Fünfundvierzig Prozent der Marketingverantwortlichen räumen ein, dass sie die AI-Such-Sichtbarkeit ihrer Marke nicht präzise messen können. Währenddessen entscheiden die Assistenten, die sie nicht messen können — ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Mode — im Stillen darüber, welche Marken genannt werden, wenn ihre Käufer fragen, was sie kaufen sollen. Ein AI-Visibility-Audit schließt diese Lücke: eine strukturierte, wiederholbare Bestandsaufnahme, wo Sie stehen, warum, und was zuerst zu beheben ist.
Viele „Audit"-Anleitungen enden bei Screenshots eines Dashboards. Dies ist die GEOly AI Version: sieben Schritte, jeder mit einem konkreten Ergebnis, inklusive der Ebene, die die meisten Audits komplett überspringen — der Commerce-Ebene, die darüber entscheidet, ob AI-Agents tatsächlich bei Ihnen kaufen können.
Das Wichtigste in Kürze
- Ein AI-Visibility-Audit beantwortet vier Fragen in dieser Reihenfolge: Wie sichtbar sind Sie (Baseline), wo genau gewinnen und verlieren Sie (Prompts), wem wird stattdessen vertraut (Zitationen), und was blockiert Sie (technische + Commerce-Gates).
- Auditieren Sie pro Engine, niemals aggregiert. Markensichtbarkeit fragmentiert stark über die Modelle hinweg — eine starke ChatGPT-Präsenz sagt nichts über Gemini aus.
- Die beiden am häufigsten übersprungenen Schritte sind die Prüfung der Faktentreue (was AI über Sie sagt, kann falsch sein) und die Commerce-Ebene (Feeds, Checkout-Flags) — genau dort verbirgt sich echter Umsatz.
- Jedes Ergebnis erhält ein Evidenz-Tag — bestätigt, Korrelation oder Hypothese —, damit die Roadmap nicht auf Bauchgefühl gebaut ist.
- Das Ergebnis ist eine sequenzierte Roadmap: technische Blocker in Woche eins, Content- und Entitäts-Fixes im ersten Monat, Quellenaufbau über das Quartal.
Bevor Sie starten: den Messrahmen festzurren
Zwei Regeln machen den Unterschied zwischen einem Audit und einer Screenshot-Tour. Erstens: Messen Sie gegen ein festes Prompt-Portfolio — 100+ echte Kauffragen über Awareness, Consideration und Purchase hinweg, aufgebaut wie in unserem Prompt-Tracking-Leitfaden beschrieben — nicht gegen die Queries, die einem an diesem Morgen gerade einfielen. Zweitens: Sampeln Sie wiederholt. AI-Antworten sind probabilistisch, ein einzelner Durchlauf pro Prompt produziert also ein Audit, das sich nächste Woche nicht replizieren lässt.
Die sieben Schritte
Schritt 1 — Share of Model als Baseline, pro Engine
Lassen Sie das Portfolio über ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google AI Mode laufen; erfassen Sie Erwähnungsrate, durchschnittliche Position und Sentiment pro Engine — Ihren . Ergebnis: eine Tabelle, Engines als Spalten, Sie gegen die Top-Wettbewerber als Zeilen. Der Pro-Engine-Split ist meist die erste Überraschung: Dieselbe Marke erzielt routinemäßig auf einer Engine 3× höhere Werte als auf einer anderen.
