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Fabian van TilFabian van Til··9 Min. Lesezeit

KI-Sichtbarkeit messen: Die Metriken, die wirklich zählen

Traditionelle SEO-Metriken erfassen die KI-Sichtbarkeit überhaupt nicht. Erfahren Sie über Share of Model (SoM), Citation Rate, KI-Referral-Traffic-Tracking in GA4 und den Aufbau einer Prompt-Bank.

Warum traditionelle SEO-Metriken die KI-Sichtbarkeit nicht erfassen

Die Metriken, die den digitalen Marketing-Erfolg der letzten 20 Jahre definiert haben (Keyword-Rankings, organischer Traffic, Klickrate) sind für ein spezifisches Modell optimiert, wie Benutzer Informationen finden: Sie tippen eine Anfrage ein, sehen eine Liste von Ergebnissen und klicken auf einen Link. Dieses Modell ändert sich.

Wenn ein Benutzer ChatGPT eine Frage zu Ihrer Branche stellt, wird keine Klickrate erfasst. Traditionelle SEO-Metriken sind für diese neue Suchebene blind. Für Marken, die in GEO-Optimierung investieren, ist ein neues Messrahmenwerk unerlässlich.

Share of Model (SoM): Definition, Berechnung, Benchmarks

Share of Model (SoM) ist die grundlegende KI-Sichtbarkeitsmetrik. Sie misst, wie oft Ihre Marke relativ zu Ihren Wettbewerbern in einer definierten Menge KI-relevanter Prompts auf einer KI-Plattform erwähnt oder empfohlen wird.

Definition

Share of Model = (Prompts, bei denen Ihre Marke erscheint / Gesamtzahl getesteter Prompts) × 100

Wie SoM berechnet wird

  1. Erstellen Sie eine Prompt-Bank mit 20-50 Abfragen, die für Ihre Markenkategorie, Anwendungsfälle und Wettbewerbslandschaft relevant sind.
  2. Führen Sie alle Prompts durch Ihre Ziel-KI-Plattformen (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview) zur gleichen Tageszeit durch.
  3. Erfassen Sie, welche Marken in jeder Antwort erwähnt werden.
  4. Berechnen Sie Ihren prozentualen Anteil und verfolgen Sie ihn wöchentlich oder monatlich.

Benchmarks

  • Kategorieführer: 60-80% SoM bei hoch relevanten Prompts
  • Starker Wettbewerber: 30-50% SoM bei kategorierelevanten Prompts
  • Markteilnehmer: 10-30% SoM bei breiten Kategorie-Prompts
  • Niedrige KI-Sichtbarkeit: unter 10% SoM

Citation Rate: Wie man sie verfolgt, was eine gute Rate ist

Citation Rate verfolgt, wie oft Ihre spezifischen Inhalte (eine bestimmte URL, ein Artikel oder ein Datenpunkt) in KI-generierten Antworten als Quelle zitiert werden.

Wie man Citation Rate verfolgt

  1. Notieren Sie für jeden Prompt, ob eine spezifische Seite als Quelle zitiert wird
  2. Verfolgen Sie, welche Ihrer URLs am häufigsten zitiert werden
  3. Überwachen Sie Änderungen der Zitationsrate nach Optimierungsänderungen

KI-Referral-Traffic: Wie man das Tracking in GA4 einrichtet

Wenn Benutzer Quelllinks in KI-Plattformen folgen (besonders Perplexity und ChatGPT Search), erscheinen diese Besuche in Ihren Analysen als Referral-Traffic.

Einrichtung des KI-Referral-Trackings in GA4

In GA4, gehen Sie zu Admin → Datenanzeige → Kanalgruppen → Neue Kanalgruppe erstellen. Fügen Sie einen benutzerdefinierten Kanal namens "KI-Referral" hinzu mit folgenden Bedingungen: Quelle enthält "perplexity.ai" ODER Quelle enthält "chat.openai.com".

Prompt Coverage: Eine Prompt-Bank aufbauen und systematisch testen

Prompt Coverage misst die Breite Ihrer KI-Sichtbarkeit: Über wie viele verschiedene Fragetypen und Benutzerintentionen erscheint Ihre Marke in KI-Antworten?

Eine gut strukturierte Prompt-Bank umfasst fünf Kategorien

  • Direkte Markenanfragen: "Was ist [Ihre Marke]?"
  • Kategorie-Abfragen: "Was ist das beste [Ihre Kategorie] Tool?"
  • Anwendungsfall-Abfragen: "Wie löse ich [Anwendungsfall, den Ihre Marke löst]?"
  • Vergleichs-Abfragen: "[Ihre Marke] vs [Wettbewerber]"
  • Themenautoritäts-Abfragen: Fragen zu Themen, zu denen Ihre Marke Expertinhalte veröffentlicht hat

Sentiment-Tracking: Nicht nur Zitationen, sondern wie KI Ihre Marke beschreibt

Eine der am meisten unterschätzten Aspekte der KI-Sichtbarkeitsmessung ist, dass das Erscheinen in KI-Antworten nicht einheitlich gut ist. Kontext und Sentiment sind entscheidend.

  • Kategorie-Positionierung: Beschreibt die KI Ihre Marke in der richtigen Kategorie?
  • Attributgenauigkeit: Sind die spezifischen Angaben der KI über Ihre Marke korrekt?
  • Ton und Framing: Beschreibt die KI Ihre Marke neutral, positiv oder mit Vorbehalten?
  • Vergleichs-Positionierung: Wie positioniert die KI Ihre Marke im Vergleich zu Wettbewerbern?

Wettbewerber-Share-of-Model-Vergleich

KI-Sichtbarkeit ist inhärent wettbewerbsbasiert. Führen Sie Ihre Prompt-Bank gleichzeitig für Ihre Marke und Ihre Top-3-5-Wettbewerber aus. Das wettbewerbsorientierte SoM-Dashboard ist Ihr direktester Indikator für KI-Sichtbarkeitsleistung.

Kostenlose vs. bezahlte Tracking-Tools

Kostenlose Ansätze

  • Manuelles Prompt-Testing: Testen Sie Ihre Prompt-Bank manuell in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overview
  • GA4 KI-Referral-Tracking: Wie oben beschrieben einrichten
  • Akravo GEO-Audit: Unser kostenloses Audit-Tool gibt Ihnen eine Baseline-Bewertung

Bezahlte Tools

  • Dedizierte KI-Sichtbarkeitsplattformen automatisieren das Prompt-basierte SoM-Tracking in großem Maßstab
  • Enterprise-SEO-Plattformen beginnen, KI-Sichtbarkeitsmetriken zu integrieren

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Fabian van Til

Fabian van Til

Gründer, Akravo — KI-Sichtbarkeitsstratege

Fabian van Til ist KI-Sichtbarkeitsstratege und E-Commerce-Unternehmer. Er hat eine spezialisierte SEO-Agentur aufgebaut und verkauft, mehrere Marken skaliert und 2024 festgestellt, dass seine eigenen Marken in der KI-Suche unsichtbar waren. Er forschte monatelang und gruendete daraus Akravo.

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