KI-Sichtbarkeit messen: so trackst du deine Marke
Um deine KI-Sichtbarkeit verlässlich zu messen, stellst du jedem Assistenten eine feste Liste von Kundenfragen, fragst jede Frage regelmäßig und noch einmal, wenn sich deine Nennung ändert, hältst fest, ob und wo deine Marke genannt wird, und vergleichst Woche für Woche. Einzelne manuelle Stichproben sind zu unscharf, um darauf zu handeln.
Aktualisiert
Die Methode
- Schreib 10–25 Fragen auf, die deine Kunden wirklich stellen, in ihrer Sprache.
- Frag jeden Assistenten mit aktivierter Websuche, und frag erneut, wenn sich deine Nennung ändert.
- Halte fest, welche Marken genannt werden und an welcher Stelle du stehst. Die Antworten schwanken zwischen den Durchläufen.
- Vergib Punkte: Platz eins 100, Platz zwei 80, Platz drei 60, später 40, nicht genannt 0.
- Verfolge den Share of Voice gegenüber genannten Wettbewerbern und die zitierten Quellen.
Auf Deutsch fragen, für Deutschland, Österreich und die Schweiz
Stell die Fragen so, wie deine Kunden sie tippen, also auf Deutsch und in ihrem Land. Die Antworten unterscheiden sich nach Sprache und Land: Dieselbe Frage auf Deutsch nennt oft andere Anbieter als auf Englisch. Wenn du in Deutschland, Österreich und der Schweiz verkaufst, prüfe deshalb jeden Markt getrennt, statt von einem auf die anderen zu schließen. Ein Beispiel für eine gut gestellte Frage: „Welche Lohnabrechnungssoftware eignet sich für kleine Agenturen?“ statt „best payroll software“.
Ein manuelles Beispiel
Lege eine Tabelle an, mit einer Zeile pro Frage und Assistent und Spalten für Datum, Durchlauf, ob deine Marke genannt wurde, ihre Position, die anderen genannten Marken und die zitierten Domains. Der Share of Voice für eine Frage ist deine Zahl an Nennungen geteilt durch alle Markennennungen über die Durchläufe. Eine Marke, die in 6 von 10 Durchläufen genannt wird, hat eine klare Ausgangsbasis für den Vergleich nächste Woche. Frag jede Frage mehr als einmal: Eine Antwort ist eine Anekdote, weil Assistenten Formulierungen und Quellen von Durchlauf zu Durchlauf variieren.
Häufige Fehler
- Nach einem einzelnen Screenshot urteilen statt nach einer Quote über wiederholte Durchläufe.
- In einer anderen Sprache oder einem anderen Land fragen, als deine Kunden nutzen.
- Die Formulierung der Frage von Woche zu Woche ändern, was den Vergleich zerstört.
- Nur Klicks zählen. Ein Assistent kann dich nennen, ohne dass jemand die Website besucht, deshalb übersieht die Web-Analyse das allein.
Wie unterscheidest du eine echte Veränderung von Rauschen?
Rechne damit, dass ein Score jede Woche ein paar Punkte schwankt, auch wenn sich nichts geändert hat. Prüfe vor einer Reaktion drei Dinge: In beiden Wochen wurden genug Fragen beantwortet, die Änderung hält, wenn du Frage für Frage vergleichst, und sie ist größer als deine übliche Schwankung von Woche zu Woche. Trifft eines davon nicht zu, warte die nächste Woche ab.
Automatisiere es
Nodpick führt genau das jede Woche aus: ein Bestätigungsdurchlauf, wenn eine Nennung kippt, eine 95-%-Spanne bei jedem Score, ein Alarm nur dann, wenn eine Änderung diese Rauschregel besteht, und eine nach Priorität sortierte Aufgabenliste, in der jede Maßnahme eine Evidenzstufe trägt. Die Methode erklärt die Details. Welche Engines es gibt und wie sie sich unterscheiden, zeigt die Übersicht der KI-Engines. Für Agenturen mit mehreren Kunden gibt es die Seite für Agenturen.
Häufige Fragen
Wie oft sollte ich prüfen?
Wöchentlich ist ein praktischer Rhythmus: oft genug, um einen Trend zu sehen, und langsam genug, dass sich eine Änderung an deinen Inhalten oder Quellen auswirken konnte.
Funktioniert das auch ohne Tool?
Ja, mit einer Tabelle und Geduld. Ein Tool spart vor allem Zeit und fährt mehr Wiederholungen, als die meisten von Hand schaffen.
Warum schaue ich nicht einfach auf den Referral-Traffic?
Referral-Analysen zählen nur Leute, die geklickt haben. Sie übersehen die Leser, die deine Marke genannt gesehen und sich ohne Besuch entschieden haben. Darum misst du die Nennungen selbst. Eine Übersicht über die Begriffe findest du im Glossar unter Prompt-Tracking und Share of Voice.