Ein LLM-Sichtbarkeits-Tool verfolgt, was große Sprachmodelle über Ihre Marke sagen, Modell für Modell.
LLM-Sichtbarkeit ist, wie oft die großen Sprachmodelle hinter Assistenten wie ChatGPT, Claude und Perplexity Ihre Marke nennen, wenn Menschen nach Ihrer Kategorie fragen. Ein LLM-Sichtbarkeits-Tool, auch LLM-Tracker genannt, stellt diesen Assistenten die Fragen Ihrer Käufer immer wieder und hält fest, wer genannt wird, welche Quellen die Antwort genutzt hat und welche Modellversion sie geschrieben hat. Proofsource ist eines.
Ist das Modell dasselbe wie der Assistent, den Ihr Käufer nutzt?
Nein, und der Unterschied entscheidet, was ein Tool wirklich misst. Ein Käufer tippt in ChatGPT oder Claude, ein Produkt, das ein Modell mit Anweisungen, Websuche und manchmal einem Gedächtnis früherer Chats umgibt. Das reine Modell, direkt ohne Suche aufgerufen, kann nur aus dem antworten, was es im Training gelernt hat.
Beide können für dieselbe Frage unterschiedliche Marken nennen. Die erste Frage an einen LLM-Tracker ist also, welche Oberfläche er fragt: das Produkt, wie ein Käufer es sieht, oder das Modell ohne seine Werkzeuge. Keines ist falsch, aber nur das erste entspricht dem, was Ihre Käufer lesen.
Antworten aus dem Gedächtnis und Antworten aus der Suche: Warum muss ein LLM-Tracker sie unterscheiden?
Jede Antwort ist teils Gedächtnis, teils Suche. Die Gedächtnishälfte ist, was das Modell im Training gelernt hat, und sie ändert sich erst mit einem neuen Modell. Die Suchhälfte ist, was der Assistent beim Antworten abgerufen hat, und sie kann sich wenige Tage nach Veröffentlichung oder Änderung einer Seite ändern.
Eine Antwort mit Quellen hat die Suchhälfte genutzt; eine ohne Quellen kam aus dem Gedächtnis. Im öffentlichen Tesla-Beispiel beantwortete Claude „Was ist Tesla?“ und „Ist Tesla seriös?“ aus dem, was das Modell bereits wusste, ohne Quellen zu nennen. Arbeit an Ihren Seiten erreicht die erste Art von Antwort schnell und die zweite erst nach dem Training des nächsten Modells, ein Tracker, der die Quellen hinter jeder Antwort zeigt, sagt Ihnen also, welchen Hebel Sie haben.
Warum zählt die Modellversion beim Tracking von LLM-Sichtbarkeit?
Assistenten tauschen von Zeit zu Zeit ihre zugrunde liegenden Modelle. Dann können sich die genannten Marken über Nacht verschieben, ohne dass sich bei Ihnen etwas geändert hat. Erfasst ein Tracker nicht, welches Modell jede Antwort geschrieben hat, sieht ein Modell-Upgrade genauso aus wie ein Gewinn oder Verlust, den Sie verursacht haben.
Proofsource erfasst die Modellversion hinter jeder Antwort und zeigt sie unter jedem Diagramm. Hat sich ein Modell mitten im angezeigten Zeitraum geändert, werden beide Versionen aufgeführt, sodass ein Sprung, der mit einem neuen Modell zusammenfällt, als solcher sichtbar ist.
Ist LLM-Sichtbarkeit dasselbe wie KI-Sichtbarkeit?
Fast. KI-Sichtbarkeit ist der weitere Begriff und umfasst auch Google AI Overviews, eine Suchfunktion ohne öffentliche Modellversion, die man verfolgen könnte. LLM-Sichtbarkeit stellt das Modell in den Vordergrund: was das Modell jedes Assistenten weiß, was es nachschlägt und wie sich das zwischen Versionen verschiebt. Die Messung ist dieselbe, deshalb stellt Proofsource dieselben Fragen in allen 4 Engines. Das größere Bild steht auf der Seite KI-Sichtbarkeits-Tool.
Drei Dinge, die Sie pro Antwort erfassen sollten
Wen das Modell nennt
Ihre Marke und jeder Wettbewerber in der Antwort, für jede Frage und jeden Assistenten.
Quellen oder keine
Die Seiten, die die Antwort zitiert hat, oder die Tatsache, dass sie nur aus dem Training geantwortet hat.
Welches Modell sie geschrieben hat
Damit ein Modell-Upgrade nie für etwas gehalten wird, das Sie getan haben.
Wie verfolgt Proofsource LLM-Sichtbarkeit?
Proofsource ist eine KI-Intelligence-Plattform, die zeigt, bei welchen Käuferfragen ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviews Ihre Marke nennen, wer stattdessen genannt wird und was genau zu beheben ist.
- Saubere Sitzungen. Fragen werden ohne persönlichen Kontoverlauf gestellt, sodass kein Gedächtnis eines einzelnen Nutzers die Antwort prägt.
- Die vollständige Antwort wird gespeichert. Jede Zahl öffnet die Antworten dahinter, mit den genannten Marken und den zitierten Seiten.
- Das Modell hinter jeder Antwort, unter jedem Diagramm angegeben.
- Ein 95-%-Wilson-Intervall für jede Rate. 16 Erwähnungen in 25 Antworten sind 64 %, der ehrliche Bereich liegt aber bei etwa 45 % bis 80 %; 60 von 200 grenzt ihn auf etwa 24 % bis 37 % ein.
Was sollte ein LLM-Tracker erfassen?
- Welche Oberfläche es fragt. Den Assistenten mit seiner Suche oder das reine Modell.
- Die Modellversion pro Antwort, nicht der heutige Standard.
- Mit oder ohne Quellen, damit Sie Antworten aus der Suche von Antworten aus dem Gedächtnis unterscheiden können.
- Ob Sie es sind. Ein Modell kann ein anderes Unternehmen mit ähnlichem Namen beschreiben. Lesen Sie die Antwort, nicht nur den Treffer auf Ihren Namen.
- Genug Wiederholungen für ein Intervall. Eine Antwort pro Frage ist eine Stichprobe von eins.
Wie schneiden die führenden Tools im Vergleich ab?
3 Kriterien, für jedes Tool dieselben. Jede Angabe zu einem Wettbewerber verlinkt auf die Seite des Anbieters.
| Tool | Was es ist | Wie oft es fragt | Intervalle und Statistik |
|---|---|---|---|
| Proofsource | KI-Intelligence-Plattform, die zeigt, welche Käuferfragen Ihre Marke nennen, wer stattdessen genannt wird, und für jede Lücke die Korrektur entwirft. | Täglich oder wöchentlich, pro Plan gewählt; die Testphase führt 2 Scans im Abstand von etwa einem Tag aus | Ein 95-%-Wilson-Intervall für jeden Prozentwert; Veränderungen werden erst gemeldet, wenn sie es überschreiten |
| ProfoundQuelle | Enterprise-Plattform für KI-Suche mit Answer Engine Insights, Agent Analytics und einem KI-Marketer-Agenten. | Täglich | Nicht veröffentlicht |
| Peec AIQuelle | Analytics für KI-Suche für Marketingteams und Agenturen: Sichtbarkeit, Position, Stimmung und Quellen. | Täglich (täglich oder wöchentlich auf Enterprise) | Nicht veröffentlicht |
| ScrunchQuelle | Monitoring der KI-Suche plus eine Agent Experience Platform, die KI-Agenten eine optimierte Version Ihrer Website ausliefert. | Nicht veröffentlicht (5.000 Antworten pro Monat bei Core) | Nicht veröffentlicht |
| Otterly.AIQuelle | Self-Service-Monitoring der KI-Suche für ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity und Copilot, mit GEO-Audits. | Täglich | Nicht veröffentlicht |
| Ahrefs Brand RadarQuelle | Tracking von KI-Erwähnungen in Ahrefs, auf Basis einer Datenbank mit Hunderten Millionen Prompts plus Ihrer eigenen. | Eigene Prompts täglich aktualisiert | Nicht veröffentlicht |
Der vollständige Vergleich von acht Tools, mit dem, was jedes am besten kann, steht in den besten KI-Sichtbarkeits-Tools.
- Profound-Preise www.tryprofound.com/pricing
- Peec-AI-Preise peec.ai/pricing
- Scrunch-Preise scrunch.com/pricing
- Otterly.AI-Preise otterly.ai/pricing
- Ahrefs-Preise ahrefs.com/pricing
- Ahrefs Brand Radar ahrefs.com/brand-radar
Quellen gelesen am .
Was Menschen zu LLM-Sichtbarkeits-Tools und LLM-Trackern fragen
Was ist ein LLM-Tracker?
Ein anderer Name für ein LLM-Sichtbarkeits-Tool: Software, die KI-Assistenten auf Basis großer Sprachmodelle wiederholt die Fragen Ihrer Käufer stellt und festhält, welche Marken sie nennen und welche Quellen sie zitieren.
Welche LLMs sollte ich verfolgen?
Die Assistenten, die Ihre Käufer nutzen. Proofsource verfolgt ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI Overviews in der kostenlosen Testphase, und Google AI Mode, Gemini, Microsoft Copilot, Grok, DeepSeek und Meta AI werden in einem Gespräch freigeschaltet. Die Tabelle listet die Engines jedes Tools mit Quelle.
Kann ich ändern, was ein LLM über meine Marke sagt?
Teilweise, und in zwei Geschwindigkeiten. Antworten, die im Web suchen, können eine klarere Seite wenige Tage nach dem Abruf aufgreifen. Antworten aus dem Training des Modells ändern sich erst, wenn ein neueres Modell mit neuerem Text trainiert wird. Verfolgen Sie die Quellen pro Antwort, um zu sehen, mit welcher Art Sie es zu tun haben.
Wie viele Antworten braucht eine verlässliche Zahl zur LLM-Sichtbarkeit?
Mehr, als die meisten erwarten. Bei 25 Antworten hat eine Rate von 64 % ein Intervall von etwa 45 % bis 80 %; bei 200 Antworten sind es wenige Punkte in jede Richtung. Proofsource zeigt das Intervall bei jeder Zahl, damit die Stichprobengröße nie verborgen bleibt.
Sehen Sie, was die Modelle über Ihre Marke sagen.
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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