So messen wir KI-Sichtbarkeit

Das Placement Audit stellt 50 feste Fragen in drei KI-Engines und wertet jede Antwort nach denselben Regeln aus. Hier stehen die Fragen, die Auswertung, die Kennzahlen und die Grenzen der Messung.

Die Fragenbibliothek

Grundlage ist eine feste Bibliothek aus 50 Fragen. Sie sind aus Sicht von fünf Zielgruppen formuliert: Fondsselektor, unabhängiger Vermögensverwalter, institutioneller Investor, Family Office und Privatanleger. Die Fragen decken vier Phasen ab: entdecken, vergleichen, prüfen und den Markencheck.

40 Fragen nennen Ihr Haus nicht. Sie zeigen, ob die KI Ihr Haus von sich aus nennt, wenn jemand Manager für Ihre Strategie sucht. Die 10 Markencheck-Fragen nennen Ihr Haus beim Namen und zeigen, was die KI über Sie sagt.

Fragen, die wir zusätzlich aus Ihrer Website ableiten, weist der Report getrennt aus. Sie fließen nicht in die Kennzahlen ein, damit diese zwischen Häusern vergleichbar bleiben.

Die Fragen sind Vorlagen, in die wir Ihre Strategie, Ihr Vehikel und Ihre Region einsetzen. Aus „Welche europäischen Asset Manager sind stark in {Strategie}?“ wird zum Beispiel:

„Welche europäischen Asset Manager sind stark in Direct Lending?“

Engines und Abfrage

Im Audit stellen wir jede Frage in drei KI-Engines Ihrer Wahl, standardmäßig ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews. Jede Frage läuft je Engine einmal, mit eingeschalteter Websuche. ChatGPT und Perplexity fragen wir über die Schnittstellen der Anbieter ab, Google AI Overviews lesen wir von der Google-Suchergebnisseite.

Auswertung

Ein Auswertungsmodell liest jede Antwort und hält fest, welche Anbieter in welcher Reihenfolge vorkommen, ob Ihr Haus dabei ist, wie positiv oder negativ es beschrieben wird und welche Aussagen über Ihr Haus fallen.

Fällt das Modell aus, suchen wir Ihren Namen per Textsuche. Solche Antworten zählen für die Nennquote, aber nicht für Position, Share of Voice und Faktencheck.

Die Kennzahlen im Audit

Nennquote: Anteil der Antworten auf die offenen Fragen, in denen Ihr Haus vorkommt. Offen heißt: Die Frage nennt Ihr Haus nicht.
Position: Wie weit vorn Ihr Haus steht, wenn eine Antwort mehrere Anbieter aufzählt. Ein früher Platz zählt mehr als ein später.
Antworten mit Link auf Ihre Website: Anteil der Antworten auf die offenen Fragen, die mindestens einmal auf Ihre eigene Website verlinken.
Placement Score: Ein Wert von 0 bis 100 aus Nennquote, Position und dem Anteil der Antworten mit Link auf Ihre Website, berechnet über die Antworten auf die offenen Fragen. Die Gewichtung ist für alle Häuser gleich.
Share of Voice: Ihr Anteil an allen Nennungen von Ihnen und Ihren Peers. Jedes Haus zählt je Antwort höchstens einmal. Peers sind die Wettbewerber, die Sie uns nennen. Nennen Sie keine, nehmen wir die fünf Häuser, die in den Antworten am häufigsten vorkommen.
Matrix Engine × Zielgruppe: Die Nennquote getrennt nach Engine und Zielgruppe. Sie zeigt zum Beispiel, ob Ihr Haus bei Fragen von Family Offices in einer Engine fehlt.
Faktentreue: Jede Aussage über Ihr Haus aus den Markencheck-Antworten prüfen wir gegen Ihr Faktenblatt, etwa zu AUM, Team, Fonds und Track Record. Sie gilt als korrekt, falsch oder unklar. Unklar ist sie, wenn das Faktenblatt dazu keine Angabe enthält.
Stimmung: Wie positiv, neutral oder negativ die Antworten Ihr Haus beschreiben.

Quellen und Technik

Für die Quellen-Diagnose ordnen wir jede zitierte Website einem Typ zu, etwa Fachmedium, Datenbank oder Verzeichnis, und rufen bis zu 30 zitierte Seiten einmal ab. Eine Textsuche zeigt, ob Ihr Haus und Ihre Wettbewerber dort vorkommen. Daraus leiten wir die Hebel ab.

Der Technik-Schnellcheck liest robots.txt, llms.txt, die Sitemap, die Startseite und bis zu fünf Unterseiten. Er zeigt zum Beispiel, ob KI-Crawler gesperrt sind oder wichtige Fakten nur in PDFs stehen.

Grenzen der Messung

Jede Frage läuft je Engine einmal. Sprachmodelle antworten nicht immer gleich, und dieselbe Frage kann am nächsten Tag eine andere Antwort bekommen. Das Audit zeigt deshalb den Stand zu einem Zeitpunkt.
In der Optimierung messen wir jeden Monat. So wird sichtbar, ob sich Werte dauerhaft bewegen oder nur schwanken.
Was ein Nutzer in seiner App sieht, kann abweichen, etwa durch seinen Verlauf, seinen Standort oder eine andere Modellversion.
Was ein Sprachmodell antwortet, kontrolliert niemand. Placed by AI garantiert Messung, Maßnahmen und Transparenz, keine Platzierung.

Fund Placement Index

Der Index ist in Vorbereitung. Er soll die Asset Manager und Private-Markets-Häuser der DACH-Region jedes Quartal mit demselben Fragen-Panel messen, getrennt nach Assetklassen. Mehr zum Index

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