Field note

Wie du dein eigenes KI-Sichtbarkeits-Audit liest

Du kannst an einem Nachmittag prüfen, was KI über dich sagt. Das Schwere ist nicht das Durchführen — es ist zu wissen, was du anschaust.

Denes Csaszar · Makefield · Berlin · not yet published

Zu prüfen, was KI über dich sagt, ist leicht zu beginnen und leicht falsch zu lesen. Jeder kann einen Assistenten nach seinem Unternehmen fragen; die Kunst liegt im Lesen der Antwort. Vier Fragen verwandeln einen vagen Eindruck in etwas, worauf du handeln kannst.

Wirst du genannt — ohne dazu aufgefordert zu werden? Stelle die echte Kundenfrage deiner Kategorie („bestes Tool für X"), nicht deinen eigenen Namen. Erscheinst du nur, wenn du dich ausbuchstabierst, bist du noch nicht als Teil der Kategorie erkannt.

Stimmt, was gesagt wird? Lies die Beschreibung, wie es ein skeptischer Kunde täte. Veraltete Preise, die falsche Kategorie, eine Funktion, die du nicht hast — selbstbewusst und falsch ist die teure Variante, denn es gibt keinen zweiten Link zur Korrektur.

Wessen Quellen werden genutzt? Zeigt der Assistent Zitate, schau, wessen sie sind. Bei vielen Unternehmen sind die zitierten Seiten nicht die eigenen — es sind Dritte, die dich beschreiben. Das sagt dir, wer deine Erzählung tatsächlich besitzt.

Wer taucht statt deiner auf? Notiere die genannten Wettbewerber und wie sie gerahmt werden. Das ist der Vergleich, den ein Kunde sieht — für ihn angestellt, ohne dich im Raum.

Zwei Vorsichtsmaßnahmen. Tu es ausgeloggt, mit Gedächtnis aus — eingeloggt schmeichelt dir der Assistent mit deiner eigenen Historie. Und prüfe mehr als eine Engine an mehr als einem Tag: Sie sind uneinig und driften. Eine Antwort ist eine Anekdote; das Muster über Engines ist der Befund.

Willst du die vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung? Audite deine KI-Sichtbarkeit an einem Nachmittag. Sie gut zu lesen ist der Anfang; sie zu verändern ist die Methode.