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Wird ein Unternehmen von einer KI erwähnt, ist das eine Brand Mention. Aber wie oft passiert das? Bei wie vielen Anfragen? Über welche Modelle hinweg? Die Mention Rate gibt darauf eine klare, messbare Antwort und ist damit die wichtigste Kennzahl für KI-Sichtbarkeit.
In der klassischen Suchmaschinenoptimierung misst man den Erfolg über Ranking-Positionen und organischen Traffic. Für die KI-Sichtbarkeit fehlt ein solches Standard-Werkzeug. Es gibt keine Google Search Console für ChatGPT. Die Mention Rate schliesst diese Lücke: Sie ist die einzige Kennzahl, die zuverlässig abbildet, wie präsent ein Unternehmen in KI-generierten Antworten ist.
Ohne Mention Rate fehlt Unternehmen jede Orientierung. Sie wissen nicht, ob ihre Inhalte von KI-Modellen überhaupt wahrgenommen werden. Sie können nicht beurteilen, ob Optimierungsmassnahmen wirken. Und sie haben keine Möglichkeit, ihre Position im Vergleich zu Wettbewerbern einzuschätzen.
Die Berechnung ist einfach, die Aussagekraft hängt aber von der Qualität des Setups ab. Ein Unternehmen definiert relevante Prompts, sendet sie an verschiedene KI-Modelle und zählt, in wie vielen Antworten der eigene Name vorkommt.
Mention Rate = (Prompts mit Erwähnung / Gesamtzahl Prompts) × 100
Beispiel: Ein Unternehmen testet 20 Prompts über 4 KI-Modelle. Das ergibt 80 Abfragen. In 36 Antworten wird das Unternehmen namentlich erwähnt. Die Mention Rate beträgt 45%.
| Dimension | Berechnung | Was sie zeigt |
|---|---|---|
| Gesamt | Alle Mentions / Alle Abfragen × 100 | Gesamtüberblick der KI-Sichtbarkeit über alle Modelle |
| Pro Modell | Mentions bei ChatGPT / Prompts an ChatGPT × 100 | Bei welchem KI-Modell das Unternehmen am stärksten präsent ist |
| Pro Prompt-Typ | Mentions bei lokalen Prompts / Alle lokalen Prompts × 100 | Welche Art von Fragen die meisten Erwähnungen erzeugt |
| Zeitverlauf | Rate Woche 1 vs. Rate Woche 4 | Ob die GEO-Optimierung über die Zeit wirkt |
| Wettbewerb | Eigene Rate vs. Rate von Wettbewerber X | Relative Positionierung im Markt |
Die Aufschlüsselung nach KI-Modell ist besonders wertvoll. Ein Unternehmen kann bei Perplexity eine Mention Rate von 70% haben, bei ChatGPT aber nur 20%. Das liegt an den unterschiedlichen Datenquellen: Perplexity nutzt Live-Webdaten, ChatGPT stützt sich stärker auf Trainingsdaten. Solche Unterschiede zeigen gezielt, wo Optimierungsbedarf besteht.
Was ist eine gute Mention Rate? Das hängt stark von der Branche, dem Wettbewerbsumfeld und der Art der Prompts ab. Trotzdem lassen sich grobe Orientierungswerte definieren, die als Ausgangspunkt für die eigene Bewertung dienen.
Das Unternehmen existiert für KI-Modelle praktisch nicht. Dringender Handlungsbedarf bei Entitätsstärke, Branchenpräsenz und Inhaltsqualität.
Erste Erwähnungen vorhanden, aber nicht konsistent. Oft nur bei einem KI-Modell oder bei sehr spezifischen Prompts. Potenzial für schnelle Verbesserungen.
Das Unternehmen wird regelmässig erwähnt, aber nicht bei allen relevanten Prompts. Gezielte Optimierung einzelner Themenfelder kann die Rate weiter steigern.
Das Unternehmen gilt als Autorität in seiner Branche. KI-Modelle ziehen es zuverlässig als Quelle heran. Fokus: Position halten und Wettbewerber beobachten.
Eine Mention Rate von 100% ist weder realistisch noch notwendig. KI-Modelle variieren ihre Antworten bewusst. Selbst Marktführer erreichen selten mehr als 75% über alle Prompts und Modelle hinweg. Entscheidend ist, ob die Rate über die Zeit steigt und ob sie höher liegt als die der direkten Wettbewerber.
Die Auswirkungen einer niedrigen und hohen Mention Rate unterscheiden sich grundlegend. Während eine niedrige Rate bedeutet, dass potenzielle Kunden das Unternehmen in KI-Antworten nie zu sehen bekommen, bedeutet eine hohe Rate einen konstanten Strom an Sichtbarkeit und Vertrauen.
Die Mention Rate verbessert sich nicht von allein. Es braucht gezielte Massnahmen, die darauf abzielen, die Wahrnehmung des Unternehmens durch KI-Modelle zu stärken. Die folgenden Hebel sind nach Wirksamkeit sortiert.
Die Mention Rate steht nicht isoliert. Sie ist eine von mehreren Kennzahlen, die im GEO-Tracking zusammenspielen. Der folgende Workflow zeigt, wie sie in den Gesamtprozess eingebettet ist.
Die Mention Rate allein erzählt nicht die ganze Geschichte. In Kombination mit anderen Kennzahlen entsteht ein vollständiges Bild der KI-Sichtbarkeit.
| Kennzahl | Beschreibung | Zusammenspiel mit Mention Rate |
|---|---|---|
| Brand Mention | Ja/Nein: Wurde das Unternehmen in einer einzelnen Antwort erwähnt? | Die Mention Rate ist die Summe aller Brand Mentions über alle Prompts |
| Citation | Wird die Website als Quelle verlinkt oder referenziert? | Citation Rate zeigt die Qualität der Mentions (mit Quellenangabe vs. ohne) |
| Mention-Position | Wo in der Antwort erscheint das Unternehmen? | Hohe Mention Rate + erste Position = maximale Wirkung auf Kaufentscheidungen |
| Modellabdeckung | Bei wie vielen KI-Modellen wird das Unternehmen erwähnt? | Breite Abdeckung ist wichtiger als hohe Rate bei nur einem Modell |
| Sentiment | In welchem Kontext wird das Unternehmen erwähnt? | Positives Sentiment + hohe Rate = starke KI-Reputation |
Die Mention Rate gibt an, bei wie viel Prozent der getesteten Prompts ein Unternehmen in der KI-Antwort namentlich erwähnt wird. Sie ist die zentrale Kennzahl für KI-Sichtbarkeit und wird über regelmässiges GEO-Tracking ermittelt.
Das hängt von der Branche ab. Als grober Richtwert gilt: unter 10% ist kritisch, 10 bis 30% ist die Aufbauphase, 30 bis 60% ist solide und über 60% ist stark. Entscheidend ist weniger die absolute Zahl als der Trend über die Zeit und der Vergleich zu direkten Wettbewerbern.
Die Click-Through-Rate (CTR) misst, wie oft Nutzer auf ein Suchergebnis in Google klicken. Die Mention Rate misst, wie oft ein Unternehmen in KI-Antworten namentlich erwähnt wird. Beide sind Sichtbarkeitskennzahlen, aber für unterschiedliche Kanäle: CTR für klassische Suche, Mention Rate für generative KI-Suche.
KI-Modelle liefern nicht immer identische Antworten. Selbst bei exakt demselben Prompt kann die Antwort beim nächsten Aufruf anders ausfallen. Dazu kommen Modell-Updates, veränderte Datenquellen und saisonale Schwankungen. Deshalb sollte die Mention Rate über mehrere Zeitpunkte hinweg betrachtet werden, nicht als Einzelmessung.
Ideal sind Messungen alle 2 bis 4 Wochen. So lassen sich Trends erkennen, ohne dass natürliche Schwankungen die Interpretation verfälschen. Bei aktiven Optimierungsmassnahmen kann auch wöchentlich getrackt werden, um die Wirkung schneller zu erkennen.
Ja. Im GEO-Tracking werden dieselben Prompts verwendet und die Antworten nicht nur auf den eigenen Markennamen geprüft, sondern auch auf die Namen von Wettbewerbern. So entsteht ein direkter Vergleich der Brand Mentions und Mention Rates im selben Marktumfeld.