Ein monatlicher Bericht kann Top-10-Positionen und stabilen organischen Traffic ausweisen, während er gleichzeitig weniger qualifizierte Leads meldet. In einem von WebPros gesponserten Meinungsbeitrag, dessen Ansichten die des Sponsors sind, argumentiert der Autor, dass Agenturen etwas anderes als das Ranking messen müssen: die Sichtbarkeit in den Antworten von KI-Tools, die er in drei Schritten bewerten möchte.
- Eine KI-Antwort wirkt wie ein Urteil, denn die Auswahl ist oft schon getroffen, bevor der Nutzer klickt.
- Agenturen messen drei getrennte Größen : Einbeziehung, Darstellung und Befürwortung.
- Mehr Erwähnungen täuschen, wenn die Empfehlungen gleichzeitig sinken.
- Geschäftsergebnisse sollten getrennt verfolgt werden, denn die Studien lassen sich nur begrenzt übertragen.
Eine KI-Antwort ist keine Liste
Ein Suchmaschinen-Ranking gibt eine Position in einer Liste an, und der Nutzer muss noch die Optionen durchsehen und eine auswählen. Eine von einem KI-Modell generierte Antwort funktioniert anders: Sie ähnelt einem Urteil, da das Modell die Optionen bereits verglichen hat. Wenn der Nutzer die Antwort liest, kann die Auswahl bereits getroffen sein, sodass eine Marke manchmal nie die Chance hatte, den Klick zu erhalten.
Der Meinungsbeitrag unterscheidet zwischen der Zitierung, der Erwähnung und der Empfehlung. Ein Modell kann ein Unternehmen unter fünf Optionen zitieren, während es regelmäßig einen Konkurrenten empfiehlt. Umgekehrt kann eine Marke in einer Antwort erscheinen, ohne als passende Lösung präsentiert zu werden. Der Text hält die Häufigkeit der Erwähnungen allein für einen irreführenden Indikator.
Drei Schritte zur Messung der Sichtbarkeit
Der erste Schritt, die Einbeziehung, besteht darin, zu wissen, ob die Marke in der Antwort vorkommt. Um sie zu messen, muss man einen definierten Satz von Fragen stellen, die mit der Tätigkeit des Kunden zusammenhängen, diese auf den beobachteten Plattformen testen und dann die Anzahl der Antworten, die die Marke erwähnen, auf die Gesamtzahl der getesteten Antworten beziehen. Die Quelle nennt das Beispiel einer Marke, die in 12 von 40 Antworten vorkommt, also einer beobachteten Rate von 30 %. Sie präzisiert, dass diese Zahl Aufschluss über die getesteten Fragen gibt, nicht über alle KI-Suchen.
Der zweite Schritt betrifft die Darstellung: Ist die Beschreibung des Unternehmens korrekt? Eine technisch korrekte Zitierung kann eine Marke als günstige Option oder als veralteten Akteur darstellen, was mehr schaden kann als das Fehlen einer Zitierung. Die Quelle nennt den Fall eines B2B-Softwareunternehmens, dessen alte Produktseiten das Tool für Freiberufler beschrieben, während es sich nun an Großunternehmen richtet.
Der dritte Schritt, die Befürwortung, prüft, ob die Marke bei Kauf-Fragen ausdrücklich empfohlen wird. Der Text beschreibt den Fall einer KI, die das Produkt eines Kunden zitiert, dessen Funktionen korrekt beschreibt, dann aber einen Konkurrenten empfiehlt, den sie für besser geeignet für kleine Teams hält. Einbeziehung und Darstellung sind erfolgreich, aber die Befürwortung scheitert. Die drei Schritte sind separate Messgrößen und kein Conversion-Funnel: Ein Anstieg der Zitierungen bei gleichzeitigem Rückgang des Anteils der Empfehlungen kann daher ein Warnsignal sein.
Zahlen mit Geschäftsergebnissen verknüpfen
Die Quelle besteht auf Vorsicht bei der Interpretation der Zusammenhänge mit Geschäftsergebnissen. Sie empfiehlt, die Entwicklung von Markensuchen, identifizierbaren KI-Besuchen sowie Leads oder Verkäufen aus diesen Kanälen separat zu verfolgen. Markensuchen nehmen auch durch Pressearbeit, bezahlte Kampagnen und Saisonalität zu.
Eine Studie von Similarweb zum Verhalten nach einer ChatGPT-Empfehlung berichtet, dass innerhalb von sieben Tagen mehr Nutzer, die eine empfohlene Marke sahen, diese besuchten als ihren Konkurrenten. Wenn ChatGPT American Express empfahl, besuchten anschließend 7,2 % der Nutzer deren Website, gegenüber 3,1 % für Capital One. Umgekehrt besuchten 14,2 % Capital One nach dessen Empfehlung, gegenüber 3,8 % für American Express. Die Studie basiert auf einem US-Panel von Desktop-Computern mit freiwilliger Teilnahme, das Juli bis Dezember 2025 abdeckt, und auf Konsumgütermarken. Ihre Ergebnisse gelten daher nicht unbedingt für kleine Unternehmen oder B2B.
Laut dem opt-in Web Analytics Panel von Ahrefs machten KI-Assistenten im September 2026 weniger als 1 % des Traffics der teilnehmenden Websites aus. Der Text präzisiert, dass diese Zahl den von den teilnehmenden Websites erhaltenen Traffic misst, nicht den Anteil der KI-Nutzungen, die einen ausgehenden Klick generieren.
Der in der Quelle vorgeschlagene Kundenbericht verknüpft jede Feststellung mit einer Interpretation und einer Aktion. Seine Zahlen, die als veranschaulichend und nicht als echte Ergebnisse dargestellt werden, steigern die Erwähnungen von 30 % auf 45 % der getesteten Antworten und die korrekten Beschreibungen von 70 % auf 85 %. Die expliziten Empfehlungen steigen von 15 % auf 25 % der getesteten Kaufantworten, und die Klicks aus Markensuchen nehmen um 12 % zu, ohne dass dieser Anstieg der KI zugeschrieben wird.
