Sentiment in KI-Antworten

Fragt jemand ChatGPT, ob ein Anbieter zuverlässig ist, bekommt er keine Trefferliste, sondern ein Urteil in ganzen Sätzen. Diese Sätze haben eine Färbung: lobend, sachlich oder kritisch. Für diese Färbung hat sich im Marketing der Begriff Sentiment eingebürgert.

Die Kennzahl ergänzt die Frage, ob eine Marke überhaupt vorkommt (Markenerwähnung in KI, Share of Model), um die Frage, wie sie vorkommt. Wer sie nutzen will, sollte wissen, woher das Urteil einer KI stammt und wie unsicher seine Messung ist.

Woher das Urteil einer KI kommt

Eine KI-Suche erfindet ihre Meinung über Ihre Firma nicht, sie verdichtet Quellen. Bei Antworten mit Websuche sind das die abgerufenen Seiten (Grounding), bei Antworten ohne Suche das, was das Modell aus seinen Trainingsdaten gelernt hat. Google beschreibt das für die eigenen KI-Funktionen ausdrücklich: Sie können zeigen, was im Web über Produkte und Dienstleistungen gesagt wird, auch in Blogs, Videos und Forendiskussionen (Google Search Central).

Daraus folgt der wichtigste Satz dieses Eintrags: Das Sentiment einer KI-Antwort ist meist ein Spiegel der Quellenlage, verzerrt durch Auswahl und Zusammenfassung. Ein einzelner prominenter Forenbeitrag kann eine Antwort stärker färben als hundert zufriedene Kunden, die nirgends schreiben.

Hinzu kommt die Frage selbst. „Welche Probleme gibt es mit Anbieter X?“ erzeugt fast zwangsläufig eine kritische Antwort, „Was spricht für Anbieter X?“ eine wohlwollende. Wer Sentiment misst, misst immer auch seine eigenen Prompts mit.

Wie Tools Sentiment messen

Die meisten Werkzeuge arbeiten in vier Schritten, die Sie auch per Hand nachbauen können:

1. Fragen festlegen: ein Set aus Marken- und Vergleichsfragen, möglichst neutral formuliert.
2. Antworten sammeln: jede Frage mehrfach und in mehreren Systemen, denn Antworten variieren von Abruf zu Abruf.
3. Aussagen einstufen: meist durch ein zweites Sprachmodell, das jede Aussage über die Marke als positiv, neutral oder negativ bewertet oder einen Wert zwischen −1 und +1 vergibt.
4. Verdichten: Anteile oder Mittelwerte je Marke, Thema und Zeitraum.

Jeder Schritt hat Schwächen. Ironie, Vergleiche („solide, aber teurer als …“) und Einschränkungen stuft ein Modell nicht zuverlässig ein. Neutrale Aussagen überwiegen fast immer, weshalb kleine Verschiebungen im Gesamtwert wenig bedeuten. Und eine offizielle Sentiment-Kennzahl eines KI-Anbieters gibt es nicht; selbst Bings Bericht „AI Performance“ ordnet Grounding-Anfragen zwar Absichten und Themen zu, bewertet aber keine Tonalität (Bing, Juni 2026).

Ein Beispiel: die alte Kritik, die bleibt

Zur Veranschaulichung, Firma und Zahlen sind erfunden: Ein Anbieter von Kaffeevollautomaten für Büros fragt fünfmal, wie zuverlässig seine Geräte seien. In drei von fünf Antworten steht ein Satz über häufige Probleme bei der Entkalkung. Quelle ist jedes Mal derselbe Forenbeitrag aus dem Jahr 2021, die betroffene Baureihe wird längst nicht mehr verkauft.

Der Gesamtwert des Tools liegt leicht im positiven Bereich und sieht unauffällig aus. Interessant ist nicht die Zahl, sondern die wiederkehrende kritische Aussage mit ihrer Quelle. Sinnvolle Reaktionen sind eine aktuelle Supportseite zur Entkalkung mit Datum und Baureihen, eine sachliche Antwort im Forum und mehr echte, aktuelle Kundenbewertungen.

Was Sie messen sollten und was nicht

Sinnvoll ist ein fester Rhythmus, etwa einmal im Quartal, mit denselben Fragen und denselben Systemen. Nehmen Sie zwei, drei Wettbewerber in dasselbe Set auf: Ein kritischer Satz über Lieferzeiten wiegt anders, wenn er bei allen Anbietern der Branche auftaucht, als wenn er nur Sie betrifft. Und dokumentieren Sie, was Sie nach einer Messung geändert haben, etwa eine neue Supportseite oder eine Antwort auf eine alte Bewertung. Nur so lässt sich später erkennen, ob sich die Darstellung wegen Ihrer Maßnahme verschoben hat oder weil das Modell gewechselt wurde.

Für die Quellenseite hilft der KI-Quellen-Check, der zu einer Frage die zitierten Seiten von ChatGPT, Perplexity und Google nebeneinanderstellt. Weil Bewertungen eine häufige Quelle sind, lohnt außerdem ein Blick auf das eigene Unternehmensprofil; wie Sie es pflegen, zeigt der Beitrag Google Unternehmensprofil optimieren.