KI-Sichtbarkeit messen: Nennungen und Quellen trennen

Jemand aus dem Marketing tippt an einem Dienstagvormittag die Frage ins Chatfenster, wer die führenden Anbieter der eigenen Branche seien. Die eigene Marke kommt nicht vor. Kurze Aufregung, ein Screenshot im Teamchat, eine Runde Ursachenforschung.

Am Donnerstag stellt jemand anderes dieselbe Frage. Diesmal steht die Marke auf Platz vier.

Beide Beobachtungen reichen nicht aus, um eine Veränderung zu beurteilen. Es fehlt die Vergleichsgröße, es fehlt die Zeitachse, und es fehlt die Information, ob die beiden Abfragen überhaupt unter denselben Bedingungen liefen.

Warum liefern KI-Systeme bei derselben Frage unterschiedliche Antworten?

Weil sie unterschiedlich viele und unterschiedliche Quellen zitieren und weil ihre Ausgabe nicht deterministisch ist.

Der Semrush AI Visibility Index 2026 (öffnet in neuem Tab) hat für Januar bis April 2026 rund 126 Millionen Prompts im US-Markt ausgewertet. ChatGPT zitiert darin im Mittel rund 15 Quellen je Antwort, Gemini rund 3. Was ein Modell intern heranzieht, ist damit nicht gesagt, gezählt wurden die ausgewiesenen Zitate. Für die Auswertung ist genau das die relevante Größe, weil nur zitierte Quellen sichtbar und damit bearbeitbar sind.

Ein Messlauf, vier Ergebnisse

Ein Beispiel aus einem laufenden Projekt im DACH-Raum, Snapshot von Anfang September 2026. Gestellt wurde die neutrale Frage nach den führenden Anbietern der Branche. Der Markenname kommt in der Frage nicht vor.

Drei der vier abgefragten Anbieter nennen das Unternehmen organisch. Bei einem steht es auf Platz 1 von 40 aufgeführten Marktteilnehmern. Bei einem zweiten auf Platz 5 von 27, beim dritten auf Platz 6 von 22. Der vierte nennt es überhaupt nicht, obwohl er 14 andere Anbieter aufzählt.

Platz 1 und nicht vorhanden, am selben Tag, bei derselben Frage. Wer zufällig den ersten Anbieter befragt hätte, wäre mit einer sehr guten Nachricht ins Meeting gegangen. Wer den vierten erwischt hätte, mit einer Krise.

Was ist der Unterschied zwischen Nennung und Zitierung?

Eine Nennung heißt, die Marke kommt im Antworttext vor. Eine Zitierung heißt, eine Quelle wird als Beleg ausgewiesen. Beides fällt regelmäßig auseinander.

Bei Gemini lag die Überschneidung zwischen genannten Marken und zitierten Domains laut Semrush bei rund 30 Prozent. Eine Marke kann also empfohlen werden, ohne dass ihre eigene Website als Beleg auftaucht. Und umgekehrt kann eine Domain die Antwort tragen, ohne dass die dahinterstehende Marke genannt wird.

Im oben genannten Projekt entfielen über 30 Tage rund 1.660 gezählte Zitierungen auf diese eine Frage, verteilt auf gut 200 Domains. 19 davon stammten von der eigenen Website. Der größte Block, gut ein Drittel, kam aus Referenz- und Datenquellen: Wikipedia, ein Marktkonzentrationsregister, Statistikportale, Firmendatenbanken. Fachmedien lagen deutlich dahinter.

Für die Kommunikationsabteilung dieses Unternehmens folgt daraus etwas Unbequemes. Das Bild, das KI-Systeme von ihm zeichnen, entsteht überwiegend in Registern und Datenbanken, die niemand im Haus pflegt. Ein veralteter Eintrag dort wirkt stärker als die nächste Meldung auf der eigenen Website.

Welche Artikel aus Ihrer Berichterstattung ziehen die Systeme heran?

Das ist die Frage, die klassische Medienbeobachtung nicht beantworten konnte.

Im Modul AI Echo in auraNews (öffnet in neuem Tab) werden die zitierten Quellen jeder Antwort gegen das eigene Medienarchiv abgeglichen. Sichtbar wird dabei, welche der Artikel, die über ein Unternehmen erschienen sind, von den Systemen als Beleg herangezogen werden, aufgeschlüsselt nach Anbieter und Zitierhäufigkeit.

Für die PR-Steuerung ist das eine neue Kategorie von Information. Bislang endete die Bewertung einer Platzierung bei Reichweite und Tonalität. Jetzt lässt sich ergänzen, ob ein Beitrag in der maschinellen Weiterverarbeitung überhaupt vorkommt. Ein Fachartikel mit kleiner Auflage, der von mehreren Anbietern wiederholt zitiert wird, hat für dieses Feld mehr Gewicht als eine reichweitenstarke Meldung, die nirgends auftaucht.

Was gehört zu einer belastbaren Messung?

Konstante Fragen, tägliche Wiederholung und ein dokumentierter Geltungsbereich. Der dritte Punkt wird meist vergessen und entscheidet darüber, ob die Zahlen später standhalten.

Zu protokollieren ist je Durchlauf, welcher Anbieter mit welcher Modellversion abgefragt wurde, ob ein Suchmodus aktiv war, und in welchem Sprach- und Länderkontext die Frage gestellt wurde. AI Echo fragt die Anbieter über deren Schnittstellen ab, nicht über die Endnutzeroberflächen. Das ist die Voraussetzung für Reproduzierbarkeit und zugleich eine Einschränkung: Was ein Nutzer in der ChatGPT-App sieht, kann davon abweichen, weil dort Gesprächsverlauf, Personalisierung und Speicherfunktionen mitwirken.

Als Kennzahl trägt in erster Linie die Nennungsquote über alle Durchläufe eines Zeitraums, also der Anteil der Antworten, in denen die Marke ohne Vorgabe des Namens vorkommt. Die Position in der Aufzählung ist eine Ergänzung und mit Vorsicht zu behandeln, weil viele Antworten keine ausdrückliche Rangfolge enthalten. Eine Reihenfolge im Fließtext ist nicht automatisch eine Wertung.

Sinnvoll ist außerdem die Trennung nach Fragetyp. Eine Markenfrage, eine Marktfrage mit Markenbezug und eine neutrale Marktfrage ohne den eigenen Namen führen zu deutlich verschiedenen Ergebnissen. Die neutrale Variante ist die aussagekräftigste, weil dort niemand den Namen vorgibt.

Was macht man mit den Ergebnissen?

Am meisten Wirkung hat die Fehlersuche. Wenn mehrere Systeme dieselbe falsche Aussage über ein Unternehmen treffen, liefern die zitierten Quellen die Ansatzpunkte. Prüfen Sie zuerst, ob die Aussage dort tatsächlich steht. Häufig findet sich der Ursprung in einem älteren Fachbeitrag oder einem überholten Registereintrag, manchmal aber auch nicht, weil Modelle Aussagen aus Trainingsdaten wiedergeben, für die keine Quelle ausgewiesen wird. Die Quellenliste ist eine Spur, kein Beweis.

Der zweite Nutzen liegt in der PR-Zielliste. Tauchen zwei Fachtitel regelmäßig als Beleg auf und ein dritter, in den seit Jahren Aufwand fließt, nie, ist das eine Steuerungsinformation neben der Reichweite. Redaktionsarbeit wird damit auf eine Weise bewertbar, wie es das klassische Clipping nicht hergegeben hat.

Der dritte fällt nebenbei ab. In neutralen Marktfragen tauchen regelmäßig Anbieter auf, die im eigenen Wettbewerbsbild fehlen. Manchmal ist das ein Artefakt. Manchmal ein früher Hinweis darauf, dass jemand ein Thema besetzt.

Und schließlich die interne Diskussion. Wer ein Budget für Sichtbarkeit in KI-Systemen begründen muss, braucht eine datierte Reihe über mehrere Monate statt eines Screenshots vom Dienstag.

Was die Messung nicht leistet

Sie erklärt keine Ursachen. Sie zeigt, was ein System ausgegeben und was es dabei zitiert hat. Warum ein Modell eine Marke nennt und eine andere nicht, lässt sich daraus nicht ableiten, sondern höchstens eingrenzen.

Sie ist außerdem an Modellstände gebunden. Ein Anbieterwechsel auf eine neue Version kann einen Verlauf brechen, ohne dass sich am Markt etwas geändert hat. Solche Brüche gehören ausgewiesen und nicht wegerklärt.

Zur Genauigkeit: Markennamen werden im Antworttext maschinell erkannt, und bei kurzen oder mehrdeutigen Namen entstehen dabei Fehltreffer. Wer eine Nennungsquote weitergibt, sollte stichprobenartig in die Rohantworten sehen. Ein Aggregat lügt lautlos.

Und ein Vergleich mit fremden Benchmarks führt selten weiter. Die Yext-Auswertung (öffnet in neuem Tab) von 6,8 Millionen Zitaten aus 1,6 Millionen KI-Antworten kommt für Juli und August 2025 zu dem Ergebnis, dass sich rund 86 Prozent der Zitate über markeneigene oder markenverwaltete Quellen beeinflussen lassen. Untersucht wurden Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Gastronomie, auf Basis des eigenen Kundenbestands. Die Autoren schränken selbst ein, dass die Ergebnisse Muster dieses Bestands abbilden und dass über Schnittstellen zurückgegebene Zitate von der Nutzeransicht abweichen können. Das Beispiel weiter oben zeigt, wie weit ein einzelner Fall davon entfernt liegen kann.

Der nächste Schritt

Formulieren Sie drei Fragen, die ein Interessent stellen würde, ohne Ihren Namen zu kennen. Lassen Sie sie über 30 Tage täglich an mehrere Anbieter stellen und protokollieren Sie Modellversion und Kontext mit.

Sehen Sie sich danach zuerst an, welche Quellen zitiert wurden. Die Rangplätze sind das, worüber alle reden. Die Quellenseite ist die, an der sich arbeiten lässt.