Hat tatsächlich jemand den Markenauftrieb durch KI-Erwähnungen gemessen? Wie beweisen Sie, dass KI-Sichtbarkeit die Bekanntheit steigert?

Ich habe Markenauftriebsstudien speziell zur KI-Sichtbarkeit durchgeführt. Das haben wir herausgefunden:

Die Studie:

• 2 vergleichbare Märkte
• Markt A: Aktiv für KI-Sichtbarkeit optimiert
• Markt B: Keine KI-Optimierung (Kontrollgruppe)
• Zeitraum: 6 Monate
• Gemessen: Markenbekanntheit, Erwägung, gebrandete Suche

Ergebnisse:

Zentrale Erkenntnis: Das Plus bei der gebrandeten Suche war das deutlichste Signal. Wenn wir die KI-Zitierhäufigkeit erhöhten, folgte die gebrandete Suche mit 4-6 Wochen Verzögerung.

Einschränkung: Das war eine Studie für eine Marke. Aber sie zeigt, dass der Zusammenhang messbar ist.

Wir haben KI-spezifische Fragen zu unserem Marken-Tracking hinzugefügt:

Neu hinzugefügte Fragen:

1. „Haben Sie KI-Tools (ChatGPT, Perplexity, etc.) zur Recherche in [Kategorie] genutzt?“
2. „An welche Marken, die bei der KI-Recherche genannt wurden, erinnern Sie sich?“
3. „Hat die KI-Recherche Ihre Markenerwägung beeinflusst?“

Erkenntnisse:

• 34% unserer Zielgruppe haben KI zur Kategorierecherche genutzt
• Davon erinnerten sich 62% an mindestens eine genannte Marke
• 41% gaben an, dass KI-Erwähnungen ihre Erwägung beeinflusst haben

Korrelation Markenwiedererkennung:

• Marken mit höherer KI-Zitierhäufigkeit hatten höhere ungeführte Bekanntheit unter KI-Nutzern
• Unsere Marke: 45% KI-Zitierhäufigkeit, 38% Wiedererkennung unter KI-Forschern
• Konkurrent: 65% KI-Zitierhäufigkeit, 52% Wiedererkennung unter KI-Forschern

Der Zusammenhang ist klar: mehr KI-Zitate = mehr Markenwiedererkennung bei KI-Nutzern.

Das ist genau das, was ich gebraucht habe. Es gibt also drei Messansätze:

1. Kontrollierte Markttests – Vergleich KI-optimierter mit Kontrollmärkten
2. Korrelationsanalyse – KI-Zitate vs. gebrandete Suche verfolgen
3. Umfragemessung – Zielgruppe nach KI-Einfluss befragen

Für meine Situation scheinen Option 2 und 3 am praktischsten. Kontrollierte Markttests sind für uns schwer umsetzbar.

Anschlussfrage: Wie isolieren Sie den KI-Auftrieb von anderen Markenaktivitäten? Wir fahren noch andere Kampagnen – woher weiß ich, dass der Anstieg bei der gebrandeten Suche von KI und nicht von allem anderen stammt?

Die Isolierung des KI-Beitrags ist der schwierige Teil. So gehen Sie vor:

Methode 1: Korrelation und Timing

KI-Zitierveränderungen passieren zu bestimmten Zeitpunkten. Suchen Sie gezielt nach Reaktionen im gebrandeten Suchvolumen, die diesen KI-Veränderungen folgen.

Beispiel:

• Woche 1: KI-Zitate steigen von 20% auf 40%
• Woche 3-5: Gebrandete Suche steigt um 15%
• Woche 6: Sie starten eine TV-Kampagne
• Woche 8: Gebrandete Suche steigt nochmals um 20%

Der erste Anstieg korreliert mit KI, der zweite mit TV. Das Timing ist entscheidend.

Methode 2: Holdout-Analyse

Wenn Sie geografisch gezielt optimieren können:

• Lassen Sie KI-Optimierung in manchen Regionen laufen
• Pausieren Sie sie in anderen zeitweise
• Vergleichen Sie gebrandete Suche regional

Methode 3: Statistische Modellierung

Integrieren Sie die KI-Zitierfrequenz als Variable ins Marketing-Mix-Modell, zusammen mit:

• Paid Spend pro Kanal
• PR-Berichterstattung
• Organische Suchperformance

Das Modell weist den Auftrieb den einzelnen Variablen zu.

Praktischer Ansatz: Für die meisten Marken reicht die Korrelationsanalyse mit Timing-Betrachtung, um einen Richtungszusammenhang zu zeigen. Perfekte Attribution ist nicht nötig, um zu beweisen, dass KI wichtig ist.

Der Wettbewerbsvergleich hilft beim Belegen des Wertes:

Der Vergleich: Schauen Sie auf Wettbewerber, die IN der KI sichtbar sind, vs. jene, die es NICHT sind.

Wenn KI-Sichtbarkeit egal wäre, gäbe es keinen Unterschied bei deren Markenmetriken. Typischerweise sieht man aber:

• KI-sichtbare Wettbewerber wachsen bei gebrandeter Suche schneller
• KI-sichtbare Wettbewerber haben höhere Erwägung in Umfragen
• KI-sichtbare Wettbewerber gewinnen mit der Zeit Marktanteile

Unser Fall:

• Wir hatten 15% KI-Zitieranteil
• Hauptwettbewerber hatte 45%
• Deren gebrandete Suche wuchs 35% YoY
• Unsere wuchs 12% YoY

Nach Investition in KI-Sichtbarkeit (nun 35% Anteil):

• Unser gebrandetes Suchwachstum: 28% YoY
• Abstand verringert sich

Sie können Führung zeigen: „Das passiert, wenn Wettbewerber sichtbar sind und wir nicht.“

Eine weitere Perspektive: KI-Erwähnungen als Impression-Äquivalente.

Die Berechnung:

1. Wie oft wird Ihre Marke monatlich von KI erwähnt? (Zahl der Zitate x geschätztes Anfragevolumen)
2. Wie hoch wäre der CPM für diese Anzahl an Impressionen?
3. Was würden Sie für diese Reichweite zahlen?

Beispiel:

• Geschätzt 50.000 Markenimpressionen monatlich über KI
• Display-CPM: 10$
• Äquivalenter Wert: 500$/Monat für Awareness

Das beweist den Auftrieb nicht, setzt aber den Opportunitätsverlust bei fehlender Sichtbarkeit in Relation.

Für Skeptiker: „Selbst konservativ gerechnet erhalten wir $X an Markenimpressionen durch KI. Wettbewerber erhalten mehr. Was ist unsere Strategie?“

Super Frameworks. Das ist mein Messplan:

Sofort (direkt umsetzbar):

1. Wöchentliche Erfassung der KI-Zitierhäufigkeit starten (Am I Cited)
2. Wöchentliche Erfassung des gebrandeten Suchvolumens (Search Console)
3. Nach 8-12 Wochen Korrelation berechnen
4. KI-Sichtbarkeit der Wettbewerber für Vergleich verfolgen

Nächstes Quartal:

1. KI-Fragen ins Marken-Tracking aufnehmen
2. Erinnerungswert bei KI-Nutzern messen
3. Wiedererkennung mit Zitierhäufigkeit vergleichen

Analyseansatz:

1. Auf Timing-Korrelationen zwischen KI-Veränderungen und gebrandeter Suche achten
2. Unseren Markenauftrieb vs. Wettbewerber nach KI-Sichtbarkeitslevel vergleichen
3. Impression-Äquivalent berechnen

Für die Präsentation an die Geschäftsleitung:

1. Korrelationsdaten, die KI-zu-branded search Beziehung zeigen
2. Wettbewerbsvergleich zu Sichtbarkeitslücke
3. Umfragedaten zum KI-Einfluss
4. Quantifizierung des Impression-Werts

So habe ich genug Belege, um „steigert KI-Sichtbarkeit die Bekanntheit?“ mit Daten und nicht nur Theorie zu beantworten.

Letzter Gedanke zum Zeitrahmen:

Markenauftrieb ist eine langfristige Kennzahl. Erwarten Sie keine klaren Ergebnisse in 4 Wochen.

Realistischer Zeitplan:

• Monat 1-2: Basisdatenerhebung
• Monat 3-4: Erste Korrelationstrends sichtbar
• Monat 5-6: Statistische Zuverlässigkeit der Zusammenhänge
• Monat 7+: Aussagekräftige Trendanalyse

Was das bedeutet: Starten Sie die Messung jetzt, auch wenn Sie noch nicht aktiv optimieren. Sie brauchen Basisdaten, um Veränderungen später zu zeigen.

Die Marken, die den KI-Auftrieb beweisen können, sind jene, die seit 6+ Monaten messen. Fangen Sie jetzt an, damit Sie später Daten haben.

Ich war der Skeptiker in meinem Unternehmen. Was mich überzeugt hat:

Der „Frag ChatGPT“-Test:

Bitten Sie ChatGPT um Empfehlungen in Ihrer Kategorie. Schauen Sie sich die Antwort an.

Wenn Sie nicht genannt werden, aber Wettbewerber schon – das ist ein Nachteil in der Markenbekanntheit, den man direkt sieht.

Stellen Sie sich vor, das passiert tausendfach im Monat. Jedes Mal lernen Menschen die Wettbewerber kennen, aber nicht Sie.

Die Analogie, die klickte:

KI-Erwähnungen sind wie ein Platz in einem „Best of“-Artikel. Wäre es Ihnen egal, wenn Ihre Wettbewerber in „Beste Projektmanagement-Tools 2026“ stehen und Sie nicht? Natürlich nicht.

KI-Antworten sind wie Millionen personalisierter „Best of“-Empfehlungen, die ständig stattfinden.

Als ich das so sah, war der Markenwert offensichtlich.