Discussion Analytics KPIs

Welche KPIs werden für AI-Visibility tatsächlich verfolgt? Traditionelle SEO-Metriken greifen nicht mehr

ME
MetricsManager_Sarah · Leiterin Marketing Analytics
· · 167 upvotes · 12 comments
MS
MetricsManager_Sarah
Leiterin Marketing Analytics · 10. Januar 2026

Ich baue unser gesamtes Analytics-Framework für AI-Visibility neu auf. Traditionelle SEO-Metriken funktionieren nicht mehr.

Die alten Metriken (für Google weiterhin nützlich):

  • Keyword-Rankings
  • Organischer Traffic
  • Klickraten
  • Absprungraten

Das Problem mit AI:

  • Keine “Rankings” in AI-Antworten
  • Zero-Click bedeutet keine messbaren Besucher
  • Zitationen korrelieren nicht mit traditionellen Signalen

Das tracke ich aktuell:

MetrikToolHäufigkeit
AI-ZitationsrateAm I CitedWöchentlich
Marken-SuchvolumenGSCMonatlich
Wettbewerbs-ErwähnungenManuellWöchentlich
Sentiment in AIManuellMonatlich

Aber ich habe das Gefühl, dass mir etwas fehlt.

Fragen:

  • Welche anderen KPIs sollte ich verfolgen?
  • Wie lässt sich das mit Geschäftsergebnissen verknüpfen?
  • Welcher Reporting-Rhythmus funktioniert?
12 comments

12 Kommentare

AA
AI_Analytics_Expert Experte Leitung AI Marketing Analytics · 10. Januar 2026

Ich habe Frameworks zur Messung von AI-Visibility aufgebaut. Hier ist der komplette Stack.

Das AI-Visibility-KPI-Framework:

Stufe 1: Sichtbarkeits-Kernmetriken

MetrikDefinitionZielwert
Inklusionsrate% relevanter Anfragen, in denen du zitiert wirst25-40%
ErwähnungshäufigkeitGesamtzahl der Zitationen pro ZeitraumWachstum
Positions-ScoreGewichtung nach Erwähnungsposition (1. = mehr)Verbesserung
Plattform-Abdeckung% auf jeder AI-Plattform80%+ je Plattform

Stufe 2: Qualitätsmetriken

MetrikDefinitionZielwert
Sentiment-ScorePositive vs. neutrale vs. negative Erwähnungen>70% positiv
Kontext-QualitätEmpfehlung vs. Erwähnung vs. WarnungMehrheit Empfehlung
GenauigkeitsrateSind AI-Beschreibungen korrekt?>90%
Wettbewerbs-SOVEigene vs. Wettbewerber-ErwähnungenVerbesserung

Stufe 3: Geschäftsnahe Proxys

MetrikDefinitionZielwert
Marken-SuchvolumenTrends bei MarkensuchenKorrelation
AI-attribuierte Leads“Über ChatGPT gefunden”-TrackingWachstum
Themen in VerkaufsgesprächenAI-Erwähnungen in Sales-CallsVorhanden
KundenakquisitionskostenCAC-TrendsVerbesserung
AS
Attribution_Struggle · 10. Januar 2026
Replying to AI_Analytics_Expert

Die Attributions-Herausforderung ist real. So gehen wir damit um:

Direkte Attribution (begrenzt):

Manche Nutzer sagen dir:

  • “Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?” → “ChatGPT”
  • Tracking im Anmeldeformular
  • Erwähnungen im Verkaufsgespräch

Indirekte Attribution (besser):

SignalWas es anzeigt
Anstieg MarkensucheMehr Menschen kennen dich
Wachstum Direkt-TrafficLeute tippen deine URL ein
Referral-QualitätHöhere Intention über AI
Kürzere Sales-ZyklenBesser informierte Interessenten

Unser Ansatz:

Wir korrelieren:

  • AI-Zitationsrate → Marken-Suchvolumen (30 Tage Verzögerung)
  • Sichtbarkeits-Verbesserungen → Lead-Qualitätsänderungen

Korrelationsergebnis:

10% mehr AI-Zitationen → 6–8% mehr Markensuchen innerhalb von 6 Wochen.

Keine direkte Attribution, aber stark genug für Investitionsentscheidungen.

D
DashboardBuilder Marketing Ops · 10. Januar 2026

So ist unser Dashboard aufgebaut:

Executive Dashboard (monatlich)

BereichWichtige MetrikenVisualisierung
Sichtbarkeits-ScoreComposite-Score-TrendLiniendiagramm
Plattform-AbdeckungZitationsrate je PlattformBalkendiagramm
WettbewerbssituationSOV vs. Top-3-WettbewerberKreisdiagramm
Business ImpactMarken-Suche + Lead-TrendsDual-Achsen-Chart

Operations Dashboard (wöchentlich)

BereichWichtige MetrikenVisualisierung
ZitationsänderungenNeue und verlorene ZitationenTabelle
Content-PerformanceZitationsrate je InhaltRanking-Liste
Query-AbdeckungNeue abgedeckte SuchanfragenListe
Action ItemsIdentifizierte ChancenAufgabenliste

Unsere Tools:

  • Am I Cited → Zitationsdaten-Export
  • GSC → Suchdaten
  • GA4 → Traffic-Muster
  • Looker Studio → Dashboard

Automatisierung:

Wöchentliche E-Mail mit:

  • Änderung der Zitationsanzahl
  • Neue Suchanfragen, in denen wir erscheinen
  • Wettbewerbsbewegungen
  • Handlungsempfehlungen
BM
B2B_Measurement Experte B2B Marketing Director · 9. Januar 2026

B2B-KPIs für AI-Visibility:

B2B-spezifische KPIs:

MetrikWarum wichtigZielwert
AI-basierte DemosÜber AI gefunden% verfolgen
Deal-VelocityAI-Informierte vs. Nicht-AIVergleichen
WettbewerbsgewinneAI in Deals erwähnt% verfolgen
ICP-AbdeckungRichtige Zielgruppe sieht unsHohe Passgenauigkeit

So tracken wir AI-basierte Leads:

  1. “Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?"-Feld mit AI-Optionen
  2. Sales fragt im Erstgespräch
  3. CRM-Feld für AI-Entdeckung

Unsere Daten:

Lead-QuelleAbschlussrateDurchschnittlicher Deal
Google Organic22%$45K
Google Paid18%$38K
AI-Entdeckung31%$52K

Leads über AI schließen schneller und größer ab.

Business Case:

Diese Daten rechtfertigen Investitionen deutlich besser als reine Zitationszahlen.

C
CompetitiveBenchmark · 9. Januar 2026

Wettbewerbsmessung ist entscheidend:

Das Wettbewerbs-Framework:

MetrikBerechnungErkenntnis
Share of VoiceEigene Erwähnungen / Alle ErwähnungenMarktposition
Positions-KonkurrenzWer wird zuerst genanntAutoritätssignal
Query-OverlapGleiche Suchanfragen, andere ZitationenWettbewerbs-Lücken
Sentiment-GapEigenes vs. Wettbewerber-SentimentMarkenwahrnehmung

So tracken wir:

Für 50 Prioritäts-Queries:

  • Wer wird zitiert?
  • In welcher Position?
  • Mit welchem Sentiment?

Monatlicher Wettbewerbsbericht:

Query-KategorieWirWettbewerber AWettbewerber B
Produkt-Queries35%28%22%
Branchen-Queries12%45%31%
Problem-Queries41%18%28%

Strategische Erkenntnis:

Wir dominieren Produkt- und Problem-Queries, aber Wettbewerber A besitzt Thought Leadership bei Branchen-Queries.

Aktion: Investition in Branchen-Content erhöhen.

Q
QuarterlyReporting · 9. Januar 2026

Funktionierender Reporting-Rhythmus:

Täglich (automatisierte Alerts):

  • Größere Zitationsänderungen
  • Wettbewerberbewegungen
  • Genauigkeitsprobleme

Wöchentlich (Ops-Review):

  • Trends der Zitationsrate
  • Neue Chancen
  • Content-Performance
  • Quick Wins

Monatlich (Führungsebene):

  • Sichtbarkeits-Score-Trend
  • Wettbewerbsposition
  • Geschäftsnahe Proxys
  • Investitionsempfehlungen

Quartalsweise (Strategie):

  • Ziel-Fortschritt
  • Strategie-Assessment
  • Budget-Allokation
  • Prioritäten für das nächste Quartal

Halbjährlich (Geschäft):

  • ROI-Analyse
  • Attributionskorrelation
  • Programm-Entwicklung
  • Benchmark-Vergleich

Das Entscheidende:

Täglich/wöchentlich = operativ Monatlich/quartalsweise = strategisch

Führe die Führung nicht mit Tagesmetriken in die Irre.

S
SentimentTracking Brand Manager · 8. Januar 2026

Sentiment in AI-Antworten zählt:

Sentiment-Kategorien:

TypBeispielWirkung
Empfehlung“X ist die beste Option für…”Sehr positiv
Positive Erwähnung“X ist für Qualität bekannt”Positiv
Neutrale Erwähnung“Zu den Optionen zählen X, Y, Z”Neutral
Einschränkung“X ist gut, aber teuer”Leicht negativ
Warnung“Einige berichten von Problemen mit X”Negativ

So tracken wir:

Wir testen wöchentlich 20 Suchanfragen:

  • Notieren, wie wir beschrieben werden
  • Sentiment kategorisieren
  • Trend über die Zeit verfolgen

Was das Sentiment beeinflusst:

FaktorEinfluss auf AI-Sentiment
Review-SentimentDirekte Korrelation
Reddit-DiskussionenHoher Einfluss
MedienberichterstattungMittlerer Einfluss
Eigene InhalteGeringerer Einfluss

Die Erkenntnis:

Du kannst das AI-Sentiment nicht vollständig steuern. Aber du kannst es durch Earned Media und Community-Perception beeinflussen.

MS
MetricsManager_Sarah OP Leiterin Marketing Analytics · 7. Januar 2026

Das ist genau das, was ich brauchte. Hier mein aktualisiertes KPI-Framework:

Der komplette AI-Visibility-Mess-Stack:

Kernmetriken (wöchentlich tracken):

MetrikToolZiel
InklusionsrateAm I Cited35%+
Positions-ScoreAm I CitedVerbesserung
Plattform-AbdeckungAm I Cited80%+ je Plattform
Wettbewerbs-SOVManuell + ToolWachstum

Qualitätsmetriken (monatlich tracken):

MetrikToolZiel
Sentiment-ScoreManuell>70% positiv
GenauigkeitsrateManuell>90%
Kontext-QualitätManuellMehrheit Empfehlungen

Business-Proxys (monatlich tracken):

MetrikToolZiel
Marken-SuchvolumenGSCKorrelation
AI-attribuierte LeadsCRMWachstum
Lead-QualitätSales-FeedbackVerbesserung
Deal-VelocityCRMVerbesserung

Wettbewerb (monatlich tracken):

MetrikToolZiel
Share of VoiceManuellWachstum
Query-AbdeckungManuellAusbau
PositionsvergleichManuellVerbesserung

Reporting-Rhythmus:

  • Wöchentlich: Ops-Metriken, Chancen
  • Monatlich: Leadership-Dashboard
  • Quartalsweise: Strategie-Review

Attributionsansatz:

Korrelation > direkte Attribution:

  • Zitationsrate → Markensuche (30 Tage Verzögerung)
  • Sichtbarkeit → Lead-Qualität
  • Abdeckung → Markenbekanntheit

Danke an alle – dieser Thread hat mein komplettes Messframework gebaut!

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Frequently Asked Questions

Warum funktionieren traditionelle SEO-Metriken für AI-Visibility nicht?
Traditionelles SEO misst Rankings und Klicks. AI-Suche liefert oft Antworten ohne Klicks (Zero-Click), und du wirst möglicherweise zitiert, ohne auf Platz 1 zu stehen. Neue Metriken wie Zitationsrate, Erwähnungshäufigkeit und Sichtbarkeitsanteil sind erforderlich.
Was sind die wichtigsten AI-Visibility-KPIs?
Wichtige Metriken sind u.a. Inklusionsrate (% relevanter Suchanfragen, in denen du erscheinst), Erwähnungshäufigkeit, Position in AI-Antworten (erste Erwähnung vs. spätere), Sentiment der Erwähnungen, Wettbewerbsanteil der Stimme und Suchvolumen der Marke als Proxy für AI-Awareness.
Wie misst man den ROI für AI-Visibility?
Direkter ROI ist aufgrund fehlender Klick-Attribution schwierig. Nutze Proxy-Metriken: Trends beim Marken-Suchvolumen, Themen in Verkaufsgesprächen, Qualität von Demos/Leads und Kunden, die AI-Entdeckung erwähnen. 32% der Leads bei Early Adopters kommen aus der AI-Suche.

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