KI-Sichtbarkeits-Audit: Was wir prüfen und warum

Von der Indexierung zum logischen Denken

Traditionelles SEO konzentrierte sich auf Keywords. Heute bewegen wir uns in Richtung Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und KI-Suchmaschinen wie Perplexity. Diese Systeme indexieren nicht nur; sie versuchen, Informationen zu verstehen, um Fragen direkt zu beantworten.

Ein KI-Sichtbarkeits-Audit bewertet systematisch, wie diese Modelle Ihr Unternehmen wahrnehmen. Wenn eine KI Ihre Fakten nicht verifizieren kann, werden Sie schlichtweg nicht erwähnt.

1. Strukturierte Daten und Schema-Integrität

Wir prüfen zuerst die technische Architektur. KI-Modelle bevorzugen klar definierte Informationen. Wir suchen nach umfassenden Schema.org-Markups. Wenn Daten strukturiert sind, muss das LLM nicht raten; es kann Ihre Daten als Faktenquelle zitieren.

2. Entitäten-Assoziation und Verifizierung

KI arbeitet mit „Entitäten“. Wir prüfen, wie gut Ihre Marke mit relevanten Konzepten in vertrauenswürdigen Datenbanken verknüpft ist. Inkonsistente Informationen im Netz führen zu Misstrauen seitens der KI. Wir identifizieren diese Diskrepanzen.

3. Kompatibilität mit Antwort-Engines

Wir testen, wie KI auf komplexe Anfragen reagiert. Es geht nicht um „bestes Hotel“, sondern um spezifische Antworten auf Fragen wie „Welches Hotel hat das schnellste WLAN für Remote Work?“. Wir analysieren, ob Ihr Content diese Details liefert.

4. Sentiment und kontextueller Ruf

KI-Modelle analysieren die Stimmung, mit der online über Sie gesprochen wird. Wir scannen Bewertungsplattformen und Foren. Negatives Sentiment führt dazu, dass die KI Sie seltener empfiehlt.

5. Technische Erreichbarkeit für Crawler

Wir prüfen die robots.txt. Manche Unternehmen blockieren versehentlich KI-Crawler wie den GPTBot. Wir evaluieren die Balance zwischen Datenschutz und der notwendigen Präsenz in Trainingsdaten.

Wenn Sie wissen möchten, wie KI Ihr Unternehmen wahrnimmt, kontaktieren Sie WebOpen für ein kostenloses Sichtbarkeits-Audit.