AI Visibility Checker & KI-Sichtbarkeits-Simulator 2026
Wirst du von ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity zitiert – oder verliert deine Marke den Anschluss an die Konkurrenz? Simuliere deinen AI Citation Score live auf Basis von 5 empirischen Faktoren aus der richtungsweisenden Princeton GEO-Studie (KDD 2024).
Konzipiert von Jörg Zimmer KI-Sichtbarkeits-Checker & Simulator
Echter Live-Scan (robots.txt, llms.txt & Schema.org) + Princeton-Zitations-Simulator (KDD 2024)
Hervorragende Zitationschancen!
Deine Marke erfüllt die Kriterien führender GEO-Studien. Sprachmodelle können deine Inhalte verlässlich als Primärquelle zitieren.
Google AI
94 %
ZitationChatGPT
88 %
ZitationPerplexity
96 %
Zitation🔍 Analyse-Befund & Hebel für teleschmie.de:
🚀 Was-wäre-wenn: Simuliere deinen Zitations-Zuwachs
Klicke auf die 5 Hebel der Princeton GEO-Studie, um zu sehen, wie dein Score durch gezielte Optimierung steigt:
Hast du eigene Statistiken, Messwerte, Umfragen oder konkrete Zahlen in deinen Inhalten?
Kommen namentlich bekannte Experten mit echten Zitaten und Quellenlinks zu Wort?
Wird dein Unternehmen von Google & KI als feste Marke ohne Verwechslung erkannt?
Können KIs den Aufbau deiner Seite maschinell verstehen (Autor, Firma, FAQs)?
Dürfen GPTBot (ChatGPT), ClaudeBot und Perplexity deine Website ohne Blockaden scannen?
Nächster Schritt: Echte KI-Sichtbarkeit im Live-Betrieb tracken
Dieser Simulator liefert dir die Hebel der Princeton-Benchmark. Um herauszufinden, ob ChatGPT, Perplexity und Google AI deine Marke tatsächlich heute schon empfehlen oder deine Konkurrenz zitieren, nutze ein spezialisiertes Tracking-Tool:
Ideal für Freelancer, Inhouse-Teams & KMU: Kombiniert Keyword-Rankings & Site-Audits mit dem AI Overviews & Answer Tracker.
Fokus auf 17+ Sprachmodelle: Misst Zitationsraten, Markenerwähnungen & Sentiment in ChatGPT, Claude, Perplexity & Gemini.
Dein Score zeigt Lücken bei Schema.org oder Grounding? In meiner 2-stündigen Sprechstunde analysiere ich die KI-Handbremsen deiner Domain direkt mit dir per Screensharing.
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Jörg Zimmer
Senior SEO & AI Search Consultant
„Und das heißt also da muss man ein bisschen erstmal ein Ballfach halten und auf die Jungs warten, die jetzt vorstürmen und Experimente machen und gucken, was kann ich denn für Stellschrauben liefern, damit ich in die großen Modelle reinkomme. Es muss ja auch irgendwie Faktenbasiert sein und erst wenn ich messen kann, kann ich auch eine Veränderung herbeiführen.“
Wie Sprachmodelle Quellen auswählen: Die 5 Säulen der Zitationswahrscheinlichkeit
Die Ära der reinen Zehn-Blaue-Links-Suche weicht im Jahr 2026 rasant autonomen Antwortmaschinen. Ob in Google AI Overviews, ChatGPT Search oder Perplexity AI: Nutzer scrollen seltener durch organische Trefferlisten. Sie konsumieren die direkt synthetisierte Antwort – und klicken primär auf die Quellen, die als vertrauenswürdige Belege im Antworttext verlinkt sind.
Wie meine eigene DACH AI Search Studie 2026 und die bahnbrechende Princeton-Studie zu Generative Engine Optimization (GEO) belegen, basiert die Zitationsauswahl auf fünf klar quantifizierbaren Säulen:
Originäre Primärdaten & Statistiken
Sprachmodelle sind „gierig“ nach quantifizierten Fakten. Wer originäre Zahlenreihen, Benchmark-Ergebnisse oder empirische Umfragen publiziert, wird von RAG-Systemen bevorzugt als faktischer Datenanker herangezogen. Reine Textparaphrasen ohne Zahlen schneiden signifikant schlechter ab.
Verifizierte Zitate & E-E-A-T
Autonome Zitate namentlich bekannter Experten mit verlinkter Primärquelle (z. B. Podcast-Zeitstempel oder LinkedIn-Beitrag) signalisieren LLMs reale Erfahrung (Experience & Authoritativeness). Die Princeton-Studie zeigte hierbei einen Zitationsanstieg von 28 %.
Entitäten-Grounding im Knowledge Graph
Eine Marke muss im semantischen Gedächtnis der KI als eigenständiges Konzept (Entität) verankert sein. Fehlen Wikidata-Verknüpfungen oder ein Google Knowledge Panel, verwechseln Sprachmodelle dein Angebot oft mit bekannten Großkonzernen.
Relationales Schema.org @graph
Isolierte JSON-LD Dateninseln verwirren Crawler. Nur ein relationaler @graph Container verbindet die Domain, die dahinterstehende Organisation, die handelnden Autoren und Fachbeiträge zu einem geschlossenen Wissensnetzwerk.
Entitäten-Aufbau & KI-Sichtbarkeit nicht dem Zufall überlassen
Dein Score zeigt Optimierungsbedarf, aber deinem Team fehlt die Zeit für Schema-Architektur, Agent Readiness und kontinuierliches Citation-Monitoring? In meinem monatlichen Retainer (ab 1.920 €) übernehme ich das vollständige Setup – Enterprise-Monitoring inklusive, ohne Agentur-Wasserkopf und ohne Knebelverträge.
Was ist der Unterschied zwischen SEO und Generative Engine Optimization (GEO)?
Welche Hebel steigern die Zitationswahrscheinlichkeit in LLMs am stärksten?
Warum ist ein relationaler Schema.org @graph Container so wichtig für RAG-Systeme?
Was bewirkt die /llms.txt Datei für KI-Suchmaschinen?
Was besagt der 'Equalizer Effect' der Princeton-Studie?
Wie messe ich meine tatsächliche KI-Sichtbarkeit im laufenden Betrieb?
Reales KI-Tracking im laufenden Betrieb starten
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