Zuletzt aktualisiert August 2026
Deine Marke steht bei Google auf Platz 1. Du erscheinst ganz oben in allen organischen Suchergebnissen für deine Kategorie-Keywords. Du hast tausende Backlinks. Nichts davon garantiert, dass du bei ChatGPT oder Perplexity auftauchst, wenn ein potenzieller Kunde fragt, welches Tool er nutzen soll.
Das ist das Kernproblem, das Share of Model löst. Und die Belege sind eindeutig: Laut einer Ahrefs-Studie mit 15.000 Abfragen (August 2025) tauchen nur rund 12 % der von KI-Assistenten (ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot und Perplexity zusammen) zitierten URLs auch in Googles Top-10-Ergebnissen für denselben Prompt auf. Für die Assistenten ohne Perplexity sinkt der Wert auf etwa 8 %. KI-Engines und Suchmaschinen schöpfen aus nahezu vollständig unterschiedlichen Quellpools.
Wer seine Marke nur über organische Suchranking misst, misst den falschen Kanal.
Die Share-of-Model-Formel
Die Berechnung ist einfach. Die Herausforderung liegt in der Skalierung über mehrere Engines.
Share of Model = (Markenerwähnungen deiner Marke über N Prompt-Durchläufe) / (alle Markenerwähnungen über dieselben N Durchläufe) x 100
Berechne den Wert pro Engine, pro Prompt-Cluster und pro Zeitraum. Verfolge dann das Delta Woche für Woche.
Ein konkretes Beispiel: Du führst 100 Prompts mit Kaufabsicht in deiner Kategorie bei ChatGPT aus. Deine Marke wird in 28 der 100 Antworten erwähnt. Wettbewerber werden in diesen Antworten insgesamt 120 Mal erwähnt (einschließlich deiner 28). Dein Share of Model bei ChatGPT für diesen Prompt-Cluster beträgt 28 / (28 + 92) = 23,3 %.
Warum Share of Model von organischer Suche entkoppelt ist
Die meisten Marketing-Teams gehen davon aus, dass, was bei Google rankt, auch in KI-Antworten erscheint. Die Daten sagen etwas anderes.
Laut einer Ahrefs-Studie mit 15.000 Abfragen (veröffentlicht August 2025 von Louise Linehan und Xibeijia Guan) ranken durchschnittlich nur 12 % der von KI-Assistenten zitierten URLs auch bei Google in den Top 10 für dieselbe Abfrage. Perplexity ist der Ausreißer mit rund 29 % Überschneidung. ChatGPT und Microsoft Copilot liegen bei etwa 8 %.
Die praktische Konsequenz: 88 bis 92 % von dem, was KI-Engines bei der Beantwortung einer Käuferfrage zitieren, stammt nicht aus Googles Top-Ergebnissen. KI-Engines gewichten Trainingsdaten, Retrieval-Quellen, Drittanbieterzitate, Rezensionen, redaktionelle Berichterstattung und strukturierte Inhalte auf deiner eigenen Website. Sie gewichten deine Google-Ranking-Position nicht.
Das macht Share of Model zu einer eigenständigen Metrik, die eigenständige Messung erfordert, und nicht zu einer Erweiterung deines bestehenden SEO-Reportings.
Das Nullsummen-Prinzip
Share of Model ist nullsummenartig innerhalb eines Prompts. Wenn KI-Engines eine Kategoriefrage beantworten, können sie in einer Antwort nur eine begrenzte Anzahl von Marken nennen. Jedes Mal, wenn ein Wettbewerber erwähnt wird und du nicht, ist das Anteil, den du nicht besitzt.
Deshalb potenziert sich die Metrik. Eine Marke, die ihren Share of Model in sechs Monaten von 12 % auf 30 % steigert, hat nicht nur 18 Punkte gewonnen: Sie hat diese Punkte Wettbewerbern abgenommen, die jetzt für Käufer mit denselben Abfragen seltener erscheinen. Der KI-Kanal funktioniert mehr wie Earned Media als wie Suche, aber die Wettbewerbsdynamik ist so nullsummenartig wie Werbeanteil.
Wie du deine Share-of-Model-Messung strukturierst
Schritt 1: Prompt-Set definieren
Beginne mit 30 bis 50 Prompts, die widerspiegeln, wie echte Käufer in deiner Kategorie KI-Engines tatsächlich um Hilfe bitten. Verwende:
- Bewertungsabfragen (“Was sind die besten Tools für X”)
- Vergleichsabfragen (“Vergleiche X und Y”)
- Problemorientierte Abfragen (“Wie löse ich Problem X”)
- Empfehlungsabfragen (“Welches Tool sollte ich für X nutzen, wenn ich Budget Y habe”)
Verwende keine navigationalen Abfragen oder Marken-Lookups. Diese messen keinen Wettbewerbsanteil, sondern nur ob du existierst. Definitionen von Prompt-Familie und Prompt-Cluster findest du im Glossar.
Schritt 2: Engines auswählen
Tracke mindestens ChatGPT und Perplexity. Füge Google AI Overviews, Gemini und Microsoft Copilot für vollständige Abdeckung hinzu.
Die Engine-Auswahl ist aus einem konkreten Grund wichtig: Die Zitierungspools überschneiden sich kaum. Laut Profounds Analyse von 100.000 Prompts über ChatGPT und Perplexity (veröffentlicht Juli 2025) tauchen nur rund 11 % der zitierten Domains auf beiden Plattformen auf. Eine Marke, die ChatGPT dominiert, kann bei Perplexity für dieselben Prompts nahe null liegen. Nur eine Engine zu tracken verpasst das.
Schritt 3: Jeden Prompt mehrfach ausführen
Fünf Durchläufe pro Prompt sind das Minimum. Bei stark streuenden Prompts (breite Kategoriefragen, offene Vergleiche) zehnmal ausführen. Den Durchschnitt bilden. Die Varianz über Durchläufe verrät genauso viel wie der Durchschnitt: Ein Prompt, bei dem du in 2 von 5 Durchläufen erscheinst, hat andere Implikationen als einer, bei dem du in 5 von 5 auftauchst.
Schritt 4: Erwähnungen erfassen, nicht nur Präsenz
Präsenztracking (erscheint deine Marke: ja oder nein) ist ein stumpfes Instrument. Erfasse, welche Marken in jeder Antwort erwähnt werden, wie oft jede Marke erscheint, in welchem Kontext die Erwähnung auftritt (als Leader bezeichnet, mit Einschränkungen aufgeführt, für einen konkreten Anwendungsfall empfohlen) und ob deine Domain als Quelle zitiert wird.
Das ergibt eine Mention-Share-Berechnung, nicht nur ein Präsenz-Flag. Und es liefert qualitative Signale: als “eine Option” erwähnt zu werden ist etwas anderes, als erste Empfehlung zu sein.
Schritt 5: Share pro Engine berechnen und aggregieren
Berechne deinen Anteil pro Engine für jeden Prompt-Cluster. Aggregiere dann über Engines mit einem gewichteten oder ungewichteten Durchschnitt, je nachdem, welche Engines deine Käufer tatsächlich nutzen.
| Engine | Deine Erwähnungen | Alle Erwähnungen | Dein Anteil |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 28 | 120 | 23,3 % |
| Perplexity | 41 | 135 | 30,4 % |
| Google AI Overviews | 19 | 110 | 17,3 % |
| Gemini | 33 | 128 | 25,8 % |
| Gewichteter Durchschnitt | 24,2 % |
Der gemittelte Wert ist dein gesamter Share of Model. Die Engine-Aufschlüsselung zeigt dir, wo die Lücken liegen.
Schritt 6: Wöchentlich tracken
Eine einzelne Share-of-Model-Momentaufnahme ist ein interessanter Datenpunkt. Eine wöchentliche Trendlinie auf demselben Prompt-Cluster ist ein handfestes Signal. Die Entwicklungsrichtung zählt mehr als der absolute Wert. Eine Marke, die von 15 % auf 28 % in einem Quartal klettert, verbessert sich. Eine Marke, die sechs Wochen lang bei 30 % stagniert, während ein Wettbewerber von 18 % auf 35 % steigt, hat ein Problem, auch wenn ihre absolute Zahl gleich geblieben ist.
Tools zur Messung von Share of Model
Manuelle Messung im nötigen Umfang (30 bis 50 Prompts, jeweils fünf Durchläufe, über vier oder fünf Engines) bedeutet etwa 600 bis 1.250 Prompt-Ausführungen pro Woche. Die meisten Teams automatisieren das.
Profound ist die Spezialistenwahl für Enterprise-Teams, die tiefe Zitierungsattribution neben Share-of-Model-Tracking benötigen. Das Prompt-Volumes-Feature liefert echte Käufer-Demand-Signale, nicht nur eine manuell gepflegte Prompt-Liste. Preise beginnen bei 99 $ pro Monat für ChatGPT-only (Starter) und 399 $ pro Monat für vollständige Multi-Engine-Abdeckung (Growth). Der effektive Einstieg für ein echtes AI-Visibility-Programm ist die Growth-Stufe.
Otterly.AI trackt Prompt-Level-Zitierung und AI-Share-of-Voice-Benchmarking über sechs Plattformen mit einer öffentlichen API für Workflow-Automatisierung. Das Tool hält G2 High Performer (Answer Engine Optimization, Winter 2026) und Gartner Cool Vendor 2025 Status. Einstieg bei 29 $ pro Monat (Lite, nur Monitoring); Wettbewerbsbenchmarking erfordert Standard für 189 $ pro Monat.
Semrush hat AI-Visibility-Tracking in seine Plattform integriert und nutzt die bestehende Keyword-Infrastruktur, um Share-of-Mention-Daten anzuzeigen. Nützlich für Teams, die AI Share of Model im selben Tool wie ihre klassischen SEO-Metriken sehen wollen, wobei die KI-spezifische Tiefe geringer ist als bei spezialisierten Plattformen.
Scrunch AI deckt auf der Enterprise-Stufe bis zu neun Plattformen ab und umfasst SOC 2 Type II Compliance. Der Core-Plan (250 $ pro Monat) deckt vier Engines und 125 Prompts ab. Am besten geeignet für Enterprise-Marken mit Sicherheitsanforderungen in der Beschaffung.
Temso ist eine All-in-one-AI-SEO-Plattform, die Share of Voice, Markenerwähnungen, Zitierungen und Sentiment über acht Engines ab 89 $ pro Monat trackt. Es ist die zugänglichste Option für Teams, die Share-of-Model-Daten und einen Umsetzungsplan in einem Abo wollen. Die Einrichtung dauert rund fünf Minuten. Traditionelles Backlink- oder Keyword-Rank-Tracking ist nicht enthalten. Teams, die KI- und konventionelle SEO-Daten benötigen, sollten ein separates SEO-Tool ergänzen.
Den vollständigen Vergleich der Plattformen zur Share-of-Model-Messung findest du unter /rankings/ai-visibility-tools. Die verwendete Bewertungsmethodik steht unter /methodology.
Was Share of Model dir nicht sagt
Share of Model beantwortet die Frage “Wie oft werde ich erwähnt.” Es beantwortet nicht:
- Ob die Erwähnung positiv, neutral oder negativ ist (Sentiment)
- Ob die über deine Marke gemachten Aussagen korrekt sind (Genauigkeit)
- Ob deine Website neben der Erwähnung als Quelle zitiert wird (Citation Rate)
- Ob Käufer, die diese Erwähnungen sehen, konvertieren (Downstream-Pipeline)
Ein vollständiges AI-Visibility-Messprogramm trackt alle vier Dimensionen neben Share of Model. Share of Model ist die Schlagzeile; die anderen sind die diagnostische Schicht darunter.
Warum du jetzt beginnen solltest
Share of Model potenziert sich. Marken, die KI-Zitierungspräsenz jetzt aufbauen, werden später schwerer zu verdrängen sein: KI-Engines neigen dazu, Quellen zu bevorzugen, die sie bereits als vertrauenswürdig eingestuft haben. Marken, die heute in KI-Antworten unsichtbar sind, treffen keine neutrale Entscheidung. Sie überlassen das Feld in einem Kanal, in dem der Abstand bereits wächst.
Die Formel ist einfach. Die Umsetzung erfordert Konsequenz. Starte mit 30 Prompts, fünf Durchläufen, zwei Engines und einem wöchentlichen Tracking-Rhythmus. Dann von dort aus erweitern.
Du möchtest deinen aktuellen Share of Model bei ChatGPT, Perplexity, Gemini und fünf weiteren Engines sehen? Temso führt die Messung durch und wandelt die Lücken in einen priorisierten Maßnahmenplan um, ab 89 $ pro Monat, keine Kreditkarte für den Test erforderlich.