Kurz gefasst
- Weniger als 1 zu 100
- Die Chance, dass dieselbe Frage zweimal dieselbe Markenliste liefert. In derselben Reihenfolge: weniger als 1 zu 1.000. (SparkToro, 2.961 Durchläufe)
- 30 Punkte Rauschen
- So stark kann eine Sichtbarkeitszahl bei 21 Wiederholungen schwanken, ohne dass sich etwas geändert hat. (PetraLabs, 7.200 Durchläufe an einem Tag)
- 19 % falsch
- So oft weist eine einzelne Messung in die andere Richtung als zwölf Messungen derselben Frage. Ein Fünftel Ihres Berichts stimmt also nicht. (MaxAEO, 23.040 Antworten)
- Was denn dann
- Breite schlägt Tiefe. Bei gleichem Budget erreicht 200 Fragen × 3 Wiederholungen ±5,4 Punkte, gegenüber ±15,4 Punkten bei 20 Fragen × 30 Wiederholungen.
Was sagt die Studie?
Drei Teams, drei Aufbauten, dasselbe Ergebnis. SparkToro ließ 600 Freiwillige dieselben zwölf Fragen an ChatGPT, Claude und Google AI stellen, fast dreitausend Mal: Die Chance auf zweimal dieselbe Liste blieb unter 1 zu 100. PetraLabs stellte sechs Kauffragen 600 Mal pro Engine an einem einzigen Tag, um Unterschiede zwischen Tagen auszuschließen, und maß, wie stark eine Zahl allein durch Zufall schwankt. MaxAEO sammelte 23.040 Antworten über sechs Engines und sah nach, wie oft eine Messung zwölf widerspricht.
Was sie zusammen zeigen, ist kein Defekt, sondern eine Eigenschaft. Ein Sprachmodell ordnet Marken nicht; es schöpft aus einer Gruppe von Namen, die es für diese Frage passend hält, und mischt diese Gruppe bei jeder Antwort neu. Die Größe dieser Gruppe und wie oft Sie darin vorkommen, sind echte Größen. Der Platz, den Sie dieses eine Mal hatten, ist es nicht.
| Was gemessen wurde | Wie | Was die Studie nicht sagt |
|---|---|---|
| SparkToro — 2.961 Durchläufe, 600 Freiwillige, 12 Fragen, 3 Engines | dieselbe Frage wiederholt, ausgeloggt, gezählt, wie oft die Liste wiederkehrt | dass Sichtbarkeit unmessbar ist — nur dass eine POSITION es ist |
| PetraLabs — 7.200 Durchläufe, 6 Fragen, 2 Engines, ein Tag | Bootstrap über 10.000 Ziehungen, um die Schwelle zu bestimmen, unter der ein Unterschied Zufall ist | nichts darüber, was über Wochen geschieht — alles an einem Tag gemessen, mit Absicht |
| MaxAEO — 23.040 Antworten, 18 Marken, 320 Fragen, 6 Engines | 12 Wiederholungen pro Frage über vierzehn Tage, ein Durchlauf mit der Mehrheit verglichen | gemessen an B2B-Softwarefragen; eine lokale Frage mit zwei bekannten Namen braucht weniger Tiefe — das schreibt die Studie selbst dazu |
SparkToro (Fishkin & O'Donnell, 2026) · PetraLabs (Tom Zu, Juni 2026) · MaxAEO (Chris Han, Juli 2026). Jede Zahl auf dieser Seite wurde am 10. August 2026 im Quelltext selbst wiedergefunden.
Wo können Sie das selbst nachprüfen?
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SparkToro — Rand Fishkin & Patrick O'Donnell (Gumshoe.ai) 2026
600 Freiwillige, 12 identische Fragen, 2.961 Durchläufe auf ChatGPT, Claude und Google AI
Die Chance, zweimal dieselbe Markenliste zu bekommen, liegt unter 1 zu 100. In derselben Reihenfolge: unter 1 zu 1.000.
Die Studie sagt nicht, dass Sichtbarkeit unmessbar ist — sie sagt, dass eine POSITION es ist. Präsenz über viele Durchläufe bleibt statistisch messbar.
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PetraLabs — Tom Zu Juni 2026
7.200 Durchläufe an einem Tag — 600 Wiederholungen pro Frage und Engine, sechs Kauffragen, ChatGPT und Gemini, ausgeloggt
Bei 21 Durchläufen kann die Sichtbarkeit allein durch Zufall um bis zu 30 Prozentpunkte schwanken. Bei 50 Durchläufen wird eine echte Verschiebung von 10 Punkten nur in 17 % der Fälle erkannt.
Alles an einem Tag gemessen, um Unterschiede zwischen Tagen auszuschließen. Was über Wochen passiert — ein Modell-Update — fällt damit aus dieser Messung heraus.
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MaxAEO — Chris Han 21. Juli 2026
23.040 Antworten — 18 Marken, 320 Fragen, 6 Engines, 12 Wiederholungen pro Frage über vierzehn Tage
Ein einzelner Durchlauf weicht in 19 % der Fälle vom Urteil aus zwölf Durchläufen ab. Und bei gleichem Budget erreicht 200 Fragen × 3 Durchläufe eine Fehlermarge von ±5,4 Punkten, gegenüber ±15,4 Punkten bei 20 Fragen × 30 Durchläufen.
Gemessen an B2B-Softwarefragen, wo die Listen lang sind. Bei einer lokalen Frage mit zwei oder drei bekannten Namen liegen die Ergebnisse näher bei 0 % oder 100 % und brauchen weniger Tiefe — das schreibt die Studie selbst dazu.
Jeder Link führt zur ursprünglichen Veröffentlichung. Was Sie oben lesen, wurde am 10. August 2026 in diesem Text selbst wiedergefunden — nicht aus der Zusammenfassung eines anderen übernommen.
Warum zählt das für Sie?
Weil es entscheidet, ob Sie eine Rechnung verteidigen können. Wenn ein Bericht Sie von Platz vier auf Platz zwei hebt, lautet die ehrliche Frage nicht *warum*, sondern *wie oft wurde gemessen*. Bei einundzwanzig Wiederholungen kann dieselbe Zahl dreißig Punkte wandern, ohne dass etwas geschehen ist. Wer eine solche Verschiebung als Ergebnis verkauft, verkauft Rauschen mit einer Geschichte drumherum.
Was macht ceeme damit?
Wir zeigen keine Position. Wir zeigen, ob Sie genannt, zitiert oder gewählt werden, über mehrere Wiederholungen, mit der Antwort daneben, die die Engine tatsächlich gegeben hat — damit Sie selbst sehen, woher die Zahl stammt. Und wir wählen Breite vor Tiefe: lieber mehr echte Kundenfragen als dieselbe Frage dreißig Mal, denn bei gleichem Budget ist das nachweislich genauer.
Das kostet uns etwas, und das gehört dazu. Eine Positionsnummer verkauft sich leichter als eine Spanne, und ein Dashboard mit Pfeilen wirkt entschlossener als eines, das sagt *dieser Unterschied ist zu klein, um etwas zu bedeuten*. Wir zeigen das Zweite, weil drei unabhängige Messungen sagen, dass es das Erste nicht gibt.
Häufige Fragen
Heißt das, KI-Sichtbarkeit lässt sich nicht messen?
Nein, und der Unterschied zählt. Unmessbar ist die POSITION. Präsenz lässt sich gut messen: wie oft Sie über viele Wiederholungen vorkommen, in welcher Formulierung und mit welchen Quellen. Das ist ein Prozentsatz mit Fehlermarge, keine Rangliste.
Andere Tools zeigen sehr wohl eine Position. Liegen die falsch?
Sie zeigen etwas, das existiert — in JENER Antwort standen Sie an dieser Stelle. Die Frage ist, ob es wiederholbar ist, und dazu weisen drei Messungen in dieselbe Richtung. Wir urteilen nicht über fremde Produkte; wir sagen, was wir zeigen und warum, und setzen die Quellen darunter, damit Sie es nachprüfen.
Wie viele Wiederholungen macht ihr dann?
Das hängt von Ihrem Paket ab und steht auf der Preisseite statt hier — eine Zahl, die Sie kaufen, gehört nicht in eine Studie. Hierher gehört die Entscheidung dahinter: Bei festem Budget wählen wir mehr Fragen statt mehr Wiederholungen, und die Zahl, auf der das beruht, steht oben.
Gibt es Forschung, die dem widerspricht?
Zur Schwankung der zitierten QUELLEN ja — dort gehen die Messungen weit auseinander, und das ist eine andere Frage als diese. Sobald wir diese Messungen an der Quelle geprüft haben, legt eine eigene Seite sie nebeneinander, auch jene, die uns widerlegt. Was wir nicht tun, ist die Hälfte zu zeigen, die uns passt.
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