AI-Glossar

AI Search

AI Search bezeichnet Suche und Recherche, bei der KI-Systeme Antworten formulieren statt nur Linklisten zu zeigen – oft mit Quellen, oft ohne.

AI Visibility

AI Visibility beschreibt, ob und wie ein Unternehmen in Antworten von KI-Systemen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity vorkommt, wenn potenzielle Kunden kaufnahe Fragen stellen.

AI Visibility Audit

Ein AI Visibility Audit ist eine einmalige, strukturierte Bestandsaufnahme, ob und wie eine Marke in KI-Antworten vorkommt – plus Einordnung, warum das so ist und was sich ändern lässt.

AI Visibility Score

Der AI Visibility Score ist bei MentionBee eine produktspezifische Gesamtzahl aus gemessenen KI-Antworten und weiteren Prüfbereichen – kein branchenweiter Standardindex.

ASAASA

ASA ist MentionBees interne Bezeichnung für die Messung einzelner KI-Antworten: eine Frage mal ein System ergibt eine Zelle. Darin wird klassifiziert, ob die Marke erwähnt oder empfohlen wird – und ob überhaupt eine Antwort vorliegt.

E-E-A-TE-E-A-T

E-E-A-T steht für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness – ein Qualitätsrahmen aus der Google-Suche, der beschreibt, ob Inhalte erfahrungsbasiert, fachkundig, autoritativ und vertrauenswürdig wirken.

Entität

Eine Entität ist ein eindeutig identifizierbares Ding in einem Wissensgraphen – zum Beispiel ein Unternehmen, ein Ort oder eine Person. Such- und KI-Systeme ordnen Aussagen solchen Objekten zu.

Erwähnung

Eine Erwähnung liegt vor, wenn ein KI-System die Marke in der Antwort nennt, ohne sie zwingend als empfohlene Lösung darzustellen.

Erwähnung vs. Empfehlung

Erwähnung heisst, dass die Marke in der KI-Antwort vorkommt. Empfehlung heisst, dass sie als passende Option für die Frage vorgeschlagen wird. Beides ist nicht dasselbe.

Generative Engine OptimizationGEO

GEO bezeichnet Praktiken, mit denen Unternehmen Inhalte und digitale Signale so aufbereiten, dass generative KI-Systeme sie erkennen, einordnen und in Antworten berücksichtigen können.

Jaccard-Ähnlichkeit

Die Jaccard-Ähnlichkeit misst, wie stark sich zwei Mengen überschneiden: Schnittmenge geteilt durch Vereinigungsmenge. In der AI Visibility kann sie zeigen, wie ähnlich zwei Empfehlungs- oder Erwähnungsmengen sind.

KI-Empfehlung

Eine KI-Empfehlung liegt vor, wenn ein System eine Marke nicht nur nennt, sondern als geeignete Option für die gestellte Frage vorschlägt oder nahelegt.

Large Language ModelLLM

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das Sprache vorhersagt und daraus Antworten erzeugt. Chat-Produkte wie ChatGPT bauen darauf auf – sind aber mehr als nur das Modell.

llms.txt

llms.txt ist ein vorgeschlagener Standard: eine Markdown-Datei, die KI-Systemen eine kurze, kuratierte Orientierung über eine Website geben soll – vergleichbar mit einer lesbaren Landkarte, nicht mit einem Rankinghebel.

Prompt

Ein Prompt ist die Eingabe an ein KI-System – die Frage oder Anweisung, auf die die Antwort folgt. Für AI Visibility sind vor allem kaufnahe Prompts relevant.

Quellenverweis in KI-Systemen

Ein Quellenverweis in KI-Systemen ist ein sichtbarer Hinweis auf eine Webseite oder Publikation, die die Antwort stützen soll. Er ist nicht dasselbe wie eine Markenempfehlung.

Schema.org

Schema.org ist ein gemeinsames Vokabular für strukturierte Daten im Web. Es definiert Typen und Eigenschaften, mit denen Seiten Organisation, Artikel oder Ereignisse beschreiben können.

Share of VoiceSoV

Share of Voice ist ein etablierter Begriff aus der Kommunikationsmessung: Welcher Anteil der Aufmerksamkeit in einem definierten Set gehört einer Marke? MentionBee wendet das Prinzip auf gemessene KI-Antworten an – das ist keine Branchennorm für «AI Share of Voice».

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind maschinenlesbare Angaben auf einer Website – oft als JSON-LD – damit Suchmaschinen und andere Systeme Organisation, Angebot oder Artikel eindeutig interpretieren können.