Wie misst man die Markenbekanntheit in AI?

Bis vor kurzem maßen die meisten Unternehmen ihre Sichtbarkeit hauptsächlich bei Google. Heute suchen immer mehr Kunden Antworten in ChatGPT, Gemini, Claude oder Google AI. Bevor sie die Website besuchen, fragen sie AI nach den besten Marken, Produkten oder Dienstleistungen.

Das bedeutet, dass sich die Art und Weise, wie die Effektivität von Marketingmaßnahmen bewertet wird, ändert. Die Position in der Suchmaschine allein reicht nicht aus. Immer wichtiger wird, ob AI-Modelle überhaupt deine Marke erwähnen, wie oft sie sie empfehlen und aus welchen Quellen sie Informationen beziehen.

In diesem Artikel zeigen wir, welche Kennzahlen es wert sind, analysiert zu werden, wie man die Ergebnisse interpretiert und worauf man achten sollte, um die Sichtbarkeit der Marke in AI-Antworten effektiv zu erhöhen.

Warum reicht die Position bei Google nicht mehr aus?

Im SEO messen wir vor allem Positionen, Klicks und organischen Traffic. Bei AI sieht die Situation anders aus. Der Nutzer erhält oft eine fertige Antwort, ohne auf eine Seite zu gehen. Wenn das Modell die Marke nicht erwähnt, kann sie überhaupt nicht unter den in Betracht gezogenen Unternehmen erscheinen, selbst wenn sie bei Google gut abschneidet.

SEO ist nach wie vor wichtig, aber es lohnt sich, es um eine separate Überwachung der von AI generierten Antworten zu ergänzen.

Was ist die Marken-Sichtbarkeit in AI und wie unterscheidet sie sich von SEO?

Marken-Sichtbarkeit in AI bedeutet, regelmäßig zu überprüfen, ob ChatGPT, Gemini, Claude und andere Modelle die Marke erwähnen, ihre Produkte empfehlen und ihre Website als Quelle nutzen. Im Gegensatz zu klassischem SEO, wo das Ziel die Position in den „blauen Links“ ist, bedeutet Sichtbarkeit in AI, in den Antworten eines Sprachmodells auf eine Benutzeranfrage erwähnt, zitiert oder empfohlen zu werden.

Das Ausmaß des Phänomens ist bereits zu groß, um es zu ignorieren. ChatGPT hat derzeit 900 Millionen aktive Nutzer pro Woche, und der Traffic von AI-Plattformen ist im Jahresvergleich um 527 % gestiegen. Währenddessen laut einer Studie von Omni Eclipse aus März 2026 sind nur 11,9 % der Unternehmen in ChatGPT bei Empfehlungsanfragen sichtbar. Das bedeutet, dass über 88 % der Marken für AI völlig unsichtbar sind.

Der grundlegende Unterschied zwischen SEO und Sichtbarkeit in AI liegt in den Quellen der Zitationen. Studien zeigen, dass nur 6,82 % der von ChatGPT zitierten Ergebnisse mit den Top 10 von Google übereinstimmen, und 83 % der Zitationen in AI Overviews stammen von Seiten außerhalb der ersten zehn Suchergebnisse. Eine Position bei Google garantiert daher keine Sichtbarkeit in AI. Darüber hinaus können Marken in AI-Antworten auf zwei Arten präsent sein: als Erwähnung (Marke ohne Link erwähnt) oder als Zitat (Marke mit klickbarem Link zur Seite erwähnt). Jeder dieser Modi hat unterschiedliche geschäftliche Implikationen und erfordert separate Messstrategien.

Eine solche Überwachung kann manuell oder automatisiert über die Plattform Semly.ai. Das Tool überprüft regelmäßig die Antworten verschiedener Modelle und zeigt, wie sich die Sichtbarkeit der Marke im Laufe der Zeit verändert.

Welche Sichtbarkeitskennzahlen in AI sollten gemessen werden?

Es ist nicht notwendig, mit Dutzenden von Kennzahlen zu beginnen. Am Anfang ist es am wichtigsten zu überprüfen, ob die Marke in den Antworten erscheint, wie sie im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und ob AI die Nutzer auf ihre Seite verweist. Die verbleibenden Daten helfen zu bewerten, ob die Sichtbarkeit in Traffic und Umsatz umschlägt.

Kennt und empfiehlt AI die Marke?

Mention Rate (AI Signal Rate) - Prozentsatz der Prompts, in denen eine Erwähnung der Marke erscheint. Formel: (Prompts mit Erwähnung / alle Prompts) × 100%. Benchmark: über 30% ist ein gutes Ergebnis. Es ist wichtig zu wissen, dass ChatGPT Marken 3,2-mal häufiger erwähnt, als auf sie verlinkt.

Ein hoher Mention Rate bedeutet, dass AI-Modelle die Marke häufig bei der Generierung von Antworten berücksichtigen. Es bedeutet jedoch nicht, dass der Benutzer auf die Unternehmensseite gelangt. Um dies zu bewerten, sollte auch die Citation Rate analysiert werden.

Citation Rate zeigt, wie oft AI die Seite der Marke als Quelle angibt und einen Link hinzufügt. Dieses Ergebnis ist normalerweise niedriger als der Mention Rate, da Modelle Marken viel häufiger erwähnen, als auf deren Seiten verlinken.

Eine Marke kann häufig von AI erwähnt werden, aber wenn das Modell ihre Website nicht zitiert, ist die Chance auf einen Besuch des Benutzers erheblich geringer. Die Citation Rate hilft zu bewerten, ob die Inhalte der Marke als Quelle für Antworten verwendet werden. Sie sollte jedoch nicht als eindeutiges Maß für Vertrauen betrachtet werden, da auch das Modell, die Art der Anfrage und die Art der Informationssuche die Wahl der Quelle beeinflussen.

Mention Rate und Citation Rate - was ist der Unterschied?

Anteil der Modellstimme (SoMV) - Anteil der Marken-Erwähnungen im Vergleich zur Konkurrenz. Formel: (Marken-Erwähnungen / Summe der Erwähnungen aller verfolgten Marken) × 100%. Benchmark für Marktführer: 25-40%.

Anteil des Modells (SoM) - die Markenpräsenz in den einzelnen AI-Modellen. Es reicht nicht aus, in ChatGPT sichtbar zu sein - man muss die Präsenz in Gemini, Perplexity, Claude und Grok überprüfen, da die Modelle sich nur in 43,9% der Fälle über die besten Empfehlungen einig sind.

Wechseln die Nutzer zur Seite?

CTR der AI-Empfehlungen - der Prozentsatz der Nutzer, die auf den Link zur Marke klicken, nachdem sie eine Empfehlung von AI erhalten haben.

Anteil der Klicks - der Anteil der Klicks in AI im Vergleich zur Konkurrenz innerhalb der verfolgten Prompts.

Führt der Traffic von AI zu Verkäufen?

AI-beeinflusste Konversionsrate - der Benchmark für optimierte Marken liegt bei 6,9%, während der Durchschnitt für Google organisch bei 1,8% liegt. Nutzer von AI-Empfehlungen konvertieren 4,4-mal besser als der Durchschnitt anderer organischer Kanäle.

AI-Genauigkeitsrate - der Prozentsatz der korrekten Informationen über die Marke, die von AI bereitgestellt werden (Preise, Kontaktdaten, Produktbeschreibungen). Formel: (korrekte Antworten / alle Antworten) × 100%. Dies ist ein kritischer Indikator - wenn AI falsche Informationen liefert, verliert die Marke nicht nur Traffic, sondern auch Glaubwürdigkeit.

Umsatzanteil aus AI - der Anteil des Umsatzes, der durch Traffic von AI im gesamten Umsatz generiert wird.

Die Plattform Semly.ai in ihrem Framework überwacht alle oben genannten Indikatoren, indem sie diese automatisch auf der Grundlage von Daten aus neun AI-Modellen berechnet und bei Abweichungen von den Benchmarks Korrekturvorschläge liefert.

Mention Rate vs Citation Rate - zwei Welten der Sichtbarkeit in AI

Wenn eine Marke eine Mention Rate von 60 % hat, die Citation Rate jedoch nur 2 % beträgt, erwähnt AI sie häufig, verweist die Nutzer jedoch selten auf ihre Seite. In einem solchen Fall ist es sinnvoll zu überprüfen, welche Quellen die Modelle zitieren, anstatt die Seite der Marke, und was in ihren eigenen Inhalten fehlt.

Überblick über Tools zur Sichtbarkeitsüberwachung in AI - Vergleichstabelle

Die Tools zur AI-Überwachung unterscheiden sich in der Anzahl der unterstützten Modelle, der Messfrequenz und der Art der Ergebnispräsentation. Die folgende Übersicht erleichtert den Vergleich der wichtigsten Lösungen. Die Preise wurden im Juli 2026 überprüft und können sich ändern.

Drei Wege zur Auswahl des Tools:

1. Ich fange gerade an - beginne mit dem kostenlosen HubSpot AEO Grader (einmaliger Snapshot der Sichtbarkeit in ChatGPT, Perplexity und Gemini) sowie dem kostenlosen Sichtbarkeitsbericht von Semly.ai, der in zwei Minuten zeigt, ob AI deine Marke überhaupt kennt.
2. Ich habe ein Betriebsbudget - Semly.ai (€39/Monat), Peec AI (€85/Monat) oder SE Visible ($99/Monat) bieten eine solide Überwachung mehrerer Modelle mit Wettbewerbs- und Sentimentanalyse.
3. Enterprise - Semly.ai, KIME (€149/Monat) oder Profound ($99/Monat Starter) bieten erweiterte Funktionen, einschließlich Datenpanel von echten Nutzern und Integrationen mit der CDN-Infrastruktur.

Die erste Messung kannst du selbst durchführen. Wähle 10-15 Fragen, die deine Kunden tatsächlich stellen, und überprüfe sie in ChatGPT, Gemini und Perplexity. Notiere im Spreadsheet, ob das Modell die Marke erwähnt hat, auf welcher Position es sie platziert hat, ob es einen Link hinzugefügt hat und wie der Ton der Antwort war. Dieser Test ersetzt keine regelmäßige Überwachung, zeigt dir aber, wo du anfängst.

Warum eine einmalige Messung zu wenig ist? Die Variabilität der AI-Antworten

Das AI-Modell kann jedes Mal eine etwas andere Antwort geben, selbst wenn wir genau die gleiche Frage stellen. Die Studie von Schulte, Bleeker und Kaufmann aus dem Jahr 2026 mit dem Titel „Don't Measure Once" hat gezeigt, dass die Sichtbarkeit in AI als statistische Verteilung und nicht als einzelner Datenpunkt betrachtet werden sollte. Daher kann eine einmalige Messung ein irreführendes Bild der Sichtbarkeit liefern.

In der Praxis können die Unterschiede zwischen den einzelnen Messungen groß sein. Laut BrightEdge beträgt die monatliche Churn-Rate von ChatGPT 40-60 %, und Alhena AI hat dokumentiert, dass der AI Share of Voice in nur fünf Wochen um 35,9 % sinken kann. Das bedeutet, dass eine heute sichtbare Marke in einem Monat völlig abwesend sein kann.

Es ist daher sinnvoll, die Ergebnisse regelmäßig zu überprüfen. Eine wöchentliche Messung reicht aus, um den allgemeinen Trend der Veränderungen zu beobachten, während ein tägliches Monitoring größere Rückgänge schneller erfassen kann.Tools wie Semly.ai automatisieren diesen Prozess, indem sie regelmäßig Messungen durchführen und Trends anstelle von Einzelwerten berichten. Dadurch können Marketer kurzfristige Schwankungen von tatsächlichen rückläufigen Trends unterscheiden und reagieren, bevor der Verlust an Sichtbarkeit zu einem Rückgang des Traffics führt.

Warum es sich nicht lohnt, nur ChatGPT zu überprüfen?

ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity können andere Quellen nutzen und andere Marken empfehlen. Ein gutes Ergebnis in einem Modell bedeutet daher nicht, dass die Marke auch in den anderen gleich sichtbar sein wird.

Nur 11% der Domains werden sowohl von ChatGPT als auch von Perplexity zitiert. Dieselbe Marke kann einen 615-fachen Unterschied im Zitationsvolumen zwischen Grok und Claude aufweisen. Daher ist es nicht sinnvoll, die gesamte Sichtbarkeit ausschließlich auf der Grundlage von ChatGPT zu bewerten. Erst der Vergleich mehrerer Modelle zeigt, wo die Marke stark ist und wo sie gegen die Konkurrenz verliert. Semly.ai überwacht die Markenpräsenz in allen wichtigen Modellen gleichzeitig und ermöglicht es, zu identifizieren, in welchen Modellen die Marke stark ist und wo Verbesserungen erforderlich sind.

Wie beginne ich mit der Überwachung der Markenpräsenz in AI?

Woche 1 - Audit

• Definiere 20-50 Schlüssel-Prompts (Quellen: Google Search Console, AnswerThePublic).
• Überprüfe manuell die Sichtbarkeit in ChatGPT, Gemini und Perplexity.
• Dokumentiere die Ergebnisse in einer Tabelle (Vorlage oben).
• Wenn du das automatisieren möchtest, Semly.ai führt das Audit in 2 Minuten durch - kostenloser Sichtbarkeitsbericht.

Woche 2 - Werkzeuge

• Wähle ein Überwachungstool gemäß dem Auswahlprozess.
• Konfiguriere die Überwachung für deine Marke und 3-5 Schlüsselkonkurrenten.
• Verbinde Google Analytics 4 und Google Search Console.
• Semly.ai überwacht bis zu 7 AI-Modelle gleichzeitig, sodass die Konfiguration alle wichtigen Plattformen sofort umfasst.

Woche 3 - Optimierung

• Analysiere die ersten Ergebnisse des Tools.
• Implementiere Quick Wins: Schema FAQ/HowTo, Aktualisierung der Veröffentlichungsdaten, Hinzufügen von Statistiken zu den besten Inhalten.
• Melde falsche Informationen über die Marke (Verbesserung der AI-Genauigkeitsrate).

Woche 4 - Analyse und Korrektur

• Vergleiche die Ergebnisse aus Woche 1 und Woche 3.
• Identifiziere Inhalte, die am häufigsten von AI zitiert werden.
• Erstelle einen GEO-Inhaltsplan für den nächsten Monat, unter Berücksichtigung der Präferenzen der einzelnen Modelle.

Checkliste:

• definierte Prompts
• ausgewähltes Werkzeug
• Wettbewerbsmonitoring
• Schema auf der Seite
• aktualisierte Daten
• erster Vergleichsbericht

Wie man den Traffic von AI in GA4 und GSC verfolgt? (technische Aspekte)

Traffic von ChatGPT, Perplexity und anderen AI-Tools kann teilweise in GA4 verfolgt werden. Man muss jedoch beachten, dass ein großer Teil der Nutzer ihre Suche mit der Antwort beendet und nie zur Seite wechselt.

Google Search Console: Google stellt keine dedizierten Daten zum Traffic aus AI-Übersichten zur Verfügung - diese werden in die allgemeinen organischen Ergebnisse einbezogen. Man kann jedoch einen Anstieg der Impressionen und Klicks für informative Anfragen beobachten, was indirekt auf die Präsenz in AI-Übersichten hinweist.

Google Analytics 4: Verwenden Sie das Tool Erkundungen, um das Segment „Verkehr von AI" zu erstellen. Fertiger Regex zur Filterung von Quelle/Medium:

.*chatgpt.*|.*perplexity.*|.*gemini.*|.*claude.*|.*copilot.*|.*grok.*|.*deepseek.*

Schritt-für-Schritt-Anleitung: Erkundungen → Neu → Segment „Verkehr von AI" → Dimensionen: Quelle/Medium, Zielseite → Kennzahlen: Sitzungen, Konversionen, Umsatz.

Einschränkungen: Verkehr von AI macht nach wie vor nur einen kleinen Teil aller Zugriffe auf die meisten Seiten aus, daher sollten zu Beginn keine hohen Zahlen erwartet werden. Zudem enden 93% der AI Mode-Sitzungen ohne Klick, was bedeutet, dass ein erheblicher Teil der Sichtbarkeit in der Standardanalyse unsichtbar bleibt.

AI-Bots: Es ist auch wichtig, in den Serverprotokollen zu überprüfen, welche Seiten von AI-Bots besucht werden, darunter GPTBot, ClaudeBot und PerplexityBot. Die Analyse, welche Seiten AI-Bots besuchen, hilft zu verstehen, welche Inhalte das Modell als wertvolle Wissensquelle betrachtet.

Fallstudie: Wie Marken ihre Sichtbarkeit in AI erhöht und in Verkäufe umgewandelt haben

Vor Beginn der Aktivitäten SportFuel erzielte 12 Punkte im AI Visibility Score. Nach drei Monaten stieg der Wert auf 54 Punkte. In diesem Zeitraum wurde die Marke häufiger von ChatGPT und Gemini empfohlen, und der Verkehr aus diesen Quellen führte häufiger zu Käufen. Die Anzahl der Empfehlungen durch ChatGPT und Gemini stieg um 445%, und der Umsatz aus AI-Kanälen erhöhte sich um 8%. Wichtiger Punkt: Die Konversion aus AI-Verkehr betrug 6,9% gegenüber 1,8% aus Google Ads, und die Kosten für die Kundengewinnung (CPA) sanken von 48 PLN auf 0,50 PLN.

RedCart - Die E-Commerce-Plattform verzeichnete einen Anstieg der Kundenregistrierungen um 25% und einen Anstieg der Konversionen von Trial zu kostenpflichtigen Abonnements um 30% nach der Implementierung von GEO-Optimierungen. Der AI Visibility Score verdreifachte sich - von 12/100 auf 45/100.

In beiden Fällen umfassten die Schlüsselmaßnahmen: die Optimierung des Produktfeeds hinsichtlich der Verständlichkeit für AI, die Implementierung von Schema Product und FAQ, die Veröffentlichung von Expertenleitfäden mit Zahlen sowie die systematische Überwachung in Semly.ai mit wöchentlichen Handlungsempfehlungen.

Zusammenfassung und nächste Schritte

Fünf wichtige Erkenntnisse aus diesem Leitfaden:

1. Kunden nutzen bereits heute AI bei der Auswahl von Produkten, Dienstleistungen und bestimmten Marken. 37% der Verbraucher beginnen ihre Suche mit AI, und Gartner prognostiziert einen Rückgang des traditionellen Suchvolumens um 25% bis Ende 2026.
2. Du benötigst neue KPI - Mention Rate, Citation Rate, SoMV und AI Accuracy Rate sind Metriken, die die traditionellen Positionen bei Google ersetzen.
3. Messe regelmäßig, nicht einmal - die Variabilität der AI-Antworten macht eine Einzelmessung wertlos; eine wöchentliche Überwachung ist erforderlich.
4. Jedes AI-Modell hat andere Präferenzen - die Strategie muss multimodal sein, angepasst an die Spezifika von ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und Grok.
5. Gut geplante GEO-Maßnahmen können die Anzahl der Empfehlungen erhöhen und wertvollen Traffic auf die Seite bringen. Ihr Einfluss sollte jedoch anhand von über einen längeren Zeitraum gesammelten Daten bewertet werden.

Nächster Schritt: Möchtest du überprüfen, wo du anfängst? Generiere einen kostenlosen Semly.ai Bericht und sieh nach, ob die wichtigsten AI-Modelle deine Marke empfehlen. Du erhältst einen Ausgangspunkt für weiteres Monitoring und zur Verbesserung der Ergebnisse.

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