So misst aeoda KI-Sichtbarkeit

Was in den Score einfließt

Die Messeinheit ist eine Frage, die ein Käufer stellen könnte. Wir generieren Kategoriefragen und Problemfragen ohne den Markennamen darin. Fragen mit Markennamen werden getrennt gehalten, weil sie den Score aufblähen würden.

Jede Frage wird jeder Engine ein- oder mehrmals gestellt. Für jede Engine wird der Anteil der Durchläufe erfasst, in denen die Marke genannt wird. Der Fragenwert ist der Durchschnitt der Engines, die Daten geliefert haben.

Die Formel

Score = 100 × gewichteter Durchschnitt der Fragenwerte. Live-Web-Engines zählen mit Gewicht 1, Modellwissen-Engines mit Gewicht 0,5. Ein Engine-Score nutzt dieselbe Formel mit einer einzigen Engine.

Andere Kennzahlen folgen demselben Ansatz: Share of Voice ist der Anteil Ihrer Nennungen an allen Markennennungen, die durchschnittliche Position ist Ihr Rang unter den in einer Antwort genannten Marken, und die Stimmung reicht von -1 bis +1.

Der Konfidenzbereich

KI-Antworten schwanken zwischen Durchläufen, eine Messung ist also eine Stichprobe und keine Tatsache. Wir schätzen den Standardfehler über alle Fragen, der sowohl die Varianz zwischen Fragen als auch zwischen Durchläufen erfasst, und geben einen Konfidenzbereich von 90 % um den Score an.

Bei weniger als fünf Fragen wird das Ergebnis als Vorschau mit breitem Bereich gekennzeichnet. Mehr Fragen und mehr Durchläufe verengen den Bereich.

Wann eine Veränderung zählt

Ein Anstieg oder Rückgang wird nur angezeigt, wenn er größer ist als die kombinierte Unsicherheit beider Messungen. Andernfalls schreiben wir, dass die Veränderung im Rauschen liegt. E-Mails sagen nie, ein Score sei gestiegen oder gesunken, ohne diese Prüfung.

Engine-Kennzeichnung

ChatGPT und Claude antworten mit Live-Websuche und sind als Live-Web gekennzeichnet. Gemini wird ohne Live-Suche gemessen und als Modellwissen gekennzeichnet, weil es widerspiegelt, was das Modell selbst weiß.

Google AI Overviews werden nicht gemessen.

Grenzen, die Sie kennen sollten

Wir fragen die Engines über ihre offiziellen Schnittstellen ab. Die Antworten können von dem abweichen, was Menschen in den Verbraucher-Apps sehen. Die Ergebnisse sind daher API-Beobachtungen und keine Vollerhebung aller Nutzergespräche.

Die Ergebnisse hängen von Fragenset, Markt und Sprache ab. Wir veröffentlichen die Methode, damit Sie sie beurteilen können, und passen sie laufend an, während wir messen.

Nennungen sind keine Verkäufe. Der Score zeigt, ob die KI eine Marke in ihre Antworten aufnimmt, nicht, ob diese Antworten konvertieren.