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Die STS-Erkennung (Semantic Text Similarity) misst die semantische Nähe zwischen KI-generierten Antworten und dem eigenen Inhalt einer Marke. Ein hoher STS-Score zeigt, dass die KI sich stark auf den Markeninhalt stützt — ein Zeichen starken GEO-Einflusses.
Was ist STS-Erkennung?
Die STS-Erkennung (Semantic Text Similarity) misst die semantische Nähe zwischen von KI-Modellen generierten Antworten und den auf der eigenen Website veröffentlichten Inhalten einer Marke im GEO-Kontext.
Wie funktioniert die STS-Erkennung?
- Vektorisierung: Texte werden über Embedding-Modelle in numerische Vektoren umgewandelt
- Vergleich: die Kosinus-Ähnlichkeit zwischen den Vektoren wird berechnet
- Score: ein Ähnlichkeitsprozentsatz wird zugewiesen (0% = kein Bezug, 100% = identisch)
Anwendungen in AI Labs Audit
- Einfluss des Markeninhalts auf KI-Antworten messen
- Identifizieren, welche Seiten am meisten von LLMs "übernommen" werden
- Einflussentwicklung über die Zeit verfolgen
- Einfluss im Vergleich zu Wettbewerbern analysieren
Zusammenhang mit der Erwähnungsrate
STS ergänzt die Erwähnungsrate: Während diese zählt, ob die Marke zitiert wird, misst STS, wie stark der eigene Inhalt die Antwortformulierung beeinflusst.
Mehr Details in unserem Artikel KI-Bot-Tracking und LLM-Erwähnungen.
Jede Frage an ChatGPT, in deren Antwort die Marke fehlt, ist ein Wettbewerber, der an ihrer Stelle empfohlen wird: gemessen an 6.820 echten KI-Antworten.