ChatGPT und Co: So analysierst du die Sichtbarkeit deiner Marke

1. Wie kann deine Marke in AI Search erscheinen?
2. Warum deine Marke für KI relevant sein muss
3. So misst du deine KI-Sichtbarkeit
4. So verbesserst du die Sichtbarkeit in der AI Search

Früher war eine gute SEO-Sichtbarkeit gleichbedeutend mit einem Top-Ranking bei Google. Je mehr Sichtbarkeit eine Marke hatte, desto mehr Klicks gab es. Heute ist es komplexer: KI-Chatbots wie ChatGPT oder Perplexity liefern individuelle Antworten, die du nicht direkt analysieren kannst. Nutzer*innen müssen zudem nicht mehr auf deine Seite klicken, um die gesuchte Information zu erhalten. Wie du dennoch erfährst, ob deine Marke in den Antworten vorkommt, liest du hier.

Wie kann deine Marke in AI Search erscheinen?

Deine Marke kann auf zwei Arten in KI-generierten Antworten vorkommen:

1. Zitierung: Die KI verlinkt direkt auf deine Website als Quelle für eine spezifische Information. Das funktioniert nur, wenn im Hintergrund eine Websuche ausgelöst wurde und die Antwort nicht allein auf den Trainingsdaten des KI-Modells beruht. Vorteil der Zitierung: Deine Marke wird direkt mit den Informationen verknüpft. Selbst wenn Nutzer*innen nicht auf den Link klicken, schafft das Vertrauen und Autorität.
2. Erwähnung: Die zweite Möglichkeit ist, dass deine Marke beiläufig im Text genannt wird, etwa in einer Aufzählung. Beispiel: „Fahrräder für Pendler*innen findest du bei Marken wie Canyon, Specialized oder [deine Marke].“

Markenerwähnungen innerhalb der Antworten gelten als besonders wertvoll. Deine Marke wird von der KI dabei als bevorzugte Lösung genannt. KI-Antworten können somit Kaufentscheidungen beeinflussen – lange bevor ein*e Nutzer*in deine Website besucht. Aus diesem Grund kann es sinnvoll sein, genau auf solche Erwähnungen hinzuarbeiten.

Warum deine Marke für KI relevant sein muss

Um zu verstehen, wann KI-Modelle bestimmte Marken erwähnen, musst du ihre Funktionsweise kennen. Large Language Models (LLMs) arbeiten mit semantischen Beziehungen. Sie lernen, welche Begriffe häufig zusammen vorkommen, und verknüpfen sie miteinander. 

Taucht eine Marke, zum Beispiel Patagonia, oft zusammen mit Wörtern wie Regenjacke und wasserdicht in hochwertigen Inhalten auf, speichert das Sprachmodell diese Verbindung ab. Wenn Nutzer*innen dann nach einer „wasserdichten Regenjacke“ fragen, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Patagonia in der Antwort als Vorschlag genannt wird – selbst wenn der Markenname nicht in der Anfrage vorkommt.

Du kannst indirekt Einfluss darauf nehmen, wie und wo deine Marke in solchen Systemen auftaucht. Vereinfacht gesagt: Je öfter dein Markenname in hochwertigen, themenrelevanten Inhalten erscheint – auf deiner Website, in Fachbeiträgen, Produktbeschreibungen oder in Medienberichten – desto eher lernt das Modell die Zusammenhänge und erwähnt die Brand in den passenden Antworten. Tipps und Strategien dafür findest du übrigens im OMR Report Kompakt „AI Search“.

So misst du deine KI-Sichtbarkeit

Bevor du dich aber an die Optimierung setzt, solltest du analysieren, wie deine Marke bereits in den KI-Antworten vorkommt. Da es (noch) keine zentrale Plattform gibt, die dir auf Knopfdruck eine valide KI-Sichtbarkeit anzeigt, musst du selbst aktiv werden.

Der wichtigste Schritt ist die Erstellung eines Prompt-Sets. Ein Prompt-Set ist eine Liste gezielter Fragen, die du an verschiedene KI-Tools stellst, um die Antworten zu analysieren.

Schritt 1: Relevante Prompts finden

Überlege, in welchen Situationen deine Produkte oder Dienstleistungen die beste Lösung sind. Denke daran, welche Fragen deine Zielgruppe stellt. Inspiration findest du in:

• Echten Suchanfragen oder Fragen, die dein Kundenservice erhält.
• Social-Media-Kommentaren oder Foren wie Reddit und Quora.
• KI-Tools selbst, indem du sie fragst: „Welche Fragen könnten Nutzer*innen zu [Thema] stellen?“.

Typische Prompt-Anfänge sind zum Beispiel:

• „Welcher Anbieter hilft mir bei …?“
• „Was ist die beste Lösung für …?“
• „Empfiehl mir ein Produkt zum Thema XY.“

Neben allgemeinen Prompts, in denen deine Marke entweder erscheint oder nicht, kannst du auch Prompts aufschreiben, die einen vergleichenden oder bewertenden Charakter haben. So findest du heraus, wie das LLM deine Marke wiedergibt. Zum Beispiel:

• Besonderheiten/Alleinstellungsmerkmale (USPs): Erkennt die KI, was dein Produkt besonders macht? Prompt: „Was ist das Besondere an [Produktname]?“
• Vergleich mit Wettbewerbern: Wird deine Marke als gleichwertig, über- oder unterlegen dargestellt? Prompt: „Was ist besser: [Marke A] oder [Marke B] bei [Produktkategorie]?“
• Anwendungsszenarien: Wird deine Marke in praxisnahen Kontexten empfohlen? Prompts: „Welches [Produktkategorie] ist ideal für [Einsatzszenario]?“ oder „Eignet sich [Produkt XY] für [Einsatzszenario]?“
• Markenattribute und Image-Assoziationen: Mit welchen Eigenschaften wird deine Marke verbunden? Prompt: „Welche Marken gelten als besonders langlebig bei [Produktkategorie]?“

Schritt 2: Prompts klassifizieren

Um deine Analyse greifbarer zu machen, kannst du deine Prompts klassifizieren. Unterteile sie zum Beispiel nach Intention (informational, transaktional, vergleichend) oder nach Funnel-Stufe (Awareness, Consideration, Decision).

Durch diese Unterteilung erkennst du Muster in der Analyse:

• Wirst du eher bei Fragen zur Awareness-Phase (z.B. „Brauche ich einen Rasenroboter?“) erwähnt oder bei transaktionalen Kaufanfragen (z.B. „Beste Laufschuhe für Anfänger*innen?“)?
• Welche Themenfelder dominierst du und welche (noch) nicht?

Mit dieser Analyse findest du sehr schnell heraus, wo du Lücken hast. Wenn du zum Beispiel den Prompt „Welche Matratzen sind für Rückenschläfer*innen geeignet?“ testest und deine Marke nicht erscheint, obwohl du genau das anbietest, zeigt dir das eine klare Lücke, auf die du optimieren musst.

Schritt 3: Analyse und Monitoring

Gib deine Prompts in Tools wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews ein. Wenn du die Ergebnisse systematisch tracken möchtest, kannst du dafür professionelle Tools wie Otterly oder Peec.ai nutzen. Eine Übersicht der GEO-Tools erhältst du bei OMR Reviews.

Achte in der Analyse nicht nur darauf, ob deine Marke vorkommt, sondern auch wie. Besonders interessant sind folgende Punkte:

• Wortlaut und Semantik: Wird deine Marke nur erwähnt oder sogar empfohlen?
• Position der Nennung: Steht deine Marke gleich am Anfang der Antwort oder nur beiläufig?
• Vergleich mit der Konkurrenz: Werden stattdessen Wettbewerber genannt?

So verbesserst du die Sichtbarkeit in der AI Search

Mit dieser kurzen Anleitung hast du bereits ein gutes Gefühl dafür, wo du noch Nachholbedarf hast. Wie du deine Marke so positionierst, dass sie in den Antworten der Bots erscheint und wie du deinen Content für die neue AI-Search-Welt optimierst, erfährst du im OMR Report Kompakt – AI Search. Er liefert dir alle Strategien, Tools und das Praxiswissen, um in der neuen Suchwelt zu bestehen. Außerdem bekommst du dort ein ausführliches Prompt-Set zur Markenanalyse zum Download.