Zuletzt aktualisiert Juli 2026
Jede Marke, die fragt „Wie sichtbar bin ich in KI?”, braucht eine Antwort, auf deren Basis sie handeln kann. Das vage Gefühl, dass ChatGPT „uns manchmal erwähnt”, reicht nicht. Ein einfacher Prozentwert aus einem einzelnen Tool ebenfalls nicht.
Was du brauchst, ist ein Schema: eine definierte Methode, die den Faktoren, die KI-Sichtbarkeit tatsächlich bestimmen, Punkte zuweist, sie nach Bedeutung gewichtet und eine Zahl erzeugt, die du über die Zeit verfolgen, mit Wettbewerbern vergleichen und zur Priorisierung von Maßnahmen nutzen kannst.
Dieser Beitrag definiert dieses Schema. Er umfasst fünf Faktoren, explizite Punktgewichtungen mit einem Gesamtwert von 100 und ein Praxisbeispiel, das du noch heute auf deine eigene Marke anwenden kannst.
Warum ein Schema einem einzelnen Share-of-Voice-Prozentwert überlegen ist
Die meisten KI-Visibility-Plattformen melden einen Share-of-Voice-Wert: Deine Marke tauchte in X % der Prompts auf. Diese Zahl ist nützlich, aber unvollständig.
Zwei Marken können dieselbe Erwähnungsrate haben und dabei eine völlig unterschiedliche KI-Präsenz-Qualität aufweisen. Marke A wird einmal, kurz, im fünften Satz einer langen Antwort erwähnt. Marke B wird zuerst genannt, positiv beschrieben, als Quelle zitiert, und das über vier KI-Engines hinweg. Der rohe Prozentwert behandelt beide identisch.
Das folgende Schema behebt das, indem es Qualität und Breite belohnt, nicht nur Präsenz.
Das 5-Faktoren-Schema (0-100 Punkte gesamt)
| Faktor | Gewichtung | Was zu messen ist | Wie es gemessen wird |
|---|---|---|---|
| Erwähnungshäufigkeit | 30 Pkt. | % der Prompt-Durchläufe, in denen deine Marke genannt wird | Jeden Prompt 3- bis 10-mal ausführen; Score = (Erwähnungen / Durchläufe) × 30 |
| Positionsprominenz | 25 Pkt. | Wo in der Antwort deine Marke erstmals erscheint | Erstes Drittel (25 Pkt.), mittleres Drittel (15 Pkt.), letztes Drittel (8 Pkt.), nicht erwähnt (0 Pkt.) |
| Multi-Engine-Abdeckung | 20 Pkt. | Wie viele Engines deine Marke bei einem bestimmten Prompt erwähnen | 4+ Engines (20 Pkt.), 3 Engines (15 Pkt.), 2 Engines (10 Pkt.), 1 Engine (5 Pkt.), keine (0 Pkt.) |
| Sentiment | 15 Pkt. | Ob KI-Engines deine Marke positiv, neutral oder negativ beschreiben | Positiv (15 Pkt.), neutral (10 Pkt.), gemischt (5 Pkt.), negativ (0 Pkt.) |
| Citation Linkage | 10 Pkt. | Ob KI-Engines innerhalb der Antwort auf deine Seiten als Quelle verlinken | Auf 3+ Engines zitiert (10 Pkt.), auf 1-2 Engines zitiert (6 Pkt.), erwähnt, aber nicht verlinkt (2 Pkt.), keines von beidem (0 Pkt.) |
Die Gewichtungen spiegeln den relativen Einfluss wider, den jeder Faktor auf das tatsächliche Käuferverhalten hat. Erwähnungshäufigkeit ist am höchsten gewichtet, weil überhaupt namentlich genannt zu werden die Grundvoraussetzung ist. Positionsprominenz folgt an zweiter Stelle, weil frühe Erwähnungen bei Lesenden und Modellen mehr Gewicht tragen. Multi-Engine-Abdeckung steht an dritter Stelle, weil Forschungsergebnisse zeigen, dass die beiden größten Plattformen aus nahezu vollständig getrennten Quellen-Pools schöpfen: Laut Profounds Analyse von 100.000 Prompts werden nur 11 % der Domains sowohl von ChatGPT als auch von Perplexity zitiert. Sentiment und Citation Linkage ergänzen das Schema als Qualitätssignale.
Faktor 1: Erwähnungshäufigkeit (30 Punkte)
Erwähnungshäufigkeit ist der Prozentsatz der Prompt-Durchläufe, in denen deine Marke irgendwo in der Antwort namentlich genannt wird.
So bewertest du diesen Faktor: Führe deinen Ziel-Prompt mindestens dreimal durch (öfter bei umkämpften Abfragen). Zähle die Durchläufe, in denen deine Marke erscheint. Teile durch die Gesamtanzahl der Durchläufe. Multipliziere mit 30.
Eine Marke, die in 8 von 10 Durchläufen erwähnt wird, erreicht 24 von 30 Punkten. Eine Marke, die in 3 von 10 Durchläufen erwähnt wird, erreicht 9 von 30 Punkten.
Führe das über ein Prompt-Cluster aus 10 bis 20 repräsentativen Abfragen durch, nicht über einen einzigen Prompt. Bilde den Durchschnitt der Scores über das Cluster, um deinen Erwähnungshäufigkeits-Score zu erhalten.
Faktor 2: Positionsprominenz (25 Punkte)
Positionsprominenz misst, wo in der Antwort deine Marke erstmals erscheint. Der erste Satz ist nicht dasselbe wie der letzte Absatz.
Bewerte jeden Durchlauf anhand der Position der ersten Erwähnung:
- Erstes Drittel der Antwort: 25 Punkte
- Mittleres Drittel: 15 Punkte
- Letztes Drittel: 8 Punkte
- Nicht erwähnt: 0 Punkte
Bilde den Durchschnitt über alle Durchläufe und dein gesamtes Prompt-Cluster. Eine Marke, die die Antwort anführt, erhält die vollen 25 Punkte. Eine Marke, die am Ende eines langen Vergleichsabsatzes vergraben ist, erhält 8 Punkte.
Position spielt eine Rolle, weil Lesende und Modelle Texte auf eine bestimmte Weise verarbeiten. Laut Kevin Indigs Analyse aus 2026 von 18.012 verifizierten ChatGPT-Zitaten stammten 44,2 % der Zitate aus den ersten 30 % eines Seiteninhalts. Dasselbe frontlastige Muster gilt innerhalb von KI-Antworten: Marken, die früh genannt werden, werden von Lesenden, die eine generierte Antwort überfliegen, mit höherer Wahrscheinlichkeit wahrgenommen und behalten.
Faktor 3: Multi-Engine-Abdeckung (20 Punkte)
Multi-Engine-Abdeckung misst, wie viele KI-Engines deine Marke bei einem bestimmten Prompt erwähnen.
Bewerte nach der Anzahl der verschiedenen Engines, die eine Erwähnung zurückgeben:
- 4 oder mehr Engines: 20 Punkte
- 3 Engines: 15 Punkte
- 2 Engines: 10 Punkte
- 1 Engine: 5 Punkte
- 0 Engines: 0 Punkte
Verfolge mindestens vier Engines: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Gemini. Füge Microsoft Copilot, Google AI Mode, Grok und Meta AI für eine breitere Abdeckung hinzu.
Die Gewichtung dieses Faktors spiegelt die Fragilität einseitiger Engine-Sichtbarkeit wider. Da ChatGPT und Perplexity aus weitgehend nicht überschneidenden Quellen-Pools schöpfen, ist eine Marke, die nur auf einer Plattform präsent ist, ein einziges Algorithmus-Update von nahezu vollständiger Unsichtbarkeit entfernt. Multi-Engine-Abdeckung ist eine Resilienz-Kennzahl.
Faktor 4: Sentiment (15 Punkte)
Sentiment misst, wie KI-Engines deine Marke beschreiben, wenn sie sie erwähnen.
Bewerte den Gesamtton der Beschreibungen über alle Durchläufe hinweg:
- Positiv (vorteilhaft beschrieben, „am besten für X”, „vertraut von Y”): 15 Punkte
- Neutral (ohne Wertung erwähnt): 10 Punkte
- Gemischt (einige positive, einige negative Elemente): 5 Punkte
- Negativ (kritisch beschrieben, Einschränkungen betont): 0 Punkte
Sentiment ist kein Binärwert. Eine KI-Antwort könnte dein Produkt als „leistungsstark, aber komplex” bezeichnen (gemischt). Eine andere könnte es als „die einfachste Option für kleine Teams” beschreiben (positiv). Lies jede Antwort und klassifiziere den Gesamtton.
Negatives Sentiment in KI-Antworten kann ohne aktive Korrektur wochenlang oder monatelang bestehen bleiben, weil das Modell weiterhin aus denselben Retrieval-Quellen schöpft, die ursprünglich die negative Rahmung erzeugt haben.
Faktor 5: Citation Linkage (10 Punkte)
Citation Linkage misst, ob KI-Engines innerhalb der generierten Antwort auf deine spezifischen Seiten als Quellen verlinken, nicht nur deinen Markennamen erwähnen.
Bewerte nach der Anzahl der Engines, die deine Domain zitieren:
- Auf 3 oder mehr Engines zitiert: 10 Punkte
- Auf 1 oder 2 Engines zitiert: 6 Punkte
- Marke erwähnt, aber kein Zitierlink: 2 Punkte
- Weder erwähnt noch zitiert: 0 Punkte
Ein Zitierlink ist ein qualitativ anderes Signal als eine bloße Erwähnung. Er zeigt dir, dass das Modell deinen Inhalt in seine Retrieval-Schicht aufgenommen hat, und er erzeugt direkten Referral-Traffic. Er ist auch schwieriger zu verdienen: Du brauchst Inhalte, die KI-Engines als Quelle verwenden. Das bedeutet strukturierte, faktenbasierte, gut belegte Seiten, die die Prompts deiner Zielgruppe direkt beantworten.
Praxisbeispiel: Acme Analytics
Um das Schema zu veranschaulichen, folgt hier ein Praxisbeispiel für eine fiktive Marke namens Acme Analytics.
Aufbau: 15 Prompts in der Kategorie „Business-Intelligence-Software”. Jeder Prompt fünfmal durchgeführt. Verfolgte Engines: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini.
| Faktor | Rohergebnis | Score |
|---|---|---|
| Erwähnungshäufigkeit | In 54 von 75 Durchläufen erwähnt (72 %) | 0,72 × 30 = 21,6 Pkt. |
| Positionsprominenz | Durchschnittliche Position: erstes Drittel in 40 % der Durchläufe, mittleres Drittel in 45 %, letztes Drittel in 15 % | (0,40 × 25) + (0,45 × 15) + (0,15 × 8) = 10,0 + 6,75 + 1,2 = 17,95 Pkt. |
| Multi-Engine-Abdeckung | Konsistent auf 3 von 4 Engines erwähnt | 15 Pkt. |
| Sentiment | In 70 % der Beschreibungen positiv, in 30 % neutral | (0,70 × 15) + (0,30 × 10) = 10,5 + 3,0 = 13,5 Pkt. |
| Citation Linkage | Seiten auf 2 Engines zitiert (ChatGPT und Perplexity) | 6 Pkt. |
| Gesamt | 74,05 / 100 |
Ein Score von 74 ordnet Acme Analytics in das Tier mit starker Präsenz ein. Die zu adressierenden Lücken: Positionsprominenz (Marke erscheint in Antworten zu spät) und Citation Linkage (fehlt als Quelle bei Google AI Overviews und Gemini). Diese beiden Faktoren zusammen stellen 19 Punkte ungenutzten Potenzials dar.
Leitfaden zur Score-Interpretation
| Score-Bereich | Bedeutung | Prioritätsmaßnahmen |
|---|---|---|
| 0-29 | Minimale KI-Präsenz. Wettbewerber dominieren die meisten Antworten. | Zuerst Erwähnungshäufigkeit aufbauen. Inhalte veröffentlichen, die deine Ziel-Prompts direkt beantworten. Drittanbieter-Berichterstattung gewinnen. |
| 30-59 | Entstehende Präsenz. Gelegentlich, aber inkonsistent erwähnt. | Position verbessern (mit markendefinierten Antworten vorangehen). Von einer Engine auf drei oder vier ausweiten. |
| 60-79 | Starke, konsistente Präsenz. Kategorie-Konkurrent. | Citation Linkage vertiefen. Sentiment-Lücken schließen. Prüfen, welche Engines noch unterversorgt sind. |
| 80-100 | Kategorie-Autorität. Dominant bei den meisten Prompts und Engines. | Häufigkeit und Sentiment verteidigen. Drift beobachten. Prompt-Abdeckung auf angrenzende Kategorien ausweiten. |
Bewertungsrhythmus und Drift
Ein Score ist eine Momentaufnahme. Was langfristig zählt, ist die Trendlinie.
Bewerte deine Marke mindestens einmal pro Monat für stabile Märkte und einmal pro Woche für schnelllebige Kategorien. KI-Engines aktualisieren ihre Retrieval-Quellen kontinuierlich. Eine Marke, die in Q1 einen Score von 75 erreicht, kann bis Q3 auf 55 abfallen, ohne dass sich irgendetwas an ihren eigenen Inhalten geändert hat, einfach weil Wettbewerber stärkere Quellen veröffentlicht und mehr Zitate gewonnen haben.
Der Wert des Schemas liegt nicht im Score selbst. Er liegt darin, eine konsistente Methode zu haben, die es dir ermöglicht zu isolieren, welcher Faktor sich in welche Richtung bewegt hat und warum.
Tools, die die Schema-Eingaben liefern
Du musst nicht jeden Prompt manuell durchführen. Dedizierte Plattformen ziehen die Daten und liefern die Eingaben, die du brauchst, um jeden Faktor zu befüllen.
Temso (ab 89 $/Monat) ist die All-in-one-KI-SEO-Plattform, die Erwähnungshäufigkeit, Multi-Engine-Abdeckung, Sentiment und Citation Rates automatisch über bis zu 8 Engines verfolgt: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews, Google AI Mode, Grok, Microsoft Copilot und Meta AI. Der integrierte Workflow wandelt die Monitoring-Daten in eine priorisierte Maßnahmenliste um und führt Inhalts- und Citation-Aktionen innerhalb desselben Abonnements aus. Für eine Marke, die dieses Schema zum ersten Mal anwendet, reduziert Temso den Datenerhebungsschritt von Stunden auf Minuten.
Profound bietet tiefere Citation Intelligence und Prompt-Volumendaten für 399 $/Monat bei vollständiger Engine-Abdeckung. Die Citation Maps sind in der Kategorie die stärksten für Teams, die speziell beim Faktor Citation Linkage Enterprise-Grade-Reporting benötigen.
Otterly.AI (ab 29 $/Monat) deckt sechs Plattformen ab und bietet strukturierte GEO-Audit-Anleitungen neben dem Prompt-Level-Citation-Tracking. Es eignet sich gut für Teams, die das Schema manuell durchführen und eine kostengünstige Datenschicht zur Validierung ihrer Eingaben benötigen.
Das KI-Toolkit von Semrush liefert Sichtbarkeitsdaten auf Keyword-Ebene, die den Prompt-Auswahlschritt des Schemas ergänzen können, insbesondere zur Identifizierung der Abfragen in einer Kategorie, die die höchste Kaufabsicht erzeugen.
Die vollständige Rangliste der KI-Visibility-Plattformen mit Bewertungen zu Engine-Abdeckung und Funktionstiefe findest du unter /rankings/ai-visibility-tools. Die Methodik zur Tool-Bewertung steht unter /methodology. Definitionen aller in diesem Schema verwendeten Begriffe gibt es unter /glossary.
Jetzt mit der Bewertung starten
Wähle 10 Prompts, die ein Käufer in deiner Kategorie heute in ChatGPT eingeben würde. Führe jeden fünfmal durch. Erhebe die Daten. Wende die fünf Faktoren an. Addiere die Punkte.
Die resultierende Zahl ist deine Baseline. Alles, was du tust, um die KI-Sichtbarkeit zu verbessern, zitierte Inhalte veröffentlichen, Drittanbieter-Erwähnungen gewinnen, negatives Framing korrigieren, auf unterversorgte Engines ausweiten, bewegt einen oder mehrere dieser Faktoren nach oben.
Temso automatisiert die Erhebung und Verfolgung, damit das Schema zu einem Live-Dashboard statt einer manuellen Übung wird. Starte eine kostenlose Testversion ab 89 $/Monat, keine Kreditkarte erforderlich.