Der Visibility Score von innen: Wie wir aus KI-Antworten eine Zahl machen, mit der du arbeiten kannst
Jedes Analytics-Produkt verlangt irgendwann, dass du einer Zahl vertraust. Wir finden: Unserer solltest du nie vertrauen müssen — du solltest sie prüfen können. So funktioniert der Famescan Visibility Score, bis ganz nach unten.
Warum überhaupt eine Zahl
KI-Sichtbarkeit ist wirklich mehrdimensional: fünf Engines, Dutzende Käuferfragen, mehrere Länder und Antworten, die sich täglich ändern. Mit einer Tabelle roher Antworten kann niemand steuern. Einen einzelnen Score gibt es aus genau einem Grund: damit du die Richtung auf einen Blick siehst — werden wir empfehlbarer oder weniger empfehlbar, und hat die Arbeit vom letzten Monat etwas bewegt?
Die Gefahr einzelner Scores: Sie werden zu Eitelkeitsmetriken. Unsere Antwort darauf ist radikale Lesbarkeit: Die Formel ist veröffentlicht, jeder Input ist einsehbar, und jeder Datenpunkt führt zu einer gespeicherten Engine-Antwort.
Die sieben Kategorien
- Presence — tauchst du in den Antworten auf die Fragen deiner Käufer überhaupt auf?
- Share of Voice — wie viel des Gesprächs bist du, wie viel sind deine Wettbewerber?
- Prominence — bist du, wenn du auftauchst, die Empfehlung an erster Stelle oder eine Fußnote?
- Recommendation — empfiehlt die Antwort deine Marke aktiv, wenn sie erwähnt wird?
- Sentiment — beschreibt dich die Engine positiv, neutral oder mit Einschränkungen und Warnungen?
- Citations — zitieren Antworten deine Domain als Quelle, oder reden sie aus zweiter Hand über dich?
- Consistency — ist all das stabil über Engines, Länder und Zeit, oder eine Glückssträhne?
Das Gate: Präsenz zuerst
Der Score ist gegatet: Wenn du in Antworten kaum vorkommst, können dich starke Teilmetriken nicht zu einer schmeichelhaften Gesamtzahl tragen. Eine Marke, die zweimal mit begeistertem Sentiment erwähnt wird, ist nicht sichtbarer als eine, die in der Hälfte aller Antworten mit gemischtem Sentiment steht — und der Score darf das nicht vortäuschen. Präsenz gatet alles, denn in der KI-Suche ist Abwesenheit der Fehlermodus, der zählt.
Jede Zahl hat einen Beleg
Klick in Famescan auf einen Score und du landest bei der Evidenz: den exakten Engine-Antworten dahinter, mit deinen Erwähnungen, den genannten Wettbewerbern, den zitierten Quellen und den Zeitstempeln. Das ist kein Nice-to-have — es ist der Unterschied zwischen einer Messung und einer Meinung. Und es macht das Action Center ehrlich: Jede Empfehlung zeigt auf die Antworten, die sie rechtfertigen.
Was ein guter Score ist
Scores liegen auf einer Skala von 0 bis 100. Famescan zeigt diese Skala in vier beschreibenden Produktbändern: unter 40, 40–60, 60–80 und über 80. Diese Bezeichnungen erklären das Score-Modell; sie sind keine Aussage über Marktperzentile oder Kundenergebnisse. Relevant ist der eigene, vergleichbare Trend auf den Käuferfragen, die für dein Projekt zählen.