GEO Monitoring: Welche KI-Modelle solltest du überwachen?

ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot: Die Liste der Systeme, die fürs KI-Monitoring infrage kommen, wird immer länger. Viele Unternehmen entscheiden dabei erstaunlich subjektiv. Aber hilft das wirklich weiter?

Mehr Modelle bedeuten nicht automatisch eine bessere Datenbasis. Manchmal passiert sogar genau das Gegenteil. Auch die Kosten spielen eine Rolle bei der Entscheidung.

Im Podcast sprechen wir über unsere Kriterien und zeigen ein Beispiel-Monitoring mit dem KI-System Claude. Unser Ziel: Dein AI Visibility Monitoring sollte aussagekräftig und effizient zugleich sein.

Für ein Beispiel haben wir unser eigenes AI Visibility Tool JOE genutzt und einen Monitoring-Case aus dem Software-Bereich entwickelt (Projektmanagement-Software). Für die Prompt-Abfragen haben wir neben ChatGPT, Google AI Mode und AI Overviews auch Claude hinzugefügt. Anschließend haben wir die KI-Antworten, die Brand Mentions und Quellen miteinander verglichen. Wir haben einen einmaligen GEO-Check durchgeführt.

Das Ergebnis: In allen vier Modellen liegen ähnliche Marken vorne, allerdings auf unterschiedlichen Positionen. Manche Unternehmen sind in einzelnen KI-Systemen stärker. Awork taucht zum Beispiel nur bei Claude auf, andere Anbieter wie Factro oder Wrike eher bei Google und ChatGPT. Auch bei den Quellen zeigt sich ein gewisser Unterschied: Claude greift teilweise auf andere Domains zurück als ChatGPT oder Google, unter anderem läuft die Suche dahinter offenbar über Brave. Das KI-Antwort-Layout ähnelt sich stark. Es werden ähnliche Nachfragen gestellt – wichtig für die Prompts, die man aussucht.

Unser Fazit: Die Brand Mentions ähneln sich über die Modelle hinweg mehr, als man erwarten würde. Wer bei einem System vorne liegt, taucht meist auch bei den anderen weit oben auf. Bei den Quellen lohnt sich dagegen ein genauerer Blick. Eventuell fallen hier die Unterschiede größer aus. Das hängt aber vom Einzelfall ab.

Generell kann man sagen: Wer für ChatGPT und Googles KI-Systeme optimiert, nimmt auch Claude zu einem guten Teil mit. Ob man bei Claude ins Detail gehen will, ist eine Einzelfallentscheidung, bei der man dann entsprechend Budget für das GEO-Monitoring einplanen muss. Mehr dazu in der Folge und im Video.

Fazit & weitere Aspekte aus der Folge

Am Ende bleiben zwei Kriterien: Der Marktanteil und die Frage, ob sich die Arbeit an einem Modell fürs eigene Unternehmen wirklich lohnt. Wer beides ernst nimmt, kommt meist zu einem schlanken Set aus zwei bis drei Systemen.

Mehr Modelle lösen das Problem nicht, sie können Probleme sogar verschärfen. Jedes zusätzliche System kostet Budget, das dann an anderer Stelle fehlt, etwa für mehr Prompts oder eine tiefere Analyse. Weniger ist hier tatsächlich mehr.

Trotzdem lohnt sich der Blick auf Modellebene. Die Quellen unterscheiden sich teilweise deutlich zwischen den Systemen, auch wenn die Brand Mentions oft ähnlich ausfallen. Wer nur den Gesamtüberblick anschaut, übersieht das.

Am wichtigsten: Monitoring ist kein Selbstzweck. Aus den Daten sollten konkrete Maßnahmen folgen, bezogen auf das eigene Unternehmen und den eigenen Markt. Erst wenn eine Maßnahme im Tool sichtbar etwas gebracht hat, hat sich die Modellauswahl wirklich gelohnt.

Weitere Themen, die wir besprechen:

• Warum die Art der Claude-Nutzung entscheidet, ob sich ein Monitoring dafür überhaupt lohnt
• Warum wir Perplexity schon vor Monaten aus unseren Monitorings geworfen haben
• Warum die Marktanteils-Rechnung komplizierter ist, als sie auf den ersten Blick aussieht
• Welche Suchmaschine hinter Claudes Antworten steckt

Unsere Gespräche mit SEO- und GEO-Profis