Prefer: KI-Sichtbarkeit messen und Inhalte verbessern

Prefer unterstützt Marketing-, SEO- und Content-Teams dabei, ihre KI-Sichtbarkeit zu beobachten und daraus konkrete Verbesserungen abzuleiten. Die Webplattform verbindet Antworten von KI-Suchdiensten, Markennennungen, Quellenanalysen und die Arbeit an neuen oder bestehenden Inhalten.

Einfach erklärt: Wofür verwendet man Prefer?

Ein potenzieller Kunde fragt ChatGPT nach einer Projektmanagement-Software für kleine Teams. Prefer prüft ausgewählte Fragen: Wird Ihre Marke genannt? Welche Wettbewerber erscheinen? Welche Seiten werden als Quellen verlinkt? So lässt sich nachvollziehen, welche Informationen für die Auswahlentscheidung fehlen.

GEO und AEO bezeichnen die Optimierung für generative Such- beziehungsweise Antwortsysteme. Prefer hilft beim Beobachten, Prüfen und Planen der dafür nötigen Arbeit. Besonders sinnvoll ist es für Teams, die ihre Website tatsächlich bearbeiten und Inhalte fachlich prüfen können. Agenturen sollten zusätzlich Projekte, Kunden und Berichtskapazität vergleichen.

KI-Sichtbarkeit korrekt messen

Alle Selbstbedienungstarife erfassen ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews und Google AI Mode. Gespeichert werden vollständige Antworten, genannte Marken, Quellen-URLs und die Tonalität der Markenbeschreibung. Filter für Modell, Thema, Region, Zielgruppe und Zeitraum bestimmen den Auswertungsumfang.

Der Visibility Score beschreibt den Anteil beobachteter Antworten mit Ihrer Marke. Share of Voice setzt Ihre Nennungen ins Verhältnis zu allen Markennennungen. Citation Share misst den Anteil der Quellenlinks zu Ihrer Domain. Eine Nennung kann also vorliegen, ohne dass Ihre Website verlinkt wird. Sentiment bewertet die Antwortformulierung, keine Kundenbefragung.

Delta vergleicht mit dem vorherigen Messlauf, nicht automatisch mit gestern. Die Zahlen gelten für das gewählte Fragen- und Filterset. Sie sind weder ein vollständiges Suchvolumen noch Besucherzahlen oder Umsatz. Die offiziellen Metrikdefinitionen helfen bei nachvollziehbaren Berichten.

Quellen und Wettbewerber untersuchen

Prefer unterscheidet eigene Seiten, Wettbewerber, Medienberichte, Bewertungen, Bestenlisten, Verzeichnisse und Communities. Unter Competitors > Sources können Sie einen Mitbewerber auswählen und häufig zitierte Domains prüfen. In den Details einer Frage lässt sich die vollständige Antwort mit ihren Links lesen.

Daraus können eine bessere Produkt- oder Vergleichsseite, die Korrektur eines veralteten Testberichts oder ein sinnvoller Verzeichniseintrag entstehen. Prüfen Sie zuerst die Quelle des Problems, bevor Sie zusätzliche Artikel planen.

Von der Analyse zur geprüften Content-Arbeit

Action Center ordnet Vorschläge auf einem Kanban-Board. Karten enthalten Belege, eine Wirkungsbewertung und Schritte für Vergleiche, externe Quellen, Communities, Crawler-Zugriff, Schema, konsistente Unternehmensdaten und Analysepflege. Die Herkunft zählt: Manche Vorschläge stammen aus Trackingdaten, andere aus Audits oder Vorlagen.

Content Studio erstellt Entwürfe, optimiert bestehende URLs mit einzeln annehmbaren Änderungen und zeigt Themenlücken aus dem letzten Messlauf. Recherche und Referenzseiten können die Briefings unterstützen. Menschen müssen Aussagen, Beispiele und Quellen dennoch prüfen; SEO-/AEO-Scores bestätigen keine sachliche Richtigkeit.

Die aktuelle Detaildokumentation erklärt, dass Action-Center-Aufgaben manuell ausgeführt werden. Auch die WordPress-Anbindung hat bereits eine Oberfläche, die tatsächliche Veröffentlichung ist jedoch noch nicht aktiv. Inhalte daher vorerst exportieren oder kopieren und im eigenen CMS veröffentlichen. Den Stand beschreibt die Content-Studio-Dokumentation.

Einen sinnvollen ersten Messlauf einrichten

1. Marke, Domain, Positionierung, Wettbewerber, Zielregion und Kundengruppe vorbereiten.
2. Mit Google oder einem E-Mail-Anmeldelink ein Workspace anlegen. Vorgeschlagene Themen und Fragen auf echte Kauf- und Vergleichssituationen prüfen.
3. Tracking starten, Monitor > Overview als Ausgangswert lesen und einzelne Antworten samt Quellen kontrollieren.
4. Eine belegte Aufgabe annehmen, die relevante Seite manuell verbessern und veröffentlichen.
5. Nach einem weiteren Messlauf mit gleichen Filtern vergleichen. Ergebniskarten benötigen einen Lauf nach der Änderung; Besuche und Abschlüsse zusätzlich in eigenen Analytics prüfen.

Die Schnellstart-Anleitung erläutert den Ablauf. Deutsche Fragen, regionale Antworten und eine deutschsprachige Benutzeroberfläche sind unterschiedliche Anforderungen und sollten im Test einzeln geprüft werden.

Kosten, kostenlose Prüfung und Tarifgrenzen

Stand 4. Oktober 2026: Der kostenlose Audit ist eine einmalige Momentaufnahme ohne Kreditkarte. Dauerhaftes Tracking ist kostenpflichtig; einen vollständigen Gratis-Dauertarif gibt es nicht. Die siebentägige Testphase ohne Karte ist auf 30 Fragen begrenzt.

Die monatlichen Markentarife kosten 24 USD für Starter, 129 USD für Growth und 399 USD für Scale. Enthalten sind jeweils 30/150/500 Fragen, 15/25/50 KI-Artikel pro Monat, 3/10/25 Wettbewerber und 1/2/5 Projekte. Eine Frage belegt einen Platz über die enthaltenen Modelle hinweg. Jahreszahlung ist eine eigene Vorauszahlung; der umgerechnete Monatsbetrag ist kein monatlicher Abbuchungspreis.

Mehr Kapazität verlangt bei Markentarifen einen Tarifwechsel statt automatischer Mehrverbrauchsgebühren. Upgrades gelten sofort, Downgrades zur Verlängerung; Kündigung erfolgt im Abrechnungsportal. Enterprise und betreute Leistungen werden individuell angeboten. Aktuelle Preise sind in USD; Endbetrag, Steuern und Agenturbedingungen vor dem Kauf prüfen.

Datenzugriff und Grenzen der Ergebnisse

Search Console und Google Analytics werden laut Datenschutzrichtlinie nur lesend verbunden; Zugriff lässt sich widerrufen, die Daten werden nicht an andere Kunden verkauft oder weitergegeben. Slack und CSV/PDF-Export gibt es ab Growth, Warehouse-Synchronisierung bei Enterprise. Zu MCP/API widersprechen sich einzelne öffentliche Tarifangaben; die konkrete Berechtigung bestätigen lassen.

Die Datenschutzrichtlinie behandelt auch Konto-, Domain-, Geräte-, Cookie- und Dienstleisterdaten. Eine pauschale DSGVO-Zertifizierung, Nullspeicherung oder generelle Zusage zur Modellnutzung lässt sich daraus nicht ableiten. Laut Trust-Seite sind Rankings, Zitierungen und wirtschaftliche Ergebnisse nicht garantiert. Qwen, DeepSeek und Claude als API-Modelle gehören zu Enterprise-Erweiterungen.

Häufige Fragen

Wie prüfe ich, ob KI meine Marke nennt?

Wählen Sie relevante Kundenfragen, starten Sie Tracking und lesen Sie die vollständigen Antworten mit Quellen. Vergleichen Sie Modelle und Regionen getrennt.

Misst Prefer auch Klicks und Umsatz?

Die Sichtbarkeitsmetriken messen KI-Antworten und Quellen. Klicks, Abschlüsse und Umsatz müssen Sie zusätzlich mit eigenen Analytics-Daten prüfen.

Wie prüfe ich den Erfolg einer Verbesserung?

Halten Sie Fragen und Filter vergleichbar und starten Sie nach der veröffentlichten Änderung einen weiteren Messlauf. Die Aufgabenkarten können dann Vorher-Nachher-Werte zeigen.

Offizielle Hilfe

Die Prefer-Dokumentation ist die erste Anlaufstelle für Bedienung, Berechtigungen und den aktuellen Funktionsstand. Prüfen Sie eigene Fragen und Quellen während der Testphase, bevor Sie aus Beispielwerten eine Erfolgserwartung ableiten.