AI Share of Voice

Was ist AI Share of Voice?

AI Share of Voice bezeichnet den Anteil, mit dem eine Marke, ein Produkt oder ein Unternehmen in den Antworten von KI-Sprachmodellen wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity sichtbar ist – im Verhältnis zu Wettbewerbern. Ähnlich wie der klassische Share of Voice im Mediabereich misst dieser Wert, wie präsent eine Marke im relevanten Informationsraum ist. Im Kontext des LLM-Marketings geht es konkret darum: Wenn ein Nutzer eine branchenrelevante Frage stellt, wie oft und wie prominent wird dann die eigene Marke genannt?

Der Begriff ist eng mit dem Konzept der KI-Sichtbarkeit verknüpft. Da immer mehr Menschen KI-Systeme als erste Informationsquelle nutzen, wird der AI Share of Voice zu einem strategisch wichtigen Kennwert – vergleichbar mit Suchmaschinen-Rankings, aber für das Zeitalter generativer KI.

Wie wird AI Share of Voice gemessen?

Die Messung erfolgt durch systematisches Testen von Prompts, die typische Nutzerfragen in einer Branche abbilden. Dabei wird ausgewertet, welche Marken in den Antworten erscheinen und wie prominent sie platziert sind.

Typische Schritte im Messprozess:

Prompt-Set definieren: Eine Liste relevanter Fragen aus der Zielbranche zusammenstellen (z. B. „Welche Anbieter gibt es für X?”).
Modelle auswählen: Mehrere LLMs testen – ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude etc.
Nennungen erfassen: Wie oft und an welcher Position wird die eigene Marke genannt?
Wettbewerber vergleichen: Anteil der eigenen Nennungen im Verhältnis zu allen Markennennungen berechnen.
Zeitverlauf beobachten: Regelmäßige Messungen zeigen, ob Maßnahmen wirken.

Ergebnis ist ein prozentualer Wert: Wird die eigene Marke in 3 von 10 relevanten KI-Antworten genannt, Wettbewerber insgesamt in 7, liegt der AI Share of Voice bei 30 %.

Was unterscheidet AI Share of Voice vom klassischen Share of Voice?

Klassischer Share of Voice misst die Präsenz einer Marke in bezahlten oder organischen Medienkanälen – Werbung, Social Media, Suchmaschinenergebnisse. AI Share of Voice hingegen misst die Präsenz in generierten Texten von Sprachmodellen.

Die wichtigsten Unterschiede:

Kanal: Klassisch = Medien, Anzeigen, SERP. AI = generierte Antworten in LLMs.
Steuerbarkeit: Klassisch über Budget und Gebote. AI über Content-Qualität, Autorität und strukturierte Daten.
Messbarkeit: Klassisch mit etablierten Tools. AI noch im Aufbau, aber zunehmend mit spezialisierten Plattformen messbar.
Wirkungslogik: Klassisch durch Reichweite. AI durch Vertrauen und Relevanz im Trainings- und Retrieval-Prozess.

Warum ist AI Share of Voice für Unternehmen relevant?

Nutzer, die KI-Systeme befragen, erhalten direkte Empfehlungen – ohne selbst zu suchen oder zu vergleichen. Wer in diesen Antworten nicht vorkommt, verliert potenzielle Kunden an Wettbewerber, die sichtbar sind. Das betrifft besonders informationsgetriebene Kaufentscheidungen: Produktvergleiche, Dienstleistersuche, Fachfragen.

Für Marketingentscheider bedeutet das: AI Share of Voice ist kein technisches Randthema, sondern ein messbarer Wettbewerbsfaktor. Unternehmen, die frühzeitig ihre KI-Sichtbarkeit aufbauen, sichern sich einen strukturellen Vorteil – ähnlich wie frühe Investitionen in SEO in den 2000er-Jahren.

Praxisbeispiel: AI Share of Voice im E-Commerce

Ein K-Beauty-Onlineshop wie koreanische-kosmetik-shop.de steht vor folgendem Problem: Wenn Nutzer ChatGPT fragen „Wo kaufe ich koreanische Skincare in Deutschland?”, werden vor allem große Plattformen und bekannte Importeure genannt – der spezialisierte Shop taucht kaum auf.

Durch gezielte Maßnahmen zur Steigerung des AI Share of Voice – etwa strukturierte Produktbeschreibungen, redaktionelle Inhalte zu K-Beauty-Wirkstoffen und Erwähnungen in autoritativen Fachquellen – lässt sich die Nennung in LLM-Antworten messbar steigern. Ein regelmäßiges Prompt-Testing zeigt, ob der Shop bei relevanten Fragen häufiger erscheint als zuvor.

Der messbare Vorteil: Mehr organische Empfehlungen durch KI-Systeme ohne zusätzliches Werbebudget – und eine stärkere Markenpositionierung in einem wachsenden Informationskanal.

FAQ zu AI Share of Voice

Wie oft sollte AI Share of Voice gemessen werden?
Empfehlenswert ist eine monatliche Messung, da sich LLM-Antworten durch Modell-Updates und veränderte Trainingsdaten regelmäßig verschieben können. Bei aktiven Optimierungsmaßnahmen auch häufiger.

Welche Tools gibt es zur Messung von AI Share of Voice?
Spezialisierte Plattformen wie Profound, Brandwatch AI oder interne Prompt-Testing-Setups werden eingesetzt. Der Markt für solche Tools entwickelt sich derzeit schnell – ein standardisiertes Messverfahren existiert noch nicht.

Kann man AI Share of Voice aktiv steigern?
Ja. Relevante Maßnahmen sind hochwertiger, gut strukturierter Content, Erwähnungen in autoritativen Quellen, klare Markenpositionierung sowie technische Optimierungen wie strukturierte Daten. Das Prinzip ähnelt SEO, folgt aber eigenen Regeln.