Die klare Antwort lautet: ja. Allerdings ist der Effekt differenzierter, als es zunächst wirken mag. Wer Inhalte für KI-gestützte Suchsysteme optimieren möchte – also im Sinne von Generative Engine Optimization (GEO) arbeitet –, sollte verstehen, auf welche Weise Large Language Models Informationen verarbeiten und aus welchen Quellen ihre Antworten entstehen.

Entscheidend ist dabei die Unterscheidung zwischen zwei Ebenen: Zum einen greifen Sprachmodelle auf ihr im Training erlerntes Wissen zurück, zum anderen beziehen sie aktuelle Informationen über Such- und Abrufmechanismen aus dem Web, häufig im Rahmen von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Auf beiden Ebenen zeigt sich eine deutliche Bevorzugung englischsprachiger Inhalte.

Parametrisches Wissen: Warum viele Modelle intern englisch geprägt sind

Wenn ein LLM keine Live-Recherche durchführt, sondern aus seinem internen Modellwissen antwortet, ist die Verarbeitung häufig stark vom Englischen geprägt. Mehrere aktuelle Studien weisen darauf hin, dass viele semantische Entscheidungen und Faktenabrufe in einem internen Repräsentationsraum stattfinden, der dem Englischen besonders nahekommt – unabhängig davon, in welcher Sprache die ursprüngliche Nutzeranfrage formuliert wurde.

Das bedeutet: Begriffe, Konzepte und Relationen werden im Modell oft zunächst in einer englisch geprägten Struktur verarbeitet und erst danach in die gewünschte Ausgabesprache übertragen. Für andere Sprachen wie Deutsch kann das Folgen haben. Antworten wirken dann mitunter weniger präzise, stilistisch leicht verschoben oder übernehmen implizite Strukturen aus dem Englischen. Der Bias entsteht also nicht nur in der Oberfläche der Formulierung, sondern bereits in der internen Wissensverarbeitung.

Websuche und RAG: Warum englische Quellen so oft bevorzugt werden

Noch wichtiger für die Praxis ist jedoch der zweite Fall: die KI greift für aktuelle oder spezifische Antworten auf Inhalte aus dem Internet zurück. Genau hier zeigt sich besonders deutlich, wie stark englischsprachige Quellen bevorzugt werden können.

Ein hilfreiches Konzept dafür ist das der sogenannten Fan-Outs, das unter anderem von Peec AI beschrieben wurde. Dahinter steckt, vereinfacht gesagt, Folgendes: Eine KI beantwortet eine Suchanfrage nicht mit nur einer einzigen Recherche, sondern zerlegt die Ausgangsfrage intern in mehrere kleinere Suchschritte. Diese parallelen oder aufeinander aufbauenden Recherchen dienen dazu, unterschiedliche Aspekte eines Themas zu prüfen, Quellen einzuordnen und Informationen zusammenzuführen.

Stellt jemand in Deutschland auf Deutsch die Frage „Was sind die besten Softwareunternehmen?“, bleibt die interne Suche nicht zwingend durchgängig deutschsprachig. Häufig startet der erste Suchschritt noch in der Sprache der Eingabe. Anschließend erweitert das System die Recherche jedoch und verlagert weitere Suchanfragen teilweise ins Englische. Genau darin liegt ein zentraler Punkt: Auch wenn die Nutzerfrage deutsch ist, kann die dahinterliegende Recherche zu einem erheblichen Teil im englischsprachigen Web stattfinden.

Nach den von Peec AI veröffentlichten Daten werden bei rund 43 Prozent nicht-englischer Prompts die internen Rechercheschritte im Hintergrund auf Englisch fortgeführt. Dieser Wert ist als Durchschnitt zu verstehen und kann je nach Branche, Thema oder Unternehmen abweichen. Gerade deshalb lohnt sich in der Praxis ein genauer Blick auf die tatsächlich genutzten Quellen und Suchpfade.

Warum Systeme in Richtung Englisch driften

Dass KI-Systeme bei der Recherche häufig ins Englische wechseln, ist kein Zufall. Wenn Modelle intern bereits stark englisch geprägt sind, ist der Schritt zu englischsprachigen Quellen naheliegend. Hinzu kommt, dass englische Websites im Netz oft besonders starke Autoritätssignale mitbringen – etwa durch Backlinks, Erwähnungen, Zitationen oder internationale Sichtbarkeit.

Ein weiterer Faktor ist die schiere Menge verfügbarer Inhalte. Ein großer Teil des weltweiten Web-Contents liegt auf Englisch vor. Für ein KI-System ist die Wahrscheinlichkeit daher höher, in englischsprachigen Quellen schnell umfangreiche und vermeintlich belastbare Informationen zu finden. Mehr verfügbare Inhalte erhöhen aus Sicht des Modells die Chance, passende Quellen für eine Antwort zusammenzustellen.

Was das für Kommunikation und Content bedeutet

Für Kommunikationsverantwortliche, PR-Teams und Content-Verantwortliche hat dieser Zusammenhang spürbare Konsequenzen.

Erstens reicht es nicht mehr, nur die klassischen Suchergebnisse oder die eigene Website im Blick zu behalten. Relevant ist zunehmend die Frage, welche Quellen von KI-Systemen tatsächlich aufgegriffen, zitiert oder sinngemäß verarbeitet werden.

Zweitens wird eine rein deutschsprachige Content-Strategie in vielen Fällen zu kurz greifen. Wer im DACH-Markt in KI-Antworten sichtbar bleiben will, sollte zusätzlich auch auf englischsprachigen Plattformen und in internationalen Kontexten präsent sein. Das betrifft sowohl englische Inhalte auf der eigenen Website als auch externe Quellen wie LinkedIn, Reddit, Wikipedia oder relevante Medienportale.

Drittens braucht GEO ein laufendes Monitoring. Unternehmen sollten systematisch prüfen, in welchen Antworten sie auftauchen, welche Quellen KI-Systeme bevorzugen und an welchen Stellen Sichtbarkeitslücken entstehen. Gerade diese Lücken entscheiden oft darüber, ob ein Unternehmen in KI-generierten Antworten vorkommt oder von international sichtbaren Wettbewerbern verdrängt wird.

Quellen (die meisten davon wie arXiv frei verfügbar):

• Language Bias in Multilingual Information Retrieval: The Nature of the Beast and Mitigation Methods – Jinrui Yang, Fan Jiang, Timothy Baldwin, 2024.
• Do Multilingual Language Models Think Better in English? – Julen Etxaniz, Gorka Azkune, Aitor Soroa, Oier Lopez de Lacalle, Mikel Artetxe, 2024.
• How Do Multilingual Language Models Remember Facts? – Constanza Fierro, Negar Foroutan, Desmond Elliott, Anders Søgaard, 2025.
• Faux Polyglot: A Study on Information Disparity in Multilingual Large Language Models – Nikhil Sharma, Kenton Murray, Ziang Xiao, 2024.
• Do Multilingual LLMs Think In English? – Lisa Schut, Yarin Gal, Sebastian Farquhar, 2025.
• ChatGPT searches in English, even when you don’t – Malte Landwehr / Peec AI, 2025 – https://peec.ai/blog/chatgpt-searches-in-english-even-when-you-don-t