Welche Marken KI für mortgages & home loans
in Australien empfiehlt
Marken nach Erwähnungsrate bei ChatGPT, Gemini, Google AI Mode und Perplexity
- Marken
- 30
- Fragen
- 334
- Antworten
- 4.008
- KI-Engines
- 4
01 · Spitzenreiter
Top-10-Marken nach Erwähnungsrate
Keine einzelne Marke setzt sich deutlich ab.
Mehrere Marken konkurrieren um die vorderen Plätze.
| # | Marke | Erwähnungsrate Anteil der Fragen, bei denen Perplexity die Marke nennt | Share of Voice Anteil der Marke an allen Markenerwähnungen in den Antworten der Engine | 95-%-Bereich Das Intervall, in dem die tatsächliche Erwähnungsrate höchstwahrscheinlich liegt | In Top 20 von Platz der Marke in den eigenen Top 20 jeder Engine |
|---|---|---|---|---|---|
| 11–15 | Commonwealth Bank | 5,5 % | 7,1 % | 3,5–8,5 | ChatGPT1Gemini3Google AI Mode1Perplexity1 |
| 21–15 | NAB | 5,0 % | 9,5 % | 3,1–7,9 | ChatGPT4Gemini7Google AI Mode3Perplexity2 |
| 31–16 | Pepper Money | 4,6 % | 4,6 % | 2,8–7,4 | ChatGPT6Gemini1Google AI Mode2Perplexity3 |
| 41–19 | ANZ | 4,0 % | 9,8 % | 2,4–6,7 | ChatGPT3Gemini4Google AI Mode7Perplexity4 |
| 51–19 | Liberty Financial | 4,0 % | 4,5 % | 2,4–6,7 | ChatGPT5Gemini2Google AI Mode5Perplexity5 |
| 61–20 | Westpac | 3,7 % | 5,1 % | 2,1–6,3 | ChatGPT2Gemini8Google AI Mode4Perplexity6 |
| 71–20 | Unloan | 3,5 % | 5,5 % | 2,0–6,0 | ChatGPT19Gemini13Google AI Mode13Perplexity7 |
| 81–20 | Athena Home Loans | 2,7 % | 3,0 % | 1,4–5,0 | Gemini15Perplexity8 |
| 91–20 | National Housing Finance and Investment Corporation | 2,7 % | 6,5 % | 1,4–5,0 | ChatGPT11Gemini12Google AI Mode8Perplexity9 |
| 101–20 | Macquarie Bank | 1,8 % | 2,8 % | 0,8–3,9 | ChatGPT10Gemini11Google AI Mode11Perplexity10 |
| 111–20 | Indigenous Business Australia | 1,8 % | 4,4 % | 0,8–3,9 | ChatGPT18Gemini16Google AI Mode16Perplexity11 |
| 121–20 | Tiimely Home | 1,8 % | 1,2 % | 0,8–3,9 | Gemini20Google AI Mode19Perplexity12 |
| 131–20 | La Trobe Financial | 1,7 % | 2,4 % | 0,8–3,7 | ChatGPT8Gemini6Google AI Mode12Perplexity13 |
| 141–20 | Thinktank Property Finance | 1,5 % | 2,0 % | 0,6–3,5 | ChatGPT13Google AI Mode20Perplexity14 |
| 151–20 | Defence Bank | 1,5 % | 1,9 % | 0,6–3,5 | Gemini17Google AI Mode17Perplexity15 |
| 163–20 | Bendigo Bank | 1,2 % | 1,2 % | 0,5–3,0 | ChatGPT16Gemini14Google AI Mode14Perplexity16 |
| 174–20 | Resimac | 0,8 % | 1,4 % | 0,3–2,5 | ChatGPT7Gemini5Google AI Mode6Perplexity17 |
| 184–20 | Firstmac | 0,8 % | 0,5 % | 0,3–2,5 | ChatGPT12Gemini18Google AI Mode15Perplexity18 |
| 194–20 | ING | 0,8 % | 1,2 % | 0,3–2,5 | ChatGPT17Gemini19Google AI Mode18Perplexity19 |
| 206–20 | Bluestone Home Loans | 0,7 % | 1,0 % | 0,2–2,3 | ChatGPT9Gemini9Google AI Mode9Perplexity20 |
02 · Konsens der Engines
Wo jede Marke rankt
in den Top 10 jeder Engine
Es gibt keine einheitlichen KI-Top-10.
Nur 6 von 14 Marken ranken in den Top 10 aller 4 Engines.
| Marke | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity | In Top 10 von |
|---|---|---|---|---|---|
| Commonwealth Bank | 1 | 3 | 1 | 1 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Pepper Money | 6 | 1 | 2 | 3 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| NAB | 4 | 7 | 3 | 2 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Liberty Financial | 5 | 2 | 5 | 5 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| ANZ | 3 | 4 | 7 | 4 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Westpac | 2 | 8 | 4 | 6 | ChatGPTGeminiGoogle AI ModePerplexity |
| Resimac | 7 | 5 | 6 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| Bluestone Home Loans | 9 | 9 | 9 | – | ChatGPTGeminiGoogle AI Mode |
| La Trobe Financial | 8 | 6 | – | – | ChatGPTGemini |
| National Housing Finance and Investment Corporation | – | – | 8 | 9 | Google AI ModePerplexity |
| Macquarie Bank | 10 | – | – | 10 | ChatGPTPerplexity |
| Bridgit | – | 10 | 10 | – | GeminiGoogle AI Mode |
| Unloan | – | – | – | 7 | Perplexity |
| Athena Home Loans | – | – | – | 8 | Perplexity |
Rang in den eigenen Top 10 jeder Engine · ein Strich bedeutet, dass die Marke nicht in den Top 10 dieser Engine ist.
Der Rest hängt davon ab, welche Engine der Käufer öffnet — ein Rang bei einer einzelnen Engine ist also keine Marktposition.
Quelle: Findrix-Erhebung. Wo jede Marke in den Top 10 jeder Engine rankt, „mortgages & home loans“, Australien.
03 · Meistzitierte Domains
Welche Websites jede Engine zitiert und
welchen Anteil ihrer Antworten sie tragen
| Domain | ChatGPT | Gemini | Google AI Mode | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| commbank.com.au | 5,7 % | 1,1 % | 3,1 % | 1,5 % |
| huntergalloway.com.au | 0,3 % | 5,7 % | – | 0,8 % |
| moneysmart.gov.au | 5,4 % | 0,2 % | 1,1 % | 0,5 % |
| youtube.com | 0,4 % | – | 4,7 % | – |
| everstonefinance.com.au | 0,2 % | 4,2 % | 2,4 % | 0,3 % |
| ato.gov.au | 3,9 % | 0,4 % | 2,1 % | 1,2 % |
| mozo.com.au | 1,0 % | 3,9 % | 2,6 % | 0,6 % |
| stryve.com.au | 0,3 % | 3,9 % | 0,8 % | 0,3 % |
| canstar.com.au | 2,3 % | 2,1 % | 3,7 % | 3,4 % |
| westpac.com.au | 3,6 % | 0,7 % | 2,1 % | 0,7 % |
| liberty.com.au | 2,9 % | 0,6 % | 1,4 % | 0,2 % |
| anz.com.au | 2,8 % | 2,3 % | 1,7 % | 2,0 % |
04 · Die gestellten Fragen
334 Käuferfragen, jeweils
dreimal pro Engine gestellt
Das ist keine Studie mit Marken-Prompts.
76 % der Fragen sind problem- oder lösungsbewusst.
| Intention | Fragen |
|---|---|
| Solution-aware | 160 |
| Problem-aware | 94 |
| Informational | 40 |
| Branded comparison | 24 |
| Branded sentiment | 16 |
Nach Intention
Beispiele · Solution-aware
„How does Low-Doc / Non-Conforming Loans compare against prime bank lending when it comes to Approval despite credit history?“
„Which mortgage brokers can fast-track pre-approval for a Interest-only investment loan to fulfill my Competitive rates despite alt-doc status before auction?“
Beispiele · Problem-aware
„I am self-employed with fluctuating income and need help with Low fees and manageable repayments, what financing options exist?“
„I am self-employed with fluctuating income and need help with Minimal documentation, what financing options exist?“
Beispiele · Informational
„What are the standard tax and regulatory implications when setting up a Internal refinance/repricing with existing lender?“
„What are the standard tax and regulatory implications when setting up a Bank Statement-Verified Mortgages?“
Beispiele · Branded comparison
„NAB vs Westpac for Interest-only terms and pricing, rental income shading policies, and portfolio management tools for property investors.?“
„DomaCom vs Household Capital for Fractional equity sale model without debt accumulation vs traditional debt-accruing reverse mortgage structure.?“
Beispiele · Branded sentiment
„Is Unloan a good choice in refinance loans?“
„Is Bendigo Bank a good choice in first home buyer assisted finance?“
Quelle: Findrix-Erhebung. 334 Käuferfragen nach Intention, „mortgages & home loans“, Australien.
04b · Nach Produkttyp
Welche Produktsegmente
die Fragen abdecken
Die Studie hängt nicht an einer einzigen Produktkategorie.
Die Fragen decken 12 Segmente von „mortgages & home loans“ ab.
| Segment |
|---|
| Prime Full-Doc Mortgages |
| Refinance Loans |
| Investment Property Loans |
| Government-Backed & Assisted Mortgages |
| Owner-Occupier Home Loans |
| Bridging Finance |
| Low-Doc & Alt-Doc Mortgages |
| Low-Doc / Non-Conforming Loans |
| Equity Release & Seniors Financing |
| SMSF (Self-Managed Super Fund) Property Loans |
| First Home Buyer Assisted Finance |
| Construction & Renovation Finance |
12 Segmente
Beispiele · Prime Full-Doc Mortgages
„Should an investor choose a Standard Variable Rate (SVR) Home Loans or a basic fixed-rate facility to optimize for Fees (application, ongoing, discharge)?“
Beispiele · Refinance Loans
„What are the standard tax and regulatory implications when setting up a Internal refinance/repricing with existing lender?“
Beispiele · Investment Property Loans
„Which mortgage brokers can fast-track pre-approval for a Interest-only investment loan to fulfill my Competitive rates despite alt-doc status before auction?“
Beispiele · Government-Backed & Assisted Mortgages
„Defence Bank vs Indigenous Business Australia for Compared on eligibility niche (defence personnel vs Indigenous applicants) and subsidy/interest concessions?“
Beispiele · Owner-Occupier Home Loans
„What are the pros and cons of a First home buyer loan compared to a traditional standard variable mortgage regarding Fees and charges?“
Beispiele · Bridging Finance
„Is Bridgit a good choice in bridging finance?“
Beispiele · Low-Doc & Alt-Doc Mortgages
„Which specialist non-bank lenders offer a Bank Statement-Verified Mortgages tailored for Clear path to refinance to prime rates later?“
Beispiele · Low-Doc / Non-Conforming Loans
„How does Low-Doc / Non-Conforming Loans compare against prime bank lending when it comes to Approval despite credit history?“
Beispiele · Equity Release & Seniors Financing
„DomaCom vs Household Capital for Fractional equity sale model without debt accumulation vs traditional debt-accruing reverse mortgage structure.?“
Beispiele · SMSF (Self-Managed Super Fund) Property Loans
„Is Thinktank Property Finance a good choice in smsf (self-managed super fund) property loans?“
Beispiele · First Home Buyer Assisted Finance
„What are the pros and cons of a Family Home Guarantee (single parents) compared to a traditional standard variable mortgage regarding Interest rate?“
Beispiele · Construction & Renovation Finance
„What are the pros and cons of a Knockdown Rebuild Loan compared to a traditional standard variable mortgage regarding Interest-Only Repayments During the Build Phase?“
Quelle: Findrix-Erhebung. 12 Produktsegmente, abgedeckt vom Fragenset, „mortgages & home loans“, Australien.
Benachbarte Märkte · Finance & Insurance
USA · Australien
Wealth Management & Financial Advice
Spitzenreiter bei Perplexity: Mercer Australia · 5,1 % · 44 Marken gemessen
Diesen Markt öffnen
Häufig gestellte Fragen
Was misst dieser Bericht zur KI-Suche für Mortgages & Home Loans?
Welche Marken ChatGPT, Gemini, Google AI Mode und Perplexity nennen, wenn Käufer in Australien sie um Rat zu „mortgages & home loans“ fragen. Wir haben 334 Käuferfragen gestellt, jede dreimal an jede Engine, und gezählt, wie oft jede Marke vorkommt und welche Websites die Engines zitieren. Gemessen im Sept. 2026.
Was bedeutet „Erwähnungsrate“?
Der Anteil der Fragen, bei denen eine Engine die Marke in ihrer Antwort nennt. Eine Erwähnungsrate von 10 % bedeutet, dass die Marke in etwa einer von zehn Fragen vorkam. Jede Rate hat einen 95-%-Bereich: das Intervall, in dem der tatsächliche Wert höchstwahrscheinlich liegt.
Wie werden die Top-Marken für Mortgages & Home Loans gerankt?
Nach Erwähnungsrate, getrennt für jede Engine — wählen Sie die Engine über der Tabelle. Überschneiden sich die 95-%-Bereiche zweier Marken, ist ihre Reihenfolge nicht wirklich verschieden — aktivieren Sie „Nur unterscheidbare Plätze“, um die Ränge zu sehen, die die Daten tatsächlich trennen können.
Warum rankt eine Marke je nach KI-Engine unterschiedlich?
Jede Engine ruft Informationen aus anderen Quellen ab und gewichtet sie anders, daher unterscheiden sich auch die Marken, die sie am besten kennt. Nur 6 von 14 Marken schaffen es hier in die Top 10 jeder Engine; der Rest hängt davon ab, welche Engine der Käufer öffnet.
Was zählt als Zitierung?
Ein Link oder eine Quelle, die eine Engine zusammen mit ihrer Antwort anzeigt. Wir erfassen jede zitierte Domain, ob sie im Text oder in der Quellenliste erscheint.
Warum kann KI eine Marke nennen, ohne ihre Website zu zitieren?
Engines lernen Markennamen aus Testberichten, Expertenseiten, Händlern und Foren und zitieren dann diese Quellen statt der Seiten der Marke selbst. Eine Marke kann oft genannt werden, während ihre eigene Website selten unter den Quellen ist.
Was bedeutet „Anteil an Zitierungen“?
Von allen Zitierungen, die eine Engine über unsere Fragen hinweg geliefert hat, der Anteil, der auf eine bestimmte Domain entfiel. Die Anteile einer Engine ergeben zusammen 100 %.
Welche Arten von Fragen zu Mortgages & Home Loans sind enthalten?
Fragen, die echte Käufer stellen, über 12 Produktsegmente hinweg: von problem- und lösungsbewussten bis zu informativen und markenbezogenen Fragen. 76 % sind problem- oder lösungsbewusst; das ist keine Studie mit Marken-Prompts.
Bekomme ich dieselben Antworten, wenn ich diese Fragen selbst stelle?
Nicht wortgleich. KI-Antworten variieren zwischen Durchläufen, Konten und Standorten. Deshalb stellen wir jede Frage dreimal an jede Engine und geben statt einer einzelnen Antwort einen 95-%-Bereich an.
