Die drei Scores erklärt

Dein Report zeigt dir Scores zwischen 0 und 100 Punkten. Aber was bedeuten diese Zahlen wirklich? Hier erfährst du es.

Das Scoring-System verstehen

Score-Bereiche auf einen Blick

| Score | Level | Bedeutung | |-------|-------|-----------| | 80-100 | 🟢 Exzellent | Du wirst an Top-Position empfohlen | | 60-79 | 🟡 Gut | Du wirst erwähnt, aber nicht an 1. Stelle | | 40-59 | 🟠 Ausbaufähig | Gelegentlich erwähnt, aber inkonsistent | | 20-39 | 🔴 Kritisch | Selten erwähnt, Konkurrenten dominieren | | 0-19 | ⚫ Unsichtbar | Praktisch nicht vorhanden in KI-Antworten |

Die drei Dimensionen deines Scores

Dein Gesamt-Score setzt sich aus drei Aspekten zusammen:

1. Erwähnung (Mention Rate)

Was wird gemessen:
Wie oft wird dein Unternehmen überhaupt in KI-Antworten genannt?

Beispiele:

✅ Gut (80+ Punkte):

"Für Malerarbeiten in München empfehle ich die Malerei Müller GmbH..."

→ Dein Unternehmen wird direkt genannt

🟡 Mittel (40-60 Punkte):

"In München gibt es viele Malerbetriebe. Unter anderem..."

→ Du wirst erwähnt, aber nicht priorisiert

❌ Schlecht (0-20 Punkte):

"Für Malerarbeiten in München empfehle ich Firma X, Firma Y..."

→ Dein Unternehmen wird gar nicht genannt

2. Position (Ranking)

Was wird gemessen:
An welcher Stelle wirst du genannt? Top 1, Top 3, oder nur irgendwo in der Liste?

Score-Logik:

• 100 Punkte: Du bist die #1 Empfehlung
• 80 Punkte: Du bist unter den Top 3
• 50 Punkte: Du wirst erwähnt, aber nicht priorisiert
• 30 Punkte: Du kommst in neutralen Auflistungen vor
• 0 Punkte: Nur Konkurrenten werden genannt

Beispiel:

Prompt: "Wer ist der beste Maler in München?"

Antwort ChatGPT:
1. Malerei Schmidt ← 100 Punkte
2. Müller Malermeister ← 80 Punkte  
3. Farbe & Raum GmbH ← 80 Punkte
4. [Dein Unternehmen] ← 50 Punkte

3. Trust (Vertrauenswürdigkeit)

Was wird gemessen:
Wie wird dein Unternehmen beschrieben? Mit Vertrauen und Autorität, oder nur als Option unter vielen?

Indikatoren für hohen Trust:

✅ Positive Attribute ("renommiert", "etabliert", "spezialisiert")
✅ Konkrete Leistungsbeschreibungen
✅ Erwähnung von Alleinstellungsmerkmalen
✅ Verweise auf Qualität oder Erfahrung

Beispiel hoher Trust (80+ Punkte):

"Die Malerei Müller GmbH ist seit 1985 ein etablierter 
Fachbetrieb für hochwertige Malerarbeiten in München. 
Sie sind spezialisiert auf Altbausanierung..."

Beispiel niedriger Trust (20-40 Punkte):

"Es gibt unter anderem auch die Malerei Müller..."

Wie dein Gesamt-Score berechnet wird

Beispiel-Rechnung:

Prompt 1: "Bester Maler München"
- Erwähnung: 100 (genannt)
- Position: 80 (Top 3)
- Trust: 70 (positiv beschrieben)
→ Prompt-Score: 83

Prompt 2: "Malerbetriebe für Altbausanierung München"
- Erwähnung: 100 (genannt)
- Position: 100 (Platz 1)
- Trust: 90 (als Spezialist genannt)
→ Prompt-Score: 97

Prompt 3: "Günstige Maler München"
- Erwähnung: 0 (nicht genannt)
- Position: 0
- Trust: 0
→ Prompt-Score: 0

Gesamt-Score: (83 + 97 + 0) / 3 = 60 Punkte

Was die Scores über dich aussagen

Du hast 80+ Punkte? 🎉

Glückwunsch! Du bist für KI gut sichtbar.

Nächste Schritte:

• Halte deine Daten aktuell
• Erweitere auf weitere Nischen-Keywords
• Optimiere für niedrigere Scores bei einzelnen Prompts

Du hast 60-79 Punkte? 👍

Gut! Du bist präsent, aber es gibt Luft nach oben.

Nächste Schritte:

• Arbeite an Position und Trust
• Optimiere für spezifischere Anfragen
• Verbessere strukturierte Daten (Lektion 4)

Du hast 40-59 Punkte? ⚠️

OK, aber verbesserungswürdig. Du wirst inkonsistent wahrgenommen.

Nächste Schritte:

• Grundlegende Website-Optimierung (Lektion 3)
• Entity-Identität klären (Lektion 2)
• Externe Profile aufbauen (Lektion 5)

Du hast unter 40 Punkte? 🔴

Handlungsbedarf! KI findet dich kaum oder gar nicht.

Prioritäten:

1. Sofort: Lektion 2 & 3 durcharbeiten
2. Schema implementieren (Lektion 4)
3. Profile aktualisieren (Lektion 5)

Nächster Schritt: Erfahre, welche typischen Fehler KMU machen →
Was KI nicht sieht