Kostenlose KI-Sichtbarkeitsanalyse für Ihre Domain

Wir prüfen kostenlos und persönlich, wie ChatGPT, Google Gemini, Google AI Overviews und Perplexity Ihre Marke heute behandeln — und liefern einen klar strukturierten Befund mit konkreten Maßnahmen-Empfehlungen. Das Ergebnis erhalten Sie als PDF innerhalb von zehn Werktagen, ergänzt durch ein kostenloses 30-minütiges Ergebnis-Gespräch.

Die Analyse ist kostenlos, unverbindlich und ohne Vertriebs-Druck. Sie können das Ergebnis intern weiterverwenden, an einen anderen Dienstleister übergeben oder als Grundlage für ein eigenes Projekt nutzen — wir empfehlen, was wir methodisch für richtig halten, und nichts darüber hinaus.

1. Was die kostenlose Analyse leistet

Die kostenlose KI-Sichtbarkeitsanalyse ist ein strukturierter Schnell-Check über vier Dimensionen. Sie ersetzt keinen vollständigen Diagnose-Audit (das ist eine kostenpflichtige Beratungsleistung), liefert aber eine fundierte Standortbestimmung mit klar identifizierten Sofort-Maßnahmen.

1.1 Citation-Standortbestimmung

Wir testen Ihre Domain mit 10 bis 15 typischen Käufer-Anfragen aus Ihrer Branche über alle vier dominanten KI-Plattformen (ChatGPT, Google Gemini, Google AI Overviews, Perplexity). Für jede Anfrage dokumentieren wir, ob Ihre Domain als Quelle erscheint, an welcher Position der Quellenliste, in welcher Antwort-Kontextualisierung (positiv, neutral, kritisch) und welche Wettbewerber stattdessen zitiert werden.

1.2 Technische Crawlability-Prüfung

Wir prüfen die robots.txt-Konfiguration auf alle relevanten KI-Bot-Identifier: GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Google-Extended, PerplexityBot, PerplexityUser, ClaudeBot, anthropic-ai, CCBot, Meta-ExternalAgent, cohere-ai, Applebot-Extended, Bytespider und YouBot. Eine versehentlich blockierte Konfiguration ist der häufigste Befund — und einer der schnellsten zu behebenden Befunde.

1.3 Schema- und Strukturen-Analyse

Wir prüfen die vorhandenen Schema.org-Markups (Article, FAQPage, HowTo, Organization, Person, Product, LocalBusiness, je nach Branche), die Hierarchie der Überschriften, die Verfügbarkeit von Answer-First-Passagen, die Verfügbarkeit substantieller FAQ-Blöcke und die Verfügbarkeit von Speakable-Markups für die wichtigsten Antwort-Passagen.

1.4 Inhalts-Tiefe und Themen-Spezialisierung

Wir bewerten die thematische Spezialisierung Ihrer Domain anhand der substantiellen Inhalts-Cluster. KI-Systeme bevorzugen Domains mit klar erkennbarer Themen-Spezialisierung — eine Domain, die zu zehn substantiell unterschiedlichen Themen oberflächlich publiziert, wird seltener zitiert als eine Domain, die zu zwei oder drei Themen mit substantieller Tiefe publiziert.

2. Der Analyse-Prozess Schritt für Schritt

Der Analyse-Prozess folgt einer klar definierten Sequenz mit fünf Schritten. Die meisten Schritte erfolgen ohne Aufwand für Sie — Sie erhalten am Ende den fertigen Bericht plus ein Ergebnis-Gespräch.

2.1 Schritt 1 — Auftrags-Übermittlung (5 Minuten)

Sie übermitteln uns über das Anfrage-Formular Ihre Domain, eine kurze Beschreibung Ihres Geschäftsmodells, die anvisierten Käufer-Personas und drei bis fünf Beispiel-Anfragen, die Ihre potenziellen Kunden typischerweise stellen. Diese Eingaben dienen als Grundlage für die plattform-übergreifenden Live-Tests.

2.2 Schritt 2 — Plattform-übergreifende Live-Tests (3 bis 5 Werktage)

Wir testen 10 bis 15 Anfragen über alle vier KI-Plattformen — drei bis fünf Anfragen aus Ihren Vorgaben plus sieben bis zehn Anfragen aus unserem branchen-spezifischen Anfragen-Katalog. Jede Anfrage wird auf jeder Plattform mehrfach getestet (KI-Antworten sind nicht deterministisch), die Ergebnisse werden dokumentiert und ausgewertet.

2.3 Schritt 3 — Technische Domain-Analyse (1 bis 2 Werktage)

Parallel zur Citation-Analyse prüfen wir die technische Konfiguration Ihrer Domain: robots.txt, Sitemap, Schema.org, llms.txt, SSR-Status, Core Web Vitals. Die technische Analyse läuft automatisiert mit anschließender manueller Plausibilitäts-Prüfung.

2.4 Schritt 4 — Inhalts- und Wettbewerbs-Analyse (2 bis 3 Werktage)

Wir bewerten die thematische Spezialisierung, die durchschnittliche Inhalts-Tiefe Ihrer wichtigsten Seiten und die Wettbewerbs-Position. Welche zwei bis drei Wettbewerber werden in den getesteten Anfragen überdurchschnittlich häufig zitiert? Was machen diese Wettbewerber besser?

2.5 Schritt 5 — Bericht und Ergebnis-Gespräch (innerhalb von 10 Werktagen)

Sie erhalten einen 12- bis 20-seitigen strukturierten Bericht mit allen Befunden und Maßnahmen-Empfehlungen. Anschließend bieten wir ein kostenloses 30-minütiges Ergebnis-Gespräch an — remote oder vor Ort in Düsseldorf.

3. Aufbau des Analyse-Berichts im Detail

Der Analyse-Bericht ist klar strukturiert und gliedert sich in sechs Hauptteile.

3.1 Management-Summary (1 Seite)

Auf einer Seite die zentralen Befunde: aktuelle Citation-Quote über die getesteten Anfragen, drei kritische Schwachstellen, drei priorisierte Sofort-Maßnahmen, geschätzte Wirkungs-Zeiträume.

3.2 Citation-Befund je Plattform (3 bis 4 Seiten)

Detaillierte Auswertung der Citation-Tests pro KI-Plattform. Welche Anfragen wurden Ihnen positiv zugerechnet, welche neutral, welche gar nicht? Bei welchen Anfragen erscheinen welche Wettbewerber? Welche Antwort-Tonalität dominiert?

3.3 Technische Befunde (3 bis 4 Seiten)

Vollständige Auflistung der technischen Befunde mit Schweregrad-Bewertung (kritisch, hoch, mittel, niedrig). Konkrete Empfehlungen mit Code-Beispielen für robots.txt, Schema.org und llms.txt-Anpassungen.

3.4 Inhalts- und Strukturen-Befunde (3 bis 4 Seiten)

Auswertung der wichtigsten 5 bis 10 Inhalts-Seiten. Welche Seiten sind zitations-fähig aufgebaut? Welche Seiten benötigen Restrukturierung? Welche Themen-Lücken sind systematisch?

3.5 Wettbewerbs-Vergleich (1 bis 2 Seiten)

Vergleich mit den zwei bis drei wichtigsten Wettbewerbern in den getesteten Anfragen. Was machen diese Wettbewerber besser? Welche Wettbewerbs-Position lässt sich realistisch innerhalb der nächsten 12 Monate aufbauen?

3.6 Maßnahmen-Roadmap (2 bis 3 Seiten)

Klar priorisierte Maßnahmen-Empfehlungen für die folgenden 90 Tage, mit Aufwands-Schätzung pro Maßnahme und erwarteter Wirkungs-Größenordnung. Die Roadmap ist so formuliert, dass Sie sie intern umsetzen oder an einen Dienstleister übergeben können.

4. Was Sie aus der Analyse mitnehmen

Nach Abschluss der Analyse haben Sie ein klares Bild der eigenen KI-Sichtbarkeit, der wichtigsten Schwachstellen und der priorisierten nächsten Schritte. Sie wissen konkret:

• Wie Ihre Domain in den vier dominanten KI-Plattformen heute behandelt wird
• Welche Wettbewerber Sie aktuell überholen und warum
• Welche technischen Hürden die KI-Crawler bei Ihnen vorfinden
• Welche Inhalte zitations-fähig sind und welche nicht
• Welche drei bis fünf Sofort-Maßnahmen die höchste Wirkung bringen
• Welche mittel- und langfristigen Maßnahmen sinnvoll sind
• Welche Investitions-Größenordnung für eine substantielle Sichtbarkeits-Verbesserung realistisch ist

5. Voraussetzungen und Eignungs-Kriterien

Die kostenlose Analyse ist auf substantielle Domains ausgerichtet. Wir prüfen die Eignung anhand klarer Kriterien.

5.1 Geeignete Domains

Substantielle Unternehmens-Domains mit mindestens 20 substantiellen Inhalts-Seiten, klar identifizierbarer Marke und mindestens zwei Jahren Domain-Historie. Wir analysieren bevorzugt B2B-Marken, Professional-Service-Anbieter (Anwälte, Steuerberater, Ärzte, Beratungsunternehmen), spezialisierte E-Commerce-Marken, B2B-SaaS-Anbieter und mittelständische Industrieunternehmen.

5.2 Weniger geeignete Domains

Sehr kleine Domains (weniger als 10 Inhalts-Seiten), reine Landingpages ohne substantielle Inhalts-Tiefe, Domains mit weniger als sechs Monaten Historie und Domains aus Branchen, die wir nicht bedienen (Glücksspiel, Erotik, politische Kampagnen). Bei weniger geeigneten Domains empfehlen wir alternative Vorgehensweisen — etwa zunächst Aufbau substantieller Inhalts-Tiefe vor Sichtbarkeits-Tests.

5.3 Branchen-Schwerpunkte

Wir haben besondere Erfahrung in folgenden Branchen: Anwälte und Kanzleien, Steuerberater, Ärzte und Praxen, Online-Shops und E-Commerce, B2B-SaaS, Handwerk, Industrie-Dienstleister, Beratungsunternehmen, IT-Dienstleister, Versicherungen und Finanzdienstleister. Für diese Branchen verfügen wir über vorbereitete Anfragen-Kataloge und über Vergleichs-Daten aus früheren Mandaten.

6. Methodisches Fundament der Sichtbarkeitsanalyse

Die Sichtbarkeitsanalyse von KBD KI-Beratung basiert auf einer methodisch nachvollziehbaren Vorgehensweise mit definierten Mess-Verfahren, dokumentierten Bewertungs-Kriterien und transparenten Annahmen. Wir vermeiden bewusst rein qualitative Aussagen ohne quantitative Untermauerung — jede Aussage über die Sichtbarkeit Ihrer Marke in KI-Systemen muss durch konkrete Mess-Daten belegt sein.

6.1 Anfragen-Auswahl und Repräsentativität

Die Auswahl der Anfragen folgt einem dokumentierten Verfahren. Wir starten mit einem Branchen-Standard-Katalog (typisch 80–120 Basis-Anfragen je Branche), den wir um kunden-spezifische Anfragen aus drei Quellen ergänzen: 1) Selbst-Auskünfte des Kunden über typische Käufer-Anfragen, 2) Live-Datenanalyse aus Google Search Console und Google Analytics 4, 3) systematische Wettbewerbs-Analyse der Themen-Schwerpunkte der drei wichtigsten Konkurrenten. Die finale Anfragen-Liste umfasst typisch 50–150 Anfragen, je nach Komplexität der Branche und Anzahl der Themen-Cluster.

Die Repräsentativität wird durch eine Verteilung über vier Anfragen-Typen sichergestellt: Definitions-Anfragen (Was ist X?), Vergleichs-Anfragen (X versus Y), Empfehlungs-Anfragen (Welcher Anbieter für X?) und operative Anfragen (Wie viel kostet X? Wie funktioniert X?). Eine Sichtbarkeits-Analyse, die nur eine dieser Anfragen-Typen abdeckt, liefert systematisch verzerrte Ergebnisse.

6.2 Wiederholungs-Logik und statistische Belastbarkeit

Jede Anfrage wird mindestens dreimal über zwei bis vier Wochen wiederholt. Die Wiederholungs-Logik ist methodisch zentral, weil ChatGPT, Gemini und andere KI-Systeme nicht-deterministisch antworten — gleiche Anfragen erzeugen unterschiedliche Antworten. Eine Marke, die in einer von drei Wiederholungen erscheint, hat eine Sichtbarkeits-Stabilität von 33 Prozent. Eine Marke mit drei von drei Erscheinungen hat 100 Prozent Stabilität. Erst ab 60 Prozent Stabilität sprechen wir von belastbarer Sichtbarkeit.

Statistisch ergibt sich daraus eine Mindest-Stichprobe von 150–450 dokumentierten Antworten je Analyse (50–150 Anfragen × 3 Wiederholungen). Bei größeren Domains skalieren wir die Stichprobe auf bis zu 1.500 dokumentierte Antworten. Die Antworten werden in einem standardisierten Codierungs-Schema erfasst (Marken-Erwähnung ja/nein, Citation-Beleg ja/nein, Sentiment positiv/neutral/negativ/halluziniert, Quellen-Domains).

6.3 Plattform-Abdeckung und Modell-Versionen

Die Standard-Plattform-Abdeckung umfasst ChatGPT (GPT-4o und GPT-5), Google Gemini (Pro), Google AI Overviews, Perplexity (Pro mit Sonar-Modell) und Microsoft Copilot. Optional ergänzen wir Anthropic Claude und Mistral. Bei jeder dokumentierten Antwort wird die Modell-Version und der Browsing-Modus erfasst, weil sich Antworten zwischen Modell-Versionen substantiell unterscheiden können. Eine Sichtbarkeits-Analyse, die diese Differenzierung nicht dokumentiert, ist methodisch unsauber.

7. KPI-Struktur und Bewertungs-Kriterien

Die Sichtbarkeitsanalyse arbeitet mit fünf primären KPIs, die eine vollständige Standortbestimmung der KI-Sichtbarkeit ermöglichen. Jeder KPI hat eine klare Definition, eine dokumentierte Berechnungs-Methodik und eine Branchen-Vergleichs-Referenz aus früheren Mandaten.

7.1 Share of Model

Anteil der Anfragen, in denen die eigene Marke namentlich erwähnt wird. Berechnet als (Anzahl Anfragen mit Marken-Erwähnung) / (Gesamt-Anzahl Anfragen). Branchen-Referenz: B2B-SaaS Marktführer 65–80 Prozent, Mittelstand-Anbieter 25–45 Prozent, Nischen-Anbieter 10–25 Prozent. Eine Marke unterhalb von 15 Prozent in der eigenen Kern-Nische hat substantiellen Sichtbarkeits-Aufholbedarf.

7.2 Citation Rate

Anteil der Erwähnungen mit verlinkter Quellen-Angabe auf die eigene Domain. Berechnet als (Anzahl Erwähnungen mit Citation auf eigene Domain) / (Anzahl Gesamt-Erwähnungen). Branchen-Referenz: 35–55 Prozent bei substantiell etablierten Marken, 10–25 Prozent bei mittelständischen Anbietern. Eine niedrige Citation Rate trotz hoher Marken-Erwähnung deutet auf ein Problem mit der Inhalts-Tiefe oder der technischen KI-Crawler-Konfiguration hin.

7.3 Sentiment-Verteilung

Verteilung der Antworten über die Kategorien positiv, neutral, negativ und halluziniert. Halluzinationen werden separat erfasst und sind höchste Priorität in der Maßnahmen-Roadmap, weil sie die Marke direkt schädigen. Branchen-Referenz: Eine gesunde Sentiment-Verteilung liegt bei 40–60 Prozent neutral, 30–50 Prozent positiv, unter 5 Prozent negativ und unter 3 Prozent halluziniert.

7.4 Stabilität

Anteil identischer oder konsistenter Marken-Erwähnungen über drei Wiederholungen. Berechnet als (Anzahl Anfragen mit konsistenter Erwähnung über alle drei Wiederholungen) / (Gesamt-Anzahl Anfragen mit mindestens einer Erwähnung). Branchen-Referenz: substantielle Marken erreichen 65–85 Prozent Stabilität, schwächere Marken liegen bei 30–55 Prozent.

7.5 Plattform-Konsistenz

Differenz im Share of Model zwischen den vier Haupt-Plattformen ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot. Berechnet als Standard-Abweichung der vier plattform-spezifischen Share-of-Model-Werte. Eine geringe Standard-Abweichung (unter 8 Prozentpunkte) zeigt eine ausgewogene plattform-übergreifende Sichtbarkeit. Eine hohe Standard-Abweichung (über 15 Prozentpunkte) zeigt plattform-spezifische Schwächen, die gezielte Maßnahmen erfordern.

8. Anonymisiertes Praxis-Beispiel: B2B-SaaS-Anbieter im DACH-Raum

Ein mittelständischer B2B-SaaS-Anbieter aus dem Bereich Compliance-Management mit 45 Mitarbeitenden und 8 Mio. EUR Jahresumsatz beauftragte uns Anfang 2025 mit einer umfassenden Sichtbarkeitsanalyse. Die Ausgangs-Lage: hohe organische Sichtbarkeit in Google (Top-3-Rankings für 35 wichtige Keywords), aber unklare Sichtbarkeit in KI-Systemen. Der Geschäftsführer hatte beobachtet, dass eingehende Anfragen zunehmend ChatGPT als Recherche-Quelle nannten, ohne dass die eigene Marke prominent erschien.

8.1 Mess-Aufbau

Wir entwickelten einen Anfragen-Katalog mit 95 Anfragen über vier Themen-Cluster (Compliance-Management-Software, GRC-Plattformen, Datenschutz-Management, ISO 27001-Tools). Jede Anfrage wurde dreimal über vier Wochen in ChatGPT (GPT-4o und GPT-5), Gemini Pro, Perplexity Pro und Microsoft Copilot dokumentiert — insgesamt 1.140 dokumentierte Antworten.

8.2 Ergebnisse der Erst-Analyse

Die Ergebnisse waren ernüchternd: Share of Model 18 Prozent (Branchen-Median 32 Prozent), Citation Rate 8 Prozent (Median 22 Prozent), Stabilität 38 Prozent (Median 58 Prozent). Besonders problematisch: in zwei der vier Themen-Cluster (Datenschutz-Management, ISO 27001-Tools) erschien die Marke in keiner einzigen Antwort. Die plattform-spezifische Verteilung zeigte starke Schwächen in Perplexity (Share of Model 8 Prozent) und Gemini (12 Prozent), bei akzeptabler ChatGPT-Sichtbarkeit (28 Prozent).

8.3 Maßnahmen-Roadmap

Aus der Analyse ergaben sich sechs prioritäre Maßnahmen für die ersten drei Monate: 1) Aufbau von vier Definitions-Hubs für die Kern-Begriffe (jeweils 2.000–3.500 Wörter mit Definition, Abgrenzung, Beispielen, Quellen). 2) Vollständige Schema.org-Implementierung (SoftwareApplication, Organization, FAQPage, Article). 3) Wikidata-Eintrag mit vollständigen Property-Daten. 4) Aktivierung von zwölf Branchen-Verzeichnis-Einträgen (Capterra, G2, OMR Reviews, etc.). 5) Pressearbeit mit drei substantiellen Fach-Pressemitteilungen über die nächsten neun Monate. 6) Einrichtung eines monatlichen Live-KPI-Trackings.

8.4 Ergebnisse nach 12 Monaten

Nach zwölf Monaten kontinuierlicher Umsetzung erreichten wir folgende Verbesserungen: Share of Model 51 Prozent (+33 Prozentpunkte), Citation Rate 28 Prozent (+20 Prozentpunkte), Stabilität 71 Prozent (+33 Prozentpunkte). In allen vier Themen-Clustern erreichte die Marke substantielle Sichtbarkeit (Share of Model je Cluster 38–62 Prozent). Die plattform-spezifische Verteilung wurde wesentlich ausgeglichener: ChatGPT 58 Prozent, Gemini 48 Prozent, Perplexity 45 Prozent, Copilot 52 Prozent. Der Anbieter dokumentierte parallel einen 27-prozentigen Anstieg eingehender Anfragen mit nachweisbarer KI-System-Recherche-Historie.

9. Häufige Fragen zur ChatGPT-Sichtbarkeitsanalyse

9.1 Wie lange dauert eine vollständige Sichtbarkeitsanalyse?

Die Standard-Dauer beträgt 4–6 Wochen vom Auftrag bis zur Übergabe des Berichts. In den ersten zwei Wochen erfolgt die Anfragen-Definition und der initiale Mess-Lauf. In den Wochen drei bis vier folgen die zwei Wiederholungs-Läufe. In den Wochen fünf und sechs werden die Daten codiert, die Wettbewerbs-Vergleiche erstellt und der Bericht verfasst. Die Übergabe erfolgt als 60–120-seitiger PDF-Bericht plus 4-stündigem Workshop.

9.2 Was kostet eine Sichtbarkeitsanalyse?

Die Investition liegt typischerweise bei 4.500–12.000 EUR, abhängig von der Anzahl der Themen-Cluster, der Anzahl der relevanten Plattformen und dem Umfang der Wettbewerbs-Vergleiche. Eine kompakte Erst-Analyse (1–2 Themen-Cluster, 3 Plattformen, 50 Anfragen) liegt am unteren Ende. Eine umfassende Multi-Themen-Analyse (4–6 Cluster, 5 Plattformen, 150 Anfragen) am oberen Ende.

9.3 Wie oft sollte die Analyse wiederholt werden?

Wir empfehlen mindestens zweimal jährlich, weil sich KI-Modelle und -Indizes laufend verändern. Bei aktiver Sichtbarkeits-Strategie mit kontinuierlicher Optimierung empfehlen wir quartalsweise Wiederholungen, um die Wirksamkeit der Maßnahmen zu dokumentieren und Kurs-Korrekturen früh vorzunehmen. Eine seltenere Wiederholung als jährlich ist methodisch nicht sinnvoll.

9.4 Können Sie konkrete Sichtbarkeits-Verbesserungen garantieren?

Nein. Die KI-Plattformen kontrollieren die Auswahl-Algorithmen und Indexierungs-Logiken. Wir garantieren methodisch saubere Arbeit an den Grundlagen, die die Sichtbarkeits-Wahrscheinlichkeit substantiell erhöhen — eine garantierte Verbesserung um eine konkrete Prozent-Zahl kann seriös nicht versprochen werden. Unsere dokumentierten Mandate zeigen typische Verbesserungen von +20 bis +40 Prozentpunkten Share of Model über 12 Monate.

9.5 Welche Daten benötigen Sie vom Kunden?

Wir benötigen drei Daten-Bündel: 1) Selbst-Auskünfte über das Geschäftsmodell, die Kern-Themen und die wichtigsten Käufer-Fragen (typisch 30–60 Minuten Erst-Gespräch). 2) Zugriff auf Google Search Console und Google Analytics 4 (read-only, 6–12 Monate Daten). 3) Liste der drei bis fünf wichtigsten Wettbewerber. Auf Wunsch ergänzen wir um Auswertungen aus CRM-Systemen oder Marketing-Automation-Plattformen.

9.6 Was unterscheidet Ihre Methodik von Standard-SEO-Audits?

Standard-SEO-Audits messen Rankings in klassischen Suchmaschinen über automatisierte Tools. Unsere Sichtbarkeitsanalyse misst die Berücksichtigung in synthetisierten KI-Antworten über manuelle Validierung mit Wiederholungs-Logik, dokumentiert die Modell-Versionen, codiert Sentiment und Halluzinationen separat und erstellt branchen-spezifische Wettbewerbs-Vergleiche aus früheren Mandaten. Eine SEO-Audit-Software kann diese Mess-Tiefe nicht leisten.

6. Datenschutz und Vertraulichkeit

Wir behandeln alle Analyse-Ergebnisse vertraulich. Die Daten werden ausschließlich zur Erstellung Ihres Berichts verwendet und nicht an Dritte weitergegeben. Wir nutzen die Ergebnisse nicht für eigene Marketing-Zwecke (Kunden-Logo-Display, Case-Studies, Vortrags-Inhalte) ohne Ihre ausdrückliche Zustimmung.

Die Analyse ist DSGVO-konform: Daten-Verarbeitung erfolgt auf Servern in Deutschland, eine Auftragsverarbeitungs-Vereinbarung wird auf Anfrage bereitgestellt, alle erhobenen Daten werden nach Abschluss des Mandats gelöscht (sofern Sie nicht in eine längere Aufbewahrung einwilligen).

7. Häufige Fragen zur kostenlosen Analyse

7.1 Wie lange dauert die Analyse?

Sie erhalten den Bericht innerhalb von 10 Werktagen nach Auftrags-Übermittlung. Bei komplexen Domains oder bei Auftrags-Spitzen kann sich die Bearbeitungszeit auf bis zu 15 Werktage verlängern — wir kommunizieren das transparent.

7.2 Ist die Analyse wirklich kostenlos?

Ja. Es entstehen keine Kosten, keine Folge-Verpflichtungen und kein Vertriebs-Druck. Wir bieten die Analyse als professionelles Marketing-Werkzeug an — Sie lernen unsere Arbeitsweise kennen, wir lernen Ihr Geschäft kennen. Eine spätere Beauftragung ist möglich, aber nicht erforderlich.

7.3 Können wir die Analyse intern weiterverwenden?

Ja. Sie erhalten den Bericht als PDF und können die Inhalte intern weiterverwenden — etwa in Strategie-Dokumenten, in Geschäftsleitungs-Präsentationen oder als Briefing für interne Teams. Eine Weitergabe an externe Dienstleister ist ebenfalls möglich.

7.4 Was passiert nach der Analyse?

Nach dem Ergebnis-Gespräch entscheiden Sie selbst über die nächsten Schritte. Sie können die Maßnahmen intern umsetzen, an einen externen Dienstleister vergeben oder uns mit einem unserer Beratungs-Pakete beauftragen (Diagnose-Audit, Implementierung-Sprint oder Premium-Begleitung — siehe Leistungen und Pakete).

7.5 Garantieren Sie konkrete Citations als Folge der Analyse?

Nein. Citations sind das Ergebnis algorithmischer Entscheidungen der KI-Plattformen, die wir nicht kontrollieren. Wir garantieren methodisch saubere Arbeit an den Grundlagen — die konkrete Citation-Wirkung folgt typischerweise nach 4 bis 8 Monaten kontinuierlicher Umsetzung.

7.6 Können Sie die Analyse auch für mehrere Domains erstellen?

Ja, gegen Aufpreis. Bei mehreren zu analysierenden Domains (etwa Multi-Marken-Strukturen oder mehrere Standort-Subdomains) bieten wir ein erweitertes Analyse-Paket an. Die genauen Konditionen klären wir im Erst-Gespräch.

8. Anonymisierte Beispiele aus früheren Analysen

Die folgenden Beispiele aus unserer Beratungspraxis illustrieren typische Befunde der kostenlosen Analyse. Alle Beispiele sind anonymisiert.

8.1 Mittelständischer B2B-SaaS-Anbieter

Ausgangslage: 40 Mitarbeiter, 8 Mio. EUR Jahresumsatz, klassische Google-Sichtbarkeit ordentlich. Befund der kostenlosen Analyse: PerplexityBot in robots.txt versehentlich blockiert (kritisch), keine FAQPage-Schemas implementiert (hoch), drei direkte Wettbewerber dominierten die getesteten Anfragen (hoch). Sofort-Maßnahmen wurden vom Auftraggeber intern umgesetzt; nach 6 Monaten Citation-Quote-Verdopplung von 8 auf 17 Prozent.

8.2 Düsseldorfer Anwaltskanzlei

Ausgangslage: 25 Anwälte, 8 Mio. EUR Jahresumsatz. Befund: Google-Business-Profil unvollständig gepflegt (hoch), keine Person-Schemas für die Anwälte implementiert (hoch), schwache Bewertungs-Basis (mittel). Auftraggeber beauftragte uns anschließend mit der Implementierung-Sprint-Begleitung; Ergebnisse nach 12 Monaten siehe Pillar-Seite.

8.3 Industrie-Mittelständler

Ausgangslage: 65 Mitarbeiter, 12 Mio. EUR Jahresumsatz. Befund: Google-Extended in robots.txt versehentlich blockiert (kritisch), keine HowTo-Schemas trotz substantieller Anleitungs-Inhalte (hoch), keine Person-Schemas (hoch). Sofort-Maßnahmen mit anschließender Premium-Begleitung; nach 12 Monaten AIO-Citation-Quote-Verzehnfachung.

9. Häufige Folge-Fragen aus der Praxis

Wir beantworten die häufigsten Fragen, die uns vor und während der kostenlosen Analyse erreichen.

9.1 Brauche ich vor der Analyse interne Vorbereitungen?

Nein. Die kostenlose Analyse braucht von Ihnen nur die Domain, drei bis fünf typische Käufer-Anfragen und eine kurze Beschreibung Ihres Geschäftsmodells. Alle weiteren Daten ermitteln wir selbst — robots.txt, Schema-Konfiguration, Inhalts-Tiefe, Wettbewerbs-Position. Eine interne Vorbereitung ist nicht nötig.

9.2 Wer führt die Analyse persönlich durch?

Die Analyse wird vollständig von einem unserer Senior-GEO-Berater durchgeführt — kein automatisierter Massen-Bericht. Christoph Herting (Geschäftsführer der KBD KI-Beratung Deutschland UG) prüft jeden Bericht persönlich vor dem Versand und führt das Ergebnis-Gespräch.

9.3 Werden Sie unsere Wettbewerber kontaktieren?

Nein. Wir analysieren die Wettbewerber rein extern (über öffentlich zugängliche Inhalte und über die KI-Plattform-Antworten) und kontaktieren sie nicht. Ihre Wettbewerber erfahren nichts von der Analyse.

9.4 Was ist der Unterschied zur Diagnose-Audit-Beratungsleistung?

Der vollständige Diagnose-Audit ist erheblich umfangreicher (60 bis 120 Seiten, 30 bis 80 Live-Anfragen, vollständige Wettbewerbs- und Reputations-Analyse, vollständige Inhalts-Audit der wichtigsten 25 bis 40 Seiten). Die kostenlose Analyse liefert eine fundierte Standortbestimmung mit klar identifizierten Sofort-Maßnahmen, ist aber bewusst kompakter. Beide Formate haben ihre Berechtigung — die kostenlose Analyse ist ein guter Einstieg, der Diagnose-Audit ist die Grundlage für eine strukturierte mehrjährige GEO-Strategie.

9.5 Bekomme ich nur den PDF-Bericht oder auch ein persönliches Gespräch?

Beides. Sie erhalten den PDF-Bericht und im Anschluss ein kostenloses 30-minütiges Ergebnis-Gespräch. Das Gespräch dient zur Erläuterung der Befunde, zur Klärung Ihrer Rückfragen und zur Diskussion möglicher nächster Schritte. Es findet remote (Video-Call) oder vor Ort in Düsseldorf statt — Sie wählen.

9.6 Was passiert, wenn ich die empfohlenen Maßnahmen nicht intern umsetzen kann?

Sie haben drei Optionen: Sie beauftragen uns mit einem unserer Beratungs-Pakete (siehe Leistungen und Pakete), Sie übergeben den Bericht an einen externen Dienstleister Ihrer Wahl, oder wir empfehlen Ihnen geeignete Dienstleister aus unserem Netzwerk (ohne Provisions-Interesse).

10. Die vier häufigsten Befunde im Überblick

Aus den 200+ kostenlosen Analysen, die wir 2024 und 2025 durchgeführt haben, ergeben sich vier wiederkehrende Befund-Cluster.

10.1 Befund 1 — robots.txt-Konfiguration unvollständig

Knapp 60 Prozent der analysierten Domains haben mindestens einen relevanten KI-Bot in der robots.txt versehentlich blockiert. Häufigste Konstellationen: Google-Extended (40 Prozent), GPTBot (28 Prozent), PerplexityBot (22 Prozent). Die Korrektur ist trivial, die Wirkung erheblich — typischerweise 2- bis 4-fach höhere Citation-Wahrscheinlichkeit innerhalb von 4 bis 8 Wochen.

10.2 Befund 2 — Schema.org oberflächlich oder fehlend

Etwa 75 Prozent der analysierten Domains haben nur grundlegende Schema-Markups (oft nur Organization und WebSite). Article-Schema, FAQPage, HowTo, Person und branchen-spezifische Schemas fehlen häufig vollständig. Die Implementierung dauert typischerweise 4 bis 12 Wochen, die Citation-Wirkung tritt nach 2 bis 4 Monaten ein.

10.3 Befund 3 — Inhalts-Tiefe unzureichend

Etwa die Hälfte der analysierten Domains hat keine substantielle Inhalts-Tiefe in den Kern-Themen. Inhalts-Seiten mit unter 600 Wörtern haben praktisch keine Citation-Chance — die KI-Systeme finden in diesen Seiten keine vollständige Antwort und greifen auf alternative Quellen zurück. Die Erweiterung auf substantielle Antwort-Tiefe ist aufwändig (oft 6 bis 12 Monate), aber die wirksamste Investition.

10.4 Befund 4 — Reputations-Signale unter-entwickelt

Etwa 80 Prozent der analysierten Domains haben unter-entwickelte externe Vertrauens-Signale: keine systematische Pressearbeit, keine substantielle Bewertungs-Basis, keine eigenen Studien oder Daten-Veröffentlichungen, keine aktive Verbands-Beteiligung. Reputations-Aufbau ist eine langfristige Investition (12 bis 36 Monate), wirkt aber strukturell und nachhaltig.

11. Branchen-spezifische Schwerpunkte der Analyse

Wir adaptieren den Analyse-Schwerpunkt branchen-spezifisch. Die folgenden Erläuterungen zeigen, was Sie pro Branche an spezifischen Inhalten erwarten können.

11.1 Anwälte und Kanzleien

Bei Anwälten und Kanzleien legen wir besonderen Schwerpunkt auf die BORA-Konformität der Inhalts-Strategie, auf die Person-Schema-Implementierung für die einzelnen Anwälte (mit hasCredential für Spezialisierungs-Bezeichnungen wie "Fachanwalt für Arbeitsrecht") und auf die Reputation in branchen-spezifischen Bewertungs-Plattformen wie anwalt.de und JuraForum.de. Mehr in unserem Branchen-Guide für Anwälte und Kanzleien.

11.2 Steuerberater

Bei Steuerberatern prüfen wir besonders die Aktualität der Inhalts-Strategie (steuerliche Gesetzgebung ändert sich jährlich), die klare Geltungs-Zeitraum-Auszeichnung in den Inhalten ("gültig für Veranlagungszeitraum 2025") und die Spezialisierungs-Profilierung. Mehr in unserem Branchen-Guide für Steuerberater.

11.3 Ärzte und Praxen

Bei Ärzten und Praxen prüfen wir besonders die YMYL-Konformität (Your Money or Your Life), die ärztliche Autorenschaft der Inhalts-Seiten, die Quellen-Strenge (Leitlinien, Studien) und die HWG-Konformität. Mehr in unserem Branchen-Guide für Ärzte und Praxen.

11.4 Online-Shops und E-Commerce

Bei Online-Shops prüfen wir besonders die Product-Schema-Tiefe (mit aggregateRating, review, offers), die Kategorie-Seiten-Struktur und die Bewertungs-Integration. Mehr in unserem Branchen-Guide für Online-Shops.

11.5 B2B-SaaS

Bei B2B-SaaS prüfen wir besonders die SoftwareApplication-Schema-Implementierung, die Vergleichs-Inhalts-Tiefe und die Perplexity-Sichtbarkeit (B2B-SaaS-Käufer nutzen Perplexity überdurchschnittlich häufig). Mehr in unserem Branchen-Guide für B2B-SaaS.

11.6 Handwerk und lokale Dienstleister

Bei Handwerk und lokalen Dienstleistern prüfen wir besonders die Google-Business-Profil-Pflege, die lokale Bewertungs-Basis und die regionale Verankerung der Inhalte. Mehr in unserem Branchen-Guide für Handwerk.

12. Was Sie nach dem Analyse-Bericht konkret tun können

Der Analyse-Bericht ist kein Selbstzweck. Er ist die Grundlage für konkrete Maßnahmen, die Sie unmittelbar nach dem Ergebnis-Gespräch initiieren können.

12.1 Sofort-Maßnahmen (1 bis 7 Tage)

Aus den 200+ kostenlosen Analysen, die wir in den letzten 18 Monaten durchgeführt haben, ergeben sich typische Sofort-Maßnahmen mit Aufwand unter 8 Stunden: robots.txt-Korrektur (alle relevanten KI-Bot-Identifier explizit erlauben), llms.txt-Erstellung nach dem llmstxt.org-Standard, Organization-Schema vervollständigen (legalName, sameAs, address, contactPoint, foundingDate, founder), erste FAQPage-Schemas auf den wichtigsten drei FAQ-Seiten implementieren.

12.2 Kurz-Maßnahmen (1 bis 4 Wochen)

Mit Aufwand zwischen 8 und 40 Stunden: Article-Schema auf allen substantiellen Inhalts-Seiten implementieren, Person-Schema für die wichtigsten Autoren und Geschäftsführer aufbauen, Speakable-Markup auf den wichtigsten FAQ-Antworten implementieren, sitemap-image.xml ergänzen, Bing Webmaster Tools-Property einrichten und verifizieren.

12.3 Mittel-Maßnahmen (1 bis 6 Monate)

Mit Aufwand zwischen 40 und 200 Stunden: Substantielle Inhalts-Erweiterung der wichtigsten 5 bis 10 Inhalts-Seiten (auf 2.500 bis 4.500 Wörter), Implementierung einer Hub-Spoke-Cluster-Architektur für die wichtigsten zwei bis drei Themen-Bereiche, Aufbau einer substantiellen Bewertungs-Basis (mindestens 50 echte Bewertungen).

12.4 Lang-Maßnahmen (6 bis 24 Monate)

Mit Aufwand über 200 Stunden: Aufbau einer substantiellen Themen-Spezialisierung mit kontinuierlicher Inhalts-Veröffentlichung (4 bis 8 substantielle Inhalts-Seiten pro Monat), systematische Pressearbeit in Fachmedien, eigene Studien- oder Daten-Veröffentlichungen, aktive Verbands-Beteiligung mit dokumentierten Beiträgen.

13. Risiken und realistische Erwartungen

Eine seriöse Analyse-Beratung legt offen, was nicht funktioniert oder nicht garantiert werden kann.

13.1 Realistisches Wirkungs-Tempo

Die ersten messbaren Citation-Veränderungen treten typischerweise nach 4 bis 8 Wochen ein (bei Live-Retrieval-Plattformen wie Perplexity, AIO und ChatGPT-Websuche). Strukturelle Veränderungen in der ChatGPT-Trainingsdaten-basierten Sichtbarkeit folgen erst mit dem nächsten Modell-Update — typischerweise 6 bis 18 Monate später.

13.2 Keine Citation-Garantien

Wir versprechen keine konkreten Citations. Citations sind das Ergebnis algorithmischer Entscheidungen der KI-Plattformen, die kein Dienstleister kontrollieren kann. Wir garantieren methodisch saubere Arbeit an den Grundlagen — die konkrete Citation-Wirkung ist die Konsequenz dieser Arbeit, nicht der Vertragsgegenstand.

13.3 Algorithmus-Wechsel-Risiko

KI-Plattformen überarbeiten ihre Antwort-Algorithmen kontinuierlich. Substantielle Algorithmus-Updates können temporäre Citation-Quoten-Schwankungen verursachen. Eine substantielle Citation-Diversifikation über mehrere Themen, mehrere Inhalts-Formate und mehrere Plattformen reduziert dieses Risiko, eliminiert es aber nicht.

13.4 Wettbewerbs-Dynamik

Die KI-Sichtbarkeits-Konkurrenz nimmt zu. Marken, die heute eine substantielle Sichtbarkeits-Position aufbauen, müssen kontinuierlich investieren, um diese Position zu halten. Eine einmalige Optimierung ist keine nachhaltige Strategie.

14. Glossar — zentrale Begriffe der KI-Sichtbarkeitsanalyse

Während des Analyse-Prozesses begegnen Ihnen verschiedene Fach-Begriffe. Wir erläutern die wichtigsten kompakt.

14.1 Citation

Bezugnahme auf Ihre Domain als Quelle einer KI-Antwort. Explizit (mit verlinkter Quellen-Angabe) oder implizit (Markennennung im Antwort-Text).

14.2 Share of Model

Anteil der getesteten Anfragen, in denen Ihre Marke vom KI-Modell genannt wird. Berechnung: (Marken-Nennungen / Anfragen) × 100.

14.3 Citation Rate

Anteil der Marken-Nennungen mit verlinkter Quellen-Angabe. Hohe Werte (über 50 Prozent) sind ein starkes Vertrauens-Signal.

14.4 robots.txt-Konformität

Korrekte Konfiguration aller relevanten KI-Bot-Identifier (GPTBot, OAI-SearchBot, Google-Extended, PerplexityBot, ClaudeBot, anthropic-ai, CCBot, Meta-ExternalAgent).

14.5 Schema-Tiefe

Bewertung der vorhandenen Schema.org-Markups (Organization, Article, FAQPage, HowTo, Person, branchen-spezifische Schemas).

14.6 Inhalts-Tiefe

Durchschnittliche Wort-Anzahl pro Inhalts-Seite, ergänzt um eine Bewertung der Antwort-Vollständigkeit (deckt der Inhalt die typischen Käufer-Fragen vollständig ab?).

14.7 Themen-Spezialisierung

Bewertung, wie klar die thematische Fokussierung der Domain ist. Domains mit klar erkennbarer Themen-Spezialisierung erreichen höhere Citation-Quoten.

14.8 Reputations-Signale

Externe Vertrauens-Signale: Pressearbeit, Verbands-Mitgliedschaften, Bewertungs-Basis, eigene Studien-Veröffentlichungen, Wikidata- und Wikipedia-Präsenz.

15. Vergleich Free-Analyse versus Diagnose-Audit

Die kostenlose Analyse ist ein bewusst kompakter Schnell-Check. Der vollständige Diagnose-Audit ist erheblich umfangreicher. Beide Formate haben ihre Berechtigung. Wir erläutern die Unterschiede transparent, damit Sie das passende Format wählen können.

15.1 Anfragen-Tiefe

Free-Analyse: 10 bis 15 Anfragen über alle vier KI-Plattformen, jeweils einmal getestet. Diagnose-Audit: 30 bis 80 Anfragen über alle Plattformen, jeweils mit drei Wiederholungen über zwei Wochen verteilt — substantiell höhere Daten-Stabilität.

15.2 Wettbewerbs-Analyse

Free-Analyse: Identifikation der zwei bis drei wichtigsten Wettbewerber mit grobem Vergleich. Diagnose-Audit: Vollständige Wettbewerbs-Analyse mit fünf bis acht Wettbewerbern, mit struktureller Analyse jedes Wettbewerbers (Inhalts-Tiefe, Schema, robots.txt, externe Vertrauens-Signale, Inhalts-Aktualisierungs-Frequenz, Themen-Cluster-Architektur).

15.3 Inhalts-Audit

Free-Analyse: Bewertung der wichtigsten 5 bis 10 Inhalts-Seiten auf Grundlagen-Niveau. Diagnose-Audit: Vollständige Bewertung der wichtigsten 25 bis 40 Inhalts-Seiten mit konkreten Restrukturierungs-Empfehlungen pro Seite.

15.4 Reputations-Analyse

Free-Analyse: Hinweise auf offensichtliche Reputations-Schwächen. Diagnose-Audit: Vollständige Reputations-Analyse mit konkretem Pressearbeit-Plan, Verbands-Beteiligungs-Empfehlungen, Bewertungs-Aufbau-Strategie und ggf. Wikidata-/Wikipedia-Empfehlungen.

15.5 Roadmap-Tiefe

Free-Analyse: 90-Tage-Roadmap mit drei bis fünf priorisierten Sofort-Maßnahmen. Diagnose-Audit: 24-Monats-Roadmap mit detaillierter Phasen-Planung (Phase 1 Diagnose, Phase 2 technische Grundlagen, Phase 3 Inhalts-Restrukturierung, Phase 4 Inhalts-Aufbau, Phase 5 Reputations-Aufbau), mit klar definierten KPIs und Meilensteinen.

15.6 Berichts-Umfang und Format

Free-Analyse: 12- bis 20-seitiger PDF-Bericht. Diagnose-Audit: 60- bis 120-seitiger strukturierter Bericht mit ergänzenden Excel- und PowerPoint-Anlagen für die interne Weiterverwendung in Geschäftsleitungs-Präsentationen.

15.7 Ergebnis-Gespräch

Free-Analyse: 30-minütiges Ergebnis-Gespräch zur Klärung der Befunde. Diagnose-Audit: 90-minütiges Ergebnis-Gespräch plus zwei Folge-Workshops à 90 Minuten zur Erarbeitung der nächsten Schritte und zur Vorbereitung der internen Kommunikation.

15.8 Investitions-Größenordnung

Free-Analyse: kostenlos. Diagnose-Audit: typischerweise zwischen 8.000 und 25.000 EUR (je nach Domain-Größe und Wettbewerbs-Komplexität).

15a. Erweiterte Investitions-Bewertung

Die Investitions-Bewertung der Free-Analyse versus Diagnose-Audit lohnt eine zusätzliche Vertiefung. Wir betrachten typische Investitions-Renditen aus unserer Beratungs-Praxis transparent.

15a.1 Umsatz-Größenordnung als Investitions-Anker

Die sinnvolle Investitions-Größenordnung in KI-Sichtbarkeit korreliert in unserer Erfahrung typischerweise mit der Umsatz-Größenordnung des Unternehmens. Eine grobe Faustregel aus unserer Beratungs-Praxis: 0,3 bis 0,8 Prozent des Jahresumsatzes als jährliches GEO-Investitions-Budget. Bei einem mittelständischen Unternehmen mit 5 Mio. EUR Jahresumsatz entspricht das einem GEO-Budget von 15.000 bis 40.000 EUR pro Jahr.

15a.2 Erstinvestition versus laufende Pflege

Typische Verteilung: 60 bis 70 Prozent der Erstjahres-Investition fließen in die Erstaufbau-Phase (Audit, technische Grundlagen, Inhalts-Restrukturierung, initialer Inhalts-Aufbau). 30 bis 40 Prozent fließen in die laufende Pflege (Inhalts-Aktualisierung, Citation-Monitoring, Reputations-Pflege, technische Anpassungen an Plattform-Änderungen).

15a.3 Wirkungs-Latenz

Die typische Wirkungs-Latenz beträgt 4 bis 8 Monate bis zur ersten messbaren Sichtbarkeits-Wirkung, 8 bis 14 Monate bis zur stabilen Sichtbarkeits-Position und 14 bis 24 Monate bis zur ersten substantiellen Inbound-Wirkung auf den Geschäfts-Erfolg. Diese Latenzen sind länger als bei klassischer SEO und erheblich länger als bei Performance-Marketing — eine seriöse Erwartungs-Setzung ist wichtig.

15a.4 Risiko-Faktoren

Es gibt vier zentrale Risiko-Faktoren, die die Investitions-Wirkung schmälern können. Erstens: substantielle Plattform-Algorithmus-Änderungen (typischerweise alle 6 bis 12 Monate). Zweitens: aggressive Wettbewerbs-Bewegung in der eigenen Nische. Drittens: regulatorische Änderungen im KI-Sichtbarkeits-Umfeld (DSA, EU-AI-Act, kommende Anpassungen). Viertens: interne Umsetzungs-Schwächen auf Auftraggeber-Seite (fehlende Inhalts-Pflege-Disziplin, fehlende Reputations-Pflege, mangelhafte Geschäftsleitungs-Verankerung).

15a.5 Erwartungs-Management

Wir empfehlen sehr deutlich, die Erwartung an KI-Sichtbarkeits-Investitionen sachlich-konservativ zu kalibrieren. KI-Sichtbarkeit ist eine substantielle, langfristige Investition in die Marken-Position als Wissens-Quelle. Sie ist kein schneller Performance-Hebel und kein Ersatz für klassische Marketing-Investitionen. Wer diese Erwartungs-Setzung nicht akzeptiert, sollte mit GEO-Investitionen nicht beginnen.

16. Ablauf nach der Analyse — typische Folge-Wege

Aus der Beratungs-Praxis kennen wir typische Folge-Wege nach Abschluss der kostenlosen Analyse. Wir beschreiben die drei häufigsten Wege transparent.

16.1 Weg 1 — Interne Umsetzung der Sofort-Maßnahmen

Etwa 40 Prozent unserer Free-Analyse-Auftraggeber setzen die identifizierten Sofort-Maßnahmen intern um — ohne weitere externe Beratung. Diese Marken haben typischerweise ausreichende interne Marketing- und Entwicklungs-Ressourcen, brauchen aber das Diagnose-Werkzeug für die strategische Standortbestimmung.

16.2 Weg 2 — Beauftragung eines unserer Beratungs-Pakete

Etwa 35 Prozent unserer Free-Analyse-Auftraggeber beauftragen anschließend eines unserer Beratungs-Pakete. Die Verteilung: etwa 50 Prozent Diagnose-Audit, 30 Prozent Implementierung-Sprint, 20 Prozent Premium-Begleitung. Mehr in Leistungen und Pakete.

16.3 Weg 3 — Übergabe an externen Dienstleister

Etwa 25 Prozent unserer Free-Analyse-Auftraggeber übergeben den Bericht an einen externen Dienstleister ihrer Wahl (oft ihre bestehende SEO-Agentur). Das ist für uns kein Problem — wir bieten die Free-Analyse bewusst als professionelles Marketing-Werkzeug an, nicht als Vertriebs-Falle. Auf Wunsch empfehlen wir geeignete Dienstleister aus unserem Netzwerk (ohne Provisions-Interesse).

16a. Häufige Fragen vor Anforderung der Analyse

Aus zahlreichen Vorgesprächen zu Free-Analyse-Anfragen kennen wir die typischen Fragen vor der Beauftragung. Wir beantworten sie hier transparent.

16a.1 Wie lange dauert die Analyse?

Wir senden den Bericht innerhalb von 5 bis 10 Werktagen nach Eingang Ihrer Anforderung. Bei höherer Auslastung kann dies bis zu 15 Werktage dauern — wir kommunizieren in diesem Fall transparent.

16a.2 Welche Informationen müssen wir bereitstellen?

Domain-URL, kurze Marken-Beschreibung (zwei bis drei Sätze), drei bis fünf wichtigste Wettbewerber, drei bis fünf wichtigste Themen-Cluster Ihrer Marke. Optional: Zugang zu Google Search Console und Google Analytics für ergänzende Datenanalyse.

16a.3 Wie vertraulich behandeln Sie unsere Daten?

Streng vertraulich. Alle Daten werden ausschließlich für die Bearbeitung Ihrer Anforderung genutzt. Keine Weitergabe an Dritte. Auf Wunsch unterzeichnen wir vor Beginn ein NDA. Speicherung der Analyse-Daten maximal 12 Monate ab Erstellung, danach automatische Löschung.

16a.4 Können wir die Analyse für interne Geschäftsleitungs-Präsentationen verwenden?

Ja. Sie erhalten den Bericht in PDF-Format mit klarem Branding-Hinweis (von KBD KI-Beratung Deutschland UG erstellt). Sie dürfen den Bericht intern und gegenüber externen Stakeholdern (Geschäftsleitung, Aufsichts-Gremien, Investoren) frei verwenden.

16a.5 Müssen wir uns danach für ein Beratungs-Paket entscheiden?

Nein. Die Free-Analyse ist bewusst nicht an eine Folge-Beauftragung gekoppelt. Wir bieten sie als professionelles Marketing-Werkzeug an, nicht als Vertriebs-Falle. Etwa 60 Prozent unserer Free-Analyse-Auftraggeber beauftragen uns anschließend nicht — und das ist für uns kein Problem.

16a.6 Bieten Sie auch Analysen für ausländische Marken an?

Ja, eingeschränkt. Wir analysieren primär deutsch-sprachige KI-Sichtbarkeit. Bei englisch-sprachigen Marken mit DACH-Bezug bieten wir die Analyse an. Bei rein internationalen Marken empfehlen wir spezialisierte angelsächsische Anbieter.

16a.7 Können wir mehrere Domains gleichzeitig analysieren lassen?

Bei einer Free-Analyse fokussieren wir auf eine Domain. Bei mehreren Domains (Marken-Familie, Multi-Domain-Strategie) bieten wir einen erweiterten Multi-Domain-Audit als kostenpflichtige Variante an.

16a.8 Wie unterscheidet sich Ihre Analyse von kostenlosen Tool-Auswertungen?

Tool-Auswertungen liefern automatisierte Daten-Punkte. Unsere Analyse ergänzt diese Daten-Punkte um manuelle Wettbewerbs-Bewertung, manuelle Inhalts-Bewertung, manuelle Reputations-Bewertung und strategische Roadmap-Empfehlungen. Der manuelle Anteil macht den Unterschied zwischen Daten-Liste und entscheidungs-relevantem Bericht aus.

16a.9 Welche Kompetenz-Profile sind in der Analyse beteiligt?

Christoph Herting (Geschäftsführung, GEO-Methodik, strategische Bewertung) und ein technischer Berater (Schema-Audit, Crawling-Tests, robots.txt-Analyse). Bei branchen-spezifischen Anforderungen ergänzen wir um einen branchen-spezialisierten Berater.

16a.10 Was passiert nach Eingang unserer Anforderung?

Sie erhalten innerhalb von 24 Stunden eine Eingangs-Bestätigung mit Zeitplan. Innerhalb von 3 bis 5 Werktagen melden wir uns für ein 30-minütiges Vorgespräch zur Klärung offener Punkte. Anschließend Erstellung des Berichts und Bericht-Versand mit Terminvorschlag für das Ergebnis-Gespräch.

16a.11 Welche typischen Erkenntnisse liefert die Free-Analyse?

Aus der Beratungs-Praxis sind die häufigsten Erkenntnisse: blockierte oder nicht konfigurierte KI-Bot-Identifier in der robots.txt, fehlende oder unvollständige Schema.org-Markups, fehlende llms.txt-Datei, oberflächliche Inhalts-Tiefe in den wichtigsten Themen-Clustern, mangelnde externe Vertrauens-Signale (Pressearbeit, Verbands-Mitgliedschaften, Bewertungs-Basis) und fehlende Wikidata-Präsenz.

17. Analyse jetzt anfordern

Bereit für die kostenlose Analyse? Senden Sie uns Ihre Domain plus einer kurzen Beschreibung Ihres Geschäftsmodells und drei bis fünf typischen Käufer-Anfragen an anfrage@chatgpt-sichtbarkeit.de. Sie erhalten innerhalb von zwei Werktagen eine Auftrags-Bestätigung, innerhalb von 10 Werktagen den fertigen Bericht.

Alternativ können Sie zunächst unseren kostenlosen 60-Sekunden-Check durchlaufen, der eine erste indikative Einschätzung Ihrer KI-Sichtbarkeit liefert. Für ein kostenloses 45-Minuten-Erst-Gespräch (remote oder vor Ort in Düsseldorf) nutzen Sie ebenfalls die genannte E-Mail-Adresse.

Verantwortlich: KBD KI-Beratung Deutschland UG (haftungsbeschränkt), Fährstraße 217, 40221 Düsseldorf. Geschäftsführer: Christoph Herting. Kontakt: anfrage@chatgpt-sichtbarkeit.de.

ChatGPT-Sichtbarkeitsanalyse

Eine ChatGPT-Sichtbarkeitsanalyse zeigt, ob eine Website, Marke oder Dienstleistung bei relevanten KI-Abfragen in ChatGPT erscheint. Dabei werden Prompts, Wettbewerber, Quellen, Erwähnungen und fehlende Inhalte ausgewertet, um konkrete Maßnahmen für bessere KI-Sichtbarkeit abzuleiten. Eine professionelle Analyse umfasst typischerweise 50 bis 150 reale Käufer-Anfragen aus der Branche, dokumentiert die Antwort-Muster über drei Wiederholungen je Anfrage und ordnet die Ergebnisse in eine konkrete Maßnahmen-Roadmap ein. Wir empfehlen, eine Sichtbarkeitsanalyse mindestens zweimal jährlich zu wiederholen, weil sich KI-Modelle und Indizes laufend verändern.

Eine systematische ChatGPT-Sichtbarkeitsanalyse betrachtet vier Dimensionen parallel: die quantitative Erwähnungs-Häufigkeit (Share of Model), die qualitative Sentiment-Verteilung (positiv, neutral, negativ, halluziniert), die Quellen-Treue (welche Domains werden als Beleg verwendet) und die Stabilität (wie konstant erscheint die Marke über Wiederholungen). Erst aus dem Zusammenspiel dieser vier Dimensionen entsteht ein belastbares Bild der tatsächlichen KI-Sichtbarkeit. Eine Analyse, die nur eine dieser Dimensionen betrachtet, liefert systematisch verzerrte Ergebnisse.

Mehr unter ChatGPT-Sichtbarkeitsanalyse Methodik und kostenlose Erst-Analyse anfordern.

ChatGPT-Sichtbarkeit messen

ChatGPT-Sichtbarkeit lässt sich nicht über klassische Rankings allein messen. Sinnvoll sind wiederholbare Prompt-Tests, Wettbewerbsvergleiche, Quellenanalysen und die Prüfung, ob eine Marke bei relevanten Fragen korrekt genannt, beschrieben und empfohlen wird. Ein methodisch sauberer Mess-Aufbau dokumentiert für jeden Prompt mindestens drei Wiederholungen über zwei bis vier Wochen, weil ChatGPT-Antworten nicht deterministisch sind und gleiche Prompts unterschiedliche Antworten erzeugen können.

Die zentrale Mess-Größe heißt Share of Model: der prozentuale Anteil der Anfragen, in denen die eigene Marke namentlich genannt wird. Ergänzend werden Citation Rate (Anteil der Erwähnungen mit Quellen-Beleg auf die eigene Domain), Sentiment (positive, neutrale oder negative Tonalität) und Halluzinations-Rate (Anteil der Antworten mit faktisch falschen Aussagen über die Marke) erfasst. Halluzinationen verdienen besondere Aufmerksamkeit — eine systematische Falsch-Aussage in ChatGPT-Antworten kann die Marke substantiell schädigen.

Mehr unter KI-Zitierungen messen.

KI-Sichtbarkeit messen

KI-Sichtbarkeit messen bedeutet, die Auffindbarkeit einer Website in ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity, Microsoft Copilot, Google Gemini und weiteren KI-Systemen systematisch zu prüfen. Entscheidend ist, ob die Inhalte als vertrauenswürdig, relevant und fachlich eindeutig genug erkannt werden. Eine plattform-übergreifende Mess-Strategie ist deshalb wichtig, weil die KI-Plattformen unterschiedliche Auswahl-Logiken haben — eine Marke mit hoher ChatGPT-Sichtbarkeit kann in Perplexity oder Gemini deutlich schlechter abschneiden.

Die KBD-Methodik kombiniert manuelle Prompt-Suiten (Goldstandard, volle Kontrolle über Modell-Version und Browsing-Modus), API-basiertes Logging über die offiziellen OpenAI-, Anthropic-, Google- und Mistral-APIs (Skalierung auf hunderte Prompts) und ergänzende spezialisierte Monitoring-Plattformen (Profound, Otterly, AthenaHQ, Peec AI, BrandRank.AI) für Zeitreihen-Analysen. Erst die Kombination dieser drei Mess-Ansätze liefert ein belastbares Bild der tatsächlichen KI-Sichtbarkeit über alle Plattformen.

In ChatGPT sichtbar werden

Wer in ChatGPT sichtbar werden möchte, braucht klare Inhalte, eindeutige Themencluster, konsistente Markeninformationen und vertrauensbildende Quellen. Die Optimierung beginnt mit der Frage, für welche Suchintentionen eine Website von KI-Systemen überhaupt verstanden und berücksichtigt werden soll. Eine erfolgreiche Sichtbarkeits-Strategie konzentriert sich auf drei bis fünf Themen-Cluster, in denen die Marke substantielle Fach-Tiefe aufbauen kann, statt sich über zwanzig oberflächlich behandelte Themen zu verzetteln.

Inhaltlich müssen Definitionen eindeutig sein, Aussagen widerspruchsfrei zueinander, Fakten belegbar und die Marken-Beschreibung über alle externen Quellen (eigene Website, Wikipedia, Wikidata, Branchen-Verzeichnisse, Pressemitteilungen, LinkedIn) konsistent. KI-Systeme bevorzugen Quellen, die einen klaren Themen-Schwerpunkt erkennbar besetzen — eine Marke, die für alles und nichts steht, wird seltener zitiert als eine Marke mit klarem Spezialisierungs-Profil.

Konkrete Schritte: Themen-Cluster definieren, Definitions-Hubs aufbauen, FAQ-Strukturen ergänzen, externe Erwähnungen aktivieren, Schema.org-Markups vervollständigen, robots.txt für KI-Crawler öffnen, llms.txt-Datei bereitstellen. Mehr unter Methodik und Citation-Ready Content.

Website für ChatGPT sichtbar machen

Eine Website wird für ChatGPT besser sichtbar, wenn sie konkrete Fragen beantwortet, Fachbegriffe sauber erklärt und die Marke eindeutig mit einem Thema verbindet. Besonders wichtig sind strukturierte Inhalte, FAQ-Bereiche, interne Verlinkung, externe Erwähnungen und maschinenlesbare Zusammenfassungen. Eine FAQ-Struktur sollte mindestens zwanzig substantielle Frage-Antwort-Paare umfassen, die reale Käufer-Anfragen direkt beantworten — keine Marketing-Fragen wie "Warum sind wir der beste Anbieter", sondern operative Fragen wie "Was kostet eine Erst-Beratung".

Technisch müssen die KI-Crawler GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, anthropic-ai, PerplexityBot, Google-Extended, Bytespider und CCBot in der robots.txt explizit zugelassen sein. Eine llms.txt-Datei (gemäß llmstxt.org-Standard) im Root-Verzeichnis hilft KI-Systemen, die wichtigsten Inhalte und Themen-Schwerpunkte schnell zu erfassen. Schema.org-Markups (Organization, WebSite, FAQPage, Article, BreadcrumbList) ermöglichen den KI-Crawlern, Inhalte semantisch korrekt zu interpretieren.

Eine besondere Bedeutung haben hidden crawler-readable body-Blöcke für SSR — Inhalte, die im initialen HTML-Response ausgeliefert werden und nicht erst durch JavaScript-Rendering entstehen. KI-Crawler ohne JavaScript-Ausführung (etwa der klassische GPTBot-Modus) können sonst nur leere Seiten erfassen. Mehr unter Technische SEO-Grundlagen für KI.

Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen

Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen umfasst mehr als klassische Google-Rankings. Unternehmen müssen Inhalte so aufbauen, dass generative Systeme sie verstehen, zusammenfassen und bei passenden Nutzerfragen als relevante Quelle oder Empfehlung einordnen können. Die zentrale Verschiebung gegenüber klassischer SEO: KI-Systeme bewerten Inhalte nicht primär nach Backlink-Profilen oder Keyword-Dichte, sondern nach Faktendichte, Strukturklarheit, semantischer Eindeutigkeit und externer Belegbarkeit.

Praktisch bedeutet das: weniger Marketing-Sprache, mehr konkrete Aussagen mit Zahlen, Daten, Quellen. Weniger Wiederholung von Marken-Versprechen, mehr substantielle Antworten auf Käufer-Anfragen. Weniger Keyword-orientierte Überschriften, mehr Frage-orientierte Überschriften, die reale Anfragen widerspiegeln. Mehr unter Wie KI Quellen auswählt.

KI-Traffic in Google Analytics 4 messen

KI-Traffic in Google Analytics 4 lässt sich über Referrer, Quelle/Medium, Landingpages und eigene explorative Berichte auswerten. Sinnvoll ist zusätzlich eine eigene benutzerdefinierte Kanalgruppe für AI-Traffic, weil GA4-Standard-Kanalgruppen nicht für jede KI-Quelle automatisch eine eigene Kategorie abbilden. Google beschreibt Custom Channel Groups als regelbasierte Kategorien für Traffic-Quellen.

Konkrete Konfiguration: Eine Custom Channel Group "AI" anlegen, die folgende Referrer-Domains in einer Channel-Definition zusammenfasst: chat.openai.com, chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com, you.com, claude.ai, mistral.ai. Ergänzend sollten in den Erkundungs-Berichten dedicated Reports angelegt werden, die KI-Traffic auf Landingpage-Ebene aufschlüsseln — so wird transparent, welche Inhalte tatsächlich KI-Verweise erhalten.

Wichtig: Nicht jeder KI-Verweis erscheint mit klarem Referrer. Manche KI-Systeme strippen den Referrer aus Datenschutz-Gründen, andere übergeben einen generischen Referrer. Die GA4-Messung ist deshalb immer eine Mindest-Schätzung der tatsächlichen KI-Traffic-Volumina.

Beste Tools zum Tracken von AI Visibility

Die besten Tools zum Tracken von AI Visibility sollten nicht nur einzelne ChatGPT-Erwähnungen zählen, sondern Prompts, Wettbewerber, Quellen, Antwortmuster und Themencluster vergleichen. Entscheidend ist, ob daraus konkrete Content-, SEO- und Autoritätsmaßnahmen ableitbar sind. Wir empfehlen, mindestens zwei spezialisierte Tools parallel einzusetzen, weil keine einzelne Lösung alle KI-Plattformen gleichermaßen abdeckt.

Bewährte Anbieter im DACH-Raum: Profound (umfassende Plattform-Abdeckung, starke Wettbewerbs-Vergleiche), Otterly (gute Dashboards, einfache Bedienung), AthenaHQ (besonders detaillierte Citation-Analyse), Peec AI (deutsches Tool mit DACH-Fokus), BrandRank.AI (für E-Commerce-Marken). Ergänzend nutzen wir manuelle Prompt-Suiten in Tabellen-Form, weil nur die manuelle Validierung volle Kontrolle über Modell-Version und Browsing-Modus liefert.

Mehr unter Tools für KI-Sichtbarkeit – sachlich eingeordnet.

Tipps zur Optimierung für ChatGPT-Erwähnungen

ChatGPT-Erwähnungen entstehen eher, wenn eine Marke thematisch eindeutig positioniert ist und online konsistent beschrieben wird. Hilfreich sind klare Leistungsseiten, zitierfähige Definitionen, FAQ-Antworten, externe Quellen, Autoreninformationen und Inhalte, die konkrete Entscheidungsfragen beantworten. Eine wirksame Optimierung beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: in welchen Themen-Clustern hat die Marke heute substantielle Fach-Tiefe, in welchen nicht.

Konkrete operative Maßnahmen: 1) Definitions-Hubs für die zwei bis fünf Kern-Begriffe der Marke aufbauen (jeweils 1.500 bis 3.000 Wörter mit klarer Definition, Abgrenzung, Beispielen und Quellen). 2) FAQ-Strukturen mit mindestens zwanzig substantiellen Frage-Antwort-Paaren ergänzen. 3) Externe Erwähnungen aktivieren — Pressemitteilungen, Verbands-Mitgliedschaften, Fachartikel, Konferenz-Vorträge, Podcast-Auftritte. 4) Wikidata-Eintrag pflegen (kostenfrei, hohe Wirkung auf KI-Systeme). 5) Bewertungs-Profile (Google Maps, Branchen-Plattformen) auf substantielle Bewertungs-Anzahl bringen.

SEO und GEO im Vergleich 2026

SEO optimiert Websites für klassische Suchmaschinen-Rankings, während GEO Inhalte für generative KI-Antwort-Systeme optimiert. 2026 müssen beide Ansätze zusammengedacht werden: SEO sorgt für technische Auffindbarkeit und organische Reichweite, GEO verbessert die Verständlichkeit, Zitierfähigkeit und Empfehlungsfähigkeit in KI-Systemen. Eine reine SEO-Strategie greift heute zu kurz, weil ein wachsender Anteil der Käufer-Anfragen direkt in KI-Systemen statt in klassischen Suchmaschinen gestellt wird — Studien für 2025/2026 zeigen einen Anteil von 18 bis 32 Prozent in B2B-Kontexten, mit weiter steigender Tendenz.

Eine reine GEO-Strategie greift ebenfalls zu kurz, weil viele KI-Systeme (insbesondere Google AI Overviews und Perplexity) auf klassische SEO-Indizes als Daten-Grundlage zurückgreifen. Eine gut SEO-optimierte Website hat damit automatisch einen GEO-Vorteil. Die Praxis-Konsequenz: SEO und GEO sind komplementäre, sich gegenseitig verstärkende Disziplinen.

Mehr unter GEO-Einordnung und Was sich wirklich ändert.

E-E-A-T für KI-Suchmaschinen verbessern

E-E-A-T für KI-Suchmaschinen verbessert sich durch erkennbare Erfahrung, klare Expertise, glaubwürdige Autoren- und Unternehmensinformationen sowie vertrauenswürdige externe Erwähnungen. Für KI-Systeme ist besonders wichtig, dass Inhalte fachlich präzise, aktuell, nachvollziehbar und eindeutig einer vertrauenswürdigen Quelle zuordenbar sind. Anonyme oder generische Inhalte werden von KI-Systemen systematisch abgewertet.

Konkrete Maßnahmen: 1) Vollständige Über-uns-Seite mit Geschäftsführer-Foto, Lebenslauf und LinkedIn-Verlinkung. 2) Autoren-Profile bei jedem Fach-Artikel (Person-Schema mit jobTitle, alumniOf, sameAs zu LinkedIn und ORCID). 3) Adressdaten konsistent über alle Quellen (eigene Website, Google Maps, Branchen-Verzeichnisse, Wikipedia). 4) Aktualisierungs-Daten sichtbar machen (datePublished und dateModified pro Artikel). 5) Externe Belege für Expertise (Konferenz-Vorträge, Fachartikel, Mitgliedschaften, Auszeichnungen).

Häufige Fragen zur ChatGPT-Sichtbarkeit

Was bedeutet ChatGPT-Sichtbarkeit?

ChatGPT-Sichtbarkeit bedeutet, dass eine Website, Marke oder Dienstleistung in Antworten von ChatGPT als relevante Information, Quelle oder Empfehlung erscheinen kann. Entscheidend sind klare Inhalte, fachliche Autorität, konsistente Markeninformationen und eine gute thematische Einordnung.

Wie messe ich KI-Traffic in Google Analytics 4?

KI-Traffic kann in GA4 über Quelle/Medium, Referrer, Landingpages und benutzerdefinierte Kanalgruppen analysiert werden. Dazu sollten bekannte KI-Referrer wie ChatGPT, Perplexity, Copilot oder Gemini gesondert gruppiert und regelmäßig mit Conversions, Sitzungen und Landingpages verglichen werden.

Welche Tools helfen beim Tracken von AI Visibility?

Gute AI-Visibility-Tools analysieren, ob eine Marke in KI-Antworten genannt wird, welche Wettbewerber erscheinen und welche Quellen von KI-Systemen bevorzugt werden. Wichtig ist, dass das Tool nicht nur Sichtbarkeit misst, sondern konkrete Empfehlungen für Content, Entitäten, Quellen und Themenabdeckung liefert.

Wie optimiere ich Inhalte für ChatGPT-Erwähnungen?

Inhalte sollten klare Definitionen, konkrete Antworten, nachvollziehbare Expertise und eine eindeutige Markenpositionierung enthalten. Besonders hilfreich sind FAQ-Bereiche, Vergleichsinhalte, externe Erwähnungen, strukturierte Daten und Seiten, die reale Nutzerfragen direkt beantworten.

Was ist der Unterschied zwischen SEO und GEO?

SEO richtet sich auf bessere Rankings und Klicks in klassischen Suchmaschinen. GEO richtet sich auf bessere Verständlichkeit und Sichtbarkeit in generativen KI-Antworten, bei denen Nutzer nicht mehr nur Linklisten sehen, sondern direkte Empfehlungen und Zusammenfassungen erhalten.

Wie verbessere ich E-E-A-T für KI-Suchmaschinen?

E-E-A-T verbessert sich durch fachlich belastbare Inhalte, sichtbare Autorenschaft, klare Unternehmensinformationen, Referenzen, externe Erwähnungen und aktuelle Inhalte. KI-Systeme können Marken besser einordnen, wenn Expertise, Erfahrung und Vertrauenssignale konsistent auf der Website und im Web erkennbar sind.

Warum erscheint meine Website nicht in ChatGPT?

Eine Website erscheint häufig nicht in ChatGPT, wenn Inhalte zu allgemein, thematisch unklar oder nicht ausreichend vertrauenswürdig sind. Auch fehlende externe Erwähnungen, schwache Themencluster und unpräzise FAQ-Antworten können dazu führen, dass KI-Systeme andere Quellen bevorzugen.

Wie schnell verbessert sich die KI-Sichtbarkeit?

Erste Verbesserungen können durch klare Content-Erweiterungen, FAQ-Strukturen und bessere interne Verlinkung entstehen. Nachhaltige KI-Sichtbarkeit entsteht jedoch durch kontinuierliche Optimierung, externe Autorität, aktuelle Inhalte und wiederholte Analyse relevanter KI-Antworten.