KI-Sichtbarkeit messen: Was ein Audit enthalten muss

„KI-Sichtbarkeit messen? Das heißt doch nur, dass jemand den Firmennamen in ChatGPT eintippt, drei Screenshots macht und dafür ein PDF in Rechnung stellt.“ Mancher Audit ist tatsächlich genau das. Der Einwand ist berechtigt, aber die Antwort darauf ist kein schöneres PDF. Die Antwort ist ein Protokoll: eine feste Liste von Fragen, Sprachen, Assistenten und Wiederholungen, die jeder erneut ausführen kann und die ein vergleichbares Ergebnis liefert.

Dieses Protokoll finden Sie hier in sieben Punkten. Sie können es selbst abarbeiten, mit einer Tabelle und einem Nachmittag pro Markt, oder es einem Dienstleister vorlegen und fragen, welche Punkte sein Audit abdeckt. Jeder Punkt, der fehlt, ist eine Zahl, die Sie nicht nachprüfen können.

KI-Sichtbarkeit messen: Was für jede Antwort dokumentiert sein muss

„Wir haben ChatGPT geprüft“ ist keine Angabe, mit der sich arbeiten lässt. Für jede einzelne Antwort hält ein Audit fest:

den Assistenten: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity oder weitere, die vereinbart sind;
das Modell und das Datum, denn das Standardmodell in einer App wechselt ohne Ankündigung;
den Zugangsweg: die App, angemeldet oder nicht, oder die API;
die Websuche, an oder aus. In den APIs von OpenAI und Anthropic ist die Websuche ein Werkzeug, das der Anfrage ausdrücklich hinzugefügt werden muss. Ohne dieses Werkzeug antwortet das Modell nur aus dem, was es im Training gelernt hat;
den Standort. Beide APIs akzeptieren einen ungefähren Nutzerstandort mit zweistelligem Ländercode. In der App ergibt er sich aus Konto und Verbindung.

Keiner dieser Wege ist der richtige. Jeder misst etwas leicht anderes. Unbrauchbar wird ein Audit nicht durch die Wahl zwischen API und App, sondern dadurch, dass es diese Wahl verschweigt.

Die Fragen: vorher schreiben, dann einfrieren

Am Anfang stehen Einkaufsfragen, wie sie jemand stellt, der Sie noch nicht kennt: welche Hersteller ein bestimmtes Bauteil liefern, wer nach einer bestimmten Norm zertifiziert ist, wer eine bestimmte Region beliefert. Ihr Markenname kommt darin nicht vor.

Fragen mit Ihrem Namen gehören in eine eigene Gruppe. Sie zeigen, was ein Assistent über Sie sagt, wenn man Sie schon kennt, aber nicht, ob er Sie empfiehlt. Ist die Liste einmal geschrieben, bleibt sie unverändert, sonst lassen sich zwei Audits nicht vergleichen. Wie man sie für jeden Markt aufbaut, steht in Ein Prompt-Set für jeden Exportmarkt.

Deutsch ist nicht ein Markt, sondern drei

Ein Einkäufer in München, einer in Linz und einer in Zürich stellen ihre Frage auf Deutsch. Sie erwarten aber nicht dieselben Lieferanten. Händlernetze, Branchenverzeichnisse, Fachpresse und manchmal auch die Normen unterscheiden sich, und ein Assistent mit Websuche greift auf genau diese Quellen zu. Wer die KI-Sichtbarkeit nur aus Deutschland heraus misst, weiß wenig über Österreich und die Schweiz. In der Schweiz kommt hinzu, dass ein Teil der Einkäufer auf Französisch oder Italienisch fragt.

Für das Audit heißt das: Sprache und Standort sind zwei getrennte Einstellungen. Dieselbe deutsche Frage wird für jeden Markt im Umfang mit dem passenden Ländercode gestellt. Und für die übrigen Exportmärkte werden die Fragen in der jeweiligen Sprache geschrieben, nicht Wort für Wort übersetzt: Der Kategoriebegriff, den ein französischer Ingenieur eintippt, ist oft nicht die wörtliche Übersetzung des deutschen.

Eine ehrliche Einschränkung gehört hierher. Unter den 17.719 Antworten, die PSentry zwischen Dezember 2025 und Oktober 2026 per API gesammelt hat, ist keine einzige auf eine deutsche Frage. Für den deutschsprachigen Raum haben wir also keine eigenen Daten, und dieser Text behauptet auch keine.

Jede Frage wiederholen und zählen

Dieselbe Frage, zweimal gestellt, kann eine andere Liste von Unternehmen liefern. So funktionieren diese Systeme, wie Warum KI-Antworten sich jedes Mal ändern erklärt. Ein einzelner Durchlauf pro Frage ist eine Anekdote.

Das Ergebnis lautet deshalb: genannt in 6 von 10 Durchläufen, bei Claude, auf Deutsch. Auch diese Zählung braucht Vorsicht. Bei zehn Durchläufen ist ein Ergebnis von fünf aus zehn mit einer tatsächlichen Häufigkeit von ungefähr zwei bis acht aus zehn vereinbar, wie jeder Rechner für binomiale Konfidenzintervalle zeigt. Ein seriöses Audit verteilt seine Durchläufe deshalb auf viele Fragen, Sprachen und Assistenten. Und ein Unterschied von ein oder zwei Nennungen zwischen zwei Audits ist kein Trend.

Quellen und Wettbewerber, mit demselben Maß gezählt

Eine Nennung ist Ihr Firmenname im Antworttext. Eine Quelle ist eine Seite, die der Assistent aufgerufen oder verlinkt hat. Das Audit braucht beides: Die Nennung zeigt, ob Sie empfohlen werden, die Quelle zeigt, auf welchen Seiten die Empfehlung beruht. In den genannten 17.719 Antworten, gestellt von PSentry-Nutzern vor allem aus B2B-Dienstleistungen und Industrie und damit keine Stichprobe aller Suchen, gab Claude in 97 von 100 Antworten mindestens eine Quelle an, ChatGPT in 44 von 100. Wer Quellen nur bei ChatGPT ausliest, sieht deutlich weniger davon.

Wenn eine Antwort Sie nicht nennt, nennt sie jemand anderen. Diese Namen werden genauso gezählt wie Ihre eigenen, mit denselben Fragen und denselben zehn Durchläufen. Oft sind es nicht die Wettbewerber, die Ihr Vertrieb aufzählen würde, sondern ein lokaler Händler, ein Anbieter aus einer Nachbarbranche oder ein Verzeichnis.

Was kein Audit ist

Ein Ordner mit Screenshots: ein Durchlauf, ein Konto, ein Tag.
Eine „Position“ oder ein „Ranking“ in ChatGPT. Antworten haben keine feste Reihenfolge.
Ein einzelner Score ohne die Antworten dahinter. Geliefert werden muss der vollständige Text jeder Antwort mit Datum, Assistent, Modell, Sprache, Frage und Quellen, als Datei für die Tabellenkalkulation.
Ein Bericht nur auf Deutsch für ein Unternehmen, das in vier Sprachen verkauft.
Alles, was mit einer versprochenen Verbesserung kommt. Ein Audit misst. Wer das Ergebnis der nächsten Messung zusagt, verkauft etwas anderes.

Einmal durchgeführt, ist ein Audit eine Momentaufnahme. Mit denselben Fragen wiederholt, wird es eine Reihe, und nur eine Reihe trennt eine echte Veränderung vom Rauschen. PSentry stellt feste Fragen an ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity, in jeder beobachteten Sprache und jedem Markt, zweimal im Monat, und hält genannte Wettbewerber und Quellen fest, mit CSV-Export. Die Fragen werden pro Website generiert, jemand, der Ihre Einkäufer kennt, muss sie trotzdem prüfen. Und fragen Sie jedes Werkzeug, auch unseres, schriftlich, wie es Assistent, Modell und Zugangsweg handhabt.