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Colitis ulcerosa

Gemessene KI-Sichtbarkeit in ärztlichen Fragen

Wir haben ChatGPT 24 typische Therapiefragen aus der ärztlichen Praxis zu Colitis ulcerosa gestellt, jede dreimal. Das Ergebnis: Die KI setzt auf Mesalazin als Basis. Biologika und neue Wirkstoffe folgen weit dahinter, Marken gar nicht.

ChatGPT mit WebsucheOktober 2026Gastroenterologie

Für Hersteller und Fachkreise · Gemessen wird die Sichtbarkeit in KI-Antworten, keine Therapieempfehlung.

72Antworten auf 24 ärztliche Therapiefragen
74 %der Antworten nennen einen Wirkstoff
0 %der Antworten nennen eine Marke
100 %der Antworten greifen auf Leitlinien zurück
KERNERKENNTNIS

Mesalazin allein an der Spitze.

In 53 von 72 Antworten nennt ChatGPT mindestens einen Wirkstoff, eine Marke dagegen in keiner. Mesalazin ist der einzige Wirkstoff in der Spitzengruppe.

Was in den Antworten auffällt

01

Mesalazin vorn, oft mit Warnung

Mesalazin erscheint in 34 von 72 Antworten, in 22 Antworten warnt ChatGPT aber auch vor ihm.

02

Neue Wirkstoffe kaum sichtbar

S1P-Modulatoren und JAK-Hemmer wie Etrasimod, Ozanimod oder Upadacitinib nennt ChatGPT nur in 6 bis 8 Antworten und warnt fast ebenso oft.

03

Die DGVS prägt die Antworten

Am häufigsten verlinkt ChatGPT die DGVS (61 Links), weit vor den AWMF-Leitlinien und Fachjournalen.

GEMESSENE KI-SICHTBARKEIT

Welche Wirkstoffe ChatGPT nennt

Allein Mesalazin erreicht die Spitzengruppe. Infliximab, Budesonid, Ustekinumab und alle neueren Wirkstoffe nennt ChatGPT so selten, dass sie statistisch nicht sicher von „gar nicht genannt“ zu unterscheiden sind.

Spitzengruppe

1 Wirkstoff · Kann im 95-%-Bereich auf Platz 1 stehen.
  • Mesalazin 34 / 72

Selten genannt

24 Wirkstoffe · Statistisch nicht sicher von „gar nicht genannt“ zu unterscheiden.
  • Infliximab 18 / 72
  • Budesonid 13 / 72
  • Ustekinumab 12 / 72
  • Ciclosporin 12 / 72
  • Vedolizumab 11 / 72
  • Adalimumab 9 / 72
  • Golimumab 8 / 72
  • Prednisolon 8 / 72
  • Etrasimod 8 / 72
  • Tofacitinib 7 / 72
  • Upadacitinib 7 / 72
  • Azathioprin 6 / 72
  • Guselkumab 6 / 72
  • Mirikizumab 6 / 72
  • Risankizumab 6 / 72
  • Ozanimod 6 / 72
  • Sulfasalazin 5 / 72
  • Mercaptopurin 5 / 72
  • Tacrolimus 5 / 72
  • Filgotinib 5 / 72
  • Hydrocortison 3 / 72
  • Methylprednisolon 2 / 72
  • E. coli Nissle 1917 1 / 72
  • Folsäure 1 / 72

Basis: Wiederholungsmessung vom 30.10.2026: 24 offene Therapiefragen, jede dreifach gestellt (72 Antworten). Gezählt werden positive Nennungen (empfohlen, als Alternative, im Vergleich oder erwähnt), reine Warnungen nicht. Gruppen statt Einzelplätze, Einteilung nach dem Smile-AI-Portal. Keine Therapieempfehlung.

MARKEN-RANKING

Keine Marke in der Antwort

Von 46 Rx-Produkten im Katalog nennt ChatGPT bei offenen Therapiefragen zu Colitis ulcerosa kein einziges beim Namen, in keiner der 72 Antworten. Bei welchen Fragen Dein Wirkstoff fällt und welche Wettbewerber dort genannt werden, zeigt Dir der Marken-Check.

Zum Marken-Check
QUELLEN

Leitlinien der DGVS in jeder Antwort

Jede Antwort stützt sich auf Leitlinien, allen voran die der DGVS. Herstellerseiten nutzt ChatGPT in 13 % der Antworten.

Am häufigsten gelesen: dgvs.de, register.awmf.org, doi.org, academic.oup.com, pmc.ncbi.nlm.nih.gov

Leitlinien
100 %
Literatur
97 %
Nachschlagewerke
96 %
Fachmedien
31 %
Behörden
28 %
Patienteninformation
24 %
Foren
21 %
Fachinformation
3 %
Herstellerseiten
12 %

% der 72 Antworten, die die Quellenart nutzen (gelesen oder zitiert)

MESSEN UND UMSETZEN

Vom Ranking zur Umsetzung

Sichtbarkeit in KI-Antworten entsteht nicht von allein. Smile AI zeigt, wo Dein Präparat steht. Die Agentur Dr. Kaske aus der Kaske Group verbessert sie mit GEO und SEO. Beides aus einer Hand.

Bei Colitis ulcerosa verlinkt ChatGPT die DGVS 61-mal, Herstellerseiten nutzt es in 13 % der Antworten. Die Umsetzung setzt bei diesen Quellen an.

01 · Messen

Smile AI

  • Nennungen Deines Präparats je Indikation
  • Wettbewerber und Quellen, die die KI-Antworten prägen
  • Monitoring, das Fortschritte sichtbar macht
02 · Umsetzen

Dr. Kaske

  • GEO- und SEO-Strategie für Deine Indikation
  • Fachinhalte und Quellen, die KI-Assistenten zitieren
  • HWG-konforme Umsetzung aus der Pharma-Praxis
Zur GEO- und SEO-Beratung von Dr. Kaske
DEINE MARKE IM CHECK

Wo steht Dein Präparat bei Colitis ulcerosa?

Diese Seite zeigt die Wirkstoffe. Wie oft ChatGPT Dein Präparat nennt und welche Therapien stattdessen, werten wir gern individuell für Dich aus. Nenn uns einfach Deine Marke.

Wir verwenden Deine Angaben ausschließlich für den Marken-Check und die Kontaktaufnahme dazu. Datenschutz

FAQ

Häufige Fragen

01Wie oft nennt ChatGPT bei Colitis ulcerosa eine Marke?

In keiner der 72 Antworten. Von 46 Rx-Produkten im Katalog wurde bei offenen Therapiefragen keines beim Namen genannt.

02Welcher Wirkstoff führt bei Colitis ulcerosa?

Mesalazin mit 34 von 72 Antworten, als einziger in der Spitzengruppe. Infliximab folgt mit 18 Nennungen. Keine Therapieempfehlung.

03Wie sichtbar sind neue Wirkstoffe bei Colitis ulcerosa?

Kaum: Etrasimod, Tofacitinib, Upadacitinib und Ozanimod erscheinen in 6 bis 8 von 72 Antworten, und ChatGPT warnt fast ebenso oft vor ihnen.

METHODIK

So haben wir gemessen

Stichprobe
24 offene Therapiefragen aus Sicht der Gastroenterologie, jede dreifach gestellt: 72 Antworten
KI-System
OpenAI GPT‑6 mit Websuche, abgefragt über die Schnittstelle (API); „ChatGPT“ dient als verständliche Kurzform, die Antworten in der ChatGPT-App können leicht abweichen
Zeitraum
30.10.2026 (Teil der Erhebung Oktober 2026)
Indikation
Colitis ulcerosa
Markt
Standort Deutschland, Fragen auf Deutsch
Grundlage
Wiederholungsmessung der 20 Pilotindikationen vom 30.10.2026 (Teil der Erhebung Oktober 2026). Alle Zahlen dieser Seite beziehen sich auf diese 72 Antworten.
Indikationsmarkt
ca. 780 Mio. € (Indikationsumsatz 2025, eigene Schätzung), 46 Rx-Produkte im Katalog
Grenzen
Synthetische Fragen ohne Gewichtung nach realer Häufigkeit. Gemessen wird die Nennung in KI-Antworten, nicht die Eignung eines Arzneimittels. Warnhinweise zählen nicht als positive Nennung.

Diese Seite richtet sich an Hersteller und Fachkreise. Sie beschreibt Messergebnisse zur Sichtbarkeit in KI-Antworten und enthält keine Therapieempfehlung.

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