Generative KI verändert die Art, wie Menschen Informationen suchen und Marken entdecken. Antworten aus ChatGPT, Claude oder den Google AI Overviews beeinflussen zunehmend Kaufentscheidungen, Markenwahrnehmung und die Customer Journey. Die Herausforderung: Unternehmen wissen oft nicht, ob ihre Marke in diesen Antworten überhaupt vorkommt bzw. korrekt dargestellt und zitiert wird. Genau hier setzt unser AI-Tracking-Tool an.
Warum wir ein eigenes Tool entwickelt haben
In den vergangenen Monaten haben wir zahlreiche AI-Tracking-Lösungen getestet und in Kundenprojekten eingesetzt. Viele dieser Tools liefern wichtige Basisinformationen wie Sichtbarkeit, Citations oder Sentiment. Für die operative Arbeit im Bereich Generative Engine Optimization (GEO) reichen diese Kennzahlen jedoch oft nicht aus. Zudem bedarf es häufig auch eines Faktenchecks, der KI Antworten basierend auf den Produkt- und Kundeninformationen überprüft.
Denn die entscheidenden Fragen bleiben häufig unbeantwortet:
- Werden die richtigen Inhalte zitiert?
- Entwickeln sich Sichtbarkeit und Markenwahrnehmung über die Zeit positiv?
- Gibt die KI korrekte Informationen über Produkte, Preise oder Leistungen aus?
- Welche Auswirkungen haben konkrete GEO-Maßnahmen tatsächlich?
Vor allem die manuelle Qualitätsprüfung von KI-Antworten kostet aktuell enorme Ressourcen. Wer wissen möchte, ob eine KI falsche Informationen über ein Produkt ausgibt, muss häufig Hunderte Antworten einzeln prüfen. Deshalb haben wir ein eigenes Tool entwickelt, das genau diese Lücken schließt und heute wichtiger Bestandteil unserer GEO-Maßnahmen ist.
Die wichtigsten Funktionen auf einen Blick
Unser Tool erfasst und analysiert Antworten aus relevanten KI-Systemen wie Google AI Overviews, ChatGPT oder Gemini und wertet sie anhand verschiedener Metriken aus. Dazu gehören unter anderem:
- Sichtbarkeit der eigenen Marke in KI-Antworten
- Analyse von Marken- und Entitätsnennungen
- Sentiment-Auswertung
- Prüfung von Citations
- Identifikation der konkret zitierten URLs
- Zeitliche Entwicklung von Kennzahlen
Damit entsteht erstmals ein belastbares Monitoring für die Sichtbarkeit und Wahrnehmung von Marken in generativen Suchsystemen.
Was unser Tool von anderen Lösungen unterscheidet
1. Prompts und Suchanfragen werden getrennt betrachtet
Ein häufiger Schwachpunkt bestehender Lösungen: Sie behandeln alle Abfragen gleich. Unser Tool unterscheidet bewusst zwischen klassischen Suchanfragen für AI Overviews und komplexen Prompts für Chatbots. Dadurch können wir die unterschiedlichen Nutzungsszenarien präzise analysieren.
2. Exakter URL-Abgleich statt Domain-Monitoring
Es reicht nicht aus, zu wissen, dass irgendeine Seite einer Domain zitiert wird. Deshalb prüfen wir, ob für eine konkrete Fragestellung auch die tatsächlich relevante Zielseite genannt wird. So lassen sich Fehlzuordnungen, Sprachversionen oder veraltete Inhalte identifizieren.
3. Segmentierung und Trendanalysen
Prompts und Suchanfragen können in Themencluster gegliedert werden. Dadurch wird sichtbar, wie sich Sichtbarkeit, Sentiment oder Citation-Raten innerhalb einzelner Themenbereiche entwickeln. Erfolge von GEO-Maßnahmen werden damit erstmals auf Segmentebene messbar.
Das Besondere: Automatisierter Fact-Check für KI-Antworten
Der größte Mehrwert unseres Tools liegt in einer besonderen Funktion: KI-Antworten werden zu einem ausgewählten Prompt-Set gegen kundenindividuelle Fact Sheets geprüft. Darin können beispielsweise hinterlegt werden: Produktpreise, Leistungsmerkmale, Tarifdetails, Produktkombinationen, Verfügbarkeiten und allgemeine Unternehmensinformationen.
Das System vergleicht die Aussagen der KI mit den hinterlegten Fakten und erkennt potenzielle Fehler oder Halluzinationen. So wird sichtbar, wenn falsche Preise genannt werden, Leistungen fehlerhaft beschrieben werden, Produkte falsch kombiniert werden oder wichtige Informationen fehlen. Statt stundenlanger manueller Qualitätskontrolle erhalten unsere Kunden automatisch Hinweise auf kritische Abweichungen – und damit eine konkrete Grundlage für Optimierungsmaßnahmen.
Tipp: Sichtbarkeit in KI-Systemen gezielt verbessern
Wer misst, wie sichtbar die eigene Marke in KI-Systemen ist, erkennt schnell konkrete Optimierungspotenziale. Wie Inhalte strukturiert, platziert und aufbereitet werden sollten, erfahren Sie in unseren Tipps für erfolgreiche LLMO.
Historische Daten statt Momentaufnahmen
Ein weiterer Vorteil unseres Ansatzes: Alle KI-Antworten werden dauerhaft gespeichert. Dadurch können auch Monate später neue Fragestellungen auf bestehende Datensätze angewendet werden. Wenn sich heute eine neue Analysefrage ergibt, müssen keine Daten neu erhoben werden. Die historischen Antworten stehen weiterhin zur Verfügung und können rückwirkend ausgewertet werden.
Diese langfristige Datengrundlage ermöglicht Analysen, die mit vielen bestehenden Lösungen nicht möglich sind.
KI-Sichtbarkeit strategisch steuern
Generative Engine Optimization wird für Marken in den kommenden Jahren zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Wer verstehen möchte, wie KI-Systeme über die eigene Marke sprechen, braucht mehr als klassische Sichtbarkeitswerte. Das AI-Tracking-Tool schafft die Datengrundlage, um KI-Sichtbarkeit nicht nur zu messen, sondern aktiv zu steuern.
Aktuell befindet sich das Tool in einer Alpha-Phase und wird bereits von ausgewählten Kunden zur Analyse ihrer KI-Sichtbarkeit genutzt. Parallel entwickeln wir das Tool kontinuierlich weiter und integrieren zusätzliche Funktionen für Reporting, Analyse und operative GEO-Steuerung, um es für weitere Kundenprojekte einsetzen zu können.
