KI

Eine aktuelle Studie von Meltwater [1] widmet sich einem sehr wichtigen Social-Media-Thema für Unternehmen: Wie präsent sind LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen?

Erste, schnelle Artikel-Zusammenfassung über die Studie von Meltwater wie präsent in KI-Suchen die LinkedIn-Inhalte sind

Wenn Du eine schnelle Übersicht über die Ergebnisse dieser Studie erfahren willst, dann sind dies jene Aspekte:

• LinkedIn besetzt laut dieser Studie Platz 2 (hinter YouTube); gemessen an der Anzahl der Citations (Zitate). Damit spielt LinkedIn eine sehr wichtige Rolle als Quelle für KI-Antworten.
• Rund 75 % der LinkedIn-Citations sind auf Profile zurückzuführen. Im Umkehrschluss bedeutet dies für uns Unternehmen, dass unsere Seite auf LinkedIn für Citations eine geringe Bedeutung besitzt.
• Laut dieser Studie sieht dies danach aus, dass LinkedIn gegenwärtig eine der „Lieblings-Plattform“ der verschiedenen KI-Modelle ist.
• Für Deinen LinkedIn-Content wichtig ist aus dieser Studie folgende Erkenntnis: Eine klare Formatierung, Überschriften und konkrete Beispiele sind die 3 TOP-Merkmale von den meistzitierten LinkedIn-Beiträgen. Daher leitet sich für Deine LinkedIn-Beiträge folgende Erkenntnis ab: Strukturiere Deine Posts auf LinkedIn mit spezifischen Inhalten, da sie hervorragend für die Präsenz in den KI-Suchen funktionieren. Das Team von Meltwater kommt dafür zu folgender Erkenntnis: „Die meistzitierten Inhalte sind nicht hochpolierte Marketingtexte, sondern nützliche, gut strukturierte und lösungsorientierte Informationen.“ [S. 3 aus der Studie 1].

Jetzt folgt der ausführliche Artikel mit weiteren Einblicken und Details aus der Studie mit dem Fokus auf: Wie präsent sind LinkedIn-Inhalte in den KI-Suchen und welche Merkmale kennzeichnen diese Inhalte auf LinkedIn?.

Inhaltsverzeichnis zum Thema: LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen — Eine Studie von Meltwater gibt Anregungen für einen besseren Ressourceneinsatz

Dich erwarten in diesem Artikel neben der Fakten aus der Studie zusätzlich meine Anregungen, damit Du auf LinkedIn Deine knappen Ressourcen bestmöglich investierst:

1. Studie zu LinkedIn und KI von Meltwater: Begriffe & Methodik
2. Wer erstellt auf LinkedIn den Inhalt, welchen die KI-Modell präferieren: Profile vs. Seiten?
3. Welche Merkmale soll ein Beitrag auf LinkedIn besitzen, damit dieser in den KI-Suchen präsent ist?
4. Welche Formel für den besten Inhalt auf LinkedIn liefert uns diese Studie, um in den KI-Suchen präsent zu sein?
5. Fazit über eine Studie von Meltwater, die uns Unternehmen spannende Einblicke liefert, wie LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen präsent sein können

Studie zu LinkedIn und KI von Meltwater: Begriffe & Methodik

Für diese Studie liegt folgende Methodik zu Grunde: „Mithilfe von Meltwater GenAI Lens haben wir eine breite Auswahl an Prompts zu 16 B2B-Kategorien auf den aufgeführten KI-Modellen ausgeführt. Anschließend wurden 9,5 Millionen Citations in den KI-generierten Antworten analysiert, um die meistzitierten Quellentypen und die Unterschiede bei den Citations über verschiedene Modelle und Kategorien hinweg zu ermitteln.“ [S. 4 aus der Studie 1].

Wie definiert Meltwater in dieser Studie Citation (Zitat)?

Ein Zitat (Citation) im Zusammenhang mit dieser Studie bedeutet „eine Domain oder URL, auf die ein KI-Modell in einer generierten Antwort zu einem bestimmten Prompt verweist.“ [S. 4 aus der Studie 1]. Unter dem Anteil der Zitate ist der prozentuale Anteil aller Citations eines Modells zu verstehen, der auf das soziale Netzwerk LinkedIn verweist [S. 4 aus der Studie 1].

Was bedeuten im Rahmen dieser Studie die beiden Begriffe — Domain-Ranking und Themen-Ranking?

Die beiden Begriffe Domain-Ranking und Themen-Ranking sind für Deine Content-Maßnahmen auf LinkedIn noch wichtig. Unter dem Domain-Ranking versteht Meltwater in dieser Studie eine „Position einer Domain unter allen zitierten Quellen für einen bestimmten Prompt oder ein bestimmtes Modell.“ [S. 4 aus der Studie 1]. Demgegenüber bedeutet das Themen-Ranking ein filtern einer „LinkedIn Domain-Ranking nach Branche oder Themenkategorie“ [S. 4 aus der Studie 1].

Welche KI-Modelle kamen in dieser Studie zu LinkedIn und KI zum Einsatz?

Wenn Du Dich jetzt noch fragst, welche KI-Modelle zum Einsatz kamen, dann waren dies jene:

• Copilot,
• Google AI Mode,
• Google AI Overviews,
• Claude Sonnet 4 und
• ChatGPT-5 sowie
• Gemini 2.5 Pro.

Hier zeigt sich mir, dass diese Studie einen Status Quo abbildet. Denn wir wissen alle, wie dynamisch sich die KI-Modelle verändern. Dadurch ändern sich die eigenen Prioritäten dieser KI-Modelle und infolgedessen die Resultate.

Soweit zu den Grundlagen dieser Studie. Wahrscheinlich willst Du jetzt endlich wissen, welche Ergebnisse und Einblicke liefert uns Unternehmen die Studie von Meltwater rund um die LinkedIn-Inhalte in den Suchen der KI-Modelle. Weiterhin willst Du bestimmt erfahren, welche Empfehlungen liefern diese Ergebnisse für Deine Content-Maßnahmen auf LinkedIn.

Wer erstellt auf LinkedIn den Inhalt, welchen die KI-Modell präferieren: Profile vs. Seiten?

Die Antwort auf diese Frage ist für mich sehr nachvollziehbar. Immerhin reden wir hier von s o z i a l e n Netzwerken bzw. s o z i a l e r Kommunikation. Demzufolge liegt uns Menschen (immer noch) die Erfahrungen anderer Menschen am Herzen.

Jetzt das Ergebnis aus der Studie: Rund 75 % der Zitate auf LinkedIn in den KI-Suchen stammen von den Menschen (Profil). Demgegenüber finden sich in den KI-Suchen lediglich die restlichen 25 % von Unternehmen (Seiten). Interessant ist, dass dieses Ergebnis über alle analysierten Modelle hinweg gilt.

Wer erstellt die meistzitierten LinkedIn-Beiträge?

Zuerst verweise ich auf die Studie, die sich mit dieser Frage bzgl. der meistzitierten Führungspositionen [S. 19 aus der Studie 1] auseinander setzte. Demnach sind die TOP 5 Postionen:

1. 8,2%: Chief Executive Officer (CEO),
2. 7,5%: Gründer & CEO,
3. 6,3%: VP, Engineering,
4. 5,8%: Chief Product Officer (CPO)
5. 5,2%: Chief Technology Officer (CTO).

Eine wichtige Unterteilung fehlt in den Ergebnissen

An dieser Stelle fehlen mir wichtige Erkenntnisse. Zum Beispiel hilft die Unterscheidung der LinkedIn-Profile in die 3 Gruppen:

1. Profil (100%-iger privater Account = klassischer Account).
2. Creator mit der Unterscheidung in:
   1. Corporate Influencer/Creator (Ein privater Account mit Inhalten zu seinem beruflichen Alltag und zu seinem Arbeitgeber (Hinweis: Rechtlich ein schwieriges Feld auf Social Media.) und
   2. Influencer/Creator (Ein Account mit unternehmerischen Handeln für sich und/oder Dritte),
3. Seiten (100%-iger Business-Account von einem Unternehmen).

dabei, welche Gruppe in den KI-Modellen wie stark präsent erscheint. In der Studie finde ich lediglich die Unterscheidung Profil vs. Seite. Wären alle 3 Gruppen in der Studie analysiert wurden, dann können wir uns Unternehmen unsere LinkedIn-Strategie und Maßnahmen rund um dieses soziale Netzwerk verfeinern. Zum Beispiel stellt sich (die rechtlichen Fragen lassen wir unbeachtet) die Frage: Sollen wir in die LinkedIn-Schulungsmaßnahmen unserer Mitarbeitenden investieren, um auf LinkedIn und den KI-Suchen präsent zu sein oder doch nicht?

Profitieren LinkedIn-Accounts mit extrem vielen Fans oder doch eher mit weniger Fans in den KI-Suchen?

Gleich zuerst: Hier bin ich überrascht, denn ich erwartete ein anderes Ergebnis!

Gemäß dieser Studie erhalten die Accounts auf LinkedIn mit folgender Anzahl an Fans diese Präsenz in den KI-Suchen [S. 19 aus der Studie [S. 18 aus der Studie 1]:

1. 40%: 1.000 – 10.000 Fans.
2. 38%: 10.000 – 100.000 Fans.
3. 11%: Weniger als 1.000 Fans.
4. 10%: Mehr als 100.000 Fans.

Entsprechend dieser Prozentwerte scheinen die KI-Modelle eine bestimmte Vorliebe für Accounts auf LinkedIn zu besitzen; nämlich zwischen 1.000 bis 100.000 Fans. Darunter und darüber fallen die entsprechenden Prozentwerte sehr stark ab. Meiner Meinung nach gilt dies im Auge zu behalten, ob diese Vorliebe bei den KI-Modellen bestehen bleibt oder sich wandelt.

Welche Merkmale soll ein Beitrag auf LinkedIn besitzen, damit dieser in den KI-Suchen präsent ist?

Für Dich wissenswert, um in den KI-Modellen signifikant präsent zu sein sind die folgenden Ergebnisse aus der Studie :

• Die optimale Posting-Frequenz pro Woche sind 2–3 Posts pro Woche.
• Weiterhin gilt regelmäßiges Posten auf LinkedIn. Hier zeigt sich für mich ein überraschender Fakt aus dieser Studie: Beiträge auf LinkedIn mit der höchsten Menge an Zitaten sind lediglich 0 bis 3 Monate jung. Dies heißt für mich, dass die KI-Modelle auf zeitnahe Inhalte wie die Presse großen Wert legen und die IT-Struktur unglaublich leistungsstark ist.
• Kombiniere in Deinen Inhalten Deine fachliche Autorität, willst Du mit diesen Inhalten von LinkedIn in den KI-Modellen auffindbar sein!
• Erstelle eigene Beiträge, denn die KI-Modelle „lieben“ gegenwärtig Originalbeiträge wesentlich mehr gegenüber geteilter Beiträge!

Welches der vielen Content-Formate auf LinkedIn präferieren die KI-Modelle oder besitzen alle die selbe Präferenz?

Ehrlicherweise bin ich wieder überrascht.

Denn auf dem 1. Platz steht ein Content-Format mit großen Vorsprung, welches bzgl. Social Media sehr oft als 2. Wahl mit abschätzendem Image verbunden ist. Daher komme ich jetzt zu den Content-Formaten auf LinkedIn, die die KI-Modelle wie folgt präferieren [S. 18 aus der Studie 1]:

1. 72%: Textbeiträge (verrückt).
2. 12%: Artikel (auf LinkedIn).
3. 11%: Videos.
4. Dokumente und lediglich
5. 1%: Bilder.

Bist Du ebenfalls über diese Prozentwerte überrascht wie ich?

Welche Formel für den besten Inhalt auf LinkedIn liefert uns diese Studie, um in den KI-Suchen präsent zu sein?

Wenn Du nach einer Formel für den besten Inhalt auf LinkedIn suchst, der in den KI-Modellen unglaublich oft erscheint, dann findest Du in dieser Studie eine solche. Demnach kennzeichnen die 24 meistzitierten LinkedIn-Artikel (!) einer klaren, praxisorientierten Struktur, die die KI-Systeme besonders gut verarbeiten, zusammenfassen und zitieren können:

1. 100%: Bullet Points,
2. 92 %: Klare Überschriften,
3. 75 %: Namen von Entitäten (z.B. Spezifische Nennung von einem Unternehmen),
4. 67%: quantitative Daten,
5. 50%: Vergleiche und
6. 33% konkrete Entscheidungshilfen.

Fazit über eine Studie von Meltwater, die uns Unternehmen spannende Einblicke liefert, wie LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen präsent sein können

Auf jeden Fall empfehle ich Dir diese Studie von Meltwater. Denn das Thema LinkedIn und KI ist zu wichtig für Unternehmen, um es unbeachtet zu lassen. Natürlich hängt dies sehr stark von Deiner Zielgruppe ab. Je jünger Deine Zielgruppe ist, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass die Menschen KI für ihre Recherche und Einkäufe nutzen.

Was für Social Media gilt, gilt immer mehr ebenfalls für KI: Wer nicht präsent ist, der existiert für diese Menschen nicht. Wer nicht existiert, kann keinen Umsatz generieren.

Daher finde ich diese Studie empfehlenswert, denn die Inhalte auf LinkedIn generieren infolgedessen nicht mehr nur auf dem sozialen Business-Netzwerk Ergebnisse, sondern zusätzlich darüber hinaus in der künstlichen Intelligenz der verschiedenen Anbieter. Diese sind jetzt wohl an der selben „Schwelle“ wie vor Jahrzehnten Social Media: Wie kann ich Umsatz und Gewinn generieren? Ob am Ende die Early Adopter oder die Early Majority bzw. Late Majority von der gegenwärtigen Situation profitiert, wird uns die Zukunft zeigen.

Der ideale Artikel auf LinkedIn ist kein vager Thought-Leadership-Essay. Vielmehr ist er ein praxisnaher Kaufberater mit klarer Fragestellung, direkten Antworten, definierten Kriterien, priorisierten Optionen oder Beispielen, einem Abschnitt zur Entscheidungsfindung und FAQs, meint das Team von Meltwater selbst.

Unter dem Strich liefert uns diese Studie zu LinkedIn und KI wertvolle Einblicke, um die eigene LinkedIn-Strategie zu verfeinern [2].

Kostenloses Erstgespräch für Unternehmen mit Fokus auf LinkedIn

Du möchtest das Business-Ntzwerk LinkedIn nicht „bespielen“, sondern planbar für Leads, Recruiting, Marktpositionierung oder Umsatzgewinnung nutzen?

Dann buche sofort ein kostenloses Erstgespräch mit uns von webpixelkonsum. Wir prüfen Deinen Ist-Stand, ordnen Potenziale ein und skizzieren einen konkreten Ansatz für Deinen messbaren Social-Media-Erfolg:

• Dauer des kostenlosen Erstgespräch: 20–30 Minuten
• Format: Videocall
• Ergebnis: klare Prioritäten, erste Quick Wins und die nächsten Schritten.
• Deine Aktion: Jetzt kostenloses Erstgespräch für LinkedIn buchen!

Quellenangaben

Für die folgenden Quellenangaben gilt der Stand vom 28. Juli 2026:

[1] Wie LinkedIn-Inhalte in KI-Suchen glänzen – eine Analyse von 9,5 Millionen KI-Citations
[2] LinkedIn-Strategie für B2B-Unternehmen