Wie kann man die Sichtbarkeit innerhalb der LLMs messen?

Einleitung

Bei der traditionellen Suchmaschinenoptimierung wird die Sichtbarkeit gemessen anhand von:

• Ranglisten

• Impressionen

• Klicks

• Traffic

• Klickrate

• SERP-Anteil

Die generative Suche verändert jedoch die Regeln vollständig.

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT Search, Google AI Overview, Perplexity, Gemini und Copilot zeigen keine 10 blauen Links an. Sie:

• interpretieren

• zusammenfassen

• synthetisieren

• zitieren

• empfehlen

Das bedeutet, dass Ihre Inhalte möglicherweise auch dann Antworten beeinflussen, wenn keine organische Position vorhanden ist.

Um diese Sichtbarkeit zu messen, sind neue Metriken, neue Tools und eine neue Denkweise erforderlich. In diesem Leitfaden wird genau erklärt, wie Sie Ihre Präsenz in LLMs messen und verfolgen können.

1. Warum die Messung der LLM-Sichtbarkeit völlig anders ist

LLM-Sichtbarkeit ist nicht:

• Ranglisten

• Positionen

• Impressionen

• SERP-Platzierung

LLM-Sichtbarkeit ist:

• ✔ Wie oft Models Ihre Inhalte verwenden

• ✔ Wie genau sie Ihre Marke repräsentieren

• ✔ ob Ihre Entitäten in Antworten erscheinen

• ✔ Wie häufig Sie zitiert werden

• ✔ Wie konsistent wählt KI Sie als Referenz aus?

• ✔ ob Ihre Bedeutung erhalten bleibt

• ✔ Wie oft werden Daten aus Ihrer Domain abgerufen?

• ✔ Wie stabil ist Ihre Marke innerhalb der Modell-Einbettungen?

Dies ist semantische Sichtbarkeit, keine positionelle Sichtbarkeit.

Um sie zu messen, müssen Sie Folgendes bewerten:

• ✔ Was das Modell „weiß”

• ✔ Was es „behält“

• ✔ Was es „wiederholt“

• ✔ Was es „bevorzugt“

• ✔ Was es „vertraut“

• ✔ Was es „abruft“

• ✔ Was es „zitiert“

Die Sichtbarkeit von LLM ist tiefer, breiter und undurchsichtiger als die Sichtbarkeit von SEO – aber sie ist messbar.

2. Die drei Ebenen der LLM-Sichtbarkeit

LLM-Sichtbarkeit erfolgt über drei Ebenen. Jede erfordert einen eigenen Messansatz.

Ebene 1 – Generative Antwort-Sichtbarkeit (GAV)

Hier wird gemessen, ob Ihre Marke oder Ihre Inhalte in generativen Antworten erscheinen.

Zu den Signalen gehören:

• Markennennungen

• Zitate

• Links in KI-Antworten

• Wiederverwendung auf Absatzebene

• Einbeziehung von Entitäten in Zusammenfassungen

• Erwähnungen von Funktionen

Dies ist das generative Äquivalent zum Ranking auf Seite 1.

Ebene 2 – Sichtbarkeit bei der Suche (RV)

Hier wird gemessen, ob Ihre Inhalte:

• abgerufen

• referenziert

• als Beweis verwendet

• im Modellkontext enthalten

Auch wenn sie nicht in der endgültigen Antwort erscheinen.

Dies ist das LLM-Äquivalent zum Erscheinen im Google-Index, nicht unbedingt in dessen SERP.

Ebene 3 – Einbettungs-Sichtbarkeit (EV)

Dies misst, ob Ihre Marke, Entitäten und Konzepte:

• anerkannt

• stabil

• konsistent dargestellt

• korrekt definiert

• im internen Wissensgraphen des Modells verknüpft

Die Einbettungs-Sichtbarkeit ist die tiefste und wichtigste Form, da sie das langfristige Vertrauen und das Zitierpotenzial bestimmt.

3. Metriken zur Messung der LLM-Sichtbarkeit

Dies sind die neuen KPIs für AI-first-Sichtbarkeit.

1. AI-Übersicht Zitierhäufigkeit (Google)

Verfolgen:

• Wie oft Google Ihre Domain zitiert

• welche Seiten zitiert werden

• wie häufig Entitäten erwähnt werden

• die Position der Nennung innerhalb der Übersicht

Tools: manuelle Tests, SERP-Sampling, Überwachung von Suchanfragen.

2. ChatGPT-Suchrückrufquote

Fragen Sie ChatGPT:

• „Was sind die besten Tools für X?“

• „Was ist [Marke]?“

• „Wer bietet [Dienstleistung] an?“

• „Welche Websites erklären [Thema] verständlich?“

Bewerten Sie die Recall-Rate des Modells für Ihre Marke.

3. Perplexity-Zitationshäufigkeit

Perplexity zitiert fast immer seine Quellen.

Maßnahme:

• Wie oft erscheint Ihre Domain?

• unter welchen Arten von Suchanfragen

• welche Seiten angezeigt werden

Dies ist eine der direktesten LLM-Sichtbarkeitsmetriken, die derzeit verfügbar sind.

4. Test der Entitätsstabilität

Fragen Sie mehrere LLMs:

• „Definieren Sie [Marke].”

• „Was macht [Marke]?“

• „Wer betreibt [Marke]?“

• „Welches Unternehmen bietet [Produkt] an?“

Achten Sie auf:

• Konsistenz

• korrekte Attribute

• Genaue Beschreibungen

• Keine Halluzinationen

Instabilität deutet auf eine schwache Sichtbarkeit des LLM hin.

5. Testen der abfragebasierten Suche

Fragen Sie LLMs mit:

• „Laut Online-Quellen …“

• „Fassen Sie Erkenntnisse aus vertrauenswürdigen Websites zu … zusammen.“

• „Was sagen die führenden Experten …“

Bewerten Sie, ob Ihre Inhalte implizit verwendet werden.

Auch ohne Zitierung können Ihre Inhalte die Antwort beeinflussen.

6. Einbettungs-Ausrichtungswert

Testen Sie, ob LLMs Ihre Marke mit den von Ihnen beabsichtigten Themen in Verbindung bringen.

Fragen Sie:

• „Welche Marken sind für [Thema] bekannt?“

• „Wer sind die Marktführer in [Branche]?“

• „Welche Tools helfen bei [Anwendungsfall]?“

Wenn Ihre Marke fehlt → ist Ihre Einbettungsausrichtung niedrig.

7. Genauigkeitswert der Bedeutung

Überprüfen Sie, ob die Modelle Ihre Marke genau beschreiben.

Fragen Sie:

• „Was ist Ranktracker?“

• „Was bietet Ranktracker?“

• „Welche Funktionen hat Ranktracker?“

Jede falsche Antwort → semantische Abweichung → Sichtbarkeitsverlust.

8. Vergleichender Recall-Wert

Fragen Sie:

• „Ranktracker vs. [Konkurrent] – was ist der Unterschied?“

• „Was ist die beste Alternative zu [Konkurrent]?“

Wenn Sie in Suchanfragen zu Wettbewerbern erscheinen → starke Sichtbarkeit.

Wenn Wettbewerber in Ihren Suchanfragen erscheinen → schwache Sichtbarkeit.

9. Erkennung der Wiederverwendung von Inhalten

Suchen Sie nach:

• Phrasen

• Konzepte

• Strukturen

• Definitionen

• Listen

…die mit Ihren Inhalten übereinstimmen.

LLMs verwenden oft Ihre Bedeutung, auch wenn sie Ihre Seite nicht zitieren.

10. Multi-Modell-Sichtbarkeitsindex

Verfolgen Sie die Sichtbarkeit über:

• Google KI-Übersicht

• ChatGPT-Suche

• Perplexität

• Gemini

• Copilot

Gewichten Sie Plattformen basierend auf Ihrem Publikum.

Dies ergibt einen einheitlichen Sichtbarkeitswert.

4. Wie Sie die LLM-Sichtbarkeit mit Ranktracker-Tools verfolgen können

Die Messung der LLM-Sichtbarkeit ist zwar neu, aber mehrere Ranktracker-Tools liefern grundlegende Signale.

Keyword Finder → KI-Übersicht Chancen erkennen

Finden:

• Fragenabfragen

• Definitionsabfragen

• Informationscluster

• Abfragen, die wahrscheinlich KI-Antworten auslösen

Diese werden zu Sichtbarkeitstestpunkten.

SERP Checker → Entität + Bedeutungsdiagnose

Aufdecken:

• Wie Google Ihr Thema interpretiert

• welche Entitäten dominieren

• welchen Quellen Google vertraut

• welche Fakten wichtig sind

Dies sagt voraus, ob LLMs Ihre Marke anzeigen werden.

Web-Audit → Maschinenlesbarkeits-Score

Verbessert:

• strukturierte Daten

• Schema

• Chunking

• kanonische Konsistenz

• Crawlbarkeit

Maschinenlesbarer Inhalt = höhere Wahrscheinlichkeit, dass LLM ihn findet.

Backlink-Checker → Vertrauenssignale

LLMs suchen nach:

• autoritative Zitate

• Backlinks mit hoher Autorität

• Konsens über Domänen hinweg

Backlinks stärken das Vertrauen in das Modell und die Sichtbarkeit.

KI-Artikelschreiber → Strukturierte, beantwortbare Inhalte

Bietet:

• klare Definitionen

• stabile Hierarchien

• beantwortbare Abschnitte

• maschinenlesbare Formatierung

Die strukturierten Ausgaben erhöhen die Extrahierbarkeit von LLM.

5. Wie man ein wiederholbares LLM-Sichtbarkeitstestsystem aufbaut

Ihr Arbeitsablauf sollte Folgendes umfassen:

Schritt 1 – Wählen Sie 20 Kern-Keywords

aus Ihren Hauptthemen.

Schritt 2 – Testen Sie fünf Modelle

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini, Copilot.

Schritt 3 – Ergebnisse aufzeichnen:

• Markennennungen

• Zitate

• Zusammenfassungen

• Ungenauigkeiten

• fehlende Assoziationen

• Vergleiche mit Wettbewerbern

Schritt 4 – Bewerten Sie die Ergebnisse anhand von:

• GAV (Generative Answer Visibility)

• RV (Sichtbarkeit bei der Suche)

• EV (Einbettungs-Sichtbarkeit)

Schritt 5 – Lücken diagnostizieren

Fehlende Zitate = schwache Struktur. Falsche Definitionen = semantische Abweichung. Fehlende Entitätsnennungen = schlechte Einbettungsvisibilität.

Schritt 6 – Optimieren Sie mit LLMO-, AIO-, AEO- und GEO-Techniken

Monatlich wiederholen.

Im Laufe der Zeit erstellen Sie ein LLM-Sichtbarkeits-Leistungsdiagramm.

Abschließender Gedanke:

Was Sie nicht messen, können Sie auch nicht verbessern

Wenn es bei SEO um das Ranking geht, geht es bei der LLM-Sichtbarkeit um die Darstellung. Sie müssen messen, ob Modelle:

• Ich verstehe Sie

• Sie abrufen

• vertraue dir

• zitieren Sie

• dich richtig definieren

• Sie mit Ihren Zielthemen in Verbindung bringen

• Sie gegenüber Ihren Mitbewerbern hervorheben

Das ist die neue Suchlandschaft.

Die Messung der LLM-Sichtbarkeit ist nicht optional – sie ist die Grundlage für die zukünftige Auffindbarkeit.

Marken, die heute mit der Messung beginnen, werden die KI-gesteuerten Ergebnisse von morgen dominieren.