Ermitteln Sie die Wachstumschancen, die es wert sind, priorisiert zu werden, und zwar anhand der Marktnachfrage, des Wettbewerbsumfelds, der Markenwertversprechen und der Zitationsquellen.
Ihr Kunde kann bei Google gut ranken und trotzdem in den Antworten von ChatGPT, Gemini und Perplexity fehlen. Dieses Playbook zeigt Agenturen, wie sie die KI-Sichtbarkeit ihrer Kunden in sieben Schritten steigern — Baseline, Prompt-Karte mit Kaufabsicht, Markenentität, antworttaugliche Inhalte, Bestätigung durch Dritte, technischer Zugang und erneuter Test —, mit einem Arbeitsergebnis und einer Prüfung für jeden Schritt.
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Aktualisiert am Nov 05, 2026
Agenturen steigern die KI-Sichtbarkeit eines Kunden mit einem wiederholbaren Prozess: Sie halten fest, bei welchen Käuferfragen, auf welchen KI-Plattformen und in welchen Ländern der Kunde fehlt, schließen die Lücken bei Inhalten, Markenfakten, Drittquellen und technischer Einrichtung und testen dann unter denselben Bedingungen erneut. Erwähnt, empfohlen, zitiert und korrekt beschrieben zu werden sind vier verschiedene Ergebnisse, die getrennt verfolgt werden. Keine Agentur kann ein KI-Ranking garantieren. Sobald Sie mehrere Kunden betreuen, kann Dageno Interessenten eine kostenlose Erstdiagnose liefern und Kunden fortlaufend überwachen, ohne Aufpreis pro Plattform oder Region.
Ihr Kunde kann bei Google gut ranken und trotzdem in den KI-generierten Antworten fehlen, auf die sich seine potenziellen Käufer verlassen. Für Agenturen geht es nicht mehr nur um Suchrankings. Es geht darum, Kunden in der KI-gestützten Suche sichtbar zu machen, sie korrekt darzustellen und glaubwürdig zitieren zu lassen.
Der Auftrag beginnt meist gleich: Der Kunde fragt ChatGPT, Gemini oder Perplexity nach dem besten Tool seiner Kategorie und sieht drei Wettbewerber genannt, während die eigene Marke fehlt oder mit einem veralteten Preis auftaucht. Der Keyword-Bericht sieht dabei weiterhin gut aus.
Dieser Leitfaden macht aus diesem Problem sieben Strategien, die eine Agentur als Dienstleistung anbieten kann: eine Baseline festlegen, die Prompts erfassen, die Käufer wirklich stellen, die Markenentität vereinheitlichen, antworttaugliche Inhalte veröffentlichen, Bestätigung durch Dritte aufbauen, die technische Zugänglichkeit beheben und erneut testen. Jeder Schritt endet mit einem Arbeitsergebnis und einer Möglichkeit, es zu prüfen.
KI-Sichtbarkeit braucht einen eigenen Ansatz, weil eine KI-Antwort Marken in einer einzigen Antwort nennen, vergleichen und empfehlen kann. Ein starkes Suchranking garantiert nicht, dass Ihr Kunde einer dieser Namen ist.
Ein Käufer kann aus einer KI-Antwort eine Auswahlliste erhalten, bevor er die Website eines Anbieters öffnet. Die KI sammelt Informationen von vielen Seiten, vergleicht die Optionen und nennt einige Marken. Steht der Kunde nicht auf dieser Liste, sieht der Käufer ihn womöglich nie.
Die Klickdaten zeigen in dieselbe Richtung: Wenn eine KI-Zusammenfassung erscheint, klicken Menschen seltener auf Websites. Eine Analyse des Pew Research Center zum Surfverhalten von 900 US-Erwachsenen im März 2025 ergab: Erschien eine KI-Zusammenfassung von Google, klickten Nutzer bei 8 % der Besuche auf ein klassisches Ergebnis, ohne Zusammenfassung bei 15 %. Links innerhalb der Zusammenfassung wurden bei etwa 1 % der Besuche angeklickt. Das sind Beobachtungsdaten: Sie zeigen, dass beides zusammen auftritt, nicht dass die Zusammenfassung allein weniger Klicks verursacht hat.
Ein Ranking sagt Ihnen, wo eine Seite erscheint. Es sagt Ihnen nicht, ob die KI-Antwort den Kunden nennt. Ein guter Keyword-Bericht bedeutet also keine gute KI-Sichtbarkeit.
Rankings bleiben trotzdem die Grundlage. Laut Googles Leitfaden zu KI-Funktionen und Ihrer Website muss eine Seite nur indexiert und für ein Snippet geeignet sein, um in AI Overviews oder AI Mode zu erscheinen. Zusätzliche Anforderungen gibt es nicht.
Auch Erwähnungen der Marke auf anderen Websites sind beachtenswert. Ahrefs untersuchte im Mai 2025 75.000 Marken: Marken, die im Web häufiger erwähnt wurden, erschienen tendenziell auch häufiger in AI Overviews. Die Korrelation lag bei 0,664 (je näher an 1, desto enger bewegen sich zwei Dinge gemeinsam); bei Backlinks lag sie bei 0,218. Das zeigt, dass sich beides gemeinsam bewegt. Es zeigt nicht, dass mehr Erwähnungen dazu führen, dass die KI eine Marke öfter nennt. Unser Artikel Warum eine Marke bei Google rankt, die KI sie aber kaum erwähnt erklärt diese Lücke für Kunden.
Ziel sind drei Ergebnisse bei den Fragen, die für das Geschäft des Kunden wichtig sind: Die Marke ist auffindbar (sie erscheint in relevanten Antworten), wird richtig verstanden (Kategorie, Funktionen, Preise und Märkte werden korrekt angegeben) und ist durch glaubwürdige Quellen gestützt (die Antwort kann auf Seiten des Kunden oder vertrauenswürdige Dritte verweisen). Die sieben Schritte unten sind um diese drei Ergebnisse herum aufgebaut.
Das Playbook ist eine Schleife pro Kunde: diagnostizieren (Schritte 1–2), verbessern (Schritte 3–6) und erneut testen (Schritt 7). Jeder Schritt liefert ein Arbeitsergebnis, das der Kunde prüfen kann, und der erneute Test entscheidet, was in den nächsten Zyklus kommt.
Abbildung 1. Die sieben Schritte und ihre Arbeitsergebnisse. Eigenes Diagramm.
Einigen Sie sich zuerst auf den Umfang, denn eine Baseline ist nur nützlich, wenn sie wiederholbar ist. Klären Sie mit dem Kunden:
Was zu tun ist. Erstellen Sie ein Baseline-Sheet. Jeder Prompt darin (eine Frage an die KI, etwa „Welche Lohnabrechnungssoftware eignet sich für kleine Teams?“) kommt in eine von drei Kaufphasen:
Führen Sie jeden Prompt auf jeder Plattform und in jedem Markt mehrmals aus, nicht nur einmal, denn die Markenliste der KI kann sich von Durchlauf zu Durchlauf ändern. In der Studie von SparkToro aus dem Januar 2026 führten 600 Freiwillige 12 Prompts insgesamt 2.961-mal in ChatGPT, Claude und Googles KI aus. Die Autoren schätzten die Wahrscheinlichkeit, dass ChatGPT oder Googles KI dieselbe Markenliste wiederholen, auf unter 1 zu 100. Eine einzelne Antwort ist also eine Stichprobe, kein Ranking.
Erfassen Sie in jeder Zeile Prompt, Phase, Plattform, Region, Sprache, Testdatum und Anzahl der Durchläufe. Halten Sie dann vier Ergebnisse fest:
Geben Sie zum Schluss jeder Lücke ein Label: fehlt, Wettbewerber bevorzugt, erwähnt aber nicht empfohlen, Beschreibungsfehler oder kein glaubwürdiges Zitat. „Erwähnt aber nicht empfohlen“ heißt zum Beispiel: Die Antwort sagt „Client A ist eine weitere Option“, rät dem Käufer aber zu einem anderen Anbieter.
Abbildung 2. Ein ausgefülltes Baseline-Sheet. Client A und alle Ergebnisse sind hypothetisch.
Warum es hilft. Das Lücken-Label bestimmt die Maßnahme. „Fehlt“ deutet meist auf Inhalte oder Präsenz bei Dritten hin, „Beschreibungsfehler“ auf Entitätsfakten und „kein glaubwürdiges Zitat“ auf den Aufbau von Quellen.
Arbeitsergebnis: Baseline zur KI-Sichtbarkeit des Kunden + Liste der vorrangigen Lücken.
So prüfen Sie es: Ein anderes Teammitglied führt eine beliebige Zeile mit den erfassten Bedingungen erneut aus und erhält ein weitgehend gleiches Ergebnis. Der Kunde hat den Umfang freigegeben.
Ein Prompt mit Kaufabsicht ist eine Frage, die ein echter Käufer bei der Produktauswahl stellt, etwa „Lohnabrechnungssoftware, die Steuern in mehreren Bundesstaaten für ein Unternehmen mit 20 Mitarbeitern abwickelt“. Füllen Sie die Tracking-Liste nicht mit beliebten Prompts, die kein Käufer dieses Kunden stellen würde. Bauen Sie die Liste aus Belegen auf, die der Kunde bereits hat:
Gruppieren Sie die Prompts nach Aufgabe: Problemrecherche, Lösungsvergleich, Alternativen, Preise, Branchenanwendungen, lokale Anforderungen und finale Kaufentscheidung. Versehen Sie dann jeden Prompt mit vier Feldern: Kaufphase, Geschäftswert (hoch, mittel, niedrig), Zielmarkt und die Seite, die ihn beantworten soll. Eine ausgefüllte Zeile könnte lauten: „Lohnabrechnungssoftware mit Steuererklärung für mehrere Bundesstaaten“ · Abwägung · Hoch · US · /features/multi-state-tax.
Warum es hilft. Die Karte verhindert, dass die Agentur für Prompts optimiert, die im Bericht gut aussehen, aber nie zu einem Auftrag führen. Außerdem zeigt sie Prompts ohne passende Seite, und diese werden zum Arbeitsvorrat für Schritt 4.
Arbeitsergebnis: Prompt-Karte mit Kaufabsicht, mit Prompt, Absichtsphase, Plattform/Region und Ziel-Produkt- oder Dienstleistungsseite.
So prüfen Sie es: Das Vertriebsteam des Kunden erkennt die Prompts als echte Fragen wieder, und jeder Prompt mit hohem Wert hat entweder eine Zielseite oder die Markierung „Seite nötig“.
Die Markenentität ist die Gesamtheit der Grundfakten über den Kunden im Web: wer er ist, was er verkauft, wen er bedient, wo er tätig ist und was ihn unterscheidet. Zum Beispiel: „Client A ist Lohnabrechnungssoftware für Unternehmen mit 5–200 Mitarbeitern und nur in den USA erhältlich.“ Steht auf der Website ein Preis und in einem Verzeichnis ein anderer, können KI-Antworten falsch liegen oder den alten Preis wiederholen.
Was zu tun ist. Schreiben Sie ein einseitiges Faktenblatt zur Markenentität. Es umfasst:
Gleichen Sie dann jedes wichtige Profil damit ab: Über-uns-, Produkt- und Autorenseiten, LinkedIn, Bewertungsplattformen, Verzeichnisse und Partnereinträge.
Prüfen Sie auch die strukturierten Daten. Strukturierte Daten sind Code auf einer Seite, der für Suchmaschinen geschrieben ist, etwa ein Organization-Markup mit Firmenname und Logo. Sie müssen mit dem übereinstimmen, was Besucher auf der Seite sehen; Googles Richtlinien für strukturierte Daten verbieten es, Inhalte auszuzeichnen, die für Leser nicht sichtbar sind. Eine ausführlichere Checkliste finden Sie in unserem Leitfaden zur Verwaltung von Markenentitätsdaten für KI-Modelle.
Warum es hilft. Die Zeilen mit „Beschreibungsfehler“ aus Schritt 1 lassen sich meist auf eine einzige veraltete Quelle zurückführen, etwa einen alten Verzeichniseintrag mit einem früheren Preis oder einem eingestellten Produkt.
Arbeitsergebnis: Checkliste zur Konsistenz der Markenentität + Liste der Korrekturaufgaben mit einer verantwortlichen Person pro Profil.
So prüfen Sie es: Jedes Profil auf der Checkliste nennt dieselbe Kategorie, dieselben Produktnamen und dieselben Kernfakten, und der erneute Test in Schritt 7 zeigt weniger Beschreibungsfehler.
Die Inhaltsarbeit macht aus der Prompt-Karte Seiten. Prüfen Sie für jeden Prompt mit hohem Wert, ob eine Seite des Kunden ihn direkt, vollständig und glaubwürdig beantwortet. Sie finden drei Fälle: Die Seite existiert und antwortet gut (behalten), die Seite existiert, ist aber schwach (aufwerten), oder es gibt keine Seite (neu erstellen).
Was zu tun ist. Erstellen Sie eine Zuordnung von Prompts zu Seiten und konzentrieren Sie sich auf die Seitentypen, bei denen Käuferfragen landen: Produktseiten, Vergleichsseiten, Lösungs- und Branchenseiten, Fallstudien und Expertenbeiträge. Um eine schwache Seite aufzuwerten, ergänzen Sie:
Forschung deutet darauf hin, dass Quellen, Zitate und Statistiken einer Seite helfen, häufiger in KI-generierten Antworten zu erscheinen. Im von Princeton geleiteten GEO-Paper (KDD 2024) steigerten diese Methoden die Sichtbarkeit einer Seite in Antworten um bis zu 40 %, in einer Testumgebung, die die Autoren selbst gebaut hatten. Das ist ein Laborergebnis. Es garantiert nicht dieselbe Wirkung für irgendeine Kundenseite.
Ein Praxisbeispiel: Eine Vergleichsseite, die mit „Wir sind die führende Plattform für Lohnabrechnung“ beginnt, gibt einer KI-Antwort nichts zum Zitieren. Ein Einstieg wie „〔Client〕 übernimmt die Lohnabrechnung für Unternehmen mit 5–200 Mitarbeitern in 〔Anzahl〕 US-Bundesstaaten und reicht Steuern für mehrere Bundesstaaten automatisch ein; 〔Einschränkung〕 wird nicht unterstützt“ liefert einen überprüfbaren Fakt. Füllen Sie die Felder in Klammern mit den Produktdaten des Kunden.
Arbeitsergebnis: Karte der Inhaltslücken + Content-Briefings + aktualisierte Seiten.
So prüfen Sie es: Jede aktualisierte Seite beantwortet ihren zugeordneten Prompt innerhalb der ersten 100 Wörter, jede Aussage wurde vom Kunden geprüft, und die Seite ist Teil des erneuten Tests in Schritt 7.
KI-Antworten erfahren über eine Marke weit mehr als nur von ihrer Website. Fachmedien, Bewertungsplattformen, Foren, Videos und Vergleichsseiten tauchen häufig unter den zitierten Quellen auf. Sind Wettbewerber dort vertreten und Ihr Kunde nicht, schließen eigene Inhalte allein die Lücke nicht.
Was zu tun ist. Führen Sie eine Lückenanalyse der Zitatquellen auf Basis der Baseline-Antworten durch: Listen Sie die zitierten Domains auf, ordnen Sie sie ein (redaktionell, Bewertung, Community, Video, Verzeichnis, Wettbewerber) und markieren Sie, wo Wettbewerber vertreten sind und der Kunde nicht. Handeln Sie dann je nach Quellentyp:
Unsere Leitfäden zu PR für Sichtbarkeit in der KI-Suche und zum Finden von KI-Zitatlücken in ChatGPT und Perplexity behandeln Outreach und Lückenanalyse ausführlicher.
Arbeitsergebnis: Plan für Autorität bei Dritten + Outreach-Liste für PR/Bewertungen mit Ziel-Domain, Thema, verantwortlicher Person und Status.
So prüfen Sie es: Veröffentlichungen und Korrekturen sind online und mit Datum erfasst, und der erneute Test zeigt, ob diese Domains den Kunden jetzt zitieren oder erwähnen.
Die technische Arbeit stellt sicher, dass die Seiten aus den Schritten 3 und 4 tatsächlich gelesen werden können. Eine Seite, die nicht gelesen werden kann, erreicht keine KI-Antwort, egal wie gut sie ist. Drei häufige Ursachen: Die Website blockiert den betreffenden Crawler, wichtige Fakten stehen nur in Bildern, oder der Canonical verweist auf eine andere URL. Ein Canonical ist ein Tag, das Suchmaschinen sagt, welche URL die offizielle Version ist, etwa wenn eine Kampagnenseite auf die Hauptproduktseite verweist.
Was zu tun ist. Prüfen Sie die vorrangigen Seiten:
Arbeitsergebnis: Audit der technischen Zugänglichkeit + priorisierte Liste der Korrekturen.
So prüfen Sie es: Die URL-Prüfung und ein reiner Textabruf zeigen die wichtigen Fakten, und die Serverlogs zeigen Crawler-Zugriffe auf die vorrangigen Seiten. Crawler-Zugriff allein bedeutet nicht, dass die Seite zitiert wird.
Der erneute Test zeigt, ob die Arbeit etwas verändert hat, und er funktioniert nur, wenn die Bedingungen der Baseline entsprechen: dieselben Prompts, Plattformen, Regionen, Sprachen und Durchlaufzahlen.
Was zu tun ist. Führen Sie die Baseline nach einem festen Zeitplan erneut aus, zum Beispiel monatlich einen vollständigen Test und häufigere Prüfungen bei den wertvollsten Prompts. Vergleichen Sie Erwähnungs-, Empfehlungs-, Zitat- und Genauigkeitsraten sowie Veränderungen bei Wettbewerbern einzeln mit der Baseline.
Führen Sie ein Änderungsprotokoll mit dem Datum jeder Seitenaktualisierung, PR-Veröffentlichung und technischen Korrektur. Wenn sich eine Zahl bewegt, sehen Sie dann, welche Arbeit vorausging. Aber dass etwas vor etwas anderem passiert, heißt nicht, dass es die Ursache ist. Priorisieren Sie nach der Auswertung die Entitäts-, Inhalts-, PR- und Technikaufgaben für den nächsten Zyklus neu.
Arbeitsergebnis: Vorher-nachher-Auswertung der Sichtbarkeit + Aktionsplan für den nächsten Zyklus.
So prüfen Sie es: Die Auswertung verwendet dieselben Bedingungen wie die Baseline. Sie nennt, welche Arbeiten und welche Veränderungen zeitgleich stattfanden, und behauptet nicht, dass eine Maßnahme ein Ergebnis verursacht hat.
Die Messung ist die Feedbackschleife der sieben Schritte. Ihre Aufgabe ist es zu zeigen, welche Lücken geschlossen wurden und welche nicht.
Verwenden Sie vier getrennte Raten für dieselbe Menge an Antworten:
Berichten Sie die vier Raten getrennt. Im selben Monat kann die Erwähnungsrate eines Kunden steigen, während seine Empfehlungsrate sinkt; ein einziger zusammengefasster Wert würde das verdecken. Ein umfassenderes KPI-Modell finden Sie in unserem Artikel zu Kennzahlen für das Tracking der KI-Sichtbarkeit.
Ändern sich die Bedingungen, lassen sich die Zahlen nicht vergleichen. Halten Sie daher in jedem Berichtszeitraum fest: Prompt-Set, Plattformen, Regionen, Sprachen, Anmeldestatus und Anzahl der Durchläufe. Wenn Sie Prompts hinzufügen, berichten Sie sie als neue Gruppe, statt sie mit den alten Raten zu vermischen.
Mehr Sichtbarkeit bedeutet nicht automatisch mehr Umsatz, deshalb berichten Sie beides getrennt. Wo die Daten es erlauben, zeigen Sie neben dem Sichtbarkeitstrend:
Ohne kontrollierten Test schreiben Sie „haben sich gemeinsam bewegt“, nicht „hat verursacht“.
Sobald eine Agentur mehrere Kunden betreut, kommt sie mit manuellem Ausführen von Prompts, Screenshots und Ausfüllen von Tabellen nicht mehr hinterher. Fünf Kunden mit je 20 Prompts, 3 Plattformen und 2 Regionen bedeuten bereits 600 Antworten pro Zyklus. Dann brauchen Sie ein Tool, das Antworten sammelt, Wettbewerber vergleicht und Lücken jedes Mal auf dieselbe Weise findet.
Dageno ist eine GEO/AEO-Plattform für Marken-, SEO-, Growth- und Content-Teams. Für Agenturen ist sie vor allem in drei Punkten nützlich: eine kostenlose Erstdiagnose für einen Interessenten vor Vertragsabschluss; fortlaufendes Monitoring nach Plattform und Land ohne zusätzliche Plattform- oder Regionsgebühren nach Vertragsabschluss; und jede Erkenntnis lässt sich bis zu den ursprünglichen Antworten und zitierten Quellen zurückverfolgen.
Das ist die Baseline aus Schritt 1, und Sie können sie erstellen, bevor der Kunde unterschreibt. Geben Sie im Brand Explorer die Marke oder Domain des Interessenten ein und wählen Sie einen Zielmarkt, um zu sehen, wie er in KI-Antworten erscheint. Sie müssen keine Prompts schreiben, keinen neuen Erfassungszyklus abwarten und nicht vorher einen Tarif kaufen. Laut der Seite von Dageno ist die öffentliche Marktabfrage dauerhaft kostenlos, die Daten decken mehr als 12.000 Nischenmärkte und mehr als 3.000.000 Marken ab, und die Ergebnisse liegen nach etwa 5 Sekunden vor. Wenn ein Interessent Ihnen nur eine URL gibt, erstellt der kostenlose SEO- und GEO/AEO-Bericht aus einer Domain und einem Zielmarkt einen Sichtbarkeitsbericht für diese Region.
Abbildung 3. Brand overview. Eine Seite zeigt Sichtbarkeit und Rang der Marke, ihren Rang auf jeder Plattform und in jeder Region sowie die Marken, die die KI am häufigsten zusammen mit ihr nennt (gemeinsam genannte Marken). Beispielmarkt: Apple · Smart Watches; auf das Hauptfenster zugeschnitten.
Das ist in einem Angebot nützlich: Sie können einem Interessenten zeigen, mit wem die KI ihn tatsächlich vergleicht, und unter den gemeinsam genannten Marken finden sich oft Wettbewerber, die der Interessent nie genannt hat. Die Grenzen: Das 5-Sekunden-Ergebnis deckt nur Marken und Märkte ab, die bereits in den Daten von Dageno enthalten sind, und eine Erstdiagnose ist ein Ausgangspunkt, kein Ersatz für ein Audit mit festgelegtem Umfang.
Prüfen Sie die KI-Sichtbarkeit eines Interessenten kostenlos, bevor Sie Ihr Angebot vorstellen
Marke kostenlos abfragen Dageno für AgenturenDas unterstützt die Schritte 1 und 7. Öffnen Sie Market overview → Platforms & regions. Jede Zeile steht für eine Plattform oder ein Land und zeigt den Rang (etwa „#1 / 124“, Platz eins unter 124 verglichenen Marken), die Sichtbarkeit (wie stark die Marke in dieser Menge an KI-Antworten vorkommt, nicht der Marktanteil) und die drei führenden Marken in dieser Zeile.
Abbildung 4. Ansicht Platforms & regions. Beispielmarkt: Apple · Smart Watches; erfasst am 8. September 2026; auf das Hauptfenster zugeschnitten.
Die Ansicht zeigt, dass Apple auf allen fünf Plattformen auf Platz 1 steht, in Spanien, Polen und Italien aber auf Platz 2 hinter Garmin; in Polen hat Garmin 70,0 % und Apple 43,6 %. Eine Prüfung nur für die USA oder nur für eine Plattform hätte diese Lücke übersehen. Die Zahl der Antworten unterscheidet sich je nach Land, öffnen Sie also die Antworten, bevor Sie eine Lücke als echt einstufen. Siehe auch warum Marken ihre Sichtbarkeit auf mehreren KI-Plattformen verfolgen sollten.
Kunden mit mehreren Märkten kosten nichts extra. Stand 4. November 2026 führt die Preisseite 9 Standard-KI-Plattformen auf (ChatGPT, Grok, Gemini, Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overview, Copilot, Brave und Dola), alle über 86 Länder und Regionen sind ab dem Starter-Tarif verfügbar, und Amazon Alexa ist eine individuelle Integration. Die Nutzung zählt trotzdem auf den Tarif: Im AI Visibility Tracking zählt derselbe Prompt auf verschiedenen Plattformen oder in verschiedenen Regionen jeweils separat auf das Prompt-Limit.
Jedes Modul entspricht einem Schritt des Playbooks und zeigt, wo Sie hinschauen sollten. Keines davon bearbeitet Seiten, macht PR oder korrigiert Code.
| Agenturarbeit | Dageno-Modul |
|---|---|
| Markt und Wettbewerber recherchieren (Schritt 1) | Brand Explorer, KI-Wettbewerbslandschaft |
| Käuferfragen nach Absicht erfassen (Schritt 2) | AI Search Intents |
| Quellenlücken finden (Schritt 5) | KI-Zitatquellen |
| Korrekturen priorisieren (Schritte 1, 4) | GEO Gap Diagnosis |
Zitatquellen (Schritt 5). Unter Citation analysis → Cited source leaderboard hat jede Domain zwei Werte: citations (wie oft ein Link auf sie angehängt wurde) und response share (der Anteil der Antworten, die mindestens einmal auf sie verlinkt haben). Die führenden Domains Dritter können direkt in die Outreach-Liste aus Schritt 5 übernommen werden.
Abbildung 5. Cited source leaderboard. Beispielmarkt: Apple · Smart Watches; erfasst am 8. September 2026; auf das Hauptfenster zugeschnitten.
Probleme und Chancen (Schritte 1 und 4). Jede Karte unter Issues & opportunities steht für eine Lücke. Sie nennt den Lückentyp, den Wert der Marke, einen Vergleichswert und eine Priorität. Die Karte mit hoher Priorität ist „Choose by budget or tier“: Apple hat 37,9 % Sichtbarkeit, Amazfit 56,8 %, eine Lücke von 18,9 Punkten. Budget-Prompts brauchen also Zielseiten.
Abbildung 6. Liste Issues & opportunities. Beispielmarkt: Apple · Smart Watches; Karten vom 8. September 2026.
Vergleichen sollten Sie die tatsächlichen Kosten, um mit jedem Tool dieselbe Arbeit zu erledigen, nicht den niedrigsten Listenpreis. Berechnen Sie zuerst den Arbeitsumfang. Nach der Zählregel der Preisseite belegt ein Kunde mit 20 Prompts, 3 Plattformen und 2 Regionen 120 Prompt-Plätze (20 × 3 × 2). Die monatlichen Listenpreise von Dageno:
| Tarif | Preis (USD/Monat) | Projekte | Eigene Monitoring-Prompts | Kunden, die in diesen Umfang passen |
|---|---|---|---|---|
| Starter | $49 | 1 | 50 | Für die Recherche zu einer einzelnen Marke; zu klein für diesen Umfang |
| Growth | $199 | 2 | 250 | 1–2 Kunden (240 Plätze) |
| Scale | $410 | 5 | 600 | 5 Kunden (600 Plätze) |
Scale umfasst außerdem einen einheitlichen Vergleich über Marken und Kunden hinweg sowie API, Batch-Konfiguration und Exporte.
Growth ergänzt Warnungen bei wichtigen Änderungen, wiederkehrende Berichte und Datenzugriff über MCP; Scale ergänzt monatliche Marktberichte. Das Partnerprogramm von Dageno unterstützt Dienstleister zudem mit Produkt, Daten, Recherchemethodik, Vertriebs- und Umsetzungshilfe, einschließlich Kundendemos und Vertriebsmaterialien; es gibt Modelle für Agenturen, Wiederverkäufer, White Label und Affiliates, wobei der Umfang in der jeweiligen Vereinbarung festgelegt wird.
Die KI-Sichtbarkeit eines Kunden zu steigern heißt, sieben Schritte immer wieder zu durchlaufen: eine Baseline festlegen, Kauffragen erfassen, Markenfakten vereinheitlichen, Inhalte schreiben, die Käuferfragen direkt beantworten, Präsenz bei Dritten gewinnen, technische Probleme beheben und erneut testen. Jeder Schritt übergibt dem Kunden etwas, das er prüfen kann. Das macht die Leistung leichter zu verkaufen, zu besetzen und zu verlängern. Eine Datenplattform kann das Monitoring über viele Kunden und Märkte beschleunigen, ob sich die Sichtbarkeit verbessert, hängt aber weiterhin von Strategie und Umsetzung der Agentur ab.
Von der Diagnose vor Vertragsabschluss bis zur laufenden Betreuung: ein Datensatz für alle Kunden
Dageno für Agenturen Preise ansehenBeginnen Sie mit einer Baseline aus Prompts mit Kaufabsicht, die in ChatGPT für die Märkte des Kunden mehrmals ausgeführt werden, und erfassen Sie Erwähnungen, Empfehlungen, Zitate und Genauigkeit. Beheben Sie dann die Lücken, die diese Baseline zeigt: uneinheitliche Markenfakten, fehlende Antwortseiten, schwache Präsenz bei Dritten oder technische Sperren wie robots.txt-Regeln, die OAI-SearchBot blockieren. Testen Sie mit denselben Prompts und Bedingungen erneut.
Seiten, die eine konkrete Käuferfrage direkt und mit überprüfbaren Fakten beantworten: Produkt- und Vergleichsseiten, Lösungs- und Branchenseiten, Fallstudien und Expertenbeiträge. Setzen Sie die Antwort in die ersten Sätze und ergänzen Sie dann Definitionen, Spezifikationen, Quellen, Qualifikationen der Autoren, ein Aktualisierungsdatum und die Grenzen des Produkts.
Halten Sie einen festen Rhythmus ein, der zum Veränderungstempo des Kunden passt. Üblich ist ein vollständiger Test pro Monat, häufigere Prüfungen bei den wertvollsten Prompts und eine zusätzliche Prüfung nach größeren Produktstarts oder Website-Änderungen. Halten Sie den Rhythmus innerhalb eines Berichtszeitraums konstant, damit die Ergebnisse vergleichbar bleiben.
Verfolgen Sie die Plattformen, die die Käufer des Kunden in jedem Zielmarkt nutzen, nicht standardmäßig alle Plattformen. ChatGPT, Google AI Overviews und AI Mode, Gemini und Perplexity sind übliche Ausgangspunkte; Copilot, Grok oder regionale Plattformen können für bestimmte Zielgruppen wichtig sein. Klären Sie das mit dem Vertriebsteam und den Analysedaten des Kunden und bestätigen Sie es dann in der Baseline Plattform für Plattform.
Vergleichen Sie vier getrennte Raten — Erwähnung, Empfehlung, Zitat und Genauigkeit — mit der Baseline, bei denselben Prompts, Plattformen, Regionen, Sprachen und Durchlaufzahlen. Ergänzen Sie KI-Referral-Sitzungen und unterstützte Conversions, wo die Analysedaten es erlauben, und beschreiben Sie sie als zusammenhängende Entwicklungen, sofern Sie keinen kontrollierten Test haben.
Nein. Ein Tool kann Antworten sammeln, Lücken zeigen, Quellen verfolgen und Belege für erneute Tests speichern. Die Verbesserung kommt von der Arbeit, auf die es hinweist: Markenfakten korrigieren, bessere Seiten veröffentlichen, Präsenz bei Dritten gewinnen und technische Probleme beheben. Seien Sie bei jedem Versprechen automatischer KI-Rankings vorsichtig.
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Dageno is the research and insights team at Dageno AI, publishing industry reports and expert analysis on AI Search Visibility, Generative Engine Optimization (GEO), and AI-powered search discovery.
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