Im ersten Teil dieser Serie haben wir den fundamentalen Wandel zur KI-Sichtbarkeit beleuchtet und die zentralen Begriffe LLMO, AEO und GEO eingeordnet. Doch wie misst man Erfolg in dieser neuen Welt? Wie können Sie objektiv beurteilen, wie gut Ihr Unternehmen von künstlicher Intelligenz verstanden und empfohlen wird? Die Antwort liegt in einem neuen Benchmark: dem AI Discoverability Index (AIDI),und dem Verständnis, wie moderne KI-Systeme tatsächlich arbeiten.

RAG-Systeme: Die Brücke zwischen LLM und der realen Welt

Ein weit verbreiteter Irrtum ist, dass Sprachmodelle wie ChatGPT direkt das Internet durchsuchen. Klassische LLMs sind auf ihre statischen Trainingsdaten beschränkt. Moderne Systeme wie ChatGPT mit Browsing-Funktion oder Google AI Overviews sind jedoch weiter entwickelt. Sie sind sogenannte Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) [3].

Ein RAG-System funktioniert in zwei Schritten:

Retrieval (Abruf): Wenn eine Anfrage gestellt wird, durchsucht eine vorgeschaltete Suchinfrastruktur externe, aktuelle Quellen (z.B. Suchindizes, Datenbanken, Ihre Website), um relevante Informationen zu finden.

Augmented Generation (Erweiterte Generierung): Das Sprachmodell erhält diese abgerufenen Informationen als zusätzlichen Kontext und formuliert auf dieser Basis eine fundierte, aktuelle und kontextgerechte Antwort.

Infrastructure (Infrastruktur): Kann die KI Ihre Website und Ihre Daten technisch korrekt analysieren? Hier geht es um die maschinelle Lesbarkeit Ihrer Inhalte, sauberen Code und strukturierte Daten.

Perception (Wahrnehmung): Bestätigen externe Signale den Ruf und die Expertise Ihrer Marke? Die KI bewertet, ob Sie in Fachmedien zitiert werden,wie über Sie in Foren gesprochen wird und welches Sentiment mit Ihrer Marke verbunden ist.

Commerce (Handel): Wird die KI Ihre Produkte mit Überzeugung empfehlen?Diese Säule bewertet die Qualität Ihrer Produktinformationen, die Verfügbarkeit von Bewertungen und die Klarheit Ihrer Alleinstellungsmerkmale.

Dieser hybride Ansatz ist entscheidend, denn er reduziert typische LLM-Schwächen wie veraltetes Wissen oder „Halluzinationen“ und erhöht die Vertrauenswürdigkeit, da die Antworten auf überprüfbaren Quellen basieren[3]. Für Ihre LLMO-Strategie bedeutet das: Ihre Inhalte müssen für den Retrieval-Schritt optimiert sein, um überhaupt in die engere Auswahl für die Generierung zukommen.

AIDI: Der Benchmark für Ihre LLMO-Strategie

Genau hier setzt der AI Discoverability Index (AIDI) an. Er misst nicht nur, ob Sie erwähnt werden, sondern wie gut Ihre Inhalte für diesen gesamten Prozess vorbereitet sind. AIDI ist ein Multi-Agent-Framework, das die „Reasoning Readiness“ – also die Bereitschaft einer Marke, von einer KI verstanden und logisch verarbeitet zu werden – über 13 Dimensionen hinweg misst[2].

Die drei Säulen des AIDI

Für Führungskräfte lässt sich das komplexe Framework in drei einfachen Säulen zusammenfassen:

Die 13 Dimensionen: Die technische Tiefe von AIDI

Hinter diesen Säulen verbirgt sich die eigentliche Stärke des AIDI: seine technische Tiefe. Das Framework analysiert 13 spezifische Dimensionen, um ein ganzheitliches Bild der AI-Readiness zu zeichnen.

Dazu gehören unter anderem:

Schema & Structured Data: Die Verwendung von standardisierten Formaten (z.B. von Schema.org), um die Bedeutung von Inhalten explizit zumachen.

Semantics & Entities: Die Verwendung klar definierter Begriffe und die Verknüpfung zu bekannten Entitäten in Wissensgraphen.

Sentiment Analysis: Die Analyse der Tonalität von externen Erwähnungen und Kundenbewertungen.

Conversational Copy: Die Aufbereitung von Texten in einem natürlichen, dialogorientierten Stil.

Knowledge Graph Presence: Die Verankerung der eigenen Marke in öffentlichenund privaten Wissensdatenbanken.

SentimentScore:
Die durchschnittliche Tonalität der Erwähnungen Ihrer Marke.

Recommendation Rate: Der prozentuale Anteil, mit dem Ihre Produkte bei relevanten Anfragen empfohlen werden.

Knowledge Panel Accuracy:
Die Korrektheit und Vollständigkeit der Informationen, die in KI-generierten Zusammenfassungen über Ihr Unternehmen erscheinen.

Diese technische Präzision ist der „Burggraben“ von AIDI und unterscheidet es von oberflächlichen Keyword-Trackern. Es geht nicht darum, ob ein Wort vorkommt, sondern ob die KI das Konzept dahinter versteht.

FAQ für den Mittelstand (Teil 2): Messbarkeit und KPIs

1. Wie können wir den AIDI für unser Unternehmen messen?

Die Messung des AIDI erfordert spezialisierte Tools und ein tiefes Verständnis des Frameworks. Dies ist ein Bereich, in dem externe Berater eine entscheidende Rolle spielen. Sie können einen AIDI-Audit durchführen, der den aktuellen Status Ihres Unternehmens aufzeigt, ihn mit dem Wettbewerb vergleicht und eine klare Roadmap für Verbesserungen liefert. Einsolcher Audit ist keine einmalige Momentaufnahme, sondern der Startpunkt für eine kontinuierliche Optimierung.

2. Welche neuen KPIs sollten wir verfolgen?

Neben den bereits in Teil 1 genannten Metriken wie „Zitationsrate“ und „Share of AI Voice“ sollten Sie qualitative KPIs in Ihr Reporting aufnehmen:

3. Wie schnell können wir Ergebnisse sehen?

Die Verbesserung des AIDI-Scores ist ein Marathon, kein Sprint. Während einige technische Optimierungen (z.B. Schema-Implementierung)schnell zu Verbesserungen führen können, ist der Aufbau von Autorität (Perception) ein langfristiger Prozess. Erste Beta-Tests zeigen jedoch, dassMarken im obersten AIDI-Quartil über 40% mehr KI-getriebenen Traffic verzeichnen als der Durchschnitt [2]. Die Investition zahlt sich also aus.

4. Warum reichen herkömmliche „AI Visibility Tracker" nicht aus

Viele der aktuell verfügbaren Tools konzentrieren sich darauf, zu zählen, wie oft eine Marke in KI-Antworten erwähnt wird. Das ist ein wichtiger Datenpunkt, aber er ist oberflächlich. AIDI geht tiefer und fragt: Wird die Marke korrekt verstanden? Wird sie im richtigen Kontext erwähnt? Ist die Erwähnung positiv oder neutral? Wird sie als vertrauenswürdige Quelle für spezifische Themen wahrgenommen? Diese qualitativen Dimensionen sind entscheidend für den langfristigen Erfolg und können nur durch ein umfassendes Framework wie AIDI erfasst werden.

Ausblick auf Teil 3

Im dritten und letzten Teil dieser Serie zeigen wir Ihnen, wie Sie mit dem PixelMechanics Total Experience Ansatz Ihre LLMO-Roadmap gestalten und welche konkreten Onpage- und Offpage-Maßnahmen Sie ergreifen können.

Referenzen

[1] HubSpot. (2025). Best practices for answer engine optimization (AEO)marketing teams can’t ignore. https://blog.hubspot.com/marketing/answer-engine-optimization-best-practices
[2] Parr, Dale. (2025). AIDI:The New Standard for AI Discoverability. Entnommen aus dem bereitgestellten Dokument.
[3] eology GmbH. (2025).LargeLanguage Model Optimization (LLMO). https://www.eology.de/magazine/large-language-model-optimization