Welche Bank ist die beste – und welche wird vergessen? Wie ChatGPT das Ranking neu schreibt

Das Sucherhalten ändert sich derzeit sehr stark. Während vieler Jahre funktionierten Web-Suchmaschinen nach einem bekannten Grundprinzip: Sie präsentierten eine Reihe von Websites, die zu den gesuchten Begriffen passten. Auf diesen wiederum schaute sich der User selber nach der gesuchten Information um. Auch die Banken haben wir bisher vor allem geschaut, dass sie im Google Ranking ganz oben anzusiedeln sind.

Game Changer LLM

Doch mit dem Aufstieg der generativen künstlichen Intelligenz und Angeboten wie ChatGPT oder Perplexity ändert sich dies.

Deutlich wird dies einerseits mit der Google-Funktion «KI-Suche». Das neue Prinzip: Anstatt dem User eine Liste mit möglichen Resultaten zu präsentieren, grast die KI die Seiten selber ab und generiert einen Antworttext. Die entsprechenden Quellen führt Google zwar auf, doch nicht selten dürfte die KI-Antwort dem User bereits genügen, sodass er sich den Besuch der Quellenseite erspart.

Abbildung 1: Googles KI liefert heute schon fast komplette Antworten aus meinem Retail-Banking-Blog. Klicken Sie trotzdem noch auf die Quelle oben rechts oder auf den ersten Treffer (unten)?

Verschiedene Website-Betreiber beklagen stark sinkende Zugriffszahlen. Dies berichtet «T3n», welches sich auf einen Paywall-Artikel von «Bloomberg» bezieht.

Google hingegen sagt, dass sich dank KI die «durchschnittliche Klickqualität» verbessert – man verzeichne einen Zugang von «hochwertigen Klicks» auf Websites. Unter «hochwertigen Klicks» versteht Google laut dem Blogbeitrag jene Klicks, nach denen ein User länger auf der angeklickten Website bleibt. «Die Leute klicken, um tiefer einzutauchen und mehr zu erfahren, und wenn sie das tun, sind diese Klicks wertvoller», schreibt der Konzern.

Gemäss Google könnten die rückläufigen Besucherzahlen auf bestimmten Websites auch zurückgehen, da Google einen Trend in der Webnutzung beobachten: Aufwind erlebten etwa Foren, Videos, Podcasts und Berichte «mit authentischen Stimmen und Perspektiven aus erster Hand», wie Google beschreibt. Mehr Klickchancen haben demnach auch ausführliche Rezensionen, originelle Beiträge, einzigartige Perspektiven oder durchdachte Analysen aus erster Hand. Wer auf diese Trends reagiere und entsprechende Inhalte bereitstelle, könne auch mit einem Zuwachs an Klicks rechnen, findet das Unternehmen (vgl. auch den ausführlichen Betrag dazu auf Netzwoche).

Doch nicht nur Google und «KI-Suche» ändern das Suchverhalten. Es ist auch zu erwarten, dass je länger, je mehr Personen nicht mehr Google, sondern Chat GPT, Google Gemini, Perplexity, DeepSeek etc. als Informationsquelle nutzen. Oder für Eltern mit Kindern: Früher hiess es: „Papi, google das doch!“ – heute heisst es je länger je mehr: „Papa, frag doch ChatGPT!“

Gemäss der Claneo SEO Studie 2025 mit einem Sample aus Deutschland und den USA (n=2’000) dominieren Suchmaschinen (noch) mit 67 Prozent, gefolgt von KI-Chatbots (20%) und KI-Suchmaschinen (10%). Bei einfachen Informationen führt Google (50%), während bei komplexen Themen KI-Chatbots (38%) fast mit Google (40%) gleichziehen. In Bezug auf das Suchverhalten über Finanz- und Versicherungsprodukte zeigt die Umfrage, dass klassische Suchmaschinen noch den wichtigsten Einstiegspunkt bilden: 31 Prozent der Befragten recherchieren weiterhin vor allem über Google oder Bing. Vergleichsplattformen wie Verivox oder FinanceScout24 sind diesbezüglich in Deutschland ähnlich relevant. KI-gestützte Tools wie ChatGPT oder DeepSeek werden von 9 Prozent der Befragten als Hauptinformationsquelle genannt. Dies unterstreicht, dass sich die Informationssuche auch im Banking-Bereich zunehmend diversifiziert und sich KI-basierte Systeme bereits in einem relevanten Umfang als Alternativen zu traditionellen Such- oder Vergleichsplattformen etabliert haben.

Abbildung 2: Wo informieren sich Personen (online) hauptsächlich über Finanz- und Versicherungsprodukte in Deutschland und den USA (Quelle: Claneo, 2025)

Was heisst dies nun für Banken?

Wie werden Menschen künftig die Suchmaschinen und ChatGPTs nutzen im Bereich Banking?

Wir gehen davon aus, dass immer häufiger nicht nur einfache Wissensfragen, sondern auch komplexe Vergleiche an ChatGPT gestellt werden – zum Beispiel: «Welche Bank ist die beste für eine Vorsorgeberatung im Kanton Zürich?» Die Antworten sind unterschiedlich je nach Person und Ort, wo man die Fragen eingibt. Die Antwort auf unsere Frage in Bezug auf die Vorsorgeberatung war die Zürcher Kantonalbank (vgl. Abbildung 3).

Abbildung 3: Welche Bank ist die beste für eine Vorsorgeberatung im Kanton Zürich (abgefragt Mitte November bei ChatGPT)

Man sieht an diesem Beispiel sehr deutlich, dass ChatGPT und andere Large Language Models (LLMs) solche konkreten Fragen – etwa «Welche Bank ist die beste für eine Vorsorgeberatung im Kanton Zürich?» – bereits heute klar beantworten. Die Modelle greifen dabei auf öffentlich verfügbare Informationen, Bewertungen, Kundenrezensionen und die inhaltliche Qualität der Online-Auftritte zurück. Für die erwähnten Banken, wie im Beispiel oben etwa die Zürcher Kantonalbank ist das ein grosser Vorteil: Diese erscheinen dadurch prominent als kompetente und vertrauenswürdige Anbieter.

Für andere Banken oder Finanzdienstleister, die online weniger sichtbar oder weniger präzise zu Themen wie Vorsorge, Anlage oder Hypotheken positioniert sind kann dies jedoch nachteilig sein. Warum werden beispielsweise bei dieser Abfrage UBS, Raiffeisen, Valiant oder Migros Bank nicht erwähnt? Auch wenn diese Institute ebenfalls über ausgezeichnete Beratungskompetenz verfügen und im Kanton Zürich präsent sind, werden sie in unserem Beispiel von ChatGPT nicht genannt – auch nicht als zweite oder dritte Wahl.

Wir gehen davon aus, dass sich das Informations- und Suchverhalten noch stärker zunehmend in Richtung KI-gestützter Systeme verschiebt: Nutzerinnen und Nutzer stellen ihre Fragen direkt an ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity – und erwarten eine eindeutige, kuratierte Antwort statt einer Liste von Links. Entsprechend wird es für Banken immer wichtiger, auch in der Welt der LLMs positiv sichtbar zu sein. Dazu gehören unter anderem auch qualitativ hochwertige, klar strukturierte und gut verlinkte Inhalte auf den eigenen Webseiten, thematische Konsistenz (z. B. bei „Vorsorgeberatung“) und eine gezielte Kommunikationsstrategie, die auf KI-gestützte Informationssysteme ausgerichtet ist.

Oder anders gesagt: Wer in den Antworten von ChatGPT vorkommt, gewinnt Sichtbarkeit, Vertrauen und potenzielle Kundinnen und Kunden – wer fehlt, verliert an Relevanz. Das „LLM-Ranking“ wird so zunehmend zu einem neuen Faktor im digitalen Wettbewerb der Banken.

Aus Sicht der Banken muss man sich daher einige konkrete Fragen stellen:

• Wie «findet» die KI unsere Angebote? (KI-Modelle ziehen Infos nicht nur aus Websites, sondern aus strukturierten Datenquellen, PDFs, Fachartikeln, Bewertungsportalen, Social Media,…) Und: Präsentiert uns die KI so, wie wir uns das wünschen? Und mit den «richtigen» Inhalten?
• Brauchen wir spezielle «KI-optimierte» Inhalte?
• Braucht es Anpassungen in der Content-Strategie? (Fragen-orientierter Content statt Keyword-Listen – KI-Nutzer formulieren komplette Fragen, keine 2-Wort-Suchen).
• Wie können wir Glaubwürdigkeit in KI-Systemen weiter verbessern?
• Wie messen wir KI-Sichtbarkeit?

Gerade auch für kleinere Regionalbanken ist das veränderte Suchverhalten der Nutzer eine Herausforderung, bietet aber auch neue Chancen. Erste Studien zeigen, dass KI-Systeme auch auf Inhalte zugreifen, die vorher von Google wenig Reichweite erhalten haben. So können kleine Nischenanbieter mit einer gezielten Content-Strategie sich nun in ihrem Kernmarkt oder bei ihren Kernzielgruppen besser positionieren, und das bislang ohne bezahlte Google Anzeigen. Daher haben wir uns mit der Bernerland Bank unterhalten, um herauszufinden, ob und wie sie das Thema angehen

Wie die Bernerland Bank ihre Sichtbarkeit in der KI-Welt stärkt

Blogbeiträge gehören bei Banken bekanntlich zu den wenigen Formaten, die gezielt gestaltet, optimiert und aktuell gehalten werden können, ohne auf externe Medien oder Referenzen angewiesen zu sein. Im Hinblick auf die Sichtbarkeit in KI-Systemen, sind Beiträge, die komplexe Themen einfach erklären, praktische Fragen beantworten und klare regionale oder thematische Schwerpunkte setzen, besonders erfolgreich.

Das hat auch die Bernerland Bank erkannt und vergleichsweise früh angefangen, ihre eigenen beinflussbaren Inhalte nicht nur für klassische Suchmaschinen zu optimieren, sondern auch die generativen KI-Systeme zu berücksichtigen.

Ihre grösste Stärke sieht die Bernerland Bank in ihrer starken regionalen Verwurzelung. Und diese Nische will die Bank nutzen, um im Hinblick auf die KI-Chatbots wie ChatGPT oder Gemini und die generative Sucherweiterung von Googles KI-Suche sichtbarer zu werden. Ziel ist nicht, potenzielle Kundinnen und Kunden in Zürich oder Genf zu erreichen, sondern in den eigenen Kerngebieten sichtbar zu sein.

Ein konkretes Beispiel dafür, wie die Bernerland Bank ihre Bloginhalte wählt und umsetzt, ist der Blogbeitrag „Erbschafts- und Schenkungssteuer in Bern und Solothurn – ein Wegweiser».

Der Beitrag war eine der ersten Massnahmen, den die Bernerland Bank im Hinblick auf ihre Sichtbarkeit in KI-Systemen umgesetzt hat und mit welchem sie bereits erste kleine Erfolge verzeichnen konnte.

Im Beitrag unterstreicht die Bank ihre regionale Expertise im Bernerland und positioniert sich als kompetente Ansprechpartnerin für lokale Finanzfragen. Gleichzeitig greift die Bank damit ein relevantes Kundenthema auf, das viele Menschen direkt betrifft, und erklärt ein komplexes steuerliches Thema auf verständliche Weise. So werden Inhalte greifbar, Vertrauen wird aufgebaut, und es entstehen wertvolle Anknüpfungspunkte für die Beratung, etwa in der Vermögensplanung, bei Nachlassregelungen oder der Anlage von Erbgeldern.

Auch aus Sicht der digitalen Präsenz ist der Beitrag für die Bank ein erster Erfolg und ein Zeichen dafür, dass sie auf dem richtigen Weg sind. In den letzten 12 Monaten erschien der Artikel über 120’000 Mal in den Google-Suchergebnissen und wurde rund 4’500 Mal angeklickt. Besonders häufig wurde er bei Suchanfragen wie „Schenkungssteuer Kanton Bern“, „Erbschaftssteuer Solothurn“ oder „Erbschaftssteuer Kanton Bern berechnen“ gefunden. Diese Daten belegen, dass der Blog genau jene Zielgruppe erreicht, die sich konkret über regionale Steuerfragen informieren möchte.

Auch in KI-Systemen wie ChatGPT wird der Blogartikel direkt als Quelle genannt und inhaltlich zitiert, wenn nach der Schenkungssteuer im Kanton Bern gefragt wird. Messdaten aus dem Tool Peec AI bestätigen diese Sichtbarkeit: Beim Prompt „Schenkungssteuer Kanton Bern“ wird die Website bernerlandbank.ch als aktive Quelle erkannt und von KI-Systemen regelmässig zur Beantwortung herangezogen.

Auf Basis dieses ersten Erfolgserlebnisses hat die Bernerland Bank zusammen mit ihrer betreuenden Agentur NORDFABRIK AG aus Bern folgende Best Practices für die Zukunft ihrer Beiträge entwickelt:

Im Hinblick auf die ständigen Veränderungen der KI-Systeme, müssen diese Best Practices natürlich regelmässig evaluiert werden und möglicherweise an neue Begebenheiten angepasst werden.

Fazit

Das Such- und Informationsverhalten ändert sich grundlegend. Immer mehr Menschen stellen ihre Fragen nicht mehr bei Google, sondern direkt an KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity. Diese neuen KI-Suchsysteme liefern fertige Antworten statt Linklisten – und entscheiden damit, welche Banken und Finanzinstitute überhaupt noch sichtbar sind.
Die Erfahrungen der Bernerland Bank zeigen, dass sich Investitionen in qualitativ hochwertige, regionale und spezialisierte Inhalte auszahlen können. LLMO (Large Language Model Optimization) ist dabei kein kurzfristiger Trend, sondern ein zentraler Bestandteil einer modernen digitalen Marketing-Strategie. Zwar stellt die rasche Entwicklung neuer KI-Suchsysteme gerade kleinere Anbieter vor Herausforderungen. Es eröffnet aber zugleich neue Chancen. Wer klare, glaubwürdige und relevante Inhalte anbietet, kann sich ohne grosses Werbebudget auch als Regionalbank oder als innovatives FinTech erfolgreich positionieren.
Während bei den klassischen Suchmaschinen oft die Quantität und das Anzeigenbudget den Ausschlag geben, ob man die ersten Plätze im den Suchergebnissen erhält, zählt im KI-Zeitalter die Vertrauenswürdigkeit und die Qualität der Inhalte.

Das Thema LLMO sollte daher gerade von Regionalbanken und Nischenanbietern nicht als Gefahr oder Belastung, sondern als Chance verstanden werden, sich am Markt gegen grosse Marktteilnehmer verteidigen zu können.
Für grosse Institute hingegen bedeutet LLMO ein Umdenken – weg von breiten Botschaften hin zu klaren Profilen und erkennbaren Stärken. Das Ziel ist es natürlich, in den Antworten von ChatGPT & Co. in verschiedenen Themenfeldern – etwa bei Vorsorge, Hypotheken oder Anlagen – als „beste Bank“ wahrgenommen zu werden.

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PPS: Speziell zum Thema AI-Sichtbarkeit, bieten wir am IFZ ein Halbtages-Seminar Online zum an. In diesem Halbtages-Seminar am 24. März 2026 lernen Sie die Grundlagen von AI Chat Management kennen, führen eine Ist-Analyse Ihrer eigenen Organisation durch und erhalten konkrete Massnahmen für den Einstieg in die neue Ära der Suche.