KI Sichtbarkeit messen: Erwähnungen, Quellenangaben, Share of Voice und ChatGPT Markentest

Fast jedes Marketingteam spricht inzwischen über KI Sichtbarkeit, doch die meisten bewerten sie nach Gefühl. Jemand fragt ChatGPT nach der Marke, sieht den Namen in der Antwort und hakt das Thema ab. Stellen Sie dieselbe Frage allerdings fünfmal, erhalten Sie womöglich fünf verschiedene Listen.

Ich arbeite seit 2012 im Suchmaschinenmarketing. In diesem Leitfaden zeige ich das Protokoll, mit dem ich KI Sichtbarkeit messen und Monat für Monat vergleichen kann: Prompt Set, Plattformauswahl, sechs Kennzahlen, Protokolltabelle, Monatsbericht und ein ChatGPT Test in zehn Minuten. Wie Sie die Sichtbarkeit erhöhen, zeige ich in meinem Ratgeber zu mehr Sichtbarkeit in ChatGPT und Gemini. Hier geht es dagegen nur um die Messung.

Wie können Sie KI Sichtbarkeit messen?

KI Sichtbarkeit beschreibt, wie oft ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews, AI Mode, Perplexity und Copilot Ihre Marke nennen, Ihre Website als Quelle angeben und Sie korrekt beschreiben. Um sie zu messen, führen Sie ein festes Prompt Set mehrmals auf jeder Plattform aus, erfassen jede Antwort in einer Tabelle und vergleichen Ihre Quoten mit denen der Konkurrenz.

Der Kern ist einfach: Ein einzelner Screenshot ist keine Messung. KI Antworten verändern sich bei jedem Durchlauf ein wenig; deshalb führt jede Schlussfolgerung aus nur einem Versuch in die Irre. Messen heißt, dieselbe Frage unter denselben Bedingungen viele Male zu stellen und in Quoten zu sprechen. Kurz gesagt: KI Sichtbarkeit ist eine Wahrscheinlichkeit, kein Rang.

Das Protokoll in diesem Leitfaden hat vier Ebenen: Prompt Set, Plattformauswahl, Kennzahlen und Reporting. Jede Ebene erkläre ich unter einer eigenen Überschrift, damit Sie direkt zum passenden Teil springen können. Am Ende finden Sie außerdem einen manuellen Test von zehn Minuten und eine Vorlage für den Monatsbericht.

Warum beantworten klassische SEO Berichte diese Frage nicht?

Klassische Berichte zeigen, auf welcher Position Ihre Seite rankt und wie viele Klicks sie erhält. Eine KI Antwort hat dagegen keine Liste mit zehn blauen Links, sondern einen Absatz, eine kurze Liste oder einige Quellenkarten. In der Praxis entscheiden Nutzer oft, ohne überhaupt zu klicken. Daher erzählen Klickdaten nur einen kleinen Teil der Geschichte.

Offizielle Berichte schließen diese Lücke allerdings inzwischen teilweise. Google zeigt Impressionen aus AI Overviews und AI Mode in einem eigenen Bericht der Search Console. Microsoft zählt außerdem Zitierungen in Copilot Antworten in den Bing Webmaster Tools. Beide Quellen beschreibe ich weiter unten genauer, denn beide haben klare Grenzen.

Zwei Lücken bleiben allerdings. Erstens decken diese Berichte weder ChatGPT noch die Gemini App oder Perplexity ab. Zweitens zählt keiner von beiden Antworten, die Ihre Marke ohne Link nennen. Empfiehlt Sie also eine KI ohne Verlinkung, hinterlässt das in offiziellen Berichten keine Spur. Deshalb sollten Sie Ihre KI Sichtbarkeit messen, und zwar mit einem eigenen Verfahren.

Was unterscheidet Erwähnung, Quellenangabe und Share of Voice?

Diese drei Begriffe geraten ständig durcheinander, obwohl jeder eine andere Frage beantwortet. Eine Erwähnung (Mention) bedeutet, dass Ihr Markenname im Antworttext steht. Eine Quellenangabe (Citation) bedeutet dagegen, dass die Antwort eine Seite Ihrer Website als Quelle verlinkt. Share of Voice ist der Anteil Ihrer Erwähnungen an allen Erwähnungen von Ihnen und Ihren Wettbewerbern über dieselben Prompts.

Der Unterschied ist in der Praxis wichtig. Eine Antwort kann Sie zum Beispiel empfehlen und trotzdem den Blogartikel eines Wettbewerbers als Quelle angeben; das ist eine Erwähnung ohne Quellenangabe. Umgekehrt kommt es ebenso vor, dass die Antwort Ihren Ratgeber zitiert, Ihre Marke aber nie nennt. Ersteres zeigt Markenbekanntheit, Letzteres inhaltliche Autorität.

Auch Share of Voice braucht Kontext. Ändert sich die Liste der Wettbewerber, ändert sich auch die Quote; legen Sie Ihr Wettbewerberset daher zu Beginn fest und lassen Sie es innerhalb des Monats unverändert. Berechnen Sie außerdem alle Kennzahlen aus derselben Menge an Antworten, sonst erklären sich die Quoten nicht mehr gegenseitig.

Mit welchen sechs Kennzahlen sollten Sie KI Sichtbarkeit messen?

Ich baue jede Messung auf sechs Kennzahlen auf. Zunächst markiere ich jede davon auf Ebene der einzelnen Antwort, danach rechne ich sie für das gesamte Prompt Set in eine Quote um:

• Nennungsrate: Anzahl der Antworten mit Ihrem Markennamen geteilt durch alle Antworten.
• Quellenrate: Anteil der Antworten, die mindestens eine Seite Ihrer Website als Quelle angeben.
• Listenposition: Ihr Platz, wenn eine Antwort eine Liste liefert; verfolgen Sie lieber den Anteil der Platzierungen unter den ersten drei als einen Durchschnittsrang.
• Share of Voice: Ihre Erwähnungen geteilt durch alle Erwähnungen von Ihnen und Ihren Wettbewerbern.
• Tonalität: ob die Antwort Ihre Marke positiv, neutral oder negativ darstellt.
• Faktentreue: wie gut die Angaben zu Ihrer Marke, etwa Leistungen, Standort, Preispolitik und Gründungsjahr, mit der Realität übereinstimmen.

Vor allem ergänzen sich diese sechs Kennzahlen. Eine hohe Nennungsrate bei geringer Faktentreue zeigt zum Beispiel, dass die KI Sie kennt, aber falsch beschreibt. Eine hohe Quellenrate bei niedriger Nennungsrate deutet dagegen darauf hin, dass KI Systeme Ihre Inhalte nutzen, Ihre Marke aber nicht hängen bleibt. Berichten Sie deshalb keine dieser Zahlen isoliert.

Wie stellen Sie ein Prompt Set zusammen?

Ein Prompt Set ist die Liste von Fragen, die Sie jeden Monat wortgleich wiederholen. Seine Stärke liegt allerdings eher in der Balance als in der Größe. Ich kombiniere vier Arten von Prompts, weil jede für einen anderen Moment der Kundenreise steht:

• Markenprompts: „Was macht [Marke]?“ und andere Fragen, die Ihren Namen enthalten.
• Kategorieprompts: „Welche Webdesignagenturen in Hamburg sind gut für mittelständische Firmen?“ und andere Suchfragen ohne Ihren Namen.
• Vergleichsprompts: „[Marke] oder [Wettbewerber]?“ und „Welche Alternativen gibt es zu [Wettbewerber]?“ in der Entscheidungsphase.
• Problemprompts: „Warum erscheint meine Website nicht bei Google?“ und ähnliche Fragen, bei denen Ihre Lösung auftauchen könnte.

Für den Anfang reichen 30 Prompts: 5 Markenprompts, 12 Kategorieprompts, 6 Vergleichsprompts und 7 Problemprompts. Das Gewicht auf Kategorieprompts ist Absicht, denn die Fragen, die neue Kunden bringen, enthalten Ihren Namen selten. Formulieren Sie zudem jeden Prompt in der Sprache Ihrer Kunden. Die Sätze, die Ihr Vertrieb am Telefon hört, ergeben bessere Prompts als jede Keywordliste.

Wie formulieren Sie Markenprompts und Kategorieprompts?

Markenprompts zeigen, ob die KI Sie kennt und wie sie Sie beschreibt. Halten Sie diese Fragen deshalb schlicht. Fragen Sie zum Beispiel „Welche Leistungen bietet [Marke] an?“ und notieren Sie, was zurückkommt. So lesen Sie Faktentreue und Tonalität aus derselben Antwort ab.

Kategorieprompts sind der Ort, an dem der eigentliche Wettbewerb stattfindet. Ein Nutzer fragt ohne Ihren Namen nach der „besten Buchhaltungssoftware für kleine Unternehmen“, und die Antwort bietet eine Handvoll Optionen. Fehlen Sie auf dieser Liste, bringt Ihnen der Erfolg bei Markenprompts keine neuen Kunden. Ergänzen Sie daher Merkmale wie Standort, Budget und Branche, denn echte Fragen enthalten fast immer solche Merkmale.

Geben Sie außerdem jedem Prompt einen Code, etwa M01, K01, V01 oder P01. Mit dem Code vergleichen Sie dann dieselbe Frage über Monate hinweg. Ändern Sie einen Prompt, vergeben Sie einen neuen Code; sonst vermischen sich alte und neue Ergebnisse, und die Trendlinie verliert ihre Aussagekraft.

Warum sind Vergleichsprompts und Problemprompts unverzichtbar?

Vergleichsprompts stehen für den letzten Schritt vor dem Kauf. Fragt jemand „Worin unterscheiden sich [Marke] und [Wettbewerber]?“, stellt die KI beide Marken nebeneinander und neigt oft einer Seite zu. In diesen Antworten sagen Tonalität und Faktentreue mehr aus als die Nennungsrate.

Problemprompts liegen dagegen ganz oben im Funnel. Der Nutzer sucht noch keinen Anbieter, sondern beschreibt ein Problem. Wer etwa schreibt „in meinem Onlineshop brechen zu viele Kunden den Kauf ab“, erhält womöglich einen Hinweis auf eine Dienstleistung oder ein Tool. Taucht Ihre Marke dort auf, verbindet die KI Sie also mit genau diesem Problem.

Ohne diese beiden Arten zeigt Ihre Messung nur Markenbekanntheit. Wachstum hängt aber davon ab, in den Fragen von Menschen aufzutauchen, die Ihren Namen noch nicht kennen. Reservieren Sie deshalb mindestens ein Drittel des Sets für Vergleichsprompts und Problemprompts.

Welche KI Plattformen sollten Sie abdecken?

Beginnen Sie mit den Plattformen, die Ihre Zielgruppe tatsächlich nutzt; Sie müssen nicht alle gleich intensiv messen. Die folgende Tabelle fasst zusammen, was ich auf jeder Plattform festhalte und worauf ich achte.

Bei kleinen und mittleren Marken starte ich mit ChatGPT, AI Overviews und Gemini. Perplexity und Copilot nehme ich hinzu, wenn die Zielgruppe technisch geprägt oder stark im Unternehmensumfeld unterwegs ist. Welche KI bei welcher Frage verlässlicher antwortet, zeigt mein Vergleich von ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot und Perplexity.

Warum ändern sich KI Antworten bei jedem Durchlauf?

Sprachmodelle erzeugen Antworten Wort für Wort auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Derselbe Prompt kann bei einem anderen Durchlauf mit einem anderen Wort beginnen und dann in eine andere Richtung laufen. Systeme mit Websuche bringen zudem einen weiteren Faktor mit: Auch die Quellen, die sie im Hintergrund abrufen, wechseln von Durchlauf zu Durchlauf.

Das Ausmaß dieser Schwankung ist zudem beträchtlich. In einer Studie von SparkToro und Gumshoe aus dem Januar 2026 ließen 600 Freiwillige 12 Prompts insgesamt 2.961 Mal durch ChatGPT, Claude und die KI Antworten von Google laufen. Laut Studie lag die Chance, dass ChatGPT oder Googles KI dieselbe Markenliste zweimal liefert, unter 1 zu 100. Dieselbe Liste in derselben Reihenfolge kam sogar nur etwa einmal in 1.000 Durchläufen vor.

Daraus folgen zwei Dinge. Erstens ist eine Aussage wie „wir stehen in ChatGPT auf Platz zwei“ ohne wiederholte Durchläufe wertlos. Zweitens ist die sinnvolle Kennzahl die Häufigkeit, nicht die Position: in wie vielen Antworten Ihre Marke vorkommt. Auch die Autoren der Studie empfehlen, statt eines Rangs einen Sichtbarkeitsanteil zu verfolgen. Ich selbst berichte die Position daher nur als Zusatzinformation.

Wie oft sollten Sie jeden Prompt ausführen?

Ein einzelner Durchlauf ist keine Messung, unbegrenzte Durchläufe passen aber in kein Budget. Meine Faustregel lautet: jeden Prompt mindestens dreimal pro Plattform ausführen, kritische Prompts fünf bis zehnmal. Mit 30 Prompts und drei Durchläufen sammeln Sie 90 Antworten auf einer Plattform; auf drei Plattformen sind es also 270.

Konkret bestimmt die Stichprobengröße, wie stark Ihre Quote zufällig schwanken kann. Eine einfache statistische Schätzung ergibt für eine Quote um 50 Prozent ein Konfidenzintervall von 95 Prozent, das bei 90 Antworten grob ±10 Punkte umfasst. Bei 270 Antworten schrumpft es dagegen auf grob ±6 Punkte. Bei 90 Antworten kann ein Anstieg von 40 auf 46 Prozent also reiner Zufall sein.

Deshalb wende ich zwei Regeln auf monatliche Veränderungen an. Zunächst werte ich jede Veränderung, die kleiner als die Fehlerspanne ist, als stabil. Danach akzeptiere ich eine Veränderung erst dann als echt, wenn sie zwei Monate in Folge in dieselbe Richtung zeigt. So verkaufe ich einen zufälligen Ausschlag nie als Erfolg. Wer mit kleinen Stichproben KI Sichtbarkeit messen will, sollte daher nur große Ausschläge ernst nehmen.

Wie halten Sie die Testumgebung stabil, wenn Sie KI Sichtbarkeit messen?

Damit Ihre Ergebnisse wiederholbar bleiben, brauchen Sie jeden Monat dieselben Bedingungen. Sonst können Sie nicht unterscheiden, ob eine Veränderung von Ihrer Arbeit oder von der Umgebung kommt. Diese Regeln halte ich ein:

• In ChatGPT öffne ich einen temporären Chat (Temporary Chat) und wähle vor dem Start die Option ohne Personalisierung (Unpersonalized); laut der Hilfeseite von OpenAI nutzt diese Option weder Erinnerungen noch benutzerdefinierte Anweisungen.
• In Gemini nutze ich ebenfalls einen temporären Chat, weil Gemini dort Antworten nicht an frühere Unterhaltungen anpasst.
• Bei Google arbeite ich in einem abgemeldeten Browserfenster und behalte Sprache und Land des Zielmarkts bei.
• Außerdem notiere ich neben jedem Eintrag Datum, Plattform, Modus und, falls sichtbar, den Modellnamen.
• Schließlich beende ich jede Runde jeden Monat in derselben Woche, idealerweise innerhalb von zwei Tagen.

Wenn Sie in mehreren Märkten verkaufen, führen Sie für jeden Markt ein eigenes Set. Deutsche und englische Prompts stützen sich auf unterschiedliche Quellen, deshalb gehören ihre Ergebnisse nicht in dieselbe Tabelle. Für den DACH Raum lohnt sich oft ebenso ein eigener Durchlauf pro Land, weil Anbieter und Quellen in Deutschland, Österreich und der Schweiz variieren.

Wie sieht eine gute Protokolltabelle aus?

In der Protokolltabelle steht jede Zeile für eine Antwort. So liegen die drei Durchläufe eines Prompts in drei Zeilen, und Sie berechnen die Quoten direkt. Diese Spalten nutze ich, um KI Sichtbarkeit messen und vergleichen zu können:

Sie können die Tabelle in Google Tabellen oder Excel führen. Wichtig ist vor allem, dass die Spalten jeden Monat gleich bleiben: Spalten hinzufügen ist erlaubt, Spalten entfernen nicht. Spalten mit 0 und 1 erleichtern außerdem die Formeln. Der MITTELWERT der Spalte Erwähnung ergibt zum Beispiel direkt Ihre Nennungsrate.

Wie berechnen Sie die Kennzahlen aus der Tabelle?

Sobald die Tabelle steht, sind die Berechnungen einfach. Ein Rechenbeispiel: Sie haben 30 Prompts in ChatGPT jeweils dreimal ausgeführt und 90 Antworten gesammelt.

• Ihre Marke erscheint in 27 Antworten, also liegt Ihre Nennungsrate bei 27/90 oder 30 Prozent.
• Neun Antworten verlinken Ihre Website, das ergibt eine Quellenrate von 10 Prozent.
• In 12 dieser 27 Antworten stehen Sie unter den ersten drei, Ihre Quote für die ersten drei Plätze liegt damit bei 12/27 oder rund 44 Prozent.
• Drei der 27 Antworten enthalten einen Faktenfehler, was eine Faktentreue von 24/27 oder rund 89 Prozent ergibt.

Diese Zahlen sind allerdings nur ein Rechenbeispiel und kein Ergebnis einer echten Marke. Ich berechne jede Quote insgesamt und getrennt nach Prompttyp. Der Grund ist einfach: Eine Nennungsrate von 90 Prozent bei Markenprompts kann leicht verdecken, dass Sie bei Kategorieprompts nur auf 5 Prozent kommen. Ihr Gesamtwert sieht dann gesund aus, obwohl Sie genau in den Fragen fehlen, die neue Kunden bringen. Ein bedingter Mittelwert über die Spalte Prompttyp liefert diese Aufteilung mit einer einzigen Formel.

Wie berechnen Sie Share of Voice gegenüber Wettbewerbern?

Legen Sie für Share of Voice zunächst ein festes Set aus drei bis fünf Wettbewerbern fest. Zählen Sie dann, welche Marken in jeder Antwort vorkommen. Die Formel lautet: Ihre Erwähnungen geteilt durch die Summe der Erwähnungen von Ihnen und Ihren Wettbewerbern.

Ein Beispiel: Sie kommen in 90 Antworten 27 Mal vor, Ihre drei Wettbewerber zusammen 63 Mal. Dann gibt es insgesamt 90 Erwähnungen, und Ihr Share of Voice liegt bei 30 Prozent. Rechnen Sie dasselbe nur für Kategorieprompts, sehen Sie Ihr Potenzial für Neukunden deutlich klarer.

Sie können die Position zusätzlich gewichten, etwa mit 3 Punkten für Platz eins, 2 für Platz zwei und 1 für alle weiteren. Da Positionsdaten jedoch stark schwanken, nutze ich den gewichteten Wert nur als Nebensignal. Die Kennzahl Citation Share, die Bing Webmaster Tools im Juni 2026 als Vorschau eingeführt hat, folgt einer ähnlichen Logik: Sie zeigt den Anteil Ihrer Website an allen Zitierungen, die für dieselbe Suchanfrage erscheinen. Wenn Ihnen die Auswahl der Wettbewerber schwerfällt, hilft die Methode aus meiner Anleitung zur SEO Konkurrenzanalyse.

Wie bewerten Sie Tonalität und Faktentreue?

Für die Tonalität genügt eine einfache Skala mit drei Stufen: positiv, neutral, negativ. Positiv bedeutet, dass die Antwort Sie empfiehlt oder eine Stärke hervorhebt. Negativ heißt, dass sie eine Warnung, eine Beschwerde oder Etiketten wie „teuer“ oder „langsam“ enthält. Im Zweifel markieren Sie neutral, denn Konsistenz ist wichtiger als Präzision.

Für die Faktentreue brauchen Sie zunächst ein Markendatenblatt. Darin stehen Ihre Leistungen, Adresse, Einzugsgebiet, Gründungsjahr, Preispolitik und aktuelle Produktnamen. Danach markieren Sie jede Aussage einer Antwort anhand dieses Blatts als korrekt, unvollständig oder falsch.

Falsche Angaben sind der wertvollste Befund, weil Sie sie korrigieren können. Eine falsche Adresse, eine geschlossene Filiale oder ein alter Preis stammt meist aus einer veralteten Quelle im Netz. Sobald Sie diese Quelle finden und aktualisieren, sehen Sie den Unterschied dann in der nächsten Runde. Speichern Sie deshalb die Quellenlinks falscher Antworten immer gesondert. Die Faktentreue ist zudem der Teil der KI Sichtbarkeit, den Sie am schnellsten verbessern, weil die Ursache oft auf einer Seite liegt, die Sie selbst kontrollieren.

Kennt ChatGPT Ihre Marke? Wie läuft der manuelle Test in zehn Minuten ab?

Dieser Test ersetzt das Protokoll nicht, zeigt Ihnen aber in zehn Minuten, wo Sie heute stehen. Stellen Sie einen Timer und gehen Sie so vor:

1. Vorbereitung (Minute 1): Öffnen Sie in ChatGPT einen neuen temporären Chat und wählen Sie die Option ohne Personalisierung.
2. Wiedererkennung (Minuten 2 und 3): Fragen Sie „Was ist [Marke], was macht sie und wo ist sie tätig?“ und vergleichen Sie die Antwort mit Ihrem Markendatenblatt.
3. Quellencheck (Minute 4): Bitten Sie ChatGPT im selben Chat, im Web zu suchen und Quellen anzugeben; prüfen Sie, ob Ihre Website darunter ist.
4. Kategoriefrage (Minuten 5 und 6): Fragen Sie in einem neuen temporären Chat ohne Ihren Markennamen „Welche Anbieter für [Leistung] in [Stadt] empfiehlst du?“ und notieren Sie die Liste.
5. Vergleich (Minute 7): Fragen Sie „Worin unterscheiden sich [Marke] und [Wettbewerber]?“ und notieren Sie, zu welcher Seite der Ton neigt.
6. Wiederholung (Minuten 8 und 9): Stellen Sie die Kategoriefrage in zwei weiteren temporären Chats und zählen Sie, wie oft Sie vorkommen.
7. Protokoll (Minute 10): Tragen Sie die Ergebnisse in Ihre Protokolltabelle ein, eine Zeile pro Antwort.

Das Ergebnis fällt meist in eines von drei Szenarien. Kennt ChatGPT Sie und nennt Sie bei der Kategoriefrage, ist Ihr Fundament solide. Kennt es Sie, lässt Sie aber bei der Kategoriefrage weg, liegt das Problem vermutlich bei der Autorität. Fehlt jede Wiedererkennung, prüfen Sie zuerst mit unserem Tool KI Sichtbarkeit prüfen, ob Ihre Website technisch lesbar ist. Das Tool analysiert die Regeln für KI Bots in der robots.txt, Ihre llms.txt Datei, strukturierte Daten und zitierfähige Inhaltsstrukturen und vergibt dann eine Punktzahl bis 100.

Was gehört in einen monatlichen Bericht zur KI Sichtbarkeit?

Der Monatsbericht sollte auf eine Seite passen, die Geschäftsführung und Fachleute gleichermaßen lesen können. Denn wenige klare Zahlen mit Kommentar halten das Thema KI Sichtbarkeit weit besser auf der Agenda der Führung als ein Stapel Tabellen. Ich baue den Bericht deshalb aus diesen Abschnitten auf:

• Zusammenfassung: der aktuelle Wert aller sechs Kennzahlen, die Veränderung zum Vormonat und die Fehlerspanne.
• Plattformansicht: Nennungsrate, Quellenrate und Share of Voice je Plattform.
• Ansicht nach Prompttyp: getrennte Ergebnisse für Markenprompts, Kategorieprompts, Vergleichsprompts und Problemprompts.
• Meistzitierte Seiten: Ihre eigenen URLs und die Drittquellen, die Ihre Wettbewerber stützen.
• Falsche Angaben: jeder Fehler, seine wahrscheinliche Quelle und die Korrektur.
• Offizielle Daten: Impressionen aus der Search Console, Zitierungen aus Bing und Besuche über KI Assistenten.
• Nächster Monat: zwei oder drei klare Maßnahmen, jeweils mit verantwortlicher Person.

Wie Sie Besuche aus KI Assistenten in der Webanalyse trennen, zeigt mein Leitfaden KI Traffic in GA4 erkennen und analysieren. Falls Ihr Team noch wenig Routine im Lesen von Berichten hat, ist der Beitrag Marketing Report richtig lesen ein guter Einstieg. So landen Ihre Zahlen zur KI Sichtbarkeit am selben Tisch wie Umsatz und Nachfrage.

Welche KI Daten liefern Search Console und Bing Webmaster Tools?

Google hat die Berichte zur Leistung generativer KI in der Search Console im Juni 2026 angekündigt und seit Ende August 2026 für alle Websites freigegeben. Laut Hilfeseite der Search Console zeigt der Bericht für die Suche Ihre Impressionen in AI Overviews und AI Mode nach Seite, Land, Gerät und Datum. Klicks und Suchanfragen enthält er allerdings nicht, nur Impressionen. Diese Impressionen zählen zudem weiterhin im allgemeinen Leistungsbericht mit.

Ein Hinweis noch: Websites, die sich über die Einstellung für generative KI in der Search Console von diesen Funktionen abmelden, erhalten dort keine Impressionen. Prüfen Sie daher vor dem Start, ob diese Einstellung noch auf dem Standard steht, also auf Einbeziehung. Wenn Sie neu in der Search Console sind, erklärt meine Anleitung für Einsteiger die Grundlagen.

Bei Microsoft hat Bing Webmaster Tools im Februar 2026 den Bericht AI Performance gestartet. Er zeigt Zitierungen in Copilot und in KI Zusammenfassungen von Bing: Gesamtzahl der Zitierungen, durchschnittlich zitierte Seiten, Zitierungen je Seite und eine Stichprobe der Grounding Queries. Dadurch sehen Sie grob, welche Ihrer Seiten für welche Themenfelder als Quelle dienen. Ihr eigenes Prompt Set deckt dann ab, was beide Berichte nicht sehen: ChatGPT, Gemini und Perplexity.

Mit welchen Tools lässt sich KI Sichtbarkeit messen?

Manuelle Messung funktioniert bei kleinen Sets; mit mehr Prompts und Plattformen brauchen Sie Tools. Ich ordne sie in vier Kategorien:

• Offizielle Plattformberichte: der Bericht zu generativer KI in der Search Console und AI Performance in den Bing Webmaster Tools. Beide sind kostenlos, zeigen aber nur das eigene Ökosystem.
• KI Module in SEO Suiten: Dazu gehören das Semrush AI Visibility Toolkit und Ahrefs Brand Radar. Sie laufen im selben Dashboard wie Ihre vorhandenen SEO Daten.
• Spezialisierte Tracker: Tools wie Profound, Peec AI und Otterly.AI führen Ihr Prompt Set regelmäßig auf mehreren Plattformen aus und sammeln Daten zu Erwähnungen und Quellenangaben.
• Eigenes Setup: eine Tabelle, manuelle Durchläufe und bei Bedarf Automatisierung über APIs. Das ist der günstigste Weg, verlangt aber Disziplin.

Stellen Sie vor der Auswahl zwei Fragen. Wie oft führt das Tool jeden Prompt aus, und liefert es Quoten? Erfasst es Antworten über eine API oder über die Oberfläche, die echte Nutzer sehen? Beides ist nicht immer identisch. Ein Tool, das aus einem einzigen Durchlauf einen exakten Rang ableitet, zeichnet angesichts der oben genannten Studie also ein irreführendes Bild.

Die technische Bereitschaft ist allerdings ein eigenes Thema. Ob KI Crawler Ihre Website überhaupt erreichen, erklärt mein Leitfaden zu KI Crawlern, robots.txt und llms.txt.

Welche Fehler passieren bei der Messung am häufigsten?

In meinen eigenen Messrunden und in Berichten, die ich prüfe, sehe ich diese Fehler am häufigsten:

• Entscheidungen auf Basis eines einzigen Screenshots, obwohl eine Antwort nur eine Stichprobe ist.
• Das Prompt Set jeden Monat ändern und die Ergebnisse trotzdem vergleichen.
• Nur Markenprompts messen und Kategorieprompts auslassen.
• Mit aktiver Personalisierung testen, denn dann spiegelt die Antwort Ihren eigenen Verlauf.
• Die Position zur wichtigsten Kennzahl machen.
• Kleine Veränderungen ohne Blick auf die Fehlerspanne als Erfolg oder Krise darstellen.
• Das Wettbewerberset mitten im Monat erweitern und den Rückgang beim Share of Voice falsch deuten.

All diese Fehler haben eines gemeinsam: Sie machen die Messung unwiederholbar. Die wichtigste Regel des Protokolls lautet daher, jeden Monat dieselbe Frage unter denselben Bedingungen zu stellen. Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, die Messung einmal aufzusetzen und dann liegen zu lassen. Wer KI Sichtbarkeit messen will, braucht eine Trendlinie über Monate statt einer Momentaufnahme; sammeln Sie deshalb drei Monate Daten, bevor Sie große Entscheidungen treffen.

Wie machen Sie aus den Zahlen konkrete Maßnahmen?

Messung schafft erst dann Wert, wenn daraus Handlungen folgen. Eine niedrige Nennungsrate deutet meist auf fehlende Autorität und zu wenige Erwähnungen durch Dritte hin. Eine niedrige Quellenrate spricht dagegen dafür, dass Ihre Inhalte schwer zitierbar oder für Crawler gesperrt sind. Bei falschen Angaben finden und korrigieren Sie zuerst die Quelle.

Die Schritte zu mehr Sichtbarkeit finden Sie in meinem Ratgeber für ChatGPT und Gemini, den größeren Rahmen im Beitrag Was ist Generative Engine Optimization. Wenn Ihnen die Zeit für eigene Messrunden fehlt, richten mein Team und ich im Rahmen unserer Leistungen für KI SEO und GEO das Prompt Set ein und erstellen den Monatsbericht. Welchen Weg Sie auch wählen, der erste Schritt bleibt gleich: Machen Sie diese Woche den Test in zehn Minuten und beginnen Sie Ihr erstes Protokoll, um Ihre KI Sichtbarkeit messen und vergleichen zu können.