Seit über einem Jahrzehnt gehören Keyword-Rankings zu den wichtigsten Benchmarks für Marketingerfolg. Doch in einer KI-first-Suchlandschaft, in der Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini und Perplexity Informationen umschreiben, statt direkt darauf zu verlinken, erzählen diese Rankings nicht mehr die ganze Geschichte.

Eine Ahrefs-Analyse von 146 Millionen SERPs ergab, dass AI Overviews in 21 % der Google-Suchen erscheinen, was unterstreicht, wie schnell KI-generierte Ergebnisse die Sichtbarkeit verändern. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Marketer:innen ihre AEO-Performance messen und benchmarken – Sichtbarkeit, Genauigkeit und Stimmung verfolgen, um zu erkennen, was funktioniert, Erfolge zu replizieren und kontinuierliche Verbesserung voranzutreiben.

Wenn Sie sich nur eine Sache merken

Bauen Sie eine Messpraxis auf, die Sichtbarkeit, Genauigkeit und Stimmung miteinander verbindet – und Daten in kontinuierliche Verbesserung sowie Sichtbarkeit in echten Geschäftserfolg übersetzt.

Level 1: Ziel-Keyword-Rankings verfolgen

In dieser Phase verlassen sich Teams noch auf klassische SEO-Kennzahlen wie Keyword-Rankings und organischen Traffic. Sie identifizieren Themen, die Ihre Interessent:innen interessieren, gruppieren sie in Keyword-Cluster und verfolgen, wo Ihre Website für jeden Begriff erscheint.

Doch in AEO erzählt die Keyword-Sichtbarkeit nur einen Teil der Geschichte. Es ist Zeit, über Rankings hinauszublicken und zu verstehen, ob Ihre Marke in KI-generierten Antworten auftaucht.

Zu stellende Fragen:

• Welche LLMs treiben den meisten Referral-Traffic und crawlen unsere Website am häufigsten?
• Wenn wir diese Daten nicht haben, können wir uns auf ChatGPT, Gemini und Copilot konzentrieren?
• Wenn wir LLMs unsere wichtigsten Käuferfragen stellen, erwähnen oder zitieren sie uns?

So legen Sie los:

• Überprüfen Sie Analysen, um zu sehen, welche LLMs den meisten Referral- und Crawling-Traffic bringen und zu welchen Seiten
  
  • Nutzen Sie diese Daten, um zu priorisieren, welche stark frequentierten Seiten mit begrenztem Content aktualisiert oder erweitert werden sollten
• Stellen Sie Ihre wichtigsten Käuferfragen in führenden LLMs und notieren Sie, ob Ihre Marke erwähnt oder zitiert wird
  
  • Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Outreach oder Content-Verbesserungen zu steuern und mehr Markenerwähnungen zu erzielen

Level 2: Erwähnungen manuell überwachen

Sobald Sie damit beginnen, zuzuhören, was in LLMs geschieht, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Überwachung zu formalisieren. In dieser Phase gehen Teams von gelegentlichen Checks zu einer systematischen Verfolgung von Markenerwähnungen und Zitationen in KI-generierten Antworten über.

Zu stellende Fragen:

• Wie werden wir Markenerwähnungen und Stimmung in LLMs im Rahmen unserer regelmäßigen Reporting-Zyklen verfolgen und besprechen?
• Wie messen wir Verhalten oder Konversionen aus LLM-generiertem Traffic im Vergleich zu anderen Kanälen, insbesondere markenunabhängigem SEO?

So legen Sie los:

• Nutzen Sie Drittanbieter-Tools wie SEMrush, Ahrefs, Profound, Scrunch oder Graphite für systematisches AEO-Monitoring
• Verfolgen Sie tägliche oder wöchentliche Erwähnungen und analysieren Sie:
  
  • Inklusion: Wird Ihre Marke in KI-Antworten einbezogen?
  • Zitation: Werden Ihre eigenen Ressourcen verlinkt?
  • Prominenz: Wie früh oder prominent erscheint Ihre Marke?
• Beginnen Sie, die Stimmung zu überwachen, um die Wahrnehmung in KI-generierten Antworten zu verstehen
• Verfolgen Sie Konversionsraten aus LLM-zugeordnetem Traffic und vergleichen Sie sie mit anderen Kanälen

Level 3: LLM-Performance-Signale benchmarken

In dieser Phase verfolgt Ihr Team konsequent Erwähnungen, Stimmung und LLM-getriebenen Traffic. Der nächste Schritt ist das Benchmarking – das Messen des Share of Voice Ihrer Marke im Vergleich zur Konkurrenz und das Verfolgen der Genauigkeit dieser Erwähnungen.

Zu stellende Fragen:

• Wie häufig werden wir im Vergleich zu unseren wichtigsten Wettbewerbern erwähnt?
• Ist der referenzierte Content akkurat, aktuell und auf dem neuesten Stand?

So legen Sie los:

• Definieren Sie Erfolgskennzahlen entlang des gesamten Funnels: Sichtbarkeit, Share of Voice, Engagement und Konversionen
• Verfolgen Sie Zitationen, Besuche und Leads, um Ergebnisse mit Kampagnen und Experimenten zu verknüpfen
• Verfolgen Sie Zero-Click-Erwähnungen (bei denen Ihre Marke zitiert, aber nicht verlinkt wird) und weisen Sie ihnen einen Wert im Reporting zu
• Überprüfen Sie LLM-Ausgaben regelmäßig, um sicherzustellen, dass Ihre Marke akkurat und konsistent dargestellt wird

Level 4: Echtzeit-Feedback integrieren

Auf Level 4 wird Messung Teil Ihres Entscheidungsprozesses. Statt Berichte periodisch zu überprüfen, integrieren Sie Echtzeit-Feedback-Schleifen, die Daten über Content-, Technik- und Autoritätsinitiativen hinweg verbinden.

Zu stellende Fragen:

• Wie nutzen wir Erkenntnisse aus der Messung, um unsere Content-, Autoritäts- und technischen Prioritäten zu gestalten?
• Was können unsere Daten über die Buyer's Journey und aufkommende Trends aufzeigen?
• Können wir vorhersehen, welche Fragen oder Themen als Nächstes wichtig werden?

So legen Sie los:

• Verknüpfen Sie Erkenntnisse aus der Messung direkt mit Content-, Autoritäts- und technischen Planungszyklen
• Entwickeln Sie ein Framework, um die Wirkung von Zero-Click-Erwähnungen zu quantifizieren, indem Sie sie mit Markensichtbarkeit, Share of Voice und nachgelagerten Engagement-Kennzahlen verknüpfen
• Wechseln Sie von monatlichem Reporting zu wöchentlichen oder automatisierten Updates, um schneller reagieren zu können
• Bleiben Sie über die sich entwickelnden LLM-Reporting-Standards auf dem Laufenden, da diese zunehmend reichhaltigere Sichtbarkeit bieten

Level 5: Trends antizipieren und schnell reagieren

Auf höchstem Reifegrad arbeiten Messung und Strategie synchron, sodass Ihr Team schnell bei Content-Erstellung, Aktualisierungen, Autorität und technischen Verbesserungen agieren kann. Erkenntnisse aus der Messung sind vollständig in die AEO-Entscheidungsfindung integriert und verwandeln Daten in Echtzeit-Orientierung. In dieser Phase nutzen Sie Erkenntnisse, um Ihre nächsten Investitionen zu antizipieren und zu priorisieren.

Zu stellende Fragen:

• Wo sollten wir als Nächstes investieren, basierend auf aufkommenden Sichtbarkeitstrends?
• Wie weit im Voraus können unsere Daten uns helfen, vorauszuschauen – und zu handeln –, bevor es die Konkurrenz tut?

So legen Sie los:

• Verfeinern Sie Ihren Messansatz, während sich Content-, Autoritäts- und technische Strategien weiterentwickeln
• Nutzen Sie Datentrends, um neue Themen, Content-Lücken oder Autoritätschancen zu identifizieren.
• Halten Sie eine enge Feedback-Schleife zwischen Erkenntnissen und Umsetzung aufrecht
• Beobachten Sie, wie sich LLMs weiterentwickeln, um tiefer gehendes Reporting und mehr Kontext zu bieten

Alles zusammenführen

In AI Overviews aufzutauchen reicht nicht aus. Sie verfolgen die falschen Kennzahlen, wenn Sie nicht beantworten können, ob ChatGPT Ihre Konkurrenz statt Ihnen zitiert hat oder ob Perplexity Ihren Content zusammengefasst, aber Ihren Markennamen entfernt hat. Es ist die Verschiebung von „Haben wir gerankt?“ hin zum Verständnis von Share of Voice, Genauigkeit und Stimmung in der KI-gesteuerten Suche.

Richtig umgesetzt, wird Messung zu einem System, das Content, Technik und Autorität in einer kontinuierlichen Feedback-Schleife verbindet.

Erfahren Sie, wie Sie dieses System implementieren, und laden Sie das AEO-Playbook herunter, komplett mit Frameworks, Beispielen und einer Schritt-für-Schritt-Anleitung für Ihr Team.