Share of Answers: So misst man Sichtbarkeit in der KI

Der Share of Answers ist der Anteil der KI-Antworten zu einem Themenfeld, in denen euer Unternehmen genannt wird – ausgedrückt in Prozent. Man misst ihn wie einen Marktanteil: viele Fragen, jede viele Male an mehrere KI-Systeme gestellt, und dann gezählt, wie oft ihr vorkommt und wie oft eure Wettbewerber. Weil KI-Antworten schwanken, sagt eine einzelne Antwort fast nichts. Erst die große Stichprobe ergibt eine Zahl, mit der man arbeiten kann.

Was die Kennzahl misst

Früher war die Frage: Auf welchem Platz stehen wir bei Google? Bei KI-Assistenten wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity gibt es keine Ergebnisliste mit zehn Plätzen. Es gibt eine Antwort, und darin eine Handvoll Namen. Wer nicht dabei ist, merkt das nicht einmal – die Anfrage kommt einfach nie bei ihm an.

Der Share of Answers macht diesen unsichtbaren Teil messbar. Manche sprechen auch vom Market Share in der KI. Gemeint ist immer dasselbe:

• Wie oft werdet ihr in Antworten zu eurem Thema genannt?
• Wie oft eure Wettbewerber?
• Wo – bei welchen Zielgruppen, Fragen und KI-Systemen – gewinnt wer?

Die Kennzahl gehört zu dem, was manche AIO, GEO, KI-SEO oder LLM-Optimierung nennen. Wir sagen einfach KI-Sichtbarkeit. Was dahintersteckt, erklären wir in Was ist KI-Sichtbarkeit?.

Warum eine einzelne Antwort nichts beweist

Wer ChatGPT zweimal dieselbe Frage stellt, bekommt oft zwei verschiedene Antworten. Das ist kein Fehler, sondern liegt in der Art, wie Sprachmodelle Antworten erzeugen. Das Forschungslabor Thinking Machines hält fest, dass dieselbe Frage an ChatGPT mehrmals gestellt unterschiedliche Ergebnisse liefern kann – und dass KI-Modelle selbst mit Einstellungen, die eigentlich gleiche Antworten erzwingen sollten, in der Praxis nicht immer gleich antworten.

Wie stark das bei Empfehlungen ins Gewicht fällt, hat SparkToro im Jänner 2026 untersucht. Rund 600 Freiwillige stellten zwölf Empfehlungsfragen insgesamt 2.961-mal an ChatGPT, Claude und Googles KI in der Suche. Ergebnis: Die Wahrscheinlichkeit, dass ChatGPT oder Googles KI zweimal dieselbe Liste von Marken nennt, lag unter eins zu hundert. Dieselbe Reihenfolge kam noch seltener vor. Die Autoren weisen selbst darauf hin, dass die Studie nicht wissenschaftlich begutachtet ist und gemeinsam mit einem Anbieter von Messwerkzeugen entstand.

Dazu kommt: Die Antwort hängt auch davon ab, wer fragt und von wo. ChatGPT sucht laut OpenAI bei Bedarf selbstständig im Web und kann dafür einen ungefähren Standort aus der IP-Adresse verwenden. Ist die Memory-Funktion aktiv, nutzt ChatGPT Informationen aus früheren Chats, um Antworten zu personalisieren.

Kurz: Eine Antwort ist ein Zufall. Hunderte sind ein Bild.

Wie wir den Share of Answers messen

Unser KI-Audit funktioniert wie Marktforschung – nur dass wir nicht Menschen befragen, sondern die KI.

1. Zielgruppen festlegen. Gemeinsam mit euch legen wir fest, wer bei euch kauft, aus welchem Anlass und mit welcher Frage im Kopf. Das sind eure Ideal Customer Profiles.
2. Den Fragebogen schreibt die KI. Pro Zielgruppe entstehen rund 100 Fragen: Vergleichs-, Kauf-, Problem- und Entscheidungsfragen. Welche Fragen zählen, entscheidet nicht unser Bauchgefühl. Die KI verrät uns, welche Fragen sie zu eurem Thema für wichtig hält – oft solche, auf die kein Marketing-Team gekommen wäre.
3. Die KI befragen. Dann stellen wir ihr genau diese Fragen. Jede mehrere hundert Mal, an ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, Claude und weitere Systeme.
4. Auszählen. Aus tausenden Antworten ergibt sich, wie oft welche Marke genannt wird und welche Quellen die KI dabei heranzieht.

Die vielen Wiederholungen sind der Kern. Auch SparkToro kommt zu dem Schluss, dass ein Anteil über viele Fragen und viele Durchläufe eine brauchbare Kennzahl ist, eine „Platzierung in der KI“ dagegen nicht.

Ein Rechenbeispiel

Achtung, erfundene Zahlen: Das folgende Beispiel dient nur der Erklärung. Das Seminarhotel Beispielhof und seine Mitbewerber gibt es nicht.

Das Seminarhotel Beispielhof hat eine Zielgruppe: Unternehmen, die eine Klausur im Alpenraum planen. Die KI liefert dazu 100 Fragen. Jede wird 200-mal an ein KI-System gestellt. Das ergibt 20.000 Antworten.

• In 3.000 Antworten kommt der Beispielhof vor. Sein Share of Answers: 15 %.
• Das Tagungshotel Musterberg kommt in 6.800 Antworten vor: 34 %.
• Ein Vergleichsportal für Seminarlocations kommt in 4.400 Antworten vor: 22 %.

Die Anteile ergeben zusammen nicht 100 %. Das ist richtig so: In einer Antwort werden meist mehrere Anbieter genannt, und manche Antworten nennen gar keinen.

Spannend wird es, wenn man die Zahl aufschlüsselt. Vielleicht liegt der Beispielhof bei Fragen zur Anreise mit der Bahn vorne, taucht bei Fragen zu Teambuilding-Programmen aber kaum auf. Genau dort beginnt die Arbeit.

Wettbewerber vergleichen

Ein Share of Answers allein sagt wenig. Aussagekräftig wird er erst im Vergleich. Dabei lohnt es sich, auf drei Dinge zu achten:

• Wer wirklich mitspielt. Die Konkurrenz um die Antwort kommt oft nicht aus der eigenen Branche. Vergleichsportale, Ratgeberseiten oder Verbände werden genannt, wo man einen direkten Mitbewerber erwartet hätte.
• Wo der Abstand entsteht. Ein Anteil pro Zielgruppe, pro Fragetyp und pro KI-System zeigt, wo ihr schon stark seid und wo andere gewinnen.
• Warum andere genannt werden. Wir schauen uns die Quellen an, auf die sich die KI stützt, und vergleichen sie mit euren eigenen Inhalten. So entsteht der Content Gap: was dort steht und bei euch fehlt.

Wie die KI überhaupt entscheidet, wen sie nennt, erklären wir in Wie entscheidet ChatGPT, welche Unternehmen es nennt?.

Warum wir Anteile messen und keine Plätze

Weil die Reihenfolge so stark schwankt, ist ein „Platz 1 in ChatGPT“ keine verlässliche Größe. In der SparkToro-Studie lag die Chance, dass zwei Antworten dieselben Marken in derselben Reihenfolge nennen, bei etwa eins zu tausend. Stabiler ist die Frage, ob ein Unternehmen über viele Antworten hinweg überhaupt vorkommt.

Deshalb arbeiten wir mit Wahrscheinlichkeiten, nicht mit Garantien. Auch OpenAI schreibt zur Websuche in ChatGPT: Eine Platzierung ist nicht garantiert. Niemand kann versprechen, dass die KI euch nennt. Man kann aber messen, wie oft sie es tut – und ob sich das verändert.

Was die Zahl nicht zeigt

Der Share of Answers ist eine gute Kennzahl. Er hat aber Grenzen, und die gehören dazu:

• Er zählt Nennungen, nicht Inhalte. Genannt werden ist die halbe Miete. Entscheidend ist, was die KI dabei über euch erzählt: ob es stimmt, ob es aktuell ist und ob es das Bild zeigt, für das ihr stehen wollt. Das zeigt keine Prozentzahl. Dafür lesen wir die Antworten. Mehr dazu in Falsche Angaben in KI-Antworten.
• Er misst die Sicht der KI, nicht das Verhalten echter Menschen. Die Fragen stammen von der KI selbst. Wie viele Menschen eine bestimmte Frage tatsächlich stellen, lässt sich daraus nicht ablesen.
• Er ist eine Momentaufnahme. KI-Systeme werden laufend weiterentwickelt. Was heute gilt, kann in einem halben Jahr anders aussehen.
• Er ist nicht für jeden Einzelnen gleich. Personalisierung, Standort und Einstellungen beeinflussen, was eine Person konkret zu sehen bekommt. Die Messung zeigt den Durchschnitt, nicht jede einzelne Unterhaltung.

Deshalb endet eine Messung bei uns nicht mit einer Tabelle. Die Technik liefert die Zahlen. Was sie bedeuten, welche Lücke euch wirklich Kunden kostet und welche nur eine Zahl ist, besprechen wir mit euch. Das sieht man nicht in der Tabelle, sondern mit dem Wissen um euren Markt.

Messen statt versprechen

Eine einzelne Messung zeigt, wo ihr steht. Interessant wird es beim zweiten Mal. Wir wiederholen das KI-Audit alle drei bis vier Monate. Dann sieht man schwarz auf weiß, wie sich euer Anteil entwickelt hat – und ob das, was die KI über euch erzählt, inzwischen eher dem entspricht, wofür ihr steht.

Wer vorher selbst einen ersten Eindruck gewinnen will, findet in unserem Selbsttest in 15 Minuten eine Anleitung. Wie das KI-Audit im Detail abläuft, steht auf der Seite KI-Audit.