So messen wir Sichtbarkeit in ChatGPT, Google AI & Co.
neovendo misst die Sichtbarkeit von Unternehmen in KI-Systemen mit einem festen, wiederholbaren Verfahren: dieselben Fragen, dieselben Systeme, dokumentiert, mehrfach gestellt. Diese Seite legt das Verfahren offen – damit Sie einschätzen können, was eine Zahl bedeutet und was nicht.
Warum KI-Sichtbarkeit gemessen werden muss
KI-Sichtbarkeit muss gemessen werden, weil sie sich sonst nicht beurteilen lässt: Ob ChatGPT ein Unternehmen empfiehlt, sieht niemand in einer Statistik – es gibt keine Rankings, keine Positionen, keine Klickzahlen wie bei Google. Wer nicht misst, verlässt sich auf den Eindruck aus zwei eigenen Anfragen.
Eine einzelne Frage an ein KI-System ist ein Zufallsergebnis. Erst dieselben Fragen, in denselben Systemen, mehrfach gestellt und datiert, ergeben einen Wert, den man in drei Monaten mit demselben Verfahren vergleichen kann. Genau das ist der Anspruch: nicht beeindrucken, sondern vergleichen.
Das Prompt-Set
Das Prompt-Set ist die feste Liste der Fragen, mit denen wir messen – formuliert, wie Kunden sie stellen würden, nicht mit Fachbegriffen der Branche. Es wird einmal festgelegt und danach nicht mehr verändert; wer eine Frage ändert, legt eine neue Version an und misst beide Fassungen einmal parallel.
Für jedes Unternehmen entsteht ein eigenes Set aus vier Blöcken:
- Kommerzielle Fragen zur Kernleistung – „Welche Anbieter für … gibt es in Deutschland?“
- Informationsfragen, die ein Kunde vor der Entscheidung stellt – „Was kostet …?“, „Woran erkenne ich …?“
- Lokale Varianten mit Stadt und Region – „Wer macht … in Kassel?“
- Fragen mit Branchenbezug, in der Sprache der Zielgruppe
Modelle und Suchmodus
Fünf Systeme, weil sie verschieden antworten: Ein Modell ohne Websuche zeigt, was es aus dem Training „weiß“; ein Modell mit Suche zeigt, ob die Website als Quelle gezogen wird. Beides ist Sichtbarkeit, aber nicht dieselbe.
Zeigt, was das Modell aus dem Training über ein Unternehmen weiß – das langsamste Signal und das beständigste.
Zeigt, ob die Website als Quelle gezogen und zitiert wird – das Signal, das sich mit Inhalten am schnellsten bewegt.
Sucht immer und zeigt seine Quellen offen – das System mit den meisten sichtbaren Zitaten.
Die Brücke zu Googles KI-Übersichten in der Suche – derselbe Index, ähnliche Auswahl.
Eine vierte Meinung mit anderer Quellenauswahl – zeigt, ob ein Ergebnis am System hängt oder am Unternehmen.
Testzeitpunkt und Wiederholungen
Jede Frage wird in jedem System dreimal gestellt, jedes Mal in einem neuen Gespräch – ohne Verlauf und ohne ein Profil, das Vorwissen mitbringt. Eine einzelne Antwort zählt nicht; gezählt wird, was in drei Durchläufen überwiegt.
Zu jeder Messung wird festgehalten, was das Ergebnis beeinflussen kann:
- Datum und Uhrzeit
- Region, aus der gefragt wurde
- Sprache der Frage
- Modellversion, wo das System sie anzeigt
- Die Antwort im Wortlaut – gesichert als Text, nicht nur als Bildschirmfoto
Was gezählt wird: Mention, Citation, Recommendation
Jede Antwort wird auf drei Ja-Nein-Fragen geprüft und mit den genannten Wettbewerbern verglichen. Daraus entstehen vier Kennzahlen.
Anteil der Antworten, in denen das Unternehmen genannt wird – egal in welcher Rolle.
Anteil der Antworten, in denen die Website als Quelle verlinkt oder genannt wird.
Anteil der Antworten, in denen das Unternehmen ausdrücklich empfohlen wird – nicht nur aufgezählt.
Nennungen des Unternehmens geteilt durch die Nennungen aller Anbieter in denselben Antworten.
Baseline und Entwicklung
Gemessen wird vor der ersten Maßnahme und danach in festen Abständen – mit demselben Set, denselben Systemen, demselben Protokoll. Nur so ist eine Veränderung eine Veränderung und keine Tagesform.
- 01Prompt-Set festlegen
Fragen je Leistung, Region und Branche – einmal festgelegt, dann eingefroren.
- 02Baseline messen
Alle Fragen in allen Systemen, dreifach, vor der ersten Änderung an der Website.
- 03Maßnahmen umsetzen
Struktur, Inhalte, strukturierte Daten, Unternehmensprofile, externe Erwähnungen.
- 04Erneut messen und vergleichen
Dasselbe Verfahren nach einem festen Abstand; verglichen wird nur Gleiches mit Gleichem.
Grenzen der Messung
Eine Messung von KI-Sichtbarkeit ist eine Momentaufnahme, keine Garantie. Das Verfahren macht sie vergleichbar, aber es macht sie nicht exakt – und wer Ihnen exakte Zahlen verspricht, hat die Grenzen nicht verstanden:
- KI-Antworten sind nicht deterministisch – dieselbe Frage kann heute anders beantwortet werden als morgen
- Modelle werden ausgetauscht und weitertrainiert, ohne dass es angekündigt wird
- Suchindexe verändern sich; was gestern als Quelle galt, kann heute fehlen
- Personalisierung kann hineinspielen – deshalb neue Gespräche ohne Verlauf
- Jedes Ergebnis ist eine Momentaufnahme; belastbar wird erst der Vergleich über mehrere Messungen
Beispiele aus unserer Arbeit
Häufige Fragen zur Messung
Einmal vor der ersten Maßnahme als Ausgangswert, danach in festen Abständen – in der laufenden Betreuung regelmäßig, mindestens aber nach jeder größeren Änderung an Inhalten oder Struktur. Immer mit demselben Prompt-Set.
Werkzeuge dafür gibt es, und sie sind nützlich für die Breite. Sie sagen aber nicht, mit welchen Fragen und in welchem Modus sie messen – und genau das entscheidet über die Zahl. Unser Verfahren ist offengelegt; ein Ergebnis lässt sich nachvollziehen und wiederholen.
Nur eingeschränkt. Jedes Unternehmen hat sein eigenes Prompt-Set, weil seine Kunden andere Fragen stellen. Vergleichbar ist die Entwicklung eines Unternehmens über die Zeit – und der Share of Voice gegenüber den Wettbewerbern, die in denselben Antworten vorkommen.
Nein – niemand kann das, und wer es verspricht, sollte Sie stutzig machen. Wir beeinflussen, worauf KI-Systeme zurückgreifen: eindeutige Inhalte, strukturierte Daten, konsistente Profile, externe Erwähnungen. Die Messung zeigt, ob es wirkt.
Sie ist Teil des Bausteins KI-Sichtbarkeit ab 450 € netto im Monat und im Paket Digitale Infrastruktur enthalten. Ein erster Blick auf die aktuelle Sichtbarkeit gehört zum kostenlosen Website-Check.
Weitere Antworten finden Sie in unseren häufigen Fragen.
Fachlich verantwortlich: Julian Beginn. Zuletzt geprüft am .
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