So führen Sie eine Lückenanalyse Ihrer KI-Suchsichtbarkeit aus Claude oder ChatGPT durch

In meinem letzten Beitrag ging es darum, wie Sie ein KI-Sichtbarkeits-Dashboard bauen und Ihre Marke täglich in den KI-Suchmaschinen verfolgen. Sobald Sie diese Sichtbarkeitsdaten haben, wollen Sie als Erstes meist wissen, wie Sie im Vergleich zu Ihren Wettbewerbern dastehen und warum die an Stellen auftauchen, an denen Sie es nicht tun (zumindest noch nicht!).

Genau das ist eine Lückenanalyse. Ich zeige Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie eine direkt in Claude oder ChatGPT durchführen, mit dem Hi, Moose MCP-Connector. Sie fragen in natürlicher Sprache nach dem Vergleich (z. B.: Na Claude, vergleich uns mal mit irgendeinem Wettbewerber), und im Chat kommt ein Bericht zur Lückenanalyse zurück, mit den Daten für beide Marken und einer Liste von Dingen, an denen Ihr Team arbeiten sollte.

Die Beispielberichte und Diagramme in diesem Beitrag verwenden zwei erfundene Marken, Oversized Hat Company und Big Noggin Caps, mit erfundenen Zahlen.

Kernpunkte

• Eine Lückenanalyse der KI-Sichtbarkeit vergleicht Ihre Marke mit einem Wettbewerber, über dieselben Prompts, dieselben KI-Engines und denselben Zeitraum.
• Sie können eine aus Ihrem eigenen Claude- oder ChatGPT-Konto durchführen, indem Sie den Hi, Moose MCP-Connector verbinden und fragen, wie Sie im Vergleich zu einem verfolgten Wettbewerber abschneiden.
• Der Bericht liest die Antworten, die Hi, Moose bereits gesammelt hat. Er führt keine neuen KI-Suchen aus.
• Sie erhalten den Share of Voice, wie oft jede Marke in Antworten genannt wird, Erwähnungsanteil und Zitieranteil, dazu den Share of Voice nach KI-Engine.
• Der Bericht endet mit einer priorisierten Liste mit Maßnahmen, jede mit ihrer Begründung.
• Das Sichtbarkeits-Tracking ist in Hi, Moose kostenlos. Der Bericht zur Lückenanalyse gehört zu den bezahlten Tarifen.

Was eine Lückenanalyse der KI-Sichtbarkeit zeigt

Eine Lückenanalyse der KI-Sichtbarkeit vergleicht, wie oft KI-Suchmaschinen Ihre Marke im Vergleich zu einem Wettbewerber nennen und zitieren, für denselben Satz Prompts im selben Zeitraum.

Der Hi, Moose Bericht enthält:

• Share of Voice für beide Marken, insgesamt und nach KI-Engine
• In Antworten genannt, der Prozentsatz der Antworten, die die jeweilige Marke erwähnen
• Erwähnungsanteil und Zitieranteil, die ungewichteten Zählungen
• Themen, bei denen der Wettbewerber häufiger genannt wird als Sie
• Quellen, die die Engines in Antworten zitieren, die den Wettbewerber nennen und Sie auslassen
• Maßnahmen, nach Priorität geordnet, jeweils mit Begründung

Es ist derselbe Bericht, den Sie über die Schaltfläche Lückenanalyse in einer Wettbewerberzeile unter Sichtbarkeit → Wettbewerb in der Hi, Moose App bekommen. Mit dem MCP-Connector können Sie ihn aus der KI-App anfordern, in der Sie ohnehin schon arbeiten.

Was Sie brauchen, bevor Sie loslegen

Vier Dinge müssen stehen.

1. Hi, Moose mit bereits gesammelten Sichtbarkeitsergebnissen. Die Lückenanalyse liest gespeicherte Antworten und führt nie neue Prüfungen aus. Wenn Sie das Tracking noch nicht eingerichtet haben, erklärt der Dashboard-Beitrag das von Anfang an, und die Desktop-App gibt es kostenlos zum Download.
2. Der Wettbewerber ist in Ihrem Projekt angelegt. Wettbewerber fügen Sie unter Sichtbarkeit → Einstellungen → Wettbewerber-Tracking hinzu. Der Bericht funktioniert nur für einen Wettbewerber, den Sie verfolgen. Wenn Sie nach einem fragen, den Sie nicht verfolgen, gibt der Connector die Liste der Wettbewerber zurück, die Sie verfolgen, damit Sie einen auswählen können.
3. Ein bezahlter Hi, Moose Tarif. Das Tracking ist kostenlos, aber der Bericht zur Lückenanalyse gehört zu den bezahlten Tarifen. Dazu zählen auch bezahlte Tarife, in denen Sie Ihren eigenen OpenRouter-Schlüssel mitbringen. (Sorry, ich weiß, es nervt, dass das nicht kostenlos ist, aber es verbraucht echte Tokens und wir müssen ja auch unsere Rechnungen bezahlen. Lokale Modelle sind kostenlos, aber bei denen ist die Sorge, dass Kontextfenster und Qualität für die Empfehlungen nicht ganz reichen, deshalb ist es fürs Erste eine Bezahlfunktion.) Wir bemühen uns, Hi, Moose für kleine und mittlere Unternehmen bezahlbar zu halten: Für $79 pro Monat sind Sie mit unserem KI-Zugang schnell eingerichtet und können eine Menge laufen lassen, oder Sie bringen Ihre eigenen Schlüssel mit und starten bei $39 pro Monat.
4. Hi, Moose ist auf Ihrem Host-Gerät geöffnet. MCP-Anfragen laufen auf einem Ihrer eigenen Rechner oder auf einem Remote-Server. Gehen Sie zu Einstellungen → Hi, Moose MCP und wählen Sie den Rechner, der sie bearbeiten soll. Lassen Sie Hi, Moose dort dann geöffnet und angemeldet.

Schritt 1: Verbinden Sie den Hi, Moose MCP mit Claude oder ChatGPT

MCP ist ein Weg, über den ein KI-Assistent mit externen Apps und deren Daten arbeiten kann. Der Hi, Moose Connector nutzt für jede App dieselbe Serveradresse:

https://mcp.himoose.com/mcp

In Claude verbinden

1. Öffnen Sie Einstellungen → Connectors.
2. Wählen Sie Benutzerdefinierten Connector hinzufügen.
3. Geben Sie einen Namen wie Hi, Moose ein und fügen Sie die Serveradresse ein.
4. Klicken Sie auf Verbinden und melden Sie sich mit Ihrem Hi, Moose Konto an.

In ChatGPT verbinden

ChatGPT unterstützt benutzerdefinierte MCP-Connectors in seinen bezahlten Tarifen. Die Menünamen ändern sich von Zeit zu Zeit, bei Ihnen können sie also etwas anders heißen.

1. Öffnen Sie Einstellungen → Apps. In manchen Versionen heißt das Connectors.
2. Wählen Sie Hinzufügen und dann Benutzerdefinierten MCP-Server erstellen.
3. Fügen Sie die Serveradresse ein, wählen Sie OAuth als Authentifizierung und speichern Sie.
4. Melden Sie sich auf der Seite, die sich öffnet, mit Ihrem Hi, Moose Konto an.
5. Schalten Sie den Connector in einem Chat für diese Unterhaltung ein.

Um zu prüfen, ob die Verbindung funktioniert, starten Sie einen neuen Chat und bitten Sie darum, Ihre Hi, Moose Projekte aufzulisten. Wenn Ihr Projekt zurückkommt, sind Sie verbunden.

In der Dokumentation haben wir vollständige Einrichtungsanleitungen für Claude, ChatGPT, Claude Code und andere Apps.

Schritt 2: Fragen Sie nach der Lückenanalyse

Starten Sie einen neuen Chat mit eingeschaltetem Hi, Moose Connector und fragen Sie nach dem Vergleich. Sie brauchen dafür keinen besonderen Befehl. Nennen Sie Ihrem KI-Chat den Namen des Wettbewerbers, mit dem Sie sich vergleichen möchten:

Führe eine Wettbewerber-Lückenanalyse für das Projekt Oversized Hat Company im Vergleich zu Big Noggin Caps durch.

Eine einfache Frage funktioniert auch:

Wie schneiden wir in der KI-Suche im Vergleich zu Big Noggin Caps ab?

Der Bericht deckt die letzten 7 Tage ab, sofern Sie keinen anderen Zeitraum verlangen. Um den Zeitraum zu ändern, geben Sie Daten an:

Führe eine Lückenanalyse für Oversized Hat Company gegenüber Big Noggin Caps vom 1. bis 31. Oktober durch.

Das dauert ein, zwei Minuten. Ihr Rechner erstellt den Bericht aus den gespeicherten Antworten und schickt ihn zurück in den Chat.

Schritt 3: Lesen Sie den Bericht

So sieht der obere Teil eines Berichts im Chat aus.

Schauen Sie vor den Zahlen auf die Zeile unter dem Titel. Sie nennt die Daten und wie viele Antworten, Prompts und Engines hinter dem Bericht stehen. Das Beispiel deckt 438 Antworten ab. Stünden nur 20 Antworten hinter einem Bericht, würde ich auf mehr Läufe warten, bevor ich danach handle.

Die vier Zahlen in der Tabelle messen unterschiedliche Dinge.

Im Beispiel liegt Oversized Hat Company bei Share of Voice und Zitieranteil vorn, während Big Noggin Caps in mehr Antworten genannt wird. Beides kann gleichzeitig stimmen. Big Noggin Caps erscheint in mehr Antworten, aber Oversized Hat Company wird tendenziell weiter oben genannt, wenn die Marke auftaucht, und die Engines verlinken häufiger auf ihre Website.

Würde ich an Oversized Hat Company arbeiten, wären das für mich zwei getrennte Aufgaben. Die eine: in den Antworten genannt werden, in denen nur Big Noggin Caps auftaucht. Die andere: die Zitate behalten, die die Marke schon hat.

Share of Voice nach KI-Antwortmaschine

Der Bericht schlüsselt den Share of Voice auch nach Engine auf.

Oversized Hat Company liegt bei Perplexity und beiden Google-Oberflächen vorn. Big Noggin Caps liegt bei ChatGPT, Claude und Bing Copilot vorn, und die größten Lücken gibt es bei ChatGPT und Bing Copilot.

Eine Gesamtzahl würde das verbergen. Oversized Hat Company führt insgesamt und liegt trotzdem bei drei der sechs Engines zurück.

Der Bericht liefert die Zahlen nach Engine als Tabelle. Wenn Sie lieber ein Diagramm hätten, fragen Sie danach:

Stelle den Share of Voice nach KI-Engine für beide Marken als Diagramm dar.

Claude und ChatGPT zeichnen es aus den Zahlen, die schon im Bericht stehen.

Themen und Quellen

Unter der Aufschlüsselung nach Engine listet der Bericht die Themen auf, bei denen der Wettbewerber häufiger genannt wird als Sie, und die Quellen, die die Engines in Antworten zitieren, die den Wettbewerber nennen und Sie nicht.

Die meiste Zeit würde ich mit den Quellen verbringen. Sie zeigen Ihnen, welche Seiten die Engines lesen, wenn sie das andere Unternehmen empfehlen. Manche sind die eigenen Seiten des Wettbewerbers. Andere sind Bewertungen von Dritten, Affiliate-Inhalte, Vergleichsartikel oder Forenbeiträge, die ihn erwähnen und Sie nicht. Tipp: Wenn Sie merken, dass Ihre Sichtbarkeit bei einer bestimmten KI-Engine schwächelt, und zugleich Domains sehen, die keine Wettbewerber sind (etwa Bewertungsseiten oder Affiliates) und bei dieser Engine eine hohe Sichtbarkeit haben, dann sind das möglicherweise gute Gelegenheiten, auf diese Seiten zuzugehen, damit Ihre Marke genau bei diesen Engines sichtbarer wird, VORAUSGESETZT, diese Bewertungsseiten oder Affiliates sind bereit, Ihre Marke aufzunehmen. Um es klar zu sagen: Solche Gelegenheiten kosten oft Geld, seien Sie also vorsichtig. Prüfen Sie die Domain am besten in einem klassischen SEO-Tool wie Ahrefs, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie lange es die Domain schon gibt und wie viel Traffic sie ungefähr hat.

Schritt 4: Arbeiten Sie die Maßnahmen ab

Wie erwähnt endet der Bericht mit einer priorisierten Liste mit Maßnahmen. Jede hat eine Priorität, die Maßnahme selbst, die Begründung mit ihren Belegen, einen Typ, das Thema sowie die beteiligten Engines und Quellen.

Es gibt vier Typen: Seite erstellen, Seite verbessern, Erwähnung erreichen und Absichern.

So könnten ein paar Zeilen für das Beispiel Oversized Hat Company aussehen.

Wo Hi, Moose ein Tool für die Arbeit hat, nennen die Maßnahmen ein verfügbares Tool, und Ihr KI-Chat sollte anbieten, es zu starten.

So kommen Sie im selben Chat von der Lücke zur Arbeit:

Starte das Content-Briefing für die erste Maßnahme.

Der Bericht endet außerdem mit einem Link, der denselben Bericht in Hi, Moose öffnet. Dort können Sie die Maßnahmen für Ihr Team als Excel oder CSV exportieren.

Nützliche Anschlussfragen

Sobald der Bericht im Chat ist, können Sie weiter dazu fragen. Ein paar, die ich ausprobieren würde:

Zeig mir die vollständige ChatGPT-Antwort für einen der Riesenschädel-Prompts, bei dem Big Noggin Caps genannt wurde und wir nicht.

Welche Seiten von Dritten werden am häufigsten in Antworten zitiert, die Big Noggin Caps nennen und uns nicht?

Führe dieselbe Lückenanalyse für die 7 Tage davor durch und sag mir, was sich verändert hat.

Ein paar der Originalantworten zu lesen ist die Zeit wert, denn sie zeigen, wie die Engine jedes Unternehmen beschreibt.

Was Sie bei den Zahlen im Hinterkopf behalten sollten

Eine Lückenanalyse deckt Ihre verfolgten Prompts ab, auf Ihren verfolgten Engines, an den Tagen, an denen Ihre Läufe stattfanden. Sie ist keine Messung der gesamten KI-Suche. Wenn Ihre Prompt-Liste zu einer Produktkategorie neigt, tut der Bericht das auch.

KI-Antworten schwanken außerdem von Lauf zu Lauf. Eine Lücke, die sich bei mehreren Prompts über mehrere Tage zeigt, würde ich als echt behandeln, und bei einer Lücke, die nur auf einer Handvoll Antworten beruht, würde ich auf mehr Daten warten.

Der Bericht bleibt lesbarer, wenn Sie jeweils nur einen Wettbewerber vergleichen. Wenn Sie fünf Wettbewerber verfolgen, starten Sie mit dem, den Sie als Ihren Hauptwettbewerber sehen.

Holen Sie sich Ihre erste Lückenanalyse der KI-Sichtbarkeit

Wenn Sie die KI-Suchsichtbarkeit bereits in Hi, Moose verfolgen, fügen Sie den Connector zu Claude oder ChatGPT hinzu, fragen Sie, wie Sie im Vergleich zu einem Wettbewerber abschneiden, und beginnen Sie mit den Maßnahmen mit hoher Priorität.

Wenn das alles neu für Sie ist, laden Sie Hi, Moose herunter und richten Sie zuerst das Tracking ein. Die Anleitung zum KI-Sichtbarkeits-Dashboard erklärt die Prompts und den täglichen Zeitplan, und die Seite zum Hi, Moose MCP listet alles auf, was der Connector sonst noch kann.

FAQ

Was ist eine Lückenanalyse der KI-Suchsichtbarkeit?

Eine Lückenanalyse der KI-Suchsichtbarkeit vergleicht, wie oft KI-Suchmaschinen wie ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini, Grok und Bing Copilot Ihre Marke im Vergleich zu einem Wettbewerber nennen und zitieren, für denselben Satz Prompts im selben Zeitraum. Sie zeigt, wo der Wettbewerber vorn liegt, nach Engine und nach Thema, welche Quellen die Engines zitieren, wenn sie den Wettbewerber nennen und Sie auslassen, und woran Sie arbeiten sollten, um die Lücke zu schließen.

Kann ich eine Wettbewerber-Lückenanalyse in ChatGPT oder Claude durchführen?

Ja. Fügen Sie den Hi, Moose MCP-Connector (https://mcp.himoose.com/mcp) zu Claude oder ChatGPT hinzu, melden Sie sich mit Ihrem Hi, Moose Konto an und fragen Sie, wie Sie in der KI-Suche im Vergleich zu einem verfolgten Wettbewerber abschneiden. Der Bericht kommt im Chat zurück, mit den Zahlen für beide Marken und einer priorisierten Liste mit Maßnahmen. ChatGPT unterstützt benutzerdefinierte MCP-Connectors in seinen bezahlten Tarifen.

Muss ich ChatGPT oder Claude nutzen, oder geht auch ein anderer KI-Dienst wie Grok?

Ja, Sie sollten das Tool zuverlässig aus jedem KI-Chat-Client nutzen können, der MCPs unterstützt.

Führt die Lückenanalyse neue KI-Suchen aus?

Nein. Die Lückenanalyse liest die KI-Antworten, die Hi, Moose für Ihre verfolgten Prompts im gewählten Zeitraum bereits gesammelt hat. Sie führt nie neue Prüfungen aus, lassen Sie Ihren Sichtbarkeits-Zeitplan in Hi, Moose also eingeschaltet, damit aktuelle Antworten zum Vergleichen da sind.

Ist die Hi, Moose Lückenanalyse kostenlos?

Das Sichtbarkeits-Tracking ist in der Hi, Moose Desktop-App für ein Projekt kostenlos. Der Bericht zur Wettbewerber-Lückenanalyse gehört zu den bezahlten Tarifen, auch zu den bezahlten Tarifen, in denen Sie Ihren eigenen OpenRouter-Schlüssel mitbringen. In einem kostenlosen Tarif meldet der Connector, dass kein Bericht erstellt wurde. Sorry! Vielleicht bauen wir irgendwann eine kostenlose Version. Die Modellqualität spielt hier eine große Rolle.

Was ist der Unterschied zwischen Share of Voice und In Antworten genannt?

In Antworten genannt ist der Prozentsatz der Antworten, die die Marke überhaupt erwähnen. Share of Voice ist der gewichtete Anteil der Marke an allen Markenerwähnungen in diesen Antworten: Eine Marke, die an erster Stelle genannt wird, zählt mehr als eine an sechster Stelle, und eine Antwort, die die eigene Website der Marke zitiert, zählt noch einmal mehr. Ein Wettbewerber kann in mehr Antworten genannt werden und trotzdem einen niedrigeren Share of Voice haben, wenn er tendenziell weiter unten in der Liste erscheint.

Welche KI-Engines deckt die Lückenanalyse ab?

Sie deckt die Engines ab, die Ihr Hi, Moose Projekt verfolgt. Hi, Moose kann ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Grok, Google AI Overviews, Google AI Mode und Bing Copilot verfolgen, je nach Tarif und Einstellungen. Der Bericht schlüsselt den Share of Voice nach Engine auf, damit Sie sehen, wo der Wettbewerber vorn liegt.

Wie viele Daten brauche ich, bevor ich eine Lückenanalyse durchführe?

Der Bericht nutzt standardmäßig die gespeicherten Antworten der letzten 7 Tage. Eine Woche täglicher Läufe mit 25 oder mehr Prompts ergibt ein paar Hundert Antworten, und das reicht, um zwei Marken nach Engine zu vergleichen. Prüfen Sie die Zahl der Antworten oben im Bericht, bevor Sie viel in einen kleinen Unterschied hineinlesen.

Sam Morris

Gründer, Hi, Moose

Macht tagsüber SEO und hat nachts Hi, Moose gebaut. Keine Investoren, kein großes Team, nur praktische Werkzeuge für die AEO-Probleme, auf die er immer wieder stieß. Benannt hat er die Firma nach seinem Hund.