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Wer Inhalte veröffentlicht, schaut gerne auf Rankings und Sitzungen. Beides sagt wenig darüber aus, ob ChatGPT, Perplexity oder Google AI Mode eine Seite in ihren Antworten nennen. Die Antworten entstehen oft ohne Klick auf die Quelle. Gesucht ist also nicht mehr nur die Position in einer Trefferliste, sondern die Präsenz in einem generierten Text. Messen läßt sich das, wo die Methodik stimmt.
Warum Rankings als Maßstab nicht mehr ausreichen
Ein Weg zur Messung ist das Prompt-Tracking für die KI-Suche. Dabei wird ein fester Satz an Fragen regelmäßig an KI-Systeme gestellt. Protokolliert wird, ob die eigene Marke genannt wird, wie sie beschrieben wird und welche Quellen zitiert werden.
Der Bedarf ergibt sich aus dem Nutzerverhalten. Das Pew Research Center analysierte im März 2025 das Surfverhalten von 900 erwachsenen US-Nutzern. Erschien eine KI-Zusammenfassung, klickten sie in 8 Prozent der Besuche auf einen klassischen Treffer. Ohne Zusammenfassung waren es 15 Prozent. Auf einen Link innerhalb der Zusammenfassung klickten sie nur in 1 Prozent der Besuche. Die Daten stammen aus den USA und sagen nichts über Umsätze aus. Sie zeigen aber, dass eine Zitierung allein kaum Besucher bringt und Sichtbarkeit separat erfasst werden muss.
Welche Kennzahlen sich eignen
AirOps nennt fünf Größen: Citation Rate, Mention Rate, Share of Voice, Sentiment Score und KI-Referral-Traffic. Die Unterscheidung zwischen Erwähnung und Zitierung ist für Redaktionen zentral. Eine Erwähnung nennt den Markennamen im Antworttext. Eine Zitierung führt die Domain als Quelle auf.
Der Share of Voice lässt sich einfach berechnen: Antworten mit Markennennung geteilt durch alle Antworten des Prompt-Sets, mal 100. Weil sich Antworten zwischen einzelnen Läufen ändern, braucht jeder Prompt mehrere Durchläufe. Die Auswertung sollte je Plattform getrennt erfolgen, da ChatGPT, Gemini und Perplexity unterschiedlich recherchieren.
Wie ein belastbares Prompt-Set aufgebaut ist
Die Qualität der Messung hängt an den Prompts. Radyant empfiehlt in seinem Guide Fragen mit 180 bis 210 Zeichen, die eine Rolle, einen Kontext, ein konkretes Problem und eine Bitte um Empfehlung enthalten. Der Anbieter weist selbst darauf hin, dass dies seine eigene Praxis ist und kein Studienergebnis. Für Publisher lässt sich das übertragen: Statt der Käuferrolle steht die Leserfrage im Mittelpunkt, formuliert in der Sprache der Zielgruppe.
Als Mischung nennt der Guide 70 bis 80 Prozent lange Prompts mit Kontext, 10 bis 20 Prozent kurze Themenprompts und 10 bis 20 Prozent Markenprompts. Die Trennung hat einen messbaren Grund. Im eigenen Projekt des Anbieters erschien die Marke zwischen dem 12. Juli und dem 11. August 2026 bei Markenprompts in 99,7 Prozent der Antworten (766 von 768). Bei allen anderen Prompts lag der Wert bei 13,3 Prozent (612 von 4.615). Ein gemeinsamer Durchschnitt würde die Sichtbarkeit also verzerren.
Vor der Aufnahme sollte jeder Prompt zwei- bis dreimal in ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode getestet werden. Liefert er generische Antworten ohne Quellen, wird er verworfen.
Erste Schritte für Redaktionen
Als Ausgangspunkt eignen sich lange Suchanfragen aus der Google Search Console. Ein Regex-Filter auf Anfragen ab sechs Wörtern liefert Formulierungen, die Leser tatsächlich nutzen. Daraus entstehen 20 bis 30 Prompts, die nach Themenfeldern gruppiert werden.
Das Set sollte 7 bis 14 Tage vor dem ersten Report laufen, damit eine Ausgangsbasis existiert. Nach zwei bis vier Wochen lohnt eine Durchsicht: Prompts mit generischen oder quellenlosen Antworten werden gestrichen, unpassende Formulierungen angepasst. Redaktionen, die ihre Themen ohnehin planen, können die Ergebnisse direkt nutzen. Taucht eine Leserfrage in den Antworten auf, aber ohne eigene Domain als Quelle, ist das ein klarer Hinweis auf einen Inhalt, der noch fehlt.
