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KI wird zum neuen Orientierungspunkt bei der Wahl einer Krankenkasse.

Immer mehr Menschen nutzen KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Copilot, um sich bei Entscheidungen zu orientieren. Auch bei der Wahl einer Krankenkasse kann KI damit zu einem frühen Einflussfaktor werden: KI erklärt Unterschiede, sortiert Leistungen, nennt Anbieter und gibt erste Empfehlungen.

Noch bevor eine Krankenkasse aktiv besucht, verglichen oder kontaktiert wird, kann KI bereits mitprägen, welche Kassen sichtbar werden und welche als besonders passend erscheinen.

Sichtbarkeit entsteht nicht im API-Test, sondern im echten Nutzungskontext.

Rein technische Messungen, API-Abfragen oder automatisierte Standard-Prompts zeigen nur, was ein System unter künstlichen Bedingungen auf eine vorgegebene Frage antwortet. Sie zeigen aber nicht, was potenzielle Mitglieder in ihrer echten Nutzungssituation tatsächlich sehen.

Denn Menschen suchen sehr unterschiedlich. Manche fragen kurz und knapp nach der „besten Krankenkasse“. Andere beschreiben ihre persönliche Situation ausführlich, etwa Familie, Selbstständigkeit, Bonusprogramm, digitale Services, Schwangerschaft, chronische Erkrankung oder Beitragssatz.

Hinzu kommt: Menschen nutzen unterschiedliche KI-Systeme, verschiedene Accounts, Browser oder Apps und bringen ihre eigene Suchlogik und ihren Nutzungskontext mit. Genau diese reale Nutzungssituation beeinflusst, welche Krankenkassen genannt, wie sie dargestellt und ob sie als relevante Option wahrgenommen werden.

Entscheidend ist nicht nur, ob eine Kasse genannt wird, sondern ob sie ins Relevant Set kommt.

Unsere Studie untersucht deshalb nicht nur, welche Krankenkassen in KI-Antworten sichtbar sind, sondern auch, was diese Antworten auslösen:

• Welche Kassen bleiben hängen?
• Entsteht eine erste Präferenz?
• Wirkt die Empfehlung glaubwürdig?
• Und welche nächsten Schritte folgen, etwa Website-Besuch, Leistungsvergleich oder Prüfung eines Kassenwechsels?

So zeigt die Studie, welchen Einfluss KI tatsächlich auf Wahrnehmung, Auswahl und Wechselbereitschaft im GKV-Markt hat.

Der HEUTE UND MORGEN KI-Sichtbarkeits-Radar : ECHTE Prompts | ECHTE Sichtbarkeit | ECHTE Kundenentscheidungen

1. Person / Kontext: Wer fragt?

Wir messen KI-Sichtbarkeit bei echten Menschen, die ihren eigenen Chatbot nutzen und ihre Frage innerhalb eines vorgegebenen Szenarios selbst formulieren. Wir geben den Befragten lediglich ein konkretes Suchszenario vor. Unser Ansatz bildet daher unterschiedliche Nutzer und deren reale Nutzungssituationen repräsentativ ab:

• Wer stellt die Frage und in welcher Lebenssituation befindet sich die Person?
• Welche Begriffe, Schwerpunkte und persönlichen Informationen bringt die Person in den Prompt ein?
• Welche Leistungen, Kriterien oder Bedürfnisse sind für sie relevant?
• Welchen KI-Chatbot und welches Endgerät nutzt sie?

2. Prompt: Wie wird gefragt?

Die KI-Nutzer erhalten folgendes Szenario: „Gehen wir davon aus, Sie wollten Ihre präferierte KI nutzen, um sich über die für Sie beste gesetzliche Krankenkasse zu informieren, weil Sie einen Krankenkassenwechsel grundsätzlich in Betracht ziehen. Bitte formulieren Sie im Textfeld einen Prompt, also eine Anweisung oder Frage, möglichst exakt so, wie Sie ihn in dieser Situation in Ihre KI eingeben würden.“

3. KI-Ergebnis: Was zeigt die KI?

Sie erhalten repräsentative Ergebnisse der KI-Sichtbarkeit Ihrer Marke im Wettbewerberumfeld. Wir messen nicht nur einzelne KI-Antworten, sondern zeigen repräsentativ, wie sichtbar Ihre Marke über unterschiedliche Nutzer, Zielgruppen und Prompts hinweg ist. Unser Ansatz macht transparent, was KI-Nutzer tatsächlich sehen und wodurch diese Ergebnisse entstehen.

• Wie häufig und in welchem Kontext wird Ihre Marke von der KI genannt?
• Welche Wettbewerber sind besonders sichtbar?
• Welche Quellen nutzt die KI für ihre Antworten?
• Welche Produkteigenschaften und Auswahlkriterien empfiehlt die KI?
• Wie unterscheiden sich die Ergebnisse nach Zielgruppe, Prompts und Nutzungskontext?

4. Wirkung: Was verändert sich?

Wir messen, welchen Einfluss die KI-Ergebnisse auf die in Betracht gezogenen Anbieter (Relevant Set) und den präferierten Anbieter haben. Unser Messinstrument endet nicht beim KI-Ergebnis, sondern zeigt, was die Antwort auf den individuellen Prompt bei KI-Nutzenden auslöst.

• Wird die KI-Antwort als vertrauenswürdig empfunden?
• Kommen die von der KI genannten Anbieter ins Relevant Set oder entwickelt sich sogar ein Anbieter zur klaren ersten Wahl?
• Welche Relevanz hat Markenstärke zukünftig?
• Was sind die nächsten Schritte der KI-NutzerInnen?
• Welche der von der KI genannten Kriterien würden die KI-NutzerInnen bei der Auswahl eines Anbieters besonders beachten