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- SEO- und GEO-Bundesliga-Check 2026/27
Inhaltsverzeichnis
Es ist wieder so weit: Am 28. August startet die Fußball-Bundesliga mit der Spielzeit 2026/27 in ihre 64. Saison. Den Auftakt machen der FC Bayern München und der VfB Stuttgart. Zeit für einen neuen SMART LEMON SEO-Bundesliga-Check.
Wie schon im vergangenen Jahr schauen wir dabei nicht auf Tore, Punkte und Transfers, sondern auf die digitale Performance der Bundesligavereine. Unser Bundesliga SEO-Check 2025 untersuchte hauptsächlich die organische Sichtbarkeit der Vereinsdomains.
2026 kommt ein zweites Spielfeld hinzu: GEO und die Sichtbarkeit in generativen Such- und KI-Systemen.
Neben dem SISTRIX-Sichtbarkeitsindex analysieren wir deshalb erstmals systematisch, welche Bundesliga-Klubs ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Google AI Mode und Microsoft Copilot nennen – und welche Quellen die Systeme für ihre Antworten heranziehen.
Das Spitzenduell liefert direkt einen logischen Grund für diese Erweiterung.
Beim organischen Sichtbarkeitsindex liegt der FC Bayern mit einem Vier-Wochen-Median von 27,09 klar vor Borussia Dortmund mit 14,92. Bayerns organische Sichtbarkeit liegt damit 81,6 Prozent über der des BVB.
In der KI dreht sich die Reihenfolge: Borussia Dortmund führt in der aktuellen Messwoche in allen fünf untersuchten Systemen.
SEO- und KI-Sichtbarkeit sind trotzdem keine voneinander getrennten Welten. Unsere Korrelationsanalyse zeigt in allen fünf Engines einen positiven Zusammenhang. Der organische SEO-Rang reicht nur nicht aus, um die KI-Rangfolge zuverlässig vorherzusagen.
Und genau da wird es interessant.
Die wichtigsten Ergebnisse des Bundesliga SEO- und GEO-Checks 2026/27
- Bayern dominiert die organische Suche. Der Vier-Wochen-Median des SISTRIX-Sichtbarkeitsindex liegt bei 27,09. Das sind 81,6 Prozent mehr als beim BVB.
- Dortmund führt bei der KI-Präsenz. Vom 18. bis 24. August erreicht der BVB bei ChatGPT, Microsoft Copilot, Google AI Overview, Google AI Mode und Perplexity jeweils die höchste Visibility.
- SEO und KI-Sichtbarkeit hängen zusammen. Spearmans Rangkorrelation liegt aktuell je nach Engine zwischen 0,59 und 0,76. Der Zusammenhang ist klar positiv, die Ranglisten bleiben trotzdem deutlich verschieden.
- Der HSV besitzt die größte negative SEO-KI-Lücke. Organisch liegt der HSV auf Rang 3. In den untersuchten KI-Systemen landet er je nach Engine lediglich zwischen Rang 12 und 16.
- Freiburg und Union übertreffen ihre organische Position teilweise deutlich. Freiburg erreicht trotz SEO-Rang 14 bei ChatGPT Rang 6. Union steht organisch auf Rang 16, bei Copilot aber auf Rang 6.
- Bei offiziellen Ticketfragen setzen sich die Vereinswebsites durch. Bei allen 18 Klubs wird die offizielle Vereinsdomain häufiger geladen als der jeweils stärkste untersuchte Zweitmarkt-Anbieter. 13 Vereinsdomains erreichen beim Retrieval mehr als 90 Prozent.
- Nicht jede Suchintention bietet dasselbe Potenzial für AI Overviews. Google spielt in unserem Panel bei bestimmten Live-, Navigations- und markennahen Fragen deutlich seltener eine AI Overview aus.
- Bei der technischen Steuerung von KI-Diensten herrscht Zurückhaltung. In den eindeutig prüfbaren robots.txt-Konfigurationen fanden wir keine explizite Adressierung der sechs untersuchten KI-relevanten Bots und Steuerungskennungen.
Einen gemeinsamen „Digitalmeister“ küren wir in diesem Jahr nicht.
Organische Reichweite, Markenpräsenz in KI-Antworten, Quellenabruf und technische Crawler-Steuerung beantworten unterschiedliche Fragen. Wer daraus einen einzigen Punktestand baut, bekommt zwar eine schöne Tabelle, aber vor allem Scheingenauigkeit.
So haben wir den SEO- und GEO-Bundesliga-Check gemessen
Für die organische Sichtbarkeit verwenden wir den SISTRIX-Sichtbarkeitsindex. SISTRIX berechnet die Kennzahl anhand organischer Google-Ergebnisse eines großen repräsentativen Keywordsets und gewichtet Rankings unter anderem anhand von Position und Suchnachfrage. Der Index beschreibt damit die relative organische Sichtbarkeit einer Domain und keinen tatsächlich gemessenen Website-Traffic.
Anders als bei einem einzelnen Stichtagsvergleich basiert unsere Tabelle auf einem Median aus vier aufeinanderfolgenden Wochenwerten vom 3., 10., 17. und 24. August 2026.
Der Grund dafür zeigte sich schon während der Erhebung.
Innerhalb einer Woche verloren Union Berlin 39,3 Prozent, Köln 23,7 Prozent, Stuttgart 18,8 Prozent und der HSV 17,1 Prozent Sichtbarkeitsindex. Gleichzeitig blieb die Zahl ihrer Top-10-Rankings mit Abweichungen von höchstens 0,3 Prozent praktisch konstant.
Die Ausschläge entstanden also nicht durch einen massenhaften Verlust guter Rankings. Die Gewichtung einzelner reichweitenstarker Keywords beeinflusste den Index.
Mit einem Einzelstichtag hätten wir daraus vier digitale Krisenclubs gemacht. Der Vier-Wochen-Median liefert die robustere Grundlage.
78 Prompts, fünf KI-Systeme und zwei vollständige Messwochen
Für den GEO-Teil läuft in Peec AI ein festes Panel mit 78 Fragen.
Davon sind:
- 42 neutrale Ranking-Prompts, in denen kein Verein genannt wird. Sie zeigen, welche Clubs ein System von sich aus erwähnt.
- 36 vereinsbezogene Diagnose-Prompts zu offiziellen Tickets sowie Kader- und Faktenfragen. Diese Fragen verwenden wir ausschließlich für die Quellenanalyse.
Die Trennung ist wichtig.
Wenn wir nach dem FC Bayern fragen und anschließend der FC Bayern in der Antwort auftaucht, haben wir noch keine bemerkenswerte Markenpräsenz gemessen.
Peec AI definiert Visibility ebenfalls als den Anteil der untersuchten KI-Antworten, in denen eine Marke genannt wird. Brand Visibility und Source Visibility sind dabei getrennte Größen: Eine Marke kann genannt werden, ohne dass ihre Website als Quelle dient – und umgekehrt.
Unser Panel läuft für Deutschland über:
- ChatGPT
- Perplexity
- Google AI Overview
- Google AI Mode
- Microsoft Copilot
In den beiden vollständigen Messwochen vom 11. bis 24. August entstanden 5.271 von 5.460 möglichen Antworten.
ChatGPT, Copilot und Google AI Mode lieferten vollständig. Bei Perplexity schwankte die Antwortabdeckung zwischen 94 und 100 Prozent. Google AI Overview lag bei 83 bis 87 Prozent.
Alle Werte werden deshalb je Engine mit ihrem eigenen Nenner ausgewertet. Einen gemeinsamen Visibility-Durchschnitt über die fünf Systeme bilden wir nicht.
Zwei Messwochen sind außerdem noch kein Saisontrend. Sie bilden unsere Baseline.
SEO-Tabelle 2026/27: Bayern dominiert die organische Suche
An der Spitze der klassischen SEO-Tabelle gibt es wenig Diskussionsbedarf.
Der FC Bayern München erreicht im Vier-Wochen-Median einen SISTRIX-Sichtbarkeitsindex von 27,09. Borussia Dortmund folgt mit 14,92.
| Rang/Gruppe | Verein | SI-Median 03.–24.08.2026 | Jahresvergleich* |
|---|---|---|---|
| 1 | FC Bayern München | 27,09 | +4,1 % |
| 2 | Borussia Dortmund | 14,92 | −0,4 % |
| 3 | Hamburger SV | 8,85 | +15,5 % |
| 4 | Eintracht Frankfurt | 8,04 | −1,8 % |
| 5–6 | FC Schalke 04 | 7,40 | −11,7 % |
| 5–6 | 1. FC Köln | 6,97 | +6,1 % |
| 7 | VfB Stuttgart | 6,09 | +0,5 % |
| 8–9 | SV Werder Bremen | 5,29 | −13,8 % |
| 8–9 | Borussia Mönchengladbach | 5,28 | +5,6 % |
| 10–11 | RB Leipzig | 4,86 | −8,6 % |
| 10–11 | Bayer 04 Leverkusen | 4,69 | +18,3 % |
| 12 | TSG 1899 Hoffenheim | 2,94 | +11,0 % |
| 13–14 | FC Augsburg | 2,57 | −19,0 % |
| 13–14 | SC Freiburg | 2,47 | +5,1 % |
| 15 | 1. FSV Mainz 05 | 2,13 | +10,0 % |
| 16 | 1. FC Union Berlin** | 1,71 | −20,0 % |
| 17 | SC Paderborn 07 | 0,92 | −7,0 % |
| 18 | SV Elversberg | 0,69 | +93,1 % |
* Der Jahresvergleich basiert auf einem eingefrorenen Medianfenster vom 20. Juli bis 10. August 2026 gegenüber dem kalendarisch entsprechenden Zeitraum vom 21. Juli bis 11. August 2025. Er besitzt damit ein anderes Zeitfenster als der danebenstehende aktuelle Vier-Wochen-Median.
** Bei Union Berlin zeigt die Tabelle ausschließlich die Hauptdomain. Die vereinseigene Zweitdomain betrachten wir weiter unten separat.
Bayerns 27,09 Punkte sind mehr als die Werte des HSV, von Eintracht Frankfurt und Schalke zusammen. Die drei Klubs kommen gemeinsam auf 24,29.
Im Jahresvergleich wächst Elversberg prozentual mit 93,1 Prozent am stärksten. Die Prozentzahl klingt spektakulärer, als die absolute Lage hergibt: Mit einem SI von 0,69 bleibt der Aufsteiger Schlusslicht. Bayerns Median ist rund 39-mal so hoch.
Bayer Leverkusen legt um 18,3 Prozent zu, der HSV um 15,5 Prozent.
Allerdings verlieren die Hauptdomain von Union Berlin 20,0 Prozent, Augsburg 19,0 Prozent, Werder 13,8 Prozent und Schalke 11,7 Prozent.
Insgesamt gewinnen zehn Vereine gegenüber dem definierten Vorjahresfenster organische Sichtbarkeit, acht verlieren.
Warum wir Ranggruppen statt scheinbar exakter Tabellenplätze zeigen
Gerade im Mittelfeld liegen mehrere Domains zu dicht zusammen, um aus dem Median eine vermeintlich millimetergenaue Rangliste abzuleiten.
Werder Bremen und Borussia Mönchengladbach trennen beispielsweise nur rund 0,006 SI-Punkte.
Wir haben deshalb zusätzlich eine Leave-one-out-Prüfung durchgeführt. Der Median-Rang wird dabei mehrfach berechnet, jeweils unter Weglassen einer der vier Wochen.
Überschneiden sich die möglichen Rangbereiche zweier Vereine, weisen wir sie als Ranggruppe aus.
So entstehen:
- Schalke und Köln auf 5–6
- Werder und Gladbach auf 8–9
- Leipzig und Leverkusen auf 10–11
- Augsburg und Freiburg auf 13–14
Fußballtabellen dürfen jeden Platz bis auf das letzte Tor auseinanderrechnen. SEO-Daten müssen keine Genauigkeit vorspiegeln, die sie nicht besitzen.
Der Spitzenreiter in Sachen SI ist auch der deutsche Meister – der FC Bayern. Mit einem SI von 25,07 setzt sich fcbayern.com klar an die Spitze und liegt damit deutlich vor Borussia Dortmund (14,03) und Eintracht Frankfurt (7,80).
Die Aufsteiger HSV und 1. FC Köln landen auf den Plätzen 4 und 5. Schlusslicht ist der SV Elversberg mit 0,26 SI-Punkten.
Union Berlin: Ein Verein mit zwei digitalen Heimstätten
Beim 1. FC Union Berlin zeigt sich besonders deutlich, warum schon die Wahl der untersuchten Domain eine methodische Entscheidung ist.
Die Hauptdomain fc-union-berlin.de erreicht aktuell einen Vier-Wochen-Median von 1,71.
Tickets und Fanartikel laufen allerdings zusätzlich über union-zeughaus.de.
Diese Domain ist eindeutig dem Verein zurechenbar. Eine Prüfung ihrer 20 stärksten Keywords ergab ausschließlich Union-bezogene Suchbegriffe. Der eigene Vier-Wochen-Median liegt aktuell bei rund 0,72.
Einfach addieren dürfen wir beide Werte trotzdem nicht.
Beide Domains ranken teilweise für dieselben Keywords. Eine Addition würde entsprechende Sichtbarkeit doppelt zählen. Die Summe ist deshalb lediglich eine rechnerische Obergrenze.
Der eigentliche Befund ist wichtiger: Eine reine Hauptdomain-Analyse bildet die digitale Präsenz von Union unvollständig ab.
Dasselbe zeigt das KI-Panel.
Beim Prompt nach offiziellen Union-Tickets wird fc-union-berlin.de in 88,6 Prozent der Antworten geladen. union-zeughaus.de erscheint zusätzlich in 71,4 Prozent.
Für die digitale Fanreise gehören beide Angebote zum Verein. Für eine saubere SEO-Messung müssen sie getrennt ausgewiesen werden.
Aus GEO-Sicht ist der Fall auch außerhalb des Fußballs relevant: Eine Marke und eine Domain sind nicht zwangsläufig dieselbe Analyseeinheit.
Wem gehören Ticket-, Fanshop- und Trikot-Suchen?
Union ist nicht der einzige Klub, bei dem die Transaktion außerhalb der primären Vereinsdomain stattfindet.
Wir haben deshalb für alle 18 Vereine einen kaufnahen Ausschnitt aus Ticket-, Fanshop- und Trikotsuchen überprüft.
Bei 15 Klubs führt die relevante Suche auf die gemessene Vereinsdomain oder eine ihrer Subdomains.
Drei Fälle weichen strukturell davon ab:
| Verein | Domain auf Position 1 | Einordnung für die Messung |
|---|---|---|
| 1. FC Union Berlin | union-zeughaus.de | vereinsexklusiv, deshalb separat zurechenbar |
| RB Leipzig | redbullshop.com | konzernweiter Multi-Brand-Shop, nicht als vollständiger Vereins-SI zurechenbar |
| SC Paderborn 07 | merchandising-onlineshop.com | White-Label-Plattform für mehrere Vereine, nicht als Vereins-SI zurechenbar |
Die Unterscheidung ist methodisch zwingend.
Wer den vollständigen Sichtbarkeitsindex von redbullshop.com RB Leipzig zuschlägt, rechnet gleichzeitig Sichtbarkeit anderer Red-Bull-Produkte in die Vereinswertung.
Beim Multi-Klub-Shop hinter dem Paderborner Angebot entsteht dasselbe Problem.
Union bleibt der einzige dieser drei Fälle, bei dem sich die externe Commerce-Domain eindeutig einem Verein zuordnen lässt.
Paderborn hat im Laufe unserer Erhebung immerhin nachgebessert: Für „sc paderborn fanshop“ erreichte am 24. August erstmals eine echte Shop-Seite des Vereins Position 4. In der Vorwoche war der beste eigene Treffer noch die Kontaktseite.
Elversberg liefert zusätzlich einen interessanten Gegenfall zum externen Ticket-Zweitmarkt. Der Verein betreibt mit „ClubSale“ einen eigenen offiziellen Ticket-Zweitmarkt und rankt für die entsprechende Suche auf Position 1.
Bei der KI führt Borussia Dortmund in allen fünf Systemen
Kommen wir zum zweiten Spielfeld.
Für die KI-Visibility betrachten wir ausschließlich die 42 neutralen Prompts, in denen kein Klub bereits im Prompt genannt wird.
Gemessen wird der Anteil der auswertbaren Antworten, in denen der jeweilige Verein mindestens einmal vorkommt.
| KI-System | Spitzenreiter nach Visibility | Dahinter |
|---|---|---|
| ChatGPT | Borussia Dortmund, 86,7 % | Bayern 84,4 %, Eintracht Frankfurt 70,8 % |
| Microsoft Copilot | Borussia Dortmund, 83,0 % | Bayern 81,0 %, Eintracht Frankfurt 50,0 % |
| Google AI Overview* | Borussia Dortmund, 82,5 % | Bayern 79,1 %, Eintracht Frankfurt 56,4 % |
| Google AI Mode | Borussia Dortmund, 76,9 % | Bayern 73,1 %, Eintracht Frankfurt 54,4 % |
| Perplexity | Borussia Dortmund, 55,6 % | Bayern 54,5 %, Werder Bremen 27,1 % |
* Google AI Overview besitzt einen kleineren Nenner als die vollständig antwortenden Engines. Der Prozentwert ist deshalb innerhalb der Engine belastbar. Ein direkter Niveauvergleich mit den vollständig ausgelieferten Systemen bleibt eingeschränkt.
Die vollständige aktuelle Matrix zeigt ein erstaunlich stabiles Spitzenduo: Dortmund und Bayern stehen in allen fünf Engines auf den ersten beiden Plätzen.
Nur die Reihenfolge unterscheidet sich von Google.
Bayerns organische Sichtbarkeit liegt 81,6 Prozent über der des BVB. In der KI liegt Dortmund trotzdem fünfmal vorn.
Eine bessere GEO-Website lässt sich daraus nicht ableiten.
Generative Systeme beziehen ihre Informationen aus einer deutlich größeren Informationslandschaft: Vereinswebsites, Medien, Verbände, Plattformen, Foren und weitere Quellen beeinflussen, welche Marken in einer Antwort erscheinen.
Die KI-Visibility misst deshalb die Präsenz des Vereins als Marke und nicht isoliert die Qualität seiner Hauptdomain.
SEO vs. GEO: Verwandt, aber keineswegs dieselbe Tabelle
Mit den Daten aller 18 Vereine können wir genauer prüfen, wie stark organische Sichtbarkeit und KI-Präsenz tatsächlich zusammenhängen.
Dafür vergleichen wir den SISTRIX-Rang mit der Visibility-Rangfolge jedes KI-Systems und berechnen Spearmans Rangkorrelationskoeffizienten.
Ein Wert nahe 1 würde auf fast identische Rangfolgen hindeuten. Je niedriger der Wert, desto stärker laufen die Ranglisten auseinander.
Die Werte wurden für beide vollständigen Messwochen getrennt aus der jeweiligen SISTRIX-Median-Rangfolge und der vollständigen Peec-Visibility-Matrix berechnet. Die zugrunde liegenden Visibility-Werte der ersten Woche sind vollständig dokumentiert.
Der Befund ist wesentlich interessanter als die einfache Formel „SEO ist nicht GEO“.
Organische Sichtbarkeit und KI-Präsenz hängen in allen fünf Systemen positiv zusammen.
Dieser Zusammenhang erscheint in beiden Messwochen und damit nicht nur in einem einzelnen Datenfenster.
Die Werte zwischen 0,59 und 0,76 in der aktuellen Woche sind allerdings weit von einer identischen Rangfolge entfernt.
SEO-Sichtbarkeit liefert also einen Teil der Erklärung. Sie reicht nicht aus, um den KI-Rang eines Klubs zuverlässig vorherzusagen.
Der HSV hat die größte negative SEO-KI-Lücke
Der Hamburger SV liefert das deutlichste Beispiel.
Organisch steht der HSV auf Rang 3.
| System | Rang HSV | Abweichung zum SEO-Rang |
|---|---|---|
| SISTRIX / SEO | 3 | – |
| ChatGPT | 14 | −11 Plätze |
| Microsoft Copilot | 12 | −9 Plätze |
| Google AI Overview | 16 | −13 Plätze |
| Google AI Mode | 14 | −11 Plätze |
| Perplexity | 12 | −9 Plätze |
In den KI-Systemen sieht es so aus:
Ein organischer Platz 3 sagt beim HSV derzeit wenig darüber aus, wie präsent der Klub in generativen Antworten ist.
Schalke zeigt ein ähnliches Muster.
Organisch steht der Aufsteiger auf Rang 5. In der KI liegt Schalke bei ChatGPT auf Rang 13, bei Copilot auf 11, in der AI Overview auf 14, im AI Mode auf 13 und bei Perplexity auf Rang 9.
Freiburg und Union überperformen ihre SEO-Position
Die Abweichung funktioniert auch in die andere Richtung.
Der SC Freiburg steht organisch nur auf Rang 14.
Bei ChatGPT erreicht Freiburg Rang 6, bei Google AI Overview Rang 7 und bei Copilot sowie AI Mode Rang 9.
Union Berlin liegt mit seiner Hauptdomain organisch auf Rang 16. Bei Microsoft Copilot erreicht die Marke Rang 6.
Bei Perplexity kommt Union auf Rang 10, bei ChatGPT und AI Mode jeweils auf Rang 11. Nur Google AI Overview liegt mit Rang 15 nah an der klassischen SEO-Position.
Diese Beispiele machen einen praktischen Punkt sichtbar:
Eine Marke kann in generativen Antworten deutlich stärker oder schwächer auftreten, als ihre organische Domain-Sichtbarkeit vermuten lässt.
ChatGPT entfernt sich aktuell am stärksten von der SEO-Tabelle
Eine weitere Perspektive liefert die durchschnittliche absolute Rangabweichung aller 18 Klubs.
| KI-System | Ø absolute Abweichung vom SEO-Rang |
|---|---|
| ChatGPT | 3,6 Plätze |
| Google AI Overview | 3,0 Plätze |
| Microsoft Copilot | 2,9 Plätze |
| Perplexity | 2,8 Plätze |
| Google AI Mode | 2,7 Plätze |
Die Durchschnittswerte sollten nicht überinterpretiert werden. Einzelne Abweichungen sind wesentlich größer.
Der HSV verliert in Google AI Overview 13 Positionen gegenüber seinem organischen Rang. Union gewinnt bei Copilot zehn Plätze. Freiburg verbessert sich bei ChatGPT um acht Plätze.
Der Zusammenhang wird im Scatterplot besonders deutlich.
Auf der X-Achse steht der Vier-Wochen-Median des SISTRIX-Sichtbarkeitsindex, auf der Y-Achse die Visibility im jeweiligen KI-System.
Bayern und Dortmund stehen in allen fünf Charts weit rechts und weit oben. HSV, Freiburg und Union entfernen sich deutlich stärker von diesem Muster.
Fünf Scatterplots vergleichen den SISTRIX-Sichtbarkeitsindex der 18 Bundesligavereine mit ihrer Visibility bei ChatGPT, Microsoft Copilot, Google AI Overview, Google AI Mode und Perplexity. Bayern und Dortmund liegen in allen Systemen weit vorn. Der HSV besitzt trotz hoher SEO-Sichtbarkeit eine deutlich geringere KI-Visibility, während Freiburg und Union in einzelnen KI-Systemen über ihrer organischen Position liegen.
Jedes KI-System sieht eine andere Bundesliga
Schon die Korrelationen zeigen Unterschiede zwischen den Engines. Auf Vereinsebene werden sie noch deutlicher.
Eintracht Frankfurt besitzt aktuell die größte Spannweite im Feld: 70,8 Prozent Visibility bei ChatGPT, 24,0 Prozent bei Perplexity.
Bayer Leverkusen kommt bei ChatGPT auf 53,1 Prozent und damit Rang 5. In der Google AI Overview erreicht der Klub lediglich 15,0 Prozent und Rang 12.
Wer Leverkusen nur über ChatGPT bewertet, bekommt ein deutlich anderes Bild als jemand, der Google AI Overview betrachtet.
Perplexity liefert insgesamt das niedrigste Visibility-Niveau. Borussia Dortmund erreicht dort 55,6 Prozent, bei ChatGPT 86,7 Prozent.
Diese Differenzen sind einer der Gründe, warum wir auf einen gemeinsamen Cross-Engine-Score verzichten.
Ein Mittelwert würde eine Genauigkeit suggerieren, die die unterschiedlichen Systeme gerade nicht liefern.
Am unteren Ende fällt Google AI Overview besonders auf.
Elversberg erreicht dort in der aktuellen Messwoche 0,0 Prozent Visibility. Bei Paderborn sind es 0,85 Prozent.
Beide Vereine sind bei ChatGPT und Copilot zumindest schwach sichtbar. Googles AI Overview bleibt für sie aktuell weitgehend ein blinder Fleck.
Query Eligibility: Nicht jede Suche bietet dasselbe KI-Potenzial
Google AI Overview liefert in unserem Panel deutlich weniger auswertbare Antworten als ChatGPT, Copilot und AI Mode.
In der aktuellen Woche erschienen täglich bei 65 bis 68 der 78 Prompts auswertbare AI-Overview-Antworten. Das entspricht einer Abdeckung zwischen 83 und 87 Prozent. Das Muster zeigte sich bereits in der Vorwoche.
Die fehlenden Prompts verteilen sich nicht zufällig.
Betroffen sind hauptsächlich navigationsnahe und aktuelle Fragen rund um Spielpläne, Tabellen, Liveticker und Übertragungen.
Eine Gegenprüfung über SISTRIX stützt diese Beobachtung.
AI Overviews existieren grundsätzlich in großer Zahl zu Bundesliga-Themen. Für markennahe Kopfbegriffe wie „bvb spielplan“ oder „fc bayern tickets“ fanden wir in unserer Gegenprüfung dagegen keine AI Overview, während längere Suchvarianten derselben Themen welche auslösen.
Unsere Arbeitshypothese lautet deshalb:
Google begrenzt AI Overviews bei bestimmten stark navigationsnahen oder Live-geprägten Suchintentionen und setzt dort häufiger auf klassische Suchergebnisse und eigene SERP-Elemente.
Mehr als eine gut gestützte Hypothese ist das derzeit nicht.
Unsere Peec-Prompts sind konversationell formuliert, die SISTRIX-Gegenprüfung arbeitet mit klassischen Keywords. Beide Datensätze sind vergleichbar, aber nicht deckungsgleich.
Google selbst erklärt, dass AI Overviews und AI Mode nicht für jede Suchanfrage identisch eingesetzt werden und dass die bestehenden SEO-Grundlagen auch für die KI-Funktionen relevant bleiben. Spezielle zusätzliche technische Anforderungen für die Teilnahme an AI Overviews oder AI Mode nennt Google nicht.
Für GEO-Analysen entsteht daraus eine zusätzliche Ebene, die wir als Query Eligibility bezeichnen:
1. Wird für eine relevante Anfrage überhaupt eine generative Oberfläche ausgespielt?
2. Wird die Marke darin genannt?
3. Wird die eigene Website als Quelle verwendet?
Alle drei Fragen können unterschiedlich beantwortet werden.
Source Authority: Bei offiziellen Tickets gewinnen die Vereine
Neben der Markenpräsenz interessiert uns, auf welche Quellen die KI-Systeme zurückgreifen.
Für jeden Verein enthält das Diagnose-Panel deshalb den Prompt:
„Wo kann ich offizielle Tickets für [Verein] kaufen?“
Hier messen wir keine Visibility. Der Clubname steht schließlich bereits in der Frage.
Wir betrachten stattdessen das Retrieval: Welche Domains werden zur Beantwortung des Prompts als Quelle geladen?
Das ist eine wichtige sprachliche Trennung. Eine geladene Quelle muss nicht automatisch sichtbar in der fertigen Antwort zitiert werden.
Wir verwenden „Source Authority“ hier deshalb als redaktionellen Oberbegriff für die Frage, ob KI-Systeme bei einer offiziellen Markeninformation auf die Primärquelle zurückgreifen. Gemessen wird in dieser Tabelle konkret der Quellenabruf.
Unsere erste Pilotinterpretation hatte an dieser Stelle einen Fehler.
Aggregiert man alle 18 Ticket-Prompts, wirken ligaweit auftretende Zweitmarkt-Anbieter besonders stark. Eine Plattform kann bei allen Vereinen erscheinen. Eine Vereinsdomain ist fast ausschließlich für den eigenen Klub relevant.
Der Nenner verzerrt den Vergleich.
Die belastbare Auswertung erfolgt deshalb pro Verein und eigenem Ticket-Prompt.
| Verein | Abruf eigene Domain | Stärkster Zweitmarkt-Anbieter |
|---|---|---|
| TSG 1899 Hoffenheim* | 100,0 % | fussball-tickets-kaufen.de 35,3 % |
| SV Werder Bremen | 100,0 % | fussball-tickets-kaufen.de 31,4 % |
| Borussia Dortmund | 97,1 % | seatpick.com 29,4 % |
| SV Elversberg | 97,1 % | bulitickets.net 41,2 % |
| 1. FC Köln | 94,3 % | fussball-tickets-kaufen.de 37,1 % |
| Bayer 04 Leverkusen | 94,1 % | seatpick.com 32,4 % |
| FC Bayern München | 91,4 % | viagogo.de 14,3 % |
| RB Leipzig | 91,4 % | fussball-tickets-kaufen.de 37,1 % |
| VfB Stuttgart | 91,4 % | bulitickets.net 22,9 % |
| SC Freiburg | 91,4 % | fussball-tickets-kaufen.de 48,6 % |
| 1. FSV Mainz 05 | 91,2 % | fussball-tickets-kaufen.de 26,5 % |
| FC Schalke 04 | 91,2 % | fussball-tickets-kaufen.de 50,0 % |
| FC Augsburg | 90,3 % | fussball-tickets-kaufen.de 25,8 % |
| 1. FC Union Berlin | 88,6 % | bulitickets.net 20,0 % |
| Eintracht Frankfurt | 79,4 % | viagogo.de 26,5 % |
| Hamburger SV | 78,8 % | viagogo.de 24,2 % |
| SC Paderborn 07 | 78,8 % | bulitickets.net 30,3 % |
| Borussia Mönchengladbach | 68,6 % | viagogo.de 37,1 % |
* Die TSG Hoffenheim besitzt einen Sonderfall: tsg-hoffenheim.de erscheint ungewöhnlicherweise als Quelle in 13 der 18 Ticket-Prompts. Dieser Effekt kann den Wert nach oben verzerren und wird deshalb nicht als Best-Practice-Beleg gewertet.
Der wichtigste Befund bleibt trotzdem stabil:
Bei allen 18 Klubs wird die offizielle Vereinsdomain häufiger geladen als der jeweils stärkste untersuchte Zweitmarkt-Anbieter.
Und: 13 der 18 Vereinsdomains erreichen mehr als 90 Prozent Retrieval.
Dieser zweite Wert ist wichtig, weil in einer früheren Fassung unserer Auswertung versehentlich von zwölf Clubs die Rede war. Die Tabelle enthält tatsächlich 13 Werte oberhalb von 90 Prozent.
Zweitmarkt-Plattformen verschwinden damit keineswegs. Sie laufen im Recherchekontext mit.
Bei der expliziten Frage nach offiziellen Tickets besitzen die Vereine selbst aber klar die stärkere Quellenposition.
Gladbach bleibt der schwächste Ticket-Fall
Borussia Mönchengladbach erreicht mit borussia.de nur 68,6 Prozent Retrieval und bleibt damit Schlusslicht.
In rund drei von zehn Antworten zur Frage nach offiziellen Gladbach-Tickets wird die Vereinsdomain nicht geladen.
Viagogo kommt gleichzeitig auf 37,1 Prozent.
Immerhin verbessert sich Gladbach gegenüber der Vorwoche um 8,6 Prozentpunkte und damit gemeinsam mit Freiburg am stärksten. Der Abstand zum Feld ist kleiner geworden.
Der Wert bleibt trotzdem der deutlichste Optimierungsbefund in diesem Teil der Analyse.
Schalke hat die stärkste Zweitmarkt-Konkurrenz
Schalkes eigene Domain erreicht solide 91,2 Prozent.
fussball-tickets-kaufen.de wird allerdings in 50,0 Prozent der Antworten geladen.
Kein anderer untersuchter Verein besitzt beim jeweils stärksten Zweitmarkt-Anbieter einen höheren Wert.
Freiburg folgt mit 48,6 Prozent, Elversberg mit 41,2 Prozent.
Beim HSV zeigen mehrere Kennzahlen gleichzeitig nach unten
Beim HSV bewegen sich in der aktuellen Woche drei voneinander unabhängige Messgrößen nach unten:
- SISTRIX-Einzelwert: −17,1 Prozent
- Ticket-Retrieval der eigenen Domain: −6,5 Prozentpunkte
- Visibility bei Microsoft Copilot: −4,1 Prozentpunkte
Diese drei Werte haben unterschiedliche Ursachen und dürfen nicht zu einer gemeinsamen Kausalgeschichte zusammengebaut werden.
Sie bilden trotzdem ein auffälliges Muster, das wir in den kommenden Messungen beobachten werden.
Und was passiert im Ticket-Zweitmarkt?
Im Quellenabruf sehen wir Bewegungen bei den bekannten Ticket-Plattformen. Für einen belastbaren Markttrend reicht die Datenbasis derzeit bislang nicht.
Warum wir hier bewusst auf eine Schlagzeile verzichten:
Das frühe Vergleichsfenster vom 4. bis 10. August enthält aufgrund des Panelstarts tatsächlich nur Daten vom 9. und 10. August. Der damalige Wochencheck weist ausdrücklich darauf hin, dass im Projekt zu diesem Zeitpunkt nur diese beiden Datentage vorhanden waren.
Eine Reihe aus diesem Pilotfenster und zwei vollständigen Wochen als „Drei-Wochen-Trend“ zu verkaufen, wäre zu großzügig.
Aktuell kann festgehalten werden:
Seatpick und bulitickets verlieren über die vorhandenen Messfenster Retrieval-Anteile, viagogo gewinnt. Die Richtung ist interessant. Für einen belastbaren Trend warten wir auf weitere gleichwertige Wochenfenster.
Genau solche Einschränkungen gehören zur Studie. Sonst misst man nur noch, wie kreativ man seine eigene Datenbasis formulieren kann.
Technischer Nebencheck: KI-Bots spielen in der robots.txt kaum eine Rolle
Ergänzend haben wir die robots.txt-Endpunkte der Vereinsdomains untersucht.
In den eindeutig prüfbaren Konfigurationen fanden wir keine explizite Adressierung dieser sechs Bots beziehungsweise Steuerungskennungen:
- GPTBot
- OAI-SearchBot
- ClaudeBot
- PerplexityBot
- CCBot
- Google-Extended
Das bedeutet nicht automatisch, dass diese Dienste freien Zugriff erhalten. Denn der Robots Exclusion Protocol Standard sieht vor, dass Crawler ohne eigene passende Gruppe auf die Regeln für User-agent: * zurückfallen können.
Die sechs Kennungen besitzen außerdem unterschiedliche Funktionen.
So unterscheidet OpenAI explizit zwischen OAI-SearchBot für die ChatGPT-Suche und GPTBot im Zusammenhang mit potenziellem Modelltraining.
Eine pauschale Kategorie „KI-Bot“ ist technisch deshalb zu grob.
Schalke liefert unter /robots.txt eine HTML-Fehlerseite mit Status 404, Paderborn eine leere Datei ohne Direktiven. Bayern und Werder konnten aus unserem Messnetz nicht abschließend geprüft werden und bleiben in diesem Teil der Untersuchung offen.
Auch eine valide llms.txt fanden wir auf keiner eindeutig prüfbaren Domain. Für Bayern, Werder und Hoffenheim bleibt der Status ungeklärt.
Wir vergeben dafür keine Punkte und leiten daraus keinen Rankingeffekt ab.
Google erklärt selbst, dass Websites keine besondere AI-Datei und kein spezielles Markup benötigen, um grundsätzlich für AI Overviews oder AI Mode infrage zu kommen.
Eine llms.txt ist also weder GEO-TÜV-Plakette noch Eintrittskarte in die AI Overview. Welche GEO-Maßnahmen tatsächlich einen messbaren Effekt haben können, haben wir in einem eigenen Praxistest zur Steigerung der KI-Sichtbarkeit untersucht
Was Unternehmen aus dem Bundesliga-Check lernen können
Fußballvereine sind ein dankbares Testfeld für SEO und GEO.
Sie besitzen starke Marken, große Websites, umfangreiche Medienberichterstattung, externe Plattformen, Fansites, Shops, Ticketangebote und neue Informationen.
Die Messlogik gilt trotzdem weit über Fußball hinaus.
Für Unternehmen reicht es immer weniger aus, nur die organische Sichtbarkeit der Hauptdomain zu betrachten. Generative Engine Optimization (GEO) erweitert den Blick um die Sichtbarkeit von Marken und Quellen in KI-Modellen.
Mindestens drei Ebenen sollten getrennt gemessen werden:
Domain Visibility
Wie sichtbar ist die eigene Website in klassischen organischen Suchergebnissen?
Brand Visibility
Wie häufig taucht die Marke in generativen Antworten auf?
Source Visibility und Source Authority
Wie häufig greifen KI-Systeme bei markennahen Fakten und Fragen tatsächlich auf die eigene Website und andere offizielle Markenquellen zurück?
Eine vierte Ebene betrifft die technische Zugänglichkeit und Steuerung.
Die Bundesliga-Daten zeigen, wie unterschiedlich diese Perspektiven ausfallen können.
Der HSV besitzt sehr hohe organische Sichtbarkeit und fällt in sämtlichen KI-Systemen deutlich zurück.
Freiburg steht organisch im unteren Tabellendrittel und schlägt diesen Rang in mehreren KI-Systemen klar.
Union verteilt seine eigene Informationslandschaft über zwei Domains und wird bei einer reinen Hauptdomain-Betrachtung systematisch unterschätzt.
Bayern und Dortmund wiederum zeigen, dass starke SEO-Sichtbarkeit mit starker KI-Präsenz zusammenhängt – nur eben nicht in derselben Reihenfolge und nicht im selben Verhältnis.
GEO ist damit keine Gegenwelt zu SEO.
SEO bildet einen Teil der Informationsbasis generativer Systeme. Markenbekanntheit, externe Quellen, Entitäten, Aktualität und Quellenautorität erweitern diese Basis.
Fazit: Bayern gewinnt Google, Dortmund die KI
Unser Bundesliga SEO- und GEO-Check 2026/27 produziert keinen einzelnen digitalen Meister.
Beim organischen SISTRIX-Sichtbarkeitsindex führt der FC Bayern klar.
Bei den neutralen KI-Prompts führt Borussia Dortmund aktuell in allen fünf untersuchten Systemen.
SEO- und KI-Sichtbarkeit hängen trotzdem deutlich zusammen. Spearmans Rangkorrelation liegt je nach Engine aktuell zwischen 0,59 und 0,76.
Das reicht für einen klaren positiven Zusammenhang. Es reicht nicht, um aus einer guten SEO-Position automatisch eine gute KI-Position abzuleiten.
Die größten Abweichungen sind dabei besonders lehrreich.
Der HSV liegt organisch auf Platz 3 und in keiner der fünf KI-Auswertungen besser als Rang 12. Freiburg und Union schlagen dagegen ihre organische Position in mehreren Engines deutlich.
Bei offiziellen Ticketfragen gewinnen die Vereinswebsites den Quellenabruf: Bei allen 18 Clubs liegt die eigene Domain vor dem jeweils stärksten Zweitmarkt-Anbieter.
Die vier Messperspektiven hängen damit zusammen, erzählen aber nicht dieselbe Geschichte:
- SEO-Sichtbarkeit: Wie stark ist die eigene Domain in Google?
- KI-Präsenz: Wie häufig nennt ein generatives System die Marke?
- Quellenautorität: Welche Quellen zieht das System für offizielle Informationen heran?
- Crawler-Steuerung: Wie gezielt werden Such- und KI-Dienste technisch adressiert?
Für SEO- und GEO-Verantwortliche wird deshalb eine andere Frage wichtiger:
Auf welcher Ebene verliert eine Marke tatsächlich Sichtbarkeit?
Erst danach ergibt die Diskussion über Optimierungsmaßnahmen Sinn.
Oder in Fußballsprache:
Bevor man den Trainer entlässt, sollte man zumindest wissen, welche Tabelle man gerade anschaut.
Methodik und Grenzen
Teilnehmerfeld: Untersucht wurden die 18 Vereine der Bundesliga-Saison 2026/27.
SISTRIX: Grundlage der SEO-Rangliste ist der Median der vier History-Werte vom 3., 10., 17. und 24. August 2026. Ranggruppen basieren auf einer Leave-one-out-Prüfung dieser vier Datenpunkte.
Jahresvergleich: Verwendet wird ein eingefrorenes, kalendarisch vergleichbares Medianfenster vom 20. Juli bis 10. August 2026 gegenüber dem 21. Juli bis 11. August 2025.
Domains: Primärdomains wurden anhand von Marken- und Journey-Suchen überprüft. Subdomains werden ihrer registrierbaren Hauptdomain zugerechnet. Vereinsexklusive Zweitdomains werden separat ausgewiesen. Multi-Brand- und Multi-Klub-Shops werden keinem einzelnen Verein vollständig zugeschlagen.
Peec AI: Das Panel umfasst 42 neutrale Ranking-Prompts und 36 vereinsbezogene Diagnose-Prompts. Erfasst werden ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Google AI Mode und Microsoft Copilot für Deutschland.
Datenbasis: Für die KI-Auswertung verwenden wir die beiden vollständigen Messwochen vom 11. bis 24. August 2026. Insgesamt liegen 5.271 von 5.460 möglichen Antworten vor.
Visibility: Eine Marke gilt als sichtbar, wenn sie in einer auswertbaren Antwort mindestens einmal genannt wird.
Engine-Nenner: Google AI Overview und teilweise Perplexity liefern nicht für jeden Prompt eine auswertbare Antwort. Prozentwerte werden deshalb je Engine mit dem jeweils verfügbaren Nenner berechnet.
Korrelation: Die Spearman-Korrelation wird pro Messwoche zwischen der jeweiligen SISTRIX-Median-Rangfolge und der Visibility-Rangfolge der 18 Vereine berechnet. Korrelation beschreibt einen Zusammenhang und keine Kausalität.
Ticket-Auswertung: Ticketquellen werden ausschließlich innerhalb des jeweiligen Vereinsprompts bewertet. Eine Aggregation über alle 18 Ticket-Prompts erzeugt einen systematischen Nenner-Vorteil für ligaweit auftretende Drittanbieter.
Retrieval und Citation: Eine als Quelle geladene Domain ist nicht zwangsläufig in der sichtbaren Antwort zitiert. Beide Kennzahlen werden getrennt behandelt.
Zweitmarkt-Zeitreihe: Das Pilotfenster vom 4. bis 10. August enthält nur Daten vom 9. und 10. August. Wir behandeln die bisherige Drei-Fenster-Reihe deshalb nicht als belastbaren Drei-Wochen-Trend.
Share of Voice: Die Kennzahl bleibt nachgeordnet, solange die Gleichtiefe der hinterlegten Namensvarianten aller 18 Vereine nicht vollständig verifiziert ist.
Technischer Check: robots.txt und llms.txt werden als technische Bestandsaufnahme betrachtet. Ihr Vorhandensein beziehungsweise Fehlen wird weder als Rankingfaktor noch als Nachweis eines GEO-Effekts gewertet.
Aussagegrenze: Zwei vollständige KI-Wochen liefern eine frühe Baseline. Sie beschreiben noch keinen Saisontrend und erlauben keine kausale Zuordnung der KI-Visibility zur offiziellen Vereinswebsite.
Weiterführende Informationen und Quellen zum Bundesliga SEO- und GEO-Check 2026/27
- SMART LEMON: Bundesliga SEO-Check 2025
- Bundesliga: Spielplan und Informationen zur Saison 2026/27
- DFB: Rahmenterminkalender für die Saison 2026/27
- DFB Datencenter: Bundesliga 2026/27
- SISTRIX: Informationen zum Sichtbarkeitsindex
- SISTRIX: Berechnung und Grundlagen des Sichtbarkeitsindex
- Peec AI: Definition der Visibility-Metrik
- Peec AI: Brand Visibility und Source Visibility
- Google Search Central: KI-Funktionen und deine Website
- Google Search Central: Einführung zu robots.txt-Dateien
- OpenAI: FAQ für Publisher und Entwickler
- RFC 9309: Robots Exclusion Protocol
- Eigene SISTRIX-Auswertung der 18 Vereinsdomains, Datenstand 24. August 2026
- Eigene Peec-AI-Auswertung des Bundesliga-Panels, Datenstand 24. August 2026
Untersuchte Vereinsdomains
- FC Bayern München – fcbayern.com
- Borussia Dortmund – bvb.de
- Hamburger SV – hsv.de
- Eintracht Frankfurt – eintracht.de
- FC Schalke 04 – schalke04.de
- 1. FC Köln – fc.de
- VfB Stuttgart – vfb.de
- SV Werder Bremen – werder.de
- Borussia Mönchengladbach – borussia.de
- RB Leipzig – rbleipzig.com
- Bayer 04 Leverkusen – bayer04.de
- TSG 1899 Hoffenheim – tsg-hoffenheim.de
- FC Augsburg – fcaugsburg.de
- SC Freiburg – scfreiburg.com
- 1. FSV Mainz 05 – mainz05.de
- 1. FC Union Berlin – fc-union-berlin.de
- Union Berlin Zweitdomain – union-zeughaus.de
- SC Paderborn 07 – scp07.de
- SV Elversberg – sv07elversberg.de
