KI-Sichtbarkeit messen: Methoden und Kennzahlen
KI-Sichtbarkeit misst man über drei Kennzahlen: AI-Citations (wie oft die Marke genannt wird), Präsenzquote (bei wie vielen relevanten Fragen sie auftaucht) und Quellen-Anteil (wie oft die eigene Seite als Quelle dient). Klassische Rankings reichen dafür nicht, weil KI-Antworten anders funktionieren.
Warum klassische Kennzahlen nicht ausreichen
Google-Rankings zeigen, wo eine Seite in der Trefferliste steht. KI-Antworten kennen aber keine Liste, sondern nennen einige Quellen in einem zusammengesetzten Text. Sichtbarkeit heißt hier, in dieser Antwort vorzukommen. Dafür braucht es eigene Kennzahlen.
Die wichtigsten Kennzahlen
Kennzahl | Was sie misst |
|---|---|
AI-Citations | Wie oft die Marke in KI-Antworten genannt oder zitiert wird |
Präsenzquote | Anteil der relevanten Fragen, bei denen die Marke auftaucht |
Quellen-Anteil | Wie oft die eigene Website als zitierte Quelle dient |
Share of Voice | Sichtbarkeit im Vergleich zum Wettbewerb |
Methoden, um KI-Sichtbarkeit zu messen
- Manueller Test: die eigenen Zielfragen in ChatGPT, Claude, Perplexity und Google AI stellen und festhalten, wer genannt wird. Gut für einen ersten Eindruck.
- Strukturierter Prompt-Satz: einen festen Satz an Fragen definieren und regelmäßig wiederholen, um Veränderungen zu sehen.
- Monitoring-Tools: spezialisierte Werkzeuge verfolgen Nennungen und Präsenzquote über Modelle hinweg und über die Zeit.
Worauf es beim Messen ankommt
KI-Antworten schwanken, dieselbe Frage kann unterschiedliche Antworten liefern. Deshalb zählt die Wiederholung: ein fester Frageset, regelmäßig gemessen, zeigt Trends verlässlicher als eine einzelne Stichprobe. Wichtig ist außerdem der Wettbewerbsvergleich, denn Sichtbarkeit ist relativ.
Kurz zusammengefasst: KI-Sichtbarkeit wird über AI-Citations, Präsenzquote und Quellen-Anteil gemessen, am besten regelmäßig und im Wettbewerbsvergleich. Ein manueller Test ist der schnelle Einstieg, ein Monitoring der nachhaltige Weg.