AI Search Readiness Report
So liest sich dein Report. Hier am Beispiel der fiktiven Marke Flowdeck (Projektmanagement-Software).
Auswertung: ChatGPT · Perplexity · Gemini · 100 Suchanfragen · Beispiel-Daten
Wie sicher empfiehlt dich die KI?
64 von 100: Flowdeck taucht auf, aber selten zuerst — und kaum, bevor jemand den Namen schon kennt.
Bekannt bei denen, die suchen — unsichtbar bei denen, die ein Problem haben.
Flowdeck wird empfohlen, sobald jemand die Marke bereits kennt (Interest-Phase). In der frühen Problem-Recherche — „wie behalte ich mehrere Projekte im Blick" — taucht Flowdeck bei 0 % der Antworten auf. Die KI nennt generische Tools oder beschreibt nur das Problem. Wer die Problemphase mit klaren Inhalten besetzt, wird zur Standard-Empfehlung.
0 % in der Problemphase
Über alle Zielgruppen ist Flowdeck in der Attention-Phase unsichtbar — die KI lernt die Marke erst kennen, wenn der Name schon fällt.
Eine offene Kategorie
Kein Wettbewerber besetzt die Problem-Fragen klar. Wer die Lücke zuerst füllt, wird zur Default-Antwort der KI.
Problem-Content statt Marken-Content
Inhalte, die die Probleme der Zielgruppe sachlich beantworten — zitierbar, belegt — bevor der Markenname fällt.
Wie KI-Empfehlungen entstehen
KI-Assistenten antworten mit einer Empfehlung, nicht mit einer Linkliste. Welche Marke darin vorkommt, entscheidet sich anders als bei Google.
Trainingsdaten als Fundament
Marken, die im offenen Web breit und konsistent dokumentiert sind, kennt das Modell — und nennt sie eher von sich aus.
Zitationen schaffen Vertrauen
Moderne Modelle belegen Antworten mit Quellen. Wer in zitierten Drittquellen auftaucht, wird Teil der Antwort.
Inhaltslücken entscheiden
Fehlt Content zu einer konkreten Frage, kann die KI die Marke dort nicht einordnen. Jede offene Frage ist eine Lücke.
Confidence verstärkt sich selbst
Je sicherer eine Marke empfohlen wird, desto mehr Belege entstehen — und desto wahrscheinlicher die nächste Empfehlung.
Confidence je Phase & Zielgruppe
Sichtbarkeit ist kein einzelner Wert — sie variiert stark danach, wer fragt und in welcher Phase. Die Heatmap zeigt, wo Flowdeck trägt und wo es bricht.
Der Befund: Über alle vier Zielgruppen liegt die Confidence in der Attention-Phase bei nahezu 0. Genau dort entscheidet sich, ob die KI eine Marke überhaupt in den Kreis der Kandidaten aufnimmt.
Daten und Zielgruppen-Stimme nebeneinander
Für jedes Thema stellen wir gegenüber: was die KI-Daten messbar zeigen — und was deine synthetische Zielgruppe dazu sagt.
Überblick über mehrere Projekte
17 % Suchvolumen● Das zeigen die KI-Daten
Das größte Themenfeld. Fragen wie „wie behalte ich 10 Projekte gleichzeitig im Blick" werden markenlos beantwortet — die KI nennt generische Methoden, keinen Anbieter. Flowdeck erscheint hier in 0 % der Antworten.
● Das sagt deine Zielgruppe
Der Überblick ist der unbestrittene Hauptschmerz — vor allem montags und bei parallelen Deadlines.
„Ich verliere am meisten Zeit damit, den Status über fünf Projekte zusammenzukratzen. Ein Tool muss mir das auf einen Blick geben."
„Wenn ich erst drei Reports öffnen muss, um zu wissen, wo wir stehen, ist es schon zu kompliziert."
Integrationen & Schnittstellen · Zeiterfassung · Reporting · Onboarding
+5 ThemenPro Thema die volle Daten↔Zielgruppen-Gegenüberstellung mit echten Twin-Zitaten und Suchvolumen-Anteil.
Zielgruppen im Detail
Head of PM · 31 %
Stärkste Gruppe, getragen von einer hohen Interest-Phase. Bricht in Attention und Action.
IT-Entscheider · 12 %
Schwächste Gruppe — entscheidungsnahe Fragen zu Sicherheit und Integration bleiben offen.
Share of Voice
Handlungsempfehlungen & fertige Texte
- Die Problemphase besetzen — Content, der die KI als Standard-Antwort zitiert.
- Kaufbedenken vorab ausräumen (Sicherheit, Integration) — zitierbar belegen.
- Den Zitations-Fußabdruck über neutrale Drittquellen verbreitern.
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