Signal · KI-Sichtbarkeit messen
Sie können jetzt messen, wie KI Sie sieht. Die Kennzahl korrigiert aber nicht die Antwort.
Im Frühjahr 2026 begannen Werkzeuge wie Peec und Ahrefs zu zeigen, welche KI-Crawler Ihre Seiten erreichen, wie oft diese als Quelle genannt werden und welche verborgenen Fragen ChatGPT und Perplexity stellen. Das zeigt Ihren Stand, ändert aber nicht, was eine KI-Antwort über Öffnungszeiten oder Leistungen sagt. Ein im August 2026 veröffentlichtes US-Experiment ergab zudem, dass Menschen seltener auf andere Websites klickten, wenn ihre Suchanfragen in Googles AI Mode geleitet wurden. Genannt werden, richtig beschrieben werden und einen Kunden gewinnen sind getrennte Dinge.
Veröffentlicht Aktualisiert
Was sich verändert hat
Drei Veröffentlichungen in einem Monat machten KI-Sichtbarkeit zählbar
Peec, 27. März 2026
Quellenangaben für jede Seite
Eine Ansicht pro URL: wie oft KI-Modelle sie abgerufen und als Quelle genannt haben, bei welchen Fragen, neben welchen Marken und mit den tatsächlichen Chats.
Ahrefs, 23. April 2026
Bot-Besuche und verborgene Fragen
Bot Analytics erfasst Crawler-Zugriffe in zwölf Kategorien mit einem Filter für KI-Bots. Brand Radar zeigt die verborgenen Folgefragen, sogenannte Fan-out Queries, die ChatGPT und Perplexity vor einer Antwort erzeugen.
Peec, 27. April 2026
Crawler-Protokolle neben Quellenangaben
Agent Analytics liest Ihre Serverprotokolle über Cloudflare Workers oder einen CSV-Upload und stellt KI-Crawler-Besuche neben Abruf- und Quellenangabendaten.
Unsere Einschätzung: KI-Sichtbarkeit lässt sich inzwischen tatsächlich messen, und es gibt Wettbewerb. Keines dieser Werkzeuge ändert die Angaben, auf denen eine Antwort beruht.
Was das für Sie bedeutet
Ein Dashboard liest die Antwort. Es schreibt sie nicht.
Was ein Dashboard zeigen kann
- Ein KI-Crawler hat Ihre Seite erreicht
- Ihre Seite wurde als Quelle genannt, wie oft und bei welchen Fragen
- Die verborgenen Fragen von ChatGPT und Perplexity
- Wo Sie als Nächstes nachsehen sollten
Was nur Sie korrigieren können
- Ob die gelesene Seite richtig war
- Ob die wiedergegebenen Öffnungszeiten, Leistungen, Preise und Richtlinien stimmen
- Ob Sie diese verborgenen Fragen gut beantworten
- Die Quelle korrigieren, was kein Messwerkzeug für Sie erledigt
Peec selbst sagt, dass diese Daten eine Richtung zeigen, aber keine Ursache und Wirkung. Unserer Einschätzung nach beweist ein Anstieg der Bot-Besuche keine Quellenangabe, und kein Protokoll beweist eine Empfehlung.
Vier Arten, wie ein gutes Dashboard eine falsche Antwort verdeckt
Dies sind veranschaulichende Fälle, keine echten Betriebe.
Ein Restaurant sieht eine hohe Zitierquote und hält sich für erfolgreich, während die Antwort Öffnungszeiten nennt, die es vor zwei Monaten geändert hat.
Eine Klinik sieht steigende KI-Bot-Besuche und deutet sie als Nachfrage, obwohl die abgerufene Seite eine nicht mehr angebotene Leistung beschreibt.
Ein Inhaber erstellt neue Inhalte zu einer verborgenen Frage, während die von KI bereits gelesenen Seiten noch die falsche Adresse enthalten.
Ein Betrieb feiert einen Anstieg der Crawler-Zugriffe als Beweis für Empfehlungen und überschreitet damit genau die Grenze, vor der die Dokumentation des Werkzeugs warnt.
In jedem Fall ist das Dashboard korrekt und die Schlussfolgerung falsch.
Nennung bis Kunde
Fünf Schritte zwischen einer Nennung und einem gewonnenen Kunden
Jeder Schritt kann ohne den nächsten stattfinden. Eine einzige Sichtbarkeitszahl verrät nicht, welcher funktioniert und welcher scheitert.
Genannt
Die Antwort erwähnt Ihren Betrieb.
Was Sichtbarkeitsberichte zeigen
Als Quelle genannt
Die Antwort verweist auf eine Quelle mit Bezug zu Ihnen.
Weitergeleitet
Jemand verlässt die Antwort und besucht Ihre Website oder Seite.
Zugesagt
Jemand ruft an, bucht oder bestellt.
Kunde geworden
Die Buchung oder Bestellung wird erfüllt, und ein tatsächlicher Kunde entsteht.
Das zeigen nur Ihre eigenen Systeme
Ein Google-Suchexperiment
In einem US-Experiment klickten AI-Mode-Teilnehmer seltener auf andere Websites
Im März 2026 führten Forschende der University of Pennsylvania und der Northeastern University ein vorregistriertes Feldexperiment durch: Fragen und Analyseplan waren vorab veröffentlicht. Erwachsene in den USA nutzten Chrome und Google Search. Sieben Tage lang sah jede Person entweder das normale Google, Google mit ausgeblendeten AI Overviews oder wurde bei jeder Suche in AI Mode geleitet. Gezählt wurden Klicks auf Websites, keine Kunden. Prozentpunkte sind die einfache Differenz zwischen zwei Prozentwerten, kein prozentualer Anteil eines Prozentwerts.
Von den Studienautoren in einem noch nicht begutachteten Preprint berichtet
18,8 Prozentpunkte
weniger Klicks auf externe Websites bei Zuteilung zu AI Mode
Verglichen mit der normalen Google-Suche. Erfasst wurden alle AI Mode zugeteilten Personen; dort wurden 94,7 % der Suchanfragen umgeleitet. Gemessen an den Suchanfragen der 1.100 Personen, die während des Experiments suchten.
Von den Studienautoren in einem noch nicht begutachteten Preprint berichtet
0,92 Sitzungen pro Tag
weniger Suchsitzungen bei Zuteilung zu AI Mode
Verglichen mit der normalen Google-Suche unter denselben 1.100 Personen.
Von den Studienautoren in einem noch nicht begutachteten Preprint berichtet
8,8 Prozentpunkte
mehr Klicks auf externe Websites, wenn AI Overviews ausgeblendet waren
Verglichen mit unverändertem Google, nur dort gezählt, wo das Ausblenden tatsächlich funktionierte. Nachdem Google den Seitencode geändert hatte, wurden über das gesamte Experiment nur 51,1 % der AI Overviews ausgeblendet. Die Zahl beantwortet eine andere Frage und ist daher kein Spiegelbild des AI-Mode-Werts.
Unter den 956 Personen, die die Abschlussbefragung beantworteten, bewerteten die AI Mode zugeteilten Personen die Suche auch bei Vertrauen, Nützlichkeit, Zufriedenheit, Kontrolle und Relevanz schlechter. Das Ausblenden von AI Overviews brachte keine nachweisbare Verbesserung.
Was die Studie nicht zeigt
Gezählt wurden Klicks auf Verlagsseiten und andere Websites. Nicht untersucht wurden physische Standorte, lokale Suchen, Google Maps, Speisekarten, Buchungen, Bestellungen, Käufe oder Umsatz. Niemand wurde bis zum tatsächlichen Kundenwerden begleitet.
Das Experiment dauerte sieben Tage und kann daher keine Gewohnheiten über Monate beschreiben. Von 1.444 angemeldeten Personen suchten 1.100 während des Experiments; 956 beantworteten die Abschlussbefragung. Die Stichprobe war eher jünger, höher gebildet und politisch links orientiert. AI Mode enthielt während der Studie keine Werbung.
Forschende nennen den Wert 18,8 eine Intention-to-treat-Schätzung, also nach Gruppenzuteilung, und den Wert 8,8 einen lokalen durchschnittlichen Behandlungseffekt. Beide Klickwerte sind Veränderungen in Prozentpunkten, keine prozentualen Veränderungen, und wurden an Suchanfragen gemessen. Das Papier ist ein öffentlicher, noch nicht begutachteter Preprint; die Rohdaten zur Webnutzung sind nicht veröffentlicht.
Die Studie zeigt auch nicht, dass korrigierte Unternehmensangaben eine Nennung, Quellenangabe, einen Klick, eine Bestellung oder Umsatz bringen. Richtige Öffnungszeiten und Preise haben einen eigenen Wert.
Was Sie tun können
Messen Sie jeden Schritt dort, wo er tatsächlich stattfindet
Erfassen Sie Crawler-Besuche und Quellenangaben getrennt
Ein Bot-Besuch belegt, dass ein Crawler da war; eine Quellenangabe belegt, dass eine Seite genutzt wurde. Eine zusammengefasste Zahl verdeckt, wo die Kette abbricht.
Lesen Sie, was die Antwort über Sie sagt
Prüfen Sie die genannten Öffnungszeiten, Leistungen, Preise und Richtlinien. Korrigieren Sie falsche Angaben an der Quelle, die Sie selbst veröffentlichen.
Nutzen Sie verborgene Fragen als Aufgabenliste
Sie zeigen die Folgefragen, die ChatGPT und Perplexity vor einer Antwort selbst stellen. Sie sagen, was Sie veröffentlichen sollten, nicht ob Sie schon erfolgreich sind.
Halten Sie jede Beobachtung vollständig fest
KI-System, Oberfläche, genaue Frage, Sprache, Ort, Datum, Antwort und genannte Quelle.
Zählen Sie Besuche, Buchungen und Kunden selbst
Lesen Sie Weiterleitungen in Ihren eigenen Analysedaten und zählen Sie Anrufe, Buchungen, Bestellungen und tatsächlich bediente Kunden dort, wo sie erfasst werden.
Ein neueres Briefing
Eine sichtbare KI-Antwort ist noch kein Kunde
In einer KI-Antwort genannt zu werden ist ein Ereignis. Einen Kunden zu gewinnen ist ein anderes. Ein US-Experiment mit Google Search maß Klicks auf Verlagswebsites, keine Kunden.
Das vollständige Briefing lesenWeiterlesen
Vom Messen zum Korrigieren
Die Einordnung: die Entwicklung dahinter und die Korrektur an der Quelle.
- KI-Assistenten gehen von Empfehlungen zu Buchungen überDie größere Entwicklung: KI-Oberflächen beginnen, für Kunden zu handeln, statt nur zu antworten.Briefing lesen
- KI-Sichtbarkeit für lokale BetriebeWie ein einzelner Standort oder ein Unternehmen im Viertel von KI gefunden und richtig beschrieben wird.So funktioniert es
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Quellen
Worauf dieser Beitrag beruht
Grundlage sind die Änderungsprotokolle und Blogs der Anbieter sowie ein öffentlicher Preprint. Seiten ohne Veröffentlichungsdatum zeigen nur unser Prüfdatum. Obenan hat weder Partnerschaft, Integration, Pilotvereinbarung noch besonderen Zugang mit beziehungsweise bei Peec, Ahrefs, den Studienautoren, ihren Institutionen, arXiv oder Google und wird von keiner dieser Personen oder Organisationen empfohlen.
- Randomized Google Search interface experiment (abstract and submission record)
arXiv Veröffentlicht Geprüft
Versuchsaufbau, Vorregistrierung und Hauptergebnisse. Eingereicht am 18. August 2026.
- Randomized Google Search interface experiment (full paper)
arXiv Geprüft
Methoden, Bezugsgruppen, das fehlgeschlagene Ausblenden, Einschränkungen und Offenlegungen.
- Peec AI changelog: URL Details Page and Agent Analytics
Peec AI Geprüft
Die URL Details Page vom 27. März 2026 und Agent Analytics mit Crawl Insights und Crawlability vom 27. April 2026 sowie Peecs Hinweis, dass die Daten richtungsweisend, nicht kausal sind. Erstmals geprüft am 14. April 2026.
- New features, February to March 2026
Ahrefs Veröffentlicht Geprüft
Bot Analytics, der KI-Bot-Filter und die Fan-out Queries in Brand Radar.