Sichtbarkeit in der KI garantiert unmöglich: Das sollten Marken stattdessen messen

Der Autor, der im Bereich der Sichtbarkeit von KI-Marken arbeitet, erhielt drei kommerzielle Angebote, die versprachen, Marken in den Top-Antworten von ChatGPT zu platzieren, sogar mit einer bestimmten Position innerhalb von 30 Tagen. Er erklärt, dass solche Garantien physisch unmöglich sind, da KI-Modelle Texte probabilistisch Wort für Wort generieren, und selbst bei einer Temperatur von 0 und einem festen Seed führen geringfügige Abweichungen in den Serverberechnungen und der Stapelverarbeitung (Batchverarbeitung) zu unterschiedlichen Ausgaben. Darüber hinaus sind moderne Modelle Ensembles aus kleineren Modellen, was eine weitere Ebene der Unberechenbarkeit hinzufügt. Zudem hängen KI-Antworten sowohl von den Trainingsdaten des Modells als auch von der Live-Internetsuche ab, die sich beide unabhängig voneinander ändern und von einer Marke nicht kontrolliert werden können. Stattdessen schlägt der Autor vor, den Share of Model zu messen, also den Prozentsatz kontrollierter Aufforderungen (Prompts), bei denen ein Modell eine Marke ohne direkten Hinweis erwähnt, indem man eine Stichprobe von 15–20 echten Aufforderungen vor und nach der Content-Optimierung durchführt. Er verweist auf eine Studie von Aggarwal et al. aus dem Jahr 2024, die einen Anstieg der Zitationshäufigkeit um 30–115% durch eine ordnungsgemäße Optimierung zeigte. Er warnt auch vor roten Flaggen bei Auftragnehmern, wie etwa das Versprechen bestimmter Positionen oder einheitlicher Wachstumsprozentsätze über verschiedene Plattformen hinweg, und rät, nach reproduzierbaren Messungen zu fragen, anstatt nach Positionsgarantien.