Wie funktioniert ein AI Visibility Audit?
Ein AI Visibility Audit ist eine systematische Analyse, die misst, wie häufig und in welchem Kontext ein Unternehmen von generativen KI-Suchmaschinen wie ChatGPT, Perplexity und Gemini als Quelle zitiert oder empfohlen wird. Er deckt Sichtbarkeitslücken auf und bildet die datenbasierte Grundlage für alle weiteren Maßnahmen der Generative Engine Optimization (GEO).
Die Optimierung für KI-gestützte Such- und Antwortsysteme beginnt immer mit einer Bestandsaufnahme. Ohne zu wissen, wo ein Unternehmen aktuell steht, lassen sich keine zielgerichteten Maßnahmen ableiten. Der AI Visibility Audit liefert genau diese Transparenz.
Warum ein Audit der erste Schritt ist
Klassische SEO-Tools messen Rankings auf Basis von Keywords. KI-gestützte Antwortsysteme funktionieren anders als klassische Ranking-Listen: Sie synthetisieren Antworten aus mehreren Quellen und berücksichtigen dabei nicht nur Suchbegriffe, sondern auch Entitäten, Kontext, Quellenqualität und semantische Relevanz. Ein Unternehmen kann auf Google auf Platz 1 ranken, aber von ChatGPT bei einer direkten Kaufempfehlung vollständig ignoriert werden.
Der AI Visibility Audit schließt diese Lücke. Er analysiert die Präsenz eines Unternehmens in den wichtigsten KI-Systemen und vergleicht sie mit den direkten Wettbewerbern.
Die 3 Phasen des AI Visibility Audits
Ein professioneller Audit durchläuft in der Regel drei strukturierte Phasen, um ein vollständiges Bild der KI-Sichtbarkeit zu zeichnen.
1. Prompt-Analyse und Baseline-Messung
Im ersten Schritt wird geprüft, auf welche branchenspezifischen Prompts (Eingabebefehle) die KI-Modelle reagieren. Dabei werden verschiedene Suchintentionen simuliert, von informationellen Fragen bis hin zu transaktionalen Empfehlungen. Das Ziel ist es festzustellen, ob das Unternehmen überhaupt als Entität erkannt und in relevanten Kontexten genannt wird.
Die Prompts werden dabei eng an die tatsächliche Sprache potenzieller Kunden angelehnt. Für eine Physiopraxis in München könnten das Abfragen sein wie „gute Physiotherapie in München-Berg am Laim", „Physio bei Rückenschmerzen in München Ost" oder „Praxis für manuelle Therapie in der Nähe". Für einen B2B-Softwareanbieter hingegen eher „CRM-Software für mittelständische Unternehmen Deutschland" oder „Anbieter für ERP-Systeme im Maschinenbau".
2. Wettbewerbsvergleich (Share of Voice)
KI-Systeme empfehlen in der Regel nur eine Handvoll Anbieter pro Antwort. Der Audit misst den „Share of Voice" — also den Anteil der Erwähnungen des eigenen Unternehmens im Vergleich zu den wichtigsten Wettbewerbern. Wenn Perplexity bei der Frage nach „B2B Softwareanbieter München" fünf Wettbewerber nennt, aber das eigene Unternehmen fehlt, deckt der Audit dieses Defizit auf.
3. Technische und inhaltliche Signalanalyse
Im letzten Schritt wird untersucht, warum die KI bestimmte Quellen bevorzugt. Dabei werden technische Faktoren wie das Vorhandensein von strukturierten Daten (Schema.org) sowie inhaltliche Signale wie externe Erwähnungen, digitale PR und die semantische Klarheit der eigenen Website analysiert.
Das Ergebnis: Ein konkreter Maßnahmenplan
Der AI Visibility Audit liefert nicht nur abstrakte Daten, sondern mündet in einen konkreten Handlungsplan. Unternehmen erhalten eine klare Übersicht ihrer aktuellen KI-Sichtbarkeit und priorisierte Handlungsempfehlungen, um ihre Positionierung in generativen Suchmaschinen gezielt zu verbessern. Dies ist der Startpunkt für eine erfolgreiche, langfristige GEO-Strategie.
Was Laetum GEO im AI Visibility Audit prüft:
- Markennennungen und deren Häufigkeit
- Genannte Wettbewerber und deren Share of Voice
- Den Antwortkontext (empfehlend, neutral, nicht vorhanden)
- Verwendete Quellen der KI-Antworten
- Technische Auslesbarkeit der Website
- Vorhandene strukturierte Daten (Schema.org)
- Lokale Signale wie Google Business Profil und Branchenverzeichnisse
- Identifizierte Content-Lücken im Vergleich zu zitierten Wettbewerbern
Wie sichtbar ist Ihr Unternehmen für KI?
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