Wie messen Sie den AI Share of Voice? Unsere Wettbewerber dominieren ChatGPT-Empfehlungen und wir müssen aufholen

Ihre Analysemethodik ist solide. So interpretieren und handeln Sie auf Basis dieser Ergebnisse.

Zur Stichprobengröße:

40 Prompts sind ein guter Ausgangspunkt für erste Richtungsindikatoren. Für statistisch belastbares Tracking empfehle ich 100+ Prompts über verschiedene Intent-Typen:

• Informationell (“Was ist X?”)
• Vergleichend (“X vs Y”)
• Empfehlung (“Bester X für Y”)
• Problemlösend (“Wie löse ich X?”)

Was den AI Share of Voice beeinflusst:

Basierend auf meinen Analysen hunderter Marken:

1. Drittanbieter-Autorität (40% Einfluss) – Wikipedia-Präsenz, G2/Capterra-Bewertungen, Erwähnungen in Branchenpublikationen. KI trianguliert aus Quellen, die nicht von Ihnen selbst stammen.

2. Inhaltsumfänglichkeit (25%) – Tiefe und Breite Ihrer Inhalte zu relevanten Themen. KI zitiert gerne gründliche Quellen.

3. Klarheit der Markenpositionierung (20%) – Wie klar definieren Sie, was Sie tun und für wen. Unscharfe Positionierung = unscharfe Empfehlungen.

4. Aktualitätssignale (10%) – Frische Inhalte signalisieren Relevanz. Veraltete Inhalte werden zurückgestuft.

5. Technische Zugänglichkeit (5%) – Inhaltsstruktur, Schema-Markup, Crawlability.

Die unbequeme Wahrheit:

Wettbewerber A macht wahrscheinlich nichts Magisches. Sie haben wahrscheinlich eine bessere Drittanbieter-Präsenz und umfassendere Inhalte. Die Lücke ist schließbar, aber nicht über Nacht.

Wir haben genau diese Übung vor 8 Monaten durchlaufen. Das hat wirklich etwas bewegt:

Was funktioniert hat:

1. Wikipedia-Präsenz – Wir hatten keine Wikipedia-Seite. Wettbewerber A schon. Eine zu bekommen (legitim, mit Relevanznachweis) war ein 6-Monats-Projekt, aber mit massivem Impact.

2. Optimierung auf Bewertungsportalen – Intensive Kampagne, um Kunden auf G2 und Capterra zu bringen. KI-Systeme gewichten diese Plattformen stark.

3. Umfassende Pillar-Inhalte – 5 maßgebliche Leitfäden zu Kernthemen erstellt (je 5.000+ Wörter, vollständige Abdeckung). Sind zu bevorzugten Zitierquellen geworden.

4. Expertenzitierbarkeit – Unser CEO wurde in Branchenmedien zitiert. Diese Zitate tauchen in KI-Antworten auf.

5. Konsistente Botschaften überall – Audit zeigte inkonsistente Beschreibungen im Web. KI wusste nicht, was wir eigentlich machen.

Was nicht funktioniert hat:

• Generische Blogposts (zu dünn für Zitate)
• Bezahlte Content-Platzierungen (KI gewichtet Earned Media deutlich höher)
• Nur technische SEO-Änderungen (notwendig, aber nicht ausreichend)

Unsere Ergebnisse:

Share of Voice stieg von 28% auf 52% in 8 Monaten. Immer noch hinter dem Marktführer, aber wettbewerbsfähig.

Analytics-Perspektive zur Messung vom AI Share of Voice:

Die Messherausforderung:

Manuelles Prompt-Testing ist wertvoll, aber zeitaufwändig. Für laufendes Tracking brauchen Sie Automatisierung.

Von uns bewertete Tools:

1. Am I Cited – Am besten zur Überwachung von Markenerwähnungen auf KI-Plattformen. Verfolgt ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude. Nutzen wir für Wochenreports.

2. HubSpot AI Share of Voice Tool – Gut für Wettbewerbsbenchmarks, analysiert über GPT-4o, Perplexity und Gemini

3. Profound – Mehr für Unternehmen, detaillierte Sentimentanalysen

4. Manuelle Audits – Monatlich immer noch Deep-Dives mit eigenen Prompts

Unser Tracking-Framework:

• Wöchentlich: Am I Cited-Monitoring zur Nennungsfrequenz
• Monatlich: Manueller Audit von 50 Prompts inkl. Sentimentanalyse
• Quartalsweise: Vollständige Wettbewerbsanalyse mit 150+ Prompts

Kennzahl fürs Management:

“AI Share of Voice Index” – unsere Nennungsrate geteilt durch die des Top-Wettbewerbers. Ziel: über 0,8 (also mindestens 80% des Marktführers) zu erreichen.

PR-Perspektive – das wird ein zentraler Bestandteil unserer Strategie.

Die KI-PR-Verbindung:

KI-Systeme gewichten Earned Media Coverage stark. Dieselben PR-Aktivitäten, die traditionelle Markenbekanntheit aufbauen, stärken auch den AI Share of Voice.

Was wir geändert haben:

1. Fokus auf KI-zitierte Publikationen – Wir haben analysiert, welche Medien von KI häufig zitiert werden, und gezielt diese angesprochen

2. Expertenpositionierung – Führungskräfte in Fachartikeln platzieren. KI zieht gerne Expertenzitate.

3. Eigene Studien – Eigene Daten veröffentlichen, die von anderen zitiert werden. Sorgt für eine Zitierkaskade.

4. Wikipedia-Strategie – Zusammenarbeit mit Wikipedia-Consultant, um unsere Unternehmensseite korrekt und umfassend zu gestalten

Daten, die unseren CEO überzeugt haben:

Wir haben festgestellt: Marken, die in Publikationen genannt werden, auf die KI häufig zurückgreift (Wikipedia, Forbes, TechCrunch), hatten 2,3-fach höheren AI Share of Voice als vergleichbare Unternehmen mit ähnlichem Umsatz und klassischer SEO-Präsenz.

PR wird jetzt direkt an KI-Sichtbarkeitsmetriken gemessen, nicht nur an traditionellen Medieneindrücken.

B2B-Kontext, da das Thema offenbar relevant für die Fragestellerin ist:

AI Share of Voice zählt im B2B anders:

Unsere Käufer fragen nicht “Bester CRM”, sondern stellen spezifische Fragen wie:

• “Welches CRM integriert sich mit SAP und ist SOC 2-konform?”
• “CRM für Finanzdienstleister mit individueller Workflow-Automatisierung”
• “Enterprise-CRM mit europäischer Datenhaltung”

Der Nischenvorteil:

Bei spezifischen Anfragen kann man auch gegen große Wettbewerber dominieren. Wettbewerber A gewinnt vielleicht “bester CRM”, aber wir gewinnen “[spezifischer Use Case] CRM”.

Unsere Strategie:

1. Die spezifischen Fragen identifizieren, die unsere Zielkunden stellen
2. Umfassende Inhalte zu diesen Nischenthemen erstellen
3. Autorität gezielt in unserer Nische aufbauen

Ergebnisse:

Gesamter Share of Voice: 25% (hinter Marktführern) Share of Voice bei unseren Zielkunden-Queries: 65% (führend)

Versuchen Sie nicht, alles zu gewinnen. Gewinnen Sie dort, wo es für Ihr Geschäft zählt.

Produktmarketing-Perspektive:

Das Problem der Positionierungsklarheit:

Ich überprüfe KI-Antworten zu Marken professionell. Das Hauptproblem: KI kann oft nicht klar sagen, was Unternehmen tun.

Prompts wie “Was macht [Unternehmen]?” führen zu vagen oder ungenauen Antworten, weil:

• Die Website-Kommunikation unklar ist
• Das Unternehmen auf verschiedenen Plattformen unterschiedlich beschrieben wird
• Kein konsistentes Wertversprechen über alle Kanäle hinweg

Die Lösung:

1. Eine einzige Positionierungs-Formulierung erstellen, die direkt zitiert werden kann
2. Diese Formulierung wortgleich auf Website, LinkedIn, Crunchbase, G2 usw. platzieren
3. KI durch Wiederholung trainieren – je öfter Sie konsistent beschrieben werden, desto konsistenter beschreibt KI Sie

Testen Sie es selbst:

Fragen Sie ChatGPT “Was macht [Ihr Unternehmen]?” und vergleichen Sie die Antwort mit Ihrer Wunschbeschreibung. Die Lücke ist Ihr Positionierungsklarheits-Problem.

Unternehmen mit klarer, konsistenter Positionierung haben 40-60% höheren Share of Voice als Unternehmen mit verschwommener Kommunikation – selbst bei ähnlichem Inhaltsvolumen.

Unser systematischer Ansatz zur Verbesserung des Share of Voice:

Das 90-Tage-Playbook, das wir genutzt haben:

Tage 1–30: Audit & Grundlagen

• Vollständiger KI-Sichtbarkeits-Audit (100+ Prompts)
• Top-zitierte Wettbewerber identifizieren und analysieren
• Marken-Konsistenz über alle Plattformen prüfen
• Am I Cited für laufendes Monitoring einrichten

Tage 31–60: Content & Autorität

• Die 20 wichtigsten Seiten für KI-Zitierfähigkeit umbauen
• 3 umfassende Pillar-Inhalte veröffentlichen
• Start G2/Capterra-Bewertungskampagne
• 5 Branchenpublikationen für Berichterstattung ansprechen

Tage 61–90: Skalieren & Optimieren

• Frühe Ergebnisse in Perplexity überwachen (schnellstes Feedback)
• Inhaltsstruktur basierend auf Zitierhäufigkeit iterieren
• Bewertungsseiten-Präsenz ausbauen
• Expertenzitat-Kampagne starten

Unsere Ergebnisse:

• Ausgangs-Share of Voice: 22%
• Nach 90 Tagen: 38%
• Nach 6 Monaten: 51%

Kein Hexenwerk – sondern systematische Umsetzung bewährter Methoden.

Als Agentur mit Fokus auf dieses Thema teile ich typische Fehler:

Warum Marken ihren Share of Voice nicht steigern:

1. Einmalige Projektmentalität – Sie analysieren, setzen etwas um, hören dann auf. Wettbewerber machen weiter. Share of Voice ist ein Dauerwettlauf.

2. Drittanbieter-Präsenz ignorieren – Website wird optimiert, aber nichts passiert. 40% des Einflusses passieren offsite.

3. Generische Inhalte – Inhalte, die KI nicht zitiert, weil sie nicht umfassend oder autoritativ genug sind.

4. Unregelmäßiges Monitoring – Nur vierteljährliche Checks statt wöchentlich. Trends und Wettbewerber-Moves werden verpasst.

5. Ungeduld – Ergebnisse werden in Wochen erwartet, obwohl es Monate dauert. Aufgeben, bevor Momentum entsteht.

Die Marken, die gewinnen:

• Behandeln AI Share of Voice als laufendes Programm, nicht als Projekt
• Balancieren Onsite- und Offsite-Investitionen
• Überwachen wöchentlich, berichten monatlich, planen quartalsweise
• Verpflichten sich auf 6–12 Monate Zeithorizont

Der Unterschied zwischen 35% und 65% Share of Voice ist kein Zufall – sondern kontinuierlicher Fokus.

Dieser Thread war unglaublich wertvoll. Mein Aktionsplan ist jetzt klar.

Wichtige Erkenntnisse für mich:

1. Drittanbieter-Autorität ist 40% des Erfolgs – Unsere mangelnde Investition in PR und Bewertungsseiten ist die größte Lücke

2. Positionierungsklarheit zählt – Beim Test “Was macht [Unternehmen]?” zeigte sich, dass unsere Botschaft inkonsistent ist

3. Systematischer Ansatz schlägt Einmal-Aktion – Das 90-Tage-Playbook überzeugt

4. Mit Nischenfokus gewinnen – Wir können unsere Use-Case-Queries dominieren, auch wenn wir breite Begriffe nicht gewinnen

5. Laufendes Monitoring ist essentiell – Wöchentliches Tracking statt Quartals-Audits

Was ich der Führung vorschlage:

Sofort (dieser Monat):

• Am I Cited für kontinuierliches Monitoring einrichten
• Marken-Konsistenz auf allen Plattformen prüfen
• Positionierungsklarheit via KI-Prompts testen

90-Tage-Sprint:

• G2/Capterra-Bewertungskampagne starten
• 5 umfassende Pillar-Inhalte veröffentlichen
• PR-Push für KI-zitierte Publikationen
• Wöchentliches Share of Voice-Tracking

6-Monats-Ziel:

• Steigerung von 35% auf 55% Share of Voice
• Über 70% bei unseren spezifischen Use-Case-Queries erreichen
• Abstand zu Wettbewerber A von 2x auf 1,3x verringern

Das Vorgehen ist jetzt viel klarer. Zeit für die Umsetzung.