Für PR- und Kommunikationsteams
Fünf Fragen an einen Bericht zur KI-Sichtbarkeit
Für alle, die einen solchen Bericht bekommen oder erstellen: ein Team im eigenen Haus, eine Agentur oder ein Tool. Stell die Fragen schriftlich, bevor die Kennzahl in eine Entscheidung eingeht.
Hier steht, was du einen Bericht zur KI-Sichtbarkeit fragen kannst, nicht, wie man misst. Die Seite richtet sich an beide Seiten des Tisches: an das Team, das einen Bericht erhält, und an das Team, die Agentur oder das Tool, die ihn erstellen. Diese Website verkauft nichts und bewertet kein Tool, keine Agentur und keinen Bericht. Zurück zu KI-Antworten und PR.
Eine KI-Antwort ist ein einzelner Durchlauf, keine Messung.
Zuerst: Für welche Entscheidung ist dieser Bericht gedacht?
Stell diese Frage vor den fünf anderen. Ein Bericht für eine monatliche Kontrolle muss weniger leisten als ein Bericht, der Budget verschiebt oder in die Geschäftsführung geht.
Viele Berichte zur KI-Sichtbarkeit zählen, wie oft KI-Systeme wie ChatGPT oder Gemini dich nennen, dazu den Share of Voice (deine Nennungen im Verhältnis zu denen deiner Wettbewerber), die Tonalität und die zitierten Quellen. Das ist nützlich, aber genannt zu werden heißt nicht, richtig beschrieben zu werden.
Die fünf Fragen
Q1. Wie oft wurde jede Frage gestellt?
Warum: Antworten ändern sich von einer Anfrage zur nächsten.
Eine gute Antwort klingt so: „Viele Male pro Frage und KI-System. Hier ist die genaue Zahl.“
Q2. Gegen welche Fakten geprüft, wer hat sie aufgeschrieben, und wann?
Warum: Präsenz ist nicht Richtigkeit, und eine freundliche Tonalität ist keine Genauigkeit.
Eine gute Antwort klingt so: „Gegen Fakten, die dein Team freigegeben hat, vor der ersten Frage aufgeschrieben. Falsche Aussagen werden getrennt von Nennungen gezählt.“
Fang klein an: Nimm fünf Fakten, die du diese Woche freigeben kannst: dein Name, was ihr tut, wo ihr seid, ein Produktfakt und ein Kontakt. Was sich per Verordnung oder Tarif ändert, kann warten.
Q3. Wie groß ist die normale Schwankung, und ist die Veränderung größer?
Warum: Eine Bewegung innerhalb der Schwankung zwischen Wiederholungen und zwischen Abfragerunden an verschiedenen Tagen ist Rauschen, kein Befund.
Eine gute Antwort klingt so: „Hier ist die Bandbreite über Wiederholungen und über Abfragerunden. Die Veränderung in diesem Quartal liegt darin, also nennen wir sie keinen Trend.“
Q4. Welche Sprache, welches Land und wessen Wortwahl?
Warum: Ein Bericht, der auf Englisch von einem einzigen Ort aus abgefragt wurde, zeigt vielleicht nicht, was deine Käufer in Deutschland, Österreich, der Schweiz oder Ungarn sehen.
Eine gute Antwort klingt so: „Auf Deutsch und Ungarisch, abgefragt aus diesen Märkten, so formuliert, wie deine Käufer fragen. Die Fragen liegen bei, Lücken sind aufgeführt.“
Q5. Was zählt die Kennzahl, und könnte jemand die Messung wiederholen?
Warum: Tools definieren die Hauptkennzahl unterschiedlich. Wenn sich KI-Systeme, Modellversionen, Zeitpunkte der Abfrage oder die Definition ändern, lässt sich dieses Quartal nicht mit dem letzten vergleichen.
Eine gute Antwort klingt so: „KI-Systeme, Versionen und Zeitpunkte der Abfrage sind protokolliert. Die Definition ist ausgeschrieben und hat sich nicht geändert.“
Bei Pressemitteilungen frag außerdem: Trennt der Bericht die Mitteilung selbst, die Berichterstattung darüber und deine eigene Website? Miss, was KI mit einer Pressemitteilung macht zeigt einen Weg.
Für beide Seiten des Tisches
„Noch nicht, und hier ist unser Plan“ ist auch eine gute Antwort. Agenturen und Teams im eigenen Haus können dieselben fünf Fragen an ihre eigenen Dashboards richten, bevor jemand sie stellt. Die Fragen helfen, einen Bericht richtig zu lesen; ein Test für die Menschen, die ihn gemacht haben, sind sie nicht.
Warum eine einzelne Anfrage nicht reicht, mit Rechner: wie weit du deinem eigenen Protokoll trauen kannst.
Checkliste zum Kopieren
Zitiere eine einzelne Frage als „makefield.io/de/pr/berichte Q3“ oder verlinke sie als makefield.io/de/pr/berichte#q3.
Was du einen Bericht zur KI-Sichtbarkeit fragen kannst
makefield.io/de/pr/berichte, Version 1, zuletzt geprüft am 26. Oktober 2026
Zuerst: Für welche Entscheidung ist dieser Bericht gedacht?
- Wie oft wurde jede Frage gestellt?
- Gegen welche Fakten geprüft, wer hat sie aufgeschrieben, und wann?
- Wie groß ist die normale Schwankung, und ist die Veränderung größer?
- Welche Sprache, welches Land und wessen Wortwahl?
- Was zählt die Kennzahl, und könnte jemand die Messung wiederholen?
Pressemitteilungen: Werden die Mitteilung, die Berichterstattung darüber und unsere Website getrennt ausgewiesen?
Was Branchenverbände veröffentlicht haben
- AMEC GEO Principles (Mai 2026): wiederholbare Fragen, dokumentierte Methoden, offengelegte Annahmen; Ergebnisse von KI-Systemen sind „directional evidence rather than absolute truth“ (sinngemäß: Hinweise auf eine Richtung, keine absolute Wahrheit); verlass dich nicht auf eine einzelne Kennzahl, eine einzelne Plattform oder ein einzelnes Tool (wiedergegeben nach B&T).
- PRCA, „Beyond Visibility: How to Measure GEO“ (Juni 2026): warnt vor sogenannten Vanity Metrics und nennt Richtigkeit als Ziel.
- IAB, „Measuring Visibility in the AI Era“ (August 2026), Seite 32: „Single-response measurement is not measurement.“ (Sinngemäß: Eine Messung mit einer einzigen Antwort ist keine Messung.) Das IAB verlangt außerdem Bandbreiten und Angaben zur Konfidenz, Quoten für Halluzinationen und Faktenfehler sowie Ergebnisse je Markt, und es schreibt: „the source of truth must be brand-supplied“ (sinngemäß: Die maßgeblichen Fakten muss die Marke selbst liefern).
- Antworten schwanken: Bei einem Test von SparkToro und Gumshoe im Januar 2026 (beide verkaufen in diesem Feld, es ist also eine Anbieterstudie; etwa 600 Freiwillige, 12 Fragen, knapp 3.000 Anfragen) lag die Chance, zweimal dieselbe Liste von Marken zu bekommen, unter 1 zu 100 (berichtet von Search Engine Land).
Begriffe auf dieser Seite
- GEO: Generative Engine Optimization, die Arbeit daran, wie KI-Antworten dich beschreiben.
- Share of Voice: deine Nennungen im Verhältnis zu den Nennungen deiner Wettbewerber.
- Halluzination: Inhalt, den eine KI-Antwort erfindet.
- Schwankung: wie stark Ergebnisse voneinander abweichen, wenn dieselbe Frage erneut gestellt wird.
Was diese Seite nicht behauptet
- Hier steht nicht, dass ein Bericht, ein Tool oder eine Agentur schlecht ist, und keiner davon wird bewertet.
- Das Festlegen von Zielen ersetzt die Seite nicht.
- Makefields eigener kleiner Test dazu, wie Antworten schwanken, ist der Wiederholbarkeitstest (englisch). Verglichen wurde der Wortlaut, nicht die Fakten.
So zitierst du diese Seite
Denes Csaszar, „Fünf Fragen an einen Bericht zur KI-Sichtbarkeit“, Makefield, makefield.io/de/pr/berichte, zuletzt geprüft am 26. Oktober 2026, Version 1.
Zuletzt geprüft am 26. Oktober 2026. Was sich geändert hat: Version 1, erstmals veröffentlicht am 28. Oktober 2026.
Makefield ist ein unabhängiges Forschungsprojekt aus Berlin zur Richtigkeit von KI-Antworten. Diese Website verkauft nichts.
Die Antwort und der Bericht: Wie du dein eigenes KI-Sichtbarkeits-Audit liest stellt vier Fragen an eine einzelne KI-Antwort. Diese Seite stellt fünf an den Bericht, der aus vielen Antworten entsteht.
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