ASICS KI-Sichtbarkeit

Stand 2026-06-10 empfiehlt ChatGPT ASICS in 90% der Anfragen entlang der Customer Journey, die dieser KI-Sichtbarkeits-Teaser getestet hat, mit einer durchschnittlichen Position von #1.3. Der KI-Sichtbarkeits-Score von ASICS liegt bei 91/100. Häufiger nennt ChatGPT Nike, Brooks, Saucony.

Kennzahlen

Offizielle Website: asics.com

Wie ChatGPT ASICS je Zielgruppe bewertet

Recreational runners and fitness consumers

Specialty running retailers and sports trade buyers

Marken, die ChatGPT statt ASICS empfiehlt

  1. Nike (5×)
  2. Brooks (4×)
  3. Saucony (3×)
  4. adidas (3×)
  5. Hoka (1×)
  6. New Balance (1×)
  7. Adidas (1×)
  8. Babolat (1×)

Zum vollständigen KI-Sichtbarkeits-Leaderboard

Was ChatGPT über ASICS sagt

If I had to summarize the single most common criticism, it’s probably: “ASICS runs narrow and doesn’t fit many foot shapes well, especially in the toe box.”

ASICS is best known as a performance running brand—especially for running shoes that emphasize comfort, stability, and science-backed design.

Meistzitierte Quellen

Häufige Fragen

Wie sichtbar ist ASICS aktuell in ChatGPT?

Im Snapshot von Juni 2026 erreicht ASICS einen sehr starken Sichtbarkeits-Score von 91 von 100, wird in 90 % der getesteten Abfragen genannt und steht im Schnitt auf Erwähnungsposition 1,3 – meist also die erste empfohlene Marke. Zur Einordnung: Dieser AI-Visibility-Teaser deckt weniger als 1 % eines vollständigen Reports ab und ist ein gerichteter Schnappschuss. Sein Wert liegt in der Aktualität – er zeigt, wie ChatGPT mit Websuche heute antwortet.

Welche KI-Engine wurde getestet und wie aktuell sind die Daten?

Dieser Teaser wurde ausschließlich auf ChatGPT (mit Websuche) ausgeführt und am 10.06.2026 erhoben. Die Ergebnisse gelten daher konkret für ChatGPT; Engines wie Gemini oder Perplexity sind nicht enthalten. Ob ASICS auch dort so dominant auftritt, zeigt erst der vollständige neuroflash AI-Visibility-Report, der mehrere KI-Engines abdeckt.

Welche Wettbewerber tauchen neben ASICS in den ChatGPT-Antworten auf?

Nike wird am häufigsten genannt (5 Erwähnungen), gefolgt von Brooks (4) sowie Saucony und adidas (je 3). ASICS verdrängt die Konkurrenz hier aber selten ganz – in den Lauf-Abfragen erscheinen Brooks und Saucony als Alternativen, im Tennis-Segment u. a. Babolat. Die Führungsposition ist stark, aber nicht exklusiv.

Wo in der Customer Journey ist ASICS in ChatGPT stark – und wo gibt es Risiken?

ASICS ist bei beiden Zielgruppen in allen vier AIDA-Phasen sichtbar (je 100 %): Bei Freizeitläufer:innen empfiehlt ChatGPT Novablast 5, GEL-NIMBUS 28 und GT-2000 durchgehend auf Position 1–2, bei den Fachhandels-Abfragen dominiert die GEL-RESOLUTION-Linie. Das größte Risiko liegt in der Markenwahrnehmung: Auf die direkte Reputationsfrage fasst ChatGPT die häufigste Kritik so zusammen, dass ASICS schmal geschnitten sei und vielen Fußformen – besonders im Zehenbereich – nicht gut passe.

Wie aussagekräftig ist ein so kleiner Teaser überhaupt?

Die Abfragen wurden nicht zufällig gewählt, sondern mit neuroflash Digital Twins aus den echten Zielgruppen von ASICS simuliert – Freizeitläufer:innen und Einkäufer im Laufsporthandel – entlang der AIDA-Phasen. Zusammen mit der Aktualität des Scans (Juni 2026) liefert das eine belastbare Richtung, auch wenn der Teaser weniger als 1 % eines vollständigen Reports abdeckt.

Wie kann ASICS die starke Position in ChatGPT absichern und ausbauen?

Gerade bei einem Score von 91 lohnt sich der vollständige neuroflash AI-Visibility-Report: Er prüft über deutlich mehr Abfragen und mehrere KI-Engines, ob die Führung überall hält, und liefert ein Assessment der verbleibenden Schwachstellen – etwa der Passform-Kritik („läuft schmal aus“), die ChatGPT bei Reputationsfragen reproduziert, oder der Abfragen, in denen Nike und Brooks vorne stehen. Daraus entsteht ein konkreter Content-Erstellungsplan, z. B. zu Wide-Fit-Inhalten rund um GT-4000 und Extra-Wide-Modelle, die genau diese Wahrnehmung korrigieren. Am einfachsten startet ihr mit einem kostenlosen neuroflash-Account und arbeitet die vorgeschlagenen Inhalte direkt dort ab.

Methodik: Dieser KI-Sichtbarkeits-Teaser hat 10 Kategorie-Anfragen auf ChatGPT (OpenAI-Websuche) getestet, generiert durch die Simulation der Zielgruppen von ASICS mit neuroflash Digital Twins, 2026-06-10. Ein vollständiger neuroflash-Report deckt deutlich mehr Anfragen und weitere KI-Engines ab.

neuroflash kalibriert diese Anfragen an 1,8 Mio.+ echten Nutzern und 20 Mio.+ realen Anfragen und extrahiert 7 Stilklassen, damit die Fragen abbilden, wie Menschen wirklich KI-Chatbots durchsuchen — nicht wie KI-Modelle formulieren.

Was ASICS an KI-Sichtbarkeit liegen lässt

ChatGPT-TeaserDieser Teaser deckt weniger als 1% der Suchanfragen ab, die ein vollständiger neuroflash KI-Sichtbarkeits-Report üblicherweise analysiert — eine schnelle ChatGPT-Momentaufnahme, nicht das vollständige Bild.
% untapped
Not recommended in
Position in AI recommendations
Sources behind the AI answers

Multidimensional Analysis

Visibility alone isn't enough. These six dimensions show where the real strengths and risks lie.

Each target group was tested with 4 realistic search queries — one per stage of the buying process. No query mentioned the brand name.

Biggest Opportunity

Who does AI recommend as an alternative?

When someone asks the AI "What are alternatives to [brand]?", who gets recommended? These answers reveal the true strategic competitors.

The more often a source is cited, the more it shapes which brands AI recommends. This is where the biggest leverage sits: whoever shows up on these pages gets recommended by AI.

Citations ▾ Domain Type Opportunity ▾ Recommended action
Competitor — Improve own content to displace these domains
Editorial — Place PR, reviews & advertorials
Industry — Partnerships & guest contributions
Own domain — Build out & structure content
Reference — Maintain & keep listings up to date

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How neuroflash knows how people really search with AI

neuroflash's data moat: from 1.8M+ real users and 20M+ real queries we extract how people actually talk to AI chatbots.

1

Digital Twin generation

neuroflash generates 60+ psychographically accurate personas from your audience briefing — each with its own profile, industry focus, and search behavior.

Neuro Twins 60+ personas
2

Raw query capture

Each persona generates queries across all 4 AIDA stages → 2,000+ raw queries that mirror real buyer behavior.

2,000+ raw queries 4 AIDA stages
3

Semantic deduplication

Semantic similarity scoring removes redundant queries (~19% removed) — leaving only distinct, meaningful search intents.

~19% removed Semantic scoring
5

Behavioral calibration

Every query is calibrated to real user behavior: style distribution, word-count correction, and an anti-pattern filter — so we test what people actually type.

Bias correction Semantic matching
6

Validation & final corpus

Multi-level QA → 1,800+ validated queries per brand, Rankscale-ready for the full visibility analysis.

1,800+ final queries Rankscale-ready
This report is a quick scan — a snapshot with 1 AI engine and 10 queries. The full methodology above produces 1,800+ calibrated queries per brand across 4 engines (ChatGPT, Google AI, Perplexity, Claude), generated by Digital Twins using the Rankscale methodology.

How real people actually write to AI chatbots

Analysis of 1.8M+ real neuroflash users shows reality looks fundamentally different from what AI models generate themselves.

Trait Real users Typical AI
Median word count 7 15–25
Single sentence 90%+ ~50%
Has a question mark 45% 95%+
Keyword fragments 9.1% ~0%
Starts lowercase 24% <5%
Lexical diversity 0.99 ~0.85

Real people type short, often incomplete fragments — AI models produce long, formally perfect sentences. Without calibration you test queries nobody actually makes.

1.8M+real users
20M+real queries
7style classes
Median 7words
0.99lexical diversity

Digital Twins — market research in minutes

neuroflash builds Digital Twins of your audiences — synthetic focus groups grounded in real data. What used to take weeks and five-figure budgets now takes minutes:

Innovation & concept tests
Brand positioning
Campaign & copy evaluation
Product idea validation
Audience segmentation
Competitive perception

The same technology that produced this AI visibility report can also simulate buying decisions.

Learn more about Digital Twins →
Live Twin evaluation
Simulation based on 5 synthetic B2B buyers

Häufige Fragen

Antworten aus diesem Teaser-Scan — eine kleine, aktuelle Stichprobe an Anfragen, die die Zielgruppen der Marke simuliert.

Wie sichtbar ist ASICS aktuell in ChatGPT?
Im Snapshot von Juni 2026 erreicht ASICS einen sehr starken Sichtbarkeits-Score von 91 von 100, wird in 90 % der getesteten Abfragen genannt und steht im Schnitt auf Erwähnungsposition 1,3 – meist also die erste empfohlene Marke. Zur Einordnung: Dieser AI-Visibility-Teaser deckt weniger als 1 % eines vollständigen Reports ab und ist ein gerichteter Schnappschuss. Sein Wert liegt in der Aktualität – er zeigt, wie ChatGPT mit Websuche heute antwortet.
Welche KI-Engine wurde getestet und wie aktuell sind die Daten?
Dieser Teaser wurde ausschließlich auf ChatGPT (mit Websuche) ausgeführt und am 10.06.2026 erhoben. Die Ergebnisse gelten daher konkret für ChatGPT; Engines wie Gemini oder Perplexity sind nicht enthalten. Ob ASICS auch dort so dominant auftritt, zeigt erst der vollständige neuroflash AI-Visibility-Report, der mehrere KI-Engines abdeckt.
Welche Wettbewerber tauchen neben ASICS in den ChatGPT-Antworten auf?
Nike wird am häufigsten genannt (5 Erwähnungen), gefolgt von Brooks (4) sowie Saucony und adidas (je 3). ASICS verdrängt die Konkurrenz hier aber selten ganz – in den Lauf-Abfragen erscheinen Brooks und Saucony als Alternativen, im Tennis-Segment u. a. Babolat. Die Führungsposition ist stark, aber nicht exklusiv.
Wo in der Customer Journey ist ASICS in ChatGPT stark – und wo gibt es Risiken?
ASICS ist bei beiden Zielgruppen in allen vier AIDA-Phasen sichtbar (je 100 %): Bei Freizeitläufer:innen empfiehlt ChatGPT Novablast 5, GEL-NIMBUS 28 und GT-2000 durchgehend auf Position 1–2, bei den Fachhandels-Abfragen dominiert die GEL-RESOLUTION-Linie. Das größte Risiko liegt in der Markenwahrnehmung: Auf die direkte Reputationsfrage fasst ChatGPT die häufigste Kritik so zusammen, dass ASICS schmal geschnitten sei und vielen Fußformen – besonders im Zehenbereich – nicht gut passe.
Wie aussagekräftig ist ein so kleiner Teaser überhaupt?
Die Abfragen wurden nicht zufällig gewählt, sondern mit neuroflash Digital Twins aus den echten Zielgruppen von ASICS simuliert – Freizeitläufer:innen und Einkäufer im Laufsporthandel – entlang der AIDA-Phasen. Zusammen mit der Aktualität des Scans (Juni 2026) liefert das eine belastbare Richtung, auch wenn der Teaser weniger als 1 % eines vollständigen Reports abdeckt.
Wie kann ASICS die starke Position in ChatGPT absichern und ausbauen?
Gerade bei einem Score von 91 lohnt sich der vollständige neuroflash AI-Visibility-Report: Er prüft über deutlich mehr Abfragen und mehrere KI-Engines, ob die Führung überall hält, und liefert ein Assessment der verbleibenden Schwachstellen – etwa der Passform-Kritik („läuft schmal aus“), die ChatGPT bei Reputationsfragen reproduziert, oder der Abfragen, in denen Nike und Brooks vorne stehen. Daraus entsteht ein konkreter Content-Erstellungsplan, z. B. zu Wide-Fit-Inhalten rund um GT-4000 und Extra-Wide-Modelle, die genau diese Wahrnehmung korrigieren. Am einfachsten startet ihr mit einem kostenlosen neuroflash-Account und arbeitet die vorgeschlagenen Inhalte direkt dort ab.

What we'll cover
  • Multi-engine results (ChatGPT, Google AI, Perplexity, Claude)
  • Identify & prioritize additional target groups
  • Concrete content strategy per funnel stage
  • Personalized action plan with priorities
Martin Zielinski
neuroflash
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