WissenMessung
Wie misst man KI-Sichtbarkeit verlässlich?
KI-Sichtbarkeit misst man, indem man dieselben Käuferfragen täglich, ohne Login und auf mehreren KI-Engines stellt und auswertet, in welchem Anteil der Antworten ein Unternehmen empfohlen wird: die Empfehlungsquote. Eine einzelne Abfrage sagt fast nichts aus; belastbar ist erst der Trend über Wochen.
Warum eine einzelne Abfrage nichts aussagt
KI-Systeme führen keine Rangliste, auf der Ihr Unternehmen einen festen Platz belegt. Jede Antwort wird neu erzeugt, und dieselbe Frage liefert bei jeder Wiederholung eine andere Auswahl von typischerweise drei bis fünf Anbietern. Wer Ihnen einen Report mit einer einzigen Messung pro Frage zeigt, zeigt Ihnen eine Momentaufnahme eines Systems, das bei der nächsten Abfrage anders antwortet.
Messbar ist Sichtbarkeit trotzdem, aber nur als Messreihe: gleiche Fragen, gleiche Bedingungen, über Wochen wiederholt und gegen dieselben Wettbewerber verglichen.
Das Messprotokoll
So messen wir bei Carigiet GEO in jedem GEO-Mandat:
50 Käuferfragen pro Leistungsbereich
Die Fragen bilden ab, was echte Käufer fragen, nicht, was intern gerne gefragt würde. Sie werden beim Onboarding aus der Wissensbasis des Unternehmens entwickelt und vom Kunden reviewt. Wie ein solches Set entsteht, zeigt Käufer-Prompts entwickeln.
Täglich auf 6 Engines
Jede Frage läuft jeden Tag auf ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Copilot und Google AI Overviews: 300 Läufe pro Tag. Gemessen wird über Peec AI; als Claude-Modell läuft dabei Claude Haiku.
Ohne Login und ohne Memory
Die Abfragen laufen stateless, damit sich die Messung nicht selbst beeinflusst. Sonst misst man den eigenen Verlauf mit.
Wochenvergleich gegen ein definiertes Wettbewerber-Set
Ausgewertet wird wöchentlich, immer gegen dieselben benannten Wettbewerber. Nur so ist eine Veränderung eine Veränderung und kein Rauschen.
Nennung, Zitat, Empfehlung und die Empfehlungsquote
Vier Begriffe, die in Reports oft durcheinandergehen:
Nennung
Ihre Marke erscheint im Text einer KI-Antwort.
Zitat
Die Antwort führt eine Ihrer Seiten als Quelle an.
Empfehlung
Das System schlägt Ihr Unternehmen als Option für die gestellte Käuferfrage vor.
Empfehlungsquote
Der Anteil wiederholter identischer Abfragen, in denen Ihr Unternehmen empfohlen wird. Das ist die Kennzahl, an der wir Fortschritt messen, nicht die Reihenfolge innerhalb einer einzelnen Antwort, die über Wiederholungen nicht stabil ist.
Welcher Wert ist gut?
Für ein Schweizer KMU in einem umkämpften B2B-Feld sind 30 bis 40 Prozent ein starkes Resultat. Das ist ein Orientierungswert, keine Zusage: Er ergibt sich aus der Mechanik, dass pro Antwort nur drei bis fünf Anbieter genannt werden und um diese Plätze meist Dutzende Wettbewerber konkurrieren. Wer bei jeder dritten Wiederholung derselben Käuferfrage empfohlen wird, gehört stabil zum engeren Auswahlset.
Der Einstieg in die Messreihe ist eine Baseline. Die kostenlose KI-Sichtbarkeitsanalyse setzt sie mit einer ersten strukturierten Momentaufnahme; belastbar wird das Bild, sobald dieselben Fragen danach über Wochen weiterlaufen.
Die Messung zeigt den Stand, nicht die Ursache. Welche Hebel die Empfehlungsquote bei ChatGPT tatsächlich bewegen, steht unter was ChatGPT-Optimierung umfasst.
