort gebaut wird.

Häufige Fragen

Was bedeutet GEO? GEO steht für Generative Engine Optimization und bezeichnet die Optimierung von Inhalten darauf, von KI-Antwortsystemen als Quelle herangezogen und zitiert zu werden. GEO ersetzt SEO nicht, es baut darauf auf.

Ersetzt KI-Sichtbarkeit klassisches SEO? Nein. Technische Auffindbarkeit, Indexierbarkeit und thematische Autorität bleiben die Voraussetzung dafür, dass ein Inhalt überhaupt als Quelle in Frage kommt.

Wie lässt sich KI-Sichtbarkeit messen? Über wiederholte, standardisierte Abfragen relevanter Suchintentionen in mehreren KI-Systemen, ausgewertet nach Nennung der Marke, Zitierung der eigenen Domain, genutzten Fremdquellen und inhaltlichen Lücken. Absolute Vergleichswerte über Branchen hinweg existieren derzeit nicht.

Warum ist das Thema für Apotheken und OTC-Marken besonders relevant? Weil die Markenentscheidung im Gesundheitsmarkt in der Informationsphase fällt, und diese Phase wandert in KI-Antworten. Die Transaktion lag ohnehin bei Apotheke oder Versender.

Welche Rolle spielen Apotheker:innen und Ärzt:innen dabei? Sie liefern die fachliche Autorität, die KI-Systeme bei Gesundheitsthemen bevorzugt heranziehen. Benannte Fachautor:innen mit nachweisbarer Qualifikation erhöhen die Zitierwahrscheinlichkeit eines Inhalts deutlich.

Wo sollte ein Unternehmen anfangen? Mit einer Betroffenheitsanalyse: Welche eigenen Themen lösen KI-Antworten aus, und wer wird dort bereits zitiert. Alles Weitere folgt aus diesem Befund.

Über den Autor: Detlef Ostfeld arbeitet an der Schnittstelle von Healthcare, Handel und digitaler Markenführung, mit Schwerpunkt auf KI-Sichtbarkeit, GEO/LLMO und Agentic Commerce im Gesundheitsmarkt. Die Einordnungen in diesem Beitrag beruhen auf eigenen Messungen und Projekterfahrung im Apotheken- und OTC-Umfeld.

Quellen:

• LEAP Digital Marketing / Sistrix: Analyse zum deutschen Online-Handel, SEO, AI Search und Conversion, 2026.
• Eigene Messungen von zur KI-Sichtbarkeit im OTC- und Apothekenumfeld, 2026.