AI Mode senkt Klicks zu Verlagen um 18,8 Punkte: das erste randomisierte Experiment

Ein präregistriertes Feldexperiment von Forschenden der University of Pennsylvania und der Northeastern University hat 1.100 Google-Nutzer sieben Tage lang zufällig auf drei Varianten der Suche verteilt. Die Zuweisung zu einer reinen AI-Mode-Erfahrung senkte den Anteil der Besuche, die zu einem Klick auf ein Verlagsangebot führten, um 18,8 Prozentpunkte.

Entscheidend ist nicht die Größe dieser Zahl, sondern wie sie zustande kam. Nahezu jede Kennzahl in der Zero-Click-Debatte ist bislang beobachtend erhoben worden. Diese hier stammt aus einem randomisierten Vergleich mit Präregistrierung, veröffentlichten Konfidenzintervallen und einem Umsetzungsfehler, den die Autorinnen und Autoren selbst offenlegen.

Das Papier berichtet außerdem Befunde, die im Markt für KI-Suche niemand verkauft: Wer AI Mode zugewiesen bekam, suchte seltener, vertraute den Ergebnissen weniger und wich deutlich häufiger auf eine konkurrierende Suchmaschine aus.

Der Preprint erschien am 18. August 2026 auf arXiv und erreichte die Fachpresse am 21. September 2026.

Was die Studie ist und wo sie steht

Die Arbeit heißt AI in Search Reduces Publisher Referrals Without Improving User Experience: Experimental Evidence (arXiv:2608.18352v1) und stammt von Stephanie T. Wang, Jeffrey Gleason, Yakov Bart, Christo Wilson und Danaé Metaxa von der University of Pennsylvania und der Northeastern University, eingereicht am 18. August 2026. Das Abstract fasst Design und Befund in einem Absatz zusammen:

We conduct a preregistered field experiment (N=1,100) on Google Search, the dominant online search platform, to estimate the causal effects of AI Overviews and AI Mode on user behavior, perceptions, and publisher traffic. We show that removing AI Overviews and AI Mode increases click-through rates to publishers, while an AI Mode-only experience reduces click-through rates and erodes user experience and trust in information found on Google.

Rekrutiert wurde zwischen dem 17. und 19. März 2026. Von 1.444 angemeldeten Personen (1.387 über das Forschungspanel Prolific, 57 über ein Northeastern-Werkstudentenprogramm) suchten 1.100 während des Experiments, 956 füllten die Abschlussbefragung aus: 343 in der Gruppe ohne KI, 304 in der Kontrollgruppe, 309 in der AI-Mode-Gruppe. Eine Browser-Erweiterung erzwang die zugewiesene Bedingung über sieben Tage.

Die drei Gruppen sind der Teil, den die meiste Berichterstattung übersprungen hat. Suche ohne KI blendete AI Overviews aus, aktuelle Suche ließ Google unverändert und dient als Kontrolle, AI Mode leitete alle Suchanfragen in diese Oberfläche um. Jede Zahl unten gehört zu genau einem Vergleich, und ein Wert ohne seine Vergleichsgruppe ist bedeutungslos.

Die Zahlen, mit ihrem Vergleich

Die Ergebnisse, wie die Studie sie berichtet, mit 95-%-Konfidenzintervallen. ITT ist der Intention-to-treat-Effekt, LATE der lokale durchschnittliche Behandlungseffekt, der für die Gruppe ohne KI verwendet wird, weil deren Umsetzung während der Studie nachließ.

Zwei Ergebnisse widersprechen den präregistrierten Hypothesen des Teams selbst: Erwartet worden waren mehr Suchsitzungen pro Tag und eine höher wahrgenommene Personalisierung durch AI Mode. Beides sank (−0,92 Sitzungen, −0,42 Standardabweichungen). Präregistrierung ist der Grund, warum eine gescheiterte Hypothese sichtbar bleibt statt still zu verschwinden.

Welche Ziele die Klicks verloren

Der Verlust verteilte sich nicht gleichmäßig. Die Studie schlüsselt den Klickrückgang nach Zieltyp auf, jeweils gegen die Kontrollgruppe: Reddit −21,2 PP (95-%-KI −27,5 bis −14,8), Nachrichtenseiten −12,5 PP (−18,7 bis −6,3) und Wikipedia −9,9 PP (−14,7 bis −5,0), alle mit p < 0,001. Klicks auf Anzeigen fielen um 42,7 PP, weil AI Mode im Untersuchungszeitraum keine Werbung ausspielte.

Was Google gesagt hat und was nicht

Google hat auf diese Studie nicht reagiert. Eine Prüfung des Feeds des Google-Search-Central-Blogs und von blog.google am 22. September 2026 ergab keine Stellungnahme dazu, und keine der Fachmeldungen enthält einen Google-Kommentar.

Die geltende öffentliche Position von Google zu KI-Suche und Klicks stammt von Liz Reid, VP und Leiterin von Google Search, vom 6. August 2025:

Overall, total organic click volume from Google Search to websites has been relatively stable year-over-year. […] Average click quality has increased and we’re actually sending slightly more quality clicks to websites than a year ago.

Das sind nicht dieselben Messungen, und sie widersprechen einander nicht unmittelbar. Google beschreibt das aggregierte Klickvolumen der gesamten Suche über ein Jahr, das Experiment die Klickrate pro Nutzer innerhalb einer zufällig zugewiesenen Bedingung über sieben Tage. Ein Aggregat kann stabil bleiben, während die Rate eines bestimmten Nutzers auf einer bestimmten Oberfläche fällt, wenn sich darunter Anfragemix und Population verschieben. Beides zusammenzubringen erfordert Googles eigene, nach Gruppen segmentierte Protokolle.

Was die Community unabhängig gemessen hat

Das Pew Research Center untersuchte ein Browsing-Panel von 900 US-Erwachsenen mit 68.879 Google-Suchanfragen im März 2025, veröffentlicht am 22. Juli 2025: „Users who encountered an AI summary clicked on a traditional search result link in 8% of all visits. Those who did not encounter an AI summary clicked on a search result nearly twice as often (15% of visits).“ Von den 12.593 Suchanfragen mit KI-Zusammenfassung führte nur 1 % der Besuche zu einem Klick innerhalb dieser Zusammenfassung.

Similarweb-Clickstream-Daten für Januar bis April 2026 beziffern den Anteil der US-Google-Suchanfragen ohne jeden Klick auf 68,01 %, gegenüber 60,45 % im Jahr 2024. Similarweb veröffentlicht für diese Reihe keine Panelgröße.

Am 17. September 2026 wurden Microsofts interne Klickraten im Schriftsatz der klagenden Verlage im Verfahren MDL 25-md-3143 (S.D.N.Y.) entsiegelt. Sie messen Bing Chat gegen die Bing-Websuche, nicht Google, und die öffentliche Fassung nennt weder Stichprobengröße noch Zeitraum noch eine Definition des Klicks.

Was die Studie laut ihren Autoren nicht zeigen kann

1. Die Gruppe ohne KI brach mitten im Versuch weg. Am ersten Tag blendete die Erweiterung rund 90 % der AI Overviews aus, am Ende keine mehr. Insgesamt waren es 51,1 %. Die Autoren benennen die Ursache direkt: „A change to AI Overview HTML rolled out by Google during the study period broke our extension’s logic.“ Deshalb wird das Ergebnis von +8,8 PP als LATE und nicht als Intention-to-treat-Effekt berichtet.
2. Die Stichprobe bildet die US-Bevölkerung nicht ab. Die Autoren beschreiben sie als verzerrt in Richtung „younger, more highly educated, and more left-leaning than the general US population“.
3. Sieben Tage sind sieben Tage. Das Design erfasst kurzfristige Verhaltens- und Einstellungsänderungen, „but not longer-run adaptation“.
4. Die AI-Mode-Gruppe ist erzwungene Adoption. Vor dem Eingriff lag die AI-Mode-Nutzung bei 0,6 % der Suchanfragen. Das Experiment hob diese Nutzer in einem Schritt von nahezu null auf fast vollständige Exposition und misst damit vollständige Adoption, nicht die schrittweise, freiwillige Übernahme, die im Markt tatsächlich stattfindet.

Die offenen Antworten relativieren die Schlagzeile: 33,6 % der Kommentare zu AI Mode wurden als negativ codiert (n=103), 29,3 % als positiv (n=90), 13,7 % als gemischt (n=42). Es war keine Population, die den Modus geschlossen abgelehnt hätte.

Wo die Branche wirklich uneins ist

Drei Fragen sind strittig, und dieses Projekt hat zu keiner davon eine Position festgelegt. Was folgt, ist der Dissens, kein Urteil.

Überträgt sich ein Ergebnis aus erzwungener Adoption auf freiwillige? Ein Lager argumentiert, der Mechanismus sei gleichgültig gegenüber dem Weg: Eine Antwort oberhalb der Links unterdrückt Klicks, ob man sie gewählt hat oder hineingeleitet wurde, die Richtung stehe also fest und nur die Größenordnung sei offen. Das andere hält dagegen, ein Sprung von 0,6 % auf nahezu vollständige Exposition sei eine Dosis, die keine reale Population so bald erhält, und die Einbußen bei Vertrauen und Zufriedenheit seien genau das, was man von einer aufgezwungenen Oberfläche erwarten würde. Eine Dosis-Wirkungs-Messung hat niemand veröffentlicht.

Wie alarmistisch darf man über Zero-Click sprechen? Ein Lager liest 68,01 % ohne Klick zusammen mit kausalen −18,8 PP als existenzielle Entwicklung für alle, die von Verweistraffic leben. Das andere verweist auf die von Google behauptete Stabilität des gesamten Klickvolumens im Jahresvergleich und hält den Verlust für ein Verteilungs-, kein Aggregatproblem. Kein öffentlicher Datensatz bringt beide Lesarten zusammen.

Beschreiben plattforminterne Zahlen einer Suchmaschine eine andere? Die am 17. September 2026 entsiegelten Microsoft-Spannen sind mit Abstand die größten verfügbaren Zahlen, und es sind Bing-Zahlen. Ein Lager behandelt jede plattforminterne Substitutionsmessung als beste Annäherung an Googles Richtung, das andere hält die Übertragung für ungeprüft, weil Oberfläche, Linkdarstellung und Anfragemix sich unterscheiden. Eine gepaarte Messung existiert nicht, und doctor-seo.net hat die Frage nicht entschieden.

Was diese Woche zu tun ist

1. Segmentieren Sie zuerst Ihre eigene Klickrate nach Anfragetyp. Exportieren Sie 16 Monate Suchanfragendaten aus der Search Console, trennen Sie informationsorientierte Hauptbegriffe von Marken- und Transaktionsanfragen und vergleichen Sie Klicks, Impressionen und Durchschnittsposition im Jahresvergleich je Gruppe.
2. Wenden Sie diesen Schwellenwert an. Ist die Klickrate informationsorientierter Anfragen auf den Durchschnittspositionen 1 bis 3 im Jahresvergleich um mehr als rund 3 Prozentpunkte gefallen, während die Durchschnittsposition stabil blieb, sehen Sie das Muster, das dieses Experiment erzeugt. Hat sich auch die Position bewegt, liegt ein Ranking-Problem vor, kein AI-Mode-Problem.
3. Gewichten Sie nach Zieltyp, nicht nach Schlagzeile. Ähnelt Ihr Trafficprofil einer Nachrichtenseite, ist −12,5 PP die passendere Analogie als der Gesamtwert.
4. Prüfen Sie Ihren Trend bei Konkurrenzsuchmaschinen. AI Mode erhöhte den Anteil der Nutzer, die Bing, DuckDuckGo oder Yahoo aufriefen, in einer Woche um 11,2 PP. Sehen Sie sich Ihre Impressionskurve in den Bing Webmaster Tools an.
5. Notieren Sie beim Zitieren immer die Vergleichsgruppe. „AI Mode senkt Klicks um 18,8 Punkte“ ist keine belastbare Aussage. „Die Zuweisung zu AI Mode senkte die Klickrate gegenüber einer Kontrollgruppe mit aktuellem Google um 18,8 PP, ITT, 95-%-KI −22,2 bis −15,3, sieben Tage, N=1.100“ ist eine.

Wer den Mechanismus statt der Meldung sucht: Die Kursstufe GEO und AIO erklärt, wie KI-Suchoberflächen Quellen auswählen und zitieren, und die Stufe SEO-Analytics und Messung behandelt die segmentierte Search-Console-Auswertung aus Punkt eins. Die SEO-Grundlagen sind der Einstieg, falls das Thema neu ist.

Die Meinung des Autors

Dieser Abschnitt ist Meinung und vom Bericht oben getrennt.

Bemerkenswert sind nicht die 18,8 Punkte. Bemerkenswert ist, dass eine Studie zur KI-Suche mit Präregistrierung erscheint, mit Konfidenzintervallen zu jeder Schätzung, mit Hypothesen, denen die Ergebnisse widersprachen und die trotzdem berichtet wurden, und mit einem Absatz der Autoren darüber, wie ihnen das eigene Messinstrument auf halber Strecke zerbrach. Diese Kombination ist in diesem Feld so selten, dass der Evidenzstandard die eigentliche Nachricht ist.

Meine praktische Position ist bewusst eng: Gewichten Sie das höher als jede Anbietergrafik und niedriger als Ihre eigenen Server-Logs, und machen Sie keine Trafficprognose daraus. Ich werde Ihnen nicht sagen, welcher Anteil eines erzwungenen Sieben-Tage-Ergebnisses sich auf einen Markt überträgt, in dem AI Mode 0,6 % der Suchanfragen ausmachte. Niemand weiß das, und die Haltung dieses Projekts dazu bleibt bewusst offen.

Was in den meisten Teams tatsächlich zu ändern wäre, ist die Zitierdisziplin: Diese Debatte läuft seit einem Jahr mit nackten Zahlen ohne Vergleich, ohne Stichprobe und ohne Datum.

Was weiterhin unbekannt ist

• Die Dosis-Wirkungs-Kurve zwischen 0,6 % AI-Mode-Nutzung und vollständiger Adoption. Ungemessen.
• Ob die Effekte auf Klicks, Vertrauen und Zufriedenheit über sieben Tage hinaus bestehen.
• Ob sich die Ergebnisse außerhalb einer über Prolific rekrutierten US-Stichprobe replizieren lassen.
• Was aus dem Anzeigenwert wird, sobald AI Mode Werbung ausspielt; die −42,7 PP maßen eine nicht monetarisierte Oberfläche.
• Ob Googles eigene segmentierte Daten übereinstimmen. Das kann nur Google beantworten, und es hat es nicht getan.

Quellen

• Stephanie T. Wang, Jeffrey Gleason, Yakov Bart, Christo Wilson, Danaé Metaxa, AI in Search Reduces Publisher Referrals Without Improving User Experience: Experimental Evidence, arXiv:2608.18352v1, 18. August 2026.
• Roger Montti, Research Shows Google AI Mode Sends Less Clicks & Is A Poor User Experience, Search Engine Journal, 21. September 2026.
• Liz Reid, AI in Search is driving more queries and higher quality clicks, Google, 6. August 2025.
• Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results, 22. Juli 2025. Browsing-Panel mit 900 US-Erwachsenen, 68.879 Suchanfragen, März 2025.
• Similarweb, Clickstream zum Zero-Click-Anteil der US-Google-Suchanfragen, Januar bis April 2026. Keine Panelgröße veröffentlicht.
• Google Search Status Dashboard, incidents.json, geprüft am 22. September 2026: kein bestätigtes Google-Ranking-Update im Rollout. Der letzte bestätigte Vorfall ist das August 2026 Spam Update vom 18. bis 21. August 2026.
• Schriftsatz der klagenden Verlage im Verfahren MDL 25-md-3143 (S.D.N.Y.), entsiegelt am 17. September 2026.