Share of Model: Markensichtbarkeit in KI messen
Share of Model misst, wie häufig eine Marke in den Antworten von KI-Engines (ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview, Perplexity, Gemini) über einen definierten Fragensatz erscheint. Repliq gliedert es in vier Kennzahlen: Sichtbarkeit, Share of Voice, Sentiment und Position.
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Wenn ein Kunde ChatGPT, Perplexity oder Gemini fragt, welche Marke er in Ihrem Bereich wählen soll, ist Ihre Marke Teil der Antwort? Immer mehr Käufer bilden sich eine erste Meinung innerhalb dieser Antworten, manchmal bevor sie eine einzige Website besuchen. Zu wissen, ob Sie erscheinen und an welcher Stelle, wird so nützlich wie die Verfolgung Ihres Google-Rankings. Der Markt hat dieser Messgrösse einen Namen gegeben: Share of Model.
In einem Satz: Share of Model misst, wie häufig eine Marke in den von KI-Engines wie ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview, Perplexity oder Gemini erzeugten Antworten erscheint, über einen definierten Fragensatz.
Woher der Begriff stammt
Share of Model setzt eine bekannte Linie im Marketing fort. Die Arbeiten von Les Binet und Peter Field zur Werbewirksamkeit haben die Bedeutung des Excess Share of Voice (ESOV) belegt, der Differenz zwischen dem Share of Voice einer Marke und ihrem Marktanteil. Danach kam der Share of Search, um 2020 von Les Binet und James Hankins entwickelt, der das Volumen der mit einer Marke verbundenen Suchanfragen misst.
Share of Model überträgt dieselbe Logik auf generative Engines. Der Begriff wurde 2024 von Jack Smyth bei Jellyfish eingeführt und anschliessend von Tom Roach in Marketing Week bekannt gemacht, als natürliche Fortsetzung des Share of Search im Zeitalter der grossen Sprachmodelle. In seiner ursprünglichen Bedeutung umfasst der Begriff auch die Assoziationen, die ein Modell einer Marke zuschreibt, nicht nur die Häufigkeit der Erwähnungen. In der Praxis gliedern wir ihn in messbare Kennzahlen.
Diese Arbeit der Optimierung für KI-Antworten hat einen Namen, GEO (Generative Engine Optimization). Sie ist die Erweiterung der Suchmaschinenoptimierung (SEO), die bisher auf das Ranking von Seiten zielte. SEO und GEO ergänzen sich: Eine Marke, die in SEO stark ist und von Referenzquellen aufgegriffen wird, erscheint eher in den KI-Antworten.
Warum Sie Ihre Sichtbarkeit in KI verfolgen sollten
Sie verfolgen bereits Ihr Google-Ranking und vermutlich Ihren Share of Voice in den Medien. KI-Antworten sind eine neue Fläche, auf der Ihre Marke präsent oder abwesend ist und auf der sich die Entscheidung eines Käufers lange vor jedem Besuch Ihrer Website bilden kann. Diese Verschiebung von der Suchmaschine zur Antwortmaschine verändert die Natur dessen, was zu messen ist.
Eine regelmässige Messung zeigt, ob Sie erscheinen, bei welchen Fragen und gegen wen. Sie erhalten eine klare Lesart Ihrer Präsenz und einen Ausgangspunkt, um sie zu verbessern. Marken, die früh beginnen, lesen den Trend vor den anderen.
Die vier Kennzahlen
Um vom Konzept zur Messung zu gelangen, verfolgt Repliq vier Kennzahlen pro Marke. Zwei beantworten die Frage der Präsenz, zwei die Frage nach der Qualität dieser Präsenz.
Sichtbarkeit
Die Sichtbarkeit (Erscheinungsrate) beantwortet eine einfache Frage: Wie häufig erscheine ich? Sie wird berechnet, indem die Zahl der KI-Antworten, in denen die Marke erscheint, durch die Gesamtzahl der gemessenen Antworten geteilt wird.
Ein nützlicher methodischer Punkt: Jede Frage wird auf mehreren Engines und in jeder Marktsprache gestellt. Dieselbe Frage erzeugt also mehrere Antworten. Die Sichtbarkeit wird auf dieser Menge von Antworten berechnet, nicht auf der Zahl der Fragen.
Share of Voice
Der Share of Voice beantwortet: Wie viel Raum nehme ich gegenüber meinen Wettbewerbern ein? Er wird berechnet, indem die Erwähnungen Ihrer Marke durch die Summe der Erwähnungen Ihrer Marke und Ihrer verfolgten Wettbewerber geteilt werden.
Ein Beispiel macht den Unterschied greifbar. Nehmen wir eine Schweizer Kaffeemarke, die wissen will, wie sie in den KI erscheint. Sie definiert 50 Fragen ihrer Kategorie, etwa welchen Kaffee für einen Kaffeevollautomaten wählen oder beste Schweizer Röstereien. Auf vier Engines gestellt, erzeugen diese Fragen rund 200 Antworten zur Analyse.
- Die Marke erscheint in 72 dieser Antworten. Ihre Sichtbarkeit beträgt 36 %.
- Innerhalb dieser Antworten, gezählt über alle genannten Marken, entfällt auf die eigene 15 % der Erwähnungen gegenüber den verfolgten Wettbewerbern. Ihr Share of Voice beträgt 15 %.
Die Lesart ist aufschlussreich. Diese Marke ist in etwas mehr als einem Drittel der Antworten sichtbar, ein guter Anfang. Wenn sie erscheint, teilt sie den Raum noch mit mehreren Wettbewerbern. Die beiden Zahlen weisen auf zwei Hebel hin: häufiger zitiert zu werden (Sichtbarkeit) oder mehr Raum einzunehmen, wenn man es ist (Share of Voice).
Sentiment
Das Sentiment misst die Tonalität, die der Marke zugeschrieben wird, wenn eine KI sie erwähnt: positiv, neutral oder negativ. Zitiert zu werden genügt nicht. «X ist eine Option, aber der Kundenservice lässt zu wünschen übrig» ist eine Erwähnung, die der Marke jedoch schadet. Das Sentiment sagt, ob die Erwähnung ein Vorteil oder eine Belastung ist. Unser Artikel zur Sentiment-Analyse im Premium-Segment erläutert diese Lesart.
Position
Die Position misst die Reihenfolge, in der die Marke in der erzeugten Antwort erscheint. Eine zuerst genannte Marke (#1) wiegt nicht gleich wie eine am Ende einer Liste erwähnte. Die durchschnittliche Position, über die Zeit verfolgt, zeigt, ob die Marke in der von der KI aufgebauten Rangordnung gewinnt oder verliert.
Zusammen bilden diese vier Kennzahlen das Dashboard einer Marke. So sieht diese Lesart aus, auf illustrativen, anonymisierten Daten.
Markensichtbarkeit in KI-Antworten
| # | Marke | Sichtbarkeit | SOV | Sentiment | Position |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wettbewerber A | 52% | 28% | 75 | #1.6 |
| 2 | Wettbewerber B | 44% | 22% | 61 | #2.1 |
| 3 | Ihre MarkeSie | 36% | 15% | 72 | #2.4 |
| 4 | Wettbewerber C | 30% | 18% | 68 | #2.8 |
| 5 | Wettbewerber D | 22% | 12% | 54 | #3.3 |
Diese vier Kennzahlen erweitern und schärfen die drei klassischen KPIs der Antwortmaschinen: Share of Voice und Position machen messbar, was «empfohlen werden» intuitiv bedeutete.
Ihre Zahlen lesen: pro Engine und pro Sprache
Zwei Reflexe helfen, diese Kennzahlen zu interpretieren.
Engine für Engine betrachten. ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overview, Perplexity und Gemini zitieren unterschiedliche Quellen und Marken. Eine Marke kann auf der einen gut präsent und auf der anderen zurückhaltend vertreten sein. Das Detail pro Engine zeigt, wo zu handeln ist.
Gleiche Marke, je nach Engine andere Werte
| Engine | Sichtbarkeit | Share of Voice |
|---|---|---|
ChatGPT | 48% | 19% |
Google AI Mode | 41% | 17% |
Google AI Overview | 33% | 13% |
Perplexity | 30% | 14% |
Gemini | 22% | 9% |
Sprache für Sprache betrachten. In der Schweiz liefert dieselbe Frage auf Französisch, Deutsch oder Italienisch unterschiedliche Marken. Die Zahlen in jeder Marktsprache zu verfolgen, ergibt ein getreues Bild und verhindert voreilige Schlüsse aus einer einzigen.
Erwähnung und Zitation
Eine letzte Unterscheidung, einfach und nützlich. Eine Erwähnung ist Ihre im Text der Antwort genannte Marke. Eine Zitation ist Ihre als Quelle ausgewiesene Website, mit einem Link.
Wenn eine KI schreibt, dass Marken wie Ihre für ihre Qualität bekannt sind, werden Sie erwähnt. Fügt sie einen Link zu Ihrer Website als Quelle hinzu, werden Sie auch zitiert. Beides zählt: Eine Erwähnung baut die Assoziation im Kopf des Käufers auf, eine Zitation kann Traffic erzeugen und dient als Beleg. Sie getrennt zu verfolgen, ergibt ein schärferes Bild davon, wer in den Antworten für Ihre Marke spricht.
Wie Sie beginnen
Einige Prinzipien sorgen für einen soliden Ausgangspunkt.
- Einen stabilen, für Ihre Kategorie repräsentativen Fragensatz aufbauen, aus echten Käuferfragen.
- Über die Zeit messen, da KI-Antworten von Mal zu Mal variieren: Der Trend über die Zeit zählt.
- Jede Engine und jede Sprache trennen.
- Sichtbarkeit, Share of Voice, Sentiment und Position unterscheiden, dann Erwähnung und Zitation.
- Einen Zuverlässigkeitsanspruch wahren: geprüfte Daten aus der realen Oberfläche bevorzugen, nicht Schätzungen.
Das ist der Ansatz, den wir bei Swiss Atlas anwenden, unserer longitudinalen Verfolgung der Sichtbarkeit Schweizer Marken in KI, deren erste Branchenergebnisse auf Repliq Research erscheinen werden.
Meine Sichtbarkeit in KI messenEin KI-Sichtbarkeitsaudit setzt diesen Ausgangspunkt; ein monatliches Monitoring liest den Trend.
FAQ
Ersetzt Share of Model das SEO? Nein. SEO und Share of Model verstärken sich gegenseitig. SEO bleibt die Grundlage, Share of Model erweitert es auf KI-Antworten.
Wie wird Share of Model gemessen? Aus einem stabilen Fragensatz, über vier Kennzahlen: Sichtbarkeit, Share of Voice, Sentiment und Position.
Welche Engines sollte man verfolgen? Mindestens ChatGPT, Google AI Mode und Google AI Overview, ergänzt durch Perplexity und Gemini, getrennt gemessen.
Worin unterscheidet es sich vom klassischen Share of Voice? Share of Voice misst die Werbe- oder Suchpräsenz. Share of Model misst die Präsenz in KI-Antworten. Gleiche Logik, anderes Feld.
Weiterlesen:
Häufig gestellte Fragen
Ersetzt Share of Model das SEO?
Nein. SEO und Share of Model verstärken sich gegenseitig. SEO bleibt die Grundlage für organischen Traffic; Share of Model erweitert es auf KI-Antworten. Eine Marke, die von Referenzquellen aufgegriffen wird, erscheint eher in Antwortmaschinen.
Wie wird Share of Model gemessen?
Aus einem stabilen Fragensatz, gestellt auf jeder Engine und in jeder Marktsprache. Repliq verfolgt vier Kennzahlen: Sichtbarkeit (Anteil der Antworten, in denen die Marke erscheint), Share of Voice (Gewicht der Marke gegenüber verfolgten Wettbewerbern), Sentiment (zugeschriebene Tonalität) und Position (Reihenfolge des Erscheinens).
Welche Engines sollte man verfolgen?
Mindestens ChatGPT, Google AI Mode und Google AI Overview, die den Grossteil der KI-Exposition abdecken. Perplexity und Gemini vervollständigen das Bild. Jede Engine zitiert andere Quellen und Marken, daher müssen sie getrennt gemessen werden.
Worin unterscheidet es sich vom klassischen Share of Voice?
Share of Voice misst die Werbe- oder Suchpräsenz einer Marke gegenüber ihrer Kategorie. Share of Model misst ihre Präsenz in KI-Antworten. Gleiche Logik des relativen Anteils, anderes Messfeld.
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