Ein Käufer, Journalist oder Analyst gibt „Beste Plattformen für ...“ in ChatGPT ein. Sekunden später präsentiert das Modell eine Auswahl von Anbietern, beschreibt ihre Leistungen und prägt damit das Bild der gesamten Kategorie, inklusive eurer Marke.
Eure Botschaft durchläuft dabei einen Filter, den nicht du erstellt hast. Er komprimiert sämtliche Eigenschaften euer Marke, die Positionierung, die Alleinstellungsmerkmale und die Relevanz, zu einem Absatz, der von einem System verfasst wird, über das du keinerlei Kontrolle hast. Ohne den richtigen Workflow zur Beobachtung der Sichtbarkeit bleibt dir dieser Output verborgen.
Multipliziert man dieses Szenario mit Tausenden von Suchanfragen, die täglich gestellt werden, wird klar: Große Sprachmodelle (LLMs) prägen heute die Narrative eurer Marke. Die Frage ist nur, ob die Narrative, die sie gelernt haben, auch zutreffend sind.
Deshalb ist es entscheidend, die Sichtbarkeit in LLMs nicht aus den Augen zu verlieren. Diese Modelle passen ihre Antworten kontinuierlich an, basierend auf neuen Inhalten, Bewertungen und Signalen von Mitbewerbern. Ohne AI Media Monitoring überlässt du die Positionierung eurer Marke einem unberechenbaren System.
Erfahre, wie das AI Visibility Tracking funktioniert, damit die Version eurer Marke, die Nutzer auf KI- sehen, mit eurer eigenen Vorstellung übereinstimmt.
Inhalt
Warum ist AI Visibility für Marken wichtig?
Wie funktioniert das Tracking der LLM-Sichtbarkeit?
Worauf du bei einer LLM-Tracking-Lösung musst
Vorteile von AI Visibility Tracking
Wie Meltwater Marken beim Tracking der LLM-Visibility unterstützt
Einstieg ins Tracking der LLM-Sichtbarkeit
So wird KI-Sichtbarkeit zu einem messbaren Markensignal
Häufig gestellte Fragen: LLM Visibility Tracking
Warum ist AI Visibility für Marken wichtig?
Stell dir vor, du planst eine Kampagne und möchtest eine schnelle Antwort auf eine einfache Frage, zum Beispiel: „Wie beginne ich die Zusammenarbeit mit den richtigen Influencern?“
Vor ein paar Jahren hättest du Google geöffnet, eine Reihe von Links überflogen, Bewertungen überprüft, Websites verglichen und vielleicht ein paar Blogbeiträge gelesen.
Und heute? Heute fragst du ChatGPT oder Claude.
Sie liefern eine übersichtliche Antwort. Kein Scrollen und keine unzähligen Tabs, sondern eine überzeugende, sachkundig klingende Zusammenfassung. Genau so beschaffen sich heute Kunden, Stakeholder und sogar Journalisten Informationen: über Zusammenfassungen, die von LLMs generiert werden. Diese Vorgehensweise ist mittlerweile gang und gäbe. Bain & Company berichtet, dass sich rund 80 % der Konsumenten bei mindestens 40 % ihrer Suchanfragen auf AI Overviews verlassen.
Eine Grafik von Bain & Company zeigt, dass 80 % der Nutzer bei mindestens 40 % der Fälle KI-Zusammenfassungen nutzen (Quelle)
Diese zunehmende Abhängigkeit von KI-generierten Antworten aus Suchmaschinen macht deutlich, warum LLM-Sichtbarkeit und damit AI Visibility Tracking wichtig sind.
Warum LLM-Sichtbarkeitstracking für Marken heute unverzichtbar ist:
- KI-Assistenten entwickeln sich zu einem der wichtigsten Recherchetools. Gartner schätzt, dass das Suchvolumen in klassischen Suchmaschinen bis 2026 um 25 % zurückgehen wird, da Nutzer ihre Fragen zunehmend an KI-Chatbots und virtuelle Agenten richten.
- Antworten von LLMs prägen den ersten Eindruck einer Marke. KI liefert keine Liste von Suchergebnissen, die verglichen werden können, sondern eine konkrete Antwort. Zitiert ein KI-Assistent dabei veraltete Informationen, legt Bewertungen falsch aus oder interpretiert das Sentiment nicht korrekt, prägt diese Version eurer Marke die Wahrnehmung des Nutzers.
- Große Sprachmodelle greifen auf dieselben Signale zurück, die Marken bereits beobachten: Nachrichten, Social Media Unterhaltungen, Bewertungen, Foren und eigenen Content. Wenn diese Signale veraltet, widersprüchlich oder von Mitbewerbern dominiert sind, spiegelt sich das unmittelbar in den KI-generierten Zusammenfassungen wider.
- KI Empfehlungen beeinflussen Entscheidungen. Das zeigt auch McKinsey: Rund die Hälfte aller GenAI Nutzer berücksichtigt KI Empfehlungen bei Kaufentscheidungen, insbesondere bei komplexen oder hochpreisigen Produkten.
Immer mehr Konsumenten wenden sich mit ihren Fragen an KI-Assistenten. Und weil diese Zusammenfassungen die Wahrnehmung und Entscheidungen der Kunden beeinflussen, müssen Marken wissen, wie sie von diesen Modellen beschrieben werden.
Wie funktioniert das Tracking der LLM-Sichtbarkeit?
Definition der Sichtbarkeits-Metriken
Für ein effektives Tracking der KI-Visibility müssen vage KI Erwähnungen in messbare Kennzahlen überführt werden.
Der einfachste Ansatz ist die Verwendung eines festen Sets an Prompts mit reale Nutzerfragen, z. B. „beste Tools für …“, „Alternativen zu …“ oder „Beste Plattformen für …“, in ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity sowie in allen für euch relevanten KI Suchoberflächen.
Analysiere die Antworten anhand der vier unten aufgeführten Kennzahlen und dokumentiere sie jedes Mal nach demselben Schema, ähnlich wie beim Tracking des Share of Voice oder der SERP-Positionen. Mit die Zeit ergeben diese wiederholten Abfragen deine Baseline und zeigen, ob sich eure LLM Search Visibility verbessert, verschlechtert oder inkonsistent entwickelt.
Hier sind die vier wichtigsten LLM Kennzahlen, die Aufschluss über die Präsenz einer Marke in KI Suchmaschinen geben:
- Abdeckung: Misst, ob eine Marke bei allen relevanten Suchanfragen innerhalb einer Kategorie erscheint. Daraus lässt sich eine einfache Präsenzrate ableiten, vergleichbar mit der Sichtbarkeit auf der ersten Seite klassischer Suchergebnisse.
- Häufigkeit: Erfasst, wie oft eine Marke über verschiedene Prompts und Variationen hinweg erwähnt wird. Diese Kennzahl zeigt, ob das Modell die Marke konsequent erkennt und einordnet.
- Platzierung: Zeigt, an welcher Stelle innerhalb der generierten Antwort die Marke erscheint. Eine Top-Platzierung signalisiert hohe Relevanz, während Erwähnungen weiter unten auf eine geringere wahrgenommene Autorität hindeuten.
- Tonalität und Genauigkeit: Bewertet, ob das Modell die Marke korrekt und aktuell beschreibt und die eigene Positionierung korrekt widerspiegelt.
Nehmen wir an, du möchtest wissen, wie Meltwater bezüglich LLM-Sichtbarkeit dasteht. Wenn du den Prompt „beste Media Intelligence Plattformen“ sowohl in ChatGPT als auch in Perplexity eingibst, erhältst du zwei leicht unterschiedliche Ergebnisse. Beide zeigen jedoch, wie Meltwater in den vier zentralen Metriken abschneidet.
In ChatGPT liegt Meltwater auf Platz 1, die Funktionen werden präzise beschrieben, Media Intelligence für News, TV, Radio, Online und Social Media und die Lösung wird als ideal für Unternehmen eingestuft, die auf eine breite Abdeckung angewiesen sind.
ChatGPT-Antworten führen Meltwater an erster Stelle für „beste Media Intelligence Plattformen” auf und listen die Funktionen auf (Quelle)
Damit erhältst du klare Signale für alle vier Kennzahlen: Meltwater wird erwähnt, erscheint früh in der Antwort, wird konsequent genannt und korrekt beschrieben.
Perplexity listet Meltwater ebenfalls an erster Stelle auf, die Beschreibung ist jedoch eher funktional und weniger erzählend.
In den Suchergebnisse von Perplexity wird Meltwater als Top-Empfehlung für „beste Media Intelligence Plattformen” genannt (Quelle)
Führt man diese Ergebnisse zusammen, ergibt sich ein einfacher, messbarer Überblick über die KI-Visibility von Meltwater für diese Abfrage:
- Abdeckung: Auf beiden Plattformen erwähnt
- Häufigkeit: In 2 von 2 Tests erwähnt
- Platzierung: Auf beiden Plattformen an erster Stelle
- Tonalität und Genauigkeit: Korrekt, jedoch mit unterschiedlicher Detailtiefe und Formulierung
Monat für Monat dieselben Prompts manuell einzugeben und die Ergebnisse festzuhalten, kann schnell kompliziert werden. Deshalb setzen viele Teams an dieser Stelle ein LLM Tracking Tool ein.
Meltwater löst diese Aufgabe mit GenAI Lens. Mit dieser Lösung können Teams festgelegte Prompts über alle relevanten LLMs hinweg ausführen und die Ergebnisse automatisch speichern, damit die vier Kennzahlen über einen längeren Zeitraum hinweg verglichen werden können.
Das Dashboard von Meltwater zeigt LLM Antworten der letzten 90 Tage mit Prompts, Modellen, Sentiment, Schlüsselbegriffen und Quelllinks (Quelle)
So wird beispielsweise automatisch darauf hingewiesen, wenn zukünftige Versionen von Perplexity eure Marke anders positionieren oder wenn neue Mitbewerber vor euch angezeigt werden.
Einrichtung von Monitoring Workflows
Sobald du weißt, was du messen willst, benötigst du eine einfache Möglichkeit zur kontinuierlichen Erfassung der Ergebnisse. Vermeide das Testen Dutzender Prompts oder die Ausführung komplexer Setups. Schaffe stattdessen einen wiederholt anwendbaren Workflow, der zeigt, wie sich die LLM Ergebnisse im Laufe der Zeit verändern.
Hier sind einige schnelle und einfache Möglichkeiten zum Einrichten von AI Brand Monitoring Workflows:
1. Verwende eine begrenzte Anzahl fester Prompts
Beginne mit 3 bis 5 Prompts, die der tatsächlichen Suchweise der Nutzer für die jeweilige Kategorie entsprechen.
Ein typischer Satz von Prompts für Meltwater könnte beispielsweise wie folgt aussehen:
- „Beste Media Intelligence Plattform”
- „Beste PR Plattformen für Teams in Großunternehmen”
- „Alternativen zu Cision”
- „Die besten Social Listening Tools für Marken”
Einheitlichkeit ist wichtiger als Quantität. Sie ermöglicht aussagekräftige Vergleiche von Monat zu Monat.
2. Verwende immer die gleichen Prompts für die gleichen Modelle
Es wird nicht jedes verfügbare LLM benötigt. Wähle diejenigen aus, die von eurer Zielgruppe am ehesten verwendet werden (in der Regel ChatGPT, Perplexity und ein sekundäres Modell wie Gemini oder Claude).
Regelmäßiges Monitoring zeigt, wann:
- Eure Platzierung sich verschlechtert
- Ein Mitbewerber plötzlich häufiger erscheint
- Veraltete Produktbeschreibungen angezeigt werden
- Sich der Ton ändert (z. B. zu allgemein oder zu negativ)
3. Erfasse die Ergebnisse im gleichen Format
Dazu ist nichts Aufwendiges erforderlich. Verwende eine einfache Tabelle oder ein Spreadsheet, um die Ergebnisse festzuhalten.
Erfasse für jedes Modell und jeden Prompt die folgenden Informationen:
- Wird eure Marke angezeigt?
- Wo wird sie angezeigt?
- Wie wird sie beschrieben?
- Welche Mitbewerber werden ebenfalls angezeigt?
- Gibt es Ungenauigkeiten?
Das Ziel ist die Erstellung einer Baseline. Nach dem ersten Durchlauf zeigen die folgenden Ausführungen, ob Änderungen aufgetreten sind und ob diese positiv oder negativ sind.
Meltwater's GenAI Lens ersetzt die manuelle Erfassung dieser Ergebnisse. Es speichert automatisch jede Abfrage und kennzeichnet sie mit dem Sentiment, Schlüsselbegriffen, erwähnten Marken und dem genauen Datum. So kannst du die Ergebnisse ohne manuellen Aufwand Monat für Monat vergleichen.
4. Verfolge die Veränderungen im Laufe der Zeit
LLMs sammeln ständig neue Inhalte, nehmen Anpassungen vor und präzisieren ihre Trainingsdaten. Dadurch kann sich eure Sichtbarkeit verändern, obwohl sich bei euch nichts geändert hat.
Wenn ein Mitbewerber zum Beispiel innerhalb kurzer Zeit hohe Medienpräsenz oder viele positive Bewertungen erhält, kann er in KI-generierten Listen früher oder häufiger erscheinen, selbst wenn sich an eurem Produkt nichts geändert hat.
Die regelmäßige Beobachtung dieser Veränderungen ist entscheidend, um solche Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, dass Monate später plötzlich auffällt, dass euer Ranking einen Sprung in die falsche Richtung gemacht hat.
5. Werte die Ergebnisse aus
Sobald du Ergebnisse der verschiedenen LLMs erfasst hast, analysiere, was diese tatsächlich bedeuten. Ermittle, wo die Modelle richtig liegen, Fehler machen oder inkonsistent sind, um die digitale Präsenz eurer Marke besser zu verstehen.
Bei der Auswertung sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:
- Veraltete oder unvollständige Beschreibungen: LLMs bedienen sich oft älterer öffentlicher Inhalte. Wenn ChatGPT oder Perplexity Meltwater zum Beispiel nur als „Media Monitoring Tool“ beschreibt und Funktionen aus den Bereichen Social, Consumer oder Influencer nicht erwähnen, deutet das darauf hin, dass das Modell auf veraltete oder unvollständige Quellen zurückgreift. In der Regel ist dies ein Zeichen, dass eigene Inhalte, Bewertungen oder Zusammenfassungen von Dritten aktualisiert werden müssen.
- Ungenauigkeiten oder „Halluzination”: LLMs erfinden gelegentlich Dinge. Dabei werden ältere Bewertungen oder Funktionen von Mitbewerbern vermischt, sodass einem Tool fälschlicherweise Funktionen zugeschrieben werden, die es gar nicht besitzt, etwa ein integriertes Journalisten-CRM oder natives Hosting von Pressemitteilungen.
- Ausführlichere oder aktuellere Beschreibungen von Mitbewerbern: Achte darauf, ob das Modell konkurrierende Marken mit längeren, klareren oder aktuelleren Beschreibungen versieht. Das zeigt meistens, dass es aktuellere Inhalte von Dritten oder bessere Bewertungen zu diesen Anbietern gibt.
- Narrative Veränderungen im Zeitverlauf: Wenn eure Marke zunächst weit oben erscheint, später jedoch nach unten rutscht oder in der Beschreibung nicht mehr von einer „umfassenden Lösung“, sondern von einem „Nischen-Tool“ die Rede ist, signalisiert das eine veränderte Einschätzung des Modells. Ursachen dafür können neue Trainingsdaten, stärkerer Mitbewerber-Content oder veraltete Informationen über eure Marke sein.
Integration der LLM-Sichtbarkeit in das umfassende Brand-Monitoring
LLM-Visibility wird erst dann wirklich aussagekräftig, wenn du sie mit deinem bestehenden Brand Monitoring verknüpfst. KI Modelle erfinden Narrative nicht aus dem Nichts. Sie greifen auf Signale aus Medienberichterstattung, Social Media Unterhaltungen, Bewertungen, SEO-Ergebnissen und der Dynamik von Mitbewerbern zu.
Im nächsten Schritt der Analyse gilt es zu verstehen, woher die Darstellung eurer Marke durch ChatGPT oder Perplexity stammt und wie darauf reagiert werden kann.
So kannst du das Verhalten von LLMs auf die Einflussquellen zurückführen, die ihre Antworten prägen:
- Verwendet das LLM veraltete Formulierungen? Prüfe, ob es auf eurer Website, auf Produktseiten oder in euren meistgenutzten Inhalten ältere Beschreibungen oder Funktionen gibt, die heute nicht mehr relevant sind. Dasselbe gilt für Earned Media und aktuelle Presseberichte über eure Marke. Mit Tools wie der Media Intelligence Plattform von Meltwater kannst du analysieren, in welchen News-Stories eure Marke am häufigsten erwähnt wird, und überprüfen, ob dort veraltete Funktionen, frühere Produktnamen oder unvollständige Beschreibungen verwendet werden.
Das Dashboard von Meltwater Media Intelligence mit Suchfiltern, Erwähnungen, Keyword-Trends und standortbezogenen Einblicken (Quelle)
- Führt das Modell Funktionen auf, die ihr gar nicht anbietet? Das liegt meistens an alten Zusammenfassungen von Drittanbietern mit guten Suchergebnis-Rankings. Tools wie Google Search Console, Ahrefs oder SEMrush helfen dabei, alte oder fehlerhafte Seiten zu finden, die das Modell möglicherweise noch beeinflussen.
- Taucht ein Mitbewerber plötzlich weiter oben in KI Antworten auf? Prüfe, ob es in letzter Zeit einen Anstieg bei PR-Aktivitäten, Berichten von Analysten oder Social Media Aktivitäten gab. Mit Tools wie Google News oder den Social Listening und Media Intelligence Plattformen von Meltwater kannst du schnell einen Mitbewerber-Check durchführen und feststellen, ob die Markenerwähnungen momentan einen Aufschwung erleben.
Das Dashboard von Meltwater Explore zeigt die Trends und Spitzenwerte der Erwähnungen einer Konkurrenzmarke sowie KI-gestützte Insights (Quelle)
Worauf du bei einer LLM-Tracking-Lösung musst
Um genau nachzuvollziehen, wie LLMs eure Marke beschreiben, benötigst du eine Lösung, die sich am realen Suchverhalten der Nutzer orientiert, über verschiedene Modelle hinweg funktioniert und sich in die Tools integrieren lässt, die du bereits für Brand Monitoring und Insights nutzt.
Achte bei der Auswahl einer LLM-Tracking-Lösung besonders auf diese drei Aspekte:
Kernfunktionen
Ziel ist es aufzuzeigen, wie unterschiedliche KI Modelle eure Marke beschreiben, wie sich diese Darstellungen im Laufe der Zeit verändern und welche Faktoren diese Veränderungen beeinflussen.
Priorisiere deshalb die folgenden Funktionen:
- Abdeckung mehrerer Modelle: Stell sicher, dass das Tracking von ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity unterstützt wird. Jedes Modell nutzt unterschiedliche Datenquellen und führt Aktualisierungen zu unterschiedlichen Zeitpunkten durch. Um Unstimmigkeiten rasch zu erkennen, musst du also genau wissen, wie die einzelnen Modelle eure Marke darstellen.
- Versions-Tracking: Modelle entwickeln sich im Hintergrund kontinuierlich weiter. Mit Versions-Tracking lassen sich narrative Veränderungen identifizieren, die durch Model-Updates und nicht aufgrund eurer eigenen Maßnahmen entstehen .
- Drift-Erkennung: Erfasse schleichende Veränderungen in der Darstellung eurer Marke, etwa wenn ein LLM euch nicht mehr als „Media Intelligence Platform“, sondern nur noch als „Monitoring Tool“ beschreibt. Solche subtilen Verschiebungen müssen frühzeitig erkannt werden.
- Kontextanalyse: Verstehe, warum ein Modell bestimmte Aussagen macht. Greift es auf veraltete Produktseiten, aktuelle Nachrichten, Presseberichte von Mitbewerbern oder ältere Bewertungen Dritter zu?
- Einheitliche Prompts und automatisierte Wiederholungen: Definiere eine feste Reihe von Prompts und führe diese regelmäßig aus. So lassen sich ohne manuellen Aufwand einheitliche monatliche Basiswerte aufbauen.
- Strukturierte Einblicke in Antworten: Extrahiere Schlüsselbegriffe, Sentiment und Mitbewerber-Nennungen, um Veränderungen schnell zu erkennen, ohne jede einzelne Antwort erneut lesen zu müssen. So wird sofort sichtbar, wenn Modelle veraltete Formulierungen verwenden oder falsche Funktionen auflisten.
Enterprise-taugliche vs. simplere Tools
Simplere LLM Tracking Tools, wie manuelle Prompt-Listen oder kleine Testskripte, reichen aus, wenn nur gelegentliche Checks erforderlich sind, die Kategorie überschaubar ist und kein Mitbewerber-Tracking durchgeführt wird.
Ihr größter Nachteil ist die Skalierbarkeit. Sobald weitere Prompts, zusätzliche Modelle oder verschiedene Stakeholder hinzukommen, wird es schwierig, die Versionskontrolle aufrechtzuerhalten, die Ergebnisse übersichtlich zu speichern oder Entwicklungen über die Zeit hinweg zu vergleichen. Diese Beobachtung ist aufgrund der ständigen Weiterentwicklung der Modelle besonders wichtig. Forscher der Stanford University haben festgestellt, dass sich das Verhalten von GPT-3.5 und GPT-4 innerhalb weniger Monate nach den Releases deutlich verändert hat, selbst bei identischen Prompts und Aufgaben. Beim statischen oder rein manuellen Tracking können abweichende oder negativere Antworten eines Modells daher leicht übersehen werden.
Wenn Konsistenz (immer die gleichen Prompts auf die gleiche Weise ausführen), Überprüfbarkeit (klar nachvollziehbarer Verlauf der Output-Änderungen) und die Abdeckung mehrerer Modelle (Ergebnisse von ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und weiteren, nicht nur von einem Modell) wichtig sind, ist ein Enterprise-taugliches Tool unverzichtbar.
An dieser Stelle erweisen sich spezialisierte Lösungen wie Meltwaters GenAI Lens als besonders hilfreich. Sie ersetzen die manuelle Überprüfung und bieten automatisierte Ausführungspläne, ein Archiv vergangener Antworten sowie strukturierte Metadaten (wie Sentiment, Schlüsselbegriffe oder Erwähnungen von Organisationen) und integrieren eine Drift-Erkennung. So wirst du sofort benachrichtigt, wenn sich die Beschreibung eines LLM plötzlich ändert oder ein Mitbewerber stärker in den Vordergrund rückt.
Integration in bestehende Daten-Ökosysteme
ChatGPT, Perplexity und Co. verwenden verschiedene Signale, beispielsweise News-Berichte, Bewertungen, Domain-Authority und Social Media Trends, um Marken zu beschreiben. Um diese Signale zu ihrer Ursprungsquelle zurückzuverfolgen, muss das gewählte Tool in euren bestehenden Tech-Stack integrierbar sein.
Wenn ein LLM veraltete Formulierungen verwendet, zum Beispiel „Media Monitoring Tool” statt „Consumer, Media und Social Intelligence Plattform”, solltest du überprüfen, ob diese Begriffe auf eurer Website, in euren SEO-Inhalten oder in Top-Bewertungen vorkommen.
Integrationspunkte sind entscheidend. Vergleiche die Ergebnisse von LLMs mit denen von Google Search Console (für alte Landingpages, die noch im Ranking aufgeführt werden), Ahrefs/SEMrush (für veraltete Beschreibungen auf Domains mit hoher Autorität) oder Media Intelligence Plattformen (um zu überprüfen, aus welchen Artikeln LLMs lernen könnten).
Tools, die diese Datensätze miteinander verbinden, schaffen echten Mehrwert. GenAI Lens zeigt dir beispielsweise, welche Modelle veraltete oder irreführende Aussagen wiederholen, ohne dass SEO- oder Mediendaten neu verfasst werden müssen. Die Korrekturen können direkt in den Quellen (Presse, eigene Inhalte, Analystenberichte, SEO-Seiten) vorgenommen werden. Diese Feedbackschleife funktioniert jedoch nur, wenn dein LLM Tracking Tool reibungslos mit deinem restlichen Analytics-Ökosystem zusammenarbeitet.
Wenn du das LLM Verhalten in Verbindung mit Medientrends, Spikes bei Mitbewerbern oder Veränderungen in den Suchrankings betrachtest, kannst du nachvollziehen, warum sich das Narrativ eines Modells verändert hat, und nicht nur, dass es sich verändert hat.
Vorteile von AI Visibility Tracking
Die meisten Teams erkennen die Bedeutung von LLM-Visibility erst, wenn etwas schiefläuft. Ein potenzieller Kunde sagt vielleicht: „ChatGPT hat einen Mitbewerber empfohlen“ oder Perplexity beginnt, euer Produkt mit veralteten Formulierungen aus einer alten Produktbewertung zu beschreiben.
Doch es braucht keine Krise, um den wahren Wert dieser Tools zu erkennen. Schon durch kleine Veränderungen in den Beschreibungen von KI Tools zu eurer Kategorie lassen sich Trends, Wettbewerbsbewegungen oder Inhaltslücken frühzeitig erkennen. Das Tracking der LLM-Sichtbarkeit liefert euch ein klares und kontinuierliches Bild dieser Signale.
Das sind die Vorteile von LLM-Visibility-Tracking:
Wettbewerbsbenchmarking und Genauigkeit der Botschaften
Das Tracking von LLM Outputs gibt Aufschluss darüber, wie eure Marke im Vergleich zu Mitbewerbern in KI-generierten Listen positioniert ist. Du kannst feststellen, wer vor euch erscheint, wer an Boden gewinnt und ob die Modelle die richtigen Formulierungen für euer Produkt verwenden.
Markenreputation und Kontrolle über Fehlinformationen
LLMs können unbeabsichtigt falsche Preisangaben, unrichtige Zitate, Verwechslungen von Funktionen oder falsche Angaben zu euren Leistungsmerkmalen anzeigen. Durch die Beobachtung der Sichtbarkeit lassen sich solche Ungenauigkeiten frühzeitig erkennen und auf die Seiten, Artikel oder Bewertungen zurückverfolgen, die das Modell beeinflussen, bevor sich Fehlinformationen verbreiten.
Performance und ROI von Kampagnen
Wichtige Markteinführungen, PR-Maßnahmen oder Produktankündigungen sollten die Beschreibung eurer Marke durch KI Tools verändern. Beobachte die LLM-Sichtbarkeit, um zu überprüfen, ob eine Kampagne tatsächlich Einfluss auf den Output des Modells hatte, ob ein Mitbewerber mehr davon profitiert hat als ihr oder ob das Narrativ von eurer beabsichtigten Botschaft abweicht.
Datengesteuerte Inhalte und PR-Optimierung
Die Beobachtung von Ausdrücken, Funktionen oder Mitbewerbern, die in LLM Antworten immer wieder auftauchen, geben dir ein Gespür dafür, wodurch die Unterhaltungen in dieser Kategorie beeinflusst werden.
Wenn ChatGPT und Perplexity beispielsweise immer wieder von „Krisenbeobachtung“ sprechen oder eure Marke kontinuierlich mit denselben drei Mitbewerbern in Verbindung bringen, liefert das wertvolle Hinweise darauf, was für Nutzer und die Öffentlichkeit besonders relevant ist.
Anhand dieser Muster kannst du entscheiden, welche Produktseiten aktualisiert werden müssen, auf welche Themen das PR-Team den Fokus legen sollte oder welche Funktionen eine klarere Botschaft benötigen.
Wie Meltwater Marken beim Tracking der LLM-Visibility unterstützt
Das LLM-Visibility-Tracking funktioniert am besten, wenn es in die bestehenden Media-, Social Media- und Competitor-Workflows integriert wird, denn genau diese Signale beeinflussen die LLM Ergebnisse. Durch die Zentralisierung dieser Workflows wird sichtbar, welche Faktoren die Darstellung eurer Marke durch KI Modelle beeinflussen.
Meltwater's GenAI Lens vereinfacht diesen Prozess und liefert eine klare, strukturierte Übersicht darüber, wie wichtige KI Modelle eure Marke beschreiben. Diese Beschreibungen werden anschließend mit Medienberichterstattung, Bewertungen und Trends verknüpft.
Abdeckung aller wichtigen LLMs
Die meisten Teams haben weder die Zeit noch die Geduld, um Prompts manuell und kontinuierlich in ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini und jeder neuen KI-Suchoberfläche zu testen. GenAI Lens vereinfacht diesen Prozess, indem festgelegte Prompts in mehreren Modellen ausgeführt, die Ergebnisse gespeichert und anschließend miteinander verglichen werden, um die jeweilige Positionierung eurer Marke zu ermitteln.
Das ist wichtig, weil, wie die Stanford-Studie gezeigt hat, selbst kleine Trainings-Updates die LLM Outputs im Wochentakt verändern können. Die modellübergreifende Sichtbarkeit ermöglicht eine frühzeitige Erkennung dieser Veränderungen und verhindert, dass sich die Positionierung schleichend und unbemerkt verschiebt.
Kontextbezogene KI-Analyse und Erklärbarkeit
Statt nur den unbearbeiteten LLM Text anzuzeigen, schlüsselt GenAI Lens die Antworten nach Sentiment, Schlüsselbegriffen, Erwähnungen von Mitbewerbern, Produktverweisen und wiederkehrender Terminologie auf. So lässt sich die Beschreibung durch das Modell wesentlich leichter nachvollziehen.
GenAI Lens Prompt-Analyse mit Sentiment, Schlüsselbegriffen und Markenerwähnungen, die aus einer LLM-Antwort extrahiert wurden (Quelle)
Wenn Perplexity beispielsweise Media Monitoring hervorhebt, während ChatGPT Consumer Insights betont, werden die einzelnen Modelle wahrscheinlich von unterschiedlichen Quellen beeinflusst.
Weil sich GenAI Lens nahtlos in die umfassende Media Intelligence Suite von Meltwater integrieren lässt, können naheliegende Signale direkt überprüft werden:
- Wurde eine bestimmte Funktion kürzlich in der Presse erwähnt?
- Hat die Berichterstattung über Mitbewerber einen plötzlichen Anstieg verzeichnet?
- Ist eine ältere SEO-Seite im Ranking wieder nach oben geklettert?
Diese Zusammenhänge erklären, was das LLM wiedergibt, und beweisen, dass das Verhalten von KI datengesteuert und nicht zufällig ist.
Dashboard-Integration
GenAI Lens lässt sich nahtlos in die Dashboards von Meltwater einbinden und ermöglicht es, LLM Veränderungen parallel zu Spikes bei Medienerwähnungen, Sentiment-Verschiebungen, Trends in Social Media Unterhaltungen, Analystenberichten und SEO Daten zu verfolgen.
Dadurch können Teams schnellere Entscheidungen treffen. Anstatt zu rätseln, warum sich die Beschreibung eines Modells geändert hat, kann überprüft werden, ob die höhere Medienpräsenz eines Mitbewerbers, eine neue Bewertung mit hoher Sichtbarkeit oder veraltete Earned Media Formulierungen dazu geführt haben.
Frühzeitige Bias-Erkennung und Kontrolle der Narrative
Einer der wertvollsten Vorteile ist die Möglichkeit, potenzielle Problempunkte frühzeitig zu erkennen. Weil GenAI Lens tägliche oder wöchentliche Momentaufnahmen der Antworten speichert, lässt sich sofort erkennen, wenn:
- Ein Mitbewerber in mehreren Modellen vor euch erscheint.
- Ein LLM wiederholt veraltete Funktionen erwähnt.
- Eine Kampagne die Narrative nicht verändern kann.
- Ein Modell auf ungenauen Zusammenfassungen von Drittanbietern basiert.
Diese Früherkennung wird von vielen Meltwater-Kunden in PR- und Insight-Workflows eingesetzt. Brand South Africa nutzte beispielsweise Meltwater, um Veränderungen in der globalen Wahrnehmung während marktübergreifender Kampagnen zu erkennen. Wenn bestimmte Narrative an Zugkraft gewannen, konnten sie, bevor eine Korrektur schwieriger wurde, ihre Botschaften rasch anpassen.
Einstieg ins Tracking der LLM-Sichtbarkeit
Die meisten Teams benötigen kein komplexes Setup, um nachzuvollziehen, wie KI Modelle ihre Marke beschreiben. Wichtiger ist ein klarer, wiederholbarer Ausgangspunkt und die Möglichkeit, im Laufe der Zeit zu beobachten, ob sich die Dinge verbessern, verschlechtern oder unverändert bleiben.
Hier ist eine einfache Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg ins LLM-Visibility Tracking:
Überprüfung der aktuelle Sichtbarkeit und Erstellung einer Baseline
Führe eine kleine Reihe realistischer Suchanfragen auf den wichtigsten KI Plattformen deiner Zielgruppe durch. Verwende dabei Suchanfragen für bestimmte Kategorien, zum Beispiel:
- „Beste Media Intelligence Plattformen”
- „Alternativen zu…”
- „Beste KI Tools für Social Media Management”
Dieser erste Durchlauf bildet deine Baseline, den Bezugspunkt für zukünftige Vergleiche.
Die meisten Teams stoßen bereits in der ersten Überprüfung auf Unstimmigkeiten. Während ChatGPT eure Marke vielleicht sehr zutreffend beschreibt, verlässt sich Perplexity möglicherweise auf ältere Bewertungen oder eingeschränkte Eigenschaften.
Meltwater GenAI Lens erfasst diese Basiswerte automatisch, ohne dass Screenshots gespeichert oder Ergebnisse manuell kopiert und eingefügt werden müssen.
Vergleiche mit der Konkurrenz
LLM-Sichtbarkeit ist relativ: Die Modelle liefern nicht nur eine Beschreibung, sondern auch einen Vergleich mit euren Mitbewerbern.
Bei der Auswertung der Ergebnisse empfiehlt es sich daher, auf folgende Punkte zu achten:
- Welche Konkurrenten tauchen am häufigsten auf?
- Wer hat in mehreren Modellen die besten Platzierungen?
- Sind die Beschreibungen der Konkurrenten ausführlicher, aktueller oder konzentrieren sie sich mehr auf bestimmte Funktionen?
So lässt sich erkennen, in welche Richtung sich das Narrativ einer gesamten Kategorie entwickelt. Wenn die Modelle bei einem Mitbewerber konsequent „Consumer Insights“ hervorheben, eure Marke aber vor allem mit „Media Monitoring“ assoziiert wird, kann das auf mangelnde Sichtbarkeit eurer vielfältigen Kompetenzen in öffentlichen Inhalten hindeuten.
Moderne LLM Tracking Tools wie GenAI Lens vereinfachen das Benchmarking. Identische Prompts lassen sich modellübergreifend ausführen, sodass Wettbewerber direkt nebeneinander verglichen werden können, ohne Screenshots oder manuelle Tabellen.
Beobachtung von Trends und Integration in Reporting-Dashboards
LLM Outputs ändern sich oft unbemerkt, weil Modelle neu trainiert werden oder neue Inhalte mit hoher Autorität ins Ökosystem einfließen. Aus diesem Grund ist das monatliche Tracking wichtiger als ein punktuelles Audit.
Unabhängige Recherchen haben gezeigt, wie schnell diese Veränderungen passieren können. Eine Studie aus dem Jahr 2023 hat die Antworten von GPT-4 im Laufe der Zeit verglichen und dabei zwischen März und Juni bei identischen Prompts signifikante Unterschiede festgestellt, (die Präzision von GPT-4 bei derselben Denkaufgabe sank von ~84 % auf ~51 %). Weil diese Abweichungen ohne jegliche Änderungen auf Seiten der Marke auftreten, benötigen Teams eine Möglichkeit, diese Entwicklungen frühzeitig zu erkennen.
Achte bei der laufenden Beobachtung der Ergebnisse auf folgende Anzeichen:
- Bewegt sich eure Platzierung nach einer PR-Kampagne in den Modellen nach oben oder unten?
- Erscheint ein Mitbewerber früher oder häufiger?
- Werden bestimmte Ausdrücke wie „Media Monitoring”, „Consumer Insights”, „Social Listening” usw. in KI Zusammenfassungen häufiger verwendet?
- Wird der Ton allgemeiner, spezifischer oder unterscheidet er sich zunehmend von euren aktuellen Botschaften?
Die meisten Teams integrieren diese Erkenntnisse in ihre bestehenden Dashboards, zusammen mit Medienerwähnungen, Suchtrends und Aktivitäten von Mitbewerbern. So kannst du bei jeder Änderung einer LLM Beschreibung sofort die Ursache überprüfen.
Das könnte auf Folgendes hindeuten:
- Wenn ein Mitbewerber in ChatGPT oder Perplexity plötzlich vor euch erscheint: Überprüfe ob es kürzlich einen Anstieg der Presseberichterstattung oder Aufmerksamkeit von Analysten gab.
- Wenn das Modell veraltete Sprache verwendet: Überprüfe, ob diese Formulierungen noch auf alten Produktseiten oder in beliebten Bewertungen zu finden sind.
- Wenn eure Kampagnenbotschaften nicht in den KI Ergebnissen erscheinen: Überprüfe, ob diese Inhalte im Medien-Ökosystem erscheinen, aus dem LLMs lernen.
Mit Meltwaters GenAI Lens auf Autopilot
Sobald eine Baseline und ein einfacher Workflow erstellt ist, kann die manuelle Arbeit automatisiert werden. Damit müssen die Prompts nicht mehr jeden Monat manuell kopiert und eingefügt werden. Meltwaters GenAI Lens wurde für genau diese Aufgabe entwickelt:
- Feste Prompts werden über alle wichtigen LLMs hinweg ausgeführt.
- Tägliche und wöchentliche Momentaufnahmen werden automatisch gespeichert.
- Änderungen im Tonfall, bei Funktionen, Mitbewerbern und der Terminologie werden hervorgehoben.
- Mögliche Ursachen werden durch Verknüpfung mit naheliegenden Signalen (Medienpräsenz, Schlüsselbegriffe, im Trend liegende Organisationen usw.) aufgezeigt.
Das GenAI Lens Trend-Dashboard zeigt, wie oft eine Marke erwähnt wird und wie sich ihre Sichtbarkeit im Laufe der Zeit über mehrere Signale hinweg verändert (Quelle)
KI Assistenten werden immer häufiger zur ersten Anlaufstelle für Produktrecherchen, Vergleiche und Empfehlungen. Dadurch wird die Wahrnehmung eurer Marke beeinflusst und das lange bevor Menschen auf eure Website gelangen.
So wird KI-Sichtbarkeit zu einem messbaren Markensignal
Durch das Tracking der KI-Sichtbarkeit bist du stets darüber informiert, wie die Modelle euch beschreiben, wo ihr erscheint und ob das Bild mit eurer angestrebten Positionierung übereinstimmt.
Sobald mit der Beobachtung dieser Signale begonnen wird, lässt sich schnell erkennen, wo eure Story überzeugt, wo sie Schwächen aufweist und wo veraltete oder von Mitbewerbern geprägte Formulierungen einfließen.
Um einen einfachen, wiederholbaren Workflow zu schaffen, schau dir an, wie Meltwater das Tracking der LLM-Visibility unterstützt und wie KI Modelle die Reichweite und Reputation eurer Marke beeinflussen.
Häufig gestellte Fragen: LLM Visibility Tracking
Wie können Unternehmen die Effektivität von AI Visibility Monitoring Tools zum Tracking von Markenerwähnungen auf mehreren Plattformen beurteilen?
Die Effektivität eines Tools lässt sich am besten durch gezielte Tests bewerten, z. B. ob es die Ergebnisse der wichtigsten LLMs zuverlässig erfasst, historische Brand Monitoring Insights speichert und Veränderungen bei Formulierungen, Mitbewerbern oder der Informationsgenauigkeit korrekt erkennt.
Ein guter Indikator für Beständigkeit ist, über einen längeren Zeitraum hinweg dieselben Prompts auszuführen. So zeigt sich, ob das Tool auch feine Veränderungen erkennt, die dem menschlichen Auge leicht entgehen. Abschließend lohnt sich ein Blick auf die Integrationsmöglichkeiten, wie Dashboards, Exportfunktionen und Erklärungsansätze wie Sentiment, Schlüsselbegriffe oder Quellenverweise. Nur so wird sichergestellt, dass die gewonnenen Insights tatsächlich in konkrete Maßnahmen überführt werden können.
Welche Kriterien sollten Unternehmen beachten, wenn sie AI Visibility-Lösungen für lokale oder regionale Märkte aussuchen?
Für regionale Märkte benötigen Unternehmen Tools, die alle wichtigen lokalen Plattformen und Sprachen abdecken (z. B. Modelle, die auf japanische, koreanische oder arabische Inhalte abgestimmt sind). Priorisiere eine zuverlässige Geofilterung, die Unterstützung regionsspezifischer Prompts und die Erkennung lokaler Mitbewerber. Achte darauf, dass das Tool die regionalen Medien-Ökosysteme berücksichtigt, da die Leistung von LLM oft vom Umfang der zugänglichen lokalen Inhalte mit hoher Autorität abhängt.
Können Unternehmen ihre SEO-Strategien verbessern, indem sie AI Visibility-Tracking in bestehende Analyse-Workflows integrieren?
Ja. AI Brand Visibility Tracking zeigt, wie LLMs eure Marke zusammenfassend darstellen, welche Eigenschaften sie besonders hervorheben und welche Narrative rund um eure Mitbewerber am häufigsten auftauchen. In Kombination mit klassischen SEO-Tools lassen sich so veraltete Inhalte, fehlende Differenzierungsmerkmale oder gut rankende Seiten identifizieren, die den AI-Output maßgeblich beeinflussen. Anhand dieser Insights wird sichtbar, welche Themen LLMs als besonders relevant für die Kategorie einstufen. Das hilft dabei, Prioritäten für Content-Updates zu setzen, gezielt neue Seiten zu erstellen und die Markenbotschaft anzupassen.
