Ich beobachte die KI-Sichtbarkeit unserer Marke seit etwa 3 Monaten und bin an eine Grenze gestoßen. Die 25 Prompts, mit denen ich begonnen habe, reichen nicht aus.
Hier mein Problem: Immer wieder stelle ich fest, dass KI bei Fragen, an die ich nie gedacht hätte, Mitbewerber erwähnt. Letzte Woche teilte jemand in unserem Branchen-Slack eine ChatGPT-Antwort, in der unser Konkurrent empfohlen wurde – für eine Suchanfrage, die ich nie in Erwägung gezogen hatte zu überwachen.
Was ich versucht habe:
Was ich suche:
Ich habe das Gefühl, ich verpasse einen großen Teil der Sichtbarkeitschancen, weil ich nicht weiß, was ich nicht weiß.
Das ist DIE Herausforderung, vor der jeder steht, der KI-Sichtbarkeit trackt. Du bist nicht allein.
Der Durchbruch für mich war zu erkennen, dass Google Search die Goldgrube zur Prompt-Entdeckung ist:
People Also Ask (PAA) – Das sind buchstäblich die Fragen der Nutzer. Diese ausklappbaren Boxen bei Google? Jede einzelne ist ein potenzieller KI-Prompt. Nutzer stellen Assistenten dieselben Fragen.
Verwandte Suchanfragen – Am Ende der Google-Ergebnisse. Zeigen, wie Nutzer sich thematisch weiter bewegen.
Autocomplete-Vorschläge – Tippe in Google und schau, was erscheint. Das sind häufige Suchmuster.
Die manuelle Variante: Suche deine Hauptthemen bei Google, screenshotte alle PAA-Fragen und verwandten Suchen, erstelle daraus Prompts.
Die automatische Variante: Am I Cited macht das automatisch. Wenn du einen Prompt mit Google-Suche überwachst, werden alle PAA-Fragen und verwandten Suchen erfasst und als neue Prompt-Vorschläge angezeigt. Ein Klick, um sie zur Überwachung hinzuzufügen.
Die Entdeckung potenziert sich – je mehr Prompts du überwachst, desto mehr Vorschläge werden gefunden.
Das ist absolut richtig. Der PAA-Ansatz war für uns ein Gamechanger.
Wir haben mit 30 Prompts begonnen. Nach 2 Monaten Monitoring mit automatischer Vorschlags-Entdeckung hatten wir über 200 relevante Prompts identifiziert (ca. 80 davon aktiv übernommen).
Die neu entdeckten Prompts hätten wir NIE selbst formuliert. Nutzer fragen anders als Marketer. “Bester X für Y” vs. “Welchen X sollte ich bei Y verwenden” – feine Unterschiede, die zählen.
Auch das Occurrence-Tracking war hilfreich – wenn bestimmte Vorschläge über 5-mal bei unterschiedlichen Suchen auftauchten, wussten wir, dass sie wichtig sind.
Hier mein systematischer Ansatz, den ich das “Prompt Expansion Framework” nenne:
Level 1: Deine bekannten Keywords Starte mit Marke, Produktnamen und Hauptkategorien. Das ist die Basis.
Level 2: Varianten der Nutzerintention Für jeden Level-1-Begriff prüfe:
Level 3: Angrenzende Fragen Hier glänzt Google PAA. Jede gefundene PAA-Frage führt zu weiteren Fragen. Ein Rabbit Hole der Nutzerintention.
Level 4: Longtail-Entdeckung Kombiniere Use Cases + Features + Situationen. “Bestes Projektmanagement-Tool für Remote-Teams mit Budgetbeschränkung” – spezifisch, aber genau das wird KI gefragt.
Die zentrale Erkenntnis: Du trackst nicht nur deine Marke. Du trackst jede Frage, in der deine Marke ERSCHEINEN SOLLTE. Das ist ein viel größeres Universum, als die meisten denken.
Aus Datensicht habe ich Folgendes über Prompt-Muster gelernt:
Indikatoren für hochwertige Prompts:
Prompts mit geringerem Wert, die ich depriorisiere:
Ich nutze das Vorschlags-Vorkommen-Feature von Am I Cited zur Priorisierung. Taucht ein Vorschlag bei 10+ Prompts auf, ist er offensichtlich wichtig für meine Zielgruppe.
Profi-Tipp: Nicht jeden Vorschlag übernehmen. Strategisch bleiben. Qualität der Abdeckung ist wichtiger als Quantität.
Als Betreiberin eines E-Commerce-Shops hat die Prompt-Entdeckung alles verändert.
Mein konkretes Beispiel: Wir verkaufen ergonomische Büromöbel. Haben mit Prompts wie “bester ergonomischer Stuhl” angefangen. Standard.
Über PAA-Entdeckung kamen wir auf Prompts wie:
Das waren Goldgruben. Unterschiedliche Zielgruppen, die wir vorher nicht angesprochen hatten.
Die Massen-Hinzufügen-Funktion war entscheidend – 15 relevante Vorschläge in einer Session gefunden, alle mit gleichem Tag und Zeitplan übernommen. Manuell hätte das ewig gedauert.
Jetzt tracken wir 120+ Prompts für verschiedene Nutzersegmente. Unsere KI-Sichtbarkeitsabdeckung stieg von vielleicht 30 % relevanter Suchanfragen auf etwa 80 %.
Super Diskussion. Ich ergänze gern etwas Kontext, WARUM dieser Ansatz zur Entdeckung funktioniert:
KI-Systeme werden auf Suchmustern trainiert
Die Fragen in Googles People Also Ask und verwandten Suchen spiegeln wider:
Wenn Nutzer KI-Assistenten befragen, verwenden sie ähnliche Formulierungen. Die PAA-Fragen sind im Grunde eine Vorschau dessen, was Leute ChatGPT, Perplexity usw. fragen.
Der positive Kreislauf:
Ich habe Marken gesehen, die so von 20 auf über 300 Prompts in 6 Monaten gewachsen sind. Der Schlüssel ist Beständigkeit – Vorschläge wöchentlich prüfen und relevante übernehmen.
Warnung: Vorschläge nicht ignorieren, nur weil sie auf den ersten Blick abwegig wirken. Die besten Chancen stecken oft in angrenzenden Themen, an die man nicht gedacht hätte.
Wir sind ein kleines Startup – hier meine Low-Budget-Variante:
Manuelles PAA-Mining (kostenlos, aber zeitaufwändig):
Nach einem Monat hast du 100+ Prompt-Ideen.
Wann wechseln? Wenn der manuelle Prozess mehr als 2–3 Stunden pro Woche kostet, lohnen sich automatisierte Tools. Ich bin zu Am I Cited gewechselt, als ich gemerkt habe, dass ich einen halben Tag nur mit Prompt-Entdeckung verbringe.
Die Auto-Vorschlagsfunktion spart mir jetzt vermutlich 10 Stunden im Monat und findet Dinge, die ich sonst übersehen hätte.
Wir managen KI-Sichtbarkeit für Kunden unterschiedlichster Branchen. Unsere Learnings zur Prompt-Entdeckung:
Nach Branche – was funktioniert:
E-Commerce: Produktvergleichs-Prompts, “bester X für Y”-Muster, “X vs Y vs Z”-Vergleiche. PAA ist hier Gold wert.
B2B SaaS: Problem-Lösungs-Prompts, Feature-Vergleiche, Integrationsfragen. Verwandte Suchen decken oft Wettbewerbspositionen auf.
Lokale Dienstleistungen: Ortsbezogene Varianten, “in der Nähe”-Muster (für KI weniger relevant, aber wichtig), Bewertungs-/Reputationsfragen.
Finanzen/Jura: Compliance-Fragen, “ist X legal in Y”, Prozess-Erklärungen. Hochwertig, aber umkämpft.
Unser Workflow:
Kunden, die Vorschläge regelmäßig prüfen und übernehmen, schneiden deutlich besser ab als “Set-and-Forget”-Kunden.
Aus Produktsicht: Als ich ins Unternehmen kam, wurden 15 Prompts getrackt. Das war’s. Für ein Produkt mit 50+ Features und Dutzenden Anwendungsfällen.
Der Entdeckungsprozess ergab:
Größte Überraschung: Die Longtail-Prompts boten OFT MEHR Sichtbarkeitschancen. “Bester CRM” – extrem umkämpft. “Bestes CRM für Immobilien-Teams mit Follow-up-Automation” – da konnten wir gewinnen.
Mein Tipp: Nicht auf Markenbegriffe beschränken. Die größten Chancen liegen in Kategorie- und Use-Case-Fragen, in denen du auftauchen SOLLTEST, aber noch nicht erscheinst.
Das Vorschlags-Feature macht im Grunde Keyword-Recherche für KI-Sichtbarkeit. Unbezahlbar.
Dieser Thread ist unglaublich hilfreich. Das nehme ich mit:
Sofortige Maßnahmen:
Strategische Veränderungen:
Die Meta-Erkenntnis: Ich habe mich auf Prompts beschränkt, die mir selbst eingefallen sind. Die echte Chance liegt in Prompts, die Nutzer tatsächlich stellen – und die sind viel breiter und anders als Marketer sie sich vorstellen.
Danke an alle. Ich berichte in einem Monat, wie das erweiterte Tracking läuft.
Super Plan! Noch ein Tipp: Schau dir die Vorschläge an, die bei 3+ unterschiedlichen Suchen erscheinen. Das sind deine Top-Prioritäten.
Und: Vergiss nicht, deine Prompts beim Hinzufügen zu taggen. Nach Intention zu gruppieren (Vergleich, How-to, Feature-spezifisch) hilft später beim Reporting.
Viel Erfolg und berichte gerne über deine Ergebnisse. Echte Vorher-Nachher-Daten sind immer hilfreich!
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