KI-Sichtbarkeit 

KI-Sichtbarkeit und Share of Voice: Präsenz in KI-Antworten messen

Zwei Frauen lächeln und arbeiten an einem Laptop in einem Büro.
Ralph Grundmann · Zuletzt aktualisiert am 30.09.2026

KI-Sichtbarkeit beschreibt, wie häufig und wie korrekt eine Marke, ein Produkt oder eine Website in den Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity oder den KI-Funktionen der Google-Suche vorkommt. Der Share of Voice setzt die eigenen Nennungen ins Verhältnis zu den Nennungen der Wettbewerber.

Was bedeutet KI-Sichtbarkeit?

In der klassischen Suche lässt sich Sichtbarkeit über Rankings messen: Eine Seite steht für ein Keyword auf einer bestimmten Position. In KI-Antworten gibt es keine feste Position. Ein System formuliert jedes Mal eine neue Antwort, nennt mal drei, mal zehn Anbieter und verlinkt unterschiedliche Quellen. KI-Sichtbarkeit wird deshalb als Anteil gemessen: In wie vielen Antworten zu relevanten Fragen kommt die Marke vor, und wie wird sie dargestellt?

KI-Sichtbarkeit ist die zentrale Messgröße für Generative Engine Optimization (GEO).

Die wichtigsten Kennzahlen

  • Erwähnungsrate: Anteil der Antworten, in denen die Marke genannt wird.
  • Zitierrate: Anteil der Antworten, in denen die eigene Website als Quelle verlinkt ist. Eine Marke kann genannt werden, ohne dass ihre Website verlinkt ist, und umgekehrt.
  • Share of Voice: eigene Nennungen geteilt durch die Nennungen aller betrachteten Marken im selben Prompt-Set.
  • Korrektheit: Anteil der Antworten, in denen Angaben zur Marke stimmen, etwa Adresse, Preise oder Leistungen.
  • Kontext: ob die Marke empfohlen, neutral erwähnt oder kritisch dargestellt wird.

Sinnvoll ist die Trennung nach Prompt-Typen: Fragen mit Markennamen, allgemeine Fragen nach Lösungen oder Anbietern und Vergleichsfragen. Hohe Werte bei Markenfragen sagen wenig darüber aus, ob eine Marke bei neutralen Fragen empfohlen wird.

Warum KI-Antworten schwanken

SparkToro und Gumshoe ließen Ende 2025 rund 600 Freiwillige zwölf Prompts in ChatGPT, Claude und Googles KI eingeben, insgesamt 2.961 Durchläufe. Das Ergebnis: Bei ChatGPT und Googles KI lag die Wahrscheinlichkeit, bei hundertfacher Wiederholung zweimal dieselbe Markenliste zu erhalten, unter eins zu hundert. Dieselbe Liste in derselben Reihenfolge kam etwa einmal in tausend Durchläufen vor.

Die Autoren folgern, dass Positionen in KI-Antworten als Messgröße kaum taugen, ein Sichtbarkeitsanteil über Dutzende bis Hunderte Prompts mit mehreren Durchläufen dagegen schon. Einzelne Stichproben per Hand sind deshalb kein belastbares Bild.

So wird KI-Sichtbarkeit gemessen

  1. Prompt-Set festlegen: Fragen, die echte Kunden stellen würden, gemischt aus Marken-, Lösungs- und Vergleichsfragen.
  2. Systeme und Märkte wählen: etwa ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity sowie AI Overviews und den KI-Modus, jeweils für die relevanten Länder und Sprachen.
  3. Wiederholt abfragen: dieselben Prompts in festen Abständen und mehrfach ausführen, um Schwankungen auszugleichen.
  4. Auswerten: Nennungen, Quellenlinks, Wettbewerber und Korrektheit erfassen und zu Anteilen verdichten.
  5. Stichprobenartig prüfen: Tools erkennen nicht jede Namensvariante. Eine manuelle Kontrolle gehört dazu.

Ergänzend liefert Google eigene Daten. Der Leistungsbericht zu generativen KI-Funktionen in der Search Console zeigt Impressionen in AI Overviews und im KI-Modus, aber keine Klicks (Search-Console-Hilfe). Besuche aus Chat-Anwendungen erscheinen in der Webanalyse als Verweise, soweit der Browser eine Herkunft übermittelt. Unser Tool zur KI-Sichtbarkeit bietet einen schnellen Einstieg, das KI-Monitoring die laufende Messung.

Beispiel aus einem Kundenprojekt

Für ein Weingut mit Onlineshop haben wir 50 Prompts in ChatGPT, Claude und Gemini ausgewertet, insgesamt 150 Antworten. Bei Markenfragen erschien das Weingut in 21 von 24 Antworten. Bei allgemeinen Fragen, etwa nach Weingütern oder Weinen aus der Region, nur in 26 von 126. Ein regionaler Wettbewerber kam dort auf 59 von 126 und damit auf eine mehr als doppelt so hohe Erwähnungsrate.

Dazu kamen Fehler: Gemini nannte eine falsche Adresse und falsche Öffnungszeiten, Claude falsche Versandkosten. Mehr zu solchen Fehlern im Artikel über KI-Halluzinationen.

KI-Sichtbarkeit verbessern

Die Messung zeigt, wo Lücken liegen. Fehlt eine Marke bei allgemeinen Fragen, braucht es Inhalte, die genau diese Fragen beantworten (KI-SEO), und Erwähnungen in den Quellen, auf die sich KI-Systeme stützen. Sind Angaben falsch, beginnt die Arbeit meist auf der eigenen Website: Fakten vereinheitlichen, aktuell halten und im HTML statt nur in PDFs veröffentlichen.

Sie wollen Ihre KI-Sichtbarkeit messen und verbessern und brauchen Unterstützung? Dann kontaktieren Sie uns gerne oder lesen Sie mehr über unser KI-Monitoring! Sie wollen mehr erfahren oder Ihr Team zu diesem Thema schulen lassen? Dann schauen Sie mal bei unserem GEO-Seminar vorbei.

 Häufige Fragen 

KI-Sichtbarkeit und Share of Voice: die wichtigsten Fragen

Was ist Share of Voice in KI-Antworten?

Der Anteil der eigenen Marke an allen Markennennungen in einem festgelegten Prompt-Set. Wird eine Marke in 30 von 100 Nennungen aller betrachteten Anbieter genannt, liegt ihr Share of Voice bei 30 Prozent.

Warum reicht es nicht, ChatGPT einfach selbst zu fragen?

Weil Antworten stark schwanken. Eine einzelne Abfrage kann zufällig gut oder schlecht ausfallen. Aussagekräftig sind erst wiederholte Abfragen vieler Prompts.

Zeigt die Search Console KI-Sichtbarkeit?

Teilweise. Der Leistungsbericht zu generativen KI-Funktionen zeigt Impressionen in AI Overviews und im KI-Modus. Andere KI-Systeme wie ChatGPT oder Claude deckt er nicht ab, Klicks werden nicht separat ausgewiesen.

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