GEO-Sichtbarkeit lässt sich messen. Sie lässt sich jedoch nicht sinnvoll auf einen einzigen, dauerhaft exakten Wert reduzieren. Eine Markennennung, eine Quellenangabe, die Aufnahme in eine Anbieterliste und eine korrekte Produkterklärung sind unterschiedliche Ergebnisse und müssen getrennt ausgewertet werden.
Aussagekräftige GEO-Kennzahlen zeigen deshalb nicht nur, wie häufig ein Unternehmen erscheint. Sie erfassen zusätzlich, bei welchen Fragen es sichtbar ist, welche Quellen verwendet werden, wie Wettbewerber abschneiden und ob die erzeugten Aussagen fachlich richtig sind.
Eine belastbare Messung benötigt außerdem Wiederholungen. Generative Antworten können sich zwischen einzelnen Durchläufen, Promptformulierungen, Zeitpunkten und Plattformen verändern. Aktuelle Forschung empfiehlt daher, GEO-Sichtbarkeit als Verteilung und nicht als unveränderlichen Punktwert zu behandeln.
Die wichtigsten GEO-Kennzahlen im Überblick
| Kennzahl | Was sie misst |
|---|---|
| Prompt-Abdeckung | Anteil relevanter Prompts mit einer definierten Form von Sichtbarkeit |
| Markennennungsrate | Anteil der Antworten, in denen das Unternehmen genannt wird |
| Anbieterquote | Anteil nicht markenbezogener Anbieterfragen mit Unternehmensnennung |
| Produktnennungsrate | Anteil der Antworten, in denen ein relevantes Produkt erscheint |
| Quellenrate | Anteil der Antworten, in denen die eigene Domain oder URL als Quelle erscheint |
| AI Share of Voice | Anteil der eigenen Nennungen im Vergleich zu festgelegten Wettbewerbern |
| durchschnittliche Position | mittlere Position innerhalb geordneter Anbieter- oder Produktlisten |
| Prominenz | Sichtbarkeit und Umfang der Darstellung innerhalb einer Antwort |
| Stabilitätsrate | Wiederholbarkeit eines Ergebnisses über mehrere Messungen |
| sachliche Genauigkeit | Anteil fachlich korrekter Aussagen |
| Vollständigkeit | Umfang der korrekt dargestellten Produkte, Leistungen und Eigenschaften |
| Sentiment | positive, neutrale oder negative Darstellung |
| Themenabdeckung | Sichtbarkeit nach Produkten, Problemen, Anwendungen und Zielgruppen |
| Plattformabdeckung | Sichtbarkeit in den einzelnen KI-Systemen |
| KI-vermittelter Traffic | erkennbare Websitebesuche aus KI-Plattformen |
| Conversion- und Pipeline-Bezug | nachweisbare Kontakte und Vertriebswirkungen |
Nicht jedes Unternehmen benötigt alle Kennzahlen. Die Auswahl muss zur Zielsetzung, zum Geschäftsmodell und zur Bedeutung der einzelnen Prompts passen.
Ein laufendes GEO-Monitoring sollte deshalb kein allgemeines Standarddashboard liefern, sondern die für das jeweilige Unternehmen relevanten Messgrößen abbilden.
Warum ein einzelner GEO-Score nicht ausreicht
Viele Tools und Agenturen fassen unterschiedliche Ergebnisse in einem einzigen AI Visibility Score oder GEO-Score zusammen. Ein solcher Wert kann für eine schnelle Übersicht hilfreich sein. Ohne transparente Berechnungsgrundlage besitzt er jedoch nur begrenzte Aussagekraft.
Ein Gesamtscore kann beispielsweise folgende Ergebnisse miteinander vermischen:
- Die Website wurde als Quelle verwendet.
- Die Marke wurde genannt.
- Ein Produkt erschien in einer Antwort.
- Das Unternehmen stand an erster Stelle einer Liste.
- Eine Aussage war positiv formuliert.
- Die Darstellung war fachlich falsch.
Diese Ereignisse besitzen nicht denselben wirtschaftlichen Wert.
Ein hoher Score kann zudem entstehen, wenn viele einfache Markenprompts gemessen werden:
Welche Leistungen bietet Unternehmen X?
Bei dieser Frage ist eine Nennung der Marke bereits durch den Prompt vorgegeben.
Deutlich aussagekräftiger ist eine nicht markenbezogene Anbieterfrage:
Welche Anbieter können die KI-Sichtbarkeit eines Industrieunternehmens über mehrere Plattformen messen?
Hier muss das Unternehmen ohne vorherige Nennung als relevanter Anbieter erkannt werden.
Ein GEO-Score darf solche Unterschiede nicht verdecken.
Aktuelle Forschung beschreibt GEO als mehrstufigen Prozess aus Auffindbarkeit, Retrieval, Quellenwahl, tatsächlicher Informationsverwendung, Prominenz, fachlicher Richtigkeit und wirtschaftlicher Wirkung. Ein einzelner Wert kann diese Ebenen nur stark vereinfacht darstellen.
Prompt-Abdeckung
Die Prompt-Abdeckung zeigt, bei welchem Anteil der untersuchten Fragen eine vorher definierte Form von Sichtbarkeit vorliegt.
Berechnung
Prompt-Abdeckung = Prompts mit definierter Sichtbarkeit ÷ alle untersuchten Prompts × 100
Beispiel
Ein Unternehmen wird bei 18 von 60 untersuchten Prompts als Marke, Anbieter oder Quelle sichtbar:
18 ÷ 60 × 100 = 30 Prozent Prompt-Abdeckung
Vor der Berechnung muss eindeutig festgelegt werden, was als Sichtbarkeit zählt.
Mögliche Definitionen sind:
- Markennennung,
- Anbieternennung,
- Produktnennung,
- Quellenangabe,
- oder mindestens eines dieser Ergebnisse.
Eine Prompt-Abdeckung von 30 Prozent ist ohne diese Definition nicht interpretierbar.
Auch die Zusammensetzung des Promptsets ist entscheidend. Der Beitrag Prompts für GEO-Monitoring erläutert, wie Marken-, Problem-, Vergleichs- und Anbieterfragen voneinander getrennt werden sollten.
Markennennungsrate
Die Markennennungsrate erfasst, wie häufig der Name eines Unternehmens oder einer Marke im sichtbaren Antworttext erscheint.
Berechnung
Markennennungsrate = Antworten mit Markennennung ÷ alle gemessenen Antworten × 100
Beispiel
Bei 100 gespeicherten Antworten wird das Unternehmen 28-mal genannt:
28 ÷ 100 × 100 = 28 Prozent Markennennungsrate
Bei der automatischen Erfassung müssen mögliche Varianten berücksichtigt werden:
- vollständiger Unternehmensname,
- Kurzform,
- Markenname,
- abweichende Schreibweise,
- frühere Bezeichnung,
- und gegebenenfalls Produktmarken.
Direkte Markenprompts getrennt auswerten
Prompts mit bereits enthaltenem Unternehmensnamen sollten nicht mit allgemeinen Anbieterfragen zusammengeführt werden.
Sinnvoll sind mindestens zwei getrennte Werte:
- Markennennungsrate bei direkten Markenprompts,
- Markennennungsrate bei nicht markenbezogenen Prompts.
Der zweite Wert zeigt besser, ob ein Unternehmen ohne vorherige Nennung in eine relevante Antwort gelangt.
Anbieterquote
Die Anbieterquote ist besonders für B2B- und Industrieunternehmen wichtig. Sie misst, wie häufig ein Unternehmen bei nicht markenbezogenen Anbieterfragen erscheint.
Berechnung
Anbieterquote = Anbieterprompts mit Unternehmensnennung ÷ alle Anbieterprompts × 100
Beispiel
Von 20 Fragen nach geeigneten Herstellern oder Dienstleistern nennt ein System das Unternehmen bei fünf Prompts:
5 ÷ 20 × 100 = 25 Prozent Anbieterquote
Typische Anbieterprompts sind:
- Welche Hersteller liefern Produkt X?
- Welche Unternehmen sind auf Anwendung Y spezialisiert?
- Welche Anbieter eignen sich für Branche Z?
- Welche deutschen Hersteller fertigen nach Zeichnung?
- Welche Dienstleister können Aufgabe A übernehmen?
Diese Kennzahl besitzt häufig einen höheren wirtschaftlichen Wert als die allgemeine Markennennungsrate. Sie zeigt, ob ein Unternehmen in konkreten Auswahl- und Vergleichssituationen berücksichtigt wird.
Wie generative Systeme Anbieterinformationen zusammenführen, wird im Beitrag Wie KI-Systeme B2B-Anbieter vergleichen ausführlicher behandelt.
Produktnennungsrate
Die Produktnennungsrate misst, wie häufig ein bestimmtes Produkt, eine Produktgruppe oder eine Technologie in Antworten erscheint.
Berechnung
Produktnennungsrate = Antworten mit Produktnennung ÷ alle relevanten Produktprompts × 100
Eine Produktnennung kann auch dann wertvoll sein, wenn die Unternehmensmarke nicht unmittelbar erscheint. Für die vollständige Bewertung muss deshalb zusätzlich geprüft werden:
- Wird das Produkt dem richtigen Hersteller zugeordnet?
- Wird die richtige Produktvariante genannt?
- Sind technische Eigenschaften korrekt?
- Werden Einsatzgrenzen berücksichtigt?
- Verweist die Antwort auf eine aktuelle Quelle?
Bei Industrieunternehmen sollte die Produktnennungsrate nach Produktgruppen getrennt ausgewertet werden. Ein Gesamtwert kann verdecken, dass ein Unternehmen bei einer bekannten Produktlinie stark sichtbar ist, bei einem strategisch wichtigen neuen Bereich aber vollständig fehlt.
Quellenrate beziehungsweise Citation Rate
Die Quellenrate misst, wie häufig eine eigene Domain oder URL als sichtbare Quelle verwendet wird.
Dabei sind zwei unterschiedliche Berechnungen möglich.
Quellenrate bezogen auf alle Antworten
Quellenrate = Antworten mit eigener Quelle ÷ alle gemessenen Antworten × 100
Quellenanteil innerhalb zitierender Antworten
Quellenanteil = Antworten mit eigener Quelle ÷ alle Antworten mit sichtbaren Quellen × 100
Beide Werte dürfen nicht miteinander verwechselt werden.
Angenommen:
- 100 Antworten wurden gemessen,
- 40 Antworten enthielten sichtbare Quellen,
- bei 10 Antworten erschien die eigene Domain.
Dann beträgt:
- Quellenrate bezogen auf alle Antworten: 10 Prozent
- Quellenanteil innerhalb zitierender Antworten: 25 Prozent
Ein Bericht muss klar benennen, welcher Nenner verwendet wurde.
Quelle und Markennennung getrennt betrachten
Eine eigene Seite kann als Quelle erscheinen, ohne dass die Marke im Antworttext genannt wird.
Umgekehrt kann das Unternehmen genannt werden, während die Quelle von einem Fachmedium, Verband oder Verzeichnis stammt.
Sinnvolle Unterteilungen sind daher:
- eigene Domain als Quelle,
- konkrete eigene URL als Quelle,
- externe Quelle mit Markennennung,
- Quellenangabe ohne sichtbare Markennennung,
- Markennennung ohne eigene Quelle.
Forschung zur Quellenmessung unterscheidet zusätzlich zwischen der Auswahl einer Seite als Quelle und ihrer tatsächlichen inhaltlichen Verwendung in der erzeugten Antwort. Eine Zitation allein belegt nicht automatisch, dass eine zentrale Aussage aus dieser Seite übernommen wurde.
AI Share of Voice
Der AI Share of Voice vergleicht die eigene Sichtbarkeit mit festgelegten Wettbewerbern.
Berechnung
AI Share of Voice = eigene Nennungen ÷ alle Nennungen der untersuchten Anbieter × 100
Beispiel
In einem festgelegten Promptset entstehen insgesamt:
- 20 Nennungen des eigenen Unternehmens,
- 30 Nennungen von Wettbewerber A,
- 25 Nennungen von Wettbewerber B,
- 25 Nennungen von Wettbewerber C.
Insgesamt wurden 100 Anbieternennungen erfasst.
Der eigene AI Share of Voice beträgt:
20 ÷ 100 × 100 = 20 Prozent
Vor der Berechnung müssen Regeln festgelegt werden
- Welche Wettbewerber gehören zur Vergleichsgruppe?
- Werden nur Anbieterprompts berücksichtigt?
- Zählt jede Nennung einmal?
- Werden Mehrfachnennungen innerhalb einer Antwort mehrfach gewertet?
- Wird die Reihenfolge gewichtet?
- Werden direkte Markenfragen ausgeschlossen?
- Werden Plattformen getrennt oder gemeinsam betrachtet?
Ohne diese Regeln kann derselbe Datenbestand zu unterschiedlichen Share-of-Voice-Werten führen.
Für kleine Nischenmärkte ist die Auswahl der Wettbewerber besonders wichtig. Wird ein nicht vergleichbarer Großanbieter aufgenommen, kann der Wert verzerrt werden. Fehlt ein wichtiger Spezialist, wirkt die eigene Position möglicherweise stärker als sie tatsächlich ist.
Position innerhalb von Anbieterlisten
Bei manchen Prompts erzeugen KI-Systeme geordnete Anbieter- oder Produktlisten. In solchen Fällen kann die durchschnittliche Position gemessen werden.
Berechnung
Durchschnittliche Position = Summe aller gemessenen Positionen ÷ Zahl der Antworten mit Nennung
Beispiel
Ein Unternehmen erscheint in fünf Antworten an den Positionen:
2, 1, 4, 3 und 2.
Die durchschnittliche Position beträgt:
12 ÷ 5 = 2,4
Dieser Wert berücksichtigt jedoch nur Antworten, in denen das Unternehmen tatsächlich genannt wurde.
Fehlende Nennungen müssen separat erfasst werden. Andernfalls kann ein Unternehmen eine hervorragende durchschnittliche Position besitzen, obwohl es nur sehr selten erscheint.
Beispiel:
- Unternehmen A erscheint zweimal auf Position 1.
- Unternehmen B erscheint achtmal auf Position 3.
Unternehmen A besitzt die bessere Durchschnittsposition, Unternehmen B aber die deutlich höhere Anbieterquote.
Eine Position innerhalb einer einzelnen Antwort ist außerdem kein dauerhaftes ChatGPT-Ranking. Der Beitrag Kann man ChatGPT-Rankings garantieren? erklärt die methodischen Grenzen ausführlicher.
Prominenz innerhalb der Antwort
Nicht jede Nennung ist gleich sichtbar.
Ein Unternehmen kann:
- in der Einleitung genannt werden,
- einen eigenen Abschnitt erhalten,
- als erster Anbieter einer Liste erscheinen,
- nur in einem Nebensatz vorkommen,
- oder ausschließlich in einer Quellenangabe sichtbar sein.
Eine interne Prominenzskala kann diese Unterschiede erfassen.
Beispiel für eine Prominenzbewertung
| Wert | Darstellung |
|---|---|
| 0 | nicht sichtbar |
| 1 | nur als Quelle sichtbar |
| 2 | kurze Randnennung |
| 3 | sichtbarer Eintrag innerhalb einer Liste |
| 4 | ausführlich beschrieben |
| 5 | hervorgehoben oder ausdrücklich empfohlen |
Eine solche Skala ist ein internes Bewertungsmodell und kein allgemein anerkannter GEO-Standard.
Deshalb müssen:
- Bewertungsregeln dokumentiert,
- Grenzfälle beschrieben,
- und manuelle Bewertungen möglichst einheitlich durchgeführt werden.
Sachliche Genauigkeit
Eine Nennung ist nur dann positiv, wenn die Aussage fachlich richtig ist.
Die Genauigkeitsrate zeigt, wie viele überprüfte Aussagen korrekt sind.
Berechnung
Genauigkeitsrate = korrekte Aussagen ÷ alle geprüften Aussagen × 100
Zu prüfende Informationen
- Produkte und Leistungen,
- Standorte,
- Zielgruppen,
- Preise,
- technische Eigenschaften,
- Zertifikate,
- Ansprechpartner,
- Marktpositionierung,
- Branchen,
- und Einsatzbereiche.
Beispiel
In mehreren Antworten werden insgesamt 25 überprüfbare Aussagen über ein Unternehmen gefunden. Davon sind:
- 20 korrekt,
- 3 veraltet,
- 2 falsch.
Die reine Genauigkeitsrate beträgt:
20 ÷ 25 × 100 = 80 Prozent
Für eine bessere Bewertung sollten veraltete und eindeutig falsche Aussagen getrennt erfasst werden.
Gerade im B2B und in der Industrie kann eine falsche Nennung problematischer sein als vollständige Unsichtbarkeit. Fehlerhafte technische Werte, nicht angebotene Leistungen oder falsche Zertifikate können zu ungeeigneten Anfragen und Vertrauensverlust führen.
Eine GEO-Analyse sollte deshalb nicht nur Sichtbarkeit zählen, sondern die inhaltliche Richtigkeit prüfen.
Vollständigkeit der Darstellung
Eine Aussage kann korrekt und trotzdem unvollständig sein.
Ein Unternehmen bietet beispielsweise vier zentrale Leistungen an. ChatGPT nennt regelmäßig nur eine Nebenleistung. Die vorhandene Aussage ist nicht falsch, vermittelt aber ein unzureichendes Bild des Angebots.
Die Vollständigkeit kann anhand festgelegter Kernelemente bewertet werden:
- zentrale Produkte,
- Hauptleistungen,
- Zielbranchen,
- geografische Märkte,
- besondere Spezialisierung,
- wichtige Grenzen,
- und entscheidende Nachweise.
Eine einfache qualitative Skala kann lauten:
- vollständig,
- überwiegend vollständig,
- teilweise vollständig,
- stark verkürzt,
- falsch oder irreführend.
Für eine numerische Bewertung kann jedes erwartete Kernelement mit einem Punkt versehen werden. Die zugrunde liegende Checkliste muss jedoch für jedes Unternehmen individuell entwickelt werden.
Sentiment und Empfehlungsstärke
Eine Antwort kann ein Unternehmen:
- neutral erwähnen,
- positiv beschreiben,
- als geeignet einordnen,
- ausdrücklich empfehlen,
- kritisch darstellen,
- oder negativ bewerten.
Sentiment und Empfehlungsstärke sollten getrennt betrachtet werden.
Neutrale Darstellung
Unternehmen X bietet GEO-Monitoring für B2B-Unternehmen an.
Positive Beschreibung
Unternehmen X verfügt über einen klaren Schwerpunkt auf B2B und Industrie.
Eignungsaussage
Für ein mittelständisches Industrieunternehmen kann Unternehmen X grundsätzlich geeignet sein.
Ausdrückliche Empfehlung
Unternehmen X ist für diese Anforderung besonders empfehlenswert.
Eine positive Aussage ist nicht automatisch fachlich richtig. Ebenso kann eine neutrale, aber vollständige Darstellung wirtschaftlich wertvoller sein als eine unkritische Empfehlung.
Sentimentanalyse sollte daher nie ohne Genauigkeitsprüfung eingesetzt werden.
Themen- und Produktabdeckung
Ein Gesamtwert für die gesamte Website ist häufig zu grob.
Die Sichtbarkeit sollte mindestens nach folgenden Bereichen getrennt werden:
- Leistungen,
- Produkte,
- Anwendungen,
- Probleme,
- Branchen,
- Vergleiche,
- Kostenfragen,
- Anbieterfragen,
- und Markenfragen.
Ein Unternehmen kann bei allgemeinen Grundlagen häufig genannt werden, bei seinen umsatzrelevanten Produkten jedoch vollständig fehlen.
Eine sinnvolle Auswertung zeigt deshalb:
| Themenbereich | Promptzahl | Markennennungsrate | Anbieterquote | Quellenrate |
|---|---|---|---|---|
| Grundlagen | 20 | 40 % | nicht relevant | 25 % |
| Produktgruppe A | 15 | 20 % | 13 % | 20 % |
| Produktgruppe B | 15 | 7 % | 0 % | 13 % |
| Anbieterfragen | 10 | 30 % | 30 % | 10 % |
Damit wird sichtbar, wo tatsächlicher Handlungsbedarf besteht.
Sichtbarkeit nach Customer-Journey-Phase
Im B2B verändert sich die Recherche während des Entscheidungsprozesses.
Eine sinnvolle Einteilung ist:
- Problemerkennung
- Lösungsrecherche
- Vergleich von Verfahren oder Produkten
- Anbieterauswahl
- konkrete Markenprüfung
- Nutzung und Service
Das Unternehmen kann beispielsweise in der Markenprüfung gut sichtbar sein, aber in der frühen Lösungsrecherche fehlen. Dann wird es nur von Nutzern gefunden, die den Namen bereits kennen.
Der Beitrag GEO in der B2B-Customer-Journey zeigt, wie Promptgruppen und Inhalte den einzelnen Entscheidungsphasen zugeordnet werden können.
Plattformabdeckung
Die Ergebnisse sollten nicht unkritisch zu einem plattformübergreifenden Gesamtwert zusammengeführt werden.
Sinnvoll ist eine getrennte Auswertung für:
Ein Unternehmen kann beispielsweise:
- häufig in Perplexity zitiert werden,
- in ChatGPT regelmäßig als Anbieter erscheinen,
- in Google AI Overviews einzelne starke Seiten besitzen,
- und in Gemini veraltet dargestellt werden.
Ein gemeinsamer Durchschnitt würde diese Unterschiede verdecken.
Google bietet inzwischen eigene Search-Console-Auswertungen für Sichtbarkeit in generativen Suchfunktionen wie AI Overviews und AI Mode an. Diese Daten betreffen Googles Suchumgebung und ersetzen kein plattformübergreifendes GEO-Monitoring.
Stabilitätsrate und Wiederholbarkeit
Die Stabilitätsrate zeigt, wie häufig ein gewünschtes Ergebnis bei wiederholten Messungen erscheint.
Berechnung
Stabilitätsrate = Messungen mit gewünschtem Ergebnis ÷ alle Wiederholungen × 100
Beispiel
Ein Unternehmen wird bei zehn Wiederholungen desselben Prompts sechsmal genannt:
6 ÷ 10 × 100 = 60 Prozent Stabilitätsrate
Die Kennzahl kann für unterschiedliche Ereignisse berechnet werden:
- Markennennung,
- Anbieterpräsenz,
- Quellenangabe,
- korrekte Produkterklärung,
- oder bestimmte Listenposition.
Eine einzelne Antwort besitzt keine Stabilitätsrate. Dafür sind Wiederholungen zwingend erforderlich.
Forschung zu GEO-Messungen zeigt erhebliche Unterschiede zwischen einzelnen Durchläufen, Promptvarianten, Zeitpunkten und Plattformen. Eine belastbare Messung sollte diese Dimensionen ausdrücklich berücksichtigen.
Schwankungsbreite und statistische Unsicherheit
Prozentwerte wirken präzise. Bei kleinen Stichproben können sie jedoch stark schwanken.
Angenommen, ein Unternehmen erscheint:
- bei zwei von vier Messungen,
- und erreicht damit eine Sichtbarkeit von 50 Prozent.
Eine zusätzliche Nennung würde den Wert sofort auf 60 Prozent erhöhen. Eine fehlende Nennung würde ihn auf 40 Prozent senken.
Bei 100 Messungen verändert eine einzelne Antwort den Wert dagegen nur um einen Prozentpunkt.
Deshalb sollten GEO-Berichte mindestens nennen:
- Zahl der Prompts,
- Zahl der Wiederholungen,
- Zahl der Plattformen,
- Messzeitraum,
- und absolute Fallzahlen hinter Prozentwerten.
Bei größeren Messmodellen können zusätzlich Konfidenzintervalle oder Schwankungsbereiche verwendet werden.
Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass vermeintliche Unterschiede zwischen Domains teilweise innerhalb der statistischen Schwankungsbreite liegen. Eine Rangfolge kann dadurch präziser erscheinen, als die Daten tatsächlich erlauben.
KI-vermittelter Website-Traffic
Ein Teil der GEO-Wirkung kann über Websitebesuche gemessen werden.
Mögliche Verweisquellen sind:
- ChatGPT,
- Perplexity,
- Microsoft Copilot,
- Gemini,
- und weitere KI-Anwendungen.
OpenAI ergänzt bei Verweisen aus der ChatGPT-Suche automatisch den Parameter utm_source=chatgpt.com. Dadurch können entsprechende Besuche in Analysesystemen erkannt werden.
Zu messen sind:
- Sitzungen,
- Einstiegsseiten,
- Verweildauer,
- Interaktionen,
- Downloads,
- Kontaktanfragen,
- und Conversions.
Grenzen der Trafficmessung
Nicht jede KI-Nennung führt zu einem Klick.
Ein Nutzer kann:
- die Antwort direkt verwenden,
- den Markennamen später bei Google suchen,
- die Website manuell aufrufen,
- einen Vertriebspartner kontaktieren,
- oder das Unternehmen erst Wochen später berücksichtigen.
Zudem übertragen nicht alle Plattformen und Apps vollständige Referrer-Daten.
KI-vermittelter Traffic ist deshalb eine wichtige, aber unvollständige Kennzahl.
Conversion- und Pipeline-Bezug
Für die wirtschaftliche Bewertung können zusätzliche Daten erfasst werden:
- Kontaktanfragen aus KI-Referrals,
- Anfragen mit ausdrücklichem Hinweis auf ChatGPT,
- qualifizierte Leads,
- beeinflusste Verkaufschancen,
- Angebotswerte,
- und gewonnene Aufträge.
Sinnvolle Maßnahmen sind:
- ein CRM-Feld zur ursprünglichen Informationsquelle,
- qualitative Rückfrage im Erstgespräch,
- Auswertung von KI-Referral-Traffic,
- Analyse späterer Markensuchen,
- und Dokumentation durch den Vertrieb.
Eine vollständige Attribution ist trotzdem selten möglich. KI-Systeme sind häufig nur ein Kontaktpunkt innerhalb eines längeren Entscheidungsprozesses.
Ein Nutzer kann zuerst ChatGPT verwenden, anschließend mehrere Websites besuchen, später eine Google-Suche durchführen und erst danach eine Anfrage stellen.
Wirtschaftliche GEO-Kennzahlen sollten daher als Beitrag zum Entscheidungsprozess und nicht als isolierter letzter Klick verstanden werden.
Welche GEO-Kennzahlen sind für B2B und Industrie besonders wichtig?
Für B2B- und Industrieunternehmen sind nicht automatisch die größten Sichtbarkeitswerte am wichtigsten.
Besonders relevant sind:
Anbieterquote bei nicht markenbezogenen Fragen
Sie zeigt, ob das Unternehmen ohne vorherige Markenkenntnis in eine Shortlist gelangt.
Sachliche Genauigkeit
Technische Produkte und Leistungen müssen korrekt dargestellt werden.
Produkt- und Herstellerzuordnung
Ein Produkt sollte eindeutig dem richtigen Unternehmen zugeordnet sein.
Sichtbarkeit bei technischen Auswahlfragen
Dazu gehören Fragen zu:
- Werkstoffen,
- Verfahren,
- Normen,
- Anwendungen,
- Belastungen,
- und Produkteignung.
Quellenpräsenz bei Fachthemen
Eigene Produkt-, Wissens- und Dokumentationsseiten sollten bei passenden Fragen auffindbar sein.
Wettbewerbsanteil innerhalb der tatsächlichen Nische
Der Vergleich muss mit realen fachlichen Wettbewerbern erfolgen, nicht mit beliebigen großen Marken.
Sichtbarkeit nach Buying-Center-Rolle
Geschäftsführung, Einkauf, Technik und Vertrieb stellen unterschiedliche Fragen.
Qualitative Vertriebsreaktionen
Vertriebsgespräche können Hinweise liefern, ob Interessenten das Unternehmen bereits aus KI-gestützter Recherche kennen.
Der Beitrag ChatGPT-Sichtbarkeit messen vertieft diese Anforderungen speziell für ChatGPT. Die allgemeine Methodik behandelt der Beitrag KI-Sichtbarkeit messen.
Absolute und relative Kennzahlen unterscheiden
Absolute Kennzahlen
Absolute Werte sind beispielsweise:
- 24 Markennennungen,
- 12 Quellenangaben,
- 7 Anbieterpräsenzen,
- 15 sichtbare Produktnennungen,
- 5 sachliche Fehler.
Sie sind leicht verständlich, hängen aber stark von der Größe des Promptsets ab.
Relative Kennzahlen
Relative Werte sind:
- Markennennungsrate,
- Anbieterquote,
- Quellenrate,
- AI Share of Voice,
- Stabilitätsrate,
- Genauigkeitsrate.
Sie ermöglichen bessere Vergleiche zwischen Zeiträumen und unterschiedlich großen Teilsets.
Ein guter Bericht zeigt beide Werte:
12 von 50 Prompts mit Markennennung, entsprechend 24 Prozent.
Eine Prozentangabe ohne absolute Fallzahl kann ein sehr kleines Datenvolumen verbergen.
Frühindikatoren und Spätindikatoren
Nicht jede Kennzahl reagiert zum selben Zeitpunkt auf eine Maßnahme.
Frühindikatoren
Dazu gehören:
- technische Erreichbarkeit,
- Indexierung,
- neue Inhalte,
- verbesserte Produktzuordnung,
- erste Quellenangaben,
- steigende Themenabdeckung,
- und weniger sachliche Fehler.
Spätindikatoren
Dazu gehören:
- wiederkehrende Anbieternennungen,
- steigender Share of Voice,
- qualifizierte Websitebesuche,
- Leads,
- beeinflusste Opportunities,
- und Umsatzbezug.
Eine neue Fachseite kann kurzfristig technisch erreichbar sein. Eine wiederkehrende Anbieterpräsenz bei mehreren Plattformen kann wesentlich länger benötigen.
Der Beitrag Wie lange dauert GEO? ordnet diese zeitlichen Unterschiede genauer ein.
Wie sollte ein GEO-Dashboard aufgebaut sein?
Ein einziges Dashboard für alle Nutzergruppen wird schnell unübersichtlich. Sinnvoll sind mehrere Berichtsebenen.
Ebene 1: Geschäftsführung
Die Geschäftsführung benötigt wenige, wirtschaftlich relevante Kennzahlen:
- Anbieterquote,
- AI Share of Voice,
- wichtigste Wettbewerber,
- Entwicklung bei strategischen Themen,
- erkennbare sachliche Risiken,
- qualifizierte Kontakte,
- und zentrale Handlungsempfehlungen.
Ebene 2: Marketing und SEO
Für Marketing und SEO sind zusätzlich wichtig:
- Markennennungsrate,
- Quellenrate,
- Plattformvergleich,
- Themenabdeckung,
- sichtbare URLs,
- Promptgruppen,
- und Contentlücken.
Ebene 3: Operative Analyse
Die operative Ebene benötigt vollständige Detaildaten:
- exakter Prompt,
- vollständige Antwort,
- Messzeitpunkt,
- Plattform und Modus,
- sichtbare Quellen,
- Wettbewerber,
- Listenposition,
- fachliche Bewertung,
- und Kommentar zur notwendigen Maßnahme.
Ein Dashboard ohne Zugriff auf vollständige Antworten ist nur eingeschränkt überprüfbar.
Welche Angaben gehören in einen GEO-Bericht?
Ein aussagekräftiger Bericht sollte mindestens enthalten:
- Ziel der Messung,
- Größe und Zusammensetzung des Promptsets,
- Trennung von Marken-, Problem-, Vergleichs- und Anbieterprompts,
- untersuchte Plattformen,
- verwendete Modi,
- Messzeitraum,
- Zahl der Wiederholungen,
- Markennennungsrate,
- Anbieterquote,
- Quellenrate,
- Wettbewerber,
- Themenabdeckung,
- sachliche Fehler,
- Plattformunterschiede,
- absolute Fallzahlen,
- und methodische Einschränkungen.
Eine GEO-Strategie sollte bereits definieren, welche Kennzahlen später für die Bewertung entscheidend sind. Ohne vorher festgelegte Ziele besteht die Gefahr, dass nachträglich nur positiv wirkende Werte ausgewählt werden.
Typische Fehler bei GEO-Kennzahlen
Proprietärer Score ohne Berechnungsformel
Der Nutzer sieht eine Zahl, kann aber nicht nachvollziehen, wie sie entstanden ist.
Marken- und Anbieterprompts werden vermischt
Direkte Markenfragen erhöhen die Nennungsrate und verdecken die tatsächliche Anbieterpräsenz.
Nur eine Messung pro Prompt
Einzelne Antworten werden als stabile Sichtbarkeit interpretiert.
Positionen werden wie Google-Rankings behandelt
Eine Reihenfolge innerhalb einer Antwort wird als dauerhaftes Ranking ausgegeben.
Quellen und Markennennungen werden zusammengezählt
Unterschiedliche Sichtbarkeitsformen werden nicht getrennt.
Falsche Aussagen gelten als positive Sichtbarkeit
Jede Nennung wird gezählt, obwohl die Darstellung fachlich falsch ist.
Plattformen werden gemeinsam ausgewertet
Starke Ergebnisse in einem System verdecken Schwächen in einem anderen.
Promptsets ändern sich ständig
Zeitvergleiche verlieren ihre Aussagekraft.
Prozentwerte ohne absolute Basis
Eine Quote von 50 Prozent kann auf zwei oder zweihundert Messungen beruhen.
Wirtschaftlich irrelevante Prompts dominieren
Das Dashboard sieht positiv aus, obwohl zentrale Produkt- und Anbieterfragen fehlen.
Unsere Einschätzung aus der Praxis
Die wichtigste GEO-Kennzahl ist selten der größte Wert im Dashboard
Aus unserem eigenen GEO-Monitoring ergibt sich regelmäßig, dass besonders hohe Kennzahlen nicht automatisch die größte wirtschaftliche Aussagekraft besitzen.
Eine hohe Markennennungsrate kann entstehen, weil zahlreiche Prompts den Unternehmensnamen bereits enthalten. Ein großes Promptset kann viele allgemeine Fragen umfassen, die für Vertrieb und Kundengewinnung kaum Bedeutung besitzen.
Dagegen kann eine niedrige Anbieterquote bei zehn sehr wichtigen Beschaffungsfragen ein konkretes Geschäftsrisiko zeigen.
Ein weiteres wiederkehrendes Muster ist die Trennung von Quellen- und Markensichtbarkeit:
- Eine eigene Seite wird zitiert, aber die Marke fehlt.
- Das Unternehmen wird genannt, aber eine externe Vergleichsseite dient als Quelle.
- Ein Produkt wird korrekt beschrieben, aber dem falschen Hersteller zugeordnet.
- Die Marke erscheint häufig, wird jedoch auf eine Nebenleistung reduziert.
Diese Unterschiede dürfen nicht in einem Gesamtwert verschwinden.
Aus unserer Sicht muss jede GEO-Kennzahl bis zur ursprünglichen Antwort zurückverfolgbar sein. Nur dann lässt sich prüfen:
- weshalb der Wert gestiegen oder gefallen ist,
- welche Prompts betroffen sind,
- ob die Darstellung korrekt ist,
- und welche Maßnahme daraus folgt.
Besonders im B2B und in der Industrie betrachten wir deshalb drei Kennzahlen als zentral:
- Anbieterquote bei wirtschaftlich relevanten, nicht markenbezogenen Fragen
- sachliche Genauigkeit der Unternehmens- und Produktdarstellung
- Stabilität der Sichtbarkeit über mehrere Messungen und Plattformen
Ein Dashboard kann die Realität vereinfachen. Es darf aber nicht die Unterschiede verdecken, die für eine geschäftliche Entscheidung entscheidend sind.
Gute GEO-Kennzahlen schaffen Vergleichbarkeit, keine Scheingenauigkeit
KI-Sichtbarkeit ist messbar. Die Messung benötigt jedoch klare Definitionen, wiederholte Abfragen und eine fachliche Interpretation.
Ein guter GEO-Bericht zeigt nicht nur positive Prozentwerte. Er macht sichtbar:
- welche Fragen untersucht wurden,
- wie häufig gemessen wurde,
- welche Plattformen einbezogen waren,
- wie sich Wettbewerber entwickelten,
- welche Aussagen fachlich falsch waren,
- und welche Unsicherheit in den Daten verbleibt.
Die wichtigste Kennzahl hängt vom Ziel ab.
Für eine Fachwebsite kann die Quellenrate entscheidend sein. Für einen Hersteller ist möglicherweise die Produkt- und Anbieterquote wichtiger. Für ein bekanntes Unternehmen kann die korrekte Darstellung der Marke Vorrang besitzen. Für die Geschäftsführung zählt langfristig die Verbindung zu qualifizierten Kontakten und Vertriebschancen.
Eine spezialisierte GEO Agentur sollte daher keine undurchsichtige Einheitskennzahl verkaufen. Sie sollte ein Messmodell entwickeln, das zur Zielgruppe, zum Geschäftsmodell und zu den tatsächlichen Entscheidungssituationen des Unternehmens passt.
Eine laufende GEO-Betreuung kann darauf aufbauen, die relevanten Kennzahlen regelmäßig auszuwerten und Maßnahmen anhand ihrer tatsächlichen Entwicklung zu priorisieren.