Nach 6 Monaten Tracking unserer KI-Sichtbarkeit habe ich endlich einen Reporting-Workflow, der Sinn ergibt. Wollte teilen, was funktioniert hat, und hören, wie andere es angehen.
Das Problem, das ich hatte:
Was schließlich Klick gemacht hat:
Kalender-Heatmaps für Sichtbarkeitstrends – Die täglichen Sichtbarkeitswerte in einer Kalenderansicht machten Muster sofort sichtbar. Wir entdeckten, dass unsere Sichtbarkeit jedes Wochenende sank (wenn wir nichts veröffentlichten) und dienstags anstieg (wenn unsere Blogposts live gingen).
Plattform-spezifischer Share of Voice – Wir dominieren bei ChatGPT, sind aber bei Perplexity kaum präsent. Ohne die Plattform-Aufschlüsselung hätten wir das nie gewusst.
Prompts nach Thema taggen – Wir haben unsere Monitoring-Prompts in Produktkategorien gruppiert. Es stellte sich heraus, dass unser Hauptprodukt gut sichtbar ist, aber unsere neue Produktlinie für KI unsichtbar bleibt. Jetzt wissen wir, wo wir ansetzen müssen.
Fragen an die Community:
Das trifft voll zu. Wir sind denselben Weg gegangen.
Was wir wöchentlich tracken:
Struktur des monatlichen Stakeholder-Berichts:
Die von dir erwähnte Kalender-Heatmap ist Gold wert. Wir nutzen Am I Cited dafür – das Dashboard macht es richtig anschaulich. Vorher haben wir versucht, eigene Charts in Google Sheets zu bauen – das war mühsam.
Pro-Tipp: Exportiere deine Daten jede Woche, auch wenn du sie nicht sofort analysierst. Historische Daten helfen dir, Trends zu erkennen, die du sonst übersehen würdest.
Die Berichtsstruktur ist Gold wert. Wird übernommen.
Was ich noch ergänzen würde: Wir haben einen Abschnitt “Prompt Discovery”. Also Prompts, an die wir nicht gedacht haben, die uns (oder Wettbewerber) aber erwähnen. Manchmal stellen Nutzer Fragen, auf die wir nie gekommen wären – und diese in den Analysen zu sehen ist wie kostenlose Marktforschung.
Aus Führungssicht – das ist es, was ich wirklich in KI-Sichtbarkeitsberichten sehen will:
Was für mich zählt:
Was ich nicht brauche:
Der größte Durchbruch für unser Team war die Verbindung von KI-Sichtbarkeit mit Geschäftsergebnissen. Wir haben gemerkt, dass mit steigender KI-Sichtbarkeit etwa 2 Wochen später auch unser gebrandeter Suchtraffic stieg. Diese Korrelation hat das C-Level für das Thema sensibilisiert.
Jetzt haben wir ein eigenes Budget für KI-Optimierung, weil wir den nachgelagerten Impact zeigen konnten.
Die ROI-Verbindung ist genau das, was mir bislang gefehlt hat. Wir tracken KI-Sichtbarkeit isoliert.
Wie korreliert ihr KI-Sichtbarkeit mit gebrandeter Suche? Einfach Timelines manuell vergleichen oder gibt es einen systematischeren Weg?
Wir exportieren wöchentlich KI-Sichtbarkeitswerte und legen sie über das Suchvolumen für die Marke aus der Google Search Console. Ein einfaches Streudiagramm in Excel zeigt die Korrelation.
Der Zeitversatz liegt meist bei 1–3 Wochen. Die Theorie: KI erwähnt die Marke -> Nutzer werden aufmerksam -> Nutzer googeln die Marke -> gebrandete Suche steigt.
Es ist keine exakte Wissenschaft, aber ausreichend, um die Investition zu begründen.
Wir betreuen KI-Sichtbarkeitsberichte für Kunden aus verschiedenen Branchen. Das haben wir gelernt:
Nach Branche:
Reporting-Frequenz, die funktioniert:
Die Granularitätsfrage ist heikel. Zu detailliert und man ertrinkt in Daten, zu grob und man übersieht Insights. Prompt-Clustering hilft – ähnliche Prompts gruppieren und auf Cluster statt Einzelprompts berichten.
Etwas anderer Blickwinkel – ich nutze KI-Sichtbarkeitsanalysen für Produktentscheidungen, nicht nur fürs Marketing.
Wie ich die Daten nutze:
Die von dir erwähnte Tag-Analyse ist dafür ideal. Wir taggen Prompts nach Funktionsbereich und sehen, welche Produktbereiche starke KI-Sichtbarkeit haben.
Haben kürzlich festgestellt, dass KI unser neues KI-Feature kaum erwähnt, obwohl es unser größtes Alleinstellungsmerkmal ist. Unsere Doku war wohl zu technisch. Nach einer verständlicheren Überarbeitung stieg die Sichtbarkeit in einem Monat.
Aus der klassischen SEO-Analytik kommend, waren die KI-Sichtbarkeitsmetriken anfangs ungewohnt. So habe ich sie für mich gemappt:
Traditionelles SEO -> KI-Sichtbarkeits-Pendant:
Mit diesen Verbindungen wurde die Analyse für mich greifbarer.
Der Unterschied: KI-Analytik braucht mehr historischen Kontext. Im SEO sieht man sofortige Ranking-Änderungen. Bei KI verschiebt sich Sichtbarkeit langsam und man braucht Wochen an Daten, um Trends zu erkennen. Tages-Schwankungen sind meist Rauschen.
Hier noch etwas analytische Tiefe.
Metriken, die wirklich zählen (und warum):
Trend-Steilheit der Sichtbarkeit – Nicht nur „hoch oder runter“, sondern wie schnell sich der Trend verändert. Ein abflachender Aufwärtstrend ist ein Frühwarnsignal.
Plattformverteilungs-Entropie – Klingt kompliziert, heißt aber: „Seid ihr auf einer Plattform konzentriert oder breit gestreut?“ Geringe Entropie (Konzentration) ist riskanter.
Wettbewerber-Abstand-Trend – Die Differenz zu Top-Wettbewerbern im Zeitverlauf. Schließende Lücke = gewinnen, wachsende Lücke = verlieren.
Varianz der Prompt-Cluster-Performance – Laufen alle Themenbereiche ähnlich oder gibt es starke und schwache Spots?
Die Visualisierung, die für uns alles veränderte: Prompt-Ähnlichkeits-Mapping. Zu sehen, wie Prompts visuell zusammengehören, half uns, Lücken in der Abdeckung zu erkennen, die in Tabellen übersehen wurden.
Am I Cited hat das eingebaut – die nennen es Prompt-Clustering. Man sieht direkt Cluster und welche gut oder schlecht performen. Das hat unsere Optimierungs-Priorisierung verändert.
Praktische Workflow-Frage: Wie erstellt ihr eure Berichte?
Wir haben jede Woche 2–3 Stunden mit manueller Berichtserstellung verbracht. Screenshots aus Dashboards, Daten in Slides kopieren usw.
Was uns gerettet hat:
Hat jemand einen noch weiter automatisierten Ansatz? Die Handarbeit nervt.
Automatisierung ist definitiv möglich. Wir:
Gesamtdauer von 3 Stunden auf 30 Minuten reduziert.
Für Enterprise gibt es wohl auch API-Zugriff, um vollautomatisierte Reporting-Pipelines zu bauen. Steht auf unserer Roadmap, haben wir aber noch nicht umgesetzt.
Dieser Thread hat meine Erwartungen übertroffen. Die wichtigsten Erkenntnisse, die ich umsetze:
Analytics-Verbesserungen:
Reporting-Änderungen:
Tool-Optimierung:
Der Hinweis, dass KI-Sichtbarkeit mit gebrandeter Suche nach 2 Wochen korreliert, ist etwas, das ich mit unseren Daten prüfen werde. Wenn das stimmt, habe ich die ROI-Story, die ich brauche.
Danke an alle – ich melde mich in einem Monat mit Ergebnissen zu den Änderungen.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Umfassende Dashboards zeigen Ihre KI-Sichtbarkeitstrends, den Share of Voice und die Performance über ChatGPT, Perplexity, Claude und mehr.
Community-Diskussion über Strategien zur Prompt-Überwachung für AI-Sichtbarkeit. Echte Erfahrungen von Marketing- und SEO-Profis zur Überwachung, wie ChatGPT, P...
Community-Diskussion über KI-Sichtbarkeitswerte – was sie bedeuten, wie sie berechnet werden, was als guter Wert gilt und wie man die Sichtbarkeit seiner Marke ...
Community-Diskussion über die Aufrechterhaltung langfristiger KI-Sichtbarkeit. Echte Strategien von Marketers, die ihre KI-Zitate über die Zeit hinweg erhalten ...
Cookie-Zustimmung
Wir verwenden Cookies, um Ihr Surferlebnis zu verbessern und unseren Datenverkehr zu analysieren. See our privacy policy.
