Share of Model (SoM)

Was ist Share of Model (SoM)?

Der Share of Model (SoM) beschreibt den prozentualen Anteil, mit dem eine Marke, ein Produkt oder ein Unternehmen in den Antworten von KI-Sprachmodellen (Large Language Models) auftaucht. Ähnlich wie der klassische Share of Voice misst, wie präsent eine Marke in Medien oder Werbung ist, erfasst der Share of Model, wie oft und wie positiv ein LLM – etwa ChatGPT, Gemini oder Claude – auf eine bestimmte Marke verweist, wenn Nutzer relevante Fragen stellen.

Der Begriff ist ein zentrales Konzept im LLM-Marketing und gewinnt rasant an Bedeutung, da immer mehr Konsumenten und Geschäftskunden KI-Systeme als erste Informationsquelle nutzen – anstelle von Suchmaschinen oder klassischen Vergleichsportalen.

Ein hoher Share of Model bedeutet: Wenn potenzielle Kunden eine KI nach Produktempfehlungen, Anbietern oder Lösungen fragen, erscheint die eigene Marke häufig, prominent und in positivem Kontext. Ein niedriger SoM hingegen bedeutet Unsichtbarkeit in einem zunehmend wichtigen Kanal.

Wie funktioniert Share of Model?

Der Share of Model entsteht durch eine Kombination aus Faktoren, die beeinflussen, welche Marken ein Sprachmodell in seinen Trainingsdaten und Antworten bevorzugt. Für Marketer relevant sind dabei folgende Mechanismen:

1. Trainingsdaten-Präsenz: Marken, die in hochwertigen, häufig verlinkten Online-Quellen gut dokumentiert sind, werden von LLMs häufiger und positiver erwähnt.
2. Kontextrelevanz: Je klarer eine Marke mit bestimmten Themen, Kategorien oder Problemlösungen assoziiert wird, desto häufiger erscheint sie bei passenden Nutzeranfragen.
3. Quellenqualität: Erwähnungen in Fachmedien, Wikipedia, Branchenberichten und redaktionellen Texten haben stärkeren Einfluss als reine Werbeinhalte.
4. Konsistenz der Markenbotschaft: Einheitliche, klare Positionierung über viele Kanäle hinweg erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass ein LLM eine Marke korrekt und positiv einordnet.
5. Messung: SoM wird ermittelt, indem definierte Testfragen systematisch an verschiedene LLMs gestellt und die Antworten auf Markennennungen, Reihenfolge und Tonalität ausgewertet werden.

Was unterscheidet Share of Model von Share of Voice?

Share of Voice (SoV) misst die Sichtbarkeit einer Marke in bezahlten und organischen Medienkanälen – etwa Werbeschaltungen, Social-Media-Reichweite oder SEO-Rankings. Er ist direkt durch Mediabudget und Content-Produktion steuerbar.

Der Share of Model dagegen misst Präsenz in KI-generierten Antworten. Hier wirken andere Hebel: Nicht das Budget entscheidet, sondern die Qualität, Glaubwürdigkeit und Verbreitung von Inhalten, die als Trainings- und Referenzgrundlage für LLMs dienen. SoM ist damit schwerer kurzfristig zu beeinflussen, aber langfristig strategisch entscheidend – besonders da KI-Assistenten zunehmend Kaufentscheidungen vorstrukturieren.

Warum ist Share of Model für Unternehmen relevant?

Die Nutzung von KI-Assistenten für Produktrecherchen, Anbietervergleiche und Kaufberatung wächst kontinuierlich. Unternehmen, die ihren Share of Model nicht aktiv beobachten und steuern, riskieren, in diesem Kanal vollständig unsichtbar zu werden – während Wettbewerber dort bevorzugt empfohlen werden.

Konkrete Risiken eines niedrigen SoM:

• Marke wird bei relevanten Fragen nicht oder falsch genannt
• Wettbewerber erscheinen als Standardempfehlung in der KI-Antwort
• Fehldarstellungen der eigenen Produkte oder Positionierung durch das Modell
• Verlust von Nachfrage, die über KI-Kanäle generiert wird

Für B2B-Unternehmen, E-Commerce-Marken und alle Anbieter mit komplexen Produkten ist SoM bereits heute eine messbare Kennzahl, die in die Marketingstrategie integriert werden sollte.

Praxisbeispiel: Share of Model im B2B-Marketingkontext

blueShepherd.de betreut mittelständische B2B-Unternehmen bei der Entwicklung ihrer LLM-Marketing-Strategie. Ein Kunde aus dem Bereich Industriesoftware stellte fest, dass ChatGPT bei Fragen wie „Welche Anbieter für ERP-Lösungen im Mittelstand gibt es?” ausschließlich internationale Großanbieter nannte – der Kunde selbst tauchte nicht auf.

blueShepherd analysierte zunächst den aktuellen Share of Model des Kunden über systematische Testanfragen an mehrere LLMs. Anschließend wurde eine gezielte Content-Strategie entwickelt: Fachbeiträge in relevanten Branchenmedien, ein ausgebautes Wikipedia-Profil, strukturierte Daten auf der Website und eine konsistente Positionierung als Spezialist für mittelständische Fertigungsunternehmen.

Nach sechs Monaten zeigte die erneute SoM-Messung, dass der Kunde bei einschlägigen Anfragen in zwei von drei getesteten LLMs regelmäßig genannt wurde – ein messbarer Sichtbarkeitsgewinn in einem Kanal, der zuvor vollständig ignoriert wurde.

Verwandte Begriffe

• Share of Voice (SoV)
• LLM-Sichtbarkeit
• Answer Engine Optimization (AEO)
• Generative Engine Optimization (GEO)
• Brand Mentions in AI
• AI Search Visibility
• Prompt-Relevanz

FAQ zu Share of Model (SoM)

Wie wird Share of Model gemessen?
SoM wird durch systematische Testanfragen an verschiedene LLMs ermittelt. Dabei werden relevante Fragen aus der eigenen Branche gestellt und ausgewertet, wie oft, wie früh und in welchem Kontext die eigene Marke in den Antworten erscheint. Die Ergebnisse werden über Zeit und im Vergleich zu Wettbewerbern analysiert.

Kann man den Share of Model aktiv verbessern?
Ja, durch gezielte Maßnahmen wie den Aufbau hochwertiger Fachpublikationen, konsistente Markenkommunikation, Präsenz in zitierfähigen Quellen und strukturierte Website-Daten lässt sich der SoM langfristig steigern. Direkte Einflussnahme auf Modellgewichte ist jedoch nicht möglich.

Ist Share of Model nur für große Marken relevant?
Nein. Gerade für Nischenanbieter und spezialisierte B2B-Unternehmen ist SoM besonders wertvoll, da LLMs bei spezifischen Fachfragen oft weniger Alternativen kennen und gut positionierte Spezialisten überproportional häufig empfehlen.