Ich bin im Analytics-Bereich und versuche, etwas zu messen, das nicht in traditionelle Frameworks passt.
Was ich für SEO habe:
Was ich für KI nicht habe:
Google Analytics zeigt einige Verweise von chat.openai.com und perplexity.ai, aber das sind vielleicht 200 Besuche/Monat. Das kann nicht die ganze Geschichte sein.
Meine Fragen:
Ich habe das Gefühl, einen wichtigen Kanal zu verpassen, weil ich nicht weiß, wie ich ihn messen kann.
Du hast recht, dass traditionelle Metriken den KI-Einfluss nicht abbilden. Hier ist das Mess-Framework, das ich verwende:
KI-Sichtbarkeitsmetriken (Primär):
| Metrik | Was wird gemessen | Warum ist das wichtig |
|---|---|---|
| Zitationshäufigkeit | Wie oft Sie erwähnt werden | Volumen der KI-Sichtbarkeit |
| Zitationsposition | Erste Erwähnung vs. spätere | Qualität/Prominenz der Sichtbarkeit |
| Share of Voice | Ihre Erwähnungen / alle Erwähnungen | Marktposition in KI |
| Zitationsqualität | Kontext und Tonalität | Wie positiv Sie dargestellt werden |
| Coverage Rate | % relevanter Anfragen mit Ihrer Erwähnung | Breite der Sichtbarkeit |
Downstream-Impact-Metriken (Sekundär):
| Metrik | Was wird gemessen | Warum ist das wichtig |
|---|---|---|
| Zunahme Markensuche | Korrelation Zitationen und Markensuchen | Markeneffekt |
| KI-Referral-Traffic | Direktbesuche von KI-Plattformen | Unmittelbarer Traffic-Wert |
| Survey-Attribution | % Kund:innen, die mit KI recherchiert haben | Einfluss auf Kaufentscheidung |
| Wettbewerbsverdrängung | Veränderung Share of Voice vs. Wettbewerber | Marktdynamik |
Wichtige Erkenntnis: KI-Sichtbarkeit ist vor allem eine Awareness-Metrik. Sie beeinflusst Entscheidungen bereits vor Ihrem Website-Besuch. Traditionelle Metriken erfassen, was nach der Entscheidung passiert – KI-Metriken messen, was diese Entscheidung beeinflusst.
Zum Attributionsproblem – so sind wir vorgegangen:
Die Herausforderung: Nutzer:innen fragen eine KI und könnten dann:
Nichts davon ist eindeutig auf die KI zurückzuführen.
Unsere Lösung: Multi-Signal-Ansatz
Korrelation Markensuche
Kund:innenbefragungen
KI-Referral-Tracking
Keine perfekte Attribution, aber richtungsweisend.
Zu den Tools – das ist verfügbar:
Spezialisierte KI-Sichtbarkeitstools:
Am I Cited
Weitere Optionen:
Manueller Ansatz:
Meine Empfehlung: Starte 30 Tage mit manuellem Tracking, um zu verstehen, was wichtig ist. Dann investiere in Tools, wenn du weißt, welche Metriken für dein Business zählen.
Am I Cited ist unser zentrales Tool – das automatisierte Tracking und die Alerts sparen wöchentlich Stunden.
Das Framework ist hilfreich. Ich übertrage es mal auf ein Dashboard:
Primäres Dashboard: KI-Sichtbarkeit
Sekundäres Dashboard: Wirkung
Reporting-Frequenz:
Frage: Was ist eine „gute“ Zitationshäufigkeit? Gibt es Benchmarks, auf die wir abzielen sollten?
Benchmarks unterscheiden sich stark je Branche und Wettbewerb. Meine Beobachtungen:
Benchmarks Zitationshäufigkeit (% der relevanten Anfragen):
| Kategorie | Niedrig | Durchschnitt | Hoch |
|---|---|---|---|
| Marktführer | 30% | 50% | 70%+ |
| Etablierter Player | 15% | 30% | 45% |
| Herausforderer/Wachsend | 5% | 15% | 25% |
| Neueinsteiger | <5% | 5-10% | 15% |
Positionsbenchmarks:
Share of Voice:
Der eigentliche Benchmark: Deine Wettbewerber. Wenn sie bei 40 % sind und du bei 10 %, ist das deine Lücke – unabhängig vom „Branchendurchschnitt“.
Zur Berichterstattung an die Geschäftsleitung – das kommt an:
Was Führungskräfte interessiert:
Executive Dashboard (eine Seite):
Abschnitt 1: Marktposition
Abschnitt 2: Geschäftswirkung
Abschnitt 3: Erfolge & Lücken
Abschnitt 4: Fokus nächstes Quartal
Einfach halten. Führungskräfte brauchen keine Positionsverteilung, sondern „gewinnen oder verlieren wir – und was tun wir dagegen?“
Für alle mit Datenfokus, so wird’s granular:
Query-Level-Analyse:
Zitationsqualität bewerten:
Zeitliche Analyse:
Content-Ebene Attribution:
Am I Cited liefert viele dieser granularen Daten. Die Query- und Content-Ebene war für uns am nützlichsten.
Perfekt. Hier mein Plan zur Messung:
Woche 1: Manueller Baseline-Check
Woche 2: Tool-Einrichtung
Woche 3–4: Dashboard-Bau
Fortlaufend:
Metriken, die ich tracke:
Damit kann ich endlich beantworten, „wie wir bei der KI-Suche performen“, statt zu raten.
Praktische Tipps:
Einfach starten: Kein 50-Metrik-Dashboard bauen. Fang an mit:
Erweitern, wenn der Mehrwert klar ist.
An bestehende Prozesse anbinden:
Nicht über-attribuieren:
Erfolge feiern: Wenn die Zitationen steigen, teilen! Führungskräfte werden engagierter, wenn sie Fortschritte sehen.
Wichtig: Die Messung wird sich weiterentwickeln.
Was kommt:
Was jetzt tun:
Die Marken, die jetzt messen, haben später die besten historischen Daten, wenn bessere Attributionstools kommen.
KI-Suchmessung ist heute da, wo Web Analytics 2005 war. Es wird besser, aber frühe Daten sind Gold wert.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Holen Sie sich die Daten, die Sie zur Messung der KI-Suchperformance benötigen. Zitationshäufigkeit, Share of Voice, Positionsverteilung und Wettbewerbsanalyse.
Community-Diskussion über KPIs für AI-Visibility. Echte Erfahrungen von Marketers zur Messung der AI-Suchperformance, wenn traditionelle SEO-Metriken nicht anwe...
Community-Diskussion über die Erstellung von KI-Suchberichten und die Verfolgung sinnvoller KPIs. Echte Erfahrungen von Marketingexperten beim Aufbau von Dashbo...
Community-Diskussion über die Recherche von KI-Suchanfragen und Prompts. Echte Strategien, um zu verstehen, wie Menschen ChatGPT, Perplexity und andere KI-Platt...
