Mein CMO hat nach „KI-Suchberichten“ gefragt, nachdem er einen Artikel darüber gelesen hat, wie ChatGPT Google-Traffic abzieht.
Problem: Ich mache seit 8 Jahren Marketing Analytics und habe keine Ahnung, was ich tracken soll.
Das kann ich reporten:
Was ich nicht weiß:
In Google Analytics sehe ich ein bisschen Referral-Traffic von chat.openai.com und perplexity.ai, aber das ist wenig. War’s das schon?
Erstellt jemand von euch echte KI-Suchberichte? Wie sehen eure aus?
Ich baue seit 18 Monaten KI-Suchberichte für Kunden. Hier das Framework:
Stufe 1: Kernmetriken (wöchentlich tracken)
| Kennzahl | Was sie misst | Warum sie wichtig ist |
|---|---|---|
| Häufigkeit der Markenerwähnung | Wie oft Sie in KI-Antworten erscheinen | Grundlegender Sichtbarkeitsindikator |
| Zitationsrate | % der Erwähnungen mit Link zu Ihrer Seite | Qualität der Sichtbarkeit |
| Share of Voice | Ihre Erwähnungen vs. Wettbewerber | Wettbewerbspositionierung |
| Positionsverteilung | Wo Sie in Antworten erscheinen (1., 2., etc.) | Primacy zählt |
Stufe 2: Qualitätsmetriken (monatlich tracken)
| Kennzahl | Was sie misst | Warum sie wichtig ist |
|---|---|---|
| Sentiment | Wie KI Sie beschreibt (positiv/neutral/negativ) | Markenwahrnehmung |
| Kontext | Welche Themen Ihre Erwähnung auslösen | Strategische Insights |
| Plattform-Verteilung | ChatGPT vs. Perplexity vs. andere | Plattform-Strategie |
| Prompt-Kategorien | Welche Fragetypen erwähnen Sie | Content-Lücken |
Stufe 3: Business-Metriken (monatlich tracken)
| Kennzahl | Was sie misst | Warum sie wichtig ist |
|---|---|---|
| KI-Referral-Traffic | Besuche von KI-Plattformen | Direkter Traffic-Effekt |
| KI-attributierte Conversions | Leads/Sales durch KI-Traffic | Business-Wert |
| Content-Zitationsrate | Welche Seiten werden zitiert | Content-Strategie |
Das Reporting-Stack:
Das ist noch nicht so ausgereift wie SEO-Reporting, aber diese Metriken liefern Stakeholdern, was sie brauchen.
Beides gemischt:
Automatisiert (Tools):
Manuell (Validierung):
Warum beides:
Tools liefern Skalierung. Manuelles Testen liefert Kontext.
Beispiel: Am I Cited zeigt, Sie wurden in 45% der Prompts diese Woche erwähnt. Manuelles Testen zeigt, dass KI Sie als „günstige Option“ beschreibt – Kontext, der für die Strategie wichtig ist.
Für Stakeholder-Berichte liefern Tools die Zahlen. Manuelles Testen liefert die Story.
Realer Zeitaufwand:
C-Level-Perspektive auf das, was Stakeholder wirklich wollen:
Das interessiert sie nicht:
Das ist ihnen wichtig:
Mein Executive-KI-Report-Aufbau:
Seite 1: Zusammenfassung
Seite 2: Wettbewerbslandschaft
Seite 3: Empfehlungen
Das war’s. Eine Seite Kennzahlen, eine Seite Kontext, eine Seite Maßnahmen. Für Executives braucht es nicht mehr.
Praktischer Tipp: GA4-Setup für KI-Traffic-Tracking
Meiste KI-Referrer-Traffic erscheint korrekt, aber so stellen Sie sicher, dass Sie alles erfassen:
Schritt 1: KI-Referrer-Segment anlegen Filter Referrer-Quelle enthält:
Schritt 2: „Dunklen“ KI-Traffic tracken Mancher KI-Traffic kommt als Direktzugriff (Copy-Paste aus KI-Antworten). Achten Sie auf:
Schritt 3: Individuellen Report anlegen Kombinieren Sie:
Realitätscheck:
Sie werden nie 100% des KI-beeinflussten Traffics tracken. Nutzer können KI nach Empfehlungen fragen und Ihre Marke dann direkt googeln – das erscheint als organischer Traffic.
Tracken Sie, was geht. Nutzen Sie Zitationsdaten für den Rest. Nicht an perfekter Attribution festbeißen.
Wir machen KI-Berichte für 12 Kunden. Das funktioniert:
Monatliches Report-Template:
Abschnitt 1: Sichtbarkeits-Scorecard
Abschnitt 2: Share of Voice
Abschnitt 3: Zitationsanalyse
Abschnitt 4: Traffic-Attribution
Abschnitt 5: Empfehlungen
Was Kunden lieben:
Was Kunden nicht brauchen:
Eine Kennzahl, die noch keiner erwähnt hat: Content-Zitations-Effizienz
Formel: Zitationen pro Content-Stück
Beispiel:
Jetzt aufschlüsseln:
Das zeigt:
Wir haben festgestellt, dass unsere FAQ-Seiten 4x häufiger zitiert werden als normale Blogposts. Diese Erkenntnis hat unsere Content-Strategie verändert.
Nehmen Sie „Content-Typ-Performance“ in Ihre KI-Berichte auf. Stakeholder sehen gerne, welche Investitionen sich lohnen.
Einfacher Ansatz für kleine Teams:
Minimal lebensfähiger KI-Report (2 Std./Monat):
Tool: Am I Cited (o.ä.)
Manuelles Testen (30 Min./Woche):
Monatlicher Report (1 Std.):
Das war’s.
Nicht zu kompliziert denken. Einfach starten und Komplexität nach Bedarf erhöhen.
Unser erster Bericht war einfach:
Stakeholder mochten die Einfachheit.
Im Enterprise-Maßstab tracken wir zusätzliche Kennzahlen:
Business-Unit-Aufschlüsselung:
Attributionsmodellierung:
Alerting:
Quartalsweise Deep Dives:
Wichtigste Executive-Metriken:
Das ist für die meisten Unternehmen übertrieben, aber im Enterprise braucht es diese Granularität.
Dieser Thread liefert mir alles, was ich brauche. Mein Reporting-Plan:
Sofortiger Setup:
Monatlicher Report-Aufbau:
Wichtige Kennzahlen:
Manuelle Validierung:
Zentrale Erkenntnis: Einfach anfangen. Der CMO braucht keine Komplexität – er will wissen: „Sind wir sichtbar? Wie schneiden wir ab? Was sollen wir tun?“
Danke an alle für die Frameworks und Praxisbeispiele!
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Verfolgen Sie Marken-Erwähnungen, Zitationen und Share of Voice auf ChatGPT, Perplexity und anderen KI-Plattformen mit automatisiertem Reporting.
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