Share of Model: So misst du deine KI-Sichtbarkeit

Was ist Share of Model?

Share of Model misst, wie oft eine KI deine Marke in ihren Antworten erwähnt. Er ist das KI-Äquivalent zum klassischen Share of Voice. Statt Sichtbarkeit in Suchergebnissen misst du Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten von ChatGPT, Perplexity, Gemini und anderen LLMs.

Die Formel ist einfach: Wie häufig wird deine Marke bei relevanten Anfragen genannt – im Verhältnis zu deinen Wettbewerbern? Je höher dein Share of Model, desto präsenter bist du im KI-Ökosystem.

Klassische SEO-Metriken wie Rankings, Klickraten und organischer Traffic bilden diese neue Realität nicht ab. Du kannst auf Position 1 bei Google stehen und trotzdem in KI-Antworten unsichtbar sein. Share of Model schließt diese Messlücke.

Warum reichen klassische SEO-Metriken nicht mehr?

Die Suchlandschaft hat sich fundamental verändert. Über 60 Prozent aller Google-Suchen enden heute ohne Klick. Zero-Click-Searches sind zur Norm geworden. KI-Systeme beantworten Fragen direkt – der Nutzer besucht keine Website mehr.

Google Rankings messen nur einen Teil der Sichtbarkeit. Wenn ChatGPT eine Empfehlung ausspricht, prüfen viele Nutzer nicht einmal die Google-Ergebnisse. Die Kaufentscheidung fällt zunehmend innerhalb der KI-Antwort.

Für Unternehmen bedeutet das: Wer nur Traffic und Rankings trackt, übersieht einen wachsenden Kanal. KI-Suchsysteme verarbeiten Milliarden von Anfragen monatlich. Ohne passende KPIs bleibt dieser Kanal eine Blackbox.

Welche KPIs gibt es für KI-Sichtbarkeit?

Neben Share of Model haben sich vier weitere Kennzahlen etabliert, die KI-Sichtbarkeit messbar machen:

1. Share of Model Der zentrale KPI. Er zeigt den prozentualen Anteil deiner Markenerwähnungen im Vergleich zum Wettbewerb. Beispiel: Bei 10 relevanten Prompts wirst du 6-mal genannt, dein Wettbewerber 4-mal. Dein Share of Model beträgt 60 Prozent.

2. Citation Frequency Wie oft wirst du insgesamt als Quelle zitiert? Die Citation Frequency misst die absolute Häufigkeit deiner Erwähnungen über alle relevanten Prompts hinweg.

3. Citation Rank An welcher Stelle erscheint deine Marke innerhalb einer KI-Antwort? Die erste Nennung hat mehr Gewicht als die dritte. Der Citation Rank zeigt deine Position in der Empfehlungshierarchie.

4. Sentiment Score Nicht nur ob, sondern wie eine KI über dich spricht, zählt. Der Sentiment Score bewertet, ob Erwähnungen positiv, neutral oder negativ ausfallen. Eine negative Zitation schadet mehr als keine Zitation.

Diese vier KPIs bilden zusammen ein vollständiges Bild deiner KI-Sichtbarkeit. Sie ergänzen klassische SEO-Metriken, ersetzen sie aber nicht.

Wie misst du Share of Model konkret?

Es gibt zwei Wege: manuell und toolgestützt. Beide haben ihre Berechtigung.

Manuelle Methode: Prompt-Testing

Definiere 20 bis 30 relevante Prompts, die deine Zielgruppe typischerweise stellt. Gib diese Prompts in ChatGPT, Perplexity und Gemini ein. Dokumentiere systematisch, ob und wo deine Marke erwähnt wird.

Wichtig: Teste regelmäßig. KI-Antworten ändern sich mit jedem Modell-Update. Ein monatliches Tracking ist das Minimum. Nutze verschiedene Formulierungen derselben Frage, um ein realistisches Bild zu erhalten.

Toolgestützte Methode

Für skalierbare Messung eignen sich spezialisierte Tools:

• Profound – Automatisiertes LLM-Monitoring mit Wettbewerbsvergleich. Trackt Erwähnungen über mehrere KI-Plattformen hinweg.
• Otterly.ai – Fokus auf AI Search Tracking. Misst Sichtbarkeit in KI-Antworten und liefert historische Vergleichsdaten.
• NexOrbit – Speziell für den DACH-Markt entwickelt. Berücksichtigt deutschsprachige Prompts und regionale Besonderheiten.

Die Tools automatisieren das Prompt-Testing und liefern Dashboards mit Trendanalysen. Für den Einstieg reicht die manuelle Methode. Ab 50 relevanten Prompts lohnt sich ein Tool.

Wie verbesserst du deinen Share of Model?

Ein niedriger Share of Model ist kein Schicksal. Mit gezielter GEO-Optimierung lässt er sich systematisch steigern.

Strukturierte Daten implementieren. Schema Markup hilft KI-Systemen, deine Inhalte korrekt einzuordnen. FAQ-Schemas, Definitions-Markup und Organisation-Schema erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer Zitation.

E-E-A-T aufbauen. KI-Systeme bevorzugen Quellen mit nachweisbarer Expertise. Autorenprofile, Fachpublikationen und verifizierbare Fakten stärken deine Autorität. GEO setzt genau hier an.

llms.txt einrichten. Eine llms.txt-Datei gibt KI-Crawlern strukturierte Informationen über dein Unternehmen. Sie funktioniert wie eine robots.txt – nur für Large Language Models.

Multi-Plattform-Präsenz aufbauen. KI-Systeme aggregieren Informationen aus vielen Quellen. Wer nur auf der eigenen Website sichtbar ist, verschenkt Potenzial. Wikipedia-Einträge, Fachportale, Branchenverzeichnisse und PR-Beiträge erhöhen die Zitierfähigkeit.

Zitierfähige Aussagen formulieren. Jeder Absatz sollte eine klare, eigenständige Aussage enthalten. Statistiken, Definitionen und konkrete Empfehlungen werden von KI-Systemen bevorzugt übernommen.

Share of Model vs. Share of Voice – ein Vergleich

Kriterium	Share of Voice	Share of Model
Misst	Sichtbarkeit in Suchergebnissen und Medien	Sichtbarkeit in KI-Antworten
Plattformen	Google, Bing, Social Media	ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot
Metrik	Impressionen, Rankings	Erwähnungen, Zitationen
Berechnung	Eigene Impressionen / Gesamt-Impressionen	Eigene Erwähnungen / Gesamt-Erwähnungen
Tools	SEMrush, Sistrix, Ahrefs	Profound, Otterly.ai, NexOrbit
Relevanz 2026	Weiterhin wichtig, aber rückläufig	Stark wachsend

Beide KPIs ergänzen sich. Share of Voice zeigt deine Sichtbarkeit in der klassischen Suche. Share of Model zeigt deine Sichtbarkeit in der KI-Suche. Zusammen bilden sie das vollständige Bild.

Fazit: Miss, was zählt

KI-Sichtbarkeit ist keine abstrakte Zukunftsvision – sie ist messbar. Share of Model gibt dir eine konkrete Zahl, an der du deinen Fortschritt ablesen kannst. Wer diesen KPI ignoriert, optimiert blind.

Der Einstieg ist einfach: Teste 20 relevante Prompts, dokumentiere die Ergebnisse und wiederhole das monatlich. Für eine professionelle Analyse und strategische Optimierung unterstütze ich dich als GEO-Freelancer – von der Erstmessung bis zum laufenden Monitoring.

Im GEO-Glossar findest du weitere Begriffe rund um KI-Sichtbarkeit. Und im Artikel Was ist GEO? erfährst du die Grundlagen der Generative Engine Optimization.