AI Visibility muss reproduzierbar sein.
Sonst ist sie eine Momentaufnahme, die man beliebig deuten kann. Askune trennt Discovery, Treffergenauigkeit und Quellen — und hält jede Rohantwort fest, damit jede Auswertung nachgerechnet werden kann, ohne die Modelle erneut zu bezahlen.
Woran sich die Messung halten muss
Kundenfragen, kein Markencheck
Dein Firmenname darf in keiner Frage vorkommen. Steht er drin, misst man nur noch, ob das Modell ihn zurückliest.
Ein Fehler ist kein Nichttreffer
Ein Aufruf, der nicht durchkommt, zählt in keine Quote — er wird als Fehler ausgewiesen. Sonst sieht ein Anbieter mit leerem Guthaben aus wie einer, der dich nicht kennt.
Deterministisches Erkennen
Über eine Nennung entscheiden gepflegte Namensvarianten und Regeln, kein Sprachmodell. Dieselbe Antwort ergibt morgen dasselbe Urteil.
Rohantworten bleiben
Antwort, Modell, Zeitpunkt, Position und Quellen werden unverändert gespeichert. Jede Auswertung ist daraus neu rechenbar.
Getrennt je Anbieter
ChatGPT und Claude zeichnen nachweislich verschiedene Märkte. Eine gemeinsame Quote wäre eine Zahl, die keiner der beiden je gemessen hat.
Nachmessen mit derselben Definition
Ein Fragensatz wird festgeschrieben und versioniert. Ändert er sich, ist es eine neue Version — und der Vergleich sagt es.
0 bis 100, deterministisch
Kein Sprachmodell schätzt ihn. Vier Komponenten mit fester Gewichtung, jede mit ihrem Rohwert, ihren Messpunkten und einem Satz, der sie erklärt.
Fehlende Daten werden nicht als Null verrechnet
Nennt ein Anbieter keine Quellen, ist dein Quellenanteil unbekannt — nicht null. Solche Komponenten fallen aus der Rechnung heraus, ihr Gewicht verteilt sich auf die übrigen, und der Bericht sagt, welche gefehlt haben. Ein Unternehmen soll nicht dafür bestraft werden, dass ein Anbieter seine Quellen nicht offenlegt.
Was Askune nicht kann
- Es sagt nicht, WARUM ein Modell jemanden nennt — die Anbieter geben die Zuordnung von Quelle zu Nennung nicht her
- Es verspricht keine Wirkung von Maßnahmen, die wir nicht gemessen haben
- Die Erkennung genannter Wettbewerber ist eine Heuristik und wird als solche ausgewiesen
- Zwei Läufe am selben Tag können unterschiedlich ausfallen; deshalb wird mehrfach gemessen
Hat die Optimierung tatsächlich etwas gebracht?
Eine Empfehlung ist erst dann etwas wert, wenn sich ihre Wirkung überprüfen lässt. Deshalb messen wir denselben Fragensatz erneut — dieselben Fragen, dieselbe Version, damit die Zahlen vergleichbar sind.
Erste Messung
Dein Ausgangszustand, festgehalten.
Maßnahmen
Du änderst etwas an Website oder Präsenz.
Neue Messung
Derselbe Fragensatz, dieselbe Version.
Veränderung
Gemessen, nicht geschätzt.
Und deshalb sagen wir dir auch, wenn sich nichts verändert hat.
Andere verkaufen dir Optimierung. Wir sagen dir hinterher, ob sie gewirkt hat — auch wenn die Antwort „nicht messbar“ lautet. Eine Veränderung zwischen zwei Messungen zeigen wir als das, was sie ist: eine Entwicklung über die Zeit, nicht der Beweis einer Ursache.
Keine erfundenen Rankings. Messbare Antworten.
KI-Antworten schwanken. Deshalb hält Askune jede Messung nachvollziehbar fest — und jede Auswertung ist daraus neu rechenbar, ohne die Modelle erneut zu bezahlen.
Je Messung gespeichert
- Zeitpunkt und geprüfte Kundenfrage
- verwendetes KI-System
- die Antwort im Wortlaut
- erkannte Nennungen und Wettbewerber
- verwendete Quellen, soweit angegeben
Ein fehlgeschlagener KI-Aufruf wird nicht als „nicht gefunden“ gewertet. Sonst sähe ein Anbieter mit leerem Guthaben aus wie einer, der dich nicht kennt.
Was wir dabei widerlegt haben
Mehr strukturierte Daten führen nicht zu mehr Sichtbarkeit: Der Betrieb mit den reichhaltigsten schema.org-Daten war einer der unsichtbarsten, der sichtbarste hatte weder robots.txt noch Sitemap. Keines von 18 geprüften technischen Merkmalen trennte sichtbare von unsichtbaren Unternehmen. Wir verkaufen dir deshalb keine Markup-Pauschale.
Wir messen auch uns selbst.
Bevor wir irgendjemandem eine Sichtbarkeitsanalyse verkaufen, haben wir uns selbst gemessen. Das Ergebnis ist nicht schmeichelhaft — aber es ist echt, und jede Zahl darin ist nachrechenbar.
Woraus sich die 33 zusammensetzen
- Sichtbarkeit 25 % — 3 von 12 bewertbaren Antworten nennen uns, über beide Anbieter gemittelt
- Trefferposition 61 % — im Mittel Platz 2,0 von 2,7 genannten Anbietern
- Eigene Quellen 4 % — 3 von 127 Quellenangaben liegen auf neotec.hamburg
- Konsistenz 50 % — Anbieterquoten zwischen 0 % und 50 %, bei 3 von 6 Fragen sind sie sich einig
Sieh dir das Verfahren an deinem eigenen Unternehmen an.
Sechs Kundenfragen, ein KI-System, jede Rohantwort nachlesbar — nach denselben Regeln, die oben stehen.
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