So misst Achtung.app KI-Sichtbarkeit

Search-grounded Messung

Search-grounded heißt: Das KI-Modell sucht bei jeder Anfrage live im Web und zitiert die Quellen, die es dabei findet. Closed-book heißt: Das Modell antwortet aus seinen Trainingsdaten, deren Stand Monate oder Jahre zurückliegt. Achtung.app misst Sichtbarkeit ausschließlich search-grounded.

Vier Gründe für search-grounded statt closed-book

1. Das ist, was Nutzer tatsächlich sehen. ChatGPT, Gemini und Perplexity laufen in ihren Endprodukten heute mit Live-Websuche. Eine Closed-book-API-Antwort misst die Modell-Erinnerung an Trainingsdaten, nicht das, was ein realer Nutzer beim Fragen sieht. Das wäre eine Kategorienverwechslung: Markenerinnerung statt KI-Sichtbarkeit.
2. Zitate sind für Kunden überprüfbar. Eine search-grounded Antwort liefert URLs. Du klickst, prüfst, bestätigst: „Ja, unsere Marke steht auf dieser Seite, das ist die Quelle, die das Modell zitiert hat.“ Closed-book liefert keinen solchen Audit-Trail; weder Kunde noch Achtung.app könnten unterscheiden, ob eine Erwähnung real oder halluziniert war.
3. Closed-book bevorzugt alte Marken. Trainingsdaten haben einen Cutoff. Marken, die vor diesem Stichtag groß waren, dominieren; neue oder schnell wachsende Marken werden systematisch unterbewertet. Search-grounded ignoriert den Cutoff und arbeitet mit dem aktuellen Web-Index.
4. Reproduzierbarkeit. Closed-book-Outputs verschieben sich mit jedem Modell-Update; ein Fine-Tune im November kann Rankings verändern, ohne dass sich an der „echten“ Sichtbarkeit etwas ändert. Search-grounded ist an Live-Suchergebnisse gekoppelt: Varianz ist begrenzt durch das, was online tatsächlich existiert.

Vier Anbieter durchsuchen pro Anfrage live das offene Web und liefern Zitate mit URL. Drei laufen täglich: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) und Perplexity. Claude (Anthropic) läuft seit Mai 2026 dazu, kostenbedingt auf wöchentlicher Kadenz; die Websuche wird auf jeder Claude-Anfrage erzwungen. Methodisch ist Claude damit vollwertig vergleichbar, nur seltener aktualisiert.

Blinde Messung

Achtung.app fragt KI-Assistenten nach Empfehlungen in einer Nische, ohne den Markennamen oder die Domain in der Anfrage zu nennen. Nur wenn ein Modell eine Marke von sich aus vorschlägt, zählt das als organische Nennung.

Das ist absichtlich strenger als die Messung von Tools, die direkt nach einer Marke fragen. Eine Marke, die nur dann erscheint, wenn man sie selbst nennt, hat keine echte KI-Sichtbarkeit; sie hat nur Reichweite im Modell-Wortschatz. Mehr über GEO erfahren →

Anfragen werden pro Keyword mehrfach ausgeführt. Achtung.app misst Konsistenz, nicht nur Einzelantworten: ein Modell, das deine Marke bei einem von zehn Anläufen nennt, ist nicht dasselbe wie eines, das sie zehnmal nennt.

Der KI-Sichtbarkeitsscore

Der tägliche Score (0–100) setzt sich aus sechs Faktoren zusammen. Die Gewichtung kann sich verändern, wenn Achtung.app neue Daten hat – die Faktoren selbst und ihre Definitionen sind stabil.

• ✓ Citation Frequency – Anteil der Anfragen, bei denen die Marke überhaupt genannt wurde.
• ✓ Citation Breadth – Anteil der KI-Provider, die die Marke nennen. Misst Verteilung statt Lautstärke.
• ✓ Recommendation Strength – Wie aktiv eine Nennung als Empfehlung formuliert ist (von neutraler Erwähnung bis expliziter Top-Empfehlung).
• ✓ Position – Wo in der Antwort die Marke auftaucht. Erste Nennungen zählen mehr als spät erwähnte.
• ✓ Sentiment – Tonalität der Erwähnung (positiv/neutral/negativ).
• ✓ Trend Momentum – Veränderung der Nennungsrate gegenüber der Vorperiode.

Halluzinations-Filter

KI-Modelle erfinden Marken. Achtung.app filtert Wettbewerber-Profile durch zwei unabhängige Prüfungen, bevor sie gespeichert werden: Existiert die Domain? Ist die Website erreichbar?

Profile, die beide Prüfungen nicht bestehen, werden verworfen. Das reduziert die Sichtbarkeit erfundener Wettbewerber, eliminiert sie aber nicht vollständig – Domains, die existieren, aber nichts mit der Nische zu tun haben, können durchrutschen. Achtung.app arbeitet daran.

Search Console Fusion

Marken können ihre Google Search Console mit Achtung.app verbinden. Achtung.app liest Klicks, Impressions, CTR und Position pro Anfrage. Die Verbindung ist optional und getrennt vom Tracking – eine Marke kann auch ohne GSC vollständig getrackt werden.

Achtung.app nutzt GSC für eine Sache, die ohne sie nicht geht: das Erkennen von Signalen, dass generative Suchergebnisse organische Klicks verdrängen. Wenn Google eine eigene KI-generierte Antwort liefert, zeigen klassische Sichtbarkeitsmetriken nicht mehr das vollständige Bild.

GSC-Daten verlassen das System nie. Achtung.app veröffentlicht keine Marken-spezifischen GSC-Zahlen, weder im Brand-Portal eines anderen Teams noch in den öffentlichen Beobachtungen.

Marktsignale: News und Wettbewerber

Achtung.app sammelt täglich Nachrichten über die Brave News API für die Marke und ihre erkannten Wettbewerber. Marken in schnelldrehenden Branchen wie Tech, Finance, Sport oder Breaking News können zusätzlich eine xAI-Suche auf X/Twitter aktivieren, die verifizierte Posts zur Marke einbringt. Jede X-URL stammt aus dem xAI-Suchindex, nicht aus der Modell-Ausgabe; die Belegkette ist dadurch durchgehend nachvollziehbar. Jeder Beitrag wird anschließend durch ein LLM auf Relevanz und potenziellen Geschäftsbezug bewertet, bevor er als Alarm sichtbar wird.

Die Bewertung ist eine Annäherung, kein Urteil. Ein Artikel mit hoher Relevanz-Punktzahl ist ein Artikel, der nach Einschätzung von Achtung.app Aufmerksamkeit verdient – nicht eine garantierte Geschäftsbedrohung.

Alarme und Schwellwerte

Achtung.app führt jeden Tag fünf Detektoren aus, jeder mit einer Mindest-Datenbasis und einer Sperrfrist, damit dein Posteingang nicht voller Hintergrund-Rauschen ist. Jede Meldung trägt einen Schweregrad: kritisch, Warnung oder Information.

• ✓ KI-Prominenz: Tageswert weicht um mindestens 5 Punkte vom 7-Tage-Schnitt ab (ab 10 Punkten kritisch).
• ✓ Anbieter-Einbruch: Sichtbarkeit auf einem einzelnen Anbieter fällt um mindestens 15 Punkte gegenüber seinem 7-Tage-Schnitt (ab 30 Punkten kritisch).
• ✓ Anbieter-Konzentration: Über 60 Prozent aller Zitierungen kommen aus einer einzigen Quelle, was dich abhängig von ihrem Algorithmus macht.
• ✓ Wettbewerber-Schub: Ein bestehender Wettbewerber wird, basierend auf seinem eigenen 7-Tage-Schnitt, um mehr als 50 Prozent häufiger zitiert; ein neuer Wettbewerber taucht an mindestens drei der letzten sieben Tage auf.
• ✓ Verlorene Quelle: Eine Drittseite, die in den letzten 14 Tagen mindestens dreimal aufgetaucht ist und in der Hälfte ihrer Erscheinungen neben deiner Marke zitiert wurde, schweigt seit drei Tagen.
• ✓ Hochwirkungs-News: Ein Nachrichtenartikel zu deiner Marke erreicht heute Relevanz von mindestens 75 und Wirkung von mindestens 70 (ab Wirkung 85 als Warnung).

Der tägliche Digest geht nach Abschluss der Score-Berechnung raus. Nutzer wählen pro Schweregrad und pro Kanal (E-Mail oder Push) selbst, was sie sehen wollen.

Branchen-Reports

Für ausgewählte Nischen veröffentlicht Achtung.app freie Branchen-Reports unter /branche/{nische}, gelistet im Verzeichnis /branchen. Die Daten stehen unter CC BY 4.0: Markennamen, Rankings und Aggregate dürfen mit Namensnennung weiterverwendet werden.

Jeder Report stellt zwei Sichtbarkeitsquellen nebeneinander. Auf der KI-Seite beantworten dieselben drei search-grounded Anbieter wie im Abo-Tracking (ChatGPT, Gemini, Perplexity) typische Anfragen der Nische, jede Anfrage mehrfach pro Anbieter. Die Websuche-Seite stammt aus der klassischen Brave-SERP für dieselben Anfragen.

Das Ranking in einem Report ist kein 0-100-Score, sondern eine Vergleichsansicht innerhalb der Nische: Nennungshäufigkeit, durchschnittliche Position in der KI-Antwort und SERP-Platz, sowie ein Überlappungs-Vergleich zwischen KI-Top-10 und Web-Top-10. SERP-Daten erhebt Achtung.app wöchentlich, KI-Daten pro Report-Lauf. Alle Branchen-Reports ansehen

Kostenloser Sichtbarkeitscheck

Der öffentliche Sichtbarkeitscheck auf /ki-sichtbarkeitscheck fragt zwei der drei search-grounded KI-Plattformen (ChatGPT und Gemini) blind nach Empfehlungen in der eingegebenen Nische und liefert nach wenigen Minuten ein Ergebnis per E-Mail. Er ist als Einstieg gedacht, nicht als Ersatz für das laufende Monitoring.

Der Check-Score ist bewusst konservativer gerechnet als die tägliche KI-Prominenz eines Abo-Accounts. Er mittelt nur zwei der sechs oben genannten Faktoren: Nennungshäufigkeit und Modellbreite. Sentiment, Positionsgewicht, Empfehlungsstärke und Trend-Momentum fließen nicht ein. Grund: Ein einmaliger Check hat weder historische Vergleichswerte noch die Anfrage-Tiefe, die diese Faktoren belastbar machen würden.

Das Ergebnis ist richtungsweisend, nicht abschließend. Es zeigt, ob und in welchen Modellen eine Marke in ihrer Nische auftaucht. Es ersetzt keine laufende Beobachtung und lässt sich nicht direkt mit dem Abo-Score einer Marke vergleichen. Check starten

Was Google selbst zu KI-Optimierung empfiehlt

Google hat einen offiziellen Leitfaden zur Optimierung für AI Overviews und AI Mode veröffentlicht. Vier Punkte sind für die Diskussion um „GEO" oder „AEO" zentral.

1. Keine Spezialdateien. Dateien wie llms.txt und KI-spezifische Markups bringen nichts. Dieselbe Crawl- und Index-Hygiene, die eine Seite in der klassischen Suche auffindbar macht, macht sie auch in KI-Antworten auffindbar.
2. Kein KI-Schreibstil, kein Content-Chunking. Inhalte für Maschinen umzuschreiben oder in kleine Fragmente zu zerlegen, ist ausdrücklich nicht empfohlen. Geschrieben wird für Menschen.
3. Schema.org ist Teil normaler SEO-Hygiene, kein KI-Hebel. Strukturierte Daten qualifizieren Seiten für Rich Results und stützen den Knowledge Graph, sind aber laut Google weder Voraussetzung für die KI-Features noch ein direkter Faktor für KI-Zitate.
4. Künstliche Markennennungen funktionieren nicht. Gekaufte oder gezielt gestreute Erwähnungen haben keinen messbaren KI-Effekt und können Googles Spam-Policies verletzen.

Praktisch bedeutet das: Es gibt keine technische Abkürzung zu mehr KI-Sichtbarkeit. Wer in den Antworten von ChatGPT, Gemini oder Perplexity vorkommen will, braucht echte Abdeckung in den Quellen, die diese Modelle pro Anfrage live durchsuchen.

Googles Leitfaden bezieht sich auf die eigenen KI-Features. ChatGPT und Perplexity nutzen andere Infrastruktur, aber dasselbe Grundmuster: Live-Websuche pro Anfrage, dann eine zitierte Antwort. Was Auffindbarkeit in klassischen Suchergebnissen verbessert, verbessert in der Regel auch die Wahrscheinlichkeit, in KI-Antworten genannt zu werden.

An genau dieser Stelle setzt Achtung.app an: nicht bei der Frage, wie du diese Abdeckung aufbaust, sondern bei der Frage, ob sie in echten KI-Antworten ankommt, pro Anbieter, pro Keyword, täglich.

Quelle: Google, AI features and your website.

Was Achtung.app noch nicht misst

Diese Liste ist absichtlich öffentlich. Sie ändert sich, wenn Achtung.app etwas hinzufügt – und sie ist die ehrlichste Antwort darauf, wie weit das Produkt heute ist.

• ✓ Vorhersage zukünftiger Sichtbarkeit. Achtung.app beobachtet Trends, prognostiziert sie aber nicht.
• ✓ Direkte Umsatzzuordnung. Achtung.app verbindet Sichtbarkeit nicht automatisch mit Klicks, Leads oder Umsatz. Das ist auf der Roadmap.
• ✓ Empfehlungs-Workflows. Insights sind heute Texte, keine nachverfolgbaren Aufgaben.
• ✓ Vollständige Halluzinations-Erkennung. Der Filter fängt offensichtliche Erfindungen ab, aber nicht alle.