Nennungsrate

Die Nennungsrate ist die primäre Steuerungsgröße der Generative Engine Optimization (GEO). Sie bezeichnet den Anteil eines definierten Prompt-Sets, bei dem ein Unternehmen in der Antwort eines generativen KI-Systems erscheint — als Nennung, Empfehlung oder Zitat.

Warum Rankings im GEO nicht ausreichen

Klassische SEO steuert über Positionen in der Trefferliste. Diese Metriken sind für KI-Sichtbarkeit ungeeignet, weil generative Systeme keine sortierte Liste liefern, sondern eine synthetisierte Antwort. Ob ein Unternehmen darin vorkommt oder nicht, ist eine binäre Information — nicht eine Positionsangabe. Die Nennungsrate überträgt diese Information in eine skalierbare Kennzahl.

Berechnung und Erhebung

Die Nennungsrate ergibt sich aus drei Schritten.

Schritt 1 — Prompt-Set definieren: Ein Set von 15 bis 30 Prompts, die die Zielgruppe tatsächlich stellen würde, wird einmalig festgelegt und nicht verändert. Typische Prompt-Typen sind Anbietersuchen („Welche Anbieter für X gibt es?“), Problemlösungsanfragen und Vergleichsfragen. Das Set bleibt über mehrere Messperioden konstant, damit die Ergebnisse vergleichbar bleiben.

Schritt 2 — Testen: Das Prompt-Set wird monatlich in den relevanten KI-Systemen abgefragt. Dokumentiert wird für jeden Prompt, ob das Unternehmen im Antworttext erscheint — und optional, in welchem Kontext (als erste Empfehlung, als einer unter mehreren, als Quellenangabe).

Schritt 3 — Berechnen: Nennungen durch Gesamtzahl der Prompts, multipliziert mit 100, ergibt den Prozentwert. Idealerweise wird dasselbe Prompt-Set parallel für relevante Wettbewerber ausgewertet, um den relativen Wert zu bestimmen.

Prompts getestet	Eigene Nennungen	Wettbewerber-Nennungen	Nennungsrate (eigen)
30	9	17	30 %
30	18	17	60 %
30	27	12	90 %

Interpretation und Benchmarks

Der absolute Wert ist weniger aussagekräftig als die Entwicklung über Zeit und der Vergleich mit dem Wettbewerb. Ein Startwert von 10 Prozent in einer gut besetzten Nische kann bereits eine respektable Ausgangsposition sein; 10 Prozent in einer Nische mit wenig ernstem Wettbewerb ist dagegen ein Warnsignal.

Entscheidend ist auch, bei welchem Prompt-Typ die Nennungen auftreten. Nennungen bei direkten Anbietersuchen haben einen anderen Wert als Nennungen in allgemeinen Ratgeber-Prompts — erstere sind kaufentscheidungsrelevanter.

Nennungsrate und GEO-Maßnahmen

Die Nennungsrate macht GEO steuerbar. Ohne Messung lässt sich nicht unterscheiden, ob eine inhaltliche Überarbeitung tatsächlich gewirkt hat oder ob eine Verbesserung der natürlichen Schwankung der Modelle geschuldet ist. Mit monatlichem Tracking werden Maßnahmen — Inhaltsausbau, Bereinigung von Entitätsdaten, Aufbau von Drittquellen — direkt auf ihre Wirkung hin überprüfbar.

In der vollständigen GEO-Methodik, wie sie das Buch „Unsichtbar“ beschreibt, ist die Nennungsrate das einzige KPI, das konsequent über alle Projektphasen mitläuft — von der Ist-Analyse über den Inhaltsausbau bis zum laufenden GEO-Monitoring.

Häufige Fragen zu Nennungsrate

Was ist die Nennungsrate?

Die Nennungsrate bezeichnet den Anteil relevanter Prompts, bei dem ein Unternehmen in der Antwort eines KI-Systems vorkommt. Sie wird erhoben, indem ein festes Prompt-Set regelmäßig gegen die wichtigsten generativen KI-Systeme getestet und das Ergebnis dokumentiert wird.

Wie wird die Nennungsrate berechnet?

Anzahl der Prompts mit Nennung dividiert durch die Gesamtzahl der getesteten Prompts, multipliziert mit 100. Beispiel: Bei 30 getesteten Prompts erscheint das Unternehmen in 9 Antworten — Nennungsrate 30 Prozent.

Wie oft sollte die Nennungsrate erhoben werden?

Mindestens monatlich. Kürzere Intervalle sind für retrieval-basierte Systeme wie Perplexity sinnvoll, weil diese auf neue Inhalte schneller reagieren als Modelle mit festem Trainingsstand.

Was ist ein guter Wert für die Nennungsrate?

Das hängt vom Wettbewerb in der Nische ab. Entscheidend ist nicht der absolute Wert, sondern die Entwicklung über Zeit und der Vergleich mit relevanten Wettbewerbern. In eng definierten B2B-Nischen sind Werte über 50 Prozent realistisch erreichbar.

Für welche KI-Systeme wird die Nennungsrate gemessen?

Primär für die Systeme, die die Zielgruppe tatsächlich nutzt: typischerweise ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und Gemini. Die Gewichtung hängt von der Zielgruppe ab — für professionelle B2B-Recherchen ist Perplexity oft stärker vertreten als im Consumer-Bereich.