AI-Visibility tracken (ChatGPT, Perplexity, Gemini)

Klassisches SEO misst, ob du in Googles Top-10 stehst. AI-Visibility misst, ob du in den Antworten von ChatGPT, Perplexity, Gemini und Claude überhaupt vorkommst — und wenn ja, wie. Diese Anleitung zeigt dir den kompletten Tracking-Workflow.

Was ist AI-Visibility?

LLMs erzeugen Antworten aus eigenem Training, aus Web-Recherchen oder aus retrieval-augmentierten Quellen. Wenn ein Nutzer fragt „Was ist die beste vegane Proteinquelle?", listet das Modell Anbieter, Marken, URLs. Wer dort genannt wird, gewinnt Traffic, Trust und Marktanteil. Wer nicht, ist unsichtbar — egal wie gut die Google-Position ist.

Rankion stellt deine Marken-relevanten Fragen automatisch und periodisch an mehrere Modelle und protokolliert: Wirst du genannt? In welchem Kontext? Welche Quellen zitiert das Modell?

Tracking-Projekt erstellen

Im Menü: AI Visibility → Neues Tracking. Der Wizard fragt dich:

1. Name — z.B. „Vegane Proteine DACH"
2. Modus — Domain-Tracking (eine Marke/Domain) oder Keyword-Tracking (Topic, alle relevanten Player)
3. Domain bzw. Keywords — was getrackt wird

Per API:

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/tracking-projects \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_TOKEN" \
  -d '{"name": "Vegane Proteine DACH", "mode": "domain", "domain": "meinedomain.de"}'

Brand-Aliase definieren

Marken haben Schreibvarianten. „MeineDomain", „Meine Domain GmbH", „MD24" — alles dieselbe Firma. Pflege Aliase im Projekt, damit Erwähnungen korrekt zugerechnet werden. Ohne Aliase übersiehst du Hits.

Plattformen wählen

Wähle, welche Modelle abgefragt werden. Übliche Auswahl:

{
  "llm_platforms": ["chatgpt", "perplexity", "gemini", "claude"]
}

Jede Plattform kostet Credits pro Run. Du kannst auch nur eine wählen, wenn dein Markt klar ist (z.B. nur Perplexity für Tech-B2B).

Frequenz festlegen

tracking_frequency steuert die Wiederholung: daily, weekly, monthly. Für die meisten Marken reicht weekly. Hochfrequente Märkte (News, Krypto) profitieren von daily.

Run starten + warten

Der erste Run wird beim Anlegen automatisch geplant. Manuell triggerst du:

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/tracking-projects/{id}/run \
  -H "Authorization: Bearer DEIN_TOKEN"

Antwort: HTTP 202 mit Job-ID. Dauer abhängig von Anzahl Fragen × Plattformen — meist 2–10 Minuten. UI pollt automatisch und zeigt Live-Fortschritt.

Score interpretieren

Nach dem Run siehst du:

• Visibility-Score (0–100) — wie oft wurdest du genannt, in welcher Position der Antwort, mit welchem Sentiment.
• Reality Check / AVI — gleicht das Modell-Wissen mit den realen Top-10-SERPs ab. Großer Gap = LLM erinnert sich an dich, Google nicht (oder umgekehrt).
• Plattform-Breakdown — wo bist du stark, wo schwach.
• Trends — historische Entwicklung pro Run.

Citations analysieren

Spannend wird's bei den Cited Sources. Modelle linken in Antworten oft auf konkrete URLs. Rankion sammelt sie, aggregiert pro Domain und zeigt dir:

• Welche URLs werden am häufigsten zitiert?
• Welche Konkurrenten hängen oben?
• Welche eigenen Inhalte werden gar nicht aufgegriffen?

Das ist deine Content-Roadmap: Themen, bei denen du fehlst, sind die nächsten Artikel — siehe Erster Artikel mit dem AI Content Editor.

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Tiefenwissen zu Setup, Limits, Datenmodell und allen Endpoints liegt in AI-Visibility Tracking und der API-Referenz. Fragen zu Credits & Quoten beantwortet Credits & Rate-Limits.