So messen wir KI-Sichtbarkeit
Keine Blackbox: Diese Seite erklärt genau, was bei einem Scan passiert, wie jede Zahl in Ihrem Bericht berechnet wird und was ein Scan Ihnen sagen kann — und was nicht.
1. Wir stellen echte Käuferfragen
Für Ihre Branche und Ihren Standort generieren wir die Fragen, die echte Kunden KI-Assistenten stellen — etwa „Wer ist der beste {industry} in {location}?“ oder „Wen rufe ich im Notfall an?“. Sie können bis zu zwei eigene Fragen hinzufügen. Jede Frage wird genau so gestellt, wie ein Kunde sie stellen würde — ohne Hinweise auf Ihr Unternehmen.
2. Wir fragen mehrere KI-Modelle per API ab
Jede Frage geht per API an mehrere große Sprachmodelle — dieselbe Art von KI-Technologie, die hinter Assistenten wie ChatGPT steht. Antworten variieren zwischen Modellen und Durchläufen; deshalb stellen wir viele Fragen über mehrere Modelle, statt uns auf einen einzelnen Chat zu verlassen. Jede Rohantwort steht unbearbeitet im Bericht.
3. Was wir in den Antworten messen
- •Erwähnungsrate — der Anteil der Antworten, die Ihr Unternehmen erwähnen (namentlich oder über einen bekannten Alias).
- •Durchschnittliche Position — wo Sie in der Empfehlungsliste erscheinen, wenn Sie erwähnt werden (#1.0 = immer zuerst).
- •Wettbewerber-Radar — welche anderen Unternehmen KI-Assistenten empfehlen und wie oft.
- •Sentiment — wie KI-Assistenten Sie beschreiben, wenn Sie erwähnt werden (positiv / neutral / negativ).
- •Zitierte Quellen — die Websites und Verzeichnisse, auf die sich KI-Assistenten beziehen, also woher ihr Wissen stammt.
4. So funktioniert die A–F-Note
Die Note ist eine einfache Funktion Ihrer Erwähnungsrate: A = in 60 % oder mehr der Antworten erwähnt, B = 30–59 %, C = 10–29 %, F = unter 10 %. Keine Gewichtungstricks — die Rohantworten hinter der Zahl stehen immer im Bericht.
5. Grenzen — was ein Scan nicht aussagen kann
KI-Antworten ändern sich mit der Zeit, variieren leicht je nach Standort und Formulierung, und Modelle werden regelmäßig aktualisiert. Ein Scan ist eine Momentaufnahme, keine Garantie — deshalb scannen Monitoring-Pläne wöchentlich neu und verfolgen den Trend. Derzeit fragen wir führende Sprachmodelle ab; die Abdeckung wächst, sobald weitere Assistenten stabile APIs anbieten.
6. Zwei Antwortkanäle: direkt und suchgestützt
Jede Frage wird auf zwei Kanälen getestet. Direkt: Das Modell antwortet rein aus seinem trainierten Wissen — wie ein Chat mit einem Assistenten ohne Browsing. Suchgestützt: Wir führen eine echte Websuche durch und lassen das Modell ausschließlich auf Basis dieser Ergebnisse antworten und sie zitieren — die zitierten URLs stammen aus den Suchergebnissen, nicht aus dem Gedächtnis des Modells. Das simuliert, wie suchgestützte Assistenten antworten, ist aber eine Simulation (Suche + Modellsynthese), keine direkte Messung von ChatGPT search, Perplexity oder Google AI Overviews. Berichte weisen jeden Kanal separat aus.