Generative KI Assistenten wie ChatGPT oder Claude und KI Suchmaschinen wie Perplexity oder Google sind auf dem Vormarsch. Nach meiner Meinung wird sich das Internet und die Art und Weise, wie wir Informationen recherchieren, in den nächsten 10 Jahren grundsätzlich verändern. Klassische Suchmaschinen werden deutlich an Relevanz verlieren und nicht mehr die Dominanz der letzten 20 Jahre genießen.
Marken und Unternehmen müssen sich und ihre Produkte zukünftig auch in Ergebnissen der KI Assistenten positionieren, um Sichtbarkeit zu erhalten. Um das zu erreichen, werden Disziplinen wie Large Language Model Optimization (LLMO) auch Generative Engine Optimization (GEO) genannt.
Mehr dazu in den verlinkten Beiträgen und Videos.
Dafür bedarf es Tools zur Erfolgsmessung als auch Analyse. Dieses Feld wird gerade durch diverse Tool-Anbieter besetzt. Während die großen SEO Tool Suiten sich bisher auf das Monitoring der AIOverviews beschränken, gibt es diverse neue Tool-Anbieter am Markt, die Plattform übergreifend alle großen generativen KI Assistenten überwachen lassen, um die eigenen Marken und Produkte hinsichtlich Sichtbarkeit zu messen.
Nachfolgend eine Übersicht dieser AI-Monitoring- Lösungen.
| Tool | LLM-Fokus oder allgemeines Monitoring? | Unterstützt deutschsprachige Inhalte? | Zusatzfunktionen über reines Monitoring | Dashboard-/Export-Funktionen | Preismodell |
|---|---|---|---|---|---|
| Evertune (evertune.ai) | Speziell für LLM-Antworten konzipiert. Überwacht, wie große Sprachmodelle (z.B. ChatGPT, Llama, Google Gemini) Marken darstellen. Kein klassisches Social-/Web-Monitoring. | Keine explizite Angabe zu Sprachen (fokussiert auf führende LLMs wie OpenAI & Meta); vermutlich zunächst englisch zentriert. |
Wettbewerbs-Analyse: Vergleich der Markenplatzierung gegenüber Wettbewerbern. Sentiment-Analyse: wertet häufigste Worte und Tonalität aus, mit denen die Marke von AIs beschrieben wird. Content-Gap-Analyse: identifiziert Themen, in denen Wettbewerber mehr Inhalte liefern (zur „Erziehung“ der LLMs). Handlungsempfehlungen: liefert einen Content-Fahrplan, um die Sichtbarkeit der Marke in AI-Modellen zu verbessern.
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Analytics-Dashboard: Umfangreiche Plattform mit Zeitreihen-Tracking (monatliche Aktualisierung der Analysen). Darstellung eines “AI Brand Index” je Kategorie (Ranking, wie oft Marke von LLMs empfohlen wird). Export als Bericht möglich (z.B. zum Verlauf der Markenwahrnehmung) – nicht öffentlich detailliert beschrieben. | Kein öffentlicher Preis; Demo auf Anfrage. Enterprise-Lösung, mutmaßlich im höheren Preissegment (mehrere Tausend USD pro Monat). |
| Peec AI (peec.ai) | Voller Fokus auf AI-Suchplattformen (ChatGPT, Perplexity, Claude, Google Gemini etc.). Entwickelt für LLM-Search-Analytics, nicht für klassische Web-Erwähnungen. | Ja, deutschsprachige Prompts/Inhalte werden unterstützt. Analysen zeigen z.B., dass bei deutschen Fragen die Modelle stark deutschsprachige Quellen bevorzugen. (UI der Plattform selbst ist in Englisch.) |
Brand Visibility Score: misst Sichtbarkeit der Marke über die Zeit und pro AI-Modell. Quellen-Analyse: zeigt, welche Quellen die LLMs für Antworten nutzen – wichtig, um zu verstehen warum eine Marke genannt wird oder nicht. Wettbewerbs-Benchmark: Branchen-Ranking der eigenen Marke vs. Konkurrenz (Wer hat den größten „Share of Voice“ in AI-Antworten?). Prompt-Management: freie Wahl und Tagging von zu überwachenden Prompt-Fragen.
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Dashboard: Übersichtlich, mit Zeitverlauf-Charts und Multi-Modell-Übersicht. Zeigt z.B. Sichtbarkeitsverlauf je Modell (ChatGPT vs. Claude etc.). Alerts: Benachrichtigungen bei Änderungen der Sichtbarkeit (Angabe auf Website). Export: Möglichkeit, AI-Antworten/Erwähnungen herunterzuladen (z.B. Chat-Verläufe) ist vorhanden. Zusammenarbeit im Team durch geteilte Projekte. | In-House Plan: ca. $130/Monat (für ~30 Prompts) (entspricht ~120 €) – unbegrenzte Nutzer. Agency Plan: ca. $195/Monat (für Agenturen, mehrere Kunden) (entspricht ~180 €). Monatlich kündbar. |
| Quno AI (quno.ai) | LLM Brand Intelligence: Plattform zur Optimierung der Markenpräsenz in AI-Suchergebnissen. Betrachtet Antworten von ChatGPT, Perplexity usw., kein Social-Media-Monitoring. Zusätzlich AI-gestützte Marktforschung (Teil der Suite). | Nicht ausdrücklich angegeben. Zielt auf globale Marken ab, dürfte also mehrsprachig einsetzbar sein, aber primärer Fokus liegt auf englischsprachigen AI-Plattformen. (Kein konkreter Hinweis auf deutsche Inhalte gefunden.) |
Sentiment- & Keyword-Analyse: Analysiert, in welchem Tonfall und mit welchen Schlüsselbegriffen die Marke in AI-Antworten erwähnt wird. Quellen/Citation-Analyse: zeigt die Ursprungsquellen der AI-Antworten über die Marke. AI-Personas & Intents: Einzigartig – simuliert verschiedene Nutzerprofile/Buyer-Journey-Phasen, um zu sehen, wie sich Antworten über die Marke je nach Intent ändern. Custom Queries: Sehr flexible Abfragen – Nutzer kann eigene Fragestellungen definieren und über die Zeit tracken. Außerdem qualitative Umfragen via AI Interviewer möglich.
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Dashboard: Vorhanden (webbasiert). Bietet tiefgehende Analyse-Reports (z.B. LLM-Antworten nach Persona filtern). Die UI gilt als ansprechend und erlaubt Longitudinal-Studien und Schnappschüsse. Vermutlich kein Self-Service-Export (Schwerpunkt auf interaktiver Analyse; Ergebnisse können aber sicherlich für Berichte genutzt werden). | Enterprise-Produkt, Preise nur auf Anfrage. Laut Brancheninsidern ca. $4.000+ pro Monat für die komplette Suite (je nach Umfang). Möglicherweise gibt es abgestufte Pakete (Team/Enterprise), aber öffentlich nicht genannt – Demo erforderlich. |
| BrandRank.AI (brandrank.ai) | Voll fokussiert auf generative AI-Answer Engines. Überwacht alle großen LLM-basierten Antwortsysteme auf Markenerwähnungen. Keine traditionelle Social-Web-Überwachung. | Keine speziellen Sprachangaben. Als Enterprise-Lösung für globale Marken konzipiert – dürfte mehrere Märkte/Sprachen abdecken, aber Support für Deutsch wird nicht explizit beworben. |
Ganzheitliche Markenanalyse: Erkennt Schwachstellen der Marke in AI-Ausgaben (z.B. wo Fehlinformationen oder Lücken auftreten). Sentiment- und Reputations-Tracking: misst Stimmungen und prüft, ob AI-Antworten der Markenpositionierung entsprechen. “Predictive Brand Health”: prognostiziert Markengesundheitstrends auf Basis der AI-Daten. Wettbewerbsanalyse: detaillierter Vergleich mit Wettbewerbern in KI-Antworten. Betrachtet auch spezielle Aspekte wie Nachhaltigkeits- oder Produkt-Leistungsclaims in den Antworten.
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Dashboard: Ja, ein umfangreiches Monitoring-Dashboard ist Teil der SaaS-Plattform. Ermöglicht Vergleich der Sichtbarkeit und Bewertung der eigenen Marke vs. Konkurrenten im Zeitverlauf. Wahrscheinlich können Berichte/Exports erzeugt werden (für Markenreportings), genaue Details dazu werden öffentlich nicht genannt. | Preis: Nur auf Anfrage. Vermutlich Enterprise-Abo (Jahresvertrag). Schätzungen sprechen von > $3.000 pro Monat pro Marke je nach Leistungsumfang. |
| Otterly.AI (otterly.ai) | LLM-/AI-Search-Monitoring für Marken. Unterstützt Plattformen wie Google’s AI Overviews, ChatGPT und Perplexity. Kein allgemeines Web-Monitoring. Konzentriert auf prompt-basierte Abfragen. | Ja. Lokalisierte Abfragen möglich: Otterly lässt die Qualität der AI-Antworten nach Kundenregion unterscheiden. D.h. man kann z.B. prüfen, wie oft die Marke in Deutschland vs. USA genannt wird. Damit indirekt gute Unterstützung für deutschsprachige Queries/Quellen. |
Keyword- und Prompt-Recherche: Vorschläge relevanter Prompts/Fragen, unter denen die eigene oder konkurrierende Marke auftaucht. Link-Tracking: Analyse, wie oft Links zur eigenen Domain in AI-Antworten erscheinen vs. Konkurrenz. Monitoring einzelner Prompts: Detaillierte Sichtbarkeit pro Frage. Alerts: Benachrichtigung bei großen Veränderungen (z.B. wenn ein Mitbewerber plötzlich die Top-Position in einer Antwort übernimmt). (Keine tiefgehende Sentimentanalyse – derzeit Fokus auf Präsenz und Rankings.)
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Dashboard: Ja, einfach bedienbar und auf Kernmetriken fokussiert. Bietet einen Analytics-Bereich mit Kennzahlen wie Anteil der Brand- vs. Domain-Erwähnungen, durchschnittlicher “Brand Score” etc. je Prompt. Export: Daten zu einzelnen Prompts/Antworten können vermutlich als Berichte gezogen werden (im Tool selbst vorerst primär Visualisierung; CSV-Export nicht explizit erwähnt). | Abonnement mit gestuften Plänen: Lite $29/Monat (Überwachung von 10 Prompts); Standard $189/Monat (100 Prompts); Pro $989/Monat (1000 Prompts). Monatsweise buchbar (Self-Service). |
| Goodie (higoodie.com) | LLM Answer Engine Optimization: Fokussiert auf Sichtbarkeit in AI-Antworten (ChatGPT, Google Gemini, Claude etc.). Kein klassisches Social Monitoring. | Ja. Unterstützt Deutsch und andere Sprachen – globale Überwachung nach Land/Sprache ist integriert („Performance nach Land und Sprache verfolgen“). Ausgelegt für internationale Marken. |
Echtzeit-Markengesundheit: Stündlich aktualisierte Visibility Scores (0–100) für die Marke je AI-Modell. Sentiment-Analyse: Einstufung der KI-Aussagen über die Marke als positiv/neutral/negativ. Wettbewerbs- und Branchen-Benchmarks: Vergleich der eigenen Sichtbarkeit und Stimmung mit ausgewählten Wettbewerbern und Branchendurchschnitt. Cross-Plattform-Analyse: Filter nach einzelnen LLMs, um Unterschiede zwischen z.B. ChatGPT und Perplexity zu sehen. Optimierungstools: Neben Monitoring bietet Goodie einen AI Optimization Hub und AI Content Writer, um aus den Insights direkt neue Inhalte zu erstellen und Content für bessere AI-Sichtbarkeit zu optimieren (ein Alleinstellungsmerkmal). Zusätzlich Modul für Traffic & Attribution, um Web-Traffic durch AI-Antworten nachzuverfolgen.
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Intuitives Live-Dashboard: Vereinheitlicht alle Kennzahlen (Sichtbarkeit, Sentiment etc.) in einem Interface. Filterbar nach Modell und Region für gezielte Auswertungen. Vermutlich Exports/Reports möglich (z.B. PDF-Reports für Stakeholder), aber Hauptaugenmerk liegt auf dem interaktiven Dashboard. | Frühe Phase (Early Access) – Preise noch nicht öffentlich. Interessenten füllen ein Formular aus. Wahrscheinlich Enterprise-orientiert; Hinweise deuten auf maßgeschneiderte Pakete hin. (Inoffizielle Schätzungen sprechen von gehobenem Preisniveau, ggf. ähnliche Range wie Profound/Quno). |
| Profound (tryprofound.com) | LLM-Visibility für Enterprise: Beobachtet alle wichtigen generativen KI-Plattformen (ChatGPT, Bing Chat/Copilot, Amazon AI, Perplexity, Google SGE). Keine klassische Web-Reputation-Analyse, rein AI-Output. | Ja, voll mehrsprachig. Plattform unterstützt mehrere Sprachen und Märkte parallel. Regionalisierte Auswertungen sind fester Bestandteil (z.B. separate Analyse für D-A-CH möglich). | Themenbasierte Sichtbarkeit: Vorgefertigte Prompts/Fragen je Branche und Thema – liefert Branchenindex, wo die eigene Marke steht. Wettbewerbsvergleich: auf verschiedenen Ebenen (Marke, Produkt, Kategorie) möglich. Plattform-übergreifende Auswertung: aggregierte Sichtbarkeit über alle AI-Plattformen oder nach einzeln auswählbar. Citation Analysis: zeigt an, welche Domains/Quellen besonders häufig zitiert werden, wenn die Marke auftaucht – hilft, wichtige Content-Quellen zu identifizieren. Sentiment-Analyse: vergleicht die Stimmung zu eigener Marke vs. Konkurrenz insgesamt und im Zeitverlauf. Conversational Insights: Einzigartig – bietet einen Conversation Explorer, um echte Nutzerfragen an AIs zu erkunden und Keyword-Trends (Suchvolumen simuliert für AI-Suchen) zu analysieren. Technical SEO für LLM: Modul Agent Analytics prüft AI-Crawler-Besuche, Indexierungsstatus und gibt Optimierungstipps (HTML, Robots.txt), um die Website für KI besser auffindbar zu machen. | Umfangreiches Dashboard: Konsolidiert alle Insights (Sichtbarkeitsquote, Themen, Quellen, Sentiment) in einer Oberfläche. Regionale Analyse-Funktionen: z.B. Ergebnisse nach Land/Region filtern. Historische Daten: Rückblick bis Ende 2024 zum Trendvergleich. Export/Report: Für Enterprise-Kunden wahrscheinlich ausführliche PDF/Excel-Reports und API-Zugriff möglich, offiziell jedoch nur „Demo vereinbaren“. | Enterprise-Preismodell: Nur kundenspezifisch (kein Self-Service). Entwickelt für Großunternehmen mit globaler Präsenz. Übliche Kosten in der Größenordnung $3.000–4.000+ pro Monat (laut Anbieterinfo) bei jährlicher Bindung. |
AI Monitoring Tools für ChatGPT, Perplexity & Co. gut geeignet für den DACH-Raum
Generelle Infos in der Kurzübersicht:
Preis: 29 – 989 $
Features: Monitoring, Keyword Recherche, Prompt Recherche, Prompt Verwaltung, Überwachung von Verlinkungen
Plattformen: Google AIOverviews, ChatGPT, Perplexity
Otterly.AI – punktet durch einfache Handhabung und die Möglichkeit, Ergebnisse nach Ländern/Sprachen zu filtern (ideal, um die Marke gezielt in deutschen AI-Antworten zu verfolgen). Mit erschwinglichen Preisen ab 29 $/Monat und Kernfunktionen wie Prompt- und Link-Tracking ist Otterly für Einsteiger und mittelständische Marken im DACH-Raum attraktiv. Auf tiefere Analysen (z.B. Sentiment) muss man zwar verzichten, aber zur reinen Präsenzmessung in ChatGPT & Co. ist es sehr gut geeignet.
Die Funktionsweise von Otterly ist relativ einfach. Man recherchiert Keywords und lässt sich für diese Keywords Prompt ausgeben, die hinsichtlich der Sichtbarkeit der eigenen Domain, Produkte, Marke überwacht werden können. Zudem bietet das Tool einen Analytics-Bereich, in dem man Metriken wie Anzahl der anteiligen Brand-Nennungen, Domain-Nennungen, durchschnittlicher Brand-Score, Anzahl aller genannten Brands. Zudem bietet das Tool ein Detail-Monitoring für die einzelnen Prompts.
Peec AI – bietet ein breites Feature-Set zu moderaten Kosten und hat bereits gezeigt, dass es deutsche Anfragen sinnvoll abdeckt. Mit Quellenanalyse und Wettbewerbs-Benchmarks liefert Peec wertvolle Hinweise, warum eine Marke in LLM-Ergebnissen gut oder schlecht abschneidet. Durch die Unterstützung mehrerer Modelle (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) und der teamfähigen Oberfläche ist Peec besonders für Marketing-Teams interessant, die im deutschsprachigen Raum systematisch an der “LLM-Sichtbarkeit” ihrer Marke arbeiten wollen.
Preis: tba
Features: Prompt Verwaltung, Wettbewerbs-Monitoring, Quellen-Monitoring
Plattformen: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Llama Claude
Peec AI erlaubt die Verwaltung von Prompts und bietet die Möglichkeit, im direkten Vergleich die Wettbewerber hinsichtlich der Sichtbarkeit in AI-Ergebnisse zu tracken. Zudem lassen sich Prompts mit Tags versehen, um sie dann gebündelt nach Tag zu überwachen. Spannend finde ich auch die Möglichkeit die Quellen zu sehen, in denen Mentions auftauchen. So hat man einen konkreten Ansatzpunkt dafür, in welche Medien man versuchen kann, sich zu positionieren.
Preis: tba
Features:Prompt Verwaltung, Wettbewerbs-Monitoring, Quellen-Monitoring
Plattformen: ChatGPT, Google AIOverviews, Microsoft Copilot, Perplexity
Profound – als Enterprise-Tool mit voller Mehrsprachigkeit eignet es sich vor allem für große Unternehmen im DACH-Bereich, die umfassende Insights benötigen. Gerade international aktive Marken mit Sitz in Deutschland, Österreich oder der Schweiz profitieren von Profounds detailreicher Analyse (inklusive Sentiment, Quellen und Technik) über alle relevanten AI-Plattformen. Die hohe Investition (Enterprise-Preis) lohnt sich, wenn eine tiefgehende, kontinuierliche Überwachung der Markenwahrnehmung in LLMs geschäftskritisch ist und interne SEO/Content-Teams die Fülle an Daten nutzen können.
Profound unterscheidet sich von den anderen Tools darin, dass die Prompts je Industrie und Thema vordefiniert sind. Ein Prompt Management existiert also nicht.
Profound bietet eine Industrieweite und themenbezogene Übersicht der Sichtbarkeit.
Diese Übersichten werden summiert für alle Plattformen angezeigt. Profound bietet auf verschiedenen Ebenen einen Wettbewerbsvergleich, um sich selbst mit den Wettbewerbern zu vergleichen.
Es gibt aber auch die Möglichkeit je Plattform zu überwachen.
Zudem bietet Profound eine Citation-Analyse, um Domains zu identifizieren, auf die häufig referenziert wird.
Des weiteren steht eine Sentiment Analyse bereit, um die Stimmung um die eigenen Brands und den Wettbewerb im Vergleich zu analysieren.
Zudem lässt sich der Sentiment auch im Verhältnis zur Sichtbarkeit je Topic anzeigen.
Zusammenfassung
Die wachsende Bedeutung generativer KI-Systeme wie ChatGPT, Google AIOverviews oder Claude verändert die Art, wie Informationen gesucht und Marken sichtbar gemacht werden. Klassische Suchmaschinen verlieren an Relevanz, während Large Language Model Optimization (LLMO) bzw. Generative Engine Optimization (GEO) an Bedeutung gewinnen. Unternehmen müssen sich in KI-Ergebnissen positionieren, um sichtbar zu bleiben.
Neue Tools zur Analyse und Erfolgsmessung für diese Disziplin entstehen. Diese Tools bieten Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Markenpräsenz in generativen KI-Systemen strategisch zu stärken.
Grundsätzlich muss man sagen, dass sich die AI-Monitoring-Tools in den Funktionalitäten ähneln, aber dennoch unterschiedliche Schwerpunkte setzen. Der größte Unterschied ist die Art und Weise wie sich die Tools die Abfragen generieren. Während Otterly und peek.ai auf ein Prompt Management setzt in dem man selbst die Prompts vorgibt, die bei den jeweiligen AI-Plattformen überwacht werden, werden bei Profound die Prompt nach Thema vordefiniert. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile.
Aus den Vorgesprächen mit den Tool-Anbietern konnte ich auch verschiedene Zielgruppen für die Tools identifizieren und feststellen, dass je Tool unterschiedliche Zielgruppen angesprochen werden sollen. Die einen fokussieren eher die Brand-Verantwortlichen. während die anderen eher die SEO-Abteilungen ansprechen wollen.
Alle Tools befinden sich in einer Early-Stage-Phase und ich denke wir werden uns noch auf einige neue Features und Veränderungen freuen dürfen.
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