KI-Sichtbarkeit messen: So findest du heraus, ob ChatGPT & Co. deine Marke nennen

KI-Sichtbarkeit beschreibt, wie oft, an welcher Stelle und in welchem Zusammenhang eine Marke in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini oder den Google AI Overviews vorkommt. Weil es dafür keine offiziellen Zahlen der Anbieter gibt, wird sie mit wiederholten Stichproben gemessen: Ein festes Set an Fragen wird regelmäßig gestellt, die Antworten werden protokolliert und ausgewertet.

Warum du deine KI-Sichtbarkeit messen solltest

Die klassische Suche ist nicht verschwunden, aber sie hat Konkurrenz bekommen. Viele Menschen stellen ihre Fragen inzwischen direkt einem KI-Assistenten. Und Google selbst zeigt mit den AI Overviews bei vielen Suchanfragen eine generierte Antwort über den organischen Treffern an. Wer dort zitiert oder genannt wird, ist sichtbar, bevor überhaupt jemand klickt.

Deine bisherigen Werkzeuge zeigen davon allerdings kaum etwas. Ein Rankingtool sagt dir, dass du für ein Keyword auf Platz drei stehst. Es sagt dir nicht, ob ChatGPT dich empfiehlt, wenn jemand nach dem besten Anbieter in deiner Region fragt. Ohne Messung weißt du nicht:

• ob deine Marke in relevanten Antworten überhaupt auftaucht,
• welche Wettbewerber stattdessen genannt werden,
• ob die KI-Systeme korrekte Informationen über dich wiedergeben,
• welche Quellen die Systeme für deine Branche heranziehen,
• ob deine Maßnahmen etwas verändern.

Der letzte Punkt wiegt am schwersten, denn ohne einen gemessenen Ausgangswert lässt sich später nicht sagen, ob sich deine KI-Sichtbarkeit verbessert hat oder ob du nur zufällig eine günstige Antwort gesehen hast.

Die wichtigsten Kennzahlen für KI-Sichtbarkeit

Es gibt noch keinen Branchenstandard, aber sechs Kennzahlen haben sich in meiner Arbeit als nützlich erwiesen. Sie ergänzen sich, denn jede Zahl für sich zeigt nur einen Ausschnitt.

Erwähnungen und Zitate unterscheiden

Eine Erwähnung heißt: Deine Marke wird im Text genannt. Ein Zitat heißt: Deine Website wird als Quelle verlinkt. Beides ist wertvoll, aber nicht dasselbe. Manche Marken werden häufig genannt, ohne dass ihre eigene Website je als Quelle auftaucht, weil die Systeme ihr Wissen aus Vergleichsportalen oder Fachartikeln beziehen. Andere werden zitiert, aber nicht als Anbieter empfohlen. Erfasse beides getrennt.

Referral-Traffic richtig lesen

Besuche aus KI-Plattformen sind ein harter, aber unvollständiger Messwert. Viele Menschen lesen die Antwort und klicken gar nicht. Andere merken sich den Namen und suchen später direkt nach deiner Marke. Diese Besuche tauchen dann als direkter Zugriff oder als Markensuche auf, nicht als KI-Traffic. Klicks aus den Google AI Overviews lassen sich außerdem nicht sauber vom übrigen organischen Traffic trennen, weil Google sie in der Search Console gemeinsam mit den normalen Suchergebnissen ausweist. Den Referral-Traffic wertest du deshalb am besten als Trend aus. Er bildet nur einen Teil der Wirkung ab.

KI-Sichtbarkeit messen in sechs Schritten

Du kannst mit einer einfachen Tabelle anfangen. Wichtiger als ein teures Tool ist ein sauberes Vorgehen, das du jeden Monat oder jedes Quartal gleich wiederholst.

1. Ziele und Themen festlegen

   Lege fest, wofür du sichtbar sein willst: Leistungen, Produkte, Regionen, Problemstellungen. Notiere außerdem drei bis fünf Wettbewerber, mit denen du dich vergleichen willst.

2. Prompt-Set erstellen

   Formuliere Fragen, wie deine Zielgruppe sie stellen würde, nicht wie du Keywords formulierst. Mische allgemeine Informationsfragen, Vergleichsfragen, konkrete Anbieterfragen und Fragen zu deiner Marke. Für den Start reichen 20 bis 50 Prompts. Je mehr Themen und Zielgruppen du hast, desto größer sollte das Set sein.

3. Varianten ergänzen

   Menschen fragen unterschiedlich. Ergänze zu wichtigen Prompts zwei oder drei Formulierungsvarianten, etwa mit Ortsangabe, mit Budgetangabe oder aus Sicht einer anderen Rolle wie Einkauf oder Geschäftsführung.

4. Plattformen und Bedingungen festlegen

   Entscheide, welche Plattformen du misst, zum Beispiel ChatGPT, Perplexity, Gemini und die Google AI Overviews. Teste möglichst ohne persönlichen Verlauf, etwa in einem neuen Chat oder im privaten Browserfenster, und notiere Datum, Plattform und, wo sichtbar, das Modell.

5. Wiederholt abfragen und protokollieren

   KI-Antworten schwanken. Stelle deshalb jeden Prompt mehrfach, zum Beispiel dreimal pro Plattform. Halte in einer Tabelle fest: Wird deine Marke genannt? An welcher Stelle? In welchem Ton? Welche Wettbewerber tauchen auf? Welche Quellen werden verlinkt?

6. Auswerten und wiederholen

   Berechne aus dem Protokoll die Kennzahlen: Erwähnungsrate, Share of Voice, die häufigsten Quellen. Wiederhole die Messung in festen Abständen mit exakt demselben Prompt-Set. Nur so werden Veränderungen vergleichbar. Nach größeren Modell-Updates oder eigenen Maßnahmen lohnt sich eine zusätzliche Messung.

Beispiel für ein Prompt-Set

Angenommen, du bietest Wärmepumpen für Gewerbebetriebe in Nordrhein-Westfalen an. Ein kleines Prompt-Set könnte so aussehen. Die Kategorien helfen dir später bei der Auswertung, weil sich die Sichtbarkeit je nach Fragetyp oft deutlich unterscheidet.

Für das Protokoll reicht eine Tabelle mit den Spalten Datum, Plattform, Prompt, Durchlauf, Marke genannt (ja/nein), Position, Tonalität, genannte Wettbewerber und zitierte Quellen. So kannst du deine Daten später filtern und nach Plattform oder Fragetyp auswerten.

Tools für das Monitoring der KI-Sichtbarkeit

Grundsätzlich gibt es drei Wege. Welcher passt, hängt von der Größe deines Prompt-Sets und davon ab, wie oft du messen willst.

Manuelle Messung

Du stellst die Prompts selbst und trägst die Ergebnisse in eine Tabelle ein. Das kostet nur Zeit, denn die kostenlosen Versionen von ChatGPT, Perplexity und Gemini, die normale Google-Suche und eine Tabelle genügen. Für den Einstieg ist das ideal: Du liest die Antworten vollständig, siehst den Kontext und lernst, wie die Systeme über deine Branche sprechen. Für ein erstes Audit mit überschaubarem Prompt-Set arbeite ich selbst genau so.

SEO-Tools mit KI-Funktionen

Etablierte SEO-Tools erweitern ihre Funktionen um KI-Sichtbarkeit. Ich nutze zum Beispiel den Sistrix AI-Check, um Erwähnungen einer Marke und ihrer Wettbewerber in KI-Antworten einzuordnen. Der Vorteil: Die Daten stehen neben den klassischen SEO-Kennzahlen, und du kannst Entwicklungen über längere Zeiträume beobachten.

Spezialisierte AI-Visibility-Tools

Daneben gibt es eine wachsende Zahl spezialisierter Tools, die Prompts automatisiert in mehreren KI-Systemen abfragen und die Antworten auswerten. Der Markt ist jung und verändert sich schnell. Achte bei der Auswahl darauf, dass du die Prompts selbst festlegen kannst, dass nachvollziehbar ist, wie oft und unter welchen Bedingungen abgefragt wird, und dass du die Rohdaten exportieren kannst. Erst dann lässt sich eine schöne Kurve im Dashboard auch selbst nachprüfen.

Webanalyse

Unabhängig vom Tool solltest du in Google Analytics eine eigene Auswertung für Besuche von KI-Plattformen anlegen. Links aus ChatGPT enthalten häufig einen UTM-Parameter mit dem Wert chatgpt.com, andere Plattformen erkennst du am Referrer. So siehst du, welche Seiten Besuche aus KI-Antworten bekommen und wie sich diese Nutzer verhalten.

Die Grenzen der Messung

Wer KI-Sichtbarkeit seriös misst, sollte die Einschränkungen kennen und offen benennen, bevor jemand aus den Zahlen falsche Schlüsse zieht.

• Antworten sind nicht reproduzierbar. Dieselbe Frage kann bei jeder Abfrage etwas anders beantwortet werden. Deshalb sind Wiederholungen und größere Prompt-Sets wichtiger als einzelne Screenshots.
• Personalisierung. Gesprächsverlauf, Standort, gespeicherte Erinnerungen und Kontoeinstellungen können Antworten beeinflussen. Deine Messung zeigt einen neutralen Näherungswert, nicht das, was jeder einzelne Nutzer sieht.
• Keine echten Suchvolumen. Die Anbieter veröffentlichen nicht, wie oft welche Frage gestellt wird. Dein Prompt-Set ist eine begründete Auswahl, keine vollständige Abbildung der Nachfrage.
• Keine eigenen Zahlen für AI Overviews. Wie oft deine Marke in einer AI Overview genannt wird, ohne dass jemand klickt, zeigt dir die Search Console nicht.
• Modelle ändern sich. Neue Modellversionen können das Bild spürbar verschieben, ohne dass du etwas verändert hast. Notiere deshalb, wann Anbieter größere Updates veröffentlicht haben.
• Unsichtbarer Einfluss. Wenn ein System Wissen aus seinen Trainingsdaten nutzt, zeigt es oft keine Quelle an. Ob deine Inhalte dort eine Rolle gespielt haben, lässt sich nicht nachweisen.

Das klingt ernüchternd, ist aber kein Grund, auf die Messung zu verzichten. Auch klassische SEO-Daten sind Näherungen. Es kommt darauf an, dass du konsistent misst und Trends statt Einzelwerte bewertest.

Was tun mit den Ergebnissen?

Je nachdem, welches Bild die Messung ergibt, folgen daraus meist sehr konkrete Aufgaben:

• Du wirst kaum genannt: Prüfe, ob deine Website die Fragen deiner Zielgruppe klar beantwortet und ob deine Marke in den Quellen vorkommt, die die Systeme zitieren.
• Die KI gibt falsche Fakten wieder: Vereinheitliche deine Unternehmensdaten auf Website, Profilen und Verzeichnissen und ergänze strukturierte Daten.
• Wettbewerber dominieren: Schau dir an, welche Quellen bei ihnen zitiert werden. Oft sind es Fachartikel, Vergleichsseiten oder Bewertungsportale, auf denen du fehlst.
• Du wirst genannt, aber nicht zitiert: Mach deine eigenen Inhalte zitierfähiger, mit klaren Definitionen, belegten Aussagen und strukturierten Übersichten.
• Wenig Traffic trotz Nennungen: Das ist bei KI-Antworten normal. Beobachte ergänzend die Entwicklung deiner Markensuchen in der klassischen Suche.

Wie diese Aufgaben zusammenhängen und wie ich sie mit SEO verzahne, beschreibe ich auf meiner Seite zur Optimierung der KI-Sichtbarkeit. Warum die Grundlagen der Suchmaschinenoptimierung dabei weiterhin tragen, liest du im Beitrag GEO vs. SEO. Und wenn du die Messung lieber nicht selbst aufsetzen willst, übernehme ich das als Audit für dich.