Zitieren KI-Systeme auf Italienisch andere Quellen als auf Deutsch? Was die Forschung zeigt und was das für Ihre italienische Website bedeutet

Daten und Berichte · Version 1.1 · Veröffentlicht am 1. Oktober 2026 · Aktualisiert am 5. Oktober 2026 · von Alessio Di Rubbo

Das hängt vom System ab. Laut einer Studie der University of Toronto (2025) wechselt ChatGPT fast vollständig die zitierten Quellen, sobald sich die Sprache der Anfrage ändert. Claude zitiert dagegen meist dieselben Websites, oft auf Englisch. Die Studie hat Deutsch getestet, Italienisch aber nicht: Wer aus dem DACH-Raum nach Italien verkauft, weiß daher nicht, wie die italienische Fassung der eigenen Website in KI-Antworten abschneidet, und muss es selbst prüfen.

Was die Toronto-Studie gemessen hat

Die Studie hat 100 Basisanfragen in fünf Sprachen übersetzt (Chinesisch, Japanisch, Deutsch, Französisch und Spanisch) und die zitierten Quellen mit denen der englischen Fassung verglichen. Die Anfragen stammen aus zehn Konsumgüterbranchen, von Smartphones bis zu Elektroautos, mit je zehn Anfragen pro Branche.

Untersucht wurden ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity, mit Google als Vergleichsmaßstab. Die Forscherinnen und Forscher haben die Links jeder Antwort erfasst, der jeweiligen Domain zugeordnet und gemessen, wie stark sich die Quellen zwischen den Sprachen überschneiden.

Die Arbeit stammt von Mahe Chen, Xiaoxuan Wang, Kaiwen Chen und Nick Koudas und ist im September 2025 als Preprint auf arXiv erschienen.

Wie sich die Quellen mit der Sprache ändern

Jedes System reagiert anders auf einen Sprachwechsel. Die Tabelle fasst die beiden zentralen Ergebnisse zusammen: wie stark die Quellen im Vergleich zum Englischen gleich bleiben und in welcher Sprache die zitierten Websites verfasst sind.

Bei nicht englischen Anfragen verschieben sich die Zitate also zur Sprache der Anfrage, aber nicht bei allen Systemen gleich stark. „Von der KI zitiert werden“ ist deshalb kein einheitliches Ergebnis: Es hängt davon ab, welches System Ihre Kundinnen und Kunden nutzen und in welcher Sprache sie fragen.

Der blinde Fleck: Italienisch wurde nicht getestet

Italienisch gehört nicht zu den untersuchten Sprachen, Deutsch schon. Für Ihre deutsche Website gibt es damit einen ersten Anhaltspunkt, für die italienische keinen.

Dazu kommt eine zweite Einschränkung. Die Anfragen betreffen Konsumgüter, keine B2B-Dienstleistungen und keinen Tourismus. Wer in Italien eine Dienstleistung verkauft, kann die Ergebnisse nicht ungeprüft auf den eigenen Fall übertragen.

Auch die praktischen Schlussfolgerungen daraus bleiben vorsichtig: Die Suchsprache scheint je nach System wichtig zu sein, und die Empfehlung beschränkt sich darauf, Inhalte dort zu lokalisieren, wo die Systeme lokale Quellen bevorzugen. Wie das konkret geht, bleibt offen, und der italienische Markt kommt nicht vor¹.

Fehlende Daten zum Italienischen heißen nicht, dass sich KI-Systeme dort wie im Deutschen verhalten. Sie heißen nur, dass diese Studie es nicht gemessen hat.

Was das für Unternehmen bedeutet, die nach Italien verkaufen

Für die italienische Fassung Ihrer Website gibt es keine Einheitslösung. Die richtige Entscheidung hängt von vier Faktoren ab.

Welche Systeme Ihre Kundinnen und Kunden in Italien nutzen. Laut der Studie zitieren ChatGPT und Perplexity häufiger Websites in der Sprache der Anfrage. Nutzt Ihre italienische Zielgruppe vor allem diese beiden, zählen italienischsprachige Quellen mehr. Claude zitiert dagegen viele englische Quellen, auch wenn auf Italienisch gefragt wird.

Wie viele italienische Quellen über Sie berichten. KI-Systeme zitieren häufig unabhängige Quellen. In den US-Daten derselben Studie stammten in der Automobilbranche 81,9 % der KI-Zitate aus unabhängigen Drittquellen (Earned Media), bei Google waren es 45,1 %². Berichtet kein italienisches Medium und kein Branchenportal über Ihr Unternehmen, bleibt Ihre eigene Website die einzige italienische Quelle über Sie.

Wie die italienische Fassung entsteht. Eine aus dem Deutschen übersetzte Seite beantwortet die Fragen deutscher Kundinnen und Kunden. Stellen italienische Kundinnen und Kunden die Frage anders, fehlt möglicherweise genau die Antwort, die das System sucht. Das ist eine Arbeitshypothese, kein Ergebnis der Studie, und der erste Punkt, den Sie prüfen sollten.

Wie einheitlich die Begriffe zwischen den Sprachen sind. Konsistente Terminologie gehört zu den Faktoren, die einen Text zitierwürdig machen, und über alle Kanäle hinweg sollten dieselben Begriffe gelten³. Bei zwei Sprachen kommt eine Entscheidung hinzu: Legen Sie die italienische Entsprechung Ihrer Produktnamen und Kernbegriffe vorab fest und verwenden Sie sie überall.

So prüfen Sie es selbst in weniger als einer Stunde

Ein manueller Test ersetzt keine Studie, zeigt Ihnen aber, ob das Thema Ihr Unternehmen betrifft. KI-Antworten ändern sich von Anfrage zu Anfrage, deshalb sollten Sie jede Frage wiederholen. Eine systematische Messung stellt jede Frage zehnmal pro Plattform⁴. Für einen ersten Check reichen zwei Wiederholungen.

1. Wählen Sie drei Fragen, die Ihre Kundinnen und Kunden tatsächlich stellen würden, zum Beispiel: „Welchen Anbieter für [Leistung] empfiehlst du einem Unternehmen in Italien?“
2. Formulieren Sie die Fragen auf Deutsch und auf Italienisch so, wie Muttersprachlerinnen und Muttersprachler sie stellen würden, nicht als Wort-für-Wort-Übersetzung. Spricht niemand in Ihrem Team Italienisch als Muttersprache, lassen Sie die italienischen Fragen von einer muttersprachlichen Person formulieren.
3. Stellen Sie die Fragen ChatGPT, Perplexity und Gemini je zweimal, jedes Mal in einer neuen Unterhaltung. Nehmen Sie Claude dazu, wenn Ihre Kundinnen und Kunden es nutzen.
4. Notieren Sie bei jeder Antwort, ob Ihr Unternehmen genannt wird und welche Domains zitiert werden.
5. Vergleichen Sie beide Sprachen: Stimmen die Quellen überein? Erscheint Ihr Unternehmen nur in einer Sprache?

Das ergibt 36 Antworten (3 Fragen × 2 Sprachen × 3 Systeme × 2 Wiederholungen). Das Ergebnis ist ein Anhaltspunkt, keine Statistik. Es zeigt aber, ob die italienische Fassung Ihrer Website zitiert wird oder unsichtbar bleibt.

Checkliste für die italienische Fassung Ihrer Website

• Sie wissen, welche KI-Systeme Ihre Kundinnen und Kunden in Italien nutzen.
• Die italienischen Seiten beantworten Fragen so, wie italienische Kundinnen und Kunden sie stellen, und sind nicht nur eine Übersetzung der deutschen Seiten.
• Jeder Abschnitt enthält die Antwort bereits im ersten Satz.
• Produktnamen und Kernbegriffe haben genau eine italienische Entsprechung, die auf der gesamten Website gilt.
• Unabhängige italienische Quellen, etwa Medien oder Branchenportale, berichten über Ihr Unternehmen.
• Jede Seite zeigt das Datum der letzten Aktualisierung.
• Sie haben den manuellen Test auf Deutsch und Italienisch durchgeführt und die Ergebnisse für spätere Vergleiche gespeichert.

Häufige Fragen

Reicht es, die deutsche Website ins Italienische zu übersetzen, um in Italien von KI-Systemen zitiert zu werden?

Dafür gibt es keine Belege. Die Toronto-Studie hat Italienisch nicht getestet. Eine Übersetzung ist die Grundlage, aber Sie sollten prüfen, ob sie die Fragen italienischer Kundinnen und Kunden beantwortet.

Welche KI-Systeme zitieren häufiger Quellen in der Sprache der Anfrage?

Laut der Studie ChatGPT und Perplexity, jeweils stärker als Google. Claude zitiert häufiger englische Quellen.

Gelten die Ergebnisse für Deutsch auch für Italienisch?

Das ist nicht belegt. Deutsch gehört zu den untersuchten Sprachen, Italienisch nicht, und alle Anfragen betrafen Konsumgüter.

Wie oft sollte man den Test wiederholen?

KI-Antworten ändern sich mit den Updates der Modelle. Ich empfehle, den Test alle drei Monate mit denselben Fragen zu wiederholen, damit die Ergebnisse vergleichbar bleiben.

Quellen

• Chen, M., Wang, X., Chen, K., Koudas, N. (2025). Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search. Preprint arXiv:2509.08919, Abschnitt 4.2.3.
• Alpar, A., Mues, M., Michalik, M., Grahl, M., Schneider, F. (2026). Generative Engine Optimization. Inhalte optimieren für ChatGPT & Co. Rheinwerk Computing. ISBN 9783367114269.
• Voniatis, A. (2026). Generative Engine Optimization with Python. O’Reilly Media, Early Release, Kapitel 6.

Anmerkungen

1. Alpar et al. (2026), S. 288 f.
2. Wiedergegeben in Alpar et al. (2026), S. 287.
3. Alpar et al. (2026), S. 138 und 322.
4. Voniatis (2026), Kap. 6.