Generative Engine Optimization · Reputationsanalyse
AI-Reputationsanalyse
Wie werden Sie von ChatGPT, Claude, Gemini und Grok dargestellt, wenn Menschen nach Empfehlungen fragen? Dieser Bericht zeigt am Beispiel eines fiktiven Luzerner Unternehmens, wie diese Analyse funktioniert und was sie aufdeckt.
Einführung
Was genau ist diese Analyse?
Früher gingen Menschen auf Google, um Empfehlungen zu suchen. Heute fragen sie zunehmend KI-Systeme wie ChatGPT oder Claude direkt: «Was kann ich in Luzern unternehmen?» und bekommen eine kompilierte Antwort, ohne eine einzelne Website zu besuchen.
Wer in diesen Antworten nicht auftaucht, wird von einem immer grösseren Anteil der Bevölkerung einfach nicht mehr wahrgenommen. Diese Analyse misst genau das, systematisch und mit klaren Handlungsempfehlungen.
Wie funktioniert das?
Bombelli Analytics analysiert systematisch, wie oft, wo und in welchem Kontext Ihr Unternehmen in KI-Antworten erscheint.
Was lernen Sie aus diesem Bericht?
Zusammenfassung
Executive Summary
Die fiktive Luzern See-Erlebnisse AG wird in fast der Hälfte aller KI-Antworten erwähnt. Bei generischen Suchanfragen fehlt sie häufig, bei produktspezifischen Fragen zu Schifffahrt und Rundfahrten dominiert sie. Die Konkurrenz durch Bergbahnen und Museen ist erheblich. Dort liegen Potenzial und Risiko zugleich.
Kern-KPIs auf einen Blick
Sichtbarkeit nach Fragetyp
Bei «Produkt» tritt die Marke häufig auf, weil dort konkret nach Schifffahrten gefragt wird. Bei generischer Inspiration («Discovery») kaum. Die grösste Lücke liegt genau dort, wo die meisten Nutzer ihre Suche starten.
Sentiment-Index, Gesamtdurchschnitt
Drei wichtige Erkenntnisse
Methodologie
Wie wird gemessen?
Wir senden 60 typische Nutzerfragen an vier KI-Systeme und analysieren jede einzelne Antwort. Pro Antwort werden sieben Dimensionen erfasst. So entsteht ein lückenfreies, vergleichbares Bild.
Der Prozess
Die fünf Fragetypen
Nicht alle Fragen sind gleich. Wir gruppieren nach Entscheidungsnähe, von breiter Inspiration bis zur konkreten Kaufabsicht. Jeder Typ wird hier mit einem konkreten Beispiel für die Luzern See-Erlebnisse AG gezeigt:
Was wird pro Antwort gemessen?
Jede einzelne der 240 Antworten wird nach diesen 7 Dimensionen kodiert und auswertbar gemacht.
Beispiel
Wie sieht eine KI-Antwort konkret aus?
Diese Seite zeigt ein reales ChatGPT-Beispiel, so wie ein Nutzer es tatsächlich bekommt. Die Analyse prüft, welche Anbieter hier erwähnt werden und welche nicht. Beachten Sie die farblichen Markierungen:
Ergebnisse
Sichtbarkeit und Ranking
Die Marke wird in 48% der 240 Antworten erwähnt. Zwischen den KI-Systemen gibt es erhebliche Unterschiede: Gemini nennt sie am häufigsten (52%), GPT-4 am seltensten (42%). Diese Differenz hat strategische Bedeutung.
Sichtbarkeit pro KI-System
Gemini und Grok erwähnen die Marke häufiger, wahrscheinlich durch eine stärkere Nutzung von Luzern.com als Informationsquelle.
Sichtbarkeit nach Fragetyp
Die grösste Lücke liegt bei Discovery (30%) und Conversion (20%), genau dort, wo Nutzer am häufigsten starten und Entscheidungen treffen.
Auf welchem Platz taucht die Marke auf?
Wenn ChatGPT eine Liste von Empfehlungen gibt, hat jeder Eintrag einen Platz: Platz 1 ist die wichtigste Empfehlung, Platz 10 die letzte. Diese Darstellung zeigt, wie häufig die Luzern See-Erlebnisse AG auf jedem Platz auftaucht. Je höher der Balken, desto häufiger. Die fallende Kurve bedeutet: Die Marke tritt häufiger vorne auf als hinten, besonders bei Schifffahrt-Fragen.
Platz 1 = häufigste Position. Die Kurve fällt nach rechts, die Marke tritt öfter in den ersten Plätzen auf.
Wo, auf welchem Platz, bei welcher Frage?
Diese Tabelle zeigt, bei welchen Fragetypen die Marke auf vorderen Plätzen (1 bis 3) auftaucht und bei welchen auf hinteren Plätzen (7 bis 10). Je dunkler die Farbe, desto häufiger die Kombination. Bei «Produkt» tritt sie häufig ganz vorne auf, bei «Discovery» eher hinten oder gar nicht.
| Fragetyp | Platz 1 bis 3 | Platz 4 bis 6 | Platz 7 bis 10 |
|---|---|---|---|
| Discovery | 10 | 12 | 18 |
| Context | 20 | 22 | 13 |
| Produkt | 25 | 20 | 15 |
| Vergleich | 18 | 22 | 10 |
| Conversion | 6 | 10 | 14 |
Bei «Produkt» tritt die Marke 25-mal auf Platz 1 bis 3 auf. Bei «Discovery» nur 10-mal und dort häufig erst auf den letzten Plätzen.
Wettbewerb
Konkurrenz und Substitution
Share of Voice misst, wie oft ein Anbieter im Vergleich zu allen anderen in KI-Antworten erwähnt wird. Die fiktive Marke liegt vorne, aber knapp. Der Abstand zum nächsten Konkurrenten beträgt nur 2 Prozentpunkte.
Share of Voice, Top-Anbieter in der Region
Balkenlänge relativ zur Spitzenmarke (22% = 100%). Der absolute Share of Voice steht jeweils rechts.
Was passiert, wenn Sie fehlen?
Wenn eine KI-Antwort die Luzern See-Erlebnisse AG nicht erwähnt, füllen andere Anbieter diese Lücke. Ein Nutzer, der nach einer Schifffahrt sucht, bekommt stattdessen eine Empfehlung für die SGV. Diese Darstellung zeigt, wer genau davon profitiert:
40% der fehlenden Erwähnungen gehen an die SGV. Das bedeutet: Bei See-Fragen ist die SGV der direkte Konkurrent.
Konkrete Beispiele: Wer ersetzt wen?
Für jeden Fragetyp gibt es einen anderen Hauptkonkurrenten. Diese Tabelle zeigt, bei welcher Frage welcher Anbieter den Platz bekommt, wenn die Luzern See-Erlebnisse AG nicht erwähnt wird:
| Frage | Wenn die Marke fehlt: wer wird stattdessen empfohlen |
|---|---|
| «Schönste Schifffahrt ab Luzern?» | Die SGV wird mit ihrer Rundfahrt empfohlen. Rigi Bahnen und Museumsbahn ergänzen als weitere See-Optionen. |
| «Tagesausflug ohne Auto?» | Wandertouren Richtung Pilatus nehmen den Platz ein. Verkehrshaus und eine Stadtführung als Indoor-Alternative. |
| «Rigi oder Pilatus, was ist besser?» | Hier konkurrieren nur Bergbahnen gegeneinander. Die Luzern See-Erlebnisse AG ist gar nicht in Betracht. |
| «Preiswerte Aktivitäten in Luzern?» | Wandern und Altstadt-Spaziergänge werden empfohlen. Museen mit Eintrittspreisen kommen danach. |
| «Winter-Erlebnisse am See?» | SGV Winterfahrt dominiert. Gletschergarten und KKL Events als Ergänzung. |
Bei See-Fragen ist die SGV der direkte Ersatz. Bei Ausflug-Fragen nehmen Bergbahnen den Platz ein. Zwei unterschiedliche Muster mit unterschiedlichen Optimierungsstrategien.
Quellen
Welche Domains zählen?
KI-Systeme lernen aus bestimmten Quellen. Die Top-10 Domains liefern 80% des Inhalts, das «Pareto-Prinzip». Wer auf diesen Seiten präsent ist, wird häufiger erwähnt. Diese Erkenntnis ist für die Optimierungsstrategie zentral.
Top-Quellen nach Gewicht
| Domain | Anteil |
|---|---|
| Wikipedia | 20% |
| Luzern.com | 15% |
| Tripadvisor | 12% |
| Schweiz Tourismus | 9% |
| Locals.ch | 7% |
| Blog: Abenteuer Luzern | 6% |
| Blog: Gipfel und See | 5% |
| Lonely Planet | 4% |
| SGV.ch | 3% |
| Andere (gesamt) | 19% |
Pareto-Kurve, 80/20-Regel
Wikipedia und Luzern.com liefern zusammen bereits 35% aller Informationen in den KI-Antworten.
Welche KI nutzt welche Quelle?
Nicht alle Modelle greifen auf dieselben Quellen zurück. Wichtig für die Strategie.
| Domain | GPT-4 | Claude | Gemini | Grok |
|---|---|---|---|---|
| Wikipedia | ja | ja | ja | ja |
| Luzern.com | ja | ja | ja | nein |
| Tripadvisor | ja | nein | ja | ja |
| Schweiz Tourismus | nein | ja | ja | nein |
| Locals.ch | nein | ja | nein | nein |
Auf welche Quellen kann Einfluss genommen werden?
Nicht alle Quellen sind gleich zugänglich. Der Balken zeigt, wie viel Einfluss auf den Inhalt dieser Quelle möglich ist: grün hoher Einfluss (eigene Seiten, Wikipedia-Beiträge), gelb teilweise (Bewertungsplattformen über Antworten beeinflussbar), rot kaum Einfluss (unabhängige Quellen).
Keywords
Was suchen die KI-Modelle?
Wenn eine KI eine Frage beantwortet, nutzt sie im Hintergrund bestimmte Suchbegriffe. Diese Keywords verraten, welche Informationsbedürfnisse am häufigsten beantwortet werden und wo Lücken im eigenen Content liegen.
Häufigste Keywords in allen Antworten
Keywords nach Relevanz
Bei welcher Frage wird welches Keyword verwendet?
Diese Tabelle zeigt, welche Suchbegriffe bei welchem Fragetyp häufig auftauchen. Je dunkler, desto häufiger. «Route» ist bei fast allen Fragetypen wichtig, «Barrierefreiheit» nur bei konkreten Kauffragen. Das bedeutet: Wer Inhalte zu «Route» und «Preis» hat, wird bei mehr Fragetypen erwähnt.
| Fragetyp | Route | Preis | Dauer | Barrierefrei |
|---|---|---|---|---|
| Discovery | 8 | 12 | 6 | 4 |
| Context | 14 | 10 | 12 | 6 |
| Produkt | 20 | 14 | 18 | 8 |
| Vergleich | 12 | 8 | 6 | 2 |
| Conversion | 4 | 5 | 6 | 8 |
«Route» tritt bei «Produkt» 20-mal auf, bei «Conversion» nur 4-mal. Bei Produktfragen ist eine gute Route-Beschreibung entscheidend.
Fehlende Themen im eigenen Content
Diese Keywords werden häufig von KI-Modellen verwendet, sind aber im eigenen digitalen Content unterrepräsentiert. Je höher der Prozentsatz, desto grösser das Optimierungspotenzial:
«Route und Dauer» ist der grösste blinde Fleck, hier liegt das höchste Potenzial für Content-Optimierung.
Tonalität
Sentiment und Risiko
Nicht nur ob eine Marke erwähnt wird, zählt, auch wie. Wird sie positiv dargestellt? Gibt es irreführende Aussagen? Diese Seite analysiert die Tonalität und zeigt potenzielle Risiken auf.
Gesamtsentiment und pro Modell
Sentiment pro KI-System
Gemini hat die positivste Tonalität (79%), Grok die neutralste (64%). Negative Anteile liegen überall unter 6%.
Risiko: Irreführende Aussagen
KI-Systeme können sachlich falsche Aussagen generieren. Diese sind besonders gefährlich, wenn sie sich über ein Unternehmen verbreiten:
Was bedeutet das praktisch?
Empfehlungen
Erkenntnisse und Aktionsplan
Aus den Daten ergeben sich klare Muster. Diese Seite fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und leitet konkrete, priorisierte Massnahmen ab.
Sichtbarkeit pro Fragetyp und Modell
Diese Tabelle zeigt auf einen Blick, wo die Luzern See-Erlebnisse AG bei welchem KI-System gut sichtbar ist und wo nicht. Grün bedeutet häufig erwähnt, gelb gelegentlich, rot selten oder gar nicht. So wird sofort klar, wo der grösste Handlungsbedarf liegt.
| Fragetyp | GPT-4 | Claude | Gemini | Grok |
|---|---|---|---|---|
| Discovery | niedrig | niedrig | mittel | niedrig |
| Context | mittel | mittel | mittel | mittel |
| Produkt | hoch | hoch | hoch | hoch |
| Vergleich | mittel | mittel | mittel | mittel |
| Conversion | niedrig | niedrig | niedrig | niedrig |
«Discovery» und «Conversion» sind über alle Modelle hinweg schwach. Bei «Produkt» tritt die Marke überall auf. Dort liegt die grösste Lücke und das grösste Optimierungspotenzial.
Priorisierte Massnahmen
| Massnahme | Priorität | Konkrete Schritte | Verantwortung |
|---|---|---|---|
| Wikipedia-Audit | Hoch | Preise, Barrierefreiheit und aktuelle Angebote aktualisieren. Wikipedia wird von allen 4 Modellen verwendet. | Kommunikation |
| Preiswahrnehmung | Hoch | «Value-for-Money»-Storytelling in Blogs und auf Luzern.com platzieren. Korrigiert die verzerrte Preisdarstellung in KI-Antworten. | Marketing |
| Discovery-Content | Mittel | Informativen Content für generische Anfragen wie «Was tun in Luzern» erstellen. Aktuell nur 30% Sichtbarkeit in diesem Fragetyp. | Content-Team |
| Barrierefreiheit | Mittel | Barrierefreie Angebote auf Wikipedia und eigener Site klar kommunizieren und dauerhaft sichtbar machen. | Digital-Team |
| Kombi-Angebote | Normal | «Schiff und Berg»-Inhalte in FAQs und Blogserien erstellen. Beliebtes Suchthema mit niedrigerer Content-Abdeckung. | Marketing |
| Conversion-Optimierung | Normal | Ticketing-Informationen prominent auf eigenen und externen Quellen platzieren. Aktuell nur 20% Sichtbarkeit. | Digital-Team |
Anhang
Anhang und nächste Schritte
Beispiel-Prompts (Auszug aus 60)
Die vollständige Prompt-Liste wird bei einem echten Report als Excel/CSV-Export mitgeliefert. Hier fünf typische Beispiele, eines pro Fragetyp:
| # | Fragetyp | Prompt |
|---|---|---|
| 1 | Discovery | «Was sind die besten Freizeitaktivitäten in Luzern im Winter?» |
| 2 | Context | «Luzern bei schlechtem Wetter mit Kleinkindern, was kann man tun?» |
| 3 | Produkt | «Welche Schifffahrten ab Luzern bieten ein Mittagessen?» |
| 4 | Vergleich | «Rigi vs. Pilatus vs. Titlis: Welcher Berg für einen Tagesausflug?» |
| 5 | Conversion | «Wo kann ich Kombi-Tickets für Schifffahrt und Bergbahn in Luzern kaufen?» |
Methodik und Reproduzierbarkeit
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