AI Visibility Audit – Sichtbarkeit neu denken

AI Visibility Analysis (aiva)

Struktur des Analysemodells:

Das Analysemodell der AI Visibility Toolbox folgt einer klaren, dreistufigen Struktur, die auf Relevanz, Sichtbarkeit und Marktpotenzial fokussiert ist:

Zunächst werden Testfragen entwickelt, die auf spezifische Märkte, Business Units und Sprachen zugeschnitten sind. Pro Sprache kommen etwa 50 Fragen zum Einsatz, die sich auf Produkte, Services und Marktkontexte beziehen. Ziel ist es, die Sichtbarkeit in realitätsnahen Anwendungsfällen zu überprüfen.

In der Evaluation wird analysiert, ob die eigene Marke in den KI-generierten Antworten explizit genannt wird. Falls dies nicht der Fall ist, wird geprüft, ob Wettbewerber genannt werden oder ob potenziell relevante Drittplattformen (z. B. Industrieportale oder Fachmedien) erscheinen, die sich als neue Vermarktungskanäle eignen könnten.

Darauf aufbauend erfolgt die Berechnung eines Visibility Scores, der die Sichtbarkeit der Marke je Anbieter (z. B. ChatGPT, Perplexity, Gemini) abbildet. Dieser Score wird pro Markt und Sprache aggregiert und ermöglicht so eine vergleichbare und skalierbare Bewertung der eigenen Positionierung im KI-basierten Suchumfeld.

Unterscheidungsmerkmale des Ansatzes

Visibility Score je KI-Plattform

Die effective AI Visibility Analysis differenziert sich deutlich von existierenden Standardlösungen:

  • Wettbewerberdefinition je Markt: keine globale Liste, sondern differenziert nach Region und Branche.
  • Zielgerichtete Fragen: analog zu Longtail-Keywords früherer SEO-Strategien.
  • Scoring-Modell: objektivierbare Bewertung der Sichtbarkeit.
  • Marketing-Mehrwert: Hinweise auf Branchenportale oder Fachseiten als neue Touchpoints (z. B. directindustry, schuettgutportal).

Falls die Marke in KI-Antworten erscheint, wird deren Prominenz analysiert:

Bewertungsmodell (Skala 1–10):

  • 1 = keine Erwähnung
  • 5 = Erwähnung gleichwertig mit Wettbewerbern
  • 10 = zentrale, positive Nennung mit Empfehlung

Kriterien:

  • Position in der Antwort,
  • Tonalität,
  • Sichtbarkeit im Vergleich zu Wettbewerbern,
  • Empfehlungsgrad

Strategische Ableitungen für Unternehmen

Die neue Realität erfordert ein Umdenken:

  • Diversifikation der Kanäle: Sichtbarkeit bei mehreren KI-Plattformen monitoren, nicht nur Google.
  • Auswertung nach Markt & Plattform:
    • Wo bin ich sichtbar?
    • Wo ist der Wettbewerb präsenter?
    • Welche Drittplattformen bieten Potenzial?
  • Defizite erkennen: Sichtbarkeitslücken in Kernmärkten oder Produktbereichen gezielt angehen

Die AI Visibility Analysis ist mehr als ein Analyse-Tool: 
Sie ist ein strategisches Steuerinstrument für B2B-Marketing im KI-Zeitalter. 
Wer seine Sichtbarkeit in der KI-gestützten Suche kennt und aktiv steuert, sichert sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

Ein durchdachter Strategieplan bildet dabei das Fundament für langfristigen Erfolg. 

  • Kommunikation verlangt hochwertigen, zielgruppenorientierten Content – besonders relevant für Positionierungen in generativen Suchergebnissen (SGE).
  • Thought Leadership entsteht, wenn Inhalte tiefgreifend auf Kernthemen einzahlen und sich kontinuierlich weiterentwickeln.
  • Monitoring sichert Transparenz und Lernkurven: Regelmäßige Sichtbarkeitsaudits mit identischen Fragestellungen, ergänzt um neue Fragen je nach Marktentwicklung, machen Erfolge und Defizite sichtbar. So lassen sich Wettbewerbspositionen verstehen, Vermarktungspotenziale erkennen und die Wirksamkeit von Marketingstrategien gezielt messen und verbessern.