KI-Suche: Neun neue Kennzahlen sollen Sichtbarkeit messbar machen

Der Bundesverband Digitale Wirtschaft   (BVDW) hat neun Kennzahlen   vorgestellt, mit denen Unternehmen ihre Sichtbarkeit in generativen Suchsystemen messen können. Sie sollen klassische Messgrößen der Suchmaschinenoptimierung ergänzen, nicht ersetzen. Für Marketingverantwortliche und Agenturen rücken damit neben Reichweite und Besuchszahlen auch die Qualität und der Kontext von Markennennungen in den Fokus.

Nr.	KPI	Kurzbeschreibung	Aufgabe
1	Citation Share	Anteil der Quellenzitate, die auf die eigene Domain oder Marke entfallen.	Zeigt, wie häufig die eigene Quelle im Vergleich zum Wettbewerb innerhalb des definierten Prompt-Sets zitiert wird.
2	Share of Model (SoM)	Misst die Häufigkeit, Prominenz und Tonalität von Markennennungen in KI-generierten Antworten im Vergleich zum Wettbewerb. Die Kennzahl zeigt den Anteil einer Marke an allen Markennennungen innerhalb einer Kategorie über dasselbe Prompt-Set.	Bewertet die Sichtbarkeit einer Marke in KI-Antworten und berücksichtigt dabei: Ob die Marke überhaupt genannt wird (Basis der SoM-Berechnung) Die Position und Prominenz der Nennung innerhalb der Antwort Das Sentiment der Erwähnung (positiv, neutral oder negativ) Die Korrektheit der Markenzuordnung (z. B. Verwechslungen von Produkten oder Verwendung veralteter Markennamen)
3	Share of Voice (SoV)	Anteil der Markenerwähnungen innerhalb eines relevanten Themen- oder Wettbewerbsumfelds.	Misst die relative Marktpräsenz in KI-Antworten.
4	Mention Share	Anteil der Markenerwähnungen, mit der eine Marke in KI-generierten Antworten genannt wird.	Erfasst Sichtbarkeit auch dann, wenn keine direkte Verlinkung erfolgt.
5	Sentiment Score	Tonalität der Markendarstellung in KI-Antworten, z. B. positiv, neutral oder negativ.	Misst, wie die Marke inhaltlich und qualitativ eingeordnet wird.
6	AI Conversion Impact	Verbindet GEO mit Leads, Umsatz oder anderen Geschäftszielen.	Bewertung des Einflusses der Antworten sowie der entsprechenden Markenpräsenz auf wirtschaftliche Kennzahlen.
7	Recommendation Share	Anteil der Empfehlungen, u.a. in Form von Listenplatzierungen (Best-of), etc.	% der Sample-Antworten, bei denen die Marke explizit oder primär empfohlen wird.
8	Brand Mention Accuracy	Wie oft ist die Auskunft über die Marke korrekt wiedergegeben.	%-Satz der Nennungen, die korrekt zugeordnet sind.
9	Prompt Coverage	Anteil relevanter Prompts, bei denen die eigene Marke, Domain oder Quelle erscheint	Misst, wie repräsentativ ein Prompt für reale Nutzerkonversationen zu einem Thema ist. Ein hoher Wert zeigt, dass der Prompt einen großen Anteil tatsächlicher Nutzergespräche abbildet.

Allerdings fehlen bislang einheitliche Datengrundlagen für die GEO-Erfolgsmessung. Viele Analysen basieren auf Stichproben und festgelegten Nutzerfragen. Zudem können sich KI-generierte Antworten je nach Kontext und Modellversion unterscheiden. Einzelne Kennzahlen sind deshalb nur eingeschränkt vergleichbar. Der BVDW empfiehlt Unternehmen, zunächst relevante Suchanfragen und Themenfelder festzulegen und anschließend systematisch zu prüfen, ob und wie ihre Marke in KI-Antworten erscheint. Einheitliche Prompt-Sets, transparente Messverfahren und regelmäßige Auswertungen sollen helfen, Veränderungen der Sichtbarkeit zu erkennen und mit Marketingzielen abzugleichen.