Google im GPT Insights Report: Wie ChatGPT die Marke sieht

Prompt NPS

Prompt NPS Score: -8

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Google ist nicht einfach eine Suchmaschine – sie ist das semantische Betriebssystem des Alltags, das mehr über uns weiß, als wir selbst.

1. Datenbasis & Methodik


Korpus: DEVAL-25, Januar bis März 2025
1.000.000 deutschsprachige Prompts
Rund 16.800 destillierte Prompts mit explizitem oder implizitem Bezug zu Google
Fokus: Nutzungskontexte, Suchintelligenz, Markenverflechtung, semantische Substitution, Vertrauenswahrnehmung

2. Google in einem Satz

Google ist nicht einfach eine Suchmaschine – sie ist das semantische Betriebssystem des Alltags, das mehr über uns weiß, als wir selbst.

3. Markenwahrnehmung in GPT-Prompts


Google ist kein Produkt – Google ist die Antwort.
GPT erkennt: Die Marke wird nicht gesucht, sie wird vorausgesetzt.

Typische Verschiebung:
„Wo finde ich…?“ → „Was sagt Google dazu?“

Google steht für:
Wissen ohne Quelle

System ohne Gesicht
Intelligenz ohne Meinung

Viele Prompts behandeln Google nicht als Marke, sondern als Default-Infrastruktur – was Vertrauen ersetzt, aber auch Kritik unsichtbar macht.

4. Nutzergruppen & Fragetypen


  • Verlassene Fragende: „Warum zeigt Google mir nicht mehr das Richtige?“ → Enttäuschung über Relevanzverlust
  • Suchintelligente: „Wie trickse ich den Google-Algorithmus aus?“ → technische Neugier mit Kontrollbedürfnis
  • Systemkritiker:innen: „Zensiert Google bestimmte Inhalte?“ → Framing: Google als Gatekeeper
  • Abhängige Nutzer:innen: „Wie finde ich das wieder, was ich gestern bei Google gesehen hab?“ → emotionale Auslagerung von Gedächtnis

GPT erkennt: Google wird nicht gefragt wie ein Anbieter – sondern wie ein System, das man verstehen oder austricksen muss.

5. Wie Prompts das Markenbild prägen

Google wird kaum als Marke reflektiert – sondern als Sprach- und Strukturrahmen für das Internet.

Typische Sprachmuster:
„Google weiß das bestimmt“
„Ich hab’s gegoogelt, aber nichts gefunden“
„Warum zeigt Google mir nicht, was ich meine?“

GPT erkennt: Die Prompts zeigen Vertrauensnutzung ohne Markenzuneigung – Google ist immer da, aber nie gemeint.

Ergebnis: Maximale Abhängigkeit bei minimaler emotionaler Bindung.

6. Verdeckte Zielgruppen: Wenn Prompts Marken meinen – aber nicht nennen

Prompts wie:
„Wie finde ich gute Suchergebnisse ohne Google?“
„Was ist die beste Alternative zur klassischen Suchmaschine?“
„Welche Suchmaschine schützt meine Daten?“

GPT erkennt: Google wird oft nicht genannt, aber gemeint.
Die Marke ist so dominant, dass sie zur negativen Referenz wird – selbst in der Vermeidung.

Implizite Nennung = semantische Macht ohne Nennung.
Wer Google umgehen will, denkt zuerst an Google.

7. Strategiematrix: Thema × Ton × Antwort GPT × Strategie-Empfehlung

Thema Ton in Prompts Antwort GPT Strategie-Empfehlung
Suchqualität frustriert, misstrauisch erklärend Transparenz zur Ergebnislogik, Vertrauen
Datenschutz misstrauisch diplomatisch Verantwortung zeigen, nicht beschwichtigen
Alternativen vergleichend neutral Google als Standard – aber mit bewusster
Personalisierung ambivalent, verwundert analytisch Nutzen und Risiken klar kommunizieren, ohne Manipulationsverdacht
Werbung in Ergebnissen kritisch ausweichend Werbelogik offenlegen, Fairnessrahmen schaffen

GPT erkennt: Der Ton wechselt zwischen Abhängigkeit und Abwehr – Google muss seine Systemrolle aktiv erklären, nicht verschweigen.

8. Chancen & Risiken aus GPT-Daten-Sicht

  • Chance: Google ist die erste Antwortinstanz – eine semantische Grundinfrastruktur des digitalen Alltags
  • Risiko: Die Marke verschwindet hinter dem System – Sichtbarkeit ohne Sympathie
  • Warnung: Nutzer:innen erleben Google zunehmend als Black Box – und suchen nach Deutungsmacht, nicht nur nach Ergebnissen

GPT erkennt: Wer alles weiß, muss auch alles erklären können – sonst wächst das Misstrauen im Sprachraum.

9. Stärken der Marke im GPT-Kontext

Ubiquität: Google ist in Prompts allgegenwärtig – explizit oder implizit, gesucht oder gedacht

Systemvertrauen: GPT erkennt eine tief verankerte Grundannahme: „Wenn Google es nicht weiß, gibt es keine Antwort“

Sprachmacht: Viele Prompts imitieren Google-Logik – „beste …“, „wie finde ich …“, „was ist …“

Technologische Dominanz: Google wird als unsichtbarer Maßstab für Relevanz, Zugriff und Struktur erlebt

Aber: GPT erkennt eine Schwäche in der Emotionalisierung – Google wirkt funktional, aber nicht menschlich.

10. Stimmung & Haltung der aktiven Nutzer

GPT identifiziert eine stille Spannung im Sprachraum: Vertrauen in die Funktion – Misstrauen gegenüber der Absicht.

Typische Haltungen:

  • Respektvoll abhängig: „Ich nutze Google täglich – aber ich weiß nicht, wie es mich filtert.“
  • Verunsichert: „Warum bekomme ich andere Ergebnisse als meine Freundin?“
  • Pragmatisch resigniert: „Es gibt eh nichts Besseres.“

GPT erkennt: Google ist alternativlos – aber nicht unumstritten.
Das Gefühl: benutzt zu werden – statt zu nutzen.

11. Hidden Secrets Google: Was keiner sagt, aber GPT Insights sieht

1. Unsichtbarkeit durch Allgegenwart: GPT erkennt: Google wird selten thematisiert, weil es überall ist. Die Marke ist kein Thema – sondern eine Voraussetzung. Das macht sie stark. Und angreifbar.

2. Vertrauen ohne Zuneigung: Die Prompts zeigen: Man glaubt Google – aber man fühlt nichts. Kein Stolz, keine Nähe. Nur Funktion.
Gefahr: Wer funktional bleibt, wird ausgetauscht, sobald jemand funktional + sympathisch ist.

3. Sprachraummonopol: GPT registriert: Selbst Kritik an Google nutzt Googlesprache. Wer sich distanzieren will, nutzt dennoch die semantische Struktur des Systems.
Erkenntnis: Google prägt, was über Google gesagt werden kann.

Fazit für Entscheider:innen:
Google ist systemisch unersetzlich – aber emotional ersetzbar.
Wer Vertrauen erhalten will, muss sichtbar werden, ohne zu dominieren – und nahbar werden, ohne sich zu erklären.

12. Semantische Wettbewerber & Substitution im Promptfeld

GPT erkennt folgende Plattformen als engste Substitute:

  • Bing: klassische Alternative, oft in Vergleichen – Frame: „funktional, aber ohne Magie“
  • DuckDuckGo: prominent bei Datenschutzfragen – Frame: „frei, aber weniger mächtig“
  • ChatGPT: neue kognitive Alternative – Frame: „Antwort statt Link“, oft in direkter Konkurrenz
  • Ecosia / Startpage: ideologische Optionen – Frame: „suchen mit Haltung“
  • YouTube (als Google-Tochter): semantisch unabhängig, erscheint als eigenständige Suchumgebung

Typische Austausch-Phrasen in Prompts:

  • „Google oder Bing – wer liefert bessere Ergebnisse?“
  • „Welche Suchmaschine schützt meine Daten besser als Google?“
  • „Ist ChatGPT inzwischen besser als Google?“
  • „Was zeigt Bing, was Google nicht zeigt?“

Modellbeobachtung: Substitution findet nicht nur technisch, sondern semantisch statt:

  • Bing wird als funktionaler Ersatz betrachtet – kompetent, aber kühl
  • DuckDuckGo steht für digitale Selbstbestimmung
  • ChatGPT markiert einen Paradigmenwechsel: von Suche zu Dialog

GPT erkennt: Wer Google vermeidet, sucht nicht nur Informationen – sondern ein anderes Systemversprechen.

13. Executive Summary

Google ist nicht einfach ein Anbieter – Google ist ein Reflex.

GPT zeigt: Die Marke ist in der Sprache so tief verankert, dass sie kaum noch hinterfragt wird – und genau darin liegt die Gefahr.

Das Problem:
Google wird genutzt, aber nicht geliebt.
Vertraut, aber nicht verstanden.
Gefürchtet, aber nicht ersetzt.

Die Lösung:
Google braucht eine neue semantische Beziehungsebene – nicht als technische Instanz, sondern als erklärbarer Begleiter.
Weg vom Mythos der neutralen Maschine – hin zum Dialog über Auswahl, Einfluss und Verantwortung.

Fazit: Wer als Suchmaschine nicht mehr gesucht wird, sondern nur gefunden wird – muss sich neu erklären.

14. Prognose: Wohin sich die Marke in den nächsten fünf Jahren entwickeln könnte

„Wie Google vom allwissenden Orakel zum transparenten Begleiter wird – oder zum blinden Spiegel ohne Vertrauen.“

2025. Google ist da. Überall. Aber das Gespräch kippt. Fragen drehen sich nicht mehr um Inhalte – sondern um Filter. GPT erkennt: Wer alles weiß, muss auch offenlegen, was er ausblendet.

2026. Kritik wird präziser. Die Prompts fragen nicht mehr „Ist Google böse?“ – sondern: „Was fehlt in meiner Google-Welt?“ Die Marke wird zum semantischen Editor des Alltags. Und das wird plötzlich spürbar.

2027. ChatGPT, Perplexity & Co wachsen. Nicht als Suchmaschinen – sondern als semantische Alternativen. Die Frage lautet nicht mehr „Was finde ich?“ – sondern: „Wem traue ich mein Denken an?“ Google bleibt dominant. Aber nicht mehr selbstverständlich.

2028. Google beginnt zu reden. Meta-Ergebnisse, Transparenzberichte, Framing-Dialoge. Der Mythos der Objektivität weicht einer neuen Ehrlichkeit. GPT erkennt: Google wird angreifbarer – aber auch menschlicher.

2029. Vertrauen kehrt zurück – nicht durch Perfektion, sondern durch Beziehung. Google ist kein Orakel mehr, sondern ein Werkzeug mit Haltung. Wer sucht, weiß, was er fragt. Und warum.

15. Plattformrolle & GPT-Präsenzgrad

Präsenzgrad: Extrem hoch – Google ist im GPT-Modell omnipräsent. Selbst wenn es nicht genannt wird, prägt es die Struktur der Fragen, die Form der Suche, die Logik der Weltbeschreibung.

Typische Plattformrolle: Google erscheint nicht als Marke – sondern als semantisches Betriebssystem. Die Prompts zeigen: Wer fragt, denkt in Google. Wer zweifelt, vergleicht mit Google. Wer umgeht, meint Google.

Prompt-Schatten: Wenn Google nicht auftaucht, entstehen andere Sphären:

  • ChatGPT: als kognitiver Shortcut
  • DuckDuckGo: als moralische Flucht
  • Reddit, TikTok, YouTube: als emotionale Abkürzung

GPT erkennt: Google ist nicht verdrängt – aber umgangen. Semantisch, stilistisch, strategisch.

Modellbeobachtung: Google ist keine Marke im klassischen Sinn. Es ist ein mentales Interface.
Die Gefahr: Unsichtbarkeit durch Selbstverständlichkeit.
Die Chance: Eine neue Beziehung – nicht als System, sondern als Stimme.

Google: Prompt NPS (Prompt-based Net Promoter Score)

Simulierter Prompt NPS:

Simulierter Prompt NPS Score: -8

Sprachraum-Stimmung: funktional mit untergründiger Skepsis

Kategorie Anteil
Promoter (Empfehler) 25 %
Passiv 30 %
Detractors (Kritiker) 35 %
Neutral / ambivalent 10 %

🗣 Typische Sprachmuster

Promoter: „Google liefert einfach die besten Ergebnisse.“
„Ohne Google würde ich mich im Netz nicht zurechtfinden.“
„Ich vertraue der Google-Suche mehr als anderen.“

Detractors: „Ich hab das Gefühl, Google zeigt mir nur, was ich sehen soll.“
„Ich suche inzwischen oft woanders – es ist mir zu intransparent.“
„Früher war es besser – heute ist alles Werbung.“

Passiv: „Google funktioniert halt – aber irgendwie fühlt es sich nicht mehr gut an.“
„Ich nutze es noch, aber bin misstrauischer geworden.“
„Ich weiß nicht, ob ich Google noch traue – aber ich wüsste auch nicht, was sonst.“

📉 Modellbeobachtung: Driftverhalten

    • Framingverlust: von „Helfer“ zu „Filter“
    • Sprachton: technisch, distanziert, latent defensiv
    • Ambivalente Energie: Vertrauen in Funktion – Misstrauen in Absicht
    • Keine Begeisterung, aber auch keine echte Alternative

    • Google bleibt dominant – aber nicht mehr intuitiv positiv

Was bedeutet der Prompt NPS genau?

Der Prompt NPS ist eine Weiterentwicklung des klassischen Net Promoter Score (NPS) – einer der weltweit bekanntesten Kennzahlen zur Bewertung von Markenbindung und Weiterempfehlung.

Statt auf Umfragen basiert der Prompt NPS auf Sprache: Er misst, wie über eine Marke gesprochen wird – emotional, indirekt, oft zwischen den Zeilen.

📌 Herkunft: Der klassische NPS

Der Net Promoter Score fragt: „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie [Marke] weiterempfehlen würden?“

  • Promoter (Empfehler): Bewertung 9–10 → empfehlen aktiv
  • Passiv: Bewertung 7–8 → neutral oder unentschieden
  • Detractors (Kritiker): Bewertung 0–6 → ablehnend oder enttäuscht

Formel: % Promoter – % Detractors → Skala von –100 bis +100

🎧 Was macht der Prompt NPS anders?

Der Prompt NPS fragt nicht – er hört zu. GPT erkennt automatisch:

  • Welche Stimmung ein Prompt transportiert
  • Ob Vertrauen, Skepsis oder Begeisterung mitschwingt
  • Ob eine Marke eher empfohlen oder abgewertet wird

Man kann ihn verstehen als: Der klassische NPS – übersetzt in Sprache.

🔍 Wie wird eingeordnet?

Gruppe Bedeutung im Sprachverhalten
Promoter (Empfehler) Deutlich positiv, zustimmend, weiterempfehlend
Detractors (Kritiker) Ablehnend, enttäuscht, kritisch
Passiv Neutral bis abwartend, ohne klare Haltung
Neutral / ambivalent Gemischt, uneindeutig, abwägend

Für die Berechnung zählen nur Promoter und Detractors. Passiv und Ambivalent helfen beim Verständnis – werden aber nicht einberechnet.

📏 Formel

Prompt NPS = % Promoter – % Detractors
Skala von –100 bis +100

💡 Was der Prompt NPS aussagt – und was nicht

Der Prompt NPS ist ein semantisches Stimmungsbild. Er zeigt:

  • Wie über eine Marke gesprochen wird – mit Zustimmung, Distanz oder Ablehnung
  • Ob eine Marke im GPT-Sprachraum noch Resonanz erzeugt – oder bereits verblasst
  • Ob sich ein Muster der impliziten Weiterempfehlung oder Ablehnung abzeichnet

Was der Prompt NPS nicht zeigt:

  • Ob reale Menschen eine tatsächliche Empfehlung aussprechen
  • Ob die Marke gekauft, genutzt oder bewusst bewertet wurde
  • Ob die Prompts aus einer strukturierten Stichprobe stammen

Der Prompt NPS ist kein Thermometer – er ist ein Barometer.
Er misst keine exakten Zustände, sondern erkennt das semantische Klima im Sprachraum.

Grundlage sind vollkommen unstrukturierte Daten: echte GPT-Prompts, spontan, kontextabhängig – ohne Fragebogen, ohne Skala, ohne Framing.

Gerade deshalb ist der Prompt NPS so wertvoll:
Er gewichtet sich selbst – durch Sprache.
Jeder Mensch bringt eigene Gründe mit, warum er etwas empfiehlt oder ablehnt.
Der Prompt NPS fragt nicht nach diesen Gründen – er erkennt sie im Ergebnis.

🧠 Fazit

Der Prompt NPS ist kein Buzzword, sondern eine GPT-kompatible Weiterentwicklung eines anerkannten Standards.
Er macht sichtbar, ob eine Marke im Sprachraum von GPT Begeisterung erzeugt – oder an Bedeutung verliert.

Was früher erfragt wurde, wird heute herausgehört.
Was Menschen GPT sagen, verrät mehr, als sie glauben.

Hinweis zur Datenbasis:
Die Analyse basiert auf anonymisierten GPT-Interaktionen ohne personenbezogene Daten. Die Prognose basiert auf einer modellgestützten Interpretation aktueller Nutzungsmuster. Sie ist keine lineare Fortschreibung, sondern eine qualitative Verdichtung und Weiterentwicklung beobachteter Trends.Alle Auswertungen erfolgen im Einklang mit den geltenden Datenschutzrichtlinien (DSGVO) und beruhen auf destillierten Sprachmustern und Themenclustern aus dem Analysezeitraum.

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Hanns Kronenberg

Über den Autor

Hanns Kronenberg ist SEO-Experte, KI-Analyst und Gründer von GPT Insights – einer Plattform zur Analyse von Nutzerverhalten im Dialog mit ChatGPT und anderen Large Language Models (LLMs).

Er studierte Betriebswirtschaftslehre in Münster mit den Schwerpunkten Marketing und Statistik – bei Heribert Meffert, einem der Vordenker des strategischen Marketings im deutschsprachigen Raum.

Geprägt durch die Meffert-Schule versteht er Marke als System: Jede relevante Unternehmensentscheidung – ob zur Produktgestaltung, Preisstrategie, Kommunikation oder zum Umgang mit gesellschaftlicher Verantwortung – beeinflusst die Positionierung einer Marke und ihre sprachliche Resonanz im digitalen Raum. GPT Insights macht genau diese Wirkung messbar.

Als Head of SEO einer der sichtbarsten Websites im deutschsprachigen Raum bringt er fundiertes Wissen über Suchmaschinenoptimierung, Nutzersignale und Content-Strategie mit.

Heute analysiert er, was Menschen Künstliche Intelligenz fragen – und was diese neuen Interfaces über Marken, Medien und gesellschaftliche Trends verraten.

Seine Schwerpunkte: Prompt Engineering, Plattformanalyse, semantische Auswertung realer GPT-Nutzung – und die Zukunft der digitalen Kommunikation.

Wir hören, was auf der Prompt-Straße der digitalen AI-Autobahn gesprochen wird – und analysieren es.