AI Visibility: Wie sichtbar ist Ihre Marke in ChatGPT & Co?

KI-Systeme prägen Markenbilder – und niemand schaut hin

In Zeiten von generativer KI wird Markenwahrnehmung nicht mehr nur durch klassische SEO, PR oder Social Media beeinflusst. Immer häufiger geben Nutzerinnen und Nutzer ihre Fragen direkt in Tools wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity ein – und bekommen dort Antworten, die auf Trainingsdaten, Assoziationen und aktuellen Webquellen basieren.

Das Problem:

Niemand weiß genau, was dort über die eigene Marke gesagt wird.

Noch nicht.

Während erste Anbieter bereits Tools entwickeln, die die sogenannte „AI Visibility“ erfassen sollen, steht der Großteil der SEO- und Marketingbranche noch abwartend daneben. Dabei ist es längst möglich, selbst herauszufinden, wie präsent eine Marke, ein Keyword oder ein Produkt in der Welt der LLMs eigentlich ist.

Warum AI Visibility jetzt wichtig ist

Wer heute in einem LLM wie ChatGPT vorkommt, ist morgen in der Wahrnehmung der Nutzer:innen automatisch „vertrauenswürdig“.

Umgekehrt: Wer dort nicht stattfindet, existiert in vielen Anwendungsfällen schlichtweg nicht. Besonders im B2B, in Nischenmärkten und bei komplexen Produkten ist das relevant.

Die klassischen Fragen lauten:

• Was weiß ChatGPT eigentlich über mich?
  
  
• Welche Themen, Begriffe oder Tonalitäten werden mit meiner Marke verknüpft
  
  
• Wird mein Wettbewerber vielleicht prominenter erwähnt?
  
  
• Und wenn ja – auf welcher Grundlage?

Die gute Nachricht: Sie müssen nicht warten, bis Ihr SEO-Tool ein weiteres kostenpflichtiges Modul launcht.

Fragen Sie die KI – statt nur über sie zu sprechen

Statt darauf zu hoffen, dass Drittanbieter „das für Sie übernehmen“, lohnt es sich, selbst aktiv zu werden. Denn:

• LLMs sind dialogfähig. Sie können direkt gefragt werden.
  
  
• GPT-4 & Co. geben erstaunlich konsistente, strukturierte Antworten – wenn man die richtigen Fragen stellt.
  
  
• Und: Wer mitdenkt, erkennt schnell, wo die Lücken, Verzerrungen oder Potenziale in der Darstellung der eigenen Marke liegen.

Ich habe dafür ein eigenes Tool (Custom GPT) gebaut: AI Visibility Analyst

Um diese Art von Analysen systematisch durchzuführen, habe ich ein Custom GPT erstellt.

Es trägt den Namen „AI Visibility Analyst“ und wurde speziell dafür entwickelt, folgende Fragen strukturiert zu beantworten:

• Was weiß das Modell über eine bestimmte Marke, ein Keyword oder eine Person?
  
  
• Welche Begriffe, Themen und Kontexte sind damit assoziiert?
  
  
• Wie wird die Position im Vergleich zu Wettbewerbern eingeschätzt?
  
  
• Gibt es aktuelle Quellen oder Diskussionen, die relevant sind?
  
  
• Welche Handlungsempfehlung ergibt sich daraus für SEO, PR oder Thought Leadership?

Dieses Custom GPT ist "Work in Progress" und stellt aktuell eine Annährung an das Thema "AI Visibility" dar. Mehr dazu hier.

Und das Beste: Sie können das GPT sofort kostenlos nutzen.

👉 Hier geht’s zum AI Visibility Analyst (Custom GPT)

Warten ist keine Strategie

Natürlich werden in den nächsten Monaten zahlreiche Tools entstehen, die versuchen, AI Visibility zu messbar zu machen: Es wird Sichtbarkeitsmetriken für ChatGPT geben, Scores für LLM-Präsenz und neue Dashboards.

Doch sie alle haben eines gemeinsam:

Sie sind Black Boxes, deren Methoden Sie kaum nachvollziehen können.

Sie kennen weder den Kontext Ihres Unternehmens noch Ihre unternehmerischen Ziele.

Warum also nicht selbst Fragen stellen, anstatt auf Metriken zu warten, die andere definieren?

In SEO-Kreisen ist dabei immer wieder die Rede von einem „KI-Ranktracking“: Also einem Tool, das zeigt, welche Marke oder welches Keyword in welchen Kontexten wie oft und wie prominent in LLMs vorkommt – idealerweise mit Ranking, Verlauf, Vergleichbarkeit.

Das klingt verlockend – aber ist derzeit methodisch kaum präzise umsetzbar:

• LLMs generieren Antworten nicht auf Basis eines eindeutigen Indexes wie Google, sondern wahrscheinlichkeitsbasiert, statistisch gewichtet und kontextabhängig.
  
  
• Die Ausgabe hängt stark vom Prompt, vom Kontext und vom individuellen Verlauf ab.
  
  
• Ein konsistentes „Ranking“ ist aktuell nicht messbar, sondern bestenfalls qualitativ befragbar.

Ein weiteres Problem:

Anders als klassische Suchergebnisse lassen sich LLM-Antworten nicht einfach von SEO-Tools automatisch auslesen (scrapen).

Es gibt keine stabilen Ranking-Positionen, keine HTML-Elemente – nur dynamisch generierte Texte, die sich je nach Frage und Kontext ändern.

Das macht AI Visibility schwer quantifizierbar – aber nicht unanalyisierbar. Wer fragt, gewinnt.

Das „KI-Ranktracking“ wird vielleicht kommen – aber bis dahin haben die Neugierigen einen klaren Vorsprung. Denn wer heute weiß, wie die KI über die eigene Marke denkt, kann morgen mitreden, wenn andere noch abwarten.

Deshalb gilt umso mehr: Wer verstehen will, wie sichtbar er in KI-Systemen ist, muss selbst anfangen, zu fragen.

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Häufige Fragen zur AI Visibility Analyse mittels Custom GPT

🔍 Was genau macht dieses Custom GPT?

💡 Das GPT analysiert, wie generative KI – konkret GPT-4 – eine Marke, ein Keyword oder ein Thema wahrnimmt. Es nutzt das eigene Trainingswissen (Stand Mitte 2024) und kann optional über eine Websuche aktuelle Quellen ergänzen.

Das Besondere: Es beantwortet nicht nur, ob eine Marke vorkommt, sondern auch in welchem Kontext, mit welchen Assoziationen, Vergleichen oder Schwächen.

Wer tiefer einsteigen möchte, sollte vor allem eines tun: Fragen stellen.

Denn AI Visibility ist kein klassisches Tracking – es ist ein strategischer Dialog mit einem System, das unsere Inhalte bereits gelernt hat.

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🔍 Kann ich damit ein echtes „Ranktracking“ in der KI durchführen?

💡 Nein – zumindest nicht im klassischen Sinn.

LLMs wie GPT-4 generieren Inhalte statistisch gewichtet, nicht indexbasiert. Es gibt keinen festen Ranking-Mechanismus wie bei Google. Zwar lassen sich qualitative Vergleiche anstellen („Was sagst du über Marke A im Vergleich zu B?“), aber keine objektive Rangliste über Sichtbarkeit.

Wer LLMs wie einen Suchmaschinenindex behandelt, wird zwangsläufig enttäuscht. Wer sie hingegen als lernendes, reflektierendes System nutzt, erhält wertvolle strategische Impulse.

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🔍 Warum gibt es keine AI-Ranktracking-Tools wie bei Google?

💡 LLM-Antworten sind nicht wie Google-Suchergebnisse:

• Sie erscheinen nicht in fester Reihenfolge.
  
  
• Sie hängen vom Prompt und Kontext ab.
  
  
• Sie lassen sich nicht stabil „scrapen“ (automatisiert auslesen).
  

Deshalb sind klassische Tracking-Tools hier weitgehend wirkungslos – es braucht neue, dialogische Analyseansätze.

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🔍 Kann das GPT anzeigen, woher es seine Informationen hat?

💡 Teilweise.

Wenn es auf Websuche zurückgreift, nennt es konkrete Quellen mit Link.
Bezieht sich die Antwort auf Trainingsdaten, sind diese nicht direkt mit URLs verknüpft, da das Modell keine originalen Quellverweise speichert. In solchen Fällen spricht man eher von Wissensassoziationen als von belegten Aussagen.

Das bedeutet: Interpretation ist gefragt. Und genau hier beginnt der strategische Mehrwert.

🔍 Worauf sollte ich bei der Nutzung nicht hereinfallen?

💡 Auf den Wunsch nach absoluter Objektivität.

AI Visibility ist kein Reporting-Tool. Es ist ein Dialogansatz. Wer glaubt, aus dem GPT eine exakte Position 1 bis 10 ableiten zu können, wird scheitern. Wer aber neugierig fragt, exploriert und auch die Grenzen reflektiert, bekommt echte Erkenntnisse.

Und: Wer nur versucht, das GPT zu „überlisten“ oder ihm voreingenommene Vergleiche zu entlocken, verliert die strategische Flughöhe. Das Ziel ist nicht, Recht zu bekommen – sondern zu verstehen, wie die KI „denkt“.

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💡Fazit: Wer sichtbar sein will, muss "sichtbar" denken

Die Sichtbarkeit Ihrer Marke in LLMs ist kein Zukunftsthema – sie passiert jetzt. Und sie ist analysierbar, auch ohne externe Tools. Wer die Kontrolle über seine Darstellung behalten will, sollte lernen, selbst zu fragen:

Was sagt die KI über mich - und warum?

Genau hier setzt mein Custom GPT an. Probieren Sie es aus, experimentieren Sie, vergleichen Sie mit Ihren Mitbewerbern – und entwickeln Sie daraus eigene Maßnahmen.

Denn Sichtbarkeit beginnt nicht bei Tools. Sie beginnt mit einem Verständnis dafür, wie generative Systeme denken.

Sie möchten das GPT lieber selbst bauen?

Transparenz ist mir wichtig – deshalb zeige ich am Ende auch, wie Sie sich so ein GPT selbst erstellen können. Der Aufbau ist einfacher als gedacht und Sie behalten volle Kontrolle.

Dieses Custom GPT ist "Work in Progress" und stellt eine Annährung an das Thema "AI Visibility" dar. Ich will Sie ausdrücklich ermutigen, mit den Systemanweisungen und Start-Prompts zu experimentieren. Nutzer von Typemind und ähnlichen Tools könnten mit angepassten Anweisungen dort Agenten erstellen und weitere AI Modelle wie Claude oder Gemini einbinden. Die Möglichkeiten sind fast unbegrenzt, nutzen Sie sie aus.

📥 Anleitung: Eigenes GPT zur Markenanalyse erstellen

Sie möchten unabhängig bleiben – und sich ein eigenes GPT für Marken- und Keywordanalysen in LLMs bauen?

Kein Problem. Ich habe die wichtigsten Schritte in einer kompakten Anleitung zusammengefasst – inklusive Systemanweisung, Funktionen und Tipps zur Erweiterung.

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