C Level Reporting KI Sichtbarkeit: 3 von 38 Anbieterseiten nennen den Umfang ihrer Messung. So bauen Sie die eine Seite, die in der Geschäftsführung trägt

1. Einführung: Was ein C Level Reporting zur KI Sichtbarkeit leisten muss

Die Folie liegt auf dem Tisch, der Wert steht in großen Ziffern darauf, und dann kommt die Frage, auf die niemand vorbereitet ist: Woher stammt diese Zahl? Wer darauf keine Antwort in zwei Sätzen liefert, verliert den Raum. Marketingverantwortliche berichten inzwischen regelmäßig über die Sichtbarkeit ihrer Marke in KI-Antworten, doch die Kennzahl allein trägt keine Entscheidung. Sie benötigt eine Herkunft. Wer verstehen will, wofür KI Sichtbarkeit steht, findet die Grundlagen an anderer Stelle. Hier geht es um das Dokument, das daraus wird.

C Level Reporting zur KI Sichtbarkeit ist die verdichtete Darstellung, wie oft und wie zutreffend eine Marke in Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity vorkommt, aufbereitet für eine Entscheidung der Geschäftsführung. Die Vorlage nennt zu jeder Kennzahl vier Angaben: die Frage, den Umfang der Messung, die Streuung zwischen den Läufen und den Stand. Er endet mit einem Antrag, nicht mit einem Dashboard.

Was das für Sie heißt: Ihre Kunden fragen Chatprogramme nach Anbietern, bevor sie Ihre Website öffnen. Taucht Ihr Betrieb dort nicht auf, merken Sie das an ausbleibenden Anfragen, nicht an einer Fehlermeldung. Eine knappe Vorlage an die Leitung macht diesen blinden Fleck sichtbar und beantwortet drei Fragen: Betrifft uns das, was kostet Nichtstun, und was ist der nächste Schritt.

Der Druck, diese Wirkung zu belegen, ist messbar. Nach der 35. Ausgabe der CMO Survey unter 308 Marketingverantwortlichen in den USA bewerten die Befragten die Zusammenarbeit mit der Finanzseite beim Aufbau eines Investitionsfalls mit 4,5 von 7 Punkten. Klassisches SEO liefert dafür Rankings und Traffic, die KI-Suche liefert Erwähnungen. Ein GEO-Audit (die Bestandsaufnahme der Sichtbarkeit in KI-Antworten) erhebt diesen Ausgangswert strukturiert. GEO steht für Generative Engine Optimization.

2. Warum die übliche Sichtbarkeits-Zahl in der Führungsebene durchfällt

Die meisten Auswertungen scheitern nicht am Wert, sondern an der zweiten Minute. Ein Prozentwert steht im Raum, jemand fragt nach, und die Antwort lautet sinngemäß: So zeigt es das Tool. Damit kippt das Gespräch. Ein Report aus einem Tool für AI Visibility liefert zwar reichlich Metriken, nennt aber selten deren Herkunft, und genau dort beginnt im Sitzungsraum der Zweifel an der ganzen Vorlage. Wir haben deshalb geprüft, wie transparent die Anbieter arbeiten, die solche Zahlen verkaufen.

Aus der öffentlichen Mitgliederliste des Bundesverbands Digitale Wirtschaft wurden im September 559 Unternehmens-Websites gezogen und maschinell ausgewertet. 38 davon bewerben KI-Sichtbarkeit als Leistung. Drei dieser 38 Seiten nennen, wie viele Suchanfragen hinter ihren Zahlen stehen. 20 nennen einen Stand. Die Kombination aus Umfang, Wiederholungen und Stand steht dagegen auf keiner einzigen dieser Seiten, obwohl genau danach in jeder Sitzung als Erstes gefragt wird. Kein einziges Mal.

Im Detail: 35 der 38 Seiten nennen mindestens ein KI-System namentlich, 20 einen Stand, 3 den Umfang. Die Zahl der Wiederholungen je Frage nennt keine einzige. Damit fehlt ausgerechnet die Angabe, die über die Belastbarkeit entscheidet.

2.1 Drei Systeme, drei Antworten: Warum eine einzelne Zahl zu wenig ist

Ein Forschungsteam um Dmitrij Żatuchin hat im Juni 3.750 Antworten ausgewertet: 250 markenfreie Kategoriefragen, je fünf Wiederholungen, drei Systeme, fünf Branchen, 50 Marken. Das Ergebnis steht in der Untersuchung auf arXiv: Bei der erstgenannten Marke stimmen die drei Systeme nur in 41,6 Prozent der Fälle überein.

Für ein Reporting folgt daraus eine unbequeme Konsequenz. Wer die Sichtbarkeit in ChatGPT misst und das Ergebnis als KI-Sichtbarkeit ausgibt, verallgemeinert unzulässig. Gemini und Perplexity gewichten anders. Weil Google AI Overviews wiederum eigene Quellen bevorzugt, gehört die Kennzahl je KI-Plattform ausgewiesen oder als Mittelwert mit ausgewiesener Spannweite in die Vorlage. Welche Anforderungen eine solche Größe sonst noch erfüllen muss, haben wir an anderer Stelle ausführlicher beschrieben: was eine Kennzahl leisten muss.

2.2 Der Stand entscheidet: Nicht jede Antwort stammt aus dem Netz

Eine zweite Größe wird im Reporting fast immer unterschlagen. KI-Systeme beantworten längst nicht jede Anfrage mit frischen Webquellen. Die Landesanstalt für Medien NRW hat dazu über 2.000 Nutzerinnen und Nutzer begleitet und formuliert den Befund so: „So greift beispielsweise ChatGPT bei Erstanfragen nur in rund der Hälfte der Fälle auf Webquellen zurück (52,3 %)“.

Die andere Hälfte stammt aus den Trainingsdaten des Modells. Eine im Juli korrigierte Angabe auf Ihrer Website kann deshalb im August noch alt beantwortet werden. Für die Vorlage heißt das: Jede Zahl trägt ein Datum, und eine Veränderung gilt erst dann als Erfolg, wenn sie sich über mehrere aufeinanderfolgende Messungen hält. Alles andere ist Rauschen. Diese Trägheit erklärt auch, warum Klicks weniger erzählen: Der organische Traffic aus der Google-Suche sinkt, ohne dass die Präsenz in KI-Antworten gefallen sein muss.

3. Voraussetzungen: Was vor dem ersten Bericht feststehen muss

Ein Reporting an die Führungsebene beginnt nicht mit einem Tool, sondern mit vier Festlegungen. Ohne sie misst man etwas, das später niemand einordnen kann.

• Das Fragenset: 15 bis 30 Suchanfragen, die Ihre Kundschaft tatsächlich stellt, wortgleich fixiert. Diese Prompts (die Fragen, die Nutzer in ein Chatprogramm eintippen) bleiben über Quartale unverändert, sonst messen Sie Ihre eigene Umformulierung.
• Das Wettbewerbsfeld: fünf bis acht relevante Anbieter als Benchmark. Ohne diese Identifikation bleibt jeder Share of Voice, also der eigene Anteil an allen Nennungen, ohne Bezugsgröße.
• Die Wiederholung: mindestens fünf Läufe je Frage und KI-Modell, manuell oder automatisiert. Erst daraus entsteht eine Spannweite statt eines Zufallstreffers.
• Die Entscheidung: Welcher Beschluss soll folgen? Budget verlängern, erhöhen, Thema schließen. Wer das nicht vorab benennt, kann hinterher nicht priorisieren.

Die Tragweite dieser Vorarbeit zeigt sich beim Blick auf die Budgets. Der Bundesverband Industrie Kommunikation hat im September berichtet, dass die Marketingetats im Industriegeschäft nominal um 2,1 Prozent wachsen, während extern zugekaufte Leistungen um rund 12 Prozent teurer werden. Real steht also weniger Geld zur Verfügung, und jede neue Position benötigt eine bessere Begründung als im Vorjahr.

„Budgetkürzungen im Marketing sind kurzfristig bequem und langfristig teuer.“
Ramona Kaden, Geschäftsführerin des bvik

4. Schritt für Schritt: Die eine Seite für die Geschäftsführung

Fünf Schritte führen von der Rohmessung zum Dokument. Sie dauern beim ersten Mal etwa einen Tag und danach zwei Stunden je Quartal.

Schritt 1: Die Entscheidung benennen, die der Bericht auslösen soll

Schreiben Sie den Beschluss in einem Satz auf, bevor Sie eine Zahl anfassen. Beispiel: Wir verlängern das Budget für zwei Quartale, wenn der Anteil an Nennungen im definierten Wettbewerbsfeld steigt. Ziel ist es, die Unterlage an eine Konsequenz zu koppeln. Ohne diesen Satz wächst jede Seite zu einer Materialsammlung, und die Sitzung endet ohne Ergebnis.

Schritt 2: Vier Angaben je Zahl festlegen

Jede Kennzahl der Vorlage trägt vier Angaben: die zugrunde liegende Frage, den Umfang (wie viele Fragen, wie viele Läufe, welche KI-Systeme), die Streuung zwischen den Läufen und den Stand mit Datum. Vier Angaben passen in eine Fußzeile. Weil sie die Rückfrage beantworten, bevor jemand sie stellt, unterscheidet genau diese Fußzeile eine belastbare Unterlage von einer Behauptung mit hübscher Grafik.

Schritt 3: Die Kennzahl in eine Geschäftsgröße übersetzen

Ein Share of Voice von 18 Prozent sagt der Geschäftsführung nichts. Die Übersetzung lautet: In 18 von 100 einschlägigen Fragen wird unser Haus genannt, bei den beiden stärksten Wettbewerbern sind es 31 und 27. Die Lücke kann gegen eine bekannte Größe gerechnet werden, etwa gegen Leads je Quartal oder gegen den Anteil der Pipeline, der aus organisch gefundenen Anfragen stammt. Solche Brücken sollten eher vorsichtig kalkuliert werden.

Im Industriegeschäft trägt dieses Argument besonders weit, weil Beschaffungsentscheidungen zunehmend mit Chatprogrammen vorbereitet werden. Was passiert, wenn der Einkauf die KI fragt, lässt sich inzwischen recht gut beschreiben.

Schritt 4: Die Seite bauen

Eine Seite, fünf Blöcke, keine Anlage: Ausgangslage in zwei Zeilen, die Kennzahl mit ihren vier Angaben, die Veränderung gegenüber der Vormessung, das Risiko in einem Satz, der Antrag. Tracking-Auswertungen und Daten aus der Google Search Console wandern in den Anhang. Am besten hält man sich an eine feste Reihenfolge, damit die Leitung ab dem zweiten Quartal nicht mehr sucht.

Schritt 5: Die drei Rückfragen vorbereiten

Drei Fragen kommen fast immer. Woher stammt die Zahl? Was machen die Wettbewerber? Und was kostet uns Nichtstun? Legen Sie zu jeder eine Antwort bereit, höchstens drei Sätze, mit Beleg. Die dritte Frage beantwortet man nicht mit einer Prognose. Man beantwortet sie mit der gemessenen Lücke zum stärksten Wettbewerber und dem Hinweis, dass diese Lücke ohne Gegenmaßnahme vermutlich eher wächst.

5. Was auf die Seite gehört: Und was Sie streichen sollten

Der häufigste Fehler ist nicht die falsche Kennzahl, sondern die Menge. Vier KPIs mit Herkunft schlagen zwölf ohne. Die Übersicht trennt, was eine Entscheidung stützt, von dem, was nur Fläche füllt.

6. Unsere Position: Ein Score ist noch kein Bericht

Die meisten Ratgeber empfehlen dasselbe: KI-Sichtbarkeit messen, zu einem Score verdichten, im Dashboard zeigen. Der Vorschlag klingt aufgeräumt. Er löst das Problem nicht, denn ein einzelner Score verbirgt genau die vier Angaben, nach denen in der Sitzung zuerst gefragt wird.

Unsere Position: Nicht die Verdichtung schafft Vertrauen, sondern die Offenlegung. Eine Zahl mit Fragenset, Umfang, Spannweite und Datum übersteht eine Rückfrage. Ein Score ohne diese Angaben übersteht sie nicht. Die Stichprobe stützt das: Auf 38 werbenden Anbieterseiten fanden wir Umfang, Wiederholung und Stand kein einziges Mal gemeinsam. Der strategisch wirksame Hebel liegt damit nicht im Dashboard, sondern in der Methodik darunter.

Dass der Druck real ist, zeigt die CMO Survey. Sie hält fest: „Der Druck von CEOs, Vorständen und CFOs verstärkt diese kurzfristige Ausrichtung.“
(„Pressure from CEOs, boards, and CFOs is reinforcing that short-term orientation.“)

In unseren Tests beobachten wir einen einfachen Zusammenhang. Eine Auswertung mit offener Methodik rutscht seltener in eine Methodendiskussion ab als eine mit einem einzelnen Punktwert.

7. Häufige Fehler im Reporting an die Führungsebene

• Der Screenshot als Beweis: Eine einzelne Antwort belegt nichts. Sie kann beim nächsten Lauf anders ausfallen, und genau das wird im Raum jemand ausprobieren.
• Das gewechselte Fragenset: Wer die Fragen zwischen zwei Quartalen umformuliert, erzeugt eine Veränderung, die nichts mit Sichtbarkeit zu tun hat.
• Die Zahl ohne Wettbewerb: 18 Prozent klingen mager oder stark, je nachdem, ob der Beste 22 oder 60 Prozent erreicht. Ohne Monitoring des Umfelds fehlt der Maßstab.
• Der gemischte Kanal: Verweise aus KI-Modellen und organische Zugriffe aus der Google-Suche in einer Kurve zu addieren, verwischt beide Effekte. Ein gutes SEO bleibt operativ die Basis, ersetzt die Messung der KI-Suche aber nicht.
• Das stille Weglassen von Fehlern: Falsche Angaben über Ihr Haus gehören ausgewiesen, auch wenn sie unangenehm sind. Ziel ist es, den stärksten Grund für ein Budget nicht ausgerechnet selbst zu verschweigen.
• Die fehlende Herkunft der Quellen: Wenn LLMs Ihre Marke nennen, stammt der Beleg oft von Dritten, etwa aus Fachmedien oder von LinkedIn. Wer diese Quellen nicht ausweist, kann keine Content-Strategie daraus ableiten.

Ein letzter Punkt betrifft die Erwartung an die Geschwindigkeit. Das Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung hat rund 1.500 Unternehmen befragt, Daniel Erdsiek fasst zusammen: „In der Informationswirtschaft stellen derzeit fast 60 Prozent der Unternehmen generative KI-Anwendungen für ihre Belegschaft gezielt zur Verfügung und unterstützen damit aktiv die Nutzung der neuen Technologie.“

Die Nutzung wächst schnell. Die Positionierung einer Marke darin verändert sich langsam, und beides sauber zu trennen erspart falsche Erwartungen in der Sitzung.

Warum ein KI-Modell Ihre Marke empfiehlt und ein anderes nicht, hängt an Signalen, die sich beschreiben lassen. Wir haben dargestellt, welche Signale Autorität stützen. Sie erklären einen Teil der Schwankungen zwischen AI Overviews oder Perplexity.

8. Fazit

Eine Auswertung zur KI-Sichtbarkeit wird nicht dadurch überzeugend, dass die Zahl hoch ist. Er überzeugt, wenn daneben steht, worauf sie beruht. Vier Angaben je Kennzahl, eine Seite, ein Antrag: Mehr benötigt die Geschäftsführung nicht, weniger reicht selten.

Das Ziel ist klar. Bringen Sie die nächste Sitzung dahin, dass über den Antrag gesprochen wird und nicht über die Methode, und Sie gewinnen die Zeit zurück, die heute in Rechtfertigung fließt.

9. Anhang: Checkliste für den nächsten Bericht

• Der Beschluss, den die Unterlage auslösen soll, steht als erster Satz fest.
• Das Fragenset ist wortgleich dokumentiert und seit der letzten Messung unverändert.
• Empfehlung und Sentiment sind getrennt ausgewiesen, nicht zu einem Wert vermischt.
• Jede Kennzahl trägt Frage, Umfang, Spannweite und Stand.
• Mindestens zwei KI-Plattformen sind getrennt ausgewiesen, etwa Gemini und Perplexity.
• Falsche Aussagen über das eigene Haus sind aufgeführt, nicht weggelassen.
• Die drei erwartbaren Rückfragen sind mit je drei Sätzen und Beleg vorbereitet.
• Der Report aus dem Tool liegt als Anlage bei, ersetzt die Vorlage aber nicht.
• Der Antrag nennt Betrag, Frist und das Kriterium, an dem er scheitern darf. Gerade für den Mittelstand entscheidet diese Klarheit über die Zustimmung.

Belege von außen stützen den Antrag zusätzlich. Wer Nennungen durch Dritte aufbauen will, findet in internationalen Pressemitteilungen einen Weg, der sich im Bericht als Quellenanteil abbilden lässt.

Dieser Beitrag gibt den Stand zum Zeitpunkt der Veröffentlichung wieder. KI-Systeme entwickeln sich schnell; genannte Zahlen sind den verlinkten Quellen entnommen und können sich ändern.