AI Visibility: Tracking von Marken in generativer KI

Früher begann die Entdeckung von Marken meist mit einer klassischen Keyword-Suche. Heute ist es häufig eine Frage an einen KI-Assistenten:

• „Was ist die beste Option für …?“
• „Welche Marke sollte ich für … in Betracht ziehen?“
• „Was sind einige direkte Konkurrenten von …?“

Generative KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity und Gemini dienen heute als digitale Ratgeber. Sie bündeln Informationen aus dem gesamten Internet und liefern Kunden verlässliche Antworten im Dialogstil.

Ob und wie eure Marke in diesen Antworten auftaucht, hat einen direkten Einfluss auf Wahrnehmung, Kaufbereitschaft und Vertrauen. Dennoch haben viele Digital Marketing- und Insights-Teams bislang nur begrenzte Einblicke in die Darstellung ihrer Marke durch KI-Assistenten.

AI Visibility ist damit zu einem wichtigen Bestandteil des Markenmanagements geworden. SEO und das Tracking von Social Media Unterhaltungen allein reichen nicht mehr aus. Heute müssen Teams wissen, wie KI ihre Marke beschreibt und wie sich diese Narrative langfristig gezielt beeinflussen lassen.

Inhalt

• Was ist AI Visibility?

• Warum ist KI-Sichtbarkeit wichtig?

• Wie unterscheidet sich AI Visibility von SEO, SEM und Social Listening?

• Wie können Marketing- und Insights-Teams ihre AI Visibility überprüfen?

• Welche GEO-Strategien können die KI-Sichtbarkeit verbessern?

• So wird AI Visibility in Marketing und Insights erfolgreich umgesetzt

• Wie generiere ich KI-Sichtbarkeit mithilfe von Meltwater?

• Häufig gestellte Fragen zu AI Visibility

Was ist AI Visibility?

AI Visibility, zu Deutsch KI-Sichtbarkeit, beschreibt die Präsenz, Informationsgenauigkeit und den Einfluss einer Marke in generativen KI-Systemen. Diese Systeme bestimmen zunehmend, wie Menschen Produkte suchen, beurteilen und auswählen.

Large Language Models (LLMs) verändern die Art und Weise, wie Kunden neue Produkte entdecken. Statt sich durch Seiten mit Suchergebnissen zu klicken, werden die Assistenten nach Zusammenfassungen, Empfehlungen oder Auswahllisten gefragt. Konsumenten suchen also eher nach Schlussfolgerungen als nach Inhalten. Für Marketing- und Insights-Teams bedeutet dies, dass KI-Sichtbarkeit zu einem zentralen Bestandteil der modernen Brand Health geworden ist.

Warum ist KI-Sichtbarkeit wichtig?

Die generative KI sammelt Informationen aus News-Artikeln, sozialen Netzwerken, Foren, Produktseiten und anderen Quellen, um verlässliche und unvoreingenommene Antworten zu generieren.

Laut einer aktuellen globalen Kundenumfrage von PwC sind 44 % der Konsumenten bereit, KI-Chatbots für die Recherche von Produktinformationen zu nutzen, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Außerdem hat eine Studie von Attest gezeigt, dass über 40 % der Konsumenten den Suchergebnissen generativer KI mehr vertrauen schenken als bezahlten Suchergebnissen. Nur 15 % verlassen sich eher auf Suchanzeigen.

Durch die Beobachtung realer Nutzerreaktionen und die Identifizierung der Quellen, aus denen diese Chatbots ihre Informationen beziehen, lassen sich Risiken schneller erkennen und strategisch klügere Content-Pläne entwickeln. Dies gehört zu den Kernkompetenzen der Meltwater-Plattform.

Dabei geht es nicht um Eitelkeitsmetriken: AI Visibility bestimmt, was potenzielle Kunden lesen, glauben und tun.

Wie unterscheidet sich AI Visibility von SEO, SEM und Social Listening?

Meltwaters KI-Assistent Mira beantwortet eine Frage zu im Trend liegenden Produkten für die tägliche Pflege in den sozialen Medien, aufgeschlüsselt nach Alter (Quelle)

Selbst wenn ihr eure Marke bereits auf klassischen SEO-, SEM- und Social Media-Kanälen beobachtet, schließt AI Visibility eine entscheidende Lücke. Sie ergänzt die bestehenden digitalen Discovery-Kanäle, die jeweils eine eigene Funktion erfüllen.

• Bei SEO steht die Generierung von organischem Traffic und die Verbesserung der Rankings in klassischen Suchmaschinen im Mittelpunkt.
• Mit SEM wird auf denselben Suchplattformen Paid Visibility erzielt.

Beim Social Listening werden Unterhaltungen, das Sentiment und Influencer analysiert, die die Markenwahrnehmung in sozialen Netzwerken prägen.

KI-Sichtbarkeit unterscheidet sich in drei wesentlichen Punkten:

1. Assistenten generieren keine Listen mit Links, sondern Antworten. Das System interpretiert, bewertet und beschreibt eure Marke, statt nur auf eure Website zu verweisen.
2. Die Inputs, aus denen KI-Modelle Antworten generiert, sind breit gefächert und oft undurchsichtig. LLMs erfassen Nachrichten, Rezensionen, Social Media Content und strukturierte Daten und verarbeiten diese zu konkreten Aussagen über eure Marke.
3. Das Ergebnis ist eine Erzählung, nicht bloß die Anzeige einer Website. KI-Assistenten können voller Überzeugung veraltete, unvollständige oder voreingenommene Antworten liefern. Ohne Beobachtung dieser Ergebnisse besteht die Gefahr, dass Teams nicht mitbekommen, was Kunden tatsächlich sehen.

KI-Sichtbarkeit ist eine wertvolle Ergänzung, die eine neue Dimension der Markenpräsenz eröffnet und bestehende Kanäle ergänzt. Während SEO und SEM den Traffic steigern und Social Listening relevante Unterhaltungen aufdeckt, zeigt AI Visibility, wie KI-Systeme eure Marke für Nutzer darstellen, die mithilfe künstlicher Intelligenz recherchieren und Entscheidungen treffen.

Aus diesem Grund ist eine einheitliche Sicht entscheidend. Meltwater vereint KI-, News- und Social-Signale in einem zentralen System und verhindert so fragmentierte Analysen in isolierten Datensilos.

Blind Spots in traditionellen Dashboards

Das Tracking der meisten Media Monitoring Dashboards beschränkt sich auf das, was ihr veröffentlicht oder wofür ihr bezahlt, etwa Websites, Anzeigen, Social Media Posts und Medienplatzierungen. Doch was passiert, wenn ein KI-Assistent das Ruder übernimmt? Sie erfassen und zeigen beispielsweise nicht:

• Ob eure Marke in KI-Empfehlungen auftaucht
• Wie KI euch mit Mitbewerbern vergleicht
• Ob KI-Ergebnisse über euch zutreffend, positiv oder veraltet sind

Diese Lücken stellen wesentliche Blind Spots dar. Wenn potenzielle Kunden statt Google einen KI-Assistenten nutzen, kann eure Marke in der ersten Entdeckungsphase schlicht nicht erscheinen.

Risiken, wenn AI Visibility ignoriert wird

Wer diesen Kanal außer Acht lässt, setzt einiges aufs Spiel, unter anderem:

• Unsichtbarkeit: Selbst bei guter Performance in SEO, Anzeigen und Social Media erscheint eure Marke nicht in KI-gestützten Empfehlungen.
• Fehlinformationen: KI-Assistenten können veraltete oder falsche Informationen über eure Produkte weitergeben, wodurch das Vertrauen der Kunden geschwächt und Unsicherheit gestiftet wird.
• Wettbewerbsnachteil: Eure Mitbewerber erhalten prominente Platzierungen in KI-Antworten, während eure Marke unerwähnt bleibt.
• Verlust von Leads: Interessenten treffen ihre Kaufentscheidungen zunehmend auf Basis von KI-Empfehlungen. Wenn eure Marke dabei nicht auftaucht, entgehen euch wertvolle Chancen.

AI Visibility ist mittlerweile fast genauso wichtig wie die klassische Suche. Wer sie ignoriert, überlässt einen zentralen Discovery-Kanal ohne Kontrolle oder Steuerung vollständig sich selbst.

Wie können Marketing- und Insights-Teams ihre AI Visibility überprüfen?

Das Meltwater GenAI Dashboard mit einem überlappenden Fenster, das AI Prompt-Ergebnisse der letzten 90 Tagen zeigt (Quelle)

Bevor Optimierungen möglich sind, muss gemessen werden. Die gute Nachricht: Es braucht dafür keine revolutionären Maßnahmen, sondern nur ein strategisches, wiederkehrendes Vorgehen.

Ein strukturiertes Audit schafft die Grundlage und hilft dabei, erste Erfolge zu identifizieren. Mit einem Tool wie Meltwater's GenAI Lens könnt ihr beispielsweise beobachten, wie generative Assistenten eure Marke erwähnen, sie mit euren Mitbewerbern vergleichen und Sentiment, Quellen sowie die Genauigkeit der Informationen überwachen.

Welche Fragen sollten vor Beginn der Messung gestellt werden?

Verwende vor der Messung diese Checkliste zur Entwicklung deiner AI Visibility-Strategie. Diese Fragen können dir bei der Bestimmung des Umfangs, der Prioritäten und der Erfolgskriterien helfen, damit du dich nicht in den Daten verlierst:

• Welche KI-Plattformen sind für unsere Kunden am wichtigsten (ChatGPT, Claude, Gemini usw.)?
• In welchen Phasen der Customer Journey vertrauen Nutzer auf KI-Empfehlungen (Recherche, Vergleich, Bewertung)?
• Welche direkten, indirekten oder unvorhergesehenen Mitbewerber müssen wir im Auge behalten?
• Welche Arten von Suchanfragen (informativ, vergleichend, transaktional) beeinflussen die Wahrnehmung und Entscheidung?
• Wie sieht „gute Sichtbarkeit” für unsere Marke aus (Präsenz, Tonalität, Genauigkeit)?

Wie LLM Erwähnungen eurer Marke und Mitbewerber geprüft werden

Ein umfassender LLM-Audit kombiniert qualitative und quantitative Ansätze. Die folgende Schritt-für-Schritt-Liste dient dir als Leitfaden:

• Sammle Antworten führender KI-Systeme zu den für euch wichtigsten Suchanfragen.
• Identifiziere, wo und wie häufig eure Marke direkt oder indirekt erwähnt wird.
• Bewerte die Qualität der KI-Antworten anhand von Sentiment, Tonalität, inhaltlicher Genauigkeit und Verständlichkeit.
• Vergleiche, wie KI-Assistenten eure Mitbewerber positionieren.
• Ermittle die Quellen, aus denen die KI ihre Antworten beziehen (z. B. News, Bewertungen oder Social Media).
• Decke Abweichungen zwischen den KI-Narrativen und eurer angestrebten Markenpositionierung auf.

Der Einsatz einer Monitoring-Plattform vereinfacht diesen Prozess erheblich. Mit einer Lösung wie Meltwater wird aus einer manuellen, ressourcenintensiven Aufgabe ein automatisierter und wiederholbarer Workflow.

Welche Metriken sind für das AI Visibility Reporting am wichtigsten?

Die relevanten Messgrößen können je nach Marke variieren. Zu den zentralen Metriken zählen jedoch:

• Anteil der KI-Markenerwähnungen in ausgewählten Assistenten
• Sentiment und Bevorzugung in KI-Antworten
• Einbindung in KI-generierte Antworten und Empfehlungslisten
• Relative Platzierung im Vergleich zu Mitbewerbern
• Genauigkeit und Aktualität der angezeigten Informationen
• Dominante Quellen, die KI-Narrative beeinflussen
• Zentrale Themen oder Eigenschaften, die mit eurer Marke assoziiert werden

Kombiniert ergeben diese Kennzahlen ein umfassendes Bild davon, wie eure Marke von KI-Systemen wahrgenommen und dargestellt wird und ob diese Darstellung mit eurer Positionierung sowie euren strategischen Zielen übereinstimmt.

Welche GEO-Strategien können die KI-Sichtbarkeit verbessern?

Sobald die Grundlage geschaffen ist, geht es an die Umsetzung. Hier kommt die Generative Engine Optimization (GEO) ins Spiel. Bei GEO geht es um die strategische Gestaltung von Content und Signalen, die den Output von KI-Systemen und die Ergebnisse von KI-Suchmaschinen beeinflussen.

Generative KI-Modelle stützen sich auf reale Inhalte, Autorität und die Breite der Informationen. Deshalb sind dieselben Faktoren, die ihr für SEO, PR und Content-Marketing nutzt, oft auch entscheidend für die Sichtbarkeit in KI-Systemen. Dabei ist die Messung besonders wichtig.

Mit Meltwater kannst du überprüfen, ob konkrete GEO Maßnahmen tatsächlich zu einer positiven Veränderung der Darstellung und Empfehlung eurer Marke in KI Assistenten führen.

Strukturierung von Inhalten für LLM-freundliche Antworten

Eure eigene Website bietet eine einfache Möglichkeit zur Aktualisierung von Inhalten. Strukturierter, sachlicher und gut organisierter Content erzielt die besten Ergebnisse. KI-Systeme legen Wert auf:

• Klare Sprache und einheitliche Terminologie
• Hilfreiche FAQs, Erklärungen und Vergleichsseiten
• Leicht verständliche Zusammenfassungen von Produkten, Funktionen und Vorteilen
• Gut strukturierter Content, der sich für Zusammenfassungen eignet (entscheidend für Google AI Overviews)

LLM-freundliche Inhalte erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Assistenten korrekte und positive Informationen über eure Marke bereitstellen.

Kombination von PR, Earned Media und SEO

KI ist kein Selbstläufer: Sie zieht ihre Informationen aus bestehenden Quellen. Das bedeutet:

• Berichterstattung in Medien mit hoher Autorität stärkt eure Glaubwürdigkeit.
• Vertrauenswürdige Signale wie Produktbewertungen, Expertenkommentare und Earned Media untermauern positive Narrative.
• SEO sorgt dafür, dass eure eigenen Inhalte von KI-Systemen, die das Web durchsuchen, gefunden werden.

Betrachte PR, Earned Media und SEO als gemeinsame Instrumente, um das Bild zu formen, das KI von eurer Marke vermittelt.

Experimente und Feedback-Schleifen

Das Tracking der KI-Sichtbarkeit ist keine Aufgabe, die man einrichtet und dann auf Autopilot schaltet. KI-Assistenten entwickeln sich ständig weiter, ihre Datenquellen ändern sich, und was heute funktioniert, kann morgen bereits überholt sein. Erfolgreiche Marken sind bereit zu experimentieren, Ergebnisse zu beobachten und ihre Strategien kontinuierlich anzupassen.

So bleibst du auf Kurs:

• Veröffentliche oder aktualisiere regelmäßig Inhalte, um aktuelle Signale zu setzen.
• Beobachte die Veränderungen in den KI-Ergebnissen und passe deine Strategie laufend an.
• Analysiere, welche Änderungen die größte Wirkung erzielt haben.
• Präzisiere deine Vorgehensweise und wiederhole den Zyklus.

Dieser kontinuierliche Feedback-Kreislauf verwandelt Marketing Insights in konkrete, taktische Verbesserungen.

So wird AI Visibility in Marketing und Insights erfolgreich umgesetzt

Ein Nutzer, der „Produktfeedback“ aus der vordefinierten Prompt-Bibliothek von Meltwater auswählt (Quelle)

Um den größtmöglichen Nutzen aus der AI Search Visibility zu ziehen, empfiehlt sich ein regelmäßiger Ablauf: klare Zuständigkeiten, einheitliche Workflows und die Integration in bestehende Reporting-Prozesse.

Meltwater zentralisiert diese Daten und stellt AI Visibility-Kennzahlen zusammen mit Media Intelligence, Social Insights und Brand Health-Daten bereit. So entsteht eine Single Source of Truth, die sicherstellt, dass funktionsübergreifende Teams ihre Entscheidungen auf Basis derselben Echtzeitdaten und Insights treffen.

Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeit

KI-Sichtbarkeit ist eine funktionsübergreifende Aufgabe, an der folgende Teams beteiligt sind:

• Insights-Team: Beobachtet KI-Ergebnisse, erstellt Wettbewerbs-Benchmarks und identifiziert Risiken sowie Chancen.
• Content- oder Brand-Team: Aktualisiert, optimiert und strukturiert Inhalte, um Klarheit und Autorität sicherzustellen.
• PR- oder Kommunikationsteam: Fördert Earned Media, Expertenkommentare und Beiträge von Dritten, um die Quellen, auf die KI zurückgreift, gezielt zu beeinflussen.
• SEO- oder Webteam: Sorgt für technisch einwandfreie Strukturen und optimale Auffindbarkeit, damit Inhalte von KI-Systemen mühelos abgerufen werden können.

Wenn KI-Sichtbarkeit in bestehende Aufgaben integriert und nicht als Nebenprojekt behandelt wird, entwickelt sie sich zu einem zentralen Bestandteil des Brand Managements und der Markenwahrnehmung.

Integration in Planung und Reporting

AI Visibility-Metriken verdienen einen festen Platz in regelmäßigen Reporting-Workflows. Wichtige Integrationspunkte sind:

• Anteils der KI-Erwähnungen, des Sentiments und der Positionierung in die Brand Health Evaluierungen
• Trackings von Veränderungen der KI-Sichtbarkeit in Wettbewerbsanalysen
• Veränderungen des KI-Outputs zur Gestaltung der Content-Strategie, PR-Kampagnen und Produktbotschaften
• Aufzeigen umsetzbarer Insights in Executive Dashboards neben der Medien-, Social Media- und Marketing-Performance

Wenn KI-Daten zusammen mit anderen Markensignalen betrachtet werden, fließen sie in strategische Entscheidungen ein, anstatt nur als Nebensache betrachtet zu werden.

Brand Governance und Risikomanagement

KI kann unbeabsichtigt veraltete oder fehlerhafte Informationen verbreiten. Um die Vertrauenswürdigkeit der Marke nicht zu gefährden, müssen diese Outputs kontinuierlich beobachtet werden. Die Einbindung von AI Visibility in Governance-Workflows ermöglicht:

• Frühzeitiges Erkennen von Fehlinformationen oder falschen Angaben
• Beobachtung der Veränderung von Markennarrativen nach wichtigen Ereignissen oder Krisen
• Kontrolle der Markenpositionierung in globalen Märkten oder verschiedenen Sprachen
• Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen eigenen Inhalten und den Outputs der KI 

Richtig umgesetzt wird AI Visibility so zu einem zentralen Bestandteil des Marken- und Risikomanagements.

Wie generiere ich KI-Sichtbarkeit mithilfe von Meltwater?

Immer mehr Menschen nutzen KI-Assistenten, um Marken zu entdecken. Zu wissen, wie diese Assistenten eine Marke präsentieren, ist längst kein „nice to have” mehr, sondern unverzichtbar. Meltwater unterstützt euch bei dieser wichtigen Aufgabe.

Mit GenAI Lens zeigt Meltwater, wie führende LLMs eure Marke, eure Produkte und eure Mitbewerber erwähnen und wie sich diese Darstellungen im Laufe der Zeit verändern. In einem zentralen Dashboard werden KI-Sichtbarkeits-Metriken mit Social Listening, Medienberichterstattung und Brand Health Kennzahlen zusammengeführt, um ein ganzheitliches Bild der Markenwahrnehmung zu liefern.

Erfahrt genau, wie eure Marke in KI-Systemen erscheint und welche Geschichten dort bereits über euch erzählt werden. Mit Meltwaters GenAI Lens lassen sich diese Insights gezielt nutzen, um erfolgreichere Kampagnen zu entwickeln und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Häufig gestellte Fragen zu AI Visibility

Welche Strategien helfen Unternehmen beim Tracking und Messen der Sichtbarkeit ihrer Marke auf mehreren KI-Plattformen?

Durch die systematische Beobachtung der Art und Weise, wie führende generative KI-Assistenten über Marken, Produkte und Mitbewerber sprechen, lässt sich die AI Visibility einer Marke nachvollziehen. Zu den effektivsten Strategien gehören regelmäßige Query-Tests, das Erfassen und Vergleichen KI-generierter Antworten, die Beurteilung von Sentiment und inhaltlicher Korrektheit sowie das Benchmarking des Anteils der Erwähnungen über verschiedene Plattformen hinweg.

Der Einsatz eines zentralen Monitoring Tools, das LLM Outputs gemeinsam mit Media- und Social-Daten erfasst, unterstützt Teams zudem bei der einheitlichen Messung der Sichtbarkeit und hilft dabei, Veränderungen frühzeitig zu erkennen.

Warum ist es wichtig, dass Unternehmen bei der Analyse ihres digitalen Fußabdrucks die Sichtbarkeits-Metriken generativer KI im Auge behalten?

Generative KI hat einen immer größeren Einfluss darauf, wie Kunden Produkte entdecken und Entscheidungen treffen. Die von diesen Systemen erzeugten Inhalte wirken sich direkt auf Wahrnehmung, Vertrauen und Kaufabsicht aus. Durch das Monitoring der AI Visibility Metriken können Unternehmen Unstimmigkeiten, veraltete Informationen oder Vorteile von Mitbewerbern frühzeitig erkennen und so verhindern, dass diese negative Auswirkungen auf die eigene Conversion Rate oder Markenreputation haben. Ohne diese Sichtbarkeit bleibt ein Großteil der heutigen digitalen Präsenz unentdeckt.

Wie unterstützen AI Visibility Reports Marketing- und PR-Teams bei der Optimierung ihrer Kampagnenstrategien?

AI Visibility Reports zeigen, wie KI-Assistenten eine Marke zusammenfassen und welche Faktoren diese Zusammenfassungen beeinflussen. Marketing- und PR-Teams können diese Erkenntnisse nutzen, um Botschaften gezielt zu optimieren, Content und SEO zu verbessern, Earned Media zur Stärkung der Markenautorität zu priorisieren und fehlerhafte Narrative zu korrigieren. Durch die Beobachtung, wie sich die Antworten der KI nach Kampagnen oder Content-Updates verändern, lässt sich die Wirksamkeit von Maßnahmen beurteilen und Strategien kontinuierlich über alle Kanäle hinweg anpassen.