getSichtbar

So arbeiten wir: die BELEG-Methode.

Bedarf, Engines, Lücken, Evidenz, Gegenprobe. Fünf Schritte in fester Reihenfolge, die wir bei jedem Mandat durchlaufen. KI nennt nicht den besten Anbieter, sondern den, den sie belegen kann.

Unsere Kunden

NiccosNiccos — Shopify & E-Commerce
Touchpoint AmplifyTouchpoint Amplify — Google-Ads-Agentur
NEONANEONA — Designleuchten & E-Commerce
Ad SpecialistAd Specialist — Performance-Marketing-Agentur
Insel GruppeInsel Gruppe — Universitätsspital Bern
BluerailsBluerails — Agentic Booking für Hotels
voids.aivoids.ai — Supply-Chain SaaS
SPIELMANN Steuerberatung GmbHSPIELMANN Steuerberatung GmbH — Steuerberatung
PUNKT PRPUNKT PR — PR-Agentur
myAutoAbomyAutoAbo — Auto-Abo-Vergleich

Warum die Reihenfolge entscheidet.

Die meisten Sichtbarkeits-Projekte scheitern nicht an der Umsetzung, sondern an der Reihenfolge. Es wird geschrieben, bevor feststeht, ob jemand fragt. Es wird optimiert, bevor gemessen wurde, wer heute genannt wird. Und am Ende fehlt der Vergleich, an dem sich zeigen würde, ob die Arbeit gewirkt hat.

BELEG dreht das um. Zuerst steht fest, welche Frage unbeantwortet bleibt und welche Quelle sie heute beantwortet. Erst danach entscheidet sich, ob die Lücke eine Seite, ein Artikel, ein Produktdatensatz oder eine externe Quelle schließt.

Dass Substanz schlägt und Stil kaum wirkt, ist gut untersucht. Die Princeton-Studie zu Generative Engine Optimization (KDD 2024) misst für Quellenangaben eine um 115 % höhere Zitierwahrscheinlichkeit, für Expertenzitate mit Namensnennung +41 % und für konkrete Statistiken +40 %. Reine sprachliche Überarbeitung bringt rund +3 %.

Der fünfte Schritt ist der, den fast alle weglassen. Ohne Vergleichsgruppe sieht jede Veränderung nach Erfolg aus. Wir messen deshalb bearbeitete gegen unbehandelte Seiten desselben Zeitraums.

+115 %
Zitierwahrscheinlichkeit durch Quellenangaben
Quelle: Princeton GEO Study, KDD 2024
+41 %
durch Expertzitate mit Namensnennung
Quelle: Princeton GEO Study, KDD 2024
+3 %
durch reine sprachliche Überarbeitung
Quelle: Princeton GEO Study, KDD 2024
76 % → 38 %
Overlap AIO-Citations mit Google Top 10
Quelle: Ahrefs AIO Study, Jan 2026

Was in welchem Schritt passiert.

Bedarf: Wonach fragt dein Markt wirklich?

Wir starten nicht mit einer Keyword-Liste, sondern mit den Fragen, bei denen KI-Systeme Anbieter, Produkte oder Dienstleister empfehlen. Dazu kommt echtes Suchvolumen aus der Google-Ads-API — nie Schätzwerte aus SEO-Tools und nie Zahlen, die ein Sprachmodell nennt. Ergibt die Prüfung, dass niemand nach einer Leistung sucht, sagen wir das, auch wenn der Auftrag dadurch kleiner wird.

Fertig, wenn: Du weißt, welche Fragen dein Markt stellt — und welche Leistung sich nicht lohnt.

  • Kauf-Fragen erheben statt Keywords sammeln
  • Suchvolumen ausschließlich über die Google-Ads-API prüfen
  • Angebot und Nachfrage abgleichen, bevor irgendeine Seite entsteht

Engines: Wer wird heute genannt, und woher stammt die Antwort?

ChatGPT, Perplexity, Claude und Google AI werden getrennt geprüft, weil sie unterschiedlich auswählen und unterschiedliche Quellen zitieren. Perplexity sucht bei jeder Anfrage live, Google AI Mode zerlegt eine Frage in acht bis zwölf Teilfragen, Claude bevorzugt Fachportale. Wer nur ein System betrachtet, hält Zufall für einen Trend.

Fertig, wenn: Du siehst je System, wer empfohlen wird und welche Quellen die Antwort tragen.

  • Jedes KI-System einzeln messen, nicht als Durchschnitt
  • Genannte Anbieter und zitierte Quellen je Frage festhalten
  • Wettbewerber-Nennungen als Vergleichsmaßstab erfassen

Lücken: Wo genau fehlst du — und was wiegt am schwersten?

Aus Bedarf und Messung entsteht eine Lückenliste, keine Sammelnote. Jede Lücke bekommt eine Art: Fehlt eine Seite, fehlt ein Beleg auf einer bestehenden Seite, oder fehlt eine externe Quelle? Die Reihenfolge kommt aus deinen Daten — Umsatz, Marge und Aufwand entscheiden, nicht ein Standardpaket.

Fertig, wenn: Es steht fest, was zuerst gebaut wird und warum — nachvollziehbar, nicht nach Gefühl.

  • Lücken nach Art trennen: Seite, Beleg oder Quelle
  • Nach Umsatz- und Margenwirkung priorisieren
  • Kannibalisierung eigener Seiten aufdecken und auflösen

Evidenz: Was wird konkret gebaut?

Jetzt entsteht das, was gefehlt hat: Leistungs- und Produktseiten, Artikel mit belegten Aussagen, Vergleiche, Produktdaten, Schema, Pressebeiträge und Einträge auf den Quellen, die deine Kategorie prägen. Was zitiert wird, ist gut untersucht — die Princeton-Studie (KDD 2024) misst für Quellenangaben +115 %, für Expertzitate mit Namensnennung +41 % und für konkrete Statistiken +40 % Zitierwahrscheinlichkeit. Reine sprachliche Überarbeitung bringt rund +3 %.

Fertig, wenn: Jede Aussage auf deiner Seite ist belegt — und jede Lücke hat eine sichtbare Antwort bekommen.

  • Belege bauen statt Texte polieren: Zahlen, Quellen, Zitate, Cases
  • Antwort zuerst, Frage-Überschriften, prüfbare Aussagen
  • Externe Quellen aufbauen, nicht nur die eigene Website

Gegenprobe: Hat die Arbeit gewirkt — oder war es der Markt?

Wir messen dieselben Fragen erneut und vergleichen die bearbeiteten Seiten gegen unbehandelte. Ohne diesen Vergleich lässt sich eine Verbesserung nicht von einer Marktbewegung unterscheiden. Präsenz und Zitierung werden getrennt ausgewiesen: Genannt zu werden und als Quelle zitiert zu werden sind zwei verschiedene Ergebnisse mit zwei verschiedenen Hebeln.

Fertig, wenn: Du weißt, welche Maßnahme gewirkt hat — und welche nicht, was genauso wichtig ist.

  • Erneut messen je System, monatlich statt einmalig
  • Gegen unbehandelte Seiten vergleichen als Kontrolle
  • Präsenz und Zitierung getrennt berichten

Auf welchen Ebenen Belege entstehen.

KI braucht klare Informationen auf deiner Website und vertrauenswürdige Quellen außerhalb davon. Fehlt eine der drei Ebenen, trägt die Empfehlung nicht.

Website

Leistungsseiten, Produktseiten, interne Links, Schema und Entscheidungsbelege.

Eigene Inhalte

Artikel, Vergleiche, Ratgeber, FAQs und Cases für konkrete Kauf-Fragen.

Externe Quellen

Listings, Partnerseiten, Fachmedien, Reviews und Quellen, die KI bereits nutzt.

Wir bauen Sichtbarkeit als System.

SEO ist der Kern. AI Search, Content, Technik, Autorität und Conversion greifen darum herum. So sehen die ersten 90 Tage mit uns aus.

Kahler Stein im All, auf dem ein kleiner Roboter sitzt

Fundament & Fahrplan

  • Kauf-Fragen und Suchintentionen
  • Wettbewerber und KI-Nennungen
  • Keyword- und Intent-Mapping
  • Technical SEO und Crawl Audit
  • Priorisierte SEO- und AI-Search-Roadmap

Ergebnis am Monatsende

Ein klarer Fahrplan mit Prioritäten.

Derselbe Stein, jetzt mit Moos und einem Kristall

Inhalte & Autorität

  • Content- und Entity-Audit
  • E-E-A-T Review
  • Money Pages und Content-Briefings
  • AI-Search-optimierte Content-Empfehlungen
  • Quellen-, PR- und Link-Akquise

Ergebnis am Monatsende

Die ersten neuen Belege sind live.

Der Stein blüht, der Roboter gießt die Blumen

Umsetzung & Skalierung

  • Informationsarchitektur und Search Journey
  • Onpage- und Entity-Optimierung
  • Content-Produktion
  • Technische Umsetzung
  • Neue Messung und zweiter Report

Ergebnis am Monatsende

Ein messbarer Vorher-Nachher-Stand.

Vier Regeln, die wir nicht brechen.

Wir prüfen Google, KI-Antworten und Quellen zusammen. Daraus entstehen klare Aufgaben, die danach erneut gemessen werden.

Kauf-Fragen statt allgemeiner Themenliste
Jedes KI-System wird einzeln geprüft
Jede Lücke bekommt eine klare Priorität
Wir setzen um. Dein Team muss kein Dashboard bedienen
Wir haben BELEG nicht erfunden, um ein Akronym zu haben. Es ist die Reihenfolge, in der wir ohnehin arbeiten — und der letzte Schritt ist der, den fast alle weglassen. Wer nicht gegen unbehandelte Seiten vergleicht, kann nicht unterscheiden, ob seine Arbeit gewirkt hat oder ob sich nur der Markt bewegt hat. Genau das ist aber die einzige Frage, für die uns jemand bezahlt.

Felix Ament, Gründer, getSichtbar GmbH

Was unsere Kunden sagen.

Zitate von Gründern und Geschäftsführern, mit denen wir arbeiten. Wo ein Case vorliegt, steht die Kennzahl daneben.

NICCOS
“No fuckin way, Felix Ament der GOAT. Nach wenigen Wochen war NICCOS bei ChatGPT und Claude auf Platz 1. Unsere organischen Lead-Anfragen sind durch getSichtbar explodiert.”

+761 %

mehr Impressionen in 3 Monaten

NENiclas Eckert

Niclas Eckert

Gründer, NICCOS

voids.ai
“Im ersten Monat kam die erste Anfrage mit dem Satz: „Ihr wurdet mir von ChatGPT empfohlen.“ Genau dafür nutzen wir getSichtbar.”

+980 %

mehr organische Conversions in 3 Monaten

JSJannik Semmelhaack

Jannik Semmelhaack

Founder & CEO, VOIDS

VOLTH Materials
“Seit getSichtbar läuft, bekommen wir neue B2B-Anfragen über KI. Die Umsetzung war schnell, pragmatisch und nah an unserem Markt.”

11,2 Plätze

bessere Ø Position in 3 Monaten

THTheresa Hauck

Theresa Hauck

Founder & Managing Director, VOLTH Materials

So messen wir KI-Sichtbarkeit.

Der KI-Sichtbarkeits-Score in unseren Cases und Reports ist eine Messung, kein Eindruck. Über alle Kunden stellen wir jeden Monat tausende Kauf-Fragen an KI-Systeme, verteilt über den ganzen Monat statt als einmalige Stichprobe.

Kauf-Fragen statt Markenfragen

Für jeden Kunden erheben wir die Fragen, die seine Käufer stellen: Empfehlungen, Vergleiche, Kosten, Vertrauen und konkrete Probleme. Markenfragen, also Fragen direkt nach dir, zählen nicht in den Score. Wer nach dir fragt, kennt dich schon.

Jedes KI-System einzeln

ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini, in der Regel mit Live-Websuche. Gemini fragen wir zusätzlich in einer zweiten Variante mit Google-Suche ab, als Annäherung an Googles KI-Antworten. Jedes System wird getrennt ausgewertet, weil jedes andere Quellen wählt.

Laufend statt einmalig

Die Messung läuft mehrmals pro Woche. Der Score fasst die letzten Durchläufe zusammen, damit ein einzelner Ausreißer keine Kurve macht. Durchläufe, die nicht zuverlässig sind, zeigen wir nicht an.

Genannt und zitiert, getrennt

Genannt heißt: die Marke steht in der Antwort. Zitiert heißt: die eigene Website steht in den Quellen der Antwort. Beides erfassen wir getrennt, weil es zwei verschiedene Hebel sind.

Was in den Score eingeht

Wie prominent die Marke genannt wird, an welcher Stelle, wie oft die eigene Website als Quelle erscheint, der Anteil an allen Nennungen im Vergleich zum Wettbewerb und die Tonalität. Daraus entsteht je System ein Wert von 0 bis 100, gewichtet zu einem Gesamtwert.

Was der Score nicht ist

KI-Antworten schwanken von Anfrage zu Anfrage. Der Score zeigt einen Trend über Wochen, keine Garantie für eine einzelne Antwort. In den Cases zeigen wir die Veränderung zwischen dem ersten und dem letzten Monat des Zeitraums, in Punkten.

Häufige Fragen zur Methode.

Wofür steht BELEG?

Für Bedarf, Engines, Lücken, Evidenz und Gegenprobe — die fünf Schritte, in denen wir arbeiten. Der Name beschreibt zugleich das Prinzip: KI-Systeme nennen nicht den besten Anbieter, sondern den, den sie belegen können.

Ist das nicht einfach SEO mit neuen Wörtern?

Die technische Basis ist dieselbe, die Auswahl nicht. Laut Ahrefs (Januar 2026) standen nur noch 38 % der in AI Overviews zitierten Seiten in Googles Top 10 — ein Jahr zuvor waren es 76 %. Wir behandeln beide Kanäle deshalb getrennt und erklären Rankings mit Ranking-Faktoren, Zitierungen mit Zitier-Faktoren.

Warum die Gegenprobe?

Weil ohne Vergleichsgruppe jede Veränderung erklärbar aussieht. Wir vergleichen bearbeitete Seiten gegen unbehandelte desselben Zeitraums. Das ist kein Laborversuch, aber es trennt Wirkung von Marktbewegung deutlich besser als ein reiner Vorher-Nachher-Blick.

Wie messt ihr KI-Sichtbarkeit?

Über alle Kunden stellen wir jeden Monat tausende Kauf-Fragen an ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini, laufend über den ganzen Monat verteilt. Markenfragen, also Fragen direkt nach dir, zählen nicht. Wir erfassen getrennt, ob eine Marke genannt und ob ihre Website als Quelle zitiert wird, und fassen das je System zu einem Score von 0 bis 100 zusammen.

Wie lange dauert ein Durchlauf?

Bedarf und Engines brauchen zwei bis drei Wochen. Die Evidenz-Arbeit läuft danach fortlaufend, Lücke für Lücke. Erste messbare Bewegung sehen wir meist nach vier bis acht Wochen; Perplexity reagiert am schnellsten, weil es bei jeder Anfrage live sucht.

Könnt ihr Nennungen garantieren?

Nein, und niemand kann das seriös. KI-Antworten schwanken je Anfrage und Modellversion — der Wechsel auf Gemini 3 tauschte laut Ahrefs 42 % der zitierten Domains aus. Wir zeigen, wo du heute fehlst, bauen die Belege und messen danach erneut.

Was, wenn der Bedarf fehlt?

Dann sagen wir es und bauen die Seite nicht. Manche Angebote werden nicht gesucht, sondern empfohlen oder aktiv verkauft — dann sind Pressearbeit, KI-Antworten oder Vertrieb die besseren Kanäle als eine Leistungsseite. Diese Ehrlichkeit spart das teuerste SEO: das für Seiten, die niemand sucht.

Braucht es dafür einen Website-Relaunch?

Selten. Der Großteil der Hebel liegt auf bestehenden URLs: Struktur, Belege, Schema, interne Verlinkung. Ein Relaunch ohne vorherige Bedarfsprüfung ist die teuerste Art, dasselbe Problem in ein neues Design zu übernehmen.

Was löst BELEG nicht?

Ein unklares Angebot, fehlende interne Entscheidungen und alles, was außerhalb deiner Domain passiert. Erwähnungen auf fremden Seiten lassen sich vorbereiten, aber nicht erzwingen — Redaktionen entscheiden selbst. Und Sichtbarkeit ersetzt keinen Vertrieb.

GEO-Agentur aus Stuttgart und Hamburg.

Firmensitz in Ostfildern bei Stuttgart, Büro in Hamburg. Wir betreuen Unternehmen in ganz Deutschland, Österreich und der Schweiz, remote und nach Absprache vor Ort.

Sprich mit uns über deine Sichtbarkeit.

15 Minuten, direkt im Kalender. Wir prüfen vorab, welche Anbieter KI in deiner Kategorie nennt, und bringen das Ergebnis mit.

Felix Ament, Gründer & CEO

Felix Ament

Du sprichst direkt mit mir.

Was im Gespräch passiert

  • Wir zeigen, welche Anbieter ChatGPT, Gemini, Perplexity und Google bei Kauf-Fragen deiner Kategorie nennen.
  • Wir zeigen, welche Quellen diese Antworten stützen und wo Wettbewerber stehen.
  • Wir benennen die Belege, die deiner Marke heute fehlen.
  • Du bekommst den nächsten Schritt, der am meisten Wirkung hat. Ohne Verpflichtung.