KI-Readiness
Audit
Erfahren Sie, wie ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini Ihr Unternehmen aktuell wahrnehmen. Unser KI-Readiness Audit zeigt Ihnen präzise, wo Sie stehen und welche Quick Wins Sie sofort umsetzen können.
Was ist KI-Readiness?
KI-Readiness beschreibt, wie gut Ihr Unternehmen für KI-gestützte Suchen vorbereitet ist
🔍 Das Problem
85% der Unternehmen haben keine Ahnung, wie sie in KI-Assistenten wie ChatGPT erscheinen. Während traditionelles SEO jahrzehntelang optimiert wurde, ist KI-Readiness für die meisten völliges Neuland.
Das Problem: KI-Modelle durchsuchen das gesamte Internet und entscheiden in Millisekunden, welche Unternehmen sie empfehlen. Ohne Transparenz über Ihre aktuelle Position verlieren Sie massiv Geschäftschancen.
✅ Die Lösung
Unser KI-Readiness Audit gibt Ihnen vollständige Transparenz. Wir testen Ihre Sichtbarkeit in ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini über 50+ relevante Suchanfragen hinweg.
Sie erhalten einen detaillierten Report mit Scoring (0-100), Competitive Benchmarking und priorisierten Quick Wins. So wissen Sie genau, wo Sie stehen und was als nächstes zu tun ist.
Warum KI-Readiness jetzt kritisch ist
aller B2B-Recherchen werden bis 2026 über KI-Assistenten starten
Vorsprung haben First Movers, die jetzt optimieren
mehr Sichtbarkeit erzielen durchschnittlich optimierte Unternehmen
Unser Audit-Prozess
Systematisches Testing über alle relevanten KI-Plattformen und Suchanfragen
Phase 1: Query Research & Mapping
Wir identifizieren 50-100 relevante Suchanfragen, die Ihre Zielgruppe in KI-Assistenten eingibt. Dies umfasst direkte Produktsuchen, Problem-basierte Anfragen, Vergleichssuchen und Kaufentscheidungsfragen.
Details:
- Buyer Journey Mapping (Awareness → Consideration → Decision)
- Competitor Query Analysis (Was wird über Konkurrenten gefragt?)
- Long-Tail & Voice Search Optimization
- Multi-Language Testing (DE, EN, FR je nach Markt)
Phase 2: Multi-Platform Testing
Systematisches Testen jeder Query in ChatGPT (GPT-4), Claude (Opus & Sonnet), Perplexity (Pro & Standard) und Google Gemini Advanced. Wir dokumentieren jede Erwähnung, Position und Kontext.
Details:
- ChatGPT: GPT-4 mit Browsing & Plugins aktiviert
- Claude: Opus (high intelligence) & Sonnet (speed)
- Perplexity: Pro Mode mit Citation Tracking
- Gemini: Advanced mit Google Integration
Phase 3: Visibility Scoring
Jede Erwähnung wird nach Position, Kontext und Sentiment bewertet. Top-3-Empfehlungen = 10 Punkte, Top-10 = 5 Punkte, nur erwähnt = 2 Punkte. Daraus ergibt sich Ihr KI-Readiness Score (0-100).
Details:
- Position Scoring (Rang 1-3 vs. 4-10 vs. nur erwähnt)
- Context Scoring (Positiv, Neutral, Negativ)
- Citation Quality (Welche Quellen werden genannt?)
- Recommendation Strength (Explizite Empfehlung vs. Option)
Phase 4: Competitive Benchmarking
Parallel testen wir 5-15 Ihrer Hauptkonkurrenten mit denselben Queries. So sehen Sie genau, wo Sie im Vergleich stehen und welche Gaps Sie schließen müssen.
Details:
- Direct Competitors (Direkte Produktkonkurrenz)
- Indirect Competitors (Alternative Lösungen)
- Market Leaders (Best-in-Class Benchmarks)
- Gap Analysis (Wo sind Sie schwächer/stärker?)
Was Sie erhalten
Umfassender Report mit actionable Insights und priorisierten Empfehlungen
KI-Readiness Score
Ihr Gesamt-Score (0-100) plus Breakdown nach Plattform, Query-Typ und Funnel-Stage. Sehen Sie auf einen Blick, wo Sie stark und wo Sie schwach sind.
Competitive Position
Detaillierter Vergleich mit 5-15 Konkurrenten. Wer wird häufiger empfohlen? Wer hat bessere Citations? Wo haben Sie Chancen auf Quick Wins?
Content Gap Analysis
Welche Topics, Keywords und Content-Formate fehlen Ihnen? Wo verlieren Sie gegen Konkurrenten, weil Ihr Content nicht KI-optimiert ist?
Citation & Source Analysis
Welche Ihrer Seiten werden von KI-Modellen als Quelle genutzt? Welche Konkurrenz-Quellen dominieren? Wie können Sie mehr Citations generieren?
Quick Win Opportunities
Priorisierte Liste von Maßnahmen, die Sie in 1-4 Wochen umsetzen können und die schnell Wirkung zeigen. Von Low-Hanging-Fruit bis Strategic Moves.
Strategic Roadmap
6-12 Monats-Plan mit Q1-Q4 Milestones. Welche Maßnahmen bringen langfristig die größte Wirkung? Wie bauen Sie systematisch Authority auf?
Investition & Timeline
Basic Audit
Einmalig
- 2 KI-Plattformen (ChatGPT, Perplexity)
- 30 Suchanfragen
- 5 Konkurrenten
- Basic Report (20 Seiten)
- 2 Wochen Lieferzeit
Pro Audit
Einmalig
- 4 KI-Plattformen (+ Claude, Gemini)
- 75 Suchanfragen
- 15 Konkurrenten
- Pro Report (60+ Seiten)
- 3 Wochen + Strategy Call
Enterprise Audit
Einmalig
- Alle KI-Plattformen + Custom
- 150+ Suchanfragen
- 25 Konkurrenten
- Enterprise Report (100+ Seiten)
- 4 Wochen + Workshops
Kunden-Interview: "Warum ein Audit?"
Ein Schweizer SaaS-Gründer erklärt, wie das KI-Readiness Audit sein Unternehmen transformiert hat
Was hat Sie dazu bewogen, ein KI-Readiness Audit zu machen?
Lars: Ehrlich gesagt, aus Verzweiflung. Wir hatten ein großartiges Produkt, investierten massiv in Google Ads und klassisches SEO, aber unsere Lead-Zahlen stagnierten. Gleichzeitig hörten wir von Kunden, dass sie uns „zufällig über ChatGPT gefunden" hätten. Das war ein Weckruf.
Wir fragten uns: Wenn Kunden ChatGPT nutzen, um SaaS-Lösungen zu finden – wie sichtbar sind wir dort? Die Antwort war: Wir hatten keine Ahnung. Null Transparenz. Das musste sich ändern.
💡 Der Aha-Moment:
"Wir investierten CHF 15K/Monat in Google Ads, aber hatten keine Ahnung, dass 30% unserer Zielgruppe mittlerweile ChatGPT für Vendor-Research nutzt. Das Audit zeigte uns: Wir waren in dieser neuen Welt komplett unsichtbar."
Was hat das Audit konkret ergeben?
Lars: Die Ergebnisse waren brutal ehrlich. Unser KI-Readiness Score war 23/100 – katastrophal. Bei 100 getesteten Suchanfragen, die unsere Zielgruppe stellt, wurden wir in nur 8 Fällen überhaupt erwähnt. Und selbst dann meist als „Option 4 oder 5", nie als Top-Empfehlung.
Noch brutaler: Unsere drei Hauptkonkurrenten hatten Scores von 67, 72 und 81. Sie dominierten die KI-Empfehlungen, während wir nicht mal auf dem Radar waren. Das erklärte so vieles über unsere stagnierenden Leads.
Aber – und das war der Wendepunkt – das Audit zeigte auch präzise, *warum* wir schlecht abschnitten und *was* wir tun mussten, um das zu ändern.
Was waren die konkreten Erkenntnisse?
Lars: Das Audit identifizierte drei Hauptprobleme:
1. Fehlende strukturierte Daten
Unsere Website hatte zero Schema Markup. KI-Modelle konnten nicht verstehen, was wir tun, für wen, und warum. Wir waren für sie ein unstrukturierter Text-Blob.
2. Keine Autorität-Signale
Konkurrenten hatten Backlinks von TechCrunch, Gartner, G2. Wir hatten... nichts. Für KI-Modelle sahen wir aus wie ein Nobody ohne Reputation.
3. Content-Gaps bei Key-Queries
Wenn jemand fragte: „Beste Cloud-Sync-Lösung für Schweizer KMU", hatten wir dazu keinen Content. Konkurrenten hatten detaillierte Comparison-Pages, Use-Cases, FAQs.
Und wie sind Sie vorgegangen?
Lars: Das Audit kam mit einer priorisierten Roadmap. Quick Wins, mittelfristige Maßnahmen, langfristige Strategie. Wir haben zuerst die Low-Hanging Fruits umgesetzt:
- Woche 1-2: Schema Markup implementiert (Organization, Product, FAQ). Das Team der Agentur half uns dabei.
- Woche 3-4: 10 neue Content-Pieces zu den identifizierten Gap-Queries erstellt.
- Monat 2: PR-Push – Artikel in drei relevanten Tech-Medien platziert.
- Monat 3-6: Kontinuierliche Optimierung basierend auf monatlichem Re-Testing.
Ergebnisse nach 6 Monaten
Business Impact: ARR von CHF 8M auf CHF 12.8M gestiegen. 40% des Wachstums direkt KI-Kanälen zuordenbar. CAC um 35% gesunken (KI-Leads sind günstiger).
Abschließende Gedanken
Lars: Das KI-Readiness Audit war die beste Investition, die wir 2024 gemacht haben. Es hat uns die Augen geöffnet für eine neue Marketing-Realität. Wir waren blind, jetzt sehen wir.
Mein Rat an andere Gründer: Macht das Audit. Besser jetzt als in 12 Monaten, wenn eure Konkurrenz euch komplett abgehängt hat. Die Welt der Suche hat sich fundamental verändert. Wer das ignoriert, verliert.
Technical Deep-Dive: So testen wir
Ein Blick hinter die Kulissen: Wie funktioniert unser Audit-Prozess technisch?
1. Query-Formulierung: Wissenschaft, nicht Raten
Wir testen nicht einfach random Queries. Jede Anfrage wird präzise formuliert basierend auf:
Real User Queries
Wir analysieren tatsächliche Suchanfragen aus:
- • Google Search Console Daten (falls vorhanden)
- • Reddit, Quora, Stack Overflow Diskussionen
- • Social Media Mentions & Fragen
- • Sales Team Insights (Was fragen Kunden?)
Intent-Kategorisierung
Jede Query wird kategorisiert nach:
- • Informational: "Was ist X?"
- • Comparison: "A vs B"
- • Solution-Seeking: "Beste X für Y"
- • Transactional: "X kaufen/buchen"
2. Multi-Model Testing: Warum 4+ Plattformen?
Jedes KI-Modell hat unterschiedliche Stärken, Trainingsdaten und Bewertungskriterien:
ChatGPT (GPT-4)
Stärken: Conversational, gute Balance zwischen Faktenwissen und Relevanz
Warum testen: Mit Abstand am meisten genutzt. Wenn Sie hier nicht erscheinen, verpassen Sie die größte Audience.
Perplexity AI
Stärken: Citation-driven, aktuelle Daten, beliebte Google-Alternative
Warum testen: Wächst rasant bei Research-orientierten Nutzern. Zeigt explizit Quellen – wichtig für B2B.
Claude (Anthropic)
Stärken: Nuanciertes Reasoning, gut für komplexe Anfragen
Warum testen: Gewinnt Marktanteile bei Power-Usern und Entwicklern. Andere Bewertungskriterien als ChatGPT.
Google Gemini
Stärken: Google-Integration, Multi-Modal, aktuelle Daten
Warum testen: Google pusht massiv. Wird mittelfristig stark an Bedeutung gewinnen.
3. Scoring-Methodik: Von Erwähnung zu Recommendation
Nicht jede Erwähnung ist gleich wertvoll. Unser Scoring berücksichtigt:
| Erwähnungs-Typ | Punkte | Kriterien |
|---|---|---|
| #1 Empfehlung | 15 | Erste Nennung, explizit als "beste Option" empfohlen |
| Top-3 Empfehlung | 10 | In Top-3 genannt, positiv beschrieben |
| Top-5 Erwähnung | 5 | In Liste genannt, aber nicht hervorgehoben |
| Nur erwähnt | 2 | Irgendwo im Text erwähnt, ohne Wertung |
| Nicht erwähnt | 0 | Gar nicht in der Antwort vorhanden |
Zusätzliche Faktoren: +5 Punkte wenn mit Citation/Link, +3 Punkte bei positivem Sentiment, -5 Punkte bei negativem Kontext
4. Competitive Benchmarking: Apples-to-Apples
Wir testen Konkurrenten mit denselben Queries, zur selben Zeit, in denselben Plattformen. Warum?
Zeitpunkt-Konsistenz
KI-Modelle updaten kontinuierlich. Ein Test heute kann andere Ergebnisse liefern als morgen. Durch simultanes Testing eliminieren wir diese Variable.
Context-Neutralität
Wir nutzen Clean Sessions (keine History) und identische Prompt-Formulierungen. So ist der Vergleich fair und objektiv.
Multi-Dimensionale Analyse
Wir vergleichen nicht nur "erwähnt vs. nicht erwähnt", sondern auch: Position, Kontext, Sentiment, Citation-Quality, Recommendation-Strength.
Bereit für Ihr Audit?
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