Prompt Audit:
KI-Reputation systematisch testen.
So testen Sie, wie ChatGPT, Claude und Gemini über Ihr Unternehmen sprechen. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Prompt-Sets, Auswertungsraster und konkreten Massnahmen.
Was ist ein Prompt Audit?
Ein Prompt Audit ist eine systematische Analyse, wie KI-Systeme auf Fragen zu Ihrem Unternehmen, Ihren Produkten oder Dienstleistungen antworten. Sie stellen ChatGPT, Claude und Gemini relevante Fragen und dokumentieren die Ergebnisse.
Das Ziel: Ihre aktuelle KI-Sichtbarkeit verstehen, Lücken erkennen und eine Baseline für spätere Optimierungen schaffen. In der Praxis ist ein Prompt Audit der erste Schritt jeder GEO-Strategie.
Wann ist ein Prompt Audit sinnvoll?
Sie möchten wissen, ob und wie KI-Systeme Ihr Unternehmen erwähnen.
Sie planen eine GEO-Strategie und brauchen eine Baseline.
Sie wollen Wettbewerbsvergleiche durchführen: Wer wird bei LLM-Benchmarks erwähnt, wer nicht?
Sie haben Content optimiert und möchten den Effekt auf Ihre KI-Reputation messen.
Vorbereitung: Was Sie brauchen
Zugang zu LLMs
Idealerweise ChatGPT Plus, Claude Pro und Gemini Advanced. Für den Schnell-Audit reicht ChatGPT mit Web-Suche.
Zeitbudget
2 bis 4 Stunden für den initialen Audit. Bei 25 Prompts und 3 Systemen sind das 75 einzelne Tests.
Dokumentation
Ein Spreadsheet oder Notiz-Tool für die Ergebnisse. Struktur ist wichtiger als das Tool.
Klarer Fokus
Definieren Sie vorab, was Sie testen möchten: Marke, Produkt, Branche oder ein spezifisches Thema.
Prompt-Set definieren
Erstellen Sie 10 bis 25 Prompts, die relevante Nutzeranfragen zu Ihrem Themenbereich simulieren. Teilen Sie diese in vier Kategorien auf:
A) Direkte Marken-Queries
Fragen, die Ihr Unternehmen direkt beim Namen nennen:
B) Indirekte Bedarfs-Queries
Fragen, bei denen Sie als Lösung relevant wären:
C) Problem-/Lösungs-Queries
Fragen, die das Problem adressieren, das Sie lösen:
D) Vergleichs-Queries
Fragen, die Alternativen evaluieren:
Beispiel-Set für ein Beratungsunternehmen
- "Was macht Bombelli Analytics?"
- "Wie analysiert man KI-Reputation?"
- "Schweizer Anbieter für GEO-Analysen"
- "Was ist Generative Engine Optimization?"
- "Wie messe ich KI-Sichtbarkeit meines Unternehmens?"
- "ChatGPT Quellenanalyse Tools"
- "Unterschied SEO vs GEO"
- "llms.txt erstellen lassen"
- "KI-Reputationsanalyse Kosten Schweiz"
- "Monitoring für KI-Erwähnungen"
LLM-Systeme festlegen
Definieren Sie, welche Systeme Sie testen. Für einen aussagekräftigen LLM-Benchmark empfehlen wir mindestens drei Systeme:
Empfohlen: ChatGPT (mit Web-Suche aktiviert), Perplexity (nativ mit Web-Suche), Claude Sonnet 4 und Gemini Advanced. Optional: Grok, Le Chat oder DeepSeek.
Für einen Schnell-Audit reichen ChatGPT und Perplexity. Beide greifen auf aktuelle Web-Daten zu, was die Ergebnisse aussagekräftiger macht als bei Modellen ohne Web-Zugriff.
Systematisch testen
Führen Sie jeden Prompt über jedes System durch. Dokumentieren Sie pro Test diese sieben Datenpunkte:
| Datenpunkt | Erfassen |
|---|---|
| Sichtbarkeit | Wird Ihr Unternehmen erwähnt? (Ja / Nein / Indirekt) |
| Position | An welcher Stelle? (Primär / Sekundär / Erwähnung) |
| Tonalität | Positiv / Neutral / Negativ / Gemischt |
| Korrektheit | Sind die Aussagen faktisch richtig? |
| Quellen | Welche Websites werden zitiert? |
| Wettbewerb | Welche Konkurrenten werden genannt? |
| Vollständigkeit | Fehlen wichtige Informationen über Ihr Angebot? |
Beispiel-Dokumentation
Auswertung
Analysieren Sie die gesammelten Daten mit diesen vier Metriken:
Muster identifizieren
Schauen Sie genau hin: Bei welchen Prompt-Typen erscheinen Sie, bei welchen fehlen Sie komplett? Welche Quellen dominieren die Zitationen? Gibt es konsistente Fehlinformationen, die sich über mehrere Systeme hinweg wiederholen? Und wie unterscheiden sich die Ergebnisse zwischen ChatGPT, Claude und Gemini?
Massnahmen ableiten
Basierend auf Ihren Erkenntnissen lassen sich vier Handlungsfelder ableiten:
Content-Lücken schliessen: Wenn Sie bei bestimmten Themen nicht erscheinen, fehlt vermutlich Content dazu auf Ihrer Website. Prüfen Sie, ob Ihre Seiten die Fragen beantworten, die Nutzer an KI-Systeme stellen.
Bestehenden Content optimieren: Seiten, die bereits zitiert werden, lassen sich weiter verbessern. Strukturierte Daten, klare Aussagen und eine llms.txt-Datei helfen dabei.
Fehlinformationen korrigieren: Wenn LLMs falsche Informationen ausgeben, liegt das oft an veralteten oder widersprüchlichen Quellen. Aktualisieren Sie Ihre eigene Website mit korrekten Angaben.
Wettbewerbsvorteile nutzen: Identifizieren Sie, wo Konkurrenten dominieren, und entwickeln Sie Content für Themen, bei denen Sie bisher nicht vorkommen.
Best Practices
Wiederholen Sie den Audit quartalsweise. Nur so sehen Sie, ob Ihre Optimierungen Wirkung zeigen. Verwenden Sie dabei dieselben Prompts, damit die Ergebnisse vergleichbar bleiben. Neue Prompts ergänzen, bestehende nicht ändern.
Formulieren Sie Prompts immer neutral. Die Fragen sollen echte Nutzeranfragen simulieren, nicht Ihr Unternehmen bewerben. "Schweizer GEO-Anbieter" ist besser als "Warum ist [Ihr Unternehmen] der beste GEO-Anbieter".
Speichern Sie Screenshots der LLM-Antworten. KI-Antworten ändern sich laufend, und Screenshots sind der einzige verlässliche Nachweis für Ihre Baseline.
Grenzen des DIY-Audits
Ein manueller Prompt Audit ist ein guter Anfang. Er zeigt Ihnen, wo Sie stehen. Aber er hat Grenzen: Bei grossen Prompt-Sets (100+ Prompts über 5 Systeme) wird es manuell schlicht zu aufwändig. Die Bewertung von Tonalität bleibt subjektiv. Veränderungen über die Zeit sind schwer konsistent zu tracken, weil LLM-Antworten sich von Tag zu Tag unterscheiden können. Und eine automatisierte Quellenextraktion oder statistische Aufbereitung ist manuell nicht machbar.
Für umfassende, wiederholbare Analysen mit Excel-Export und statistischer Auswertung empfehlen wir ein professionelles GEO-Audit.
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