AI Visibility
KI-Sichtbarkeit messen: Prompts, Nennungen, Quellen
1Die Kurzantwort
KI-Sichtbarkeit wird gemessen, indem ein fester Katalog geschäftsrelevanter Fragen regelmäßig in mehreren KI-Systemen abgefragt wird. Ausgewertet werden Nennungsrate, Kontext und Tonalität der Nennung, genannte Wettbewerber und die zitierten Quellen – als Entwicklung über Zeit, nicht als einzelner Screenshot.
Warum ein Screenshot nichts beweist
KI-Antworten sind nicht statisch. Dieselbe Frage kann je nach Formulierung, Gesprächsverlauf, Standort und Zeitpunkt unterschiedlich beantwortet werden. Ein einzelner Screenshot, auf dem eine Marke genannt wird, sagt deshalb wenig aus. Aussagekräftig wird Messung erst durch Wiederholung und Struktur.
Schritt 1: Den Prompt-Katalog definieren
Grundlage ist ein Katalog von Fragen, die potenzielle Kunden tatsächlich stellen. Wir gliedern ihn typischerweise in vier Gruppen:
- Kategoriefragen: „Welche Anbieter gibt es für …?“
- Vergleichsfragen: „Was ist besser, A oder B?“ oder „Welcher Anbieter eignet sich für …?“
- Problemfragen: „Wie löse ich …?“ – ohne Nennung einer Marke
- Markenfragen: „Was ist [Ihre Marke]?“, „Ist [Ihre Marke] seriös?“
Schritt 2: Die richtigen Kennzahlen
| Kennzahl | Was sie aussagt |
|---|---|
| Nennungsrate | In wie vielen relevanten Antworten die Marke vorkommt |
| Share of Voice | Wie oft die Marke im Verhältnis zu Wettbewerbern genannt wird |
| Zitierungen | Ob und wie oft die eigene Website als Quelle verlinkt wird |
| Kontext | Ob die Marke empfohlen, nur erwähnt oder kritisch dargestellt wird |
| Korrektheit | Ob Leistungen, Standorte und Positionierung richtig wiedergegeben werden |
| Quellenlandschaft | Welche fremden Seiten die Antworten zu Ihrem Thema prägen |
Schritt 3: Nach Plattform und Thema auswerten
ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google AI Overviews greifen auf unterschiedliche Quellen zurück. Eine Marke kann in einem System stark und in einem anderen kaum sichtbar sein. Ebenso unterscheidet sich die Sichtbarkeit oft stark zwischen Themen. Die Auswertung nach Plattform und Thema zeigt, wo sich Maßnahmen am meisten lohnen.
Schritt 4: Mit Webanalyse verbinden
Viele KI-Systeme verlinken ihre Quellen. Besuche aus ChatGPT, Perplexity oder Gemini lassen sich deshalb in der Webanalyse als eigener Kanal auswerten. So wird sichtbar, ob Nennungen auch zu Besuchen und Anfragen führen. Nicht jede Nennung erzeugt einen Klick – aber die Entwicklung dieses Kanals ist ein wichtiger Indikator.
Was eine seriöse Messung auszeichnet
- Offengelegter Prompt-Katalog und Messzeitraum
- Mehrere Abfragen pro Prompt statt Einzelergebnissen
- Vergleich mit Wettbewerbern statt isolierter Zahlen
- Keine garantierten Platzierungen
Jan Hugo · Search, Tracking & KI
Technische Grundlagen, Datenmodelle, Tracking-Architektur und KI-gestützte Analyse.
