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LLM-Sichtbarkeit & Share of Model
Kurz gesagt: Wie oft eine Marke in KI-Antworten genannt wird – und warum man das über viele Durchläufe messen muss.
Stand: 08.11.2026 · Redaktion KI News Kompakt
Wenn Menschen Chatbots nach Produkten oder Anbietern fragen, zählt, wer in der Antwort vorkommt. LLM-Sichtbarkeit beschreibt, wie oft und wie eine Marke dort genannt wird. Der Begriff Share of Model lehnt sich an „Share of Voice“ an: der Anteil der Nennungen einer Marke an allen Nennungen in einer Kategorie.
Warum Ranglisten täuschen
SparkToro ließ im Januar 2026 rund 600 Freiwillige in 2.961 Durchläufen dieselben Fragen an ChatGPT, Claude und Googles KI stellen. Die Chance auf zweimal dieselbe Empfehlungsliste lag unter 1 zu 100, auf dieselbe Reihenfolge bei etwa 1 zu 1.000. Aussagekräftig war dagegen der Sichtbarkeitsanteil über viele Durchläufe.
Was das wert ist
Laut Seer Interactive bekamen Seiten, die in einer Google-KI-Zusammenfassung zitiert wurden, deutlich mehr organische Klicks als nicht zitierte – aber weniger als ganz ohne Zusammenfassung (Zero Click). Anbieter wie Demandbase verkaufen inzwischen eigene Agenten für diese „Answer Engine Optimization“.
Praxis: Viele Fragen, viele Durchläufe, mehrere Modelle – und den Anteil messen, nicht den Platz.
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