In nur einem Nachmittag findest du heraus, ob ChatGPT dein Entwicklertool empfiehlt, ohne etwas kaufen zu müssen. Erstelle etwa 25 Prompts, die echte Käufer eingeben könnten, führe jeden in einer neuen Sitzung mit ChatGPT, Perplexity und Gemini aus, notiere alle Erwähnungen und Zitate in einer Tabelle und berechne deine Erwähnungsrate. Am Ende hast du drei Dinge, die dir kein Dashboard-Test bietet: einen Ausgangswert, eine Liste der Tools, die statt deines genannt werden, und die genauen Seiten, die AI-Engines als Belege zitieren.
Dafür brauchst du keinerlei Tools. Das ist Absicht. Wir empfehlen jedem Team, mit dieser Methode zu beginnen – auch Teams, die sich jedes Abonnement auf dem Markt leisten können.
Warum du zuerst manuell testen solltest
Manuelle Tests zeigen dir genau, was ein Käufer sieht – ohne zwischengeschaltete Erfassungsschicht. Die meisten Tracking-Tools sammeln Antworten per UI-Automatisierung statt über offizielle APIs (so hat es Peecs CPO öffentlich gesagt). Deshalb können die Zahlen im Dashboard von deinen abweichen. Auch AI-Antworten verändern sich: Ahrefs hat gemessen, dass Google AI Overviews sich etwa alle 2.15 Tage neu formulieren und zwischen zwei aufeinanderfolgenden Antworten 45.5% der Zitate wechseln. Ein sorgfältiger manueller Durchlauf bringt mehr als ein Dashboard-Test, aus dem du nichts lernst.
Vor dem Start zwei ehrliche Einschränkungen. Erstens ist auch dein manueller Test nur eine kleine Stichprobe: zwei Durchläufe mit je 25 Prompts auf 3 Engines liefern Hinweise auf eine Richtung, aber kein Naturgesetz. Zweitens bleiben die Zahlen nicht stabil – und das ist in Ordnung. Runde eins liefert den Ausgangswert, Runde zwei (nächsten Monat) zeigt den Trend. Ahrefs’ eigene Messung zumZitataustausch in AI Overviewszeigt, warum ein erneuter Test wichtiger ist als jedes einzelne Ergebnis.
Warum das Auslesen der Benutzeroberfläche wichtig ist: In einem Thread zum Vergleich der großen Tracking-Tools weisen Nutzer darauf hin, dass Peecs CPO eingeräumt hat, Ergebnisse aus dem Auslesen der Weboberfläche zu beziehen. Deshalb können die Antworten davon abweichen, was ein eingeloggter Käufer sieht (r/SEO_tools_reviews). Wenn du die Prompts selbst ausführst, ist eindeutig, was gemessen wurde.
Schritt 1: Stelle 15 bis 30 Prompts zusammen
Verwende etwa 25 Prompts, verteilt auf vier Kaufabsichten: Entdeckung (wie Käufer nach deiner Produktkategorie fragen), Vergleich (direkte Gegenüberstellungen), Alternativen (Suchanfragen zum Wechsel) und Umsetzung (aufgabenbezogene Fragen). Formuliere sie so, wie Käufer fragen würden, und nenne dein eigenes Tool nur bei einigen wenigen markenbezogenen Tests. Die Mischung ist wichtiger als die Anzahl, denn jede Absicht misst einen anderen Teil des Funnels.
| Kategorie | Anteil | Beispiel (für ein Feature-Flag-Tool) | Was gemessen wird |
|---|---|---|---|
| Entdeckung | 40%, etwa 10 Prompts | „best feature flag tools for startups“, „tools to manage feature releases“ | Ob du auftauchst, wenn Käufer die Kategorie entdecken |
| Vergleich | 25%, etwa 6 Prompts | „LaunchDarkly vs PostHog“, „Unleash vs Flagsmith“ | Ob du dem direkten Vergleich standhältst |
| Alternativen | 20%, etwa 5 Prompts | „LaunchDarkly alternatives“, „open source alternative to LaunchDarkly“ | Ob du bei einem möglichen Wechsel in die engere Auswahl kommst |
| Umsetzung | 15%, etwa 4 Prompts | „how to roll out features safely in Next.js“, „best library for A/B testing a React app“ | Ob du auftauchst, wenn der Prompt eine Aufgabe statt einer Kategorie beschreibt |
Vier Regeln für die Formulierung der Prompts:
- Formuliere neutral. „What's the best feature flag tool“ misst die Realität; „Is AcmeFlags a good tool“ misst deine eigene Voreingenommenheit.
- Nimm 3 bis 5 Prompts auf, bei denen dein Tool auftauchen sollte, wenn es halbwegs bekannt ist, und 5 bis 8, bei denen es wahrscheinlich nicht erscheint. In der zweiten Gruppe liegt das Wachstumspotenzial.
- Lege den genauen Wortlaut fest und speichere ihn in der Tabelle. Wiederholungen sind nur aussagekräftig, wenn die Prompts identisch sind.
- Nummeriere sie von P01 bis P25, damit jede erfasste Antwort einer Zeile zugeordnet werden kann.
Schritt 2: Führe die Tests sauber durch
Führe jeden Prompt in einer neuen Sitzung aus, in einem Inkognito-Fenster oder einem abgemeldeten Profil, mit nur einem Prompt pro Unterhaltung. Teste ChatGPT, Perplexity und Gemini statt nur ChatGPT: Die Engines zitieren sehr unterschiedlich häufig. In einer Analyse von 118,101 Antworten kam Perplexity auf durchschnittlich 21.87 Zitate pro Antwort, ChatGPT auf 7.92 (Qwairy, Q3 2025). Laut einer von Writer zitierten Analyse von Muck Rack werden nur etwa 11% der von ChatGPT zitierten Domains auch von Perplexity zitiert (von Writer zitiertBeim Vergleich der Engines zeigen sich die Überraschungen.
Praktische Details, die deine Ergebnisse beeinflussen:
- Wähle einen ChatGPT-Modus (kostenlos und abgemeldet oder dein bezahltes Konto) und bleibe bei allen Durchläufen dabei. Für Gemini gilt dasselbe.
- Lenke das Gespräch nicht vorab. Keine Einleitungen im Stil eines System-Prompts und kein „you're an expert“. Käufer schreiben so etwas nicht.
- Ein Prompt pro neuem Chat. Rückfragen verfälschen die Stichprobe.
- Verteile den Test auf zwei oder drei Tage und führe jeden Prompt pro Engine zweimal aus. Die Antworten können sich unterscheiden; Ahrefs’Daten zum Zitataustauschzeigen, dass sich zwischen zwei aufeinanderfolgenden Beobachtungen etwa die Hälfte der Zitate ändern kann.
- Verwende in Perplexity den Standardmodus. Deep-Research-Modi beantworten eine andere Frage als die, die Käufer stellen.
Die Rechnung: 25 Prompts × 3 Engines × 2 Durchläufe = 150 Antworten. Dafür brauchst du einen produktiven Nachmittag und einen kurzen Vormittag am nächsten Tag.
Schritt 3: Halte alles in einer Tabelle fest
Eine Zeile pro Antwort. Zwölf Spalten reichen; zwei davon (genannte Wettbewerber, zitierte URLs) werden sich als wichtiger erweisen als deine eigene Spalte. Wenn eine Antwort dich ohne Zitat nennt, halte die Erwähnung fest. Zitiert sie deine Dokumentationsseite, ohne dich zu nennen, notiere auch das. Das sind unterschiedliche Signale, die unterschiedliche Lösungen erfordern.
| Spalte | Beispielwert | Warum es dazugehört |
|---|---|---|
| Datum | 2026-10-21 | Verfolgt Veränderungen zwischen den Durchläufen |
| Engine | ChatGPT | Die Engines unterscheiden sich; die Überschneidung bei Zitaten ist gering |
| run | 1 oder 2 | Prüft die Abweichungen innerhalb derselben Engine |
| prompt_id | P07 | Ordnet den Prompt dem festen Testsatz zu |
| Kategorie | comparison | Analysiert Lücken nach Absichtskategorie statt nur die Gesamtrate zu betrachten |
| Prompt (Wortlaut) | „launchdarkly vs posthog“ | Sorgt für reproduzierbare Ergebnisse |
| Erwähnt | Y / N | Die wichtigste Kennzahl |
| Position | 1. / 2.–3. / weiter hinten / nicht genannt | Die Reihenfolge zeigt, wie stark du in Betracht gezogen wirst – nicht nur, ob du vorkommst |
| Beschreibung (ein Satz) | „Open Source, selbst gehostet“ | Zeigt, ob deine Positionierung zur Absicht passt |
| Genannte Wettbewerber | LaunchDarkly, Unleash, Flagsmith | Zeigt deine tatsächliche Konkurrenz bei jeder AI-Engine |
| Zitierte URLs | reddit.com/r/devops-Thread, Anbieterdokumentation | Die Retrieval-Ebene, der AI tatsächlich vertraut |
| Art der Zitierquelle | docs / reddit / listicle / G2 / github | Zeigt dir, wo du Zitate gewinnen solltest |
Eine Pivot-Tabelle oder ein paar Formeln am Ende liefern dir die entscheidenden Zahlen: Erwähnungsrate pro Engine und Kategorie sowie wie oft jeder Wettbewerber statt dir genannt wird.
Schritt 4: Interpretiere die Ergebnisse wie ein Forscher
Eine einzelne Erwähnung beweist nichts; aussagekräftig ist die Rate. Die Analyseeinheit lautet: „in N von 25 Antworten pro Engine genannt“. Wenn ChatGPT dich bei denselben Prompts in 3 von 25 Antworten nennt (12%), einen direkten Wettbewerber aber in 15 von 25 (60%), ist genau diese Lücke der Befund. Alles andere – Rankings, Bauchgefühl, eine glückliche Einzelantwort – ist Rauschen, bis es sich in mehreren Durchläufen wiederholt.
So liest du die Tabelle:
- Berechne die Erwähnungsrate pro Engine und Kategorie. Die Rate bei Entdeckungs-Prompts zeigt deine Sichtbarkeit beim Einstieg in die Kategorie, die Vergleichsrate deine Stärke im Auswahlprozess. Bei einem Tool kann der eine Wert gut aussehen, während es beim anderen unsichtbar bleibt.
- Unterscheide zwischen Erwähnung und Zitat. ChatGPT zitiert etwa 7.92 Quellen pro Antwort, Perplexity dagegen 21.87 (Qwairy). Die beiden Engines greifen also auf unterschiedliche Weise auf Informationen zu. Eine Erwähnung ohne Zitat bedeutet meist, dass das Modell auf Trainingsdaten zurückgreift und nicht das Web ausliest.
- Achte besonders auf die Spalten „Genannte Wettbewerber“ und „Zitierte URLs“. Wenn Wettbewerber immer wieder in bestimmten Reddit-Threads oder Listicles auftauchen, liegen dort deine Lücken bei der Informationsbeschaffung. Rund 85% der AI-Zitate verweisen auf Quellen, die der Marke nicht gehören (Muck-Rack-Analyse, zitiert über Writer). Wenn also alle deine Belege nur auf der eigenen Website liegen, ist eine schwache Präsenz in den Antworten zu erwarten und kein Rätsel.
- Behandle eine falsche Beschreibung als eigenes Problem. Wenn ChatGPT dich nennt, aber als „nur für Unternehmen“ bezeichnet, obwohl dein Produkt Open Source ist, liegt ein Positionierungsfehler vor – und der wird anders behoben als fehlende Erwähnungen.
- Prüfe überraschende Ergebnisse erst bei anderen Engines, bevor du handelst. Ein Ergebnis aus nur einer Engine und einem Durchlauf ist eine Hypothese.
Einen allgemein gültigen „guten“ Wert gibt es nicht; wer als Anbieter einen nennt, will dir etwas verkaufen. Der einzige Richtwert mit veröffentlichten Belegen ist als Orientierung zu verstehen: Ahrefs analysierte 17 million AI-Zitate und stellte fest, dass zitierte URLs etwa25.7% aktuellerals Googles organische Ergebnisse sind und ChatGPT bevorzugt die neuesten Seiten zitiert. Veraltete Vergleichsseiten verschlechtern deine Chancen messbar.
Der zweite Nachmittag: Vom Ausgangswert zur To-do-Liste
Die letzten beiden Spalten der Tabelle sind bereits deine To-do-Liste: Welche Wettbewerber regelmäßig auftauchen, während du fehlst, und welche Seiten AI-Engines immer wieder zitieren, auf denen du nicht vertreten bist. Bei Entwicklertools liegen die Lösungen meist an denselben Stellen. Präsentiere dich in Vergleichs-Threads und Listicles, die bereits zitiert werden. Strukturiere die Dokumentation so um, dass jede Seite eine Frage vollständig beantwortet und eine Engine ganze Passagen übernehmen kann. Veröffentliche ehrliche Vergleichsseiten, auf denen du Wettbewerber nennst – Engines bevorzugen Seiten, die Vergleichsfragen direkt beantworten. Halte llms.txt und den Zugriff für AI-Crawler offen, damit technische Hürden die Auffindbarkeit nicht blockieren. Aktualisiere veraltete Seiten, die eigentlich vorne liegen sollten.
Wir werden jede dieser Maßnahmen in kommenden Beiträgen auf dieser Website ausführlich behandeln.
Jeden Monat erneut testen
Führe jeden Monat denselben Testsatz erneut aus und trage die Ergebnisse in dieselbe Tabelle ein. Runde eins liefert den Ausgangswert, ab Runde drei erkennst du einen Trend – und den kannst du steuern. Wenn sich ein Wert verändert hat, willst du die Belege sehen; wenn nicht, hast du vermieden, einen Zufallseffekt einer Veröffentlichung zuzuschreiben.
Wenn deine Durchläufe eine große Lücke zeigen und du sie lieber von jemand anderem schließen lassen möchtest, ist das genau unsere Arbeit. CiteGap führt denselben Test mit mehr Engines und Prompts durch, untersucht die Ursachen und liefert dir die Liste der nötigen Maßnahmen – oder setzt sie direkt um. Das Ganze ist ein einmaliges Projekt statt eines Abonnements. Starte mit dem kostenlosen Lite-Audit und bring deine Tabelle mit, falls du schon eine hast. Das macht die Diagnose schneller und günstiger.
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Quellen
- Veränderungen bei AI Overviews (durchschnittliche Beständigkeit 2.15 Tage, 45.5% Zitataustausch):Ahrefs
- Zitate pro Antwort (Perplexity 21.87, ChatGPT 7.92, 118,101 Antworten, Q3 2025):Qwairy
- Anteil externer Medien an AI-Zitaten (etwa 85%) und geringe Überschneidung zwischen Engines (11% der Domains); Muck-Rack-Analyse, zitiert über Writer:writer.com
- Aktualität (zitierte URLs 25.7% aktueller, 17 million Zitate analysiert):Ahrefs
- Einordnung zum Auslesen der Weboberfläche und zum Toolvergleich:r/SEO_tools_reviews