AI-Sichtbarkeits-Benchmark
Erfahren Sie, was AI-Sichtbarkeits-Benchmarks sind, wie sie gemessen werden und wie realistische Ziele für Ihre Branche aussehen. Entdecken Sie wichtige Kennzah...
8 Min. Lesezeit
CJ
CompetitiveIntel_Jason
Manager für Wettbewerbs-Intelligenz
·
5. Januar 2026
Ich betreibe seit 10 Jahren Wettbewerbs-Intelligenz. Ich weiß, wie man gegen Wettbewerber in klassischer Suche, Paid Media, Social – was auch immer – benchmarkt.
Aber KI-Sichtbarkeits-Benchmarking? Ich habe das Gefühl, ich improvisiere ständig.
Was wir aktuell tun (und es fühlt sich unzureichend an):
- Manuelle Stichproben von 20 Prompts pro Woche
- Tabellenführung, wer erwähnt wird
- Ungefähre Quote von „gewonnenen“ vs. „verlorenen“ Prompts
Was ich wissen möchte:
- Welche Metriken sind für das KI-Wettbewerbs-Benchmarking wirklich relevant?
- Wie definiert man, wer die eigenen „KI-Wettbewerber“ sind? (Sie können sich von den traditionellen unterscheiden)
- Welche Tools/Frameworks werden genutzt?
- Wie oft sollte das Benchmarking erfolgen?
Ich weiß, dass ich damit nicht allein bin. Was funktioniert bei euch allen?
11 comments
11 Kommentare
AS
AIBenchmark_Specialist
Experte
Berater für KI-Sichtbarkeit
·
5. Januar 2026Ich teile gerne das Framework, das ich mit Kunden nutze:
Die 5 Kernmetriken für das KI-Wettbewerbs-Benchmarking:
| Metrik | Was sie misst | Ziel-Benchmark |
|---|---|---|
| Zitationshäufigkeit (CFR) | % relevanter Anfragen, in denen Sie auftauchen | 15–30 % für etablierte Marken |
| Response Position Index (RPI) | Ihre Position in der Antwort (1., 2. usw.) | 7,0+ auf 10-Punkte-Skala |
| Wettbewerbs-Share of Voice (CSOV) | Ihre Erwähnungen vs. Gesamterwähnungen der Konkurrenz | 25 %+ in Ihrer Kategorie |
| Sentiment Score | Wie die KI Sie beschreibt (positiv/neutral/negativ) | 80 %+ positiv |
| Source Diversity Index | Wie viele KI-Plattformen Sie zitieren | 4+ Plattformen |
So berechnen Sie diese:
- CFR = (Ihre Erwähnungen / Gesamtzahl getesteter relevanter Anfragen) x 100
- RPI = Gewichteter Score (Erste Erwähnung=10, Zweite=7, Dritte=4 usw.)
- CSOV = Ihre Erwähnungen / (Ihre + alle Wettbewerber-Erwähnungen) x 100
So sieht „gewinnen“ aus:
Marktführer: 35–45 % CSOV
Starke Wettbewerber: 20–30 % CSOV
Aufstrebende Marken: 5–15 % CSOV
Manuelles Testen liefert keine statistische Signifikanz. Sie brauchen automatisiertes Monitoring über Hunderte Anfragen hinweg.
CJ
CompetitiveIntel_Jason
OP
·
5. Januar 2026
Replying to AIBenchmark_Specialist
Dieses Framework ist genau das, was ich gebraucht habe.
Frage: Wie definieren Sie die „relevanten Anfragen“, gegen die Sie testen? Arbeiten Sie mit einem festen Anfrage-Set oder erweitern Sie es im Laufe der Zeit?
AS
AIBenchmark_Specialist
Experte
·
5. Januar 2026
Replying to CompetitiveIntel_Jason
Beides. So gehe ich vor:
Kern-Anfrage-Set (fix für Trendverfolgung):
- 50–100 Anfragen, die Ihr zentrales Wertversprechen abbilden
- Mix aus Marken-, Kategorie- und Problem-basierten Anfragen
- Diese für einen Vergleich über die Zeit konstant halten
Erweiterungs-Set (dynamisch, für Entdeckung):
- Neue Anfragen basierend auf Marktveränderungen
- Auslöser durch Wettbewerberaktivitäten
- Aufkommende Themen in Ihrem Bereich
Anfrage-Kategorisierung:
- Marken-Anfragen: „[Ihre Marke] vs [Wettbewerber]“
- Kategorie-Anfragen: „Beste [Produktkategorie]“
- Problem-Anfragen: „Wie löst man [Problem, das Sie adressieren]“
- Feature-Anfragen: „Tools mit [Feature]“
- Use-Case-Anfragen: „Lösung für [spezifischer Anwendungsfall]“
Am I Cited ermöglicht sowohl festes als auch dynamisches Anfrage-Tracking. Ich mache in der Regel 60 % festes Kern-Set + 40 % dynamische Erweiterung.
MP
MarketingAnalyst_Priya
Leiterin Marketing Analytics
·
5. Januar 2026Aus der Datenwissenschaftsperspektive:
Ihre KI-Wettbewerber sind vielleicht nicht die, die Sie denken.
Wir gingen davon aus, dass unsere KI-Wettbewerber die gleichen wie die traditionellen sind. Das war falsch.
So haben wir die tatsächlichen KI-Wettbewerber identifiziert:
- 200 Anfragen über KI-Plattformen laufen lassen
- Jede genannte Marke dokumentiert
- Matrix zur Häufigkeit der Erwähnungen erstellt
- Co-Occurrence-Muster analysiert
Was wir herausfanden:
- 3 unserer Top 5 traditionellen Wettbewerber tauchten in KI kaum auf
- 2 Marken, die wir nie berücksichtigt hatten, wurden häufig genannt
- Ein „toter“ Wettbewerber tauchte immer noch auf – wegen historischer Webpräsenz
Die Erkenntnis:
KI-Wettbewerber sind diejenigen, die die KI als relevant für die Anfragen Ihrer Kunden einstuft. Das deckt sich nicht unbedingt mit Ihrem traditionellen Wettbewerbsumfeld.
Führen Sie die Analyse durch. Lassen Sie die Daten Ihr KI-Wettbewerbsumfeld bestimmen.
BS
B2BMarketer_Steve
·
4. Januar 2026Häufigkeit ist entscheidend fürs Benchmarking.
Unsere harte Lektion:
Wir haben monatlich Benchmarks durchgeführt. Dachten, es läuft gut. Dann veröffentlichte ein Wettbewerber eine große Content-Serie, und als wir es bei der nächsten monatlichen Kontrolle bemerkten, waren sie uns schon deutlich voraus.
Aktuelles Vorgehen:
- Wöchentlich: Kern-Anfrage-Tracking (automatisiert)
- Täglich: Brand-Mention-Alerts bei signifikanten Veränderungen
- Monatlich: Tiefgreifender Wettbewerbsanalyse-Report
- Quartalsweise: Strategiereview anhand der Trends
Wann wir sofort einen Deep Dive machen:
- Wettbewerber-Share of Voice steigt plötzlich um 10 %+
- Unsere Zitationsrate sinkt unerwartet
- Neuer Wettbewerber taucht auf, den wir noch nicht verfolgen
- Großer Produktlaunch (bei uns oder Wettbewerbern)
KI-Sichtbarkeit verändert sich schneller als traditionelle SEO-Rankings. Monatlich ist für echte Wettbewerbs-Intelligenz zu selten.
ER
EnterpriseCI_Rebecca
Enterprise Competitive Intelligence
·
4. Januar 2026Enterprise-Perspektive zum Skalieren:
Die Herausforderung:
Wir verfolgen 50+ Wettbewerber in 8 Produktlinien. Manuelles Benchmarking ist unmöglich.
Unser Stack:
- Am I Cited für Multi-Plattform-KI-Sichtbarkeits-Tracking
- Eigene Dashboards, die CI-Daten mit Geschäftsergebnissen verbinden
- Automatisierte Alerts bei Wettbewerbsverschiebungen
- Quartalsweise Executive-Briefings zum KI-Wettbewerbsumfeld
Was wir an die Geschäftsleitung berichten:
- KI-Share of Voice nach Produktkategorie
- Wettbewerbspositions-Trends (verbessert/verschlechtert)
- Bedrohungsanalyse (wer gewinnt am schnellsten)
- Gap-Analyse (wo verlieren wir gegen Wettbewerber)
- Handlungsempfehlungen mit Ressourcenbedarf
Die zentrale Erkenntnis:
KI-Sichtbarkeit ist jetzt Teil der Wettbewerbs-Intelligenz, kein separates Thema mehr. Sie gehört in die gleichen Berichte wie Marktanteile, Win/Loss-Analysen und Markenwahrnehmungsdaten.
SC
StartupFounder_Chris
·
4. Januar 2026Startup-Perspektive:
Wir können uns umfassende Monitoring-Tools noch nicht leisten. Unser Ansatz ist pragmatisch:
Wöchentlicher manueller Prozess (2 Stunden):
- 30 Kernanfragen über ChatGPT und Perplexity laufen lassen
- Dokumentieren: Waren wir präsent? An welcher Position? Wer noch?
- Veränderungen zur Vorwoche notieren
- Einfachen Tabellen-Tracker aktualisieren
Monatliche Analyse (2 Stunden):
- Share-of-Voice-Trends berechnen
- Muster erkennen (bei welchen Anfragetypen gewinnen/verlieren wir)
- Wettbewerber-Content notieren, der zitiert wird
- Content-Lücken priorisieren
Was wir tracken:
- Winrate (% der Anfragen, bei denen wir zuerst genannt werden)
- Wettbewerbsüberlappung (wer taucht gemeinsam mit uns auf)
- Gap-Queries (wo wir erscheinen sollten, aber nicht sind)
- Threat-Queries (wo Wettbewerber dominieren)
Es ist nicht fancy, aber besser als nichts. Wenn wir wachsen, investieren wir in bessere Tools.
S
SEOAgencyDirector
Experte
SEO-Agenturleiter
·
3. Januar 2026Für Agenturen mit mehreren Kunden:
Unser Benchmark-Framework:
- Branchen-Baseline: Was ist in dieser Branche üblich?
- Leader-Benchmark: Wie sieht der Top-Player aus?
- Kunden-Baseline: Wo steht der Kunde aktuell?
- Ziel-Benchmark: Realistische Ziele je nach Ressourcen
- Fortschritts-Tracking: Monatlich vs. Ziele
Beobachtungen nach Branche:
- SaaS: Sehr kompetitiv, 20 % CFR ist gut für Mid-Market
- Lokale Services: Weniger kompetitiv, 40 %+ erreichbar
- E-Commerce: Von Amazon/Riesen dominiert, Nischenpositionierung nötig
- Professionelle Dienstleistungen: Autoritätssignale am wichtigsten
Was Kunden wirklich wissen wollen:
- Sind wir sichtbar, wenn Kunden KI nach Lösungen fragen?
- Wie schneiden wir im Vergleich zu bestimmten Wettbewerbern ab?
- Was müssen wir tun, um uns zu verbessern?
- Wie lange dauert es, bis wir Ergebnisse sehen?
Rahmen Sie Benchmarks um diese Fragen, nicht um Vanity-Metriken.
DM
DataViz_Marcus
Spezialist für Datenvisualisierung
·
3. Januar 2026Zur Visualisierung:
Was sich für die Kommunikation von KI-Benchmarks bewährt hat:
- Trendlinien – Share of Voice über die Zeit (Sie vs. Wettbewerber)
- Heatmaps – Anfragetypen x Performance (grün/gelb/rot)
- Spider-/Radar-Charts – Multi-Metrik-Vergleich (CFR, Position, Sentiment usw.)
- Competitive Waterfall – Veränderungen je Treiber von Periode zu Periode
Was nicht funktioniert:
- Reine Rohdaten
- Zu viele Metriken auf einmal
- Kein Kontext (was bedeutet „23 % CFR“?)
- Fehlender Wettbewerbsvergleich (isolierte Zahlen sind nutzlos)
Dashboard-Tipp:
Beginnen Sie mit der Antwort auf „Gewinnen oder verlieren wir bei KI?“ Alles Weitere unterstützt diese Topline-Aussage.
CJ
CompetitiveIntel_Jason
OP
Manager für Wettbewerbs-Intelligenz
·
3. Januar 2026Dieser Thread war extrem hilfreich. Mein Fazit:
Das Framework, das ich jetzt umsetze:
- KI-Wettbewerbs-Set datenbasiert definieren, nicht annehmen
- Kernmetriken: CFR, RPI, CSOV, Sentiment, Source Diversity
- Feste + dynamische Anfrage-Sets für konstantes Tracking
- Wöchentlich automatisiert + monatlich tiefgreifende Analyse
- Executive-taugliche Visualisierung mit Bezug zu Geschäftsergebnissen
Unmittelbare nächste Schritte:
- 200-Anfragen-Analyse durchführen zur Identifikation der echten KI-Wettbewerber
- Automatisiertes Monitoring aufsetzen (prüfe Am I Cited)
- Baselines für alle Kernmetriken etablieren
- Dashboard-Template für fortlaufendes Tracking erstellen
- Geschäftsleitung zum KI-Wettbewerbsumfeld briefen
Wichtiger Mindset-Shift:
KI-Sichtbarkeit ist Wettbewerbs-Intelligenz, kein separates Thema. Sie gehört in die gleichen Gespräche wie Marktanteil und Markenwahrnehmung.
Danke an alle für die Beiträge. Diese Community ist großartig.
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Frequently Asked Questions
Welche Metriken sollte ich für das Benchmarking der KI-Sichtbarkeit verfolgen?
Wichtige Kennzahlen sind Zitationshäufigkeit (wie oft Sie erscheinen), Response Position Index (an welcher Stelle Sie in Antworten erscheinen), Wettbewerbs-Share of Voice (Ihre Erwähnungen vs. Wettbewerber) und Sentiment Score (wie die KI Sie beschreibt).
Wie identifiziere ich meine KI-Wettbewerber?
KI-Wettbewerber können von traditionellen Wettbewerbern abweichen. Schauen Sie, welche Marken die KI neben Ihrer nennt, welche Marken die KI statt Ihrer bei relevanten Anfragen zitiert und gegen welche Marken Nutzer Sie in KI-Anfragen vergleichen.
Wie oft sollte ich die KI-Sichtbarkeit benchmarken?
Wöchentliches Monitoring in Wachstumsphasen, monatlich zur Pflege. KI-Antworten ändern sich häufig, daher erkennt häufigeres Tracking Wettbewerbsverschiebungen frühzeitig.
Was ist ein guter Zielwert für den KI-Share of Voice?
Marktführer halten typischerweise 35–45 % Share of Voice, starke Wettbewerber 20–30 % und aufstrebende Marken 5–15 %. Ihr Ziel hängt von Ihrer Marktposition und Ihren Ressourcen ab.
