Ein zentrales Ergebnis: In Deutschland haben bereits 87 Mio. monatliche KI-Konversationen einen Gesundheitsbezug – und 21,3 Mio. ChatGPT-Anfragen beziehen sich schon konkret auf Arzneimittel. Gleichzeitig nutzen bereits 20 % der Ärzte KI-Tools für fachliche Recherchen.
Das sagt Smile AI-Gründer und CEO Fabian Kaske zur Studie: „Digitale Sichtbarkeit in Rx Pharma verschiebt sich von klassischer Suchlogik hin zu KI-Antwortlogik. Erfolgsentscheidend sind heute die Erwähnungen der eigenen Präparate durch KI-Systeme, gestützt auf vertrauenswürdige Quellen. Wer KI-Sichtbarkeit heute messbar macht, kann sie auch gezielt aufbauen.“
KI verändert Informationssuche und Erwartungshaltung – bei Ärzten wie Patienten
Die Studie beschreibt, dass generative KI genau in die Phase eingreift, in der medizinische Information bereits stark digital dominiert ist. Ärzteseitig zeigt sich eine klare Nachfrage nach Verdichtung und Struktur: 68 % der Ärzte wünschen sich schnell verfügbare, strukturierte Zusammenfassungen medizinischer Inhalte. Zudem halten 42 % KI in Diagnostik oder Therapieunterstützung für sinnvoll, und 29 % erwarten konkrete KI-Unterstützung bei Therapieentscheidungen in den kommenden Jahren.
Auch patientenseitig wird KI zum vorgelagerten Gatekeeper vor dem Arztkontakt: 34 % der Deutschen haben 2024 bereits generative KI genutzt – bei den 16–29-Jährigen sind es 67 %. Zusätzlich kommen laut Studie 60 % der Patienten mit einer konkreten Informationsbasis ins Arztgespräch; 62 % der Ärzte beobachten, dass Patienten vor dem Besuch KI konsultieren.
GEO statt SEO-only: Warum klassische Sichtbarkeit nicht mehr ausreicht
Die Studie ordnet diese Entwicklung als Paradigmenwechsel ein: SEO allein reicht nicht mehr, weil KI-Systeme nach eigenen Kriterien auswählen. Unter dem Begriff GEO (Generative Engine Optimization) beschreibt Smile AI die neue Sichtbarkeitslogik: Strukturierte, faktenbasierte, zitierfähige Inhalte, klare Indikationslogik, maschinenlesbare Daten sowie Autoritätssignale über Drittplattformen und Fachmedien werden entscheidend dafür, ob Marken in KI-Antworten auftauchen.
Der AI Visibility Index: KI-Sichtbarkeit erstmals als KPI steuerbar
Kernbestandteil der Studie ist der AI Visibility Index, mit dem sich KI-Sichtbarkeit systematisch auswerten lässt – inklusive Marken-Nennungen pro Indikation, Ranking-Positionen in KI-Antworten, genutzten Quellen/Domains, Wettbewerbsvergleichen (Share-of-Voice) sowie einer Prompt-basierten Sichtbarkeitsmatrix („Tool × Marke“). Ergebnisse werden nachvollziehbar dokumentiert, u. a. über Screenshots und Produktlinks – als Grundlage für konkrete Optimierungsmaßnahmen.
Best Practices aus dem Rx-Markt: Rare Diseases als Realitätscheck
Ein besonderes Studienkapitel zeigt anhand zweier Rare-Disease-Use-Cases, wie stark die Sichtbarkeit in KI-Systemen auseinanderfallen kann.
Ein Wirkstoff zum Thema Schlafstörung: In 60 % der getesteten Antworten taucht das Produkt auf – gestützt u. a. durch Fachquellen und Produktwebsites.
Ein Wirkstoff zur Indikation Herzinsuffizienz: In 93,3 % der getesteten Antworten taucht CVRx nicht auf – trotz medizinischer Relevanz.
Die Cases verdeutlichen: KI-Sichtbarkeit ist nicht „Zufall“, sondern hängt stark von Content-Struktur, Quellenlage, Autoritätssignalen und kontinuierlichem Monitoring ab.
Interessierte können die Studie hier herunterladen.