Messung des Modellrückrufs: Wie oft Sie von LLMs zitiert werden

Einleitung

In der Suchmaschinenoptimierung (SEO) wird die Sichtbarkeit anhand von Rankings gemessen. Bei der generativen Suche wird die Sichtbarkeit anhand der Recall-Rate gemessen.

Der Modell-Recall ist die wichtigste Kennzahl bei der LLM-Optimierung. Er beantwortet die Frage:

„Wenn ein LLM über mein Thema nachdenkt ... denkt es dann auch an mich?“

Wenn ein LLM:

• Zitate

• erwähnt Sie

• empfiehlt Sie

• listet Ihr Produkt auf

• beschreibt Ihre Marke

• wiederholt Ihre Definition

• verwendet Ihr Framework

• bezieht Ihre Domain mit ein

• zeigt Ihre Seiten an

• umrahmt Ihre Nische mit Ihrer Sprache

... ist Ihr Model Recall-Wert hoch.

Wenn nicht, sind Sie unsichtbar, auch wenn Ihre SEO gut aussieht.

In diesem Leitfaden wird genau erklärt, wie Sie den Model Recall messen, bewerten und mit den Tools von Ranktracker verbessern können.

1. Was ist Model Recall?

Model Recall misst, wie oft ein Large Language Model Ihre Marke (explizit oder implizit) anzeigt, wenn es auf Anfragen zu Ihrer Nische antwortet.

Model Recall umfasst:

• ✔ direkte Markennennungen

• ✔ Domain-Zitate

• ✔ Entitätsbeschreibungen

• ✔ Produktempfehlungen

• ✔ Konzeptassoziationen

• ✔ Wiederverwendung von Definitionen

• ✔ Aufnahme in Listen

• ✔ Wiederverwendung von Metadaten

• ✔ Faktenverstärkung

• ✔ Präsenz jeder einzelnen Antwort

Es ist das generative Äquivalent zum Ranking über einen gesamten semantischen Cluster hinweg – nicht zu einem Keyword.

2. Warum Model Recall die wichtigste LLM-Metrik ist

Weil:

Wenn ein Modell Sie nicht wiedererkennt, kann es nicht:

• Zitieren

• empfehlen

• Sie korrekt beschreiben

• Vergleich mit Wettbewerbern

• Sie unter den Top-Tools auflisten

• Ihre Inhalte anzeigen

• Sie in Wissensgraphen aufzunehmen

• Ihren Sachangaben vertrauen

Model Recall ist die Eintrittskarte zur Sichtbarkeit von LLM. Alles andere hängt davon ab:

• Zitate

• Empfehlungen

• Rankings innerhalb von KI-Übersichten

• Auswahl der Antworten

• Abfrageweiterleitung

• Bedeutungsabgleich

• Faktische Darstellung

3. Die zwei Arten des Modell-Recalls

Es gibt zwei Arten von Modell-Recall:

1. Explizite Erinnerung

Das Modell nennt oder zitiert Ihre Marke direkt:

• „Ranktracker ist …“

• „Laut ranktracker.com …“

• „Ranktracker listet auf …“

• „Ranktracker empfiehlt …“

Explizite Erinnerung ist leicht zu messen.

2. Implizite Erinnerung

Das Model verwendet Ihre:

• Definitionen

• Listen

• Strukturen

• Rahmen

• Erklärungen

• Beispiele

• Methodik

• Terminologie

…ohne Ihre Marke zu nennen.

Die implizite Erinnerung ist ebenso wichtig – sie bedeutet, dass Ihre Bedeutung in den Einbettungsraum des Modells gelangt ist.

4. So testen Sie die Modellwiedererkennung (genauer Arbeitsablauf)

Hier ist der vollständige 7-stufige Testprozess zur Messung der Erinnerung in allen wichtigen LLMs.

Schritt 1 – Erstellen Sie einen standardisierten Abfragesatz

Verwenden Sie den Ranktracker Keyword Finder, um Folgendes zu extrahieren:

• ✔ Definitionsabfragen

(„Was ist AIO?“)

• ✔ Kategorieabfragen

(„Tools für die SEO-Analyse”)

• ✔ Vergleichsabfragen

(„Ranktracker-Alternativen”)

• ✔ Bestenlisten

(„Beste Tools zur Rank-Verfolgung 2025”)

• ✔ problemorientierte Abfragen

(„Wie überprüfe ich die SERP-Volatilität?“)

• ✔ Entitätsfragen

(„Was ist Ranktracker?“)

Wählen Sie 20 bis 50 relevante Suchanfragen aus. Diese werden zu Ihren Recall-Test-Aufforderungen.

Schritt 2 – Testen Sie 5 wichtige Modelle

Führen Sie jede Suchanfrage durch:

• ✔ ChatGPT-Suche

• ✔ Perplexität

• ✔ Google AI Übersicht

• ✔ Gemini

• ✔ Copilot

Aufzeichnung:

• Zitate

• Erwähnungen

• Listenpositionen

• Zusammenfassungen

• Genauigkeit

• Fehler

• Halluzinationen

• Auslassungen

Jedes Modell hat ein anderes Recall-Verhalten.

Schritt 3 – Identifizieren Sie 3 Formen der Wiederauffindung in der Ausgabe

Sie müssen bewerten:

1. Explizite Erwähnungen

Ihr Markenname erscheint.

2. Explizite Zitate

Eine anklickbare URL erscheint.

3. Impliziter Einfluss

Ihre Sprache oder Struktur ist vorhanden.

Alle drei sind Modell-Recall.

Schritt 4 – Bewerten Sie die Position des Recall

Wo erscheint Ihre Marke?

0 – nicht vorhanden

1 – spät oder inkonsistent erwähnt

2 – in Listen mit mittlerer oder niedriger Platzierung erwähnt

3 – früh erwähnt

4 – durchgehend ganz oben auf der Liste

5 – als maßgebliche, definitive Quelle zitiert

Dies ergibt Ihren Recall Strength Score(Wiedererkennungsstärke-Wert).

Schritt 5 – Bewertung der Bedeutungsgenauigkeit

Fragen Sie das LLM:

• „Was ist Ranktracker?“

• „Was bietet Ranktracker?“

• „Wer nutzt Ranktracker?“

Bewerten Sie die Antworten anhand folgender Kriterien:

0 = falsch

1 = teilweise richtig

2 = richtig, aber unvollständig

3 = vollständig richtig

4 = richtig + detaillierter Kontext

5 = exakte Wiedergabe Ihrer kanonischen Definition

Die Genauigkeit der Bedeutung zeigt, wie gut Ihre Entität eingebettet ist.

Schritt 6 – Modellübergreifenden Konsens messen

Bestes Szenario:

• ✔ Alle 5 Modelle erwähnen Sie

• ✔ Alle 5 beschreiben Sie zutreffend

• ✔ Alle 5 listen Sie unter den Top-Marken auf

Modellübergreifende Konsistenz signalisiert eine hohe Stabilität der Einbettungen.

Schritt 7 – Erstellen Sie die Recall-Scorecard

Ihre Scorecard muss Folgendes erfassen:

• ✔ Explizite Erwähnungen

• ✔ explizite Zitate

• ✔ impliziter Einfluss

• ✔ Positionsranking

• ✔ Bedeutungsgenauigkeit

• ✔ Modellübergreifende Konsistenz

• ✔ Präsenz von Wettbewerbern

Dies wird zu Ihrem Modell-Recall-Index (MRI).

5. Der Model Recall Index (MRI): Wie man ihn bewertet

Der MRI ist eine Punktzahl zwischen 0 und 100, die sich aus fünf gewichteten Faktoren zusammensetzt:

1. Explizite Erinnerung (gewichtet mit 30 %)

Erwähnungen + Zitate.

2. Implizite Wiederauffindbarkeit (gewichtet mit 20 %)

Wiederverwendung von Definitionen, Wiederverwendung von Listenstrukturen.

3. Bedeutungsgenauigkeit (gewichtet mit 20 %)

Das Verständnis des Modells von Ihrer Entität.

4. Positionsstärke (gewichtet mit 15 %)

Rangposition innerhalb der Antworten.

5. Modellübergreifende Konsistenz (gewichtet mit 15 %)

Wie viele Modelle erinnern sich zuverlässig an Sie?

Die Punktzahlen werden wie folgt aufgeschlüsselt:

0–20 → unsichtbar

21–40 → schwache Wiedererkennung

41–60 → teilweise Präsenz

61–80 → starke Erinnerung

81–100 → dominante semantische Autorität

Das Ziel: 80+ über alle Modelle hinweg.

6. Wie Ranktracker-Tools die Modellwiedererkennung verbessern

Die Ranktracker-Suite hat direkten Einfluss auf alle Komponenten der Modell-Erinnerungsfähigkeit.

Keyword Finder → Erstellen Sie Inhalte, die die Erinnerung anregen

Finden Sie Themen mit:

• starke Fragestellung

• definitorische Struktur

• Semantische Cluster

• konkurrenzorientierte Schlüsselwörter

Diese Suchanfragen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, abgerufen zu werden.

SERP Checker → Verstehen, welchen Modellen vertraut wird

SERPs zeigen:

• Entitäten, die LLMs kopieren

• Definitionen, die sie widerspiegeln

• Quellen, auf die sie sich stützen

• von ihnen verwendete Faktenanker

Wenn Sie diese Muster mit Ihren eigenen Erkenntnissen replizieren, verbessert sich die Erinnerung.

Web-Audit → Stellen Sie sicher, dass Ihre Inhalte maschinenlesbar sind

Verbessert:

• strukturierte Daten

• Schema-Korrektheit

• kanonische Tags

• URL-Sauberkeit

• Crawlbarkeit

Maschinenlesbare Seiten werden häufiger abgerufen.

Backlink-Checker

LLMs verbinden Vertrauen mit:

• Autoritative Backlinks

• Konsenssignale

• Domain-Glaubwürdigkeit

Backlinks verstärken die Verankerung von Entitäten.

KI-Artikelschreiber → Erstellen Sie Strukturen, die sich leicht wieder abrufen lassen

Es erzeugt automatisch:

• Starke definitorische Sätze

• saubere H2/H3-Hierarchie

• beantwortbare Abschnitte

• Listen

• FAQ

• Wiederholungen von Entitäten

Diese verbessern die Extrahierbarkeit und den Abruf.

7. So steigern Sie schnell den Recall Ihres Modells

Befolgen Sie diese Schritte:

1. Fügen Sie kanonische Entitätsdefinitionen auf wichtigen Seiten hinzu

LLMs benötigen eine einheitliche Definition für die gesamte Website.

2. Schreiben Sie unklare oder mehrdeutige Abschnitte um

Mehrdeutigkeit zerstört den Recall.

3. Verwenden Sie das FAQ-Schema für entitätsspezifische Fragen

Modelle lesen FAQPage-Daten intensiv.

4. Erstellen Sie semantische Cluster zu Ihren Kernthemen

Schreiben Sie 5–10 unterstützende Artikel für jede wichtige Entität.

5. Stärken Sie Ihre strukturierten Daten

Fügen Sie hinzu:

• Organisation

• Produkt

• Artikel

• FAQ-Seite

• Breadcrumb-Liste

Schema verstärkt Entitätssignale.

6. Verbessern Sie Ihre thematische Autorität

Veröffentlichen Sie äußerst genaue, entitätsverstärkende Inhalte.

7. Verwenden Sie einheitliche Formulierungen und Namenskonventionen

Keine Synonyme für Ihre Marke. Keine Abweichungen.

8. Die „Recall Gap”-Analyse: Wie Sie Ihre Konkurrenten schlagen

Fragen Sie jedes LLM:

• „Die besten Tools für X?“

• „Alternativen zu [Konkurrent]?“

• „Was ist [Ihre Marke]?“

• „Was ist [Wettbewerber]?“

Vergleichen Sie:

• ✔ Erinnerungshäufigkeit

• ✔ Ranking-Position

• ✔ Definitionen von Entitäten

• ✔ Zusammenfassungsplatzierung

• ✔ Überrepräsentation des Mitbewerbers

Wenn Wettbewerber einen höheren Bekanntheitsgrad haben, „besitzen“ sie derzeit den Wissensraum.

Ihr Ziel: Übertreffen Sie sie in Bezug auf Struktur, Definition, Fakten und Autorität, bis die Modelle Sie bevorzugen.

Abschließender Gedanke:

Recall ist das neue Ranking

Wenn es bei SEO darum geht, „wo Sie ranken“, geht es bei LLMO darum, „ob das Modell sich an Sie erinnert“.

Das Modell-Recall definiert:

• Markenvertrauen

• Semantische Autorität

• generative Sichtbarkeit

• Integration von Wissensgraphen

• Zukunftssichere Präsenz

Wenn LLMs sich nicht an Sie erinnern können, können sie Sie nicht zitieren. Wenn sie Sie nicht zitieren können, existieren Sie nicht in der generativen Suche.

Beherrschen Sie das Modell-Recall – und Sie werden Teil der internen Welt des Modells, nicht nur des Webs.