KI-Sichtbarkeit messen
Stell ChatGPT, Claude und Gemini dieselbe Frage mehrfach und zähl, wie oft deine Marke zurückkommt. Du bekommst eine Frequenz mit Konfidenzintervall, keinen Rang.
So misst dieses Tool deine KI-Sichtbarkeit
Trag deine Marke ein, trag die Fragen ein, die deine Kunden wirklich stellen, und das Tool schickt jede Frage mehrfach an ChatGPT, Claude und Gemini. Danach zählt es, wie viele dieser Antworten dich nennen. Diese Zahl ist das ganze Produkt. Es gibt keinen Score zu deuten und nichts wird hinter deinem Rücken gewichtet.
Vorher prüft es, ob die KI-Crawler deine Seite überhaupt erreichen. Beide Schichten zählen und sie fallen aus unterschiedlichen Gründen aus, deshalb stehen sie getrennt da statt zu einer Zahl verrührt.
Warum eine Rang-Zahl die falsche Antwort ist
Die meisten Tools für KI-Sichtbarkeit geben dir eine Position. Rang 3 bei ChatGPT, Rang 7 bei Perplexity. Nur sind Sprachmodelle nicht deterministisch: Stell dieselbe Frage zweimal und du bekommst oft zwei unterschiedliche Listen, in anderer Reihenfolge, mit anderen Firmen darin. Eine einzelne Position ist eine Stichprobe im Messgewand.
Lässt du denselben Prompt zehnmal laufen, sieht die ehrliche Antwort anders aus. Du wurdest in sechs von zehn Läufen genannt. Das sind 60 Prozent, und bei zehn Läufen könnte die wahre Rate plausibel irgendwo zwischen 31 und 83 Prozent liegen. Beide Hälften dieses Satzes sind brauchbar. Der Rang war es nie.
Die Kopfzahl hier ist deshalb eine Frequenz plus ein Wilson-95-%-Konfidenzintervall, sichtbar als blasses Band hinter dem vollen Bogen. Das Band schrumpft, sobald du mehr Läufe nimmst, und genau diese Lektion verstecken die meisten Tools.
Trainings-Gedächtnis und Live-Abruf sind zwei verschiedene Probleme
Ein Modell kann dich aus zwei völlig unabhängigen Gründen nennen. Entweder steckst du in seinen Gewichten aus dem Training, oder es hat beim Antworten im Web gesucht und dich gefunden. Beides fällt anders aus und wird anders behoben, also stellt das Tool jede Frage zweimal: einmal mit ausgeschalteter Websuche, einmal mit erzwungener.
| Web aus | Web an | Was das heißt | Wo du anfängst |
|---|---|---|---|
| genannt | genannt | Du steckst im Gedächtnis des Modells und in seinen Suchergebnissen. Die stabile Position. | Nichts Dringendes. Weiter publizieren. |
| nicht genannt | genannt | Nur über Abruf. Fragil: Fällt der Crawler-Zugang weg, bist du am selben Tag verschwunden. | Erwähnungen bei Dritten, Entitäten-Markup, Schema. |
| genannt | nicht genannt | Das Modell erinnert sich an dich, findet deine Live-Seiten aber nicht. | Crawler-Zugang, JS-Rendering. |
| nicht genannt | nicht genannt | In diesem Markt für diese Frage unsichtbar. | Erst der Abruf. Der bewegt sich in Wochen, Training dauert ein Jahr. |
Die Abruf-Hälfte kostet rund das Achtfache der Trainings-Hälfte, weil du die Suche selbst bezahlst und nicht die Tokens. Deshalb misst der Gratis-Check nur das Trainings-Gedächtnis und die Abruf-Spalte braucht deinen eigenen DataForSEO-Key. Das ist der Punkt, an dem echtes Geld anfängt, und der steht hier statt in einer Preisseite vergraben.
Perplexity steht mit Absicht nur in einer Spalte
Perplexity hat keinen Offline-Modus. Es ist ein Suchprodukt und sucht jedes einzelne Mal, also gibt es dort kein Ergebnis aus dem Trainings-Gedächtnis. Statt dir eine leere Zelle zu zeigen, lässt das Tool Perplexity aus dem Gratis-Check heraus und nimmt es in den Abruf-Durchgang, wo seine Antworten mehr Zitate tragen als die jeder anderen Engine.
Wo die KI wirklich nachschaut
Die Läufe oben stellen den Modellen eine Frage. Das zeigt dir, was sie sagen. Es zeigt dir nicht, auf welche Quellen sie sich dabei stützen, und das sind zwei verschiedene Probleme mit zwei verschiedenen Lösungen.
Deshalb liest das Tool zusätzlich das Archiv. Zu einem Kategorie-Keyword holt es die Domains, die in echten Google-AI-Overview-Antworten deines Marktes tatsächlich zitiert werden, sortiert nach Häufigkeit, mit dem KI-Suchvolumen dahinter. Lass es auf „seo tool“ für Deutschland laufen und ganz oben steht YouTube mit über dreitausend Zitaten, vor jedem SEO-Anbieter. Darauf wäre niemand gekommen, und man findet es nur, wenn man nachsieht.
Deine eigene Domain ist in der Liste markiert, wenn sie drinsteht. Steht sie nicht drin, ist die Liste trotzdem die Antwort: Das sind die Seiten, die deine Kategorie an deiner Stelle beantworten. Der Check kostet ein eigenes Credit, weil der Aufruf dahinter rund das Hundertfache eines Modell-Aufrufs kostet. Und er liest archivierte Antworten, statt einen Live-Test zu fahren. Die ChatGPT-Datenbank nimmt nur USA und Englisch an, gemessen und nicht abgelesen, also ist es überall sonst Google AI Overview.
Was das Crawler-Tor wirklich sperrt
Einen KI-Crawler in der robots.txt zu sperren bewirkt etwas, aber nicht das, was die meisten Artikel behaupten. Die Bots teilen sich in zwei Jobs, und nur einer davon ändert die heutige Antwort.
GPTBot, ClaudeBot und Google-Extended sammeln Trainingsdaten. Sperrst du die, fällst du langsam aus künftigen Modell-Releases, und das ist ein Problem in Quartalen. OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot und Google-Agent holen Seiten, während das Modell gerade eine Live-Frage beantwortet. Sperrst du die, verschwindest du sofort aus der Abruf-Spalte.
Das Tor meldet deshalb beides, sagt dir, auf welcher Seite jeder Bot steht, und prüft zusätzlich zur robots.txt-Regel die echte Server-Antwort. Ein Bot, der in der robots.txt erlaubt ist und von deiner Firewall ein 403 bekommt, ist trotzdem gesperrt, und diese Diskrepanz kommt oft genug vor, um eine eigene Spalte zu verdienen.
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