KI-Sichtbarkeit

„Wie sichtbar sind wir eigentlich in der KI?“ ist 2026 eine der häufigsten Fragen in Marketingrunden. Die ehrliche Antwort lautet: Das hängt davon ab, was Sie messen. KI-Sichtbarkeit fasst mehrere Dinge zusammen, die Nennung einer Marke im Antworttext, die Verlinkung einer Seite als Quelle und die Empfehlung als passende Wahl.

Lange gab es dafür nur Tools mit eigenen Stichproben. Seit 2026 liefern Microsoft und Google erstmals offizielle Zahlen, allerdings jeweils nur für ihre eigenen Systeme und nur für verlinkte Seiten. Dieser Eintrag zeigt, welche Messwege es gibt und wie sie zusammenpassen.

Vom Tool-Versprechen zur offiziellen Kennzahl

Als Begriff tauchte „AI Visibility“ 2024 mit den ersten Werkzeugen auf, die Marken in Antworten von Sprachmodellen zählten. Die Nachfrage in Deutschland folgte mit Verzögerung: Laut Google-Ads-Daten wurden „KI-Sichtbarkeit“ und „AI Visibility“ Anfang 2025 kaum gesucht, ab Sommer 2025 stieg das Interesse steil an, seit Anfang 2026 liegt es stabil bei rund 300 bis 400 Suchen im Monat.

Was dabei als sichtbar gilt, ist uneinheitlich. Manche Werkzeuge zählen nur Nennungen, andere nur verlinkte Quellen, wieder andere gewichten nach der Position in der Antwort oder nach der Tonalität. Werte aus zwei Tools sind deshalb selten vergleichbar. In diesem Radar heißt KI-Sichtbarkeit: Ihre Marke oder Website kommt in KI-Antworten vor, als Nennung, Quelle oder Empfehlung, beobachtet für feste Fragen über die Zeit.

Den Schritt zur offiziellen Kennzahl machte zuerst Microsoft. Seit dem 10. Februar 2026 zeigt der Bericht „AI Performance“ in den Bing Webmaster Tools, wie oft Seiten in Microsoft Copilot, in KI-Zusammenfassungen von Bing und bei ausgewählten Partnern als Quelle zitiert werden. Microsoft nennt das selbst einen frühen Schritt zu GEO-Werkzeugen.

Google folgte am 3. Juni 2026 mit eigenen Leistungsberichten für generative KI in der Search Console, seit dem 31. August 2026 für alle Websites weltweit. Was der Bericht im Detail zeigt, beschreibt der Beitrag zum Search Console KI-Bericht.

Vier Messwege, vier Ausschnitte

Keiner der Messwege zeigt KI-Sichtbarkeit vollständig. Zusammen ergeben sie ein brauchbares Bild.

Die Stichprobe ist der einzige Weg, ChatGPT und Perplexity einzubeziehen und Nennungen ohne Link zu erfassen. Wie man sie sauber aufsetzt, beschreibt Prompt-Tracking, den Vergleich mit Wettbewerbern Share of Model. Die Besuche aus KI-Assistenten behandeln die Einträge LLM-Referral-Traffic und KI-Kanalgruppe in GA4.

Was die Zahlen nicht sagen

• Nicht addieren. Laut Google sind die KI-Impressionen auch im allgemeinen Leistungsbericht enthalten. Wer beide Zahlen zusammenzählt, zählt doppelt.
• Impression ist nicht Nennung. Die offiziellen Berichte zählen verlinkte URLs. Ob Ihr Markenname im Antworttext vorkommt, zeigen sie nicht.
• Kein Tool sieht hinter die Kulissen. Google schreibt im Leitfaden zu generativen KI-Funktionen, kein Drittanbieter habe Zugriff auf interne Ranking- oder KI-Systeme. Tool-Scores sind eigene Modelle.
• Stichproben schwanken. Dieselbe Frage liefert bei wiederholtem Abruf unterschiedliche Antworten. Erst Mittelwerte über mehrere Abrufe und Wochen sind belastbar.

Ein Beispiel aus dem Monatsbericht

Ein fiktiver Anbieter von Laborgeräten sieht im Oktober 4.800 KI-Impressionen in der Search Console und 310 Zitationen in den Bing Webmaster Tools. In der eigenen Stichprobe wird die Marke in 9 von 30 Antworten genannt, in ChatGPT aber kein einziges Mal. Die Webanalyse zeigt 140 Besuche aus KI-Assistenten, darunter drei Anfragen. Erst zusammen ergeben die Zahlen eine Aussage: Google und Bing nutzen die Fachseiten als Quelle, in ChatGPT fehlt die Marke, dort liegt die Aufgabe.

Ein Kennzahlen-Set für die Geschäftsführung

Für den Monatsbericht reichen vier Werte, die über Monate vergleichbar bleiben müssen. Ändern Sie Fragenset und Messweise nicht laufend, sonst messen Sie die Methode statt der Sichtbarkeit.

1. KI-Impressionen der zehn wichtigsten Seiten aus der Search Console
2. Zitationen und häufigste Grounding Queries aus den Bing Webmaster Tools
3. Nennungsanteil im festen Fragenset, getrennt nach ChatGPT, Perplexity und KI-Modus
4. Besuche und Anfragen aus KI-Assistenten in der Webanalyse

Wer die Stichprobe nicht selbst pflegen will, nutzt ein spezialisiertes Werkzeug. Wie das in der Praxis aussieht und wo die Grenzen liegen, zeigt der Erfahrungsbericht zu Rankscale. Wie sich die Werte verbessern lassen, beschreibt der Beitrag GEO-Optimierung.