Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten: Wer wird statt Ihnen empfohlen?

Eine Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten unterscheidet sich grundlegend von einer klassischen SEO-Wettbewerbsanalyse: Es gibt keine Rankingliste mehr zu vergleichen, sondern nur die Frage, wen ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews bei einer konkreten Nutzerfrage tatsächlich nennen – und ob Sie selbst überhaupt vorkommen. Wer Konkurrenzanalyse weiterhin nur als Keyword- und Ranking-Vergleich versteht, übersieht damit einen wachsenden Teil der Kaufentscheidung.

Klassische Wettbewerbsanalyse vs. Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten

Eine klassische SEO-Wettbewerbsanalyse vergleicht messbare, weitgehend stabile Größen: Rankings zu Keywords, Backlink-Profile, Content-Umfang, technische SEO-Werte. Diese Zahlen ändern sich zwar auch, bleiben aber über Tage und Wochen einigermaßen konstant und lassen sich mit klassischen SEO-Tools zuverlässig auslesen.

Eine Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten prüft dagegen etwas anderes: Wird meine Marke in der von der KI formulierten Antwort überhaupt erwähnt? Wird ein Wettbewerber stattdessen oder zusätzlich genannt? Auf welche Quelle stützt sich die Antwort dabei? Diese Antworten sind, anders als ein Ranking, nicht deterministisch – dieselbe Frage kann in zwei aufeinanderfolgenden Abfragen unterschiedlich beantwortet werden. Eine seriöse Konkurrenzanalyse für KI-Systeme braucht deshalb ein anderes methodisches Vorgehen als die klassische SEO-Wettbewerbsanalyse, auch wenn beide Disziplinen sich sinnvoll ergänzen. Einen breiteren Vergleich beider Ansätze liefert der Beitrag zu GEO vs. SEO.

Was zeigt eine Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten?

Im Kern beantwortet sie drei Fragen: Wer wird bei den für Ihr Geschäft relevanten Fragen überhaupt genannt? In welcher Reihenfolge oder Gewichtung? Und auf welche Quellen stützen sich die Nennungen der Wettbewerber jeweils? Diese Fragen lassen sich nicht mit einem klassischen Rank-Tracker beantworten, sondern nur, indem man das Prompt-Set selbst systematisch an mehrere KI-Systeme stellt und die Antworten auswertet. Wer sich grundsätzlich mit GEO beschäftigt, findet in der Wettbewerbsanalyse damit einen der aussagekräftigsten Indikatoren dafür, wie die eigene KI-Sichtbarkeit im Marktumfeld tatsächlich einzuordnen ist.

Schritt für Schritt: Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten durchführen

1. Ein Prompt-Set nach Funnel-Stufe entwickeln

Sammeln Sie Fragen entlang der gesamten Customer Journey statt nur generischer Kategoriefragen: von breiten Awareness-Fragen („Was ist …?", „Welche Anbieter gibt es für …?") über Consideration-Fragen mit Vergleichscharakter („Was unterscheidet Anbieter X von Anbieter Y?") bis zu konkreten Decision-Fragen („Welcher Anbieter eignet sich für …?"). Jeder Prompt sollte so formuliert sein, wie ein echter Nutzer fragen würde – nicht als Keyword-Liste.

2. Wiederholte Durchläufe über mehrere KI-Systeme

Stellen Sie dasselbe Prompt-Set mehrfach und über mehrere Plattformen hinweg – etwa ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Gemini. Ein einzelner Durchlauf sagt wenig aus, weil Antworten nicht deterministisch sind; erst wiederholte Durchläufe über einen längeren Zeitraum gleichen zufällige Schwankungen aus und zeigen ein stabileres Muster.

3. Share of Voice berechnen

Share of Voice ergibt sich aus den eigenen Nennungen geteilt durch die Nennungen aller betrachteten Anbieter über dasselbe Prompt-Set: eigene Nennungen ÷ Nennungen aller betrachteten Anbieter. Der Wert lässt sich für das gesamte Prompt-Set, aber auch getrennt nach Funnel-Stufe, Plattform oder Themencluster berechnen – oft zeigen sich dabei deutliche Unterschiede, etwa eine starke Präsenz bei Awareness-Fragen, aber Lücken bei konkreten Vergleichsfragen.

4. Quellenanalyse der Wettbewerber

Notieren Sie bei jeder Antwort, auf welche Quellen sich die Nennung eines Wettbewerbers stützt – die eigene Website, Fachportale, Bewertungsplattformen, Verzeichnisse oder Communities. Das zeigt nicht nur, warum ein Wettbewerber genannt wird, sondern auch, welche Drittquellen für Ihr Themenfeld überhaupt als vertrauenswürdig gelten. Ergänzend lohnt ein Blick darauf, wie diese Quellen selbst aufgebaut sind – der Beitrag Wie KI-Suchmaschinen entscheiden, wen sie empfehlen geht auf die Auswahlkriterien im Detail ein.

5. Lücken ableiten

Aus dem Vergleich ergeben sich konkrete Lücken: Fragen, bei denen nur Wettbewerber genannt werden; Quellen, auf denen Wettbewerber präsent sind, Sie aber nicht; Themen, bei denen Ihre Marke zwar erwähnt, aber nicht als Erstes genannt wird. Diese Lücken sind der eigentliche Ertrag der Analyse – sie liefern eine priorisierte Liste konkreter Ansatzpunkte statt einer abstrakten Kennzahl.

Vorlage: Wettbewerbsanalyse-Tabelle

Eine einfache Tabellenstruktur genügt, um die Ergebnisse systematisch festzuhalten. Die folgenden Spalten sind als Vorlage gedacht – füllen Sie sie mit Ihren eigenen Prompts und Beobachtungen:

Prompt	Funnel-Stufe	Plattform	Eigene Marke genannt?	Genannte Wettbewerber	Zitierte Quelle(n)	Datum
[Ihr Prompt 1]	Awareness	ChatGPT	Ja/Nein	[Wettbewerber A, B]	[Quelle]	[TT.MM.JJJJ]
[Ihr Prompt 2]	Consideration	Perplexity	Ja/Nein	[Wettbewerber A, B]	[Quelle]	[TT.MM.JJJJ]
[Ihr Prompt 3]	Decision	Google AI Overviews	Ja/Nein	[Wettbewerber A, B]	[Quelle]	[TT.MM.JJJJ]

Aus dieser Rohdatentabelle lassen sich anschließend Erwähnungsrate, Share of Voice je Funnel-Stufe und die häufigsten Wettbewerber-Quellen aggregieren. Wie Sie einzelne Kennzahlen wie die Erwähnungsrate im Detail erheben, beschreibt der Beitrag KI-Sichtbarkeit messen.

Checkliste: Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten

• Prompt-Set deckt alle relevanten Funnel-Stufen ab (Awareness, Consideration, Decision)
• Mehrere KI-Plattformen statt nur einer werden geprüft
• Jeder Prompt wird wiederholt gestellt, nicht nur einmal
• Share of Voice wird berechnet, nicht nur die eigene Erwähnungsrate
• Quellen hinter Wettbewerber-Nennungen werden dokumentiert
• Aus den Ergebnissen werden konkrete Lücken und Prioritäten abgeleitet
• Die Analyse wird in regelmäßigen Abständen wiederholt

Typische Fehler bei der Wettbewerbsanalyse in KI-Antworten

• Nur einen Prompt oder eine Plattform testen. Eine einzelne Anfrage bei ChatGPT sagt wenig über das Gesamtbild aus – erst ein Set über mehrere Systeme und Wiederholungen liefert belastbare Muster.
• Nur die eigene Marke betrachten. Ohne den direkten Vergleich zum Wettbewerb lässt sich eine Erwähnungsrate kaum einordnen – gut oder schlecht ergibt sich erst relativ zum Share of Voice.
• Falsche Wettbewerber annehmen. Wer in KI-Antworten genannt wird, deckt sich nicht immer mit der klassischen SEO-Konkurrenz. Lassen Sie sich von den tatsächlichen Nennungen überraschen, statt die Wettbewerbsliste vorab starr festzulegen.
• Quellenanalyse überspringen. Nur zu zählen, wer genannt wird, ohne zu prüfen, woher die Nennung stammt, lässt die wichtigste Ansatzstelle für eigene Maßnahmen ungenutzt.
• Einmalig statt wiederkehrend messen. KI-Antworten verändern sich durch neue Modellversionen und neue Inhalte – eine Momentaufnahme veraltet entsprechend schnell.

Manuell oder mit einem Wettbewerbsanalyse-Tool?

Für eine erste Orientierung reicht es, ein kleines Prompt-Set manuell in ChatGPT und Perplexity zu testen und die Antworten zu dokumentieren. Sobald jedoch mehrere Plattformen, ein größeres Prompt-Set und mehrere Wettbewerber über einen längeren Zeitraum verglichen werden sollen, wird der manuelle Aufwand schnell unpraktikabel – die Antworten müssten bei jedem Durchlauf erneut erfasst und ausgewertet werden. Ein spezialisiertes Wettbewerbsanalyse-Tool wie findAIble automatisiert genau diesen Ablauf: Es stellt das Prompt-Set wiederholt an mehrere KI-Systeme, wertet Nennungen und Quellen aus und macht den Share-of-Voice-Verlauf über die Zeit sichtbar, statt dass Sie jede Antwort einzeln nachschlagen müssen.

Mehr erfahren: Grundlagen im GEO-Leitfaden.

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Häufige Fragen