Was ist KI-Sichtbarkeit?
KI-Sichtbarkeit ist, wie oft KI-Assistenten wie ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviews Ihre Marke nennen, wenn Menschen nach Ihrer Kategorie fragen. Sie wird pro Frage und pro Engine gemessen: Man stellt die Fragen, die Käufer stellen, und zählt die Antworten, die Sie nennen. Anders als bei einem Suchranking gibt es keine feste Position, die man einmal prüft: Dieselbe Frage kann Sie in einer Antwort nennen und in der nächsten auslassen.
Welche Kennzahlen messen die Markensichtbarkeit in KI-Suchergebnissen am besten?
Die Erwähnungsrate ist die Kernkennzahl: der Anteil der KI-Antworten auf Ihre Käuferfragen, die Ihre Marke nennen, pro Engine und insgesamt berichtet. Alles andere ordnet sie ein.
Weil eine Antwort eine Stichprobe ist und keine Tatsache, braucht eine Erwähnungsrate ein Intervall daneben. Ein Wilson-Intervall zeigt den Bereich, in dem die wahre Rate liegen kann, je nachdem, wie viele Antworten gelesen wurden. Die anderen Kennzahlen erklären, warum die Rate so ist, wie sie ist:
- Wer stattdessen genannt wird: die anderen Marken in denselben Antworten, geordnet danach, wie oft jede erscheint.
- Share of Voice: Ihr Anteil an allen Markennennungen in diesen Antworten. Siehe KI-Share-of-Voice.
- Position: wo in der Antwort Sie erscheinen, wenn Sie genannt werden. Platz eins in einer Liste von fünf liest sich anders als Platz fünf.
- Zitierungen: die Seiten, die jede Engine als Quellen angibt, und wie viele davon Ihre sind. Siehe Zitierungsanteil.
- Abdeckung: welche Fragen und Themen Sie überhaupt nennen. Siehe Prompt-Abdeckung.
Wie wird KI-Sichtbarkeit berechnet?
KI-Sichtbarkeit wird berechnet als Antworten, die die Marke nennen, geteilt durch die Zahl der erhobenen Antworten, für einen festen Satz von Fragen auf einem festen Satz von Engines. Genannt in 6 von 20 Antworten ist eine Erwähnungsrate von 30 %, mit einem 95-%-Wilson-Intervall von etwa 14,5 % bis 51,9 %.
Drei Entscheidungen bestimmen, ob die Zahl etwas bedeutet. Die Fragen müssen solche sein, die Käufer stellen, bevor sie Ihren Namen kennen, etwa „Was ist das beste X für Y“, denn eine Frage, die Sie nennt, erwähnt Sie unabhängig davon, ob die Engine weiß, wer Sie sind. Den Engines müssen dieselben Fragen mit denselben Worten gestellt werden, damit sie vergleichbar sind. Und die Stichprobe muss wiederholt werden, weil sich Antworten von Durchlauf zu Durchlauf ändern und eine einzelne Prüfung in beide Richtungen täuschen kann.
Wie sieht KI-Sichtbarkeit in einem echten Beispiel aus?
Im öffentlichen Tesla-Beispiel (4. Okt. 2026) nannten 53 von 100 Antworten auf 25 Käuferfragen Tesla: eine Erwähnungsrate von 53 %, mit einer 95-%-Spanne von etwa 43 % bis 62 %.
Die Engines waren sich nicht einig. ChatGPT und Google AI Overviews nannten Tesla jeweils in 16 von 25 Antworten, Claude in 11 und Perplexity in 10. Die Intervalle überlappen sich, daher ist dieser Abstand bei je 25 Antworten ein Hinweis, den man beobachtet, kein Beweis, dass eine Engine Tesla bevorzugt. Die Markenfragen verhielten sich wie erwartet: 19 von 20 Antworten auf Fragen, die Tesla nannten, erwähnten Tesla. Das sagt fast nichts über Sichtbarkeit und viel darüber, warum Markenfragen getrennt geführt werden.
| Engine | Nannte Tesla | Erwähnungsrate | 95-%-Spanne |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 16 von 25 | 64 % | 45 % bis 80 % |
| Google AI Overviews | 16 von 25 | 64 % | 45 % bis 80 % |
| Claude | 11 von 25 | 44 % | 27 % bis 63 % |
| Perplexity | 10 von 25 | 40 % | 23 % bis 59 % |
| Alle vier | 53 von 100 | 53 % | 43 % bis 62 % |
Wie unterscheiden diese Tools Empfehlungen von bloßen Markenerwähnungen?
Eine Erwähnung ist jedes Vorkommen Ihres Markennamens in einer Antwort; eine Empfehlung ist eine Erwähnung, die die Antwort befürwortet, meist indem sie Sie auf ihre Shortlist setzt oder Sie als passende Wahl für die Situation des Käufers nennt.
Die Erwähnungsrate zählt beides, deshalb liest man sie zusammen mit Position und Tonfall. Eine Marke, die zuletzt oder als zu meidende Option genannt wird, ist erwähnt, aber nicht empfohlen. Nur wer den Antworttext liest, statt Namen zu zählen, kann beides unterscheiden. Deshalb sollte jede Antwort vollständig gespeichert werden, damit sich eine Zahl bis zu den Worten dahinter zurückverfolgen lässt.
Wo sehen Sie KI-Sichtbarkeit in Proofsource?
Proofsource stellt Ihre Käuferfragen auf ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviews und zeigt Ihre Erwähnungsrate pro Engine mit ihrem 95-%-Intervall, wer stattdessen genannt wird, Ihren Share of Voice und die Seiten, die jede Engine zitiert. Die Funktionsseite AI Visibility zeigt die Ansichten; die Methodik erklärt, wie jede Zahl gezählt wird.
Häufige Fragen: KI-Sichtbarkeit
Ist KI-Sichtbarkeit dasselbe wie ein SEO-Ranking?
Nein. Ein Suchranking ist eine Position auf einer Ergebnisseite für ein Keyword. KI-Sichtbarkeit ist, ob eine KI-Antwort Sie überhaupt nennt, und sie schwankt zwischen Engines und zwischen Durchläufen derselben Frage, muss also stichprobenartig erhoben statt einmal geprüft werden. Gutes SEO hilft, weil Engines, die im Web suchen, gut rankende Seiten lesen, garantiert aber keine Erwähnung.
Wie messen diese Tools Markensichtbarkeit und Erwähnungshäufigkeit?
Sie stellen auf jeder KI-Engine einen Satz von Fragen, lesen jede Antwort und zählen den Anteil, der Ihre Marke nennt. Bessere Tools wiederholen die Stichprobe, speichern den vollständigen Antworttext, trennen Fragen, die Sie nennen, von solchen, die es nicht tun, und zeigen ein Intervall, damit eine kleine Stichprobe nicht für einen Trend gehalten wird.
Wie prüfe ich das Shortlist-Ranking meiner Marke in der KI?
Stellen Sie jeder Engine die Käuferfragen, die für Sie zählen, und erfassen Sie, wo Ihre Marke in der Liste jeder Antwort erscheint, falls überhaupt. Die Position bedeutet erst über viele Antworten hinweg etwas, verfolgen Sie sie also neben der Erwähnungsrate statt anhand einer einzelnen Antwort.
Wie viele Prompts und Antworten brauche ich für einen verlässlichen Score?
So viele, dass das Intervall enger ist als die Veränderung, die Sie erkennen wollen. Genannt in 6 von 20 Antworten sind 30 % mit einer Spanne von etwa 15 % bis 52 %; genannt in 60 von 200 sind ebenfalls 30 %, doch die Spanne verengt sich auf etwa 24 % bis 37 %. Starten Sie mit einem fokussierten Satz von Käuferfragen und lassen Sie wiederholte Durchläufe die Stichprobe aufbauen.
Verwandte Begriffe
- KI-Share-of-Voice
Der KI-Share-of-Voice ist der Anteil Ihrer Marke an allen Markennennungen in KI-Antworten auf einen Satz von Fragen.
- Zitierungsanteil
Der Zitierungsanteil ist der Anteil aller Zitierungen in KI-Antworten, der auf eine bestimmte Website verweist.
- Prompt-Abdeckung
Die Prompt-Abdeckung ist der Teil Ihrer verfolgten Käuferfragen, auf den KI-Engines mit Ihrer Marke antworten, aufgeschlüsselt nach Frage, Thema und Engine.
- Generative Engine Optimization (GEO)
Generative Engine Optimization (GEO) ist die Arbeit daran, wie generative KI-Engines Ihre Marke beschreiben und empfehlen, damit Sie in ihren Antworten genannt und zitiert werden.
Durchgerechnetes Beispiel: Tesla, öffentliche KI-Antworten, 4. Okt. 2026: der erste Scan von Tesla durch Proofsource, 25 Käuferfragen und 5 Markenfragen, eine Antwort pro Frage auf jeder von vier Engines. Eine kleine Stichprobe einer einzigen Marke, gezeigt als Beispiel, nicht als Benchmark.
Sehen Sie, wo KI Sie auslässt, und was Sie korrigieren sollten.
Sehen Sie, bei welchen Käuferfragen Ihre Marke genannt wird, wer stattdessen genannt wird und was Sie ändern sollten. 200 Antworten. 25 Prompts/Frage. Top-KI-Engines. 2 Tage. Kostenlos. Keine Kreditkarte.
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