KI-Sichtbarkeits-Audit: Marke, Quellen und Wettbewerber prüfen

Ein Audit der KI-Sichtbarkeit prüft, ob Antworten von Tools wie ChatGPT und Perplexity Ihr Unternehmen nennen und korrekt beschreiben. Dabei kann sich zeigen, dass eine Antwort Ihrem Produkt eine Funktion zuschreibt, die es nicht hat. Oder eine Quelle, die für einen Wettbewerber zitiert wird, erklärt etwas Nützliches, das Ihre eigene Website auslässt.

Wählen Sie für ein erstes manuelles Audit ein Produkt oder eine Leistung und die Fragen, die ein Interessent vor dem Kauf stellen könnte. Beginnen Sie mit den sechs anpassbaren Prompts und dem Plan mit 24 Tests weiter unten. Das durchgerechnete Beispiel zeigt, wie Sie die Antworten auswerten und entscheiden, bei welchen inhaltlichen und technischen Problemen Handlungsbedarf besteht.

So organisieren Sie die 24 Tests

Der Plan lautet: 6 Fragen × 2 Plattformen × 2 Runden = 24 Tests. Ein Test heißt, eine Frage einmal zu stellen und festzuhalten, was erscheint, auch wenn es keine KI-Antwort gibt. Vier Fragen kommen ohne Markennamen aus, damit Sie sehen, ob die Plattform Ihre Marke von sich aus nennt. Zwei nennen die Marke, um ihre Beschreibung und den Vergleich mit einem Wettbewerber zu prüfen. Durch die Wiederholung erkennen Sie, ob sich die Antworten ändern.

Sie können mit ChatGPT Search und Perplexity beginnen. Aktivieren Sie in ChatGPT die Websuche und wählen Sie in Perplexity einen Suchmodus, der in Ihrem Konto verfügbar ist. Perplexity liefert Suchantworten mit Quellenangaben. Behalten Sie auf jeder Plattform während des gesamten Audits denselben Modus bei. Wechseln Sie etwa von der Standardsuche zu Deep Research, ändert sich die Art des Tests.

Ist eine Funktion nicht verfügbar, wählen Sie vor dem Start eine andere Plattform. Stoßen Sie während des Audits an ein Nutzungslimit, notieren Sie die unbeantworteten Tests und den Grund. Sie können auch Google verwenden, wenn Sie den KI-Modus von den KI-Übersichten trennen. Eine KI-Übersicht erscheint nicht bei jeder Suche. Erhalten Sie nur Weblinks, halten Sie fest, dass es keine KI-Antwort gab. Zählen Sie das nicht als Antwort, die Ihre Marke ausgelassen hat.

Schalten Sie Gedächtnis und Personalisierung nach Möglichkeit aus. Sonst notieren Sie, welche Einstellungen aktiv sind. Stellen Sie alle sechs Fragen auf jeder Plattform und öffnen Sie für jede Frage eine neue Unterhaltung. Diese erste Runde ergibt 12 Tests. Wiederholen Sie dieselben Fragen unter denselben Bedingungen, um auf 24 zu kommen. Behalten Sie bei jedem Durchlauf die erste Antwort. Würden Sie Antworten neu generieren, bis die Marke auftaucht, verfälschte das den Vergleich.

Um den Zeitbedarf abzuschätzen, stoppen Sie die Zeit für zwei Tests, einschließlich Speichern der Antworten und Lesen der Quellen. Planen Sie damit die restliche Arbeit und rechnen Sie zusätzliche Zeit ein, um Fehler oder technische Probleme zu untersuchen.

Sechs Fragen für Ihr Produkt

Stellen Sie sich einen Großhändler in Deutschland mit 20 Beschäftigten vor, der eine Software für B2B-Auftragsabwicklung sucht. Er braucht zwei Freigabestufen und einen CSV-Datenaustausch mit seinem ERP-System (Enterprise Resource Planning). In diesen Prompts ist OrdinaLab das geprüfte Produkt und FlussoDesk sein Wettbewerber. Beide Namen sind fiktiv. Ersetzen Sie sie durch die Produkte, die Sie prüfen möchten, und passen Sie Kundenprofil, Markt und Anforderungen an Ihre Situation an.

N1 bis N4 decken vier Anliegen im Kaufprozess ab: Anbieter finden, eine Funktion prüfen, eine technische Einschränkung berücksichtigen und Kosten vergleichen. Lassen Sie den Markennamen weg, damit Sie beobachten können, ob die Plattform ihn in der Antwort selbst einbringt. Für ein lokales Unternehmen passen Sie den Kontext an Leistung, Stadt und eine konkrete Anforderung an, etwa einen rollstuhlgerechten Zugang. Sind die Prompts fertig, verwenden Sie in beiden Runden exakt denselben Wortlaut.

B1 und B2 prüfen, was die Plattform über ein Produkt sagt, das der Nutzer bereits kennt. Halten Sie diese Antworten getrennt von N1 bis N4. Steht der Name in der Frage, belegt seine Nennung in der Antwort nicht, dass die Plattform ihn von sich aus vorgeschlagen hätte. Sie können Folgefragen stellen, um einem Fehler nachzugehen, speichern diese aber getrennt, außerhalb der 24 Tests.

Was Sie zu jeder Antwort speichern

Vergeben Sie für jeden Test eine ID. A-N1-1 steht für Plattform A, Frage N1, erste Runde; A-N1-2 ist die zweite Abfrage derselben Frage. Speichern Sie die vollständige Antwort in einer Datei mit dieser ID, etwa A-N1-1.txt, oder machen Sie Screenshots, die den gesamten Text und die Quellen erfassen. Tragen Sie Datum, Uhrzeit und die gespeicherte Datei ins Protokoll ein. Verwenden Sie die zu Beginn festgehaltenen Einstellungen und vermerken Sie jede Änderung.

Öffnen Sie die Quellen, mit denen Sie eine Aussage oder einen Fehler belegen. Speichern Sie die relevante Passage, den Titel und, falls vorhanden, das Datum. Eine zitierte URL, die sich nicht öffnen lässt, zählt trotzdem als Link in der Antwort, ihr Inhalt taugt aber nicht, um eine Aussage zu prüfen. Sobald Sie einen Fehler bestätigt haben, vergeben Sie F, auch wenn andere Aussagen der Antwort noch ungeprüft sind. Jede Antwort erhält eine Zeile, unabhängig davon, wie viele Erwähnungen oder Links sie enthält.

Wenn Sie Fragen automatisiert über eine API stellen, führen Sie ein eigenes Protokoll. Modell, verfügbare Tools und Personalisierung können sich von der Weboberfläche unterscheiden, die Ihre Kunden nutzen. Würden Sie beide Datensätze so behandeln, als wären sie derselbe Test, ließen sich die Ergebnisse kaum deuten.

Erwähnungen, Links und Fehler berechnen

Berechnen Sie Prozentwerte auf Basis der gültigen KI-Antworten, die Sie tatsächlich erhalten haben. Tests mit NV bleiben mit Begründung im Protokoll, zählen aber nicht im Nenner. Eine KI-Antwort ohne Quellen ist gültig und erhält beim Link den Wert 0. Geben Sie neben jedem Prozentwert immer die Anzahl an, zum Beispiel 6 von 15 Antworten.

Werten Sie B1 und B2 getrennt aus und geben Sie an, wie viele Antworten noch geprüft werden müssen (UG). Für die Fehlerquote teilen Sie die Antworten mit F durch die Summe aus R und F. So gelten ungeprüfte Antworten nicht automatisch als richtig. Ist der Nenner null, schreiben Sie „nicht berechenbar“. Zeigen Sie beim Vergleich der Plattformen zuerst die Anzahlen je Plattform. Für einen Gesamtprozentwert addieren Sie die Anzahlen und teilen erst dann.

Anhand dieser Ergebnisse entscheiden Sie, welche Antworten Sie genauer untersuchen. Sie sind keine Schätzung von Traffic oder Umsatz. Der Ratgeber zum Messen der KI-Sichtbarkeit zeigt, wie Sie das Protokoll mit vorhandenen Daten zu Besuchen und Geschäftsergebnissen kombinieren.

So lesen Sie ein ausgefülltes Protokoll

Angenommen, wir haben alle 24 Tests für OrdinaLab durchgeführt. Das Produkt tauscht CSV-Dateien mit einem ERP-System aus, hat aber keine direkte ERP-Anbindung. Diese hypothetischen Ergebnisse zeigen, wie Sie das Protokoll ausfüllen. A und B sind die beiden Plattformen des Audits; alle .example-Adressen in diesem Fall sind fiktiv.

Auf dem Smartphone scrollen Sie die Beispieltabelle horizontal, um die Spalten Link, Wettb. (Wettbewerber) und Richt. (Richtigkeit) zu sehen.

R bedeutet geprüft und richtig, F mindestens ein bestätigter Fehler, UG Prüfung noch nicht abgeschlossen, KA keine Aussage über die Marke. Test B-N4-2 lieferte nur Weblinks und ist deshalb mit NV markiert. Damit bleiben 23 gültige KI-Antworten: 15 auf Fragen ohne Markennamen und 8 auf Fragen mit Markennamen.

Die Antworten A-N1-2, A-B1-2 und B-N3-1 behaupten, OrdinaLab habe eine direkte ERP-Anbindung, die das Produkt nicht bietet. Das sind die drei F-Antworten. Drei weitere Antworten nennen Funktionen, die noch geprüft werden müssen, sie bleiben also UG. Die Fehlerquote von 30 % ergibt sich aus 3 falschen von 10 geprüften Antworten, nicht aus 3 von allen 23 KI-Antworten.

Beginnen Sie mit den drei F-Antworten und vergleichen Sie die falschen Aussagen mit den zitierten Quellen. Steht der Fehler auf Ihrer Website, korrigieren Sie ihn. Stammt er aus einem externen Verzeichnis, beantragen Sie eine Aktualisierung. Schließen Sie danach die drei UG-Prüfungen ab. Lesen Sie bei Antworten ohne offiziellen Link die zitierten Quellen und suchen Sie nach Informationen, die Ihre Website nicht erklärt, etwa wie der CSV-Austausch funktioniert oder welche Freigaben es gibt. Ein fehlender Link allein sagt Ihnen nicht, welcher Inhalt fehlt.

Quellen und Seitenzugriff prüfen

Öffnen Sie zu jedem Problem im Protokoll die zitierte Seite und die Seite Ihrer Website, die die richtige Information liefern sollte. Prüfen Sie, ob beide ohne Anmeldung lesbar sind und das betreffende Produkt und die Funktion abdecken. Um eine Funktion zu belegen, nutzen Sie die Dokumentation, die Produktseite oder die Bestätigung der für die Leistung verantwortlichen Person.

Bei Google muss eine Seite indexiert und für ein Suchsnippet zulässig sein, um als Link in den KI-Funktionen infrage zu kommen. OpenAI unterscheidet OAI-SearchBot und GPTBot: Der erste dient der Suche, der zweite dem Training von Modellen. Details zu den Anweisungen und zu weiteren Anbietern finden Sie im Ratgeber zu KI-Crawlern und dem Zugriff auf Ihre Website.

Angenommen, das technische Team stellt im Beispiel fest, dass die CSV-Dokumentationsseite den Suchcrawler blockiert: Der Server antwortet mit HTTP 403 und verweigert den Zugriff. Nach der Behebung bestätigt es, dass die Seite HTTP 200 liefert und den erwarteten Text anzeigt. Danach können Sie N3 wiederholen. Ist der Inhalt zugänglich, wird aber trotzdem nicht zitiert, ist die Zugriffsprüfung abgeschlossen. Gehen Sie der fehlenden Zitierung dann getrennt nach.

Entscheiden, was behoben wird und wer es übernimmt

Halten Sie zu jeder Maßnahme das Problem mit Test-IDs und URLs fest, außerdem die nötige Änderung, einen Verantwortlichen und ein Datum für die nächste Prüfung. Verfolgen Sie zwei Ergebnisse getrennt: Die Seite kann korrigiert sein, während die KI-Antwort noch den alten Fehler enthält. Notieren Sie beides, damit die nächste Person weiß, ob die Website weitere Arbeit braucht oder die Antwort nur erneut geprüft werden muss.

Fehlt eine nützliche Erklärung, ergänzen Sie sie auf der Seite, die das Thema bereits behandelt. Der Ratgeber zum Optimieren von Inhalten für die KI-Suche erklärt, wie Sie dabei doppelte Seiten vermeiden.

Das Protokoll für das nächste Audit aufbewahren

Um eine Korrektur zu prüfen, wiederholen Sie die betroffenen Fragen mit demselben Wortlaut, auf derselben Plattform und im selben Modus. Bewahren Sie das ursprüngliche Protokoll auf, damit Sie Antworten auf dieselben Fragen vergleichen können. Ändern Sie Fragen, Markt oder Einstellungen, vermerken Sie die Änderung und halten Sie die neuen Ergebnisse getrennt.