Warum die KI-Sichtbarkeit Ihrer Marke prüfen?
KI-Chatbots wie ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity werden zunehmend zur ersten Anlaufstelle für Verbraucher und Geschäftskunden. Wenn jemand fragt: "Welcher Anbieter ist der beste für [Ihre Dienstleistung]?" oder "Wer bietet [Ihr Produkt] in Deutschland an?", entscheidet die Antwort des KI-Modells darüber, ob Ihre Marke genannt wird oder nicht.
Anders als bei Google gibt es keine "Search Console für KI". Sie können sich nicht einfach anmelden und nachsehen, wie oft Ihre Marke in KI-Antworten erscheint. Eine manuelle oder automatisierte Prüfung ist der einzige Weg, um eine Ausgangsbasis zu schaffen.
Dieser Leitfaden zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie die KI-Sichtbarkeit Ihrer Marke prüfen können — ohne Vorkenntnisse und ohne teure Tools.
Schritt 1: Die richtigen KI-Modelle auswählen
Nicht jede KI-Plattform ist für Ihre Branche gleich relevant. Für eine erste Prüfung empfehlen wir diese fünf:
- ChatGPT (OpenAI) — der meistgenutzte KI-Chatbot weltweit. Wenn Ihre Marke hier nicht vorkommt, fehlt sie im wichtigsten Kanal.
- Claude (Anthropic) — wird besonders für professionelle und analytische Fragen genutzt. In Europa stark verbreitet.
- Gemini (Google) — tief in Googles Ökosystem integriert. Die Antworten erscheinen oft in den KI-Übersichten von Google.
- Perplexity — positioniert sich als Antwortmaschine mit Quellenangaben. Die beste Vergleichbarkeit mit traditionellen Suchergebnissen.
- Mistral (Le Chat) — europäische Alternative, wächst schnell im deutschsprachigen Raum.
Schritt 2: Die richtigen Fragen vorbereiten
Die Qualität Ihrer Prüfung hängt von den Fragen ab, die Sie stellen. Erstellen Sie eine Liste mit 20 bis 30 Fragen aus drei Kategorien:
Kategorie-Fragen
"Bester Anbieter für [Ihre Branche]" oder "Top [Ihre Produktkategorie] in Deutschland" — diese Fragen zeigen, ob Ihre Marke als relevanter Anbieter wahrgenommen wird.
Problem-Fragen
"Wie löse ich [Problem Ihres Kunden]?" — diese Fragen zeigen, ob Ihre Marke gefunden wird, wenn jemand nach einer Lösung sucht.
Vergleichs-Fragen
"[Wettbewerber A] gegen [Wettbewerber B]" — diese Fragen zeigen, wie die KI Ihre Marke im Vergleich positioniert.
Wichtig: Für die erste Prüfung verwenden Sie Fragen, die nicht explizit Ihren Markennamen nennen. Sonst messen Sie nur, ob die KI Ihren Namen wiederholt, nicht ob sie Sie wirklich kennt.
Schritt 3: Die Prüfung durchführen
Sie haben zwei Möglichkeiten:
Manuelle Prüfung
- Öffnen Sie jedes KI-Modell in einem separaten Browser-Tab.
- Geben Sie jede Frage ein und warten Sie die vollständige Antwort ab.
- Notieren Sie für jede Frage: Wurde Ihre Marke genannt? (Ja/Nein)
- Wenn ja: An welcher Position? (Erste, zweite, dritte?)
- Welche Wettbewerber wurden stattdessen genannt?
- War die Erwähnung positiv, neutral oder negativ?
Die manuelle Prüfung dauert etwa 2-3 Stunden für 30 Fragen und 5 KI-Modelle. Sie ist lehrreich, aber für regelmässige Prüfungen aufwendig.
Automatisierte Prüfung
Spezialisierte Plattformen wie AI Labs Audit übernehmen die gesamte Datenerhebung automatisch. Sie hinterlegen Ihre Fragen einmal, und die Plattform befragt alle KI-Modelle gleichzeitig. Die Ergebnisse werden in standardisierten Metriken aufbereitet. Das spart Zeit und ermöglicht regelmässige Wiederholungsprüfungen.
Schritt 4: Die Ergebnisse verstehen
Vier Kennzahlen helfen Ihnen, Ihre KI-Sichtbarkeit zu bewerten:
Erwähnungsrate
Der Prozentsatz der Fragen, bei denen Ihre Marke genannt wird. Beispiel: Bei 12 von 30 Fragen genannt = 40%. Unter 10% ist sehr niedrig, über 60% zeigt eine starke Position.
Zitierposition
Nicht alle Erwähnungen sind gleichwertig. An erster Stelle genannt zu werden, ist wertvoller als eine Erwähnung am Ende einer Liste.
KI-Share-of-Voice (SoV)
Ihr Anteil an allen Markenerwähnungen in Ihrer Branche. Wenn drei Wettbewerber jeweils 30% der Zeit genannt werden und Sie 10%, beträgt Ihr SoV 10%. Diese Kennzahl zeigt Ihre Position im Markt.
Erwähnungs-Tonalität
Wird Ihre Marke positiv, neutral oder negativ beschrieben? Eine Erwähnung wie "Firma X wird oft für schlechten Service kritisiert" ist keine gute Erwähnung.
Schritt 5: Technische Voraussetzungen prüfen
KI-Modelle beziehen Informationen von Ihrer Website. Prüfen Sie folgende Punkte:
- Strukturierte Daten (Schema.org): Enthält Ihre Website die richtigen Schema-Typen (Organization, Product, FAQ)?
- Robots.txt: Dürfen KI-Crawler Ihre wichtigsten Seiten lesen?
- Frische Inhalte: KI-Modelle bevorzugen aktuelle Inhalte. Seiten, die seit über 12 Monaten nicht aktualisiert wurden, werden seltener zitiert.
- Mehrsprachigkeit: Dient Ihre Website die richtige Sprache für Ihren Zielmarkt aus?
Eine vollständige technische Prüfung umfasst 26 bis 34 Einzelchecks, wie sie in der GEO-Checkliste von AI Labs Audit dokumentiert sind.
Schritt 6: Massnahmen ableiten
Basierend auf Ihrer Prüfung priorisieren Sie Ihre Massnahmen:
- Kritische Lücken schliessen: Wenn Sie auf einer wichtigen KI-Plattform unsichtbar sind, arbeiten Sie zuerst daran, dort zitiert zu werden.
- Halluzinationen korrigieren: Wenn KI-Modelle falsche Informationen über Ihre Marke verbreiten (erfundene URLs, falsche Zertifizierungen), reagieren Sie sofort.
- Technische Grundlagen stärken: Schema-Markup, robots.txt und frische Inhalte sind die Basis für jede KI-Sichtbarkeit.
- Zitierfähige Inhalte erstellen: Veröffentlichen Sie gut strukturierte Ratgeber, FAQ-Seiten und Anleitungen, die KI-Modelle als Quellen nutzen können.
- Regelmässig prüfen: Wiederholen Sie die Prüfung monatlich. KI-Modelle ändern sich häufig, und Ihre Sichtbarkeit kann sich ohne Vorwarnung verändern.
Hilfreiche Werkzeuge
Für eine erste Prüfung reichen ein Browser und eine Tabellenkalkulation. Für regelmäßige, standardisierte Prüfungen gibt es spezialisierte Plattformen. AI Labs Audit bietet automatisierte Audits mit 50+ KI-Modellen, 6-dimensionale Bewertung (AGS-Methodik) und detaillierte Berichte. Der Discover-Plan ist kostenlos und enthält 100 Credits pro Monat — genug für eine erste Prüfung Ihrer Marke.
Jede Frage an ChatGPT ohne Ihren Namen in der Antwort ist ein Wettbewerber, der an Ihrer Stelle empfohlen wird — gemessen an 6 820 echten KI-Antworten.