Wie Citavo KI-Sichtbarkeit misst — transparent, wiederholbar, statistisch ehrlich
Eine Kennzahl ist nur so gut wie ihre Messung. Diese Seite legt offen, wie jede Zahl in Citavo entsteht — welche Modelle wir fragen, wie wir Nennungen und Quellen erkennen, wie der Share of Voice gerechnet wird und wann wir eine Veränderung eine Veränderung nennen. Keine Blackbox.
Tägliche Stichproben über die offiziellen KI-APIs
Citavo stellt die echten Fragen deiner Käufer täglich über die offiziellen APIs von ChatGPT, Perplexity, Claude und Gemini — jeweils mit den Standard-Modellen der Anbieter(was normale Nutzer bekommen, nicht das teuerste Labor-Setup). Beim ersten Scan und bei manuellen Scans fragen wir jede Frage mehrfach, damit die erste Zahl kein Münzwurf ist; die laufende Stabilität kommt aus ~30 täglichen Messungen pro Monat und Frage.
Jede Antwort wird deterministisch ausgewertet: Markennennung (umlaut- und schreibvarianten-tolerant, z. B. „Opus Clip" ⇄ „OpusClip"), Verlinkung der eigenen Domain als Quelle (Zitierquote), genannte Wettbewerber, Position und alle zitierten Quellen. Jede Kennzahl ist bis zur echten KI-Antwort aufklappbar — kein Wert ohne Beleg.
Die Websuche entscheidet das Modell — wir messen die Entscheidung
Viele Tools erzwingen bei jeder Anfrage eine Websuche. Das garantiert Quellen — misst aber nur den Recherche-Zweig und verfehlt die Hälfte der Realität: Echte Assistenten beantworten viele Fragen aus ihrem trainierten Wissen, ganz ohne Suche. Bei Citavo steht die Websuche dem Modell zur Verfügung, die Entscheidung trifft es selbst — genau wie bei echten Nutzern.
Das Ergebnis ist eine Kennzahl, die sonst kaum jemand ausweist: die Recherche-Quote — wie oft pro Modell tatsächlich live gesucht wurde. Sie sagt dir, wo der Hebel liegt: Bei recherchierten Antworten zählen zitierfähige Inhalte und Quellen; bei Antworten aus dem Modellwissen zählen Entitäten-Signale (Wikidata, Schema.org, konsistente Fakten im Web).
Echter Standort statt Sprach-Simulation
Für Projekte in Deutschland, Österreich und der Schweiz senden wir der Websuche den echten Standort-Parameter (DE/AT/CH) mit — die Suche läuft dann wirklich im jeweiligen Markt, statt nur „auf Deutsch zu klingen". Wo eine API keinen Standort unterstützt (Gemini), sagen wir das offen und arbeiten mit einer Regions-Anweisung im Prompt.
Geteilt durch ALLE genannten Marken — nicht nur die, die du kennst
Der übliche Trick, mit dem sich Sichtbarkeits-Tools schmeicheln: Share of Voice relativ zu den Wettbewerbern, die der Kunde selbst eingetragen hat. Wer einen Rivalen vergisst, sieht sich besser, als er ist. Citavo extrahiert per LLM-Analyse aus jeder Antwort sämtliche genannten Marken und rechnet: deine Nennungen ÷ Nennungen aller Marken. Unbekannte Rivalen, die wiederholt auftauchen, schlagen wir dir automatisch als Wettbewerber vor.
Eine Veränderung heißt erst dann Veränderung, wenn sie echt ist
KI-Antworten schwanken — dieselbe Frage kann heute anders ausgehen als morgen. Deshalb bekommt jedes Projekt eine eigene, aus seiner Historie gemessene Rausch-Schwelle. Trend-Pfeile, „Wettbewerber hat dich überholt"-Alerts und Deltas erscheinen nur außerhalb dieser Schwelle — mit einer Definition überall: Dashboard, Berichte und E-Mail-Alerts können sich nicht widersprechen. Die Sichtbarkeits-Kachel zeigt ihre gemessene Toleranz (±) offen an.
Grundlage ist unsere eigene Stabilitäts-Studie mit 800 wiederholten KI-Antworten — hier veröffentlicht.
Was diese Messung nicht kann — offen gesagt
Kein Blick in fremde Chats: KI-Antworten sind probabilistisch und teils personalisiert; was ein einzelner Nutzer sieht, kann abweichen. Wir messen eine wiederholbare, repräsentative Stichprobe — den Trend, nicht den Einzelfall. Gemini-Quellen liefert Google nur als Weiterleitungs-URLs; wir werten die Quell-Domains aus, einzelne Seiten-URLs sind dort eingeschränkt. Google AI Overviews haben keine offizielle API und stehen auf unserer Roadmap. Ändert sich unsere Methodik, dokumentieren wir das mit Datum — auch im Verlauf deines Projekts.