Methodik der KI-Sichtbarkeitsmessung

Wir messen zwei Dinge, die bewusst getrennt bleiben und nie zu einer Zahl verrechnet werden.

Sichtbarkeit

Kommt ein Unternehmen vor, wenn jemand eine Frage stellt, die den Namen nicht enthält? Etwa „gutes Café in Magdeburg". Das ist die Zahl, die zählt, wenn es um Neukunden geht.

Markenwissen

Was sagt ein Modell über ein Unternehmen, wenn man direkt danach fragt? Hier steht der Name in der Frage, das Modell nennt ihn also zwangsläufig. Eine Marke kann hier hervorragend abschneiden und in ihrer Kategorie trotzdem unsichtbar sein - ein gemischter Wert würde genau das verschleiern.

Eine einzelne Messung ist nicht auswertbar. Dieselbe Frage liefert bei zwei Durchläufen unterschiedliche Antworten - eine wahre Nennquote von 50 Prozent kann als 0 oder als 100 Prozent erscheinen.

Deshalb messen wir wiederholt und werten über ein rollierendes 14-Tage-Fenster aus. Ein Lauf an vierzehn Tagen ist so genau wie sieben Läufe an einem Stichtag, kostet dasselbe und zeigt zusätzlich, wie sich die Sichtbarkeit über die Zeit bewegt.

Kanäle mit geringerer Messdichte sind im Werkzeug als solche gekennzeichnet. Ihre Zahlen sind unsicherer, und das steht dort auch.

ChatGPT, Google KI-Übersicht, Gemini, Claude, Perplexity und die KI-Antwortbox von Bing.

Zur Einordnung: Bei Bing messen wir die KI-Box in den Suchergebnissen, nicht das Chat-Produkt Copilot. Diese Unterscheidung machen nicht alle Anbieter, sie ist aber wichtig - es sind verschiedene Systeme mit verschiedenen Antworten.

Für das Markenwissen fragen wir ohne Websuche ab. Gemessen wird dann, was im Modell gespeichert ist, nicht was es gerade im Netz findet.

Jede Eigenschaft, die wir anzeigen, ist mit einem wörtlichen Zitat aus der KI-Antwort hinterlegt. Das Zitat wird gegen den Originaltext geprüft. Was sich nicht belegen lässt, wird verworfen und erscheint gar nicht erst.

Auch die zusammenfassenden Sätze entstehen ausschließlich aus den bereits berechneten Zahlen, nicht aus den Rohantworten. Ein Sprachmodell über KI-Antworten laufen zu lassen, würde eine zweite Fehlerquelle über die erste legen.

Immer mit Nenner

„3 von 18 Antworten" statt „17 Prozent". Bei achtzehn Messungen liegt die tatsächliche Quote in einem Bereich von rund zwanzig Prozentpunkten - eine glatte Prozentzahl verschweigt das.

Konfidenzband

Zu jeder Quote gehört ein Bereich, in dem der wahre Wert liegt (Wilson-Intervall). Er wird mit angezeigt.

Datengüte-Ampel

Grün ab vierzehn Messungen, gelb ab sieben, darunter grau mit dem Hinweis, dass die Grundlage für eine Aussage noch nicht reicht.

Kein Trend auf Rauschen

Überlappen die Konfidenzbänder zweier Zeiträume, zeigen wir keinen Pfeil, sondern schreiben, dass keine Veränderung nachweisbar ist.

Der wichtigste Abschnitt dieser Seite. Wir grenzen bewusst ab, wo unsere Messung aufhört.

Keine Hochrechnung auf Besucher oder Umsatz

Es gibt keinen belegten Zusammenhang zwischen einer KI-Nennung und tatsächlicher Nutzung. Zahlen wie „das bringt X Besucher" wären geraten, nicht gemessen.

Keine personalisierte Sicht

KI-Antworten hängen vom Verlauf und Kontext der fragenden Person ab. Was ein einzelner Nutzer sieht, können wir nicht messen - wir messen eine neutrale Abfrage.

Kein Platz aus einer Einzelmessung

Der Rang innerhalb einer Antwort ist die instabilste aller Größen. Wir berichten ihn als Median mit Spannweite, nie als einzelnen Wert und nie als Mittelwert.

Keine vollständige Erfassung

Wir messen eine Auswahl von Fragen, nicht alles, was jemals über ein Unternehmen gefragt wird. Die Auswahl ist im Werkzeug einsehbar und bearbeitbar.

Keine Garantie auf Verbesserung

Wir zeigen, wo ein Unternehmen steht und was auffällt. Ob und wann ein Modell seine Antwort ändert, liegt außerhalb unseres Einflusses.

KI-Systeme erfinden nachweislich häufiger Details über Unternehmen, über die wenig öffentlich geschrieben wurde - also gerade über kleine und mittlere Betriebe. Falsche Standorte, falsche Leistungen, Verwechslungen mit anderen Firmen.

Wir sammeln überprüfbare Tatsachenbehauptungen getrennt von den Eigenschaften und machen sie markierbar. Damit wird sichtbar, was ein Unternehmen richtigstellen sollte.