So haben wir das passende AI-Search-Analytics-Tool für OMR Reviews ausgewählt

1. Was ist AI-Search-Analytics und was kann es?
2. Warum wir uns bei OMR Reviews damit beschäftigen
3. Wie OMR Reviews AI-Search-Analytics einordnet
4. Was ist uns bei einem AI-Search-Analytics-Tool wichtig?
5. Unsere Testkandidaten: Peec AI, Rankscale.ai und Otterly.AI
6. Unsere Bewertungskriterien
7. So haben die Tools im Detail abgeschnitten
8. Fazit: Unsere Toolbewertung im Überblick

KI-und AI-Search machen uns angeblich die Jobs streitig. Zero-Click-Searches sind auf einem All-Time-High, und mit Traffic brauchen wir auch nicht mehr zu rechnen. Zumindest klingt das so, wenn man durch LinkedIn scrollt. Die SEO-Szene hat mal wieder Panik. Doch so einfach ist es nicht. Und schon gar nicht in jedem Fall. Weniger Traffic bedeutet nicht automatisch weniger Conversions. Was aber klar ist: Die Suche verändert sich.

Wir bei OMR Reviews stehen vor der gleichen Herausforderung und haben uns intensiv mit den Tools auf dem Markt auseinandergesetzt. In diesem Artikel verrate ich dir, wie wir das passende AI-Search-Analytics-Tool für uns ausgewählt haben. Wir teilen unsere Einblicke in die Tools und Bewertungskriterien. Damit auch du die passende Lösung für deinen Use Case findest.

"Angenommen, es käme deutlich weniger Traffic für alle: Das ist egal, weil es nie um Rankings oder Traffic ging. […] Die Aufgabe von SEO ist es, auf der Kundenreise die Brücke zwischen bestehender Nachfrage und Angebot zu schlagen und hochwertige Kontaktpunkte mit einer Marke zu schaffen. […] Das kann in manchen Systemen bedeuten, dass wir Traffic generieren können/wollen, in anderen haben wir Einfluss durch Sichtbarkeit."

– Philipp Götza, Wingmen Online Marketing GmbH

Was ist AI-Search-Analytics und was kann es?

AI-Search-Analytics meint die Auswertung, wie Content in KI-Suchsystemen verarbeitet, zitiert und genutzt wird. Es geht nicht mehr nur um Klicks bei Google, sondern darum, wie KI-Systeme Inhalte interpretieren, Marken wahrnehmen und diese in Antworten verwenden.

Dazu braucht es ein solides Tracking: Zum Beispiel über GA4 analysieren, wie viel Traffic bereits über AI-Suchen kommt. Der Fokus verlagert sich: weg von absoluten Trafficzahlen hin zu Sichtbarkeit und Erwähnungen in AI-Systemen.

Relevante Kennzahlen für AI-Search-Analytics

Noch ist das Feld jung. Aber einige KPIs kristallisieren sich heraus:

• AI-Crawler-Visits: Wie oft KI-Bots deine Inhalte abrufen
• AI-Visibility & Share of Voice: Anteil an Erwähnungen oder Zitierungen pro Thema, Domain oder KI-System
• Prompt-Level-Mentions: Wie oft deine Inhalte in spezifischen Prompts auftauchen
• Citations: Welche Domains und URLs als Quellen genannt werden

Warum wir uns bei OMR Reviews damit beschäftigen

Ich mag keine „Traffic-komplett-verlieren“-Szenarien. Klar: Die Suche wandelt sich. Klassische SEO-KPIs bleiben relevant, verschieben sich aber und werden ergänzt. Erfolg im Wandel hat, wer versteht, wo Relevanz entsteht – zunehmend in AI-Suchen.

Auch wir stehen vor der Herausforderung, unsere Relevanz neu zu denken. Unsere Value Proposition basiert stark auf SEO: optimierte Kategorieseiten, Software-Artikel, strukturierter Content. Über diesen Content generieren wir Traffic. Wenn AI-Suchen diesen Schritt übernehmen, schrumpft zwangsläufig der direkte Traffic – egal, wie gut der Inhalt ist. Und ja: Wir sehen Veränderungen. 

Der Screenshot zeigt die Trafficentwicklung eines bisher sehr trafficstarken Keyword-Sets von OMR Reviews, das sich jedoch ausschließlich auf informationelle Suchen bezieht. Besonders in solchen Bereichen merken wir die AI Overviews deutlich.

Entwicklung der Klicks und Impressions auf ein Keyword Set nach dem Livegang der AI Overviews in Deutschland.

Seit September 2024 beobachten wir allerdings auch eine stetig positive Entwicklung unseres Referral Traffics aus AI-Suchen, was uns natürlich noch mehr darin bestärkt, detailliertere Insights zu gewinnen – darüber, wie, zu welchen Themen und mit welchen Inhalten wir in den AI-Suchen auftauchen.

Entwicklung des Referral Traffics von AI-Searches seit September 2024 bis heute. 

Deshalb analysieren wir intensiv unsere AI-Sichtbarkeit und haben Tools wie Peec AI, Rankscale.ai und Otterly.AI getestet.

Wie OMR Reviews AI-Search-Analytics einordnet

Im Bereich SEO verstehen wir uns bei OMR Reviews als Publisher. Unsere Plattform bietet Softwareanbietern, Tools und Agenturen die Möglichkeit, sich sichtbar zu platzieren. Wir schreiben über Software-, Tech- und Marketingthemen. Deshalb sind alle Suchen und Prompts rund um diese Themen für uns relevant. Zum Beispiel: „beste SEO Software”, „Tools für Projektmanagement” oder „was ist AI-Search-Analytics und welche Tools gibt es?”.

Dabei geht es uns nicht in erster Linie darum, dass unsere Marke „OMR” oder „OMR Reviews” genannt wird. Sondern darum, als Quelle in den Antworten der KI-Systeme referenziert zu werden. Unsere Inhalte sollen so relevant sein, dass sie von ChatGPT, Gemini, Perplexity & Co. verwendet werden.

Für uns sind Citations wichtiger als Mentions. Für die Softwareanbietenden auf unserer Plattform gilt das Gegenteil: hier zählen vor allem Mentions. Wenn also alle Beteiligten hochwertigen Content liefern, Kategorien sinnvoll aufgebaut sind und die Anbieter*innen relevante Infos auf ihren Profilseiten bereitstellen, ist der Grundstein gelegt: OMR Reviews wird als Quelle genannt und die Anbieter*innen als relevante Lösung hervorgehoben.

Unterm Strich ist das ein klassischer SEO-Case. Nur mit neuen Spielregeln. Die Prinzipien bleiben: Qualität, Struktur und Relevanz.

Was ist uns bei einem AI-Search-Analytics-Tool wichtig?

Ausgehend von der oben beschriebenen Ausgangslage wollen wir folgende Fragen mit einem Tool beantworten:

• Wie oft werden wir in AI-Antworten genannt?
• In welchen LLMs sind wir besonders sichtbar?
• Welche Inhalte werden zitiert?
• In welchen Themenbereichen sind wir am sichtbarsten?
• Welche Seiten der Konkurrenz werden ebenfalls zitiert?
• Für welche (Art von) Prompts werden unsere Inhalte besonders stark referenziert?
• Wie sichtbar sind unsere Kund*innen in den LLMs und wie stark dienen unsere Inhalte als Informationsquelle?  

Damit die Daten sinnvoll interpretiert werden können und nicht zu falschen Schlüssen führen, haben wir diese Dinge immer im Hinterkopf:

• Prompts vs. Realität: Alle Tools beruhen aktuell auf individuell erstellten Prompt Sets. Was die User tatsächlich fragen, wissen wir nicht. Unsere Analysen basieren daher immer auf Annäherungen, nicht auf echten Nutzeranfragen.
• Begrenzte Themenabdeckung: Bei OMR Reviews decken wir eine enorme Bandbreite an Softwarekategorien ab. Diese Vielfalt vollständig im Tool zu spiegeln, ist kaum machbar. Deshalb konzentrieren wir uns auf definierte Themenfelder – mit dem Risiko, dass relevante Bereiche außen vor bleiben.
• Hohe Volatilität: Sichtbarkeiten in KI-Antworten können von Tag zu Tag stark schwanken. Das liegt daran, dass KI-Systeme Inhalte dynamisch generieren und nicht konstant auf dieselbe Weise antworten. Ein Tageswert ist daher kein belastbarer KPI.
• Langfristigkeit ist entscheidend: Erst wenn über einen längeren Zeitraum hinweg Prompts beobachtet und aggregiert werden, lassen sich valide Durchschnittswerte ermitteln. Nur diese liefern verlässliche Aussagen zur Sichtbarkeit.
• Menge = Aussagekraft: Je mehr Prompts überwacht werden, desto robuster werden die Daten. Das beeinflusst aber auch den Preis. Denn mehr Prompts bedeuten höhere Kosten. Hier muss man abwägen, was für den eigenen Use Case sinnvoll ist.

Unsere Testkandidaten: Peec AI, Rankscale.ai und Otterly.AI

Alle drei Tools verfolgen das gleiche Ziel: Sie helfen Marketing-, SEO- und Content-Teams zu verstehen, wie oft und auf welche Weise ihre Marken in Antworten generativer KI-Systeme oder Googles AI Overviews auftauchen. Dabei simulieren sie strukturierte Prompts, tracken Mentions, Citations und Quellenverlinkungen und analysieren, wie prominent Inhalte in AI-Antworten eingebunden sind.

Darüber hinaus bieten die Tools Einblicke in die Entwicklung dieser Sichtbarkeit über die Zeit, liefern Alerts bei starken Veränderungen und visualisieren die Ergebnisse in Dashboards. So lassen sich nicht nur Trends erkennen, sondern auch Wettbewerbsvergleiche anstellen oder inhaltliche Optimierungspotenziale identifizieren. Kurz gesagt: Die Tools machen sichtbar, was sonst im Blackbox-Modus der LLMs verborgen bleibt.

Unsere Bewertungskriterien

Wir haben die Tools anhand eines einheitlichen Prompt-Sets getestet und nach folgenden Kriterien bewertet:

So haben die Tools im Detail abgeschnitten

Alle drei Tools erfüllen den Kernnutzen des AI-Search-Trackings und liefern valide Ergebnisse. Unsere zuvor definierten Fragen konnten prinzipiell mit jedem der Tools beantwortet werden. Trotzdem gibt es deutliche Unterschiede in UX, Datenaufbereitung und Detailtiefe.

Peec AI

Peec AI auf OMR Reviews

Peec AI überzeugt mit einer sehr klaren, intuitiven Nutzeroberfläche. Die Bedienung ist unkompliziert, auch für Kolleg*innen ohne tiefes technisches Know-how. Besonders hilfreich ist der „Visibility Index”, der zeigt, in wie viel Prozent der abgefragten Prompts die eigene Marke auftaucht. Für uns als Publisher noch relevanter: die separate Anzeige, wie oft unsere Inhalte tatsächlich als Quelle zitiert wurden. Was mir auch gefallen hat, ist die Funktion, Wettbewerber manuell zu definieren und ihre Sichtbarkeit direkt mit der eigenen zu vergleichen. Das ist deshalb spannend, weil die referenzierten Quellen nicht zwangsläufig mit den klassischen SEO-Konkurrenten übereinstimmen. 

Was aktuell noch ausbaufähig ist: die Analyse von Mentions auf granularer Ebene. Auch ein Mapping der häufigsten Quellen für Brand Erwähnungen fehlt. Eine Kombination der sehr cleanen UX von Peec AI mit der analytischen Tiefe von Rankscale.ai wäre ideal.

Der Screenshot zeigt sehr gut die klare UX und wie alle wichtigen KPIs übersichtlich in einem Dashboard zusammengefasst sind.

Dashboard von Peec AI mit dem Visibility Index und Industry Rankings.

Rankscale.ai

Rankscale.ai auf OMR Reviews

Rankscale.ai geht tiefer in die Analyse – insbesondere bei Citations und Quellenangaben. Wer bereit ist, sich intensiver einzuarbeiten, bekommt ein sehr mächtiges Tool. Besonders hilfreich: Die Aufschlüsselung im Citation Report darüber, wie oft eine Marke in einem Themenfeld zitiert wurde und über welche spezifischen Quellen das geschieht (sogenannte Citation Mentions). Beispiel: Im Thema „CRM-Software“ wird angezeigt, dass Salesforce 1448 Citation Mentions hat – und davon 114 über Inhalte von OMR Reviews. Genau solche Einblicke sind für unsere Rolle als Publisher extrem wertvoll. 

Stark ist auch die Filterlogik: Wir können Daten nach Domain, Brand, URL oder Contenttyp analysieren. Was etwas fehlt, ist eine noch intuitivere Oberfläche. Zudem wären prozentuale Anteile von Quellen, wie sie Peec AI bietet, eine gute Ergänzung.

Der Screenshot zeigt deutlich, dass die Inhalte von OMR Reviews die zweitwichtigste Quelle sind (nach der Salesforce Website), wenn es um Informationen geht, die bei Erwähnung von Salesforce herangezogen werden.

Citation-Bericht von Rankscale.ai der zeigt, über welche Quellen die Marke Salesforce zitiert wurde.

Otterly.AI

Otterly.AI auf OMR Reviews

Otterly.AI glänzt mit einer sehr einfachen UX – ideal für den Einstieg. Die wichtigsten Fragen lassen sich beantworten, die Daten sind übersichtlich aufbereitet und leicht verständlich. Besonders gut gefallen haben uns die Longlists zu Mentions und Citations. Außerdem gibt es ein praktisches Feature, das bei der Prompt-Formulierung hilft – hilfreich für alle, die erst am Anfang mit AI Search Analytics stehen. Für tiefergehende Analysen fehlen aber noch Optionen zur Filterung und Aufschlüsselung. Wer langfristig mit konkreten Insights arbeiten will, stößt hier schneller an Grenzen.

Der Screenshot zeigt beispielsweise die übersichtliche Listung der meistzitierten Quellen. Wichtig zu beachten: Dieser Screenshot stammt aus unserer Testphase und bezieht sich ausschließlich auf ein kleines Prompt Set.

Domain Ranking der meistzitierten Quellen von Otterly.AI.

Fazit: Unsere Toolbewertung im Überblick

Anbei unsere tabellarische Bewertung der Tools anhand der von uns definierten Bewertungskriterien: 

Maximalwert: 5

⁠Minimalwert: 1

Ein Kopf-an-Kopf-Rennen zwischen Peec AI und Rankscale.ai. Beide Tools erfüllen alle Anforderungen und liefern fundierte Einblicke. Letztlich fiel unsere Wahl auf Rankscale.AI. Warum?

• Die Detailliertheit der Daten liefert uns und unseren Kund*innen den meisten Mehrwert.
• Wir können konkrete Aussagen zur Sichtbarkeit und Quelle unserer Inhalte und den Marken auf OMR Reviews treffen.
• Eine geplante White-Label-Lösung erlaubt uns, die Insights direkt ins Backend unser Kund*innen zu integrieren.

Wir sind gespannt, wie sich der Markt für AI-Search-Analytics entwickelt. Fest steht: Die nächste Evolution der Suche ist da. Und wir sind bereit, sie zu messen.