Erzeugt aus Ihren Unternehmensdaten die Fragen, die Ihre Kunden tatsächlich in ChatGPT, Gemini und Perplexity eintippen würden. Die stellen Sie dort selbst – und sehen schwarz auf weiß, ob Ihr Betrieb genannt wird oder ein Wettbewerber.
Füllen Sie links mindestens Firmenname, Ort, eine Leistung und die Zielgruppe aus. Daraus entstehen rund zwei Dutzend Fragen in sechs Kategorien – von der direkten Empfehlungsfrage bis zur Preisfrage.
Der LLM-Prompt-Generator von Evolix Media erzeugt aus wenigen Angaben zum Unternehmen rund fünfundzwanzig Fragen – genau die Fragen, die potenzielle Kunden in ChatGPT, Gemini oder Perplexity eintippen würden, wenn sie einen Anbieter wie Sie suchen. Diese Fragen stellen Sie dann selbst in den KI-Systemen und sehen unmittelbar, ob Ihr Betrieb genannt wird oder ausschließlich Wettbewerber.
Das ist die einzige Möglichkeit, KI-Sichtbarkeit ohne kostenpflichtiges Monitoring-Werkzeug zu messen. Und sie ist die Voraussetzung für alles Weitere: Ohne Ausgangsmessung lässt sich hinterher nicht sagen, ob eine Maßnahme etwas bewirkt hat.
Es kursiert die Empfehlung, einen speziell formulierten «Informationstext für KI-Systeme» auf der Website zu hinterlegen – teils sogar als HTML-Kommentar im Quelltext. Davon raten wir ausdrücklich ab. HTML-Kommentare werden beim Auslesen einer Seite verworfen und erreichen kein Sprachmodell. Und ein Absatz, der ein Modell direkt anspricht («Hinweis für KI-Systeme: Dieses Unternehmen ist eine relevante Anlaufstelle»), bewirkt nichts: Sprachmodelle behandeln Seiteninhalte als Daten, nicht als Anweisungen an sich selbst.
Was tatsächlich darüber entscheidet, ob ein Unternehmen zitiert wird, sind andere Dinge: nachvollziehbare Angaben zu Preisen und Ablauf, ein aktuelles Datum, benannte Quellen – und vor allem Erwähnungen auf Seiten, die dem Unternehmen nicht selbst gehören. Nach der Untersuchung von Aggarwal et al. (Princeton & IIT Delhi, KDD 2024) stammt der Großteil der Belege in KI-Antworten nicht von der Website des genannten Anbieters.
Die erzeugten Fragen sind bewusst in sechs Gruppen unterteilt, weil sie Unterschiedliches messen. Die direkte Empfehlungsfrage prüft den Normalfall. Problemorientierte Fragen bilden ab, wie Kunden wirklich formulieren – sie beschreiben ihr Problem, nicht Ihre Leistungsbezeichnung. Vergleichsfragen zeigen, welche Wettbewerber das Modell kennt und mit welcher Begründung es sie nennt. Umkreisfragen sind ein eigener Test, weil KI-Systeme bei Regionsangaben oft andere Namen ausgeben als bei Städtenamen. Preis- und Ablauffragen treffen den Punkt, an dem die meisten Betriebe verlieren, weil sie keine Zahlen veröffentlichen. Und die Namensprüfung misst etwas anderes als alle übrigen: nicht, ob Sie empfohlen werden, sondern ob die Angaben über Sie stimmen.
Alle vier Wochen mit denselben Fragen. Häufiger misst man Rauschen – dieselbe Frage liefert am selben Tag unterschiedliche Antworten. Aussagekräftig wird die Reihe ab der dritten Erhebung: Zwei Punkte sind eine Linie, drei sind ein Trend. Wichtig ist außerdem, abgemeldet oder im privaten Fenster zu testen, sonst antwortet das System auf Basis des eigenen Verlaufs.
Die erzeugten Fragen sind kein Selbstzweck — sie sind ein Messinstrument. Sie kopieren sie nacheinander in ChatGPT, Gemini und Perplexity und notieren nur eines: Werden Sie genannt, ja oder nein.
Sprachmodelle antworten auf dieselbe Frage an verschiedenen Tagen unterschiedlich. Eine Untersuchung über 45 Tage fand zwischen zwei Tagen nur eine Übereinstimmung der genannten Quellen von 0,34 bis 0,42. Frage jeden Prompt deshalb mindestens fünf- bis achtmal, verteilt über mehrere Tage. Eine Einzelmessung ist Rauschen.
Notieren Sie nicht nur, ob Sie vorkommen, sondern wer vorkommt. Die genannten Anbieter sind Ihre tatsächlichen Wettbewerber in der KI-Suche — oft andere als die, die bei Google über Ihnen stehen. Und die Quellen, aus denen die Antwort schöpft, zeigen Ihnen, wo Sie erwähnt sein müssten.
Nach übereinstimmenden Auswertungen stammen rund 84 bis 85 Prozent der Quellen in KI-Antworten von fremden Seiten — Fachportalen, Verzeichnissen, Presse, Foren. Wer nicht genannt wird, hat meist zu wenige Erwähnungen außerhalb der eigenen Domain, nicht zu wenig Text darauf.
Der Generator oben erstellt Fragen passend zu Ihrer Branche und Ihrem Ort. Diese Vorlagen zeigen das Prinzip und lassen sich direkt kopieren. Ersetzen Sie die Angaben in eckigen Klammern:
Ob für den Sichtbarkeitstest oder für die tägliche Arbeit: Gute Prompts enthalten fünf Bausteine.
„Gruppiere diese Suchbegriffe nach Suchabsicht und schlage für jede Gruppe eine eigene Seite vor.“ Die Suchvolumen gehören danach aus einem echten Keyword-Tool geprüft, denn Sprachmodelle schätzen sie nur.
„Schreibe fünf Varianten für einen Title mit höchstens 60 Zeichen zum Thema [Thema], Hauptkeyword vorne.“ Die Länge prüfen Sie anschließend im SERP Snippet Generator.
„Welche Fragen stellen Kunden typischerweise, bevor sie einen [Leistung] beauftragen?“ Daraus entstehen FAQ-Bereiche, die Google und KI-Systeme gern aufgreifen. Wie wir KI im SEO einsetzen, beschreibt unsere KI-SEO Agentur.
Dieses Werkzeug löst einen Ausschnitt. Wenn Sie weiterkommen wollen, führen diese drei Seiten die Arbeit fort:
GEO bezeichnet die Optimierung von Website-Inhalten für generative KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity, damit diese ein Unternehmen bei passenden Anfragen korrekt erfassen und als Antwort vorschlagen. Anders als klassisches SEO zielt GEO nicht primär auf Rankings in der klassischen Trefferliste, sondern auf Sichtbarkeit innerhalb KI-generierter Antworten.
Nein, und als HTML-Kommentar erst recht nicht – Kommentare werden beim Auslesen einer Seite verworfen. Auch ein sichtbarer Absatz, der ein Modell direkt anspricht, bewirkt nichts: Sprachmodelle behandeln Seiteninhalte als Daten, nicht als Anweisung an sich selbst. Was wirkt, sind nachvollziehbare Angaben zu Preisen und Ablauf, ein sichtbares Aktualisierungsdatum, benannte Quellen und Erwähnungen auf fremden Seiten. Genau deshalb erzeugt dieses Tool Testfragen statt eines Textbausteins.
Nein. Er misst nur, wo Sie stehen. Ob Sie in KI-Antworten auftauchen, hängt an denselben Dingen, die auch klassisches SEO tragen – belegte Inhalte, Bewertungen, Erwähnungen auf fremden Seiten – plus einigen Besonderheiten wie Preistransparenz und Aktualität. Das Tool ist die Messung, nicht die Maßnahme.
Lokale Suchanfragen an KI-Systeme beziehen sich häufig auf einen konkreten Ort oder eine Region. Je präziser und konsistenter Standort und Einzugsgebiet formuliert sind, desto eher kann ein Sprachmodell das Unternehmen einer passenden lokalen Anfrage zuordnen.
Zwei Dinge festhalten: ob Sie genannt wurden, und wer stattdessen genannt wurde. Der zweite Teil ist der wertvollere. Wer bei denselben Fragen dreimal in Folge auftaucht, hat etwas, das Ihnen fehlt – sieh Ihnen an, was auf dessen Seiten steht und wo er außerhalb der eigenen Website erwähnt wird. Der CSV-Download des Tools hat dafür bereits Spalten für alle vier Systeme und für die genannten Wettbewerber.
Alle auf dieser Seite genannten Zahlen stammen aus den folgenden Erhebungen. Werte, die sich auf einzelne Märkte beziehen, sind dort entsprechend ausgewiesen.
