„Tauche ich in der KI auf?" lässt sich nicht mit einem Bauchgefühl beantworten — und auch nicht mit einer einzigen Frage an ein einziges Modell. Belastbar wird die Antwort erst, wenn man systematisch und reproduzierbar misst. Genau dafür nutzt Surfaced die 17×4-Methode.
17 Fragen × 4 Engines = 68 Antworten
Den Ausgangspunkt bilden 17 echte Kundenfragen — die Formulierungen, mit denen potenzielle Kunden tatsächlich nach der jeweiligen Leistung suchen, zugeschnitten auf Branche und Region. Jede dieser Fragen wird über vier KI-Engines gestellt: ChatGPT, Perplexity, Google AI und Claude. Das ergibt 68 einzelne Antworten pro Sprache.
Vom Antwort-Set zum Score
Jede der 68 Antworten wird nach zwei Kriterien bewertet: Wird das Unternehmen genannt? Und stimmt, was die KI über es sagt? Nur wenn beides zutrifft, zählt die Nennung. Der Sichtbarkeits-Score ist der Anteil dieser gültigen Nennungen an allen 68 Antworten, gewichtet nach der Reichweite der jeweiligen Engine.
Entscheidend ist die Wiederholbarkeit: Dieselbe Messung läuft jeden Monat identisch und wird manuell ausgewertet statt per Tool-Automatik — so wird aus einer Momentaufnahme ein vergleichbarer Verlauf, an dem sich echte Entwicklung ablesen lässt. In mehrsprachigen Märkten läuft der komplette Durchgang pro Sprache separat.
Den vollständigen 17×4-Durchlauf gibt es im monatlichen Monitoring. Einen ersten Eindruck liefert der kostenlose Mini-Check — er prüft deine Sichtbarkeit über mehrere Engines und meldet sich mit dem Ergebnis.
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