Conversion Rate von ChatGPT-Traffic: Die 8x-Behauptung und die Studie über 973 Shops messen verschiedene Dinge

Am 23. Oktober schrieb Charles Floate, ChatGPT-Traffic „is already converting 8x HIGHER than Google in lead gen“. Ann Smarty antwortete keine zwei Stunden später mit einer Frage, die offenbar viele mit sich herumtrugen: Bin ich die Einzige, die das nicht sieht? Bei ihren Kunden konvertiert KI-Traffic „just slightly“ besser. Marie Haynes meinte, die Websites, die sie analysiert hat, konvertieren aus ChatGPT tatsächlich höher, bei drastisch geringerem Volumen. Weiter unten im Thread verwies jemand auf eine begutachtete Studie über 973 Onlineshops, in der ChatGPT-Referrals schlechter konvertierten als jeder andere Kanal außer Paid Social.

Vier Antworten auf eine Frage, von achtmal besser bis messbar schlechter. Meine These: Der größte Teil dieser Spanne kommt aus der Messung, nicht aus dem Kanal. Darunter gibt es einen echten Kanaleffekt, und die besten verfügbaren Daten sagen, dass er moderat ist und sein Vorzeichen davon abhängt, was du verkaufst. Alles zwischen „etwas besser“ und „8x“ hängt davon ab, wer gezählt wurde, welcher Klick die Conversion zugeschrieben bekam, was als Conversion galt und auf wie wenigen Conversions die Schätzung beruht. Ein ChatGPT-Conversion-Faktor ist keine Konstante, die du von einer Website auf die nächste mitnehmen kannst.

Was die 8x-Behauptung zur ChatGPT-Conversion angibt und was sie weglässt

Der Post nennt ein Verhältnis und eine Branche, Lead-Gen. Er nennt keine Conversion-Definition, keinen Zeitraum und keine Zahl von Sitzungen oder Conversions auf irgendeiner Seite. Das macht ihn nicht falsch. Es macht ihn unüberprüfbar, und eine Zahl, die Budgets verschieben soll, sollte zumindest überprüfbar sein.

Außerdem kommt sie von jemandem, der KI-SEO verkauft, und der Post verschweigt das nicht: Die Einnahmenaufstellung, die Floate geteilt hat, weist 49,1 Prozent einer kostenpflichtigen Community zu KI-SEO zu. Ein Eigeninteresse entscheidet nicht, ob eine Zahl stimmt. Es hebt aber die Messlatte dafür, wie viel die Zahl belegen muss, bevor jemand danach handelt, und diese hier belegt nichts.

Veröffentlichte Zahlen dieser Größenordnung gibt es durchaus, und die bekannteste lohnt einen genauen Blick. Seer Interactive berichtete eine ChatGPT-Conversion-Rate von 15,9 Prozent gegenüber 1,76 Prozent für Google organisch, also etwa neunmal höher, für Oktober 2024 bis April 2025. Sie stammt von einem einzigen Kunden, mit knapp 11.000 Sitzungen aus allen KI-Quellen gegenüber fast 14 Millionen aus der organischen Suche, und laut Seer fanden die ChatGPT-Conversions auf Lösungsseiten und Kontaktformularen statt. Die Autoren nannten es „just one client’s data“. Eine ehrliche Fallstudie. Aber eben eine Website, ein Geschäft und ein KI-Kanal, der deutlich unter einem Zehntelprozent ihres organischen Traffics lag.

Was Kaiser und Schulze über 973 E-Commerce-Websites gemessen haben

Die Studie aus dem Thread stammt von Maximilian Kaiser und Christian Schulze: „ChatGPT Referrals to E-Commerce Websites: How Do LLMs Compare Against Traditional Channels?“, 2026 in Marketing Science erschienen. (2025 kursierte sie mit einem anderen Untertitel, „Do LLMs Outperform Traditional Channels?“, und unter diesem wird sie immer noch zitiert.) Die Autoren haben die Google-Analytics-Konten von 973 E-Commerce-Websites mit zusammen rund 20 Milliarden Dollar Umsatz ausgewertet, von August 2024 bis Juli 2025: mehr als 50.000 Transaktionen aus ChatGPT-Referrals gegenüber 164 Millionen aus allen anderen Kanälen. Die Hauptmodelle nutzen die letzten sechs Monate mit 44.437 ChatGPT-Transaktionen.

Bereinigt um Website, Gerät und Monat hatten ChatGPT-Referrals eine niedrigere Conversion Rate und einen niedrigeren Umsatz pro Sitzung als jeder klassische Kanal außer Paid Social. Gegenüber der organischen Suche ist der Abstand bei der Conversion klein: Organisch hat etwa 13 Prozent höhere Odds zu konvertieren. Affiliate hat 86 Prozent höhere Odds, Paid Social 53 Prozent niedrigere. ChatGPT-Besucher sprangen seltener ab als Besucher aus den meisten Kanälen (organische und bezahlte Suche lagen noch besser), sahen sich aber weniger Seiten an. Über das Jahr stiegen die Conversion Rates, während die Bestellwerte sanken, sodass sich der Umsatz pro Sitzung nur mäßig verbesserte.

Das Ergebnis gegenüber der organischen Suche ist zugleich das fragile. In den eigenen Robustheitschecks des Papers ist der Conversion-Abstand zur organischen Suche in fünf von zwölf alternativen Spezifikationen nicht mehr statistisch signifikant, darunter die jüngsten drei Monate, und in einer kehrt sich das Vorzeichen um (nicht signifikant). Der Abstand beim Umsatz pro Sitzung hält deutlich besser. Die vorsichtige Lesart für den Beobachtungszeitraum, der im Juli 2025 endete, lautet also: „konvertiert ungefähr so wahrscheinlich wie ein organischer Besucher und ist pro Besuch weniger wert“.

Drei weitere Details sind für das Argument wichtig. Erstens ist der Kanal winzig. ChatGPT machte weniger als 0,2 Prozent des gesamten Traffics aus, etwa 200-mal weniger als Google organisch, und die mittlere Beobachtung aus Woche, Website und Gerät hatte null ChatGPT-Transaktionen. Die Autoren brauchten Modelle für dünn besetzte Daten und weisen darauf hin, dass die Rohvergleiche irreführend waren. Zweitens ist es Last-Click, was das Paper in der Einleitung und noch einmal bei den Limitationen sagt. Drittens kamen die Daten über Grips Intelligence, ein Market-Intelligence-Unternehmen, das den Erstautor beschäftigt und Daten, Rechenleistung und technische Unterstützung geliefert hat. Das Paper legt das offen und sagt, das Unternehmen habe die Studie weder beauftragt noch die Analyse beeinflusst. Die Daten selbst sind proprietär, also kann niemand von außen die Auswertung wiederholen, aber Annahmen und Modell stehen dort, wo ein Leser mit ihnen streiten kann.

Eine ChatGPT-Conversion-Rate aus 120 Sitzungen: die Arithmetik hinter jedem Faktor

Diesen Grund würde ich zuerst prüfen, weil er ganz ohne Theorie über Käufer auskommt. Angenommen, eine Website bekommt 120 ChatGPT-Sitzungen im Monat, und 9 davon konvertieren. Das sind 7,5 Prozent. Gegenüber organisch mit 180 Conversions aus 20.000 Sitzungen, also 0,9 Prozent, ergibt das einen Faktor 8,3.

Jetzt kommt die Unsicherheit dazu. Das 95-Prozent-Wilson-Intervall für 9 von 120 reicht von etwa 4,0 bis 13,6 Prozent. Ein näherungsweises Intervall für das Verhältnis selbst (beide als unabhängige Binomialstichproben behandelt) reicht von etwa 4,4x bis 15,9x. Fünf Conversions weniger, 4 von 120, und derselbe Vergleich ergibt 3,7x. Mit demselben Produkt, denselben Seiten und derselben Art Käufer kann eine Website dieser Größe in einem Monat „etwa viermal besser“ melden und im nächsten „achtmal“. Der Punktschätzer ist das Unzuverlässigste auf der ganzen Seite.

Der Anhang des Papers macht eine Variante dieses Punkts über veröffentlichte Zahlen. Kaiser und Schulze haben in ihren Daten nach Websites gesucht, die zu den Branchenzahlen passen. Eine Website hatte eine ChatGPT-Conversion-Rate von 26 Prozent, die nächsthöhere 12,9 Prozent, und nur 7 von 973 erreichten die 6,7 Prozent Durchschnitt, die eine Branchenstudie über mehrere Websites gemeldet hatte. Sie vermuten, dass Tagesaggregate und Filter wie Mindestschwellen für Transaktionen die berichtete Rate eines so dünn besetzten Kanals nach oben treiben könnten. Der Filter ist der Mechanismus, auf den du achten solltest: Wenn du die Zeiträume ohne ChatGPT-Verkäufe weglässt und die Rate aus dem Rest berechnest, steigt sie.

Auch der Zähler bewegt sich. Die Studie über 973 Websites zählt Käufe. Eine Lead-Gen-Fallstudie zählt ausgefüllte Formulare, Demo-Anfragen oder Anrufe, manchmal weichere Ereignisse. Zwei Conversion Rates mit unterschiedlichen Definitionen von Conversion können in jedem beliebigen Verhältnis zueinander stehen.

Selektion: Wer aus ChatGPT durchklickt

Der zweite Grund: „ChatGPT-Traffic“ ist auf verschiedenen Websites ein anderes Publikum. Wer einen Link in einer Antwort anklickt, hat den Vergleich oft schon im Chat erledigt. Die Antwort von Haynes passt dazu, und die Faustregel von Travis Jamison im selben Thread war, zu fragen, wie lange ein Käufer vor der Entscheidung mit KI recherchiert.

Die Studie hat dazu eine explorative Aufteilung, und genau die hat der X-Thread übersehen. Kaiser und Schulze ließen drei Sprachmodelle die Kategorie jeder Website nach Produktkomplexität bewerten. Zu den Kategorien mit hoher Komplexität gehören Dienstleistungen für Unternehmen und Verbraucher, Finanzen, Recht und Verwaltung, Jobs und Karriere. Auf diesen Websites war der durchschnittliche Traffic-Anteil von ChatGPT 4,6-mal höher als auf den übrigen, und die Conversion Rate von ChatGPT schlug Paid Social, Referral, E-Mail, organische Suche und Direct. Die Autoren behandeln das als Hinweis und warnen, dass sich das, was als Conversion zählt, zwischen Kategorien unterscheidet, sodass ein Teil der Aufteilung an der Conversion liegen könnte und nicht am Kanal. Jede Conversion in ihren Daten ist trotzdem ein Kauf.

Die Studie bestätigt also kein 8x im Lead-Gen. Sie zeigt aber, dass sich das Vorzeichen des Unterschieds zwischen ChatGPT und organisch mit der Art des Produkts ändert, in einem einzigen Datensatz, mit einer einzigen Methode. Das sollte reichen, damit niemand eine Zahl aus einer Branche als Tatsache über ChatGPT zitiert.

Attribution: ChatGPT-Conversions, die in der Markensuche landen

Der dritte Grund: Last-Click-Analytics sieht nur den Klick, der angekommen ist. Gerrid Smith beschrieb die lokale Variante: ChatGPT nennt ein Unternehmen oft, ohne darauf zu verlinken, also suchen die Leute die Marke bei Google und konvertieren dort. Ein Shopify-Betreiber auf r/shopify berichtete die E-Commerce-Variante: Ein Kunde sagte, er habe den Shop über ChatGPT gefunden, und die Bestellung tauchte als Direct-Traffic auf.

Kaiser und Schulze nennen denselben Mechanismus als eine mögliche Erklärung für ihr Ergebnis. Frühe Nutzer prüfen eine Empfehlung über eine Suchmaschine oder die Website des Händlers, bevor sie kaufen, und bei Last-Click geht die Conversion an diesen Kanal. Wenn dieser Effekt groß ist, ist ein Teil des gemessenen Abstands zur organischen Suche Arbeit von ChatGPT, die Google gutgeschrieben wird.

In welche Richtung das die ChatGPT-Rate selbst verzerrt, hängt davon ab, was mit dem ersten Besuch passiert. Klickt jemand aus ChatGPT, geht wieder und kauft später über die Markensuche, bleibt die ChatGPT-Sitzung ohne ihre Conversion im Nenner, und die ChatGPT-Rate wird unterschätzt. Hat jemand gar nicht geklickt und ist direkt zu Google gegangen, sehen die ChatGPT-Zahlen ihn in keinem Fall. Aus einem Kanalbericht kannst du nicht ablesen, was davon auf deiner Website überwiegt.

ChatGPT-Referral-Tracking im Oktober 2026: Der Tag kam zurück, der Referrer meistens nicht

All das setzt voraus, dass du ChatGPT-Traffic überhaupt siehst. Die ChatGPT-Suche hängt utm_source=chatgpt.com an die Links an, die sie zitiert. Am 14. Oktober berichtete Search Engine Roundtable, der Tag und der Referrer seien offenbar verschwunden, gestützt auf die Stichprobe eines Praktikers von etwa 500 Seiten, die den 9. bis 13. Oktober mit der Woche davor verglich. Am nächsten Tag wurde derselbe Bericht aktualisiert: Der Praktiker schrieb, es sei ein Bug gewesen, und die Links seien wieder getaggt. Der Tracker von LLM Pulse, der täglich echte ChatGPT-Antworten sammelt und zählt, wie viele der Antworten mit Quellenangaben mindestens einen getaggten Link enthalten, zeigte 96,55 Prozent, als ich ihn am 25. Oktober aufrief.

Auf meiner eigenen Website kamen die getaggten Besuche weiter an. In Umami tauchten Landing-URLs mit dem Tag in den 40 Tagen vor dem 15. Oktober 17-mal auf und in den 10 Tagen danach 12-mal, nach dem angeblichen Verschwinden kamen sie also eher häufiger; bei 29 Treffern würde ich da aber keinen Trend hineinlesen. Der Referrer chatgpt.com tauchte im ganzen Zeitraum einmal auf. Diese Website hat keine Conversion-Ereignisse, also kann ich nur die Attributionshälfte des Problems zeigen. Diese Hälfte ist deutlich genug: Hier ist ChatGPT über den Tag sichtbar und fast nie über den Referrer.

Das ist in GA4 relevant. Seine Standard-Kanalregeln vergeben den Kanal AI Assistant, wenn der Referrer auf einer Liste von KI-Assistenten steht oder das Medium ai-assistant ist. Ein Besuch mit Tag und ohne Referrer landet dort womöglich nicht, also schau in den Bericht nach Quelle/Medium für chatgpt.com, statt dem Kanalbericht zu vertrauen. Und wer eine nackte Domain oder einen Produktnamen aus einer Antwort kopiert und eintippt, kommt ohne alles an, was sich zuordnen ließe.

Wie du die Conversion Rate deines eigenen ChatGPT-Traffics misst

Den nützlichsten Vorschlag im Thread machte Hitesh Lamba: Leads im Formular nach Quelle taggen, „so the conversion claim is yours, not a benchmark“ (Post). Hier ist die Variante, die ich fahren würde. Es ist das Framework zur Messung von Sichtbarkeit in der KI-Suche, einen Schritt weiter unten im Funnel angewendet.

1. Finde den Traffic auf beiden Wegen. Filtere nach utm_source=chatgpt.com in der Landing-URL und nach dem Referrer, und notiere, welcher Weg jede Sitzung erfasst hat. Wenn einer leer ist, schreib das in den Bericht.
2. Berichte absolute Zahlen, nicht nur eine Rate. Schreib Sitzungen, Conversions, Rate und ihr Intervall in eine Zeile. Meine eigene Konvention: Solange ein Kanal im Zeitraum weniger als etwa 20 Conversions hat, setze ich überhaupt keinen Faktor daneben, weil das Intervall darum breiter ist als das Argument.
3. Definiere die Conversion einmal. Käufe, qualifizierte Leads und ausgefüllte Formulare sind drei Metriken. Berichte sie getrennt und nimm für jeden Kanal dieselbe Definition.
4. Wähle die Vergleichsbasis bewusst. Der GA4-Kanal Organic Search schließt Googles AI Overviews und AI Mode ausdrücklich ein, also stehen bei „ChatGPT gegen Google organisch“ Googles eigene KI-Antworten schon auf der Google-Seite. Analytics kann organische Conversions außerdem nicht direkt in Marken- und Nicht-Marken-Suchanfragen aufteilen. Der praktische Ersatz: ChatGPT- und organische Sitzungen auf denselben Landingpages über dieselben Wochen vergleichen und die Klicks auf Markensuchanfragen aus der Search Console als eigene Reihe verfolgen.
5. Frag den Käufer. Füge ein Feld „Wie bist du auf uns aufmerksam geworden?“ mit ChatGPT und anderen Assistenten als Optionen hinzu und speichere die Antwort am Lead. Dann vergleiche für dieselben Leads, was sie gesagt haben, mit der Quelle, die deine Analytics erfasst hat. Wo die beiden auseinandergehen, siehst du die Attributionslücke auf deiner eigenen Website, mit der üblichen Einschränkung, dass Leute sich falsch erinnern.
6. Trenne nach dem, was du verkaufst. Ein günstiges Produkt und eine überlegte Dienstleistung sind zwei Messungen. Die Komplexitätsaufteilung der Studie sagt, dass sich die Antwort im Vorzeichen unterscheiden kann.
7. Wiederhole es mit derselben Definition. Ein Monat ist eine Ziehung, und eine Veränderung zwischen Monaten braucht einen eigenen Vergleich statt eines Blicks darauf, ob sich zwei Intervalle berühren.

Nichts davon braucht ein GEO-Tool (Generative Engine Optimization). Als ich die Sichtbarkeit einer Marke in der KI-Suche gemessen habe, lag dasselbe Produkt irgendwo zwischen 0 und 100 Prozent, je nach Entscheidungen, die niemand berichtet, und Conversion Rates haben dasselbe Problem einen Schritt später.

Die ChatGPT-Conversion-Rate, die du verteidigen kannst

Nebeneinander gelesen sind die vier Antworten im Wesentlichen eine Antwort, viermal anders gemessen. Der Streit darüber, wessen Zahl stimmt, bringt niemanden weiter; die Zahl, die sich lohnt, ist die, die deine eigene Website liefert, unter einer Definition, die du aufgeschrieben hast, bevor du hingeschaut hast, mit der Zahl der Conversions daneben. Das ist weniger aufregend als 8x, aber es steht auch nächsten Monat noch, wenn dich jemand am Tisch fragt, woher die Zahl kommt.