Marken beginnen, KI-Sichtbarkeit als eigene Marketing-KPI zu behandeln. Doch genau hier liegt das Problem: Je nach Modell, Prompt, Messanbieter und Zeitpunkt kann dieselbe Marke völlig unterschiedlich abschneiden. Ein aktueller Digiday-Bericht zeigt, wie schnell Agenturen und Marketingteams deshalb neue AEO- und AI-Visibility-Messungen aufbauen.
Eine Marke kann in ChatGPT sichtbar und in Gemini unsichtbar sein
Die zentrale Erkenntnis ist simpel: Es gibt aktuell keinen universellen AI-Visibility-Score. Digiday verweist unter anderem auf Daten von Tinuiti, nach denen Amazon im Juli auf sehr unterschiedliche Citation-Anteile kam: rund 4 Prozent bei Microsoft Copilot, 0,1 Prozent bei ChatGPT und keinen messbaren Anteil bei Gemini.
Das deckt sich mit der großen AI Visibility Index-Studie von Semrush, für die 126 Millionen US-Prompts ausgewertet wurden. Semrush trennt dabei ausdrücklich zwischen Brand Mentions und Citations. Eine Marke kann in einer KI-Antwort genannt werden, ohne dass ihre eigene Website als Quelle auftaucht.
Für Marketer bedeutet das: Ein einzelner Score reicht kaum aus. Sinnvoller ist es, Sichtbarkeit nach Plattform, Prompt-Cluster, Erwähnungen, Quellen und Wettbewerbern getrennt zu beobachten.
Das IAB will aus Richtwerten belastbare Messung machen
Das Interactive Advertising Bureau hat Anfang August mit „Measuring Visibility in the AI Era“ einen eigenen Messrahmen veröffentlicht. Nach Angaben des IAB bieten inzwischen mehr als 20 Unternehmen AI-Visibility-Messung an, häufig mit unterschiedlichen Methoden.
Der Rahmen unterscheidet deshalb unter anderem zwischen directional und decision-grade Messung. Außerdem fordert das IAB mehr Transparenz dazu, welche Prompts, Modelle, Zeiträume und Stichproben in einen Score einfließen.
Das ist wichtig, weil generative Systeme nicht deterministisch arbeiten. Derselbe Prompt kann bei mehreren Durchläufen unterschiedliche Antworten liefern. Ein Ranking wie bei klassischer Google-Suche lässt sich deshalb nicht einfach eins zu eins übertragen.
Messung wird trotzdem wichtiger
Digiday nennt Measurement bereits als eines der größten praktischen Probleme für Marken und Agenturen. In einer IAB-Befragung von 200 Entscheidern aus Marken und Agenturen bezeichneten 45 Prozent den Vergleich von KI-getriebenen und klassischen Customer Journeys als zentrale Herausforderung.
Parallel verschiebt sich AI Visibility bereits in angrenzende Marketingdisziplinen. Im Creator Marketing tauchen KI-Zitate inzwischen sogar in Pitches und Media Kits auf. Wie weit das schon geht, zeigt unser Beitrag zu Creator-AEO und KI-Zitaten. Auch Google beginnt, KI-Sichtbarkeit direkt in Commerce-Produkten sichtbar zu machen, etwa mit neuen Merchant-Center-Insights für AI Search.
Die zweite Baustelle ist Attribution: Wenn Bots und KI-Agenten Seiten aufrufen, Inhalte auswerten und Nutzer später konvertieren, verschwimmen klassische Traffic- und Retargeting-Signale. Genau dieses Problem haben wir bereits bei KI-Agenten und Bot-Traffic eingeordnet.
Was Marketingteams jetzt sinnvoll messen können
Solange sich die Standards noch entwickeln, ist eine pragmatische Trennung sinnvoll: Wie oft wird die Marke erwähnt? Welche eigenen und fremden Quellen werden zitiert? Für welche Themen und Prompts taucht sie auf? Wie verändert sich die Sichtbarkeit je Modell und über die Zeit?
Wichtiger als ein einzelner großer „AI Visibility Score“ ist damit vorerst die Reproduzierbarkeit. Wer messen will, sollte dokumentieren, mit welchen Prompts, Modellen und Zeitpunkten ein Wert entstanden ist und Ergebnisse nicht über verschiedene Systeme hinweg als direkt vergleichbar behandeln.