Fragen Sie ChatGPT einmal nach den besten Anbietern in Ihrer Kategorie. Kommt Ihre Marke vor, ist die Erleichterung groß. Kommt sie nicht vor, folgt Alarm. Beides ist verfrüht.
Wir haben genau das für einen Hersteller von Akku-Garten- und Forstgeräten im DACH-Markt sauber durchgemessen: 281 einzelne KI-Antworten, drei Erhebungen, zehn Marken im Vergleich. Der Kunde möchte nicht genannt werden, die Zahlen sind aber echt. Diese Artikelserie zerlegt jeden Befund einzeln. Hier geht es erst einmal um die Frage, wie man so etwas überhaupt sauber misst.
Weil dieselbe Frage bei jedem Durchlauf zu einem anderen Gespräch führen kann. Wir haben zwölf identische Einstiegsfragen je sechsmal unabhängig gestellt, mit demselben Modell und wortgleichem Text. Bei nur zwei der zwölf Fragen kam die Marke in jedem einzelnen Durchlauf vor.
Ein einzelner Test ist also eine Stichprobe der Größe eins. Sie erfahren daraus, was an diesem Tag in diesem einen Gespräch passiert ist. Über den Normalfall sagt das wenig. Wie stark diese Schwankung ist, steht ausführlich in diesem Artikel.
Statt einzelner Prompts bilden wir nach, wie Menschen tatsächlich mit einer KI über einen Kauf sprechen. Also nicht eine Frage, sondern ein Verlauf.
Sechs fiktive Personen aus zwei unterschiedlichen Bedarfslagen stellen ihre erste Frage. Bewusst so, wie man es wirklich tippt, ohne Markennamen. Ein Beispiel aus dem Analysefall: „Ich hab mittlerweile für jedes Gerät einen anderen Akku, nervt total."
Ab da führt die KI das Gespräch selbst weiter. Jede Folgefrage entsteht aus der jeweils vorherigen Antwort. Erwähnt die KI beiläufig einen bestimmten Wettbewerber, hakt die simulierte Person dort nach. So entstehen aus einer Startfrage mehrere völlig unterschiedliche Verläufe, quer über die Phasen Orientierung, Abwägung und Kaufentscheidung.
Das ist der wesentliche Unterschied zu klassischen Rank-Trackern: Gemessen wird nicht ein Suchbegriff, sondern ein Beratungsverlauf.
Drei Dinge, die zusammengehören.
Erstens: Kommt die Marke vor? Nicht an welcher Position, sondern ob überhaupt. Das ist der zentrale Bruch zur klassischen Suche. Es gibt keine zehn blauen Links mehr, unter denen man Platz vier belegen kann. Es gibt eine Antwort, und die nennt einen Namen oder eben nicht.
Zweitens: Woher hat die KI ihre Informationen? Jede Antwort stützt sich auf Quellen. Im Analysefall waren das 5.387 Belege aus 585 verschiedenen Domains. Wer dort auftaucht, bestimmt mit, was über eine Marke gesagt wird.
Drittens: Hat die Antwort der Person geholfen? Jede Bedarfslage hat ein Ziel, etwa „ein passendes Gerät finden und kaufen". Ob die Antwort das erfüllt, wird separat bewertet. Sichtbarkeit ohne Nutzen ist nämlich eine leere Kennzahl.
Wenn Sie das ohne externe Hilfe versuchen wollen, sind das die Schritte, die wirklich zählen:
Schreiben Sie auf, aus welcher Situation heraus jemand Ihre Kategorie googelt oder eine KI fragt. Welches Problem, welcher Zeitdruck, welcher Kontext. Alter und Einkommen brauchen Sie dafür nicht.
Zwölf Fragen reichen für den Anfang. Wichtig: so tippen, wie Kunden tippen, inklusive Umgangssprache. Sobald Sie Ihre Marke in die Frage schreiben, messen Sie nur noch, ob die KI Ihren Namen kennt.
Neuer Chat, kein Verlauf, keine Erinnerung an vorherige Durchgänge. Erst der Vergleich mehrerer Durchläufe zeigt, ob eine Nennung stabil ist.
Zu jeder Zahl gehört, welches Modell geantwortet hat und wann. Ohne das können Sie später einen Modellwechsel nicht von einer echten Veränderung unterscheiden.
Notieren Sie zu jeder Antwort, welche Websites die KI als Beleg angibt. Das ist die eigentlich handlungsrelevante Information, weil Sie dort ansetzen können.
Sonst haben Sie eine Zahl ohne Bezugsgröße. 43 Prozent Präsenz klingt mittelmäßig, ist aber sehr stark, wenn der beste Wettbewerber bei 16 liegt.
Zwei Grenzen, die man kennen sollte, bevor man Budget umschichtet.
Der Test misst nicht, wie häufig diese Fragen im Markt wirklich gestellt werden. Die Bedarfslagen und Fragen sind fachlich hergeleitet, nicht aus Suchvolumen. Sie wissen also, wie die KI antwortet, wenn jemand so fragt. Wie viele Menschen so fragen, steht auf einem anderen Blatt.
Und er misst nicht, an welcher Stelle innerhalb einer Antwort die Marke steht. Ob sie im ersten Satz empfohlen oder im Nebensatz erwähnt wird, macht für einen Leser natürlich einen Unterschied. In den Daten dieses Falls ist das nicht erfasst, also behaupten wir dazu auch nichts.
Zwölf Einstiegsfragen mit je drei bis vier unabhängigen Durchläufen haben sich als brauchbare Untergrenze erwiesen. Das ergibt gut 100 bis 160 auswertbare Antworten. Weniger als drei Durchläufe je Frage macht wenig Sinn, weil die Schwankung zwischen Durchläufen dann nicht sichtbar wird.
Grundsätzlich ja, für einen ersten Eindruck. Sie sollten allerdings darauf achten, dass jeder Durchlauf in einem neuen Chat ohne Verlauf startet und dass personalisierte Erinnerungen abgeschaltet sind. Sonst beeinflussen Ihre vorherigen Fragen die Antwort, und Sie messen Ihr eigenes Nutzungsverhalten mit.
Weil das eine andere Frage beantwortet. Mit Ihrem Namen im Prompt prüfen Sie, ob das Modell Sie kennt. Ohne Ihren Namen prüfen Sie, ob es Sie empfiehlt. Das zweite ist die geschäftlich relevante Frage, und die Ergebnisse fallen deutlich schlechter aus.
Sinnvoll ist ein fester Rhythmus, etwa quartalsweise, plus eine Messung nach größeren Änderungen an der eigenen Website. Wichtig ist weniger die Häufigkeit als die Vergleichbarkeit: gleiches Modell, gleicher Fragenwortlaut, gleiche Anzahl Durchläufe.
Grundlage aller Zahlen dieser Serie: 281 ausgewertete KI-Antworten aus drei Erhebungen (12.07.2026 mit gpt-4o-mini, 26.07. und 03.08.2026 mit gpt-5.6-terra), zwei Bedarfsgruppen, sechs Personas, zwölf Einstiegsfragen mit je drei bis vier unabhängigen Durchläufen. Ergänzt um einen technischen Crawl von zehn Marken im selben Wettbewerbsfeld.
Hinweis zu diesem Beitrag: Recherche, Auswertung und Text wurden mit Unterstützung von KI-Systemen erstellt (Ex Tenebris Agenten-Team) und von Felix Zeh redaktionell geprüft. Alle genannten Zahlen stammen aus einer echten LUX-/GEO-Analyse; die analysierte Marke ist zum Schutz der Kundenbeziehung anonymisiert.
Die Methodik hinter diesem Artikel ist dieselbe, die wir für jede Standortbestimmung einsetzen — auf Ihre Kategorie, Ihre Wettbewerber, Ihre Bedarfsgruppen zugeschnitten.