LLMO Audit: KI-Sichtbarkeit, Quellen und Conversion nachvollziehbar prüfen.

Nachfrage, Zielseiten, technische Zugänglichkeit, Content-Struktur, Entitäten, Quellen, strukturierte Daten, ein dokumentiertes Prompt-Set und der Conversion-Pfad werden gemeinsam betrachtet. Der genaue Scope wird vor Projektstart festgelegt.

Nein. Private, personalisierte und nicht öffentlich beobachtbare Gespräche können nicht vollständig erfasst werden. Der Audit bildet eine kontrollierte Stichprobe definierter Fragen, Oberflächen, Sprachen, Regionen und Zeitpunkte ab.

Die Zahl folgt Produkten, Märkten und Geschäftsfragen. Ein kleineres, fachlich unterschiedliches Set ist oft aussagekräftiger als viele minimale Varianten. Prompt-IDs und Versionen bleiben exportierbar.

Sie erhalten Prompt- und Quellen-Rohdaten, technische Befunde, URL- und Intent-Map, Entity-Truth-Set, Content-Lücken, Funnel-Prüfung und ein priorisiertes Backlog mit Verantwortlichen und Abnahmekriterien.

Nein. Rankings, Nennungen, Citations und Empfehlungen in externen Systemen sind nicht kontrollierbar. Garantierbar sind vereinbarte Analysen, Datenexporte, nachvollziehbare Befunde und definierte Lieferobjekte.

Eine Mention nennt die Marke. Eine Citation zeigt eine sichtbare Quelle oder URL. Eine Citation ist noch kein Klick; ein Klick ist noch keine Anfrage. Deshalb werden Antwort-, Website- und Geschäftsdaten getrennt berichtet.

Ein öffentlicher Erstcheck funktioniert ohne Zugang. Search Console, Webanalyse und CRM-Daten verbessern die Priorisierung, wenn bestehende Nachfrage und echte Conversions bewertet werden sollen. Zugriffe folgen erst nach vereinbartem Scope.

Sie entscheiden anhand des Backlogs zwischen interner Umsetzung, einem begrenzten Sprint, laufender Betreuung oder bewusstem Stop. Ein Audit verpflichtet nicht automatisch zu einer großen Content-Produktion.

Geprüft werden Vollständigkeit, Reproduzierbarkeit, funktionierende Quellen, korrekte Definitionen, nachvollziehbare Prioritäten und klare Owner. Beobachtungen und Hypothesen werden sichtbar von gesicherten Fehlern getrennt.

Startpunkt ist die Website und eine konkrete Geschäftsfrage. Im Termin werden Zielgruppen, Märkte, Leistungen, bekannte Wettbewerber, vorhandene Daten und erwartete Entscheidung geklärt.

Die Auswahl richtet sich nach Zielgruppe und Rechercheweg. Möglich sind öffentliche Oberflächen von Google, ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Claude. Eine API-Messung wird nicht automatisch als Messung der öffentlichen Suche ausgegeben.

Nicht nur bekannte Marktteilnehmer zählen. Search-Ergebnisse, Prompt-Antworten und Vertriebsdaten können weitere Vergleichsquellen zeigen. Das Set wird dokumentiert und bleibt über den Vergleichszeitraum stabil.

Search Console zeigt reale Impressionen, Klicks, CTR und Zielseiten in Google Search. Diese Daten priorisieren vorhandene Nachfrage und helfen, AI-Monitoring nicht von der bestehenden organischen Leistung zu trennen.

Der Kunde benennt fachlich verantwortliche Personen für sensible oder produktspezifische Aussagen. Die Agentur kann Quellen und Widersprüche identifizieren, ersetzt aber keine notwendige medizinische, rechtliche oder regulatorische Freigabe.

Der Audit dokumentiert und priorisiert Fehler. Umsetzung kann als eigener Sprint vereinbart oder intern übernommen werden. Wichtig sind reproduzierbare Schritte und ein Abnahmetest, damit ein Ticket nicht bei einer allgemeinen Empfehlung endet.

Ja. Ähnliche URLs werden nach Suchintention, Leistung und vorhandener Nachfrage gruppiert. Für jeden Cluster wird eine Hauptseite festgelegt; schwächere Varianten werden überarbeitet, zusammengeführt oder permanent weitergeleitet.

Wenn regionale Nachfrage relevant ist, prüfen wir Gebiet, reale Standorte, lokale Zielseiten, Unternehmensdaten, regionale Quellen und interne Verlinkung. Marktgebiete dürfen nicht als nicht vorhandene Niederlassungen dargestellt werden.

Der Preis hängt von Websitegröße, Märkten, Produkten, Prompt-Set, Datenzugängen und gewünschter Umsetzungstiefe ab. Ein abgegrenzter Scope mit Lieferobjekten ist aussagekräftiger als ein pauschaler Preis ohne Inventar.

Sie dokumentiert den Zustand zum Messzeitpunkt. Nach großen Website-Releases, Marktveränderungen oder neuen Oberflächen sollte sie ergänzt werden. Prompt-Versionen und Rohdaten ermöglichen Vergleich statt stiller Überschreibung.

Ein LLMO Audit ist zu früh, wenn selbst grundlegende Leistungen, Zielgruppen oder Verantwortlichkeiten ungeklärt sind. Bei einem reinen internen KI-Produkt kann stattdessen ein RAG-, Daten- oder Sicherheitsaudit erforderlich sein.

Nutzen Sie den Website-Check, um öffentlich prüfbare Grundlagen zu sehen. Anschließend können Sie einen verfügbaren Termin wählen und den sinnvollen Audit-Scope anhand Ihrer echten Website und Geschäftsfrage festlegen.