AI Visibility Index — Vertikalübergreifende Benchmark-Tabelle von 4 echten Kundenmarken in Truffle

Die vollständige Benchmark-Tabelle (alle 4 Marken auf einen Blick)

Direkt aus der Competitors-Ansicht (30-Tage-Filter) und der Dashboard-Kennzahl jeder Marke am 2026-06-30 extrahiert:

Hinweis zur Methodik. Der Visibility Index ist eine zusammengesetzte 0–100-Kennzahl, die Truffle aus Erwähnungsrate + Link-Rate + durchschnittlicher Position + Share of Voice über alle 6 getrackten Engines (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, Google AI Overview) berechnet. Erwähnungsrate / Ø Position / Link-Rate stammen aus dem KPI-Streifen „Brand vs. Competitors" der Competitors-Ansicht im 30-Tage-Filter — wir standardisieren dieses Zeitfenster über alle 4 Marken hinweg, um Konsistenz zu wahren. Die Dashboard-Kennzahlen können leicht abweichen (anderes Aggregationsfenster); wir verwenden durchgängig Competitors 30 Tage.

Welche Muster ergeben sich aus den Zahlen?

Drei Struktur-Beobachtungen allein aus den Zahlen (keine wörtlichen SITUATION-ANALYSIS-Zitate in diesem Beitrag — dafür lies die verlinkten Deep-Dives):

Zwei Cluster, eine Lücke. Marke A und Marke D liegen mit +0,3 Index-Punkten praktisch gleichauf, obwohl sie unterschiedliche Vertikale bedienen (Hotellerie vs. Reise/Ski) — beide sind Kategorieführer in einem Sektor mit hoher AI-Referral-Dichte. Marke B und Marke C liegen ~28 Index-Punkte unter dem Top-Cluster, wiederum trotz unterschiedlicher Vertikale (Schuhe vs. Geschenk-E-Commerce) — beide sind Nicht-Führer-Positionen in Vertikalen, in denen die AI-Referral-Dichte relevant ist, der eigene Share of Voice der Marke aber im Mittelfeld liegt.

Gleicher Index, andere KPI-Mischung. Marke A erreicht Index 57 mit Erwähnung 63,0 % + Link 56,1 % + Position #3.5. Marke D erreicht Index 57,3 mit Erwähnung 63,3 % + Link 62,1 % + Position #3.1. Die Link-Rate von Marke D ist bei ähnlichen Erwähnungsraten deutlich höher als die von Marke A — das bedeutet: Wird Marke D erwähnt, wird häufiger auf sie durchgeklickt. Zwei Marken mit identischem Komposit-Score können materiell unterschiedliche Traffic-Conversion-Ökonomien haben.

Position wirkt auf einer anderen Skala als die Erwähnungsrate. Die Ø Position von Marke C mit #5.8 ist deutlich schlechter als bei den anderen — ein Abstand von 2+ Positionen gegenüber den #3.1 von Marke D. In KI-Antwortflächen ist Position #3-4 vs. #5-6 der Unterschied zwischen „standardmäßig im Zitat-Panel" und „nur im erweiterten Panel, das die meisten Nutzer gar nicht öffnen". Das ist ein größerer praktischer Bremseffekt, als es der ~5-Punkte-Unterschied in der Erwähnungsrate zwischen Marke B und Marke C vermuten lässt.

Die Competitors-Ansicht oben (Marke A) zeigt den KPI-bezogenen Wettbewerbsrahmen, aus dem wir diese Zahlen extrahieren. Der 4-KPI-Streifen jeder Marke sieht in der Plattform strukturell ähnlich aus — die Zahlen unterscheiden sich, das Layout ist die Referenz.

Kompakte Profile pro Marke

Jedes Profil ist bewusst kurz gehalten. Für die SITUATION ANALYSIS + Detailtiefe auf Finding-Text-Ebene nutze die verlinkten Begleitbeiträge.

Marke A · Hotellerie EU

• Dashboard-Kennzahl: Visibility Index 57/100.
• 4 KPIs (Competitors-Ansicht · 30 Tage): Erwähnung 63,0 % · Link 56,1 % · Position #3.5.
• Vertikal-Profil: Kategorieführer mit reifem Wikipedia- + Tier-1-Publikations-Footprint. KI-Engines konvergieren bei Head-Term-Hotellerie-Prompts auf die Marke; in angrenzenden Segmenten bestehen Lücken.
• Deep-Dive zum Engine-Profil dieser Marke (speziell Perplexity vs. ChatGPT): Beitrag zur Engine-Divergenz. Zum zugrunde liegenden Off-Site-Verankerungsmuster, das dieses Profil antreibt, siehe KI-Markennennungen.

Marke B · DTC Schuhe EU

• Dashboard-Kennzahl: Visibility Index 28.8/100.
• 4 KPIs: Erwähnung 30,1 % · Link 29,2 % · Position #4.1.
• Vertikal-Profil: designorientierte Nischen-Autorität. Stark bei Konversations-KI-Engines (Claude, ChatGPT); explizite Schwächen bei Perplexity + Gemini, die die AI-Intelligence-Ansicht aufzeigt.
• Deep-Dive: Beitrag zur Engine-Divergenz. Um deine eigene Marke gegen ähnliche Muster zu baseline-n, starte mit dem kostenlosen Sichtbarkeits-Audit.

Marke C · Geschenk-E-Com DE

• Dashboard-Kennzahl: Visibility Index 21.9/100.
• 4 KPIs: Erwähnung 27,4 % · Link 27,3 % · Position #5.8.
• Vertikal-Profil: sprach- und vertikal-gebundene Autorität in deutschen B2C-Heimwerker-/Workshop-Kategorien. Der Komposit-Index deckelt bei ~22, weil B2B- und produktivitätsorientierte Segmente noch nicht aufgebaut sind — eine redaktionelle Lücke, keine Off-Site-Autoritätslücke.
• Deep-Dive zu den Zitat-Lücken auf Segmentebene dieser Marke: Beitrag zu Segment-Zitat-Lücken. Die Truffle-AI-Brand-Tracking-Ansicht zeigt die konkret fehlenden Off-Site-Anker, die für das B2B-Segment dieser Marke identifiziert wurden.

Marke D · Reise / Ski EU

• Dashboard-Kennzahl: Visibility Index 57.3/100.
• 4 KPIs: Erwähnung 63,3 % · Link 62,1 % · Position #3.1.
• Vertikal-Profil: extreme Sub-Segment-Ownership in einer spezifischen Vertikale (Last-Minute-Skireisen in EU-Sprachen), die sich auch auf solide Allround-Performance im Komposit-Index verallgemeinert. Lücken in angrenzenden Segmenten (Familien mit Kindern) drücken die Obergrenze.
• Deep-Dive: Beitrag zu Segment-Zitat-Lücken.

Wie liest du deinen eigenen Visibility Index gegen diese Tabelle?

Die Index-Scores hier sind einzelne Datenpunkte, keine Vertikal-Benchmarks. Aber die Form der KPI-Mischung ist verallgemeinerbar. Wenn du deinen eigenen Index liest:

1. Orientiere dich an der KPI-Mischung, nicht nur am Komposit. Zwei Marken mit identischem Index können sehr unterschiedliche Traffic-Ökonomien haben — prüfe das Verhältnis Erwähnung-zu-Link und prüfe die durchschnittliche Position.
2. Vergleiche den Index mit der Vertikal-Reife, nicht mit absoluten Skalen. Eine 21,9 in einer eng-autoritären B2C-DE-Vertikale ist ein anderes Signal als eine 21,9 in Hotellerie oder Reise — die „Spitze des erreichbaren Index" variiert je nach AI-Referral-Dichte der Vertikale erheblich.
3. Nuller auf Segmentebene deckeln die Komposit-Obergrenzen. Wenn deine AI-Intelligence-Ansicht Segmente mit „kritischer Unsichtbarkeit" markiert, hat dein Komposit-Index eine mechanische Obergrenze gleich (gewichteter Durchschnitt über alle abgedeckten Segmente) — Nuller zu schließen hebt mehr als Segmente nahe dem Median zu optimieren.
4. Position #3.5 → #5+ ist eine größere praktische Lücke als Erwähnungsrate ±5 PP. Priorisiere den Positions-Lift, wenn er der Bremsfaktor ist.
5. Re-benchmarke monatlich auf gleitenden Durchschnitten. Tägliche Deltas existieren im Dashboard, sind aber Rauschen; der 30-Tage-Gleitfilter in der Competitors-Ansicht ist die verlässliche Lesart.

Probiere das an deiner eigenen Marke aus

1. Erstelle deinen kostenlosen Truffle-Account — richte Marke + Kategorie + 5–10 Wettbewerber über alle 6 Engines ein.
2. Dashboard-Ansicht für den Headline-Index. Lies sie zusammen mit dem 30-Tage-Gleit-KPI-Trend.
3. Competitors-Ansicht (30-Tage-Filter) für die vergleichende 4-KPI-Tabelle. Das ist dieselbe Ansicht, aus der wir die Zahlen oben extrahiert haben.
4. Lies die AI-Intelligence-Ansicht für das „Warum". Der Komposit-Index ist das Ergebnis; die Findings pro Segment sind die Ursachenkette.
5. Miss erneut nach 30 / 60 / 90 Tagen.

Externe Validierung (Querverweis)

Zwei Datenpunkte aus dem Makro-AI-Referral-Tracking helfen, die Zahlen oben einzuordnen:

• Similarweb · TechCrunch (Juli 2025) — 1,13 Mrd. AI-Referrals im getrackten Web im Juni 2025; ChatGPT macht >80 % der AI-Referrals zu den Top-1.000-Sites aus. (Quelle)
• Opollo 2026 AI Search Benchmark — 312 B2B-Tech-Unternehmen getrackt: KI-vermittelte Besucher konvertierten mit 14,2 % vs. 2,8 % bei Google Organic (~5× Conversion-Vorteil). (Quelle)

Diese externen Einordnungen besagen, dass AI-Referrals groß und hochwertig sind — dieser Beitrag zeigt, wie die Intra-Marken-Verteilung aussieht, wenn 4 echte Kundenmarken am selben Tag auf derselben Plattform gemessen werden. Verwandte Beiträge: Deep-Dive zur Engine-Divergenz · Deep-Dive zu Segment-Zitat-Lücken.

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