Häufig gestellte Fragen zum AI Visibility Dashboard

Wenn deine Frage hier nicht beantwortet wird, sprich deinen Customer Success Manager bei OMR an.

In diesem Artikel findest du folgende Inhalte 👇

• Wie aktuell sind die Daten im Dashboard?
• Warum kann ich im Dashboard nichts editieren?
• Warum sehe ich nur eine View und keine weiteren Saved Views?
• Wie lange ist der geteilte Link gültig?
• Wie viele und welche Queries werden bei mir getrackt?
• Können wir Queries oder Wettbewerber ergänzen oder austauschen?
• Warum unterscheiden sich die Werte zwischen Engines so stark?
• Warum sehen die Werte im 7-Tage-Filter so anders aus als im 3-Monats-Filter?
• Was tue ich, wenn mein Visibility Score sinkt?

Wie aktuell sind die Daten im Dashboard?

Die Daten werden täglich aktualisiert. Rankscale schickt jeden Tag dein kuratiertes Prompt-Set an alle getrackten AI Engines, sammelt die Antworten ein und schreibt die Ergebnisse ins Dashboard. Wenn du das Dashboard morgens öffnest, siehst du den Stand der letzten Nachtläufe.

Warum kann ich im Dashboard nichts editieren?

Du arbeitest mit einer Read-Only Shared View. Das heißt: Du kannst alle Filter setzen, Charts ansehen, Daten exportieren und durch Tabellen blättern. Du kannst aber keine Widgets hinzufügen, das Layout ändern oder neue Views speichern. Diese Einstellungen werden zentral durch dein OMR-Team gepflegt.

Warum sehe ich nur eine View und keine weiteren Saved Views?

Aktuell gibt es genau eine vorbereitete Custom Dashboard-View, die alle relevanten Widgets für AI-Visibility-Reporting bündelt. Wenn dein Reporting eine spezifische zusätzliche Sicht braucht (zum Beispiel ein Engine-spezifisches Dashboard), sprich deinen Customer Success Manager an.

Wie lange ist der geteilte Link gültig?

Im Header oben rechts steht ein Ablaufdatum (zum Beispiel „expires 15.5.2026"). Bis zu diesem Datum funktioniert dein Share-Link. Dieser Link wird automatisch ausgetauscht, sodass dein Zugriff zum Dashboard nicht unterbrochen wird.

Wie viele und welche Queries werden bei mir getrackt?

Das hängt von deinem Setup ab. Zu Beginn stellst du gemeinsam mit deine*r/*m Customer Success Manager*in ein kuratiertes Set bestehend aus 5 Prompts zusammen, das die typischen Buyer-Fragen in deiner Kategorie abbildet. Welche Queries das sind, siehst du im Filter All Queries im Dashboard.

Können wir Queries oder Wettbewerber ergänzen oder austauschen?

Ja. Sprich deinen Customer Success Manager an, wenn:

• sich deine Kategorie verändert hat (zum Beispiel neue Sub-Use-Cases entstehen)
• ein neuer relevanter Wettbewerber im Markt aufgetaucht ist
• du in eine neue Region oder Sprache expandierst und dort eigene Queries braucht
• du Queries siehst, die nie Treffer bringen, und du sie durch bessere ersetzen möchtest

Änderungen am Prompt-Set werden meist quartalsweise gebündelt vorgenommen, damit dein Reporting konsistent bleibt.

Warum unterscheiden sich die Werte zwischen Engines so stark?

Jede AI Engine funktioniert anders. Sie nutzt eigene Modelle, eigene Quellen, eigene Ranking-Logiken und ein eigenes Web-Grounding. Deshalb ist AI Visibility kein klassisches Single-Channel-Reporting, sondern ein Vergleich verschiedener Antwortsysteme.

Die Unterschiede entstehen vor allem durch drei Faktoren:

• Welche Quellen eine Engine heranzieht
• Wie stark sie aktuelle Web-Ergebnisse einbezieht
• Wie sie Marken, Anbieter und Inhalte in Antworten priorisiert

Dadurch kann eine Marke in einer Engine stark sichtbar sein und in einer anderen kaum auftauchen.

• Google AI Overview ist eng mit der Google-Suche und den dort gerankten Quellen verbunden.
• Google AI Mode erzeugt Antworten stärker dialogorientiert und kann andere Quellen oder Gewichtungen nutzen als klassische AI Overviews.
• Google Gemini basiert auf Googles eigener Modellfamilie und nutzt je nach Nutzungskontext unterschiedliche Grounding- und Quellenlogiken.
• ChatGPT kombiniert Modellwissen mit Web-Recherche und kann je nach Anfrage andere Quellen priorisieren.
• Perplexity arbeitet stark quellenbasiert und zeigt häufig mehrere externe Quellen pro Antwort.
• Bing Copilot ist eng mit Microsofts Such- und Antwortsystemen verbunden und kann dadurch andere Treffer und Quellen nutzen als Google oder ChatGPT.

Warum sehen die Werte im 7-Tage-Filter so anders aus als im 3-Monats-Filter?

Im 7-Tage-Filter siehst du eine Momentaufnahme. AI-Modelle antworten nicht deterministisch, deshalb schwanken Tageswerte stark. Es kann sein, dass deine Marke an einem Tag null Mentions hat, am nächsten Tag fünf, und in der Woche danach wieder null.

Ab 3 Monaten glättet sich dieses Rauschen. Du siehst stabilere Werte, die echte Trends abbilden. Faustregel: Für Reporting an Stakeholder nutzt du mindestens 3 Months mit weekly Aggregation, nicht 7 Days.

Was tue ich, wenn mein Visibility Score sinkt?

Ein sinkender Visibility Score hat meist eine von drei Ursachen:

• Detection Rate sinkt = AI-Modelle nennen dich seltener. Hebel: Awareness aufbauen über Listicles, PR, Reviews.
• Position sinkt = du wirst weiter unten genannt. Hebel: Quellen-Stärke ausbauen (zum Beispiel mehr Bewertungen, bessere Vergleichsinhalte).
• Sentiment sinkt = die Tonalität verschlechtert sich. Hebel: prüfen, welche Quelle gerade dominant ist und ob negative Beiträge mit auftauchen.

Im Brand Performance Chart wechselst du nacheinander zwischen Detection Rate, Position und Sentiment Score und siehst, welche Komponente den Score zieht. Daraus leitest du die passende Aktion ab.