AEO-Audit: Die 6-Schritte-Checkliste für Ihre Sichtbarkeit in der KI-Suche

Was ist ein AEO-Audit?

Ein AEO-Audit ist eine systematische Prüfung, wie Ihre Marke in KI-generierten Suchantworten erscheint oder eben nicht erscheint. Es untersucht, was KI-Engines über Ihre Marke, Ihre Produktkategorie und Ihre Wettbewerber sagen, wenn sie die Fragen beantworten, die Ihre potenziellen Kunden tatsächlich stellen.

Anders als das SEO-Audit, das technische Faktoren und Ranking-Signale bei Google analysiert, betrachtet das AEO-Audit vier Punkte:

• Abdeckung: Welche Abfragen lösen eine Nennung Ihrer Marke in KI-Antworten aus?
• Genauigkeit: Wenn KI-Engines Ihre Marke nennen, sind die Aussagen dann korrekt?
• Sentiment: Sind die Nennungen neutral, positiv oder unterschwellig negativ?
• Share of Model Voice (SOMV): Wie oft wird Ihre Marke im Vergleich zu Wettbewerbern zitiert?

Wann ein Audit sinnvoll ist: Vor einem großen Produktlaunch, zu Beginn jedes Quartals, nach einem Marken-Refresh oder einer Preisänderung und immer dann, wenn ein Wettbewerber Marktanteile gewinnt, ohne dass es dafür eine offensichtliche SEO-Erklärung gibt.

Der AEO-Audit-Prozess in 6 Schritten

Schritt 1: Definieren Sie Ihre Prompt-Bibliothek

Die Qualität Ihres AEO-Audits hängt vollständig von der Qualität der Prompts ab, die Sie testen. Eine schwache Prompt-Bibliothek mit fünf Markenabfragen und sonst nichts vermittelt Ihnen ein trügerisches Gefühl von Sicherheit. Bauen Sie die Bibliothek in vier Kategorien auf:

Kategorieabfragen: Wie Käufer Ihre Produktkategorie entdecken.

• "bestes Tool für [Ihre Kategorie] und [Ihren primären Anwendungsfall]"
• "beste Plattformen für [Ihre Kategorie] und [ICP]"
• "Tools für [Ihre Kategorie] im Vergleich"

Vergleichsabfragen: Die Momente, in denen Wettbewerber bewertet werden.

• "[Ihre Marke] vs [Wettbewerber A]"
• "Alternativen zu [Ihrer Marke]"
• "lohnt sich [Ihre Marke]"

Problemabfragen: Suchen zu einem konkreten Problem, noch bevor Käufer die Kategorie kennen.

• "wie löse ich [Kernproblem]"
• "warum fällt [Problem] Marketing-Teams so schwer"

Markenabfragen: Was Käufer sehen, wenn sie Sie bereits in Betracht ziehen.

• "[Ihre Marke] Erfahrungen"
• "[Ihre Marke] Preise"
• "ist [Ihre Marke] seriös"

Streben Sie mindestens 20 Prompts pro Audit-Zyklus an. Mehr Prompts bedeuten eine verlässlichere SOMV-Berechnung.

Schritt 2: Führen Sie die Prompts in allen 4 großen KI-Engines aus

KI-Engines beantworten dieselbe Frage unterschiedlich. Ihre Marke erscheint vielleicht in Perplexity regelmäßig, in ChatGPT dagegen nie. Google AI Overviews beschreibt Ihre Preise womöglich korrekt, während Claude veraltete Informationen hat. Ein einzelner Test liefert Ihnen nur ein Viertel des Bildes.

Testen Sie jeden Prompt in diesen Engines:

Halten Sie für jede Kombination aus Prompt und Engine in einer Tabellenkalkulation fest:

• Genannt? (ja / nein)
• Position (erste, zweite oder später in der Antwort)
• Sentiment (positiv / neutral / negativ)
• Genauigkeit (alles korrekt / kleinere Fehler / grobe Fehler)
• Ebenfalls genannte Wettbewerber (auflisten)

Schritt 3: Vergleichen Sie mit Wettbewerbern

Führen Sie nun dieselben 20+ Prompts mit den Namen Ihrer Wettbewerber aus. Sie suchen damit kein Material für die nächste Diskussion, sondern messen Ihren Ausgangswert bei SOMV und erkennen, wo Wettbewerber regelmäßig vor Ihnen liegen.

So berechnen Sie Ihren SOMV:

SOMV = (Anzahl der Prompts mit Nennung Ihrer Marke) ÷ (Gesamtzahl der getesteten Prompts) × 100

Erscheint Ihre Marke in 11 von 40 Prompts und Ihr wichtigster Wettbewerber in 23, liegt Ihr SOMV bei 27,5 %, seiner bei 57,5 %. Diese Zahl sollte Ihr Marketing-Team in einem Dashboard sehen und nicht in einer Krise entdecken.

Verfolgen Sie diese Zahl über jedes Quartalsaudit hinweg. Sinkt sie, hat sich etwas verändert: Entweder hat Ihre Content-Strategie nachgelassen, oder ein Wettbewerber hat bewusst in KI-Sichtbarkeit investiert. Beides lässt sich bearbeiten.

Schritt 4: Prüfen Sie die Genauigkeit der KI-Aussagen

In diesem Schritt erleben die meisten Teams die größten Überraschungen. KI-Modelle lernen aus Inhalten, die im gesamten Web veröffentlicht werden. Existieren dort ältere, falsche oder veraltete Inhalte über Ihre Marke, zitieren KI-Engines sie womöglich als Tatsache.

Prüfen Sie jede Aussage, die KI-Engines über Ihre Marke treffen, gegen die aktuelle Realität:

Funktionen: Beschreiben die genannten Funktionen tatsächlich das, was Sie anbieten? Fehlen Funktionen, die Sie seit 2023 ergänzt haben, vollständig?

Preise: Dieser Punkt ändert sich am häufigsten. Viele KI-Engines zitieren noch Preise aus 2022–2023, weil diese ihre Trainingsdaten dominierten. Weicht Ihr aktueller Preis um mehr als 20 % von der KI-Angabe ab, gehört die Korrektur ganz nach oben in Ihren Plan.

Anwendungsfälle: Beschreiben KI-Engines Ihr Produkt für die Anwendungsfälle, die Sie tatsächlich adressieren? Oder ist die Beschreibung in ein benachbartes Segment abgewandert, das Sie nicht mehr priorisieren?

Wettbewerbsvergleiche: Wie schneidet Ihre Marke in direkten Vergleichen ab, die eine KI erstellt? Sind die Differenzierungsmerkmale, die die KI nennt, tatsächlich die, die Sie wählen würden?

Für jede gefundene Ungenauigkeit gilt: Erstellen Sie Inhalte, die den Sachstand ausdrücklich korrigieren, und strukturieren Sie sie so, dass KI-Engines sie auslesen können (FAQ-Schema, Definitionsabsätze, Überschriften mit direkter Antwort). Das ist der schnellste Weg zu mehr Genauigkeit. Die vollständige Korrektur-Routine beschreibt der Leitfaden zur Entity-Optimierung.

Schritt 5: Identifizieren Sie Abdeckungslücken

Abdeckungslücken sind die Abfragen, in denen Ihre Marke in KI-Antworten fehlt, während Wettbewerber regelmäßig präsent sind. Das sind Ihre wichtigsten Content-Chancen.

Erfassen Sie die Lücken systematisch:

1. Listen Sie jeden Prompt aus Ihrer Bibliothek auf, bei dem Ihre Marke nicht erschienen ist
2. Notieren Sie, welche Wettbewerber stattdessen erschienen sind
3. Prüfen Sie, ob Sie eine Seite für diese Suchintention haben
4. Wenn ja: Die Seite existiert, ist aber nicht für KI-Auslesbarkeit strukturiert (Optimierungsaufgabe)
5. Wenn nein: Die Seite muss entstehen (Content-Aufgabe)

Die wertvollsten Lücken sind Problem- und Vergleichsabfragen, in denen Wettbewerber erscheinen und Sie nicht. Diese KI-Antworten prägen die Anbieterauswahl Ihrer Interessenten, lange bevor jemand Ihre Website besucht.

Wie KI-Sichtbarkeitsoptimierung auf strategischer Ebene aussieht, nicht nur auf der Ebene eines Audits, beschreibt der Begleitleitfaden mit dem vollständigen Fünf-Säulen-Ansatz.

Schritt 6: Erstellen Sie Ihren AEO-Maßnahmenplan

Aus Ihren Audit-Ergebnissen wird ein Maßnahmenplan mit drei Prioritäten:

Priorität 1: Ungenauigkeiten beheben (diese Woche) Falsche Preise, unzutreffende Funktionen, veraltete Positionierung. Das schadet Ihnen unmittelbar. Erstellen Sie die Korrekturinhalte sofort.

Priorität 2: Abdeckungslücken schließen (dieses Quartal) Die Abfragen, in denen Wettbewerber erscheinen und Sie nicht. Bauen Sie eine Seite pro wesentlicher Lücke, strukturiert für KI-Auslesbarkeit: Einstieg mit direkter Antwort, FAQ-Schema, klare Entity-Beschreibung.

Priorität 3: SOMV bei wertvollen Prompts verbessern (laufend) Für die Abfragen, in denen Sie erscheinen, Ihr SOMV aber unter dem der Wettbewerber liegt, starten Sie ein strukturiertes Programm für Inhalte und Zitierungen. Das braucht Monate, nicht Wochen.

AEO-Audit-Checkliste

Nutzen Sie diese Übersichtstabelle, um den Fortschritt Ihres Audits zu verfolgen:

So automatisiert Allable Ihr AEO-Audit

20+ Prompts in 4 KI-Engines manuell auszuführen, zu protokollieren, zu vergleichen und zu berechnen, kostet 4–6 Stunden pro Audit-Zyklus. Bei quartalsweiser Wiederholung ist das ein erheblicher Rechercheaufwand, bevor Sie mit den Ergebnissen überhaupt etwas getan haben.

Allable führt diesen Prozess automatisch aus. Sie hinterlegen einmalig Ihre Marke, Ihre Wettbewerber und die Prompt-Kategorien, die Sie testen wollen. Die Plattform testet nach Ihrem Zeitplan über 7 KI-Engines, berechnet Ihren SOMV automatisch, markiert Genauigkeitsabweichungen, wenn KI-Beschreibungen von den hinterlegten Fakten zu Ihrer Marke abweichen, und zeigt Abdeckungslücken zusammen mit Empfehlungen zum Schließen.

Aus dem Audit, das manuell einen konzentrierten Nachmittag kostet, wird ein wöchentliches Dashboard-Update. Und den SOMV-Sprung eines Wettbewerbers entdecken Sie nicht erst im Quartalsreview, sondern in der Woche, in der er passiert. Das ist früh genug, um zu reagieren.

Einen breiteren Blick auf KI-Sichtbarkeitstools jenseits von Allable liefert der Tool-Leitfaden mit dem vollständigen Marktüberblick und ehrlichen Einschätzungen.