AI Share of Voice

Definition von AI Share of Voice

AI Share of Voice (AI SOV) ist eine entscheidende Kennzahl, die den Prozentsatz der Markennennungen, Zitate und Empfehlungen misst, die Ihr Unternehmen im Vergleich zu Wettbewerbern in KI-generierten Antworten auf konversationellen Plattformen erhält. Anders als der traditionelle Share of Voice, der die Sichtbarkeit über bezahlte Medien, organische Suche und soziale Kanäle hinweg verfolgt, quantifiziert der AI Share of Voice gezielt, wie oft Ihre Marke in Antworten erscheint, die von großen Sprachmodellen wie ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude und Gemini generiert werden. Diese Metrik ist unerlässlich geworden, da diese KI-Plattformen grundlegend verändern, wie Nutzer Informationen entdecken, Lösungen bewerten und Kaufentscheidungen treffen. Wenn ein potenzieller Kunde ein KI-System fragt: “Was ist das beste CRM für kleine Unternehmen?” oder “Vergleiche diese Marketing-Automatisierungstools”, beeinflusst die Präsenz Ihrer Marke in dieser KI-generierten Antwort direkt, ob Sie in die Auswahl gelangen. AI Share of Voice zeigt Ihre Wettbewerbsposition in den entscheidenden Entdeckungskanälen für zukünftiges Wachstum, und ist somit ein Frühindikator für Markenbekanntheit, Autorität und Marktanteilspotenzial in der KI-getriebenen Suchlandschaft.

Die Entwicklung von der traditionellen zur KI-basierten Suchsichtbarkeit

Das Konzept des Share of Voice stammt aus dem klassischen Marketing, um die Markenpräsenz über Werbekanäle, Medienberichterstattung und Suchergebnisse hinweg zu messen. Jahrzehntelang verfolgten Marketer, wie oft ihre Marke im Google-Suchergebnis, in bezahlten Anzeigen und in der Berichterstattung im Vergleich zu Wettbewerbern auftauchte. Mit dem Aufkommen von konversationaler KI wurde diese Gleichung jedoch grundlegend verändert. Traditionelle Share of Voice-Kennzahlen erfassen die Sichtbarkeit in Zero-Click-Umgebungen nicht, in denen KI-Systeme direkt Antworten liefern, ohne Websitebesuche zu generieren. Laut Untersuchungen von Digitaloft werden mittlerweile fast 60 % der Suchanfragen abgeschlossen, ohne dass Nutzer auf eine bestimmte Website klicken, da KI und SERP-Features die Suchintention sofort erfüllen. Das bedeutet, dass eine Marke zwar für ein Keyword auf Platz 1 bei Google ranken kann, aber trotzdem in der KI-generierten Antwort, die über den traditionellen Suchergebnissen steht, unsichtbar bleibt. Der Aufstieg der KI-Suche hat eine neue Sichtbarkeitsebene geschaffen, die unabhängig von traditionellen Rankings funktioniert. Marken, die in der klassischen Suche dominierten, müssen nun für einen völlig anderen Entdeckungsmechanismus optimieren, bei dem Autorität, Zitationsmuster und Inhaltsstruktur die Sichtbarkeit bestimmen—nicht mehr nur Keyword-Optimierung. Diese Entwicklung spiegelt einen grundlegenden Wandel wider, wie Informationen im Internet fließen: von linkbasierten Rankingsystemen hin zu KI-gesteuerter Synthese und Empfehlung.

Die Mechanik der AI Share of Voice-Berechnung verstehen

Die Berechnung des AI Share of Voice erfordert einen systematischen Ansatz, der über einfaches Zählen von Erwähnungen hinausgeht. Die Grundformel teilt Ihre Markennennungen durch die Gesamtzahl der Nennungen in Ihrer Kategorie und multipliziert mit 100, um einen Prozentsatz zu erhalten. Diese einfache Berechnung übersieht jedoch entscheidende Nuancen, die die tatsächliche Sichtbarkeitswirkung bestimmen. Positionsgewichtete Berechnungen liefern präzisere Ergebnisse, da Nennungen, die an erster Stelle in KI-Antworten erscheinen, deutlich mehr Gewicht haben als solche weiter unten in der Antwort. Eine Marke, die bei jeder KI-Antwort an erster Stelle genannt wird, kann theoretisch 100 % Share of Voice erreichen, selbst wenn auch Wettbewerber erwähnt werden, da die Position Prominenz und Einfluss signalisiert. Untersuchungen von Semrush zeigen, dass AI Overviews durchschnittlich 7,7 Quellen zitieren, während AI Mode 9 Quellen nennt—Marken konkurrieren also um begrenzte Zitationsplätze, bei denen die Position entscheidend ist. Zudem wirkt sich die Stimmungsqualität auf den effektiven Share of Voice aus—eine Marke mit 50 Nennungen und 80 % positiver Stimmung hat unter Umständen mehr Wirkung als eine mit 100 Nennungen und 40 % positiver Stimmung. KI-Systeme nutzen zunehmend Kontext und Ton, um die Markenbeliebtheit bei Empfehlungen zu bestimmen. Die fortschrittlichsten Share of Voice-Berechnungen berücksichtigen Frequenz, Position, Stimmung und Kontext, um einen umfassenden Sichtbarkeitswert zu schaffen, der den tatsächlichen Wettbewerbsvorteil widerspiegelt und nicht nur das reine Nennungsvolumen.

Vergleichstabelle: AI Share of Voice vs. verwandte Kennzahlen

Warum AI Share of Voice wichtiger ist als traditionelle Kennzahlen

Die strategische Bedeutung des AI Share of Voice geht weit über reine Sichtbarkeitsmessung hinaus—er steht für einen grundlegenden Wandel, wie Kundenreisen beginnen und wie Kaufentscheidungen beeinflusst werden. Laut Nielsen-Studie wachsen Marken, deren Share of Voice über ihrem Marktanteil liegt, langfristig eher—dies gilt in KI-Suchumgebungen noch stärker. Wenn ein Nutzer ChatGPT fragt: “Was ist das beste Projektmanagement-Tool für Remote-Teams?” und Ihre Marke nicht genannt wird, verlieren Sie diesen Kunden genau in dem Moment, in dem er am empfänglichsten für Entdeckungen ist. Das unterscheidet sich grundlegend von der klassischen Suche, bei der Nutzer mehrere Ergebnisse anklicken und Sie trotzdem finden können. In KI-generierten Antworten gibt es meist nur 3-5 Markenempfehlungen—wenn Sie nicht darunter sind, sind Sie faktisch unsichtbar. Laut Semrush vertrauen 62 % der Verbraucher darauf, dass KI sie bei Markenentscheidungen leitet, was KI-Empfehlungen im Auswahlprozess besonders gewichtig macht. Zudem ist AI Share of Voice ein Frühindikator für kommende Marktanteilsverschiebungen. Marken, die heute KI-Sichtbarkeit erlangen, sichern sich morgen steigende Marktanteile, da die KI-Nutzung rasant zunimmt. Die Daten sprechen für sich: Die ChatGPT-Mobile-App wurde allein zwischen Februar und März 2025 um fast 20 Millionen Mal häufiger heruntergeladen und zwei Drittel der Verbraucher glauben, dass KI die klassische Suche bis 2030 ersetzt. Für Marken, die AI Share of Voice ignorieren, wird das zur existenziellen Bedrohung der zukünftigen Auffindbarkeit.

Plattform-spezifische Share of Voice-Dynamiken

Ihr AI Share of Voice variiert erheblich zwischen den Plattformen, da jede über eigene Trainingsdaten, Zitationsalgorithmen und Rangmechanismen verfügt. ChatGPT als größte KI-Plattform mit fast 800 Millionen wöchentlich aktiven Nutzern ist für viele Zielgruppen der wichtigste Entdeckungskanal, insbesondere für die Gen Z, die in 31 % ihrer Suchen standardmäßig ChatGPT nutzt. Dennoch kann Ihr Share of Voice bei ChatGPT sich stark von Ihrer Sichtbarkeit bei Perplexity unterscheiden, das Echtzeitinformationen und Zitationstransparenz betont. Perplexitys zitationsgetriebenes Modell bevorzugt Marken mit starker Webpräsenz und aktuellen Inhalten, während ChatGPTs breitere Trainingsdaten etablierte Autorität und Markenbekanntheit begünstigen. Google AI Overviews erscheinen in etwa 13-55 % der Suchanfragen (je nach Quelle) und arbeiten innerhalb der klassischen Suchergebnisse—häufig werden Domains zitiert, die bereits in den Top 10 ranken. So entsteht eine Hybrid-Dynamik, bei der SEO noch Einfluss auf die KI-Sichtbarkeit hat, aber nicht mehr ausschlaggebend ist. Google AI Mode, Googles konversationelle Suchfunktion, zeigt andere Zitationsmuster als AI Overviews: Nur 30-35 % der in AI Overviews zitierten URLs erscheinen auch im AI Mode. Diese Fragmentierung bedeutet, dass Erfolge auf einer Plattform nicht automatisch auf andere übertragbar sind. Claude, das bei Unternehmen an Bedeutung gewinnt, hat wiederum eigene Zitationspräferenzen. Fortschrittliche Marken überwachen den Share of Voice getrennt für jede Plattform, erkennen, wo sie dominieren und wo Wettbewerber Vorteile haben, und setzen Ressourcen gezielt ein, um starke Positionen zu verteidigen und kritische Schwächen auszuräumen.

Autorität aufbauen, um den AI Share of Voice zu verbessern

Die Verbesserung Ihres AI Share of Voice erfordert einen grundlegend anderen Ansatz als klassisches SEO, der darauf abzielt, Entity Authority aufzubauen und als glaubwürdige Quelle wahrgenommen zu werden, die KI-Systeme erkennen und vertrauen. Der erste Schritt ist, konsistente Markeninformationen auf allen Plattformen bereitzustellen, von denen KI-Systeme Daten beziehen: Ihre Website, Wikipedia-Einträge, Branchenverzeichnisse, Bewertungsportale und Social Media-Profile. KI-Systeme bauen ihr Markenverständnis über die Zeit durch die Synthese von Informationen aus verschiedenen Quellen auf, widersprüchliche Botschaften führen zu Verwirrung und senken die Zitierwahrscheinlichkeit. Erstellen Sie umfassende “Über uns”-Seiten mit Organization- und Product-Schema-Markup, das Gründungsjahr, Führungsteam, Produktlinien und Alleinstellungsmerkmale explizit ausweist. Diese strukturierten Daten helfen KI-Systemen, Ihr Unternehmen schnell zu verstehen. FAQ-Bereiche sind besonders wertvoll, da KI-Systeme Frage-Antwort-Paare direkt für konversationelle Antworten extrahieren—bei Folgefragen greifen KI-Systeme oft auf FAQ-Inhalte zurück. Entwickeln Sie umfangreiche FAQ-Bereiche, die häufige Kundenfragen zu Ihrer Marke, Produkten, Alleinstellungsmerkmalen und Anwendungsfällen beantworten. Veröffentlichen Sie zudem eigene Studien, proprietäre Daten und Fallstudien, die Thought Leadership etablieren. KI-Systeme zitieren zunehmend Originalforschung als maßgebliche Quelle—Marken mit einzigartigen Erkenntnissen gewinnen Zitationsvorteile gegenüber generischen Inhalten. Sorgen Sie für Erwähnungen in hochrangigen Publikationen durch gezielte Digital-PR-Maßnahmen, denn Nennungen in angesehenen Medien signalisieren KI-Systemen Glaubwürdigkeit. Ziel ist es, so eine Autorität zu werden, dass KI-Modelle Ihre Inhalte nicht ignorieren können, wenn sie über Ihre Branche sprechen.

Content-Optimierungsstrategien für KI-Sichtbarkeit

Um Inhalte für KI-generierte Antworten optimal zu gestalten, müssen Sie verstehen, wie KI-Systeme Informationen extrahieren, synthetisieren und präsentieren. KI bevorzugt Inhalte mit klarer semantischer Struktur, in sich geschlossenen Abschnitten, die konkrete Fragen beantworten und explizite Beziehungen zwischen Konzepten aufzeigen. Strukturieren Sie Ihre Inhalte mit semantischen Tripeln im Muster Subjekt → Prädikat → Objekt, damit KI-Systeme Zusammenhänge leicht erkennen. Schreiben Sie abgrenzbare Abschnitte von 50-100 Wörtern, die spezifische Fragen vollständig beantworten, ohne weiteren Kontext zu benötigen—so kann KI Ihre Inhalte leichter extrahieren und zitieren. Verwenden Sie klare Überschriften, Aufzählungen und kurze Absätze für bessere Lesbarkeit und Extraktion. Setzen Sie umfangreiches Schema-Markup ein, darunter Organization, Product, FAQ und BreadcrumbList, damit KI-Systeme Zweck und Struktur Ihrer Inhalte erkennen. Laut Ahrefs sind die in KI-Suchergebnissen zitierten URLs im Schnitt 25,7 % “frischer” als die in klassischen SERPs—regelmäßige Aktualisierungen und Content-Refreshes erhöhen also die KI-Sichtbarkeit deutlich. Entwickeln Sie eine Strategie, die bestehende Inhalte vierteljährlich mit neuen Daten, aktuellen Beispielen und Statistiken aktualisiert. Erstellen Sie Inhalte, die gezielt auf die Fragen Ihrer Zielgruppe an KI-Systeme eingehen—diese sind oft konversationeller und spezifischer als klassische Suchanfragen. Statt “CRM-Software” zu optimieren, erstellen Sie z. B. Inhalte wie “CRM-Software für kleine Immobilien-Teams” oder “CRMs für Steuerberater mit QuickBooks-Integration”. Solche Nischenthemen haben vielleicht weniger Suchvolumen, sind aber genau das, was KI bei detaillierten Nutzerfragen ausspielt.

Die Rolle von Digital PR und Drittanbieter-Erwähnungen

Markenbezogene Web-Erwähnungen korrelieren am stärksten mit dem Auftauchen in AI Overviews, so Ahrefs—Digital PR ist somit die Grundlage jeder KI-Suchoptimierungsstrategie. PR ist damit kein “Nice-to-have”, sondern ein entscheidender Hebel für KI-Sichtbarkeit. Wenn Journalisten, Publisher und vertrauenswürdige Seiten Ihre Marke erwähnen, signalisieren sie KI-Systemen, dass Sie ein relevanter Player sind. Jede Erwähnung auf einer glaubwürdigen Domain erhöht Ihre Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten, besonders wenn sie von häufig referenzierten Publikationen stammt. Entwickeln Sie eine PR-Strategie, die auf Erwähnungen in Branchenmedien, Nachrichtenportalen und anerkannten Blogs abzielt. Pitchen Sie Ihre Markenstory, Originalstudien, Produktinnovationen und Branchen-Insights an Journalisten und Redaktionen. Bieten Sie Expertenkommentare zu aktuellen Diskussionen an und positionieren Sie Ihre Führungskräfte als Meinungsführer. Lassen Sie sich in Branchenverzeichnisse und unabhängige Bewertungsplattformen eintragen, da viele KI-Systeme diese als Quellen für Empfehlungen nutzen. Bitten Sie zufriedene Kunden um Erfahrungsberichte auf Portalen wie G2, Capterra und Trustpilot—positive User-Generated-Content-Signale erhöhen die Empfehlungswahrscheinlichkeit Ihrer Marke durch KI. Pflegen Sie Kontakte zu Branchen-Influencern und Meinungsführern, die positiv über Ihre Marke berichten. Der kumulierte Effekt vieler hochwertiger Erwähnungen auf glaubwürdigen Domains schafft ein “Erwähnungs-Ökosystem”, das KI-Systeme als Autorität erkennen—und verbessert so Ihren Share of Voice signifikant.

AI Share of Voice im Zeitverlauf messen und verfolgen

Eine effektive Messung des AI Share of Voice erfordert einen Ausgangswert, passende Prompts und konsequentes Tracking. Starten Sie mit einer Sammlung von 20-30 gezielten Prompts, die reale Nutzerfragen entlang der Customer Journey abbilden—z. B. Awareness-Fragen wie “Was ist [Thema]?”, Consideration-Queries wie “Beste [Produkt]-Anbieter in [Region]” und Entscheidungsvergleiche wie “Ist [Ihre Marke] gut für [spezifischen Bedarf]?”. Testen Sie diese Prompts auf mehreren KI-Plattformen, darunter ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Google AI Mode, Claude und Gemini. Notieren Sie bei jeder Antwort, ob Ihre Marke genannt wird, an welcher Position, mit welcher Stimmung und ob Wettbewerber erscheinen. Nutzen Sie ein strukturiertes Tracking-System wie eine Tabelle oder ein spezialisiertes Tool, um die Daten konsistent zu erfassen—so erhalten Sie Zeitreihendaten und erkennen Trends. Berechnen Sie Ihren Share of Voice mit der Formel: (Ihre Markennennungen ÷ Gesamtanzahl Nennungen) × 100, und vergleichen Sie mit den wichtigsten Wettbewerbern. Für die meisten Marken empfiehlt sich eine monatliche Messung, wöchentliches Tracking ist optimal für Kampagnen oder bei hoher Wettbewerbsdynamik. Tools wie Profound, das AI Toolkit von Semrush und LLM Pulse automatisieren diesen Prozess und liefern Berichte zu KI-Sichtbarkeit, Stimmung und Wettbewerb. Viele dieser Plattformen bieten Funktionen wie Share of Voice vs. Sentiment-Analyse, die nicht nur die Häufigkeit der Nennung, sondern auch die Tonalität der KI-Bewertung zeigen. Exportieren Sie regelmäßig Berichte, um Fortschritte zu dokumentieren und zu erkennen, welche Maßnahmen die größten Verbesserungen bringen.

Zukunftstrends und strategische Implikationen

Die KI-Suchlandschaft entwickelt sich rasant weiter, mit Auswirkungen weit über die aktuellen Sichtbarkeitsmetriken hinaus. KI-Suchplattformen generieren derzeit rund 0,15 % des weltweiten Internetverkehrs—das entspricht einer Versiebenfachung seit 2024 und ähnelt der Entwicklung der mobilen Suche. Diese frühe Wachstumskurve deutet darauf hin, dass Marken, die jetzt in AI Share of Voice investieren, ihre Autorität etablieren, bevor der Wettbewerb zunimmt. Der globale KI-Markt wird bis 2030 auf 1,81 Billionen Dollar geschätzt—ein massiver Innovations- und Investitionsschub für KI-basierte Entdeckungssysteme. Es werden stetig neue KI-Plattformen und Suchinterfaces entstehen, jede mit eigenen Zitations- und Sichtbarkeitsanforderungen. Wer heute auf den führenden Plattformen stark ist, kann sich auch künftig an neue Gegebenheiten anpassen. Darüber hinaus werden KI-Systeme immer besser darin, Markenstimmung und Kontext zu erfassen—zukünftige AI Share of Voice-Optimierung verlangt also noch mehr Fokus auf Markenreputation und positive Erwähnungen. Die Integration von KI in klassische Suchergebnisse durch Google AI Overviews und AI Mode lässt erwarten, dass die Unterscheidung zwischen “klassischer” und “KI”-Suche verwischt und KI zum Standardbestandteil jeder Sucherfahrung wird. Marken, die AI Share of Voice als strategische Langzeitdisziplin und nicht als Experiment begreifen, behalten ihren Wettbewerbsvorteil, wenn diese Systeme zur primären Entdeckungsschnittstelle der Nutzer werden.

Wichtigste Erkenntnisse für Ihre AI Share of Voice-Strategie

• AI Share of Voice misst die Markenpräsenz in KI-generierten Antworten und liefert einen Frühindikator für zukünftige Marktanteile und Kundenentdeckung in der KI-getriebenen Suchlandschaft.
• Die Messung erfordert das Tracking von Erwähnungen über mehrere Plattformen hinweg (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude, Gemini), da Sichtbarkeit je nach Trainingsdaten und Zitationsalgorithmen stark variiert.
• Positionsgewichtete und stimmungsbereinigte Berechnungen liefern präzisere Sichtbarkeitswerte als bloßes Zählen von Nennungen und spiegeln den tatsächlichen Wettbewerbsvorteil wider.
• Der Aufbau von Autorität durch konsistente Markendaten, Originalstudien und Drittanbieter-Erwähnungen ist essenziell, um den AI Share of Voice zu verbessern und als KI-Empfehlungsquelle wahrgenommen zu werden.
• Content-Optimierung für KI verlangt klare Struktur, abgeschlossene Textpassagen, Schema-Markup und regelmäßige Updates, damit KI Ihre Inhalte leicht extrahieren und zitieren kann.
• Digital PR und Marken-Erwähnungen auf glaubwürdigen Domains korrelieren am stärksten mit KI-Sichtbarkeit und machen PR zur Grundlage jeder KI-Suchoptimierungsstrategie.
• Monatliche Messung und Wettbewerbsbenchmarking ermöglichen datengetriebene Optimierung, um Lücken zu erkennen und Ressourcen gezielt einzusetzen.
• Frühes Handeln verschafft Wettbewerbsvorteile, da KI-Suche noch in der Adoptionsphase steckt und Marken, die jetzt Autorität aufbauen, künftig die Entdeckung dominieren.