{"id":20963,"date":"2025-12-08T08:44:14","date_gmt":"2025-12-08T07:44:14","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=20963"},"modified":"2026-02-11T14:53:05","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:05","slug":"ai-sichtbarkeit-als-neuer-wettbewerbsfaktor-wie-schweizer-banken-in-chatgpt-perplexity-und-gemini-abschneiden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/ai-sichtbarkeit-als-neuer-wettbewerbsfaktor-wie-schweizer-banken-in-chatgpt-perplexity-und-gemini-abschneiden\/","title":{"rendered":"AI-Sichtbarkeit als neuer Wettbewerbsfaktor: Wie Schweizer Banken in ChatGPT, Perplexity und Gemini abschneiden"},"content":{"rendered":"\n\n\n<p><strong><em><a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/download\/ifz-ai-visibility-banking-report-12-2025\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Direkt zum Download der Studie<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die Art und Weise, wie Menschen heute nach Informationen, Produkten und Dienstleistungen suchen, ver\u00e4ndert sich grundlegend. Immer \u00f6fter wenden sich Nutzer:innen nicht zuerst an Google, sondern direkt an generative AI-Anwendungen wie ChatGPT, Gemini, Copilot oder Perplexity. Dadurch formulieren Kundinnen und Kunden keine Keywords mehr, sondern stellen vollst\u00e4ndige Fragen, erwarten klare Empfehlungen &#8211; und treffen Entscheidungen zunehmend direkt innerhalb der AI-Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine McKinsey-Analyse<a href=\"#_ftn1\" id=\"_ftnref1\">[1]<\/a> aus 2025 zeigt, wie stark sich dieses Verhalten bereits etabliert hat: Beim Kaufverhalten beeinflussen heute generative KI-Systeme die gesamte Customer Journey &#8211; von der ersten Awareness-Phase bis zu konkreten Produktvergleichen in der Entscheidungsphase. Besonders fr\u00fch im Prozess, in der Awareness-Phase, greifen Nutzer bereits zu 73 Prozent auf generative AI-Anwendungen zur\u00fcck, wenn sie sich \u00fcber eine Kategorie informieren wollen. F\u00fcr Banken bedeutet das: Wer in diesen Antworten nicht erscheint, verliert den ersten Kontaktpunkt zu potenziellen Kundinnen und Kunden.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/image-13.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"644\" height=\"518\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/image-13.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-20964\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/image-13.png 644w, https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/image-13-300x241.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/image-13-600x483.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 644px) 100vw, 644px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p><em>Abbildung 1: KI-gest\u00fctzte Such-Use Cases entlang der Customer Journey<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Gerade im Finanzsektor, in dem Vertrauen, Sicherheit und Expertise zentrale Entscheidungsfaktoren sind ver\u00e4ndert sich die Art und Weise, wie Kunden eine Bank resp. ein Finanzprodukt ausw\u00e4hlen. Es geht l\u00e4ngst nicht mehr nur darum, wer auf Google gut sichtbar ist oder lokal pr\u00e4sent \u2013 entscheidend ist heute, welche Bank von AI-Anwendungen als empfehlenswerte Option angezeigt bzw. vorgeschlagen wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Beispiel macht die Tragweite deutlich: Ein Nutzer Mitte 50, der sich \u00fcber faire Hypotheken informieren will, fragt nicht seine Hausbank oder eine Vergleichsplattform, sondern direkt ChatGPT. Nennt die AI-Anwendung Migros Bank, Raiffeisen oder Hypothekarbank Lenzburg \u2013 und nicht die Hausbank \u2013, entsteht im Kopf des Nutzers eine v\u00f6llig neue Relevanzordnung. Relevanz wird dabei nicht durch Werbung, Filialen oder Marktanteile bestimmt, sondern durch&nbsp;AI-Sichtbarkeit.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ziel, Vorgehen, Hintergrund des Reports<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Genau an diesem Punkt setzt der neue IFZ AI-Visibility Banking Report an. Der Report zeigt erstmals systematisch:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>wie Schweizer Banken in den drei meistgenutzten generativen AI-Anwendungen &#8211; ChatGPT, Gemini und Perplexity &#8211; dargestellt werden<\/li>\n\n\n\n<li>welche Faktoren die Sichtbarkeit beeinflussen und<\/li>\n\n\n\n<li>welche Finanzinstitute besonders positiv oder negativ abschneiden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die Analyse basiert sowohl auf allgemeinen Prompts (z. B. &#8222;Welche Bank ist nachhaltig?&#8220;) als auch zielgruppenspezifische Prompts, die auf Personas wie Studierende oder berufst\u00e4tige Erwachsene zugeschnitten sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Abfragen wurden bewusst neutral, nicht eingeloggt, im privaten Modus und mit standardisierten Texteingaben durchgef\u00fchrt, um Verzerrungen zu minimieren. Ziel war es nicht, das Verhalten einzelner Nutzer:innen abzubilden, sondern die&nbsp;strukturelle Sichtbarkeit&nbsp;der Banken in AI-Anwendungen zu messen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Die drei grossen Gewinner: UBS, ZKB, Raiffeisen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die Ergebnisse zeichnen ein spannendes Bild. Drei Banken dominieren \u00fcber die ganze Studie hinweg:&nbsp;UBS, Raiffeisen und Z\u00fcrcher Kantonalbank (ZKB). Diese drei Banken bilden die \u201cGrunds\u00e4ule\u201d des Schweizer Bankenuniversums in generativen AI-Anwendungen. Sie werden regelm\u00e4ssig genannt und sind die Konstanten, die sich durch fast alle Abfrage-Kategorien ziehen. Die Begr\u00fcndungen der AI-Anwendungen unterscheiden sich dabei. UBS erscheint vor allem aufgrund ihrer Gr\u00f6sse, internationalen Pr\u00e4senz und dominierenden Medienberichterstattung besonders h\u00e4ufig. AI-Anwendungen beschreiben die UBS oft sachlich, zahlenbasiert und n\u00fcchtern. Sie wird zwar fast immer genannt, allerdings selten emotional positiv bzw. kundennah.<\/p>\n\n\n\n<p>Raiffeisen dagegen profitiert deutlich von ihrer starken Markenidentit\u00e4t, ihrer lokalen Verankerung und ihrem Vertrauensnarrativ. Die AI-Anwendungen ordnen Raiffeisen als \u201ckundennah, stabil, verl\u00e4sslich\u201d ein. Dieses Muster zeigt sich vor allem bei ChatGPT und bei Perplexity.<\/p>\n\n\n\n<p>Die ZKB wiederum kombiniert laut den AI-Anwendungen als Kantonsbank Sicherheit und Kapitalst\u00e4rke mit nachweisbar guter digitaler Infrastruktur und transparenter Geb\u00fchrenkommunikation. Dadurch wird sie sowohl bei klassischen Themen (wie Hypotheken) als auch bei digitalen Themen (wie Mobile Banking) regelm\u00e4ssig genannt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Banken mit stabiler, mittlerer Sichtbarkeit<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Neben diesen dominanten Akteuren gibt es eine Gruppe von Instituten, die \u00fcber viele Prompts hinweg solide sichtbar sind: Migros Bank, PostFinance, LUKB und GKB. Diese Banken tauchen vor allem dann auf, wenn pragmatische Kategorien wie \u201cfaire Konditionen\u201d, \u201cPreis-Leistungs-Verh\u00e4ltnis\u201d, \u201cregionale N\u00e4he\u201d oder \u201cAlltagstauglichkeit\u201d relevant sind. Sie profitieren davon, dass AI-Anwendungen nicht nur auf Marktanteile achten, sondern auf wiederkehrende Kommunikationssignale, Medienberichte und verst\u00e4ndlich-aufbereitete Online-Inhalte.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Die grosse \u00dcberraschung: Nischenanbieter k\u00f6nnen dominieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Besonders spannend sind die Erkenntnisse der Analyse bei Nischenanbieter. Hieraus ergibt sich auch eine der wichtigsten Erkenntnisse der Studie: &nbsp;AI-Sichtbarkeit belohnt Spezialisierung.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Alternative Bank Schweiz (ABS), siehe Abbildung 2 dazu, ist das beste Beispiel daf\u00fcr. Sie taucht in fast keiner allgemeinen Abfrage auf, dominiert jedoch s\u00e4mtliche Nachhaltigkeitsabfragen mit deutlichem Abstand. ChatGPT bezeichnet sie als \u201cvoll nachhaltig\u201d, Gemini verankert seine Empfehlung ausdr\u00fccklich im WWF-Rating und Perplexity st\u00fctzt sich auf Medienberichte und Auszeichnungen. In diesem Themenfeld ist die ABS sogar sichtbarer als UBS, Raiffeisen und ZKB.<\/p>\n\n\n\n<p>Das gleiche Muster zeigt sich bei digitalen Banken wie Neon, Yuh oder Zak. Sie sind in der klassischen Bankenrealit\u00e4t klein, im AI-Kontext aber omnipr\u00e4sent, sobald es um \u201cdigitale Konten\u201d, \u201cMobile Banking\u201d oder \u201cjunge Erwachsene\u201d geht. Und im Bereich digitaler Investments werden Selma, True Wealth, Findependent oder Inyova h\u00e4ufiger genannt als die traditionellen Banken.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/Abb-2-Sophie_Julian.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"744\" height=\"585\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/Abb-2-Sophie_Julian.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-20996\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/Abb-2-Sophie_Julian.jpg 744w, https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/Abb-2-Sophie_Julian-300x236.jpg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/11\/Abb-2-Sophie_Julian-600x472.jpg 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 744px) 100vw, 744px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p><em>Abbildung 2: Auszug Perplexity Prompt 5 &#8211; Nachhaltigkeit und Klimafreundlichkeit<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Was die Studie \u00fcber die Funktionsweise der AI-Anwendungen verr\u00e4t<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Diese Beobachtungen verdeutlichen, dass AI-Anwendungen nicht nach klassischen SEO-Kriterien arbeiten. Sie ber\u00fccksichtigen nicht offensichtliche Informationen wie Filialnetze, Bilanzsummen oder Anzahl Mitarbeitenden.<\/p>\n\n\n\n<p>AI-Anwendungen gewichten vielmehr die drei Ebenen&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>semantische Konsistenz&nbsp;(wie oft und wie klar eine Botschaft online vorkommt),&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Reputationssignale&nbsp;(Bewertungen, Rankings, Studien, Medienzitate), und<\/li>\n\n\n\n<li>kommunikative Anschlussf\u00e4higkeit&nbsp;(ob der Sprachstil zu den Nutzerfragen passt).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Eine Bank, die gezielt Themen kommuniziert, die Nutzer:innen wichtig sind \u2013 etwa Nachhaltigkeit -, ihre Website technisch sauber strukturiert und belegbare externe Quellen oder Vergleiche bereitstellt, ist in AI-Anwendungen bei genau diesen spezifischen Abfragen deutlich sichtbarer als ein allgemeiner Marktf\u00fchrer wie beispielsweise die UBS. Gleichzeitig kann eine Bank mit grosser Reichweite unsichtbar bleiben, wenn sie kein klares Narrativ vermittelt oder sich digital nicht zu relevanten Verbraucherthemen positioniert. Diese Erkenntnis zeigt eindr\u00fccklich, wie entscheidend die Kontextualisierung von Bank- und Produktinformationen f\u00fcr die Sichtbarkeit in AI-Anwendungen geworden ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Studie zeigt auch, wie unterschiedlich die AI-Anwendungen arbeiten. ChatGPT ist st\u00e4rker narrativ, kundenzentriert und emotional. Marken, die auf Social Media pr\u00e4sent sind oder eine klar erkennbare Tonalit\u00e4t nutzen, schneiden bei ChatGPT besonders gut ab. Gemini arbeitet eher datenorientiert, nutzt strukturierte Quellen und verweist auf Rankings und Kennzahlen. Dadurch gewinnen Banken mit guter Datenbasis und starker Corporate-Content-Struktur an Sichtbarkeit. Perplexity kombiniert beide Elemente und st\u00fctzt seine Antworten besonders oft auf externe Quellen, Links und Medienberichte.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fehler: Produkte werden oft als Banken interpretiert<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Eine weitere wichtige Erkenntnis des Reports ist die Fehleranf\u00e4lligkeit der AI-Anwendungen. Produkte werden teilweise als eigenst\u00e4ndige Banken behandelt. Beispielsweise wird UBS key4 regelm\u00e4ssig als separate \u201cdigitale Bank\u201d genannt, obwohl es sich lediglich um eine Produktlinie handelt. Ebenso nennt Gemini das CSX-Konto im Kontext mit Neukunden, obwohl dieses Angebot offiziell nicht mehr existiert. Diese Fehler entstehen, weil AI-Anwendungen Gewichtungen aus Sprachh\u00e4ufigkeit, unvollst\u00e4ndigen Daten oder veralteten Dokumenten ableiten. F\u00fcr Banken ist dies ein Hinweis darauf, dass ihre Markenarchitektur und Produktbenennung klarer, konsistenter und semantisch eindeutiger sein m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Fazit: Chancen und Risiken f\u00fcr den Schweizer Bankenmarkt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Im Gesamtbild zeigt sich, dass die AI-Sichtbarkeit kein Zufall ist:<\/p>\n\n\n\n<p>Banken k\u00f6nnen die Antworten der AI-Anwendungen heute bereits aktiv beeinflussen. Sie ist das Ergebnis von Datenqualit\u00e4t, digitaler Reputation, konsistenter Kommunikation und echter Kundenerfahrung. Im Vergleich zur traditionellen Internetsuche f\u00fchrt die AI-Anwendung verschiedene Informationen in einen nutzerfreundlichen Kontext zusammen. Diese Erkenntnis verdeutlicht, dass ein digitaler Auftritt, der konsequent auf Verbraucherinteressen ausgerichtet ist (\u00abWas w\u00fcrde Nutzer:in explizit abfragen?\u00bb), gezielt genutzt werden kann, um die eigene AI-Sichtbarkeit zu st\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n<p>UBS, Raiffeisen und ZKB dominieren den Gesamtmarkt, aber nicht die Spezialbereiche. Migros Bank, PostFinance, LUKB oder GKB gewinnen dort, wo Verst\u00e4ndlichkeit, Transparenz und Kundenn\u00e4he wichtig sind. Nischenanbieter wie ABS, Neon, Selma oder Yuh k\u00f6nnen ganze Themenfelder dominieren, weil sie ihre Kernbotschaft klar, wiedererkennbar und konsequent kommunizieren. Und Banken, die weder strukturiert noch emotional kommunizieren, verschwinden zunehmend aus den Antworten der AI-Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n<p>Damit wird AI-Sichtbarkeit zu einem langfristigen Bestandteil der digitalen Markenf\u00fchrung. Die entscheidende Frage lautet k\u00fcnftig nicht mehr nur, wer auf Seite 1 von Google steht, sondern welche Bank ChatGPT empfiehlt, wenn Nutzer fragen:<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cWelche Bank passt zu mir?\u201d<\/p>\n\n\n\n<p>Wer in diesen Antworten erscheint, erzielt Sichtbarkeit, Vertrauen und Kundenzugang.<\/p>\n\n\n\n<p>Wer nicht erscheint, verliert selbst dann, wenn er am Markt gross und etabliert ist.<br>Der IFZ AI-Visibility Report zeigt auf,<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>wie diese Sichtbarkeit heute entsteht,<\/li>\n\n\n\n<li>wie sie sich messen l\u00e4sst, und<\/li>\n\n\n\n<li>welche Muster langfristig \u00fcber Erfolg im AI-Zeitalter entscheiden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/download\/ifz-ai-visibility-banking-report-12-2025\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><em>Download der Studie<\/em><\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<p><em>PS: Wir bieten am IFZ ein&nbsp;<\/em><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/weiterbildung\/seminare\/ifz\/ai-sichtbarkeit-fuer-banken-und-versicherungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Halbtages-Seminar Online<\/em><\/a><em>&nbsp;zum Thema an. In diesem&nbsp;<\/em><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/weiterbildung\/seminare\/ifz\/ai-sichtbarkeit-fuer-banken-und-versicherungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Halbtages-Seminar am 24. M\u00e4rz 2026 lernen Sie die Grundlagen von AI Chat Management kennen<\/em><\/a><em>, f\u00fchren eine Ist-Analyse Ihrer eigenen Organisation durch und erhalten konkrete Massnahmen f\u00fcr den Einstieg in die neue \u00c4ra der Suche.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>PPS: Allenfalls auch f\u00fcr Sie interessant: Wir bieten neu einen&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/weiterbildung\/sas\/ifz\/ai-banking-lab\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">SAS AI Banking Lab<\/a>&nbsp;an.<br>Dieser SAS ist eine Kurz-Weiterbildung (2 Tage vor Ort in Rotkreuz und 4 Halbtage online.). Die Teilnehmenden erhalten einen praxisnahen Einblick in den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz im Banking. Mehr dazu&nbsp;<\/em><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/weiterbildung\/sas\/ifz\/ai-banking-lab\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>hier<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref1\" id=\"_ftn1\">[1]<\/a> https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/growth-marketing-and-sales\/our-insights\/new-front-door-to-the-internet-winning-in-the-age-of-ai-search<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der neue IFZ AI-Visibility Banking Report zeigt nicht nur, wie sichtbar Schweizer Banken heute in f\u00fchrenden AI-Chatbots wie ChatGPT, Perplexity und Gemini sind \u2013 er offenbart auch wiederkehrende Muster und deutliche Unterschiede zwischen den Instituten. Unsere Analyse legt nahe, dass AI-Sichtbarkeit zum neuen strategischen Erfolgsfaktor wird. 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