Wie wir KI-Sichtbarkeit messen

Warum diese Seite existiert

Eine KI-Sichtbarkeit-Zahl ist nur etwas wert, wenn Sie sehen können, wie sie zustande kam. Die meisten Tools in diesem Markt veröffentlichen einen Score, aber nicht die Prompts dahinter. Wir veröffentlichen das gesamte Verfahren: das Prompt-Set, die Engines, die Bewertungsarithmetik und die Stellen, an denen die Methode schwächer ist, als sie aussieht. Wenn Sie das lieber von Hand durchführen möchten, statt einen Report zu kaufen, finden Sie alles Nötige auf dieser Seite und im Schritt-für-Schritt-Audit-Leitfaden.

Das Prompt-Set

Jeder Report nutzt dieselben zehn Prompts, mit Ihrer Kategorie und Marke eingesetzt. Sieben sind Kategorie-Prompts: Sie beschreiben eine Kaufsituation und nennen Ihre Marke nie, sodass eine Erwähnung unaufgefordert und damit aussagekräftig ist. Drei sind Marken-Prompts: Sie nennen Ihre Marke direkt, was misst, was die Engine über Sie weiß und wie sie Sie einordnet, statt ob sie Sie empfiehlt.

#	Typ	Prompt	Was es misst
1	Kategorie	[Kategorie]: Was sind aktuell die besten Optionen? Bitte eine Liste der Top-Anbieter.	Standard-Empfehlungsset
2	Kategorie	[Kategorie] für kleine Unternehmen: Was ist empfehlenswert und warum?	Passung für kleine Unternehmen
3	Kategorie	Die führenden Anbieter für [Kategorie] im Vergleich: Wer sticht heraus?	Vergleichende Einordnung
4	Kategorie	[Kategorie]: Welche Anbieter sind kostenlos oder besonders günstig?	Preisgetriebene Entdeckung
5	Kategorie	[Kategorie] für große Unternehmen und Konzerne: Welche Anbieter werden empfohlen?	Passung für Enterprise
6	Kategorie	Welche Alternativen zu [Wettbewerber] sind empfehlenswert?	Wechselnachfrage
7	Kategorie	Ich suche [Kategorie]. Bitte eine Shortlist mit 5 Anbietern und jeweils einer Zeile Pro und Contra.	Aufnahme in die Shortlist
8	Marke	Ist [Marke] eine gute Wahl im Bereich [Kategorie]? Bitte Vor- und Nachteile nennen.	Sentiment und Einwände
9	Marke	Was ist über [Marke] bekannt und für wen ist es gedacht?	Wiedererkennung und Positionierungsgenauigkeit
10	Marke	Wie schneidet [Marke] im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern im Bereich [Kategorie] ab?	Wettbewerbliche Einordnung

Prompt 6 verwendet den ersten Wettbewerber, den Sie angeben. Geben Sie keinen an, fällt er darauf zurück, zu fragen, wozu Käufer in der Kategorie wechseln. Die Angabe von Wettbewerbern macht diesen Prompt schärfer, weshalb das Bestellformular nach bis zu fünf fragt.

Die Prompts oben sind das deutsche Set. Bestellen Sie stattdessen von der englischen, niederländischen oder spanischen Ausgabe dieser Seite, werden dieselben zehn Fragen den fünf Engines in jener Sprache gestellt, formuliert, wie ein Käufer in jenem Markt sie tatsächlich tippen würde — nicht aus einem englischen Durchlauf zurückübersetzt. Das ist wichtig, weil die Engines eine deutsche Frage anhand dessen beantworten, was sie auf Deutsch gelesen haben, was eine andere Messung ist — und genau die, die eine deutsche Marke tatsächlich kauft. Jede Ausgabe veröffentlicht ihr eigenes Prompt-Set auf dieser Seite.

Engines und Modelle

Fünf Engines werden angefragt: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity und Grok. Jede wird über das aktuelle schnelle Produktionsmodell ihres Anbieters erreicht. Diese Wahl ist bewusst, und es lohnt sich, sie klar zu benennen: Die schnellen Stufen sind das, was die meisten Menschen in kostenlosen und Standardplänen tatsächlich bekommen, und damit der nächstliegende verfügbare Proxy für das, was ein gewöhnlicher Käufer sieht. Ein Report gegen das jeweilige Flaggschiff-Reasoning-Modell jedes Anbieters zu fahren, würde sich beeindruckender beschreiben lassen und die Realität weniger gut abbilden.

Nur Perplexity führt standardmäßig eine Live-Websuche durch. Die anderen vier antworten größtenteils aus dem Modellwissen. Dieser Unterschied ist wichtig, wenn Sie die Ergebnisse lesen: Eine Lücke bei Perplexity weist meist auf ein Content- und Zitat-Problem hin, das Sie noch dieses Quartal beheben können, während eine Lücke bei den anderen vier auf ein langsameres Trainingsdaten- und Markenpräsenz-Problem hinweist. Der Leitfaden zu generative engine optimization zeigt, was in jedem der beiden Fälle tatsächlich etwas bewegt.

Wie Markenerwähnungen extrahiert werden

Antworten werden als Rohtext erfasst. Die Markenerkennung läuft in zwei Durchgängen. Zuerst sucht ein deterministischer Abgleich nach Ihrer Marke und allen von Ihnen genannten Wettbewerbern, tolerant gegenüber Bindestrich- und Leerzeichenvarianten, sodass „Monday.com“, „Monday com“ und „monday-com“ alle derselben Marke zugeordnet werden. Danach liest ein Modell-Durchgang jede Antwort und extrahiert jedes andere als Empfehlung genannte Produkt oder Unternehmen, wodurch die Wettbewerber-Rangliste auch mit Marken gefüllt wird, an deren Tracking Sie nicht gedacht hatten.

Zwei Sicherungen greifen. Antworten, die leer zurückkommen, werden als fehlgeschlagen markiert und vollständig übersprungen, sodass aus einer leeren Antwort nie etwas extrahiert wird. Und eine Markenwissen-Prüfung liest die drei Marken-Prompts auf explizite Aussagen der Unkenntnis, sodass ein Report unterscheiden kann zwischen „die Engine kennt Sie und hat Sie nicht empfohlen“ und „die Engine hat noch nie von Ihnen gehört“. Das sind unterschiedliche Probleme mit unterschiedlichen Lösungen.

Die Bewertungsregeln

• Erwähnungsrate ist der Anteil der Kategorie-Antworten, die Ihre Marke mindestens einmal nennen. Marken-Prompts sind aus dieser Zahl ausgeschlossen, weil ein Prompt, der Sie nennt, Sie fast immer erwähnen und die Zahl damit aufblähen würde.
• Durchschnittliche Position ist der mittlere Rang Ihrer Marke innerhalb der Markenliste jeder Antwort, die Sie erwähnt. Position 1 bedeutet, dass Sie in dieser Antwort vor jedem Wettbewerber genannt werden. Antworten, die Sie nicht erwähnen, fließen nicht ein.
• Share of Voice sind Ihre Gesamterwähnungen geteilt durch alle Markenerwähnungen im Report, einschließlich der vom Extraktions-Durchgang gefundenen Wettbewerber.
• Sentiment wird pro Erwähnung anhand des umgebenden Texts als positiv, neutral oder negativ eingestuft und dann aggregiert. Die meisten Erwähnungen in Empfehlungsantworten sind neutral bis positiv; ein negativer Anteil von mehr als etwa einem Fünftel ist das Signal, auf das es zu reagieren lohnt.
• Fehlgeschlagene Antworten sind aus jedem Nenner ausgeschlossen. Liefert eine Engine nichts zurück, wird ihre Rate als Strich dargestellt, nie als null Prozent. Einen technischen Fehler als Unsichtbarkeit zu zählen, ist die mit Abstand häufigste Art, wie ein KI-Sichtbarkeit-Tool Sie belügt.

Woher die Zitatdaten stammen

Bezahlte Reports enthalten einen Abschnitt mit den Domains, die ChatGPT tatsächlich zitiert und heranzieht, wenn es Käuferfragen in Ihrer Kategorie beantwortet, zusammen mit einer Schätzung des monatlichen KI-Suchvolumens für diese Kategorie. Das stammt aus einem Drittanbieter-Datensatz zu KI-Erwähnungen und nicht aus den 50 Antworten, und wird im Report entsprechend gekennzeichnet. Es handelt sich um Daten auf Kategorieebene, nicht auf Markenebene, und sie geben Ihnen eine konkrete Liste von Publikationen und Seiten, auf die es sich zu zielen lohnt.

Bekannte Grenzen

Klar gesagt, denn eine Methodik-Seite, die nur Stärken auflistet, ist Marketing.

• Momentaufnahme. Ein Report ist ein Moment. Er zeigt, wo Sie heute stehen, und verfolgt keine Bewegung. Wenn Sie eine Trendlinie und Alerting brauchen, ist ein Abo-Tracker der richtige Kauf — die ehrliche Aufschlüsselung finden Sie im Tool-Vergleich.
• Schwankungen zwischen Durchläufen. Modellantworten variieren. Fünfzig Antworten reduzieren das Rauschen erheblich, beseitigen es aber nicht, und kleine Unterschiede zwischen zwei Reports derselben Marke sollten nicht als Bewegung gelesen werden.
• Zehn Prompts sind eine Stichprobe. Sie sind gewählt, um die wichtigsten Kaufsituationen abzudecken, nicht um Ihre Kategorie erschöpfend zu behandeln. Ein auf Ihren spezifischen Funnel zugeschnittenes Prompt-Set würde Dinge finden, die dieses hier übersieht.
• Eine Sprache pro Report, allgemeiner Markt. Ein Report wird in der Sprache gemessen, in der Sie ihn bestellen — die zehn Prompts werden den Engines auf Englisch, Niederländisch, Deutsch oder Spanisch gestellt, je nachdem, von welcher Ausgabe dieser Seite Sie gekauft haben, und ein deutscher Report ist eine deutsche Messung, keine übersetzte englische. Er misst nur diese eine Sprache. Es gibt weiterhin keine Ausrichtung auf einzelne Länder, keine Persona-Modellierung und keine Ergebnisse nach Land.
• Extraktion ist nicht perfekt. Der Modell-Durchgang übersieht gelegentlich einen ungewöhnlich geschriebenen Markennamen. Jeder Report enthält die Rohantworten in einem Anhang, damit Sie die Bewertung selbst gegen den Quelltext prüfen können.

Das selbst nachbauen

Nichts davon ist proprietär. Nehmen Sie die zehn Prompts oben, fügen Sie sie in jede der fünf Engines ein, protokollieren Sie die Antworten und zählen Sie. Genau das automatisiert der Report, und die meisten Menschen brauchen dafür etwa zwei Stunden von Hand gegenüber rund zwei bezahlten Minuten. Der kostenlose Checker lässt einen Prompt auf zwei Engines laufen, wenn Sie zuerst die Form der Ausgabe sehen wollen, und der Beispielreport ist ein vollständiges, echtes Ergebnis — Notion in der Kategorie Projektmanagement-Software, gemessen am 20. August 2026, mit einer Gesamt-Erwähnungsrate von 49 Prozent, die von 29 Prozent bei Gemini bis 71 Prozent bei Claude reichte.

Diese Spanne ist das Nützlichste auf dieser Seite. Eine Marke, eine Kategorie, ein Tag, und die Engines waren sich um 42 Punkte uneinig. Jede Messung, die auf einer einzelnen Engine basiert, misst diese Engine, nicht Ihre Sichtbarkeit. Die Metrikdefinitionen sind ausführlicher aufgeschlüsselt unter was KI-Sichtbarkeit bedeutet.