KI-Sichtbarkeit (AI Visibility)
KI-Sichtbarkeit (englisch: AI Visibility) beschreibt, wie häufig und in welcher Form eine Marke, ein Produkt oder eine Website in den Antworten von KI-Systemen vorkommt. Sie ist das Gegenstück zur klassischen Sichtbarkeit in den Suchergebnissen, wird aber nicht über Positionen gemessen, sondern über Nennungen und Quellenangaben in Antworten.
Kennzahlen
Gemessen wird, indem eine feste Liste typischer Fragen (Prompts) regelmäßig an KI-Systeme gestellt und jede Antwort ausgewertet wird. Übliche Kennzahlen:
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Erwähnungsrate (Mention Rate) | Anteil der Antworten, in denen deine Marke genannt wird |
| Zitationsrate (Citation Rate) | Anteil der Antworten, die deine Website als Quelle verlinken |
| Share of Voice, Share of Model | Dein Anteil an allen Markennennungen, wenn du und deine Wettbewerber zusammen 100 Prozent bilden (siehe Share of Model) |
| Listenposition | An welcher Stelle deine Marke steht, wenn die Antwort eine geordnete Empfehlungsliste enthält |
| Sentiment | Ob die Darstellung positiv, neutral oder negativ ist |
Zu jeder Kennzahl gehört die Zahl der Antworten, aus der sie berechnet wurde, zum Beispiel „7 von 12 Antworten“. Ohne diese Angabe lässt sich ein Wert nicht einordnen.
Warum nur Stichproben möglich sind
KI-Antworten sind nicht deterministisch. Dieselbe Frage kann bei jeder Abfrage anders beantwortet werden, abhängig vom Modell, von der abgerufenen Websuche und von Sprache und Standort. Jede Messung ist deshalb eine Stichprobe. Wie groß die Unsicherheit ist, zeigt ein Beispiel: Wird deine Marke in 7 von 12 Antworten genannt, liegt die tatsächliche Quote mit der üblichen statistischen Sicherheit irgendwo zwischen rund 32 und 81 Prozent.
Belastbar werden die Werte erst durch wiederholte Messungen. Stelle jeden Prompt mehrfach und beobachte die Entwicklung über mehrere Wochen, statt einzelne Läufe zu vergleichen.
Wie eine saubere Messung aufgebaut ist
- Fester Prompt-Satz: Fragen, wie deine Zielgruppe sie stellt, gemischt aus Information, Kaufabsicht, Vergleich, lokalem Bezug und Markenfragen.
- Feste Parameter: Plattform, Modell, Sprache und Land bleiben je Lauf gleich. Ändert sich ein Parameter, sind die Läufe nicht mehr vergleichbar.
- Wiederholungen je Prompt: Mehrere Abfragen je Frage glätten die Schwankung.
- Marken-Erkennung: Name, Domain und Schreibweisen müssen zuverlässig erkannt werden. Heißt die Marke wie ein Allgemeinwort, ist ein zusätzliches Kriterium nötig, etwa die genannte Domain.
- Wettbewerber im Vergleich: Erst der Abstand zu den Wettbewerbern macht eine Quote aussagekräftig.
- Rohantworten speichern: Nur so lässt sich jede Kennzahl bis zur Originalantwort nachprüfen.
Grenzen der Aussagekraft
- Die Prompts sind eine Auswahl. Wie oft Menschen eine Frage tatsächlich stellen, ist nicht bekannt.
- Modell- und Index-Updates der Anbieter können Werte über Nacht verändern, ohne dass du etwas getan hast.
- Personalisierung und Standort beeinflussen Antworten. Ein Messlauf bildet nur eine Konstellation ab.
- Eine Nennung ist kein Besuch. Wie viele Besucher aus KI-Systemen kommen, siehst du in der Webanalyse (siehe KI-Referral-Traffic).
- Ein einzelner Gesamtwert (etwa „Score 72“) versteckt, woher die Zahl stammt. Aussagekräftiger sind die Einzelwerte mit ihrer Stichprobe.
Sichtbarkeit verbessern
Maßnahmen, die die Chance auf Nennungen und Zitate erhöhen, beschreibt der Artikel zu GEO. Die Messung zeigt, welche Prompts deine Marke nie erreichen (die „Lücken“), welche Quellen die Systeme stattdessen nutzen und wie sich deine Werte nach Änderungen entwickeln.
Häufige Fehler
- Einmal fragen und urteilen: Eine einzelne Antwort in ChatGPT sagt wenig über die tatsächliche Sichtbarkeit.
- Kleine Stichproben überinterpretieren: Bei wenigen Antworten springt ein Wert stark.
- Parameter mitten im Vergleich ändern: Wer Land, Sprache oder Modell wechselt, vergleicht nicht mehr dasselbe.
- Nur die eigene Marke betrachten: Ohne Wettbewerber fehlt der Maßstab.
- Falsche Nennungen mitzählen: Allgemeinwörter und ähnlich klingende Marken verfälschen die Rate.
Weiterführende Begriffe
- KI-Zitationen: Quellenangaben in KI-Antworten
- Prompt-Tracking: Fragen regelmäßig stellen und auswerten
- Share of Model: dein Anteil im Vergleich zu Wettbewerbern
- KI-Referral-Traffic: Besucher, die aus KI-Systemen kommen
- Halluzination: falsche Aussagen von KI-Systemen über Marken
Quellen
- Aggarwal, P. u. a.: GEO: Generative Engine Optimization, arXiv 2311.09735 (2023)
- Google Search Central: KI-Funktionen und deine Website