Plattform
KI-Sichtbarkeit
Sehen Sie, wo Ihre Marke in KI-Antworten erscheint — über Engines, Prompts, Wettbewerber und Käuferfragen hinweg.
So sieht es in Findable aus
Ein Live-Blick auf das Visibility-Modul – Score, Engine-Verteilung, Erwähnungen und Zitate nebeneinander.
Was es ist
KI-Sichtbarkeit misst, wie häufig Ihre Marke von großen Sprachmodellen erwähnt, zitiert oder empfohlen wird, wenn jemand Fragen zu Ihrer Kategorie stellt. Statt auf einer Linkseite zu ranken, muss Ihre Marke nun in der Antwort selbst auftauchen — bei ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity.
Warum es für die KI-Suche zählt
Käufer beginnen ihre Recherche zunehmend in KI-Assistenten. Wenn das Modell Sie nicht nennt, sind Sie im Entscheidungsmoment unsichtbar. Sichtbarkeit zeigt, ob KI-Engines wissen, wer Sie sind, und wann sie Sie empfehlen — und wie Sie sich gegen die Marken positionieren, die diese Fragen heute beantworten.
Der Wandel
"KI rankt keine Seiten. Sie empfiehlt Marken."
Wie Findable hilft
Findable testet Ihre Marke und Kategorie mit echten Prompts auf mehreren KI-Engines, erfasst jede Antwort und erkennt Erwähnungen, Zitate und Empfehlungen. Wir aggregieren das Ergebnis zu einem Score, verfolgen Trends und schlüsseln nach Engine, Prompt, Funnel-Stufe und Wettbewerber auf.
Von KI-Antworten zu Entscheidungen
Visibility ist eine Schleife, kein einmaliger Check.
- 1Prompts ausführenEchte Kategorie-Prompts, ausgeführt auf jeder unterstützten Engine.
- 2Antworten erfassenJede Antwort, Erwähnung und Quelle wird wortgetreu gespeichert.
- 3Visibility messenErwähnungen, Zitate und Empfehlungen fließen in einen Score.
- 4Bewegung verfolgenSieh, was sich wo und warum verändert hat – pro Engine und Prompt.
Kernfunktionen
Visibility-Veränderungen je Engine
Jede KI-Engine sieht die Welt anders. Findable zeigt Engine-Deltas, damit du erkennst, wenn dich ein Modell empfiehlt, während ein anderes aufhört – und reagierst, bevor daraus ein Trend wird.
Visibility-Veränderungen über Zeit
Ein einzelner Score ist nur ein Snapshot. Findable zeigt Visibility über Läufe hinweg, damit du Bewegung an Launches, Content und Authority-Arbeit anbinden kannst.
Was Teams damit erreichen
- •Raten, welche Engines dich erwähnen
- •Annehmen, dass deine Kategorie-Prompts dich zeigen
- •Auf Anekdoten reagieren
- •Über AI-Search reden
- •Erwähnungen pro Engine messen
- •Echte Prompts jede Woche ausführen
- •Visibility-Deltas zwischen Läufen verfolgen
- •AI-Search-Ergebnisse dem Vorstand zeigen
Was Teams entdecken
Anonyme Beispiele aus echten Findable-Workspaces.
Eine SaaS-Marke entdeckte, dass zwei Engines sie in der Hälfte der Decision-Prompts empfahlen – eine dritte sie aber nie nannte.
Eine D2C-Marke steigerte ihre Visibility in sechs Wochen von 38 auf 61, indem sie die von Findable aufgedeckten Quellenlücken schloss.
Ein B2B-Team identifizierte 47 High-Intent-Prompts, in denen Wettbewerber statt ihrer empfohlen wurden.
Was Sie in Findable sehen
- Sichtbarkeits-Score pro Engine
- Erwähnungen und Zitatzahlen
- Abdeckung und Ranking pro Prompt
- Sichtbarkeit pro KI-Engine
- Wettbewerbsvergleich
- Sichtbarkeitstrends
- Warum Sichtbarkeit zwischen Modellen variiert
Methodik
Der AI Visibility Score kombiniert drei gewichtete Komponenten, gemessen über ein repräsentatives Prompt-Set für Ihre Kategorie: Presence (60%) — ob Ihre Marke überhaupt erscheint, Coverage (25%) — der Anteil der Prompts, in denen Sie auftauchen, und Sentiment (15%) — wie positiv Sie dargestellt werden. Findable führt das Prompt-Set in einem konfigurierten Rhythmus erneut aus, damit Trends echte Verschiebungen im KI-Verhalten abbilden und keine Einzel-Run-Schwankungen.
Findable analysiert Sichtbarkeitsmuster über mehrere KI-Systeme, Prompt-Kategorien, Branchen, Wettbewerber und Zitierquellen hinweg, um zu erkennen, wie Marken in KI-generierten Antworten entdeckt, empfohlen und referenziert werden.
Beispiele für KI-Sichtbarkeitsanalysen
Illustrative Szenarien, die zeigen, wie KI-Assistenten je nach Branche unterschiedliche Quellen für dieselbe Frage heranziehen. Es handelt sich um Beispiele, nicht um echte Kundendaten.
- •ChatGPT empfiehlt möglicherweise die Mayo Clinic.
- •Gemini zitiert möglicherweise die NIH.
- •Claude stützt sich möglicherweise auf peer-reviewte Quellen.
- •Perplexity aggregiert möglicherweise Verlagsreferenzen.
- •ChatGPT zitiert möglicherweise Bewertungsmedien.
- •Gemini nutzt möglicherweise Händler- und Verlagsquellen.
- •Perplexity zeigt möglicherweise redaktionelle Empfehlungen.
- •KI-Engines empfehlen Schulen möglicherweise anhand von Zitationen, Erwähnungen und Autoritätssignalen.
Wie KI-Engines Sichtbarkeit bewerten
KI-Assistenten ranken Seiten nicht wie klassische Suchmaschinen. Sie bewerten Marken und Entitäten anhand einer Kombination von Signalen aus Trainingsdaten, Retrieval-Index und Live-Webquellen:
- ErwähnungshäufigkeitMisst, wie häufig eine Marke in KI-generierten Antworten erscheint, wenn Nutzer Fragen zu ihrer Kategorie stellen. Eine höhere Häufigkeit bedeutet, dass die Marke Teil des Gesprächs ist.
- ZitationshäufigkeitMisst, wie oft KI-Systeme explizit Quellen — wie Websites, Artikel oder Datenbanken — referenzieren, die mit einer Marke verbunden sind. Zitationen signalisieren, dass die KI die Inhalte der Marke als referenzwürdig erachtet.
- EmpfehlungsanteilMisst, wie häufig eine Marke im Vergleich zu Wettbewerbern explizit empfohlen wird, wenn Käufer nach der besten Option in einer Kategorie fragen. Er zeigt, ob die KI die Marke als Top-Option präsentiert.
- QuellenautoritätBewertet die Glaubwürdigkeit der Quellen, die eine Marke erwähnen oder zitieren. Wenn hochautoritative Domains über eine Marke sprechen, neigen KI-Systeme dazu, die Marke als vertrauenswürdig und relevant einzustufen.
- EntitätsvertrauenZeigt, wie stark KI-Systeme eine Marke mit einer bestimmten Kategorie, einem Produkt oder einem Thema assoziieren. Hohes Entitätsvertrauen bedeutet, dass die KI versteht, was die Marke leistet, und sie nicht mit allgemeinen Begriffen verwechselt.
- Wettbewerber-ÜberschneidungZeigt, wie häufig eine Marke neben bestimmten Wettbewerbern in denselben KI-generierten Antworten erscheint. Sie offenbart, welche Alternativen die KI als vergleichbar betrachtet und in welchen Entscheidungsräumen die Marke konkurriert.
Findable misst jedes dieser Signale über die unterstützten KI-Engines hinweg, damit Teams sehen, was ihre Sichtbarkeit antreibt oder einschränkt.
Verwandte Konzepte
Grundlegende Begriffe der KI-Sichtbarkeitsanalyse.
Zugrundeliegende Forschung
Gemessen über Millionen von KI-Antwortsignalen.
Primäre KI-Forschung
Findable generiert Prompts und analysiert KI-Antworten direkt, um zu messen, wie Marken in KI-Systemen erwähnt, zitiert und empfohlen werden. So lässt sich Sichtbarkeit aus originalen KI-Antworten messen, ohne ausschließlich auf aggregierte Datensätze angewiesen zu sein.
Verwandte Plattformbereiche
- MarktabdeckungSehen Sie, welche Käuferfragen, Themen und Entscheidungsräume Ihre Marke besetzt oder an Wettbewerber verliert.
- QuellenVerstehen Sie, welche eigenen und dritten Quellen KI-Antworten zu Ihrer Marke und Wettbewerbern prägen.
- WettbewerberSehen Sie, welche Marken die KI an Ihrer Stelle empfiehlt und warum sie über Prompts, Engines und Quellen gewinnen.
Mehr erfahren
Vertiefende Leitfäden zu den Konzepten hinter KI-Sichtbarkeit.
Die Herausforderungen der KI-Sichtbarkeit variieren je nach Branche. Die folgenden Beispiele zeigen, wie verschiedene Organisationen KI-Sichtbarkeitsdaten nutzen, um zu verstehen, wie sie von KI-Systemen empfohlen und zitiert werden.
Teams, die KI-Sichtbarkeit überwachen
Anonymisierte Beispiele, wie Teams verschiedener Branchen KI-Sichtbarkeitsanalysen nutzen.
- Executive EducationExecutive-Education-Teams nutzen KI-Sichtbarkeitsmonitoring, um zu verstehen, wie Schulen in KI-Assistenten empfohlen werden.
- GesundheitswesenHealthcare-Teams nutzen KI-Sichtbarkeitsmonitoring, um zu sehen, welche Kliniken und Anbieter bei Patientenfragen erscheinen.
- EinzelhandelRetail-Teams nutzen KI-Sichtbarkeitsmonitoring, um zu verfolgen, welche Händler KI-Assistenten bei Kategoriesuchen empfehlen.
- KonsumentenmarkenTeams für Konsumentenmarken nutzen KI-Sichtbarkeitsmonitoring, um zu sehen, welche Produkte die KI bei Kaufanfragen zitiert.
- SaaSSaaS-Teams nutzen KI-Sichtbarkeitsmonitoring, um zu verstehen, welche Plattformen die KI in Evaluierungsanfragen empfiehlt.
KI-Sichtbarkeitsplattformen vergleichen
Direkte Vergleiche mit anderen KI-Sichtbarkeits- und SEO-Tools.
Branchenforschung
Externe Referenzen zu KI-Suche und generativen Antwort-Engines.
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Verwandte Leitfäden
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