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Methodik

Diese Seite legt genau dar, was wir tun, mit welchen Modellen und mit welchen Parametern. Sie ist veröffentlicht, weil das die erste Frage jedes Käufers ist, der weiß, wovon er spricht, und weil eine Messung, die sich nicht überprüfen lässt, wertlos ist.

Warum das nicht dasselbe ist wie eine Frage in der ChatGPT-App

Wir sagen, dass wir messen, ob Ihre Marke in den KI-Systemen erscheint. Technisch gesehen rufen wir die offizielle API jedes Modells auf. Das sind unterschiedliche Dinge, und die Unterschiede sind wesentlich.
  • Das Verbraucherprodukt hat seinen eigenen System-Prompt, der nicht öffentlich ist und den wir nicht nachbilden.
  • Es verfügt über Gedächtnis und nutzerspezifische Personalisierung: Zwei verschiedene Personen erhalten unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage.
  • Es leitet an unterschiedliche Modellvarianten weiter und führt aktive A/B-Experimente durch, die sich ohne Ankündigung ändern.
  • Sein Such-Stack und seine Ergebnis-Neuordnung sind nicht die, die von der API offengelegt werden.

Die Konsequenz ist konkret: Wenn Sie die ChatGPT-App öffnen und dasselbe fragen, können Sie etwas anderes erhalten, als Ihr Bericht sagt. Deshalb liegt der Wert des Produkts nicht in „der absoluten Wahrheit einer Antwort“, sondern in der vergleichenden Zeitreihe gegenüber Ihren Wettbewerbern, die robust ist, weil der Bias für alle konstant ist.

Systeme und Messtreue

Jedes System trägt eine Messtreue-Kennzeichnung, die angibt, wie nah das, was wir messen, an dem liegt, was eine Person sieht. Sie erscheint in der Oberfläche neben jeder Zahl, nicht in einer Fußnote.

Systeme der Plattform und ihre Fähigkeiten
SystemMesstreueWebsucheLiefert Zitate
openaiAPI mit aktivierter WebsucheJaJa
anthropicAPI mit aktivierter WebsucheJaJa
geminiAPI mit aktivierter WebsucheJaJa
perplexityAPI mit aktivierter WebsucheJaJa
dataforseo_llmAPI ohne WebsucheNeinNein
dataforseo_aioErgebnis in der Suchmaschine beobachtetJaJa

Google AI Overviews hat keine offizielle API: Es lässt sich nur das tatsächliche Suchmaschinenergebnis beobachten. Dieses Signal hat die höchste Messtreue im System und fließt, solange es sich in der Beta befindet, nicht in die Hauptzahl ein.

Genaue Parameter

Konfiguration, mit der jede Abfrage gestartet wird
ParameterWert
TemperaturDer vom Anbieter voreingestellte Wert. Wir legen ihn nicht fest: Eine erzwungene Null erzeugt bei gehosteten Modellen kein Determinismus und entfernt die Konfiguration vom realen Produkt.
System-PromptKeiner außer einem neutralen, dokumentierten. Wir geben keine Anweisungen, die beeinflussen könnten, welche Marken genannt werden.
Gedächtnis und PersonalisierungDeaktiviert. Jede Abfrage startet bei null.
Antwort-Tokens des Scanners600
Sprache und LandDie des gemessenen Marktes, nicht die des Besuchers. Eine Frage auf Spanisch aus Spanien und auf Spanisch aus Mexiko liefert unterschiedliche Antworten, und dieser Unterschied ist Teil dessen, was gemessen wird.
Version des Erwähnungs-Parsers1

Wie die Scanner-Punktzahl berechnet wird

5 Fragen × 2 Systeme × 1 Wiederholung = 10 Antworten. Eines der beiden Systeme liefert immer Zitate, damit die Zitationsrate einen Nenner hat.

Die fünf Komponenten der Punktzahl von 0 bis 100
KomponenteGewichtFormel
Präsenz4040 × presence_rate
Relativer Share of Voice2525 × SoV / max(SoV)
Position im Text1515 × (1 − avg_offset_pct/100)
Zitation1010 × citation_rate
Sentiment1010 × (sentiment + 1) / 2

Formelversion: 1. Wenn wir die Gewichtungen ändern, werden bereits ausgestellte Berichte NICHT neu berechnet: Neue Berichte werden mit einer neuen Version ausgestellt. Ein geteilter Bericht kann seine Zahl nicht ändern.

Wie diese Zahl zu lesen ist – und wie nicht

Diese Punktzahl ist NICHT zwischen Marken mit unterschiedlichen Fragen vergleichbar. Sie ist eine Akquise-Diagnose mit zehn Antworten, kein Marktindex. Sie dient dazu, Sie mit sich selbst innerhalb derselben Branche und desselben Landes zu vergleichen und zu sehen, ob Sie durch Wiederholung der Analyse steigen oder fallen. Jede andere Verwendung macht sie zu einer bedeutungslosen Zahl.

Wie wir jede Kennzahl definieren

Share of Voice
Ihre Erscheinungen geteilt durch die Erscheinungen aller von uns verfolgten Marken. Jede Antwort trägt höchstens eine Erscheinung pro Marke bei, selbst wenn der Text den Namen achtmal wiederholt. Ist der Nenner null, lautet die Zahl „keine Daten“, niemals null.
Präsenzrate
Ihre Erscheinungen geteilt durch ALLE Antworten des Zeitraums, einschließlich derer, die niemanden erwähnen. Das ist die ehrliche Kennzahl für absolute Sichtbarkeit, weshalb wir den Share of Voice nie ohne sie daneben zeigen.
Zitationsrate
Antworten, in denen eine Ihrer Domains zitiert wird, geteilt durch die Antworten der Systeme, die zitieren können. Systeme, die strukturell nicht zitieren können, bleiben AUSSERHALB des Nenners: sie einzurechnen würde eine bedeutungslose Zahl ergeben.
Position
Der Mittelpunkt des Textes, an dem Sie zum ersten Mal erscheinen, berechnet nur über die Antworten, in denen Sie erscheinen. Deshalb wird sie nie ohne die Präsenzrate gezeigt: Wenn Sie an Sichtbarkeit verlieren, kann sich Ihre durchschnittliche Position einfach deshalb verbessern, weil nur noch die guten Antworten übrig bleiben.

Grenzen, die Sie kennen sollten

  • Die Antworten sind nicht deterministisch. Wir wiederholen jede Frage in den kostenpflichtigen Tarifen mehrfach und zeigen jede Zahl mit ihrer Antwortanzahl und ihrem Konfidenzintervall.
  • Unter 30 Antworten im Ausschnitt wird die Zahl als kleine Stichprobe gekennzeichnet und löst keine Warnungen aus. Die Scanner-Punktzahl hat zehn: Das ist eine Diagnose, keine Messung.
  • In den kostenpflichtigen Tarifen mischen wir Modellstufen: Mittelklasse für den wöchentlichen Durchlauf, das ist die verkaufte Datengrundlage, und Einsteigerklasse für den täglichen Durchlauf, der zur Erkennung von Veränderungen dient. Das konkrete Modell jeder Antwort wird gespeichert und ist im Detail nachvollziehbar.
  • Die Daten von Google AI Overviews befinden sich in der Beta, hängen von einem externen Anbieter zur Beobachtung der Suchmaschine ab und sind von jeglicher Dienstleistungszusage ausgeschlossen.
Wie Markensichtbarkeit in KI gemessen wird | Citenza