peaksly erklärt · 01

Grundlagen

Wie wird aus 144 Beobachtungen ein Deep Audit?

Ein Deep Audit ist eine manuelle Momentaufnahme der KI-Sichtbarkeit einer Marke: Festgelegte Suchanfragen (Prompts) werden an vereinbarten sichtbaren Antwortorten von KI-Suchmaschinen je zweimal gestellt, jede Antwort wird dokumentiert und von Hand geprüft. Er ist keine große Zahl und kein automatischer Bericht.

7 Minuten LesezeitStand 05.09.2026mit fiktivem Beispiel

Zwei Durchgänge, dieselben Zellen · Bergland Logistik · Zeile = Prompt × AntwortortFiktives Lehrbeispiel, keine Messung

Durchgang 114.08.2026, fiktiv · Zeilen 1 bis 72

P1P2P3P4P5P6P7P8P9P10P11P12

AGoogle AI Overviews

BGoogle AI Mode

CGemini

DChatGPT

EPerplexity

FCopilot

Durchgang 221.08.2026, fiktiv · Zeilen 73 bis 144

P1P2P3P4P5P6P7P8P9P10P11P12

AGoogle AI Overviews

BGoogle AI Mode

CGemini

DChatGPT

EPerplexity

FCopilot

gefüllt = Nennungumrandet = in beiden DurchgängenP1 bis P12 = Prompts · A bis F = die sechs sichtbaren Antwortorte

Messrahmen

Prompts: 12
Antwortorte: 6
Durchgänge: 2

144 dokumentierte Beobachtungen, keine 144 unabhängigen Stichproben.

Zelle lesenMaus über eine Zelle

CGeminiP5

Welche Logistiker sind für Gefahrgut der Klasse 3 zugelassen?

Durchgang: 1 von 2
Zeile: 27 von 144
Nennung: ja, auch in Durchgang 2

Jede Zelle ist eine Beobachtung; die Zeile führt zum Protokoll in Schritt 3.

Durchgang 1: 19 von 72 Zellen mit Nennung
Durchgang 2: 21 von 72 Zellen mit Nennung
In beiden Durchgängen: 4 von 72, umrandet
Nur in einem: 32 von 72
In keinem: 36 von 72

Alle Namen, Prompts und Nennungen sind erfunden; welche Zelle gefüllt ist, sagt nichts über die gezeigten KI-Suchmaschinen aus. Die Antwortorte A bis F stehen für die sechs sichtbaren Oberflächen der Leistungsseite. Das Beispiel zeigt eine Zählweise, keine Messung und kein Ergebnisversprechen.

Kurz erklärt

Zählbar, getrennt, von Hand geprüft.

Zwölf Prompts werden an sechs sichtbaren Antwortorten je zweimal gestellt: 12 × 6 × 2 = 144 dokumentierte Beobachtungen, keine 144 unabhängigen Stichproben. Jede einzelne Antwort wird von Hand geprüft. Erst danach werden wiederkehrende Muster, Abweichungen und konkrete nächste Schritte formuliert.

Schritt 1 · VorbereitungFiktives Beispiel: Bergland Logistik

Erst die Frage klären, dann messen.

Ein Deep Audit beginnt nicht mit einem Tool. Zuerst wird festgelegt, welche Entscheidungen ein möglicher Kunde treffen möchte. Daraus entsteht das Fragenset, im Beispiel zwölf Prompts. Sie sollen nicht zwölfmal dasselbe fragen, sondern verschiedene Situationen abdecken. Wie ein solches Set entsteht, zeigt der Beitrag zur Prompt-Auswahl.

Die erfundene Spedition Bergland Logistik fährt Teilladungen und Gefahrgut und betreibt Lagerlogistik. Ein Prompt sucht allgemein nach Spediteuren, ein zweiter vergleicht Stückgut und Teilladung, ein dritter fragt konkret nach einem Angebot.

Warum das wichtig ist. Eine Marke kann bei einer allgemeinen Frage sichtbar sein und bei einer konkreten Kaufsituation fehlen. Ein einzelner Prompt würde diesen Unterschied verdecken.

Fragenset v1.0 · 12 Prompts · Sprache DE · Markt Süddeutschland und Alpenraumfiktiv

1Bergland Logistik ErfahrungenMarke
2Welche Spediteure fahren Teilladungen von Bayern nach Norditalien?Orientierung
3Wer lagert Ersatzteile mit täglicher Kommissionierung?Orientierung
4Stückgut oder Teilladung: Was lohnt sich ab 4 Paletten?Vergleich
5Welche Logistiker sind für Gefahrgut der Klasse 3 zugelassen?Orientierung
6Regionaler Spediteur oder Netzwerkspedition für den Alpenraum?Vergleich
7Welche Spediteure bieten Sendungsverfolgung mit Zeitfenster?Vergleich
8Welche Anbieter kombinieren Lager und Verteilerverkehr in Süddeutschland?Vergleich
9Wie funktioniert Kontraktlogistik für einen Mittelständler?Orientierung
10Angebot Teilladung München nach Verona anfragenKaufabsicht
11Was kostet eine Palette Stückgut nach Österreich?Orientierung
12Spedition für Gefahrgut in Rosenheim beauftragenKaufabsicht

Orientierung 5 · Vergleich 4 · Kaufabsicht 2 · Marke 1, jeweils von 12.

Derselbe Durchgang, zwei Prompts

Prompt 2 · allgemein: 3 von 6Antwortorten mit Nennung, Durchgang 1
Prompt 10 · Kaufsituation: 0 von 6Antwortorten mit Nennung, Durchgang 1

Schritt 2 · MessungFiktives Beispiel: Bergland Logistik

Sechs Antwortorte bleiben sechs getrennte Messwege.

Jeder Prompt wird an den vereinbarten sichtbaren Antwortorten geprüft, im Beispiel sechs. Ob ein Ort technisch und rechtlich nutzbar ist, wird vor dem Auftrag geprüft; welche Orte das sind, steht auf der Leistungsseite. Wie sich die sechs Orte unterscheiden, zeigt der Beitrag zu den Antwortorten.

Der zweite Durchgang ist kein dekorativer Zusatz. KI-Antworten werden neu erzeugt und können sich ändern. Zwei Durchgänge zeigen, ob eine Nennung, Position oder Quelle nur einmal auftrat oder wiederholt beobachtet wurde. Der Deep Audit liest dabei die vereinbarte sichtbare Verbraucheroberfläche von Hand; das laufende Monitoring kann eine technische API verwenden. Wann welches Werkzeug passt, zeigt der Beitrag zu Monitoring und Deep Audit.

Vor dem Auftrag · 6 von 6 Antwortorte freigegebenfiktiv

Abestanden

Bbestanden

Cbestanden

Dbestanden

Ebestanden

Fbestanden

1 Konto und Vertragsweg2 Datenschutz3 Region und Sprache4 Verfügbarkeit5 Löschung

Fällt ein Ort aus: Teilumfang, Nenner, Termin und Preis werden vorher vereinbart. Ein Ort wird nie still ersetzt.

Oberfläche und API sind nicht dasselbe

Deep Audit sichtbare Oberfläche von Hand gelesen · 2 Durchgänge · Momentaufnahme

Monitoring technische API laufend · eigene Bezeichnung · eigene Zeitreihe

Zwei Wege, zwei Zeitreihen: getrennt ausgewiesen, nicht verrechnet.

Schritt 3 · PrüfungFiktives Beispiel: Bergland Logistik

Eine Beobachtung ist kleiner als ein Urteil.

Eine Beobachtung hält fest, was an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt sichtbar war. Sie enthält mindestens Prompt, Antwortort, Durchgang, Zeitpunkt und Prüfstatus. Markennennung, beobachtete Position und gelieferte Quellen werden getrennt dokumentiert; was die drei Werte bedeuten, erklärt der Grundlagenbeitrag zur KI-Sichtbarkeit.

Diese Beobachtung beweist noch keine allgemeine Sichtbarkeit und keine Ursache. Sie ist ein Belegpunkt. Erst der Vergleich mit den übrigen Beobachtungen zeigt, ob daraus ein belastbarer Befund wird.

Dieselbe Zelle, zwei Zeitpunkte. Zeile 27 und Zeile 99 gehören zu Prompt 5 an Antwortort C. Dass die Marke in beiden genannt wird, ist ein Belegpunkt für Stabilität, kein Urteil über den Markt.

Protokollzeile · Beobachtung 27 von 144Fiktives Lehrbeispiel, keine Messung

Prompt: 5 von 12 · Orientierung · „Welche Logistiker sind für Gefahrgut der Klasse 3 zugelassen?“
Antwortort: C · sichtbare Oberfläche
Durchgang: 1 von 2 · 14.08.2026, 09:40 Uhr, fiktiv
Nennung: Ja Bergland Logistik
Beobachtete Position: 2 von 3 genannten Anbietern
Gelieferte Quellen: 2 · Fachmedium, Verzeichnis
Prüfstatus: von Hand geprüft

Dieselbe Zelle, Durchgang 2 · Beobachtung 99 von 144

Nennung: Ja wiederholt
Position: 3 von 3 genannten Anbietern
Quellen: 2, Reihenfolge anders
Zeitpunkt: 21.08.2026, 10:12 Uhr, fiktiv

Gleiche Zelle, zwei Zeitpunkte: getrennt dokumentiert, nicht verrechnet.

Schritt 4 · EinordnungFiktives Beispiel: Bergland Logistik

Aus Belegen werden Befunde, nicht Behauptungen.

Nach der Prüfung werden ähnliche Beobachtungen gebündelt. Nenner und Belegzeilen bleiben sichtbar. Ein Befund kann lauten: „Nennung in 40 von 144 Beobachtungen, aber nur in 4 von 72 Zellen in beiden Durchgängen; bei Kauffragen in 2 von 24.“

Daraus folgt noch keine Ursache. Die nächste sinnvolle Arbeit kann sein, eine fehlende Belegseite zu prüfen, eine Leistungsbeschreibung klarer zu strukturieren oder verwendete Fremdquellen fachlich zu verstehen. Nach einer Änderung wird dasselbe Fragenset erneut gemessen.

Warum es keinen Gesamtscore gibt. Ein einziger Score würde Nennung, Position, Quellen, Antwortort und Stabilität vermischen. Der Deep Audit zeigt diese Werte getrennt. Das ist weniger spektakulär, aber hilfreicher für eine echte Entscheidung.

Befund · gebündelt aus 144 Zeilenfiktiv

Nennung in 40 von 144 Beobachtungen.19 im ersten, 21 im zweiten Durchgang.Belege: alle Zeilen mit Nennung Ja

Nur 4 von 72 Zellen in beiden Durchgängen.Prompt 1 an C und F, Prompt 2 an A, Prompt 5 an C. 32 Zellen nur in einem Durchgang.Belege: Zeilen 3, 6, 7, 27 und 75, 78, 79, 99

Kauffragen in 2 von 24 Beobachtungen.Die Markenfrage in 8 von 12, Vergleichsfragen in 8 von 48.Belege: Zeilen zu Prompt 10 und 12, Prompt 1, Prompt 4 bis 8

Getrennt ausgewiesen, kein Gesamtscore

Nennung: 40 von 144 Beobachtungen
Position: je Zeile mit Nennung, etwa 2 von 3 in Zeile 27
Quellen: je Zeile Anzahl und Art, etwa 2 in Zeile 27
Antwortort: 6 von 6 mit Nennung, je Ort 5 bis 8 von 24
Stabilität: 4 von 72 Zellen in beiden Durchgängen

Ehrliche GrenzeFiktives Beispiel: Bergland Logistik

Was der Deep Audit nicht verspricht.

Er garantiert keine zukünftige Nennung, Position, Reichweite oder Umsatz und beweist nicht automatisch, warum eine KI-Suchmaschine eine Quelle gewählt hat.

Er macht aus zwei Durchgängen keine dauerhafte Marktbeobachtung und ersetzt keine laufende Messung, wenn Entwicklungen über Zeit wichtig sind. Seine Stärke ist die nachvollziehbare Momentaufnahme: 144 einzeln prüfbare Beobachtungen, klare Grenzen und ein priorisierter nächster Schritt.

Nicht versprochen

zukünftige Nennung, Position, Reichweite oder Umsatz
warum eine KI-Suchmaschine eine Quelle gewählt hat
eine dauerhafte Marktbeobachtung aus zwei Durchgängen
Ersatz für laufende Messung bei Entwicklungen über Zeit

Momentaufnahme mit Nenner

144 Beobachtungen, einzeln prüfbar
2 Zeitpunkte, getrennt dokumentiert
Nenner je Prompt und Antwortort
ein priorisierter nächster Schritt

Die Leistung hinter der Erklärung.

Umfang, Preis und Abgrenzung des Deep Audits stehen auf der Leistungsseite. Die allgemeine Messlogik erklärt die Methodik.

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