Prompt-Set

Ein Prompt-Set legt fest, bei welchen Fragen gemessen wird, ob und wie eine Marke in KI-Antworten vorkommt. Ein Anbieter von Software für die Zeiterfassung könnte darin zum Beispiel diese Prompts sammeln:

• „Wie funktioniert digitale Zeiterfassung?“
• „Welche Zeiterfassungssoftware eignet sich für einen Dachdeckerbetrieb mit 50 Beschäftigten?“
• „Was kostet die Zeiterfassung von Firma X pro Nutzer?“

Beim Prompt-Tracking werden diese Prompts wiederholt an KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity gestellt. Aus den Antworten entstehen Kennzahlen wie die Erwähnungsrate.

Warum das Prompt-Set das Ergebnis bestimmt

Jede Kennzahl der KI-Sichtbarkeit gilt nur für die Fragen, die tatsächlich gestellt wurden. Eine methodische Übersichtsarbeit vom September 2026, die als Vorabveröffentlichung vor der fachlichen Begutachtung erschien, beschreibt das Prompt-Set deshalb als Teil des Messinstruments: Es wählt aus, welche Situationen überhaupt bewertet werden, und muss nicht abbilden, was Menschen tatsächlich fragen. Ein Wert wie „in 40 Prozent der Antworten genannt“ wird erst verständlich, wenn bekannt ist, auf welche Fragen er sich bezieht.

Auch die Zusammensetzung zählt. Angenommen, eine Marke wird bei Fragen mit ihrem Namen fast immer genannt, bei Fragen nach ihrer Produktkategorie aber nur in jeder zehnten Antwort. Besteht das Prompt-Set zur Hälfte aus Fragen mit dem Markennamen, liegt ihre Erwähnungsrate bei über 50 Prozent. Enthält es nur Fragen nach der Kategorie, liegt sie bei rund 10 Prozent, obwohl die KI-Systeme in beiden Fällen gleich antworten. Deshalb werden Ergebnisse auch für jede Gruppe von Prompts einzeln ausgewiesen, und die Zusammensetzung des Sets bleibt über die Zeit gleich.

Woraus ein Prompt-Set besteht

Den besten Ausgangspunkt bilden die Fragen, die Kundinnen und Kunden tatsächlich stellen: im Vertriebsgespräch, im Support, in E-Mails und Anfragen. Sie zeigen, welche Probleme Interessentinnen und Interessenten beschreiben, welche Begriffe sie verwenden und welche Angaben sie mitliefern, etwa Branche, Unternehmensgröße oder Region. Daraus entstehen Prompts, die so formuliert sind, wie Menschen sie einem KI-System stellen würden. Damit sich die Ergebnisse sinnvoll auswerten lassen, werden die Prompts anschließend gruppiert, etwa nach diesen Merkmalen:

• Thema: die Produkte, Leistungen und Anwendungsfälle, mit denen ein Unternehmen in KI-Antworten vorkommen möchte.
• Kaufphase: von der ersten Orientierung über den Vergleich von Anbietern bis zur Entscheidung, etwa über Preise oder Vertragsbedingungen. So wird sichtbar, in welcher Phase eine Marke genannt wird und wo sie fehlt.
• Markt und Sprache: für jeden Markt, in dem ein Unternehmen tätig ist, Prompts in der Sprache dieses Markts.
• Persona: Fragen aus Sicht der verschiedenen Kundengruppen, die ein Angebot anspricht.
• Mit und ohne Markennamen: Prompts mit dem eigenen Namen zeigen, wie ein KI-System eine Marke beschreibt; Prompts ohne Markennamen zeigen, ob es sie von sich aus nennt.

Eine Persona ist die Beschreibung eines typischen Kunden oder einer typischen Kundin, etwa „Personalleiterin eines Logistikunternehmens mit 300 Beschäftigten“ oder „Inhaber eines Dachdeckerbetriebs, dessen Teams auf Baustellen arbeiten“. Beide brauchen eine Zeiterfassung, fragen aber unterschiedlich: die eine nach Schichtplänen und einer Anbindung an die Lohnabrechnung, der andere nach einer App, die auch unterwegs funktioniert. Prompts aus Sicht mehrerer Personas zeigen, für wen eine Marke in KI-Antworten auftaucht und für wen nicht.

Prompts in der Sprache jedes Markts gehören ins Set, weil die Sprache einer Frage beeinflussen kann, welche Marken genannt werden. In einer Vorabveröffentlichung vom Juni 2026, deren Autor auch für einen Anbieter von Analysewerkzeugen für KI-Antworten tätig ist, wurden drei Sprachmodelle mit Webzugriff, je eines von OpenAI, Google und Perplexity, im April und Mai 2026 nach den führenden Unternehmen einer Branche in elf Märkten in Nord- und Mitteleuropa und im Baltikum gefragt. Marken, die vor allem national oder in ihrer Region bekannt sind, wurden deutlich häufiger genannt, wenn die Frage in der Sprache ihres Heimatmarkts statt auf Englisch gestellt wurde; bei international bekannten Marken war der Unterschied viel kleiner. Eine Messung nur auf Englisch unterschätzte deshalb vor allem die Sichtbarkeit der national oder regional bekannten Marken.

Festschreiben und versionieren

Über Wochen und Monate vergleichbar sind Ergebnisse nur, wenn das Prompt-Set gleich bleibt: dieselben Prompts im selben Wortlaut und in derselben Zusammensetzung. Ein festes Set verhindert nicht, dass sich Antworten aus anderen Gründen ändern, etwa durch neue Modellversionen oder neue Inhalte im Web. Es stellt aber sicher, dass nicht die Fragen der Grund für eine Veränderung sind. Dass KI-Systeme selbst auf dieselbe Frage nicht immer gleich antworten, beschreibt die Antwortvariabilität.

Ändern muss sich ein Prompt-Set trotzdem manchmal, etwa wenn ein neues Produkt oder ein neuer Markt hinzukommt oder Kundinnen und Kunden andere Fragen stellen. Dann entsteht eine neue Version mit Datum, den hinzugefügten und entfernten Prompts und dem Grund für die Änderung. Die Übersichtsarbeit vom September 2026 empfiehlt, die Version des Prompt-Sets und die Unterschiede zur vorherigen Erhebung offenzulegen. Denn eine geänderte Zusammensetzung ist einer der möglichen Gründe dafür, dass sich ein Wert verändert, neben eigenen Maßnahmen, Maßnahmen von Wettbewerbern und Änderungen an den KI-Systemen. Springt ein Wert direkt nach einer neuen Version, kann das an der geänderten Zusammensetzung liegen und nicht daran, dass die KI-Systeme anders antworten.

Damit ist das Prompt-Set der Ausgangspunkt für die eigenen Messungen im GEO-Monitoring: Erst wenn feststeht, welche Fragen zählen, lässt sich verlässlich verfolgen und berichten, wie sich die gemessene KI-Sichtbarkeit entwickelt.