Manuelles Testen der KI-Sichtbarkeit: DIY-Methodik

Manuelles Testen der KI-Sichtbarkeit: DIY-Methodik

Veröffentlicht am Jan 3, 2026. Zuletzt geändert am Jan 3, 2026 um 3:24 am

Warum manuelles KI-Testen für Ihre Marke wichtig ist

Im heutigen, von KI geprägten Suchumfeld ist manuelles KI-Testen unerlässlich, um zu verstehen, wie Ihre Marke in KI-generierten Antworten erscheint. Aktuelle Daten zeigen, dass 60 % der Google-Suchanfragen jetzt KI-Antworten enthalten, was grundlegend verändert, wie Sichtbarkeit gemessen und erreicht wird. Herkömmliche SEO-Kennzahlen wie organische Klickraten und Keyword-Rankings erzählen nicht mehr die ganze Geschichte – Ihre Inhalte könnten perfekt bei Google ranken und dennoch komplett in KI-Antworten fehlen. Manuelles Testen dient als kostengünstige Baseline, die Ihnen Ihren aktuellen Stand der KI-Sichtbarkeit aufzeigt, bevor Sie in Optimierungsstrategien investieren. Durch DIY-Tests erhalten Sie sofortige Einblicke, wie KI-Systeme Ihre Inhalte wahrnehmen und zitieren.

AI search landscape dashboard showing multiple platforms with brand mentions and citations

Relevante KI-Sichtbarkeitsmetriken verstehen

Um die KI-Sichtbarkeit effektiv zu testen, müssen Sie die wichtigsten Metriken kennen, die die Präsenz Ihrer Marke in KI-Antworten bestimmen. Diese gehen über klassische SEO-Metriken hinaus und konzentrieren sich darauf, wie KI-Systeme Ihre Inhalte erkennen, zitieren und präsentieren. Das sollten Sie verfolgen:

MetrikDefinitionWarum sie wichtig ist
MarkenerwähnungenMarkenname erscheint in KI-AntwortIndikator für Bekanntheit
ZitateIhre Website wird als Quelle referenziertSignal für Autorität
Share of VoiceIhre Erwähnungen vs. WettbewerberWettbewerbspositionierung
StimmungPositiver/neutraler/negativer KontextIndikator für Reputation
Zitat-QualitätDirektes Zitat vs. ParaphraseBewertung des Inhaltswerts

Jede dieser Metriken zeigt einen anderen Aspekt Ihrer KI-Sichtbarkeit. Markenerwähnungen zeigen, ob KI-Systeme Ihr Unternehmen überhaupt erkennen, während Zitate belegen, ob Ihre Inhalte als vertrauenswürdig genug gelten, um direkt als Quelle zu dienen. Share of Voice hilft Ihnen, Ihre Wettbewerbsposition zu verstehen – werden Sie genauso oft wie Konkurrenten genannt? Stimmungstracking stellt sicher, dass Ihre Marke in positivem Kontext erscheint, und die Zitat-Qualität zeigt, ob KI-Systeme Ihre Inhalte als Primärquelle nutzen oder nur umformulieren.

Baseline festlegen: Zu testende Abfragekategorien

Bevor Sie mit dem manuellen Testen starten, sollten Sie einen Ausgangswert schaffen, indem Sie unterschiedliche Abfragetypen testen, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Nicht alle Abfragen sind gleich, und Ihre Sichtbarkeit variiert je nach Nutzerinteresse erheblich. Kategorisieren Sie Ihre Testabfragen wie folgt:

  • Informationsabfragen – Nutzer suchen Wissen oder Erklärungen (z. B. “was ist Content-Marketing”)
  • Navigationsabfragen – Nutzer suchen gezielt Ihre Marke (z. B. “AmICited KI-Sichtbarkeitstool”)
  • Transaktionsabfragen – Nutzer sind kaufbereit oder wollen handeln (z. B. “beste KI-Monitoring-Software”)
  • Wettbewerbsvergleichs-Abfragen – Nutzer vergleichen Sie mit Alternativen (z. B. “AmICited vs. Wettbewerber”)
  • How-to/Anleitungs-Abfragen – Nutzer suchen Schritt-für-Schritt-Anleitungen (z. B. “wie KI-Sichtbarkeit verbessern”)

Wenn Sie alle fünf Kategorien testen, erhalten Sie einen umfassenden Überblick, wo Sie in KI-Antworten gewinnen und verlieren. Ihre Sichtbarkeit ist vermutlich am stärksten bei Navigationsabfragen (bei expliziter Markennennung) und am schwächsten bei allgemeinen Informationsabfragen, bei denen Sie gegen zahlreiche Quellen konkurrieren. Mit dieser Baseline über alle Abfragearten haben Sie vor der Optimierung einen klaren Überblick über Ihren Startpunkt.

Der Ablauf des manuellen Testens: Schritt für Schritt

Jetzt, wo Sie wissen, was Sie messen und welche Abfragen Sie testen wollen, geht es an die DIY-KI-Sichtbarkeitstests. Der Ablauf ist einfach, erfordert aber Konsequenz und Sorgfalt. So führen Sie das manuelle Testen auf den wichtigsten KI-Plattformen durch:

  1. Wählen Sie Ihre Testabfragen aus (10–20 Abfragen aus den fünf Kategorien)

    • Wählen Sie Abfragen, die zu Ihrer Branche und Ihren Zielen passen
    • Integrieren Sie sowohl Marken- als auch Nicht-Marken-Varianten
    • Mischen Sie hohe Suchvolumina mit Long-Tail-Abfragen
  2. Testen Sie mit ChatGPT

    • Nutzen Sie die kostenlose Version oder ChatGPT Plus je nach Bedarf
    • Geben Sie jede Abfrage ein und dokumentieren Sie die Antwort
    • Notieren Sie, ob Ihre Marke erwähnt und wie sie zitiert wird
  3. Testen Sie mit Perplexity AI

    • Gehen Sie auf Perplexity.ai und führen Sie die gleichen Abfragen durch
    • Achten Sie besonders auf die Quellenangaben am Ende der Antwort
    • Halten Sie fest, ob Ihre Domain unter den Zitaten erscheint
  4. Testen Sie mit Google AI Overviews

    • Suchen Sie jede Abfrage bei Google.com
    • Suchen Sie nach dem AI Overview Feld am oberen Rand der Ergebnisse
    • Dokumentieren Sie die Präsenz und Positionierung Ihrer Marke
  5. Testen Sie mit Google AI Mode (sofern verfügbar)

    • Nutzen Sie die experimentellen KI-Funktionen von Google
    • Vergleichen Sie die Ergebnisse mit den Standard-KI-Overviews von Google
    • Notieren Sie Unterschiede in der Darstellung Ihrer Inhalte
  6. Dokumentieren Sie alles systematisch

    • Notieren Sie exakte Zitate aus den KI-Antworten
    • Merken Sie sich die Reihenfolge der Zitate (erste Quelle vs. spätere Quellen)
    • Machen Sie Screenshots als Referenz und für spätere Vergleiche
Professional workspace showing person testing AI visibility across multiple platforms with documentation

Ihr Spreadsheet für KI-Sichtbarkeitstests erstellen

Organisation ist beim manuellen KI-Testen über mehrere Plattformen und Abfragen hinweg entscheidend. Eine gut strukturierte Tabelle wird Ihr Steuerzentrum für die Ergebniserfassung und Mustererkennung. Die Vorlage sollte so aussehen:

| Abfrage | Plattform | Marke erwähnt | Zitat | Stimmung | Quell-URL | Notizen |
|---------|-----------|--------------|-------|----------|-----------|---------|
| "content marketing" | ChatGPT | Ja | Direktes Zitat | Positiv | amicited.com | Als Autorität erwähnt |
| "content marketing" | Perplexity | Nein | N/A | N/A | N/A | Nicht in Antwort enthalten |
| "AI visibility" | Google AI | Ja | Paraphrase | Neutral | amicited.com | Als 3. Quelle gelistet |

Erstellen Sie Spalten für die getestete Abfrage, die getestete Plattform, ob Ihre Marke erwähnt wurde, die Art des Zitats (direktes Zitat, Paraphrase oder nur Link), die Stimmung der Erwähnung, die genannte Quell-URL und weitere Notizen. So können Sie Ergebnisse schnell erfassen und Muster erkennen. Bei 10–20 Abfragen über 4 Plattformen erhalten Sie 40–80 Datenpunkte, die klare Trends Ihrer KI-Sichtbarkeit zeigen. Nutzen Sie Google Sheets oder Excel, um Daten bequem zu sortieren, filtern und analysieren.

Ihre Ergebnisse analysieren: Muster und Erkenntnisse

Sobald Sie Ihre manuellen Tests über alle Plattformen und Abfragen abgeschlossen haben, beginnt die eigentliche Arbeit – die Interpretation der Daten. Suchen Sie nach Mustern statt nach einzelnen Datenpunkten: Werden Sie in bestimmten Abfragekategorien konsistent zitiert, fehlen aber in anderen? Tauchen Sie auf manchen Plattformen häufiger auf als auf anderen? Berechnen Sie Ihren Share of Voice, indem Sie zählen, wie oft Sie im Vergleich zu Ihren drei Top-Wettbewerbern in denselben Abfragen genannt werden. Identifizieren Sie, welche Ihrer Seiten oder Inhalte am häufigsten zitiert werden – das sind Ihre stärksten Assets im KI-Sichtbarkeits-Wettbewerb. Achten Sie auf die Stimmung: Sind die Erwähnungen positiv, neutral oder gelegentlich negativ? Bewerten Sie schließlich die Zitat-Qualität: Werden Sie direkt zitiert (höchster Wert) oder nur paraphrasiert (geringerer Wert)? Diese Muster zeigen, wo Ihre Inhalte bei KI-Systemen Anklang finden und wo Sie nachbessern sollten.

Häufige Fehler beim manuellen Testen vermeiden

Auch mit den besten Absichten machen viele Teams beim manuellen KI-Testen gravierende Fehler, die zu verzerrten Ergebnissen und schlechten Entscheidungen führen. Vermeiden Sie diese typischen Fallstricke:

  • Zu unterschiedlichen Zeiten testen und KI-Variabilität nicht berücksichtigen – KI-Antworten ändern sich oft; testen Sie alle Plattformen am gleichen Tag für konsistente Ergebnisse
  • Nur Markenabfragen verwenden – Sie verpassen Chancen bei Nicht-Marken-Suchen, in denen Sie Sichtbarkeit gewinnen könnten
  • Exakte Antworten nicht dokumentieren – Screenshots und direkte Zitate sind unerlässlich, um Veränderungen zu verfolgen
  • Von verschiedenen Standorten oder Accounts testen – Geografie und Nutzerpersonalisierung beeinflussen die Ergebnisse; halten Sie die Variablen konstant
  • Long-Tail-Abfragen ignorieren – Hier ist oft weniger Konkurrenz und bessere Sichtbarkeit als bei allgemeinen Begriffen
  • Wettbewerberabfragen nicht testen – Sie müssen wissen, wie Sie bei alternativen Suchanfragen abschneiden
  • Tests nicht regelmäßig wiederholen – Eine einmalige Momentaufnahme ist weniger wertvoll als die fortlaufende Beobachtung von Veränderungen

Wann ist der Wechsel zum automatisierten Monitoring sinnvoll?

Manuelle Tests liefern wertvolle Einblicke, sind aber für langfristiges Monitoring nicht skalierbar. Nachdem Sie Ihre Baseline festgelegt und Ihre KI-Sichtbarkeitslandschaft verstanden haben, empfiehlt sich der Umstieg auf automatisierte Monitoring-Lösungen. AmICited.com ist die führende Plattform für kontinuierliches Monitoring der KI-Sichtbarkeit und verfolgt Ihre Markenerwähnungen und Zitate automatisch über ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und andere wichtige KI-Systeme. Während manuelles Testen sich ideal für die erste Analyse und das Verständnis des Umfelds eignet, sind automatisierte Tools unerlässlich, sobald Sie aktiv optimieren und Veränderungen in Echtzeit verfolgen müssen. Der Wechsel erfolgt meist nach 2–4 Wochen manueller Tests, wenn Ihre wichtigsten Abfragen und Baseline-Metriken feststehen. Ab dann sparen Sie mit Automatisierung jede Woche Stunden und erhalten umfassendere, konsistentere Daten. Manuelles Testen liefert die Grundlage; Automatisierung versorgt Sie laufend mit den nötigen Insights, um im KI-Suchzeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben.

Ihre Inhalte gezielt anhand der Testerkenntnisse optimieren

Ihre manuellen Testergebnisse sind nur dann wertvoll, wenn Sie daraus konkrete Maßnahmen ableiten. Nutzen Sie Ihre Erkenntnisse, um eine priorisierte Optimierungs-Roadmap für die wichtigsten Chancen zu erstellen. Wenn Sie feststellen, dass Sie in KI-Antworten bei wertvollen Transaktionsabfragen völlig fehlen, erstellen oder optimieren Sie Inhalte, die diese Fragen umfassend beantworten. Wenn Wettbewerber öfter zitiert werden als Sie, analysieren Sie deren Inhalte, um zu verstehen, warum KI-Systeme deren Ansatz bevorzugen – und verbessern Sie Ihre Inhalte entsprechend. Werden Sie erwähnt, aber nur paraphrasiert, erstellen Sie mehr zitierfähigen, unverwechselbaren Content, den KI-Systeme direkt aufnehmen. Priorisieren Sie die Optimierung von Seiten mit bestehender KI-Sichtbarkeit, da hier schneller Erfolge möglich sind als beim Einstieg in völlig neue Abfragekategorien. Überwachen Sie Ihren Fortschritt, indem Sie die gleichen Abfragen monatlich erneut testen und messen, ob Ihre Optimierung Wirkung zeigt. Denken Sie daran: KI-Sichtbarkeit ist ein langfristiges Spiel – konsequente, datengetriebene Optimierung auf Basis Ihrer manuellen Testerkenntnisse zahlt sich mit der Zeit aus und etabliert Ihre Marke als vertrauenswürdige Quelle auf den KI-Plattformen.

Häufig gestellte Fragen

Wie oft sollte ich meine KI-Sichtbarkeit manuell testen?

Für eine erste Baseline führen Sie einen umfassenden Test durch, um Ihren Ausgangspunkt festzulegen. Danach wiederholen Sie Ihre Testabfragen monatlich, um Veränderungen im Zeitverlauf zu verfolgen. Während Sie Optimierungen umsetzen, testen Sie alle 2-4 Wochen, um den Effekt Ihrer Maßnahmen zu messen. Sobald Sie auf automatisiertes Monitoring umsteigen, erhalten Sie täglich oder wöchentlich automatisch Updates.

Was ist der Unterschied zwischen einer Erwähnung und einem Zitat?

Eine Erwähnung liegt vor, wenn Ihr Markenname in einer KI-Antwort erscheint, was auf Bekanntheit hinweist. Ein Zitat bedeutet, dass Ihre Website als Quelle referenziert wird – das zeigt, dass KI-Systeme Ihren Inhalt als vertrauenswürdig genug erachten, um Informationen Ihnen zuzuschreiben. Zitate sind wertvoller als Erwähnungen, da sie Autorität signalisieren und potenziellen Traffic auf Ihre Seite lenken.

Muss ich alle KI-Plattformen testen oder kann ich mich auf einige konzentrieren?

Sie können mit ChatGPT und Google AI Overviews starten (den beliebtesten), aber ein Test auf allen wichtigen Plattformen gibt Ihnen ein vollständiges Bild Ihrer Sichtbarkeit. Verschiedene Plattformen haben unterschiedliche Algorithmen und Nutzergruppen, sodass Ihre Sichtbarkeit stark variiert. Für umfassende Einblicke testen Sie mindestens ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Google AI Mode.

Wie viele Abfragen sollte ich testen, um zuverlässige Daten zu erhalten?

Für eine solide Baseline testen Sie 20-30 Abfragen aus unterschiedlichen Kategorien (informativ, navigational, transaktional, Vergleich und How-to). Das ergibt 80-120 Datenpunkte über 4 Plattformen hinweg – statistisch aussagekräftig. Wenn Sie weniger als 10 Abfragen testen, sind die Ergebnisse möglicherweise nicht repräsentativ für Ihre gesamte KI-Sichtbarkeit.

Was tun, wenn meine Marke gar nicht erwähnt wird?

Wenn Sie in KI-Antworten komplett fehlen, analysieren Sie zunächst die Inhalte der Wettbewerber, um zu verstehen, was von KI-Systemen zitiert wird. Erstellen Sie umfassende, gut strukturierte Inhalte, die die Fragen der Nutzer direkt beantworten. Achten Sie auf korrektes Schema-Markup, klare Überschriften und starke E-E-A-T-Signale. Testen Sie nach 4-6 Wochen erneut, ob Ihre neuen Inhalte Sichtbarkeit gewinnen.

Wie schneidet manuelles Testen im Vergleich zu automatisierten Tools ab?

Manuelles Testen ist kostengünstig und hilft, das Umfeld zu verstehen, ist aber zeitaufwändig und nicht skalierbar. Automatisierte Tools wie AmICited verfolgen kontinuierlich Hunderte von Abfragen über mehrere Plattformen und bieten Echtzeit-Benachrichtigungen sowie detaillierte Analysen. Manuelles Testen eignet sich perfekt für die erste Erkundung; für laufendes Monitoring und Wettbewerbsanalyse ist Automatisierung unerlässlich.

Kann ich manuelles Testen auch zur Wettbewerbsanalyse nutzen?

Auf jeden Fall. Wenn Sie die gleichen Abfragen wie für Ihre eigene Marke testen, sehen Sie, welche Wettbewerber in KI-Antworten erscheinen und wie sie positioniert sind. Dokumentieren Sie, welche ihrer Seiten zitiert werden, welche Stimmung ihre Erwähnungen umgibt und wie häufig sie erscheinen. Diese Wettbewerbsinformationen helfen Ihnen, Content-Lücken und Optimierungschancen zu identifizieren.

Wie verfolge ich Ergebnisse am besten über die Zeit?

Nutzen Sie eine Tabelle mit konsistenten Spalten (Abfrage, Plattform, Marke erwähnt, Zitat, Stimmung, Quell-URL, Notizen) und testen Sie dieselben Abfragen jeweils am gleichen Tag im Monat. Diese Konsequenz erleichtert das Erkennen von Trends. Erstellen Sie ein einfaches Diagramm, das Ihre Anzahl an Erwähnungen und Zitaten im Zeitverlauf zeigt. Wenn Sie monatlich 20 Abfragen auf 4 Plattformen testen, sehen Sie schnell, ob Ihre Sichtbarkeit steigt oder fällt.

Bereit, Ihre KI-Sichtbarkeit zu überwachen?

Hören Sie auf zu raten, ob Ihre Marke in KI-Antworten erscheint. AmICited verfolgt Ihre Erwähnungen und Zitate in ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und mehr – automatisch.

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