rankscale.ai: Sichtbarkeit in KI-Suchsystemen analysieren und verbessern

Lange Zeit basierten Content-Strategien für AI-Suchsysteme nur auf Annahmen. Doch was Menschen in ChatGPT, Gemini oder Perplexity tatsächlich eingeben, blieb eine Blackbox. Mit dem neuen Tools rankscale.ai ändert sich das grundlegend.

Das Prompt Decoding von rankscale.ai macht reale Promptmuster sichtbar. Die Methode zeigt, welche Fragen Nutzer stellen, welche Intentionen dahinterstehen und wie häufig bestimmte Formulierungen auftreten. Statt Hypothesen liefert sie belastbare Daten für die Optimierung von Inhalten in generativen Suchsystemen.

Im September bestätigte eine von OpenAI veröffentlichte Studie unter Mitwirkung der Harvard University die Aussagekraft dieser Methode. Prompt Decoding ist damit wissenschaftlich fundiert und in der Praxis einsetzbar.

Was ist rankscale.ai

Rankscale ist ein webbasiertes Tool zur Analyse und Optimierung der Sichtbarkeit von Websites in KI-basierten Suchsystemen. Dazu zählen unter anderem ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude, Copilot, Grok und DeepSeek. Im Gegensatz zu klassischen SEO-Tools, die primär für die organische Google-Suche entwickelt wurden, analysiert Rankscale, wie Inhalte von Sprachmodellen verarbeitet, zitiert und in generativen Antworten dargestellt werden.

Im Zentrum steht die sogenannte “Generative Engine Optimization” (GEO), also die Frage, wie Inhalte so aufbereitet werden müssen, dass sie in KI-generierten Antworten sichtbar und korrekt zitiert werden. Klassische Rankingfaktoren wie Meta-Daten oder Backlinks verlieren dabei an Bedeutung. Stattdessen analysiert Rankscale, welche Inhalte von KI-Modellen aufgegriffen werden, wie diese präsentiert sind und in welchem Kontext Marken und Domains genannt werden. Dazu nutzt Rankscale das so genannte “Prompt Decoding”.

Was ist Prompt Decoding?

Prompt Decoding ist eine Methode, um plausible Nutzeranfragen für KI-Suchsysteme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity algorithmisch zu rekonstruieren. Da diese Systeme keine echten Eingaben oder Suchanfragen offenlegen, basiert Prompt Decoding nicht auf realen Daten, sondern auf modellgestützter Extrapolation: Sprachmodelle werden gezielt befragt, welche Prompts sie typischerweise zu einem bestimmten Thema erwarten.

Das Verfahren liefert keine beobachteten Nutzereingaben, sondern strukturierte Annahmen. Diese lassen sich für das GEO-Tracking verwenden, um herauszufinden, ob eine Marke in typischen Antworten auftaucht, wie Inhalte gerankt oder zitiert werden und welche Themen sprachlich dominieren.

Prompt Decoding ersetzt keine empirischen Datenquellen, schafft aber Transparenz in einem Umfeld, das bislang nicht messbar war. Voraussetzung ist ein kritischer Umgang mit den Ergebnissen. Die generierten Prompts spiegeln Modellwissen, nicht zwingend aktuelle Nutzerfragen. Richtig eingeordnet kann “Prompt Decoding” ein nützliches Werkzeug für dateninformierte Entscheidungen im Bereich AI Visibility und generative Suche sein.

Zielgruppen und Einsatzbereiche

Rankscale richtet sich an Unternehmen, Agenturen und SEO-Verantwortliche, die verstehen wollen, wie ihre Inhalte in KI-Suchsystemen verarbeitet und ausgespielt werden. Es eignet sich für unterschiedlichste Webpräsenzen, von Corporate Sites über SaaS- und E-Commerce-Anbieter bis hin zu Agenturen mit mehreren Kundenprojekten. Auch für Publisher, Blogger und Content-Creator ist das Tool relevant, da generative Suchsysteme zunehmend zur Informationsquelle für Endnutzer werden.

Kostenfreie Sichtbarkeitsanalyse

Zum Einstieg bietet Rankscale eine kostenlose Analyse an. Dabei wird eine beliebige Website-URL eingegeben. Das System generiert automatisch passende Prompts (Suchanfragen) für verschiedene KI-Engines und prüft, ob und wie die Website in den generierten Antworten erscheint. Das Ergebnis umfasst:

• Sichtbarkeit der Domain in den jeweiligen Antworten
• Position innerhalb der generierten Inhalte
• Zitation der Marke oder URL
• identifizierte Wettbewerber
• Sentiment (positiv, neutral, negativ)

Diese Sofortanalyse liefert erste Hinweise darauf, wie KI-Modelle die Inhalte einer Website interpretieren und wo Optimierungspotenzial besteht.

Funktionsüberblick

Im Zentrum steht das Brand Dashboard, das sämtliche Analysen, Markenmetriken, Wettbewerbsvergleiche und Zitationsdaten bündelt. Die Daten lassen sich nach Zeitraum, KI-System, Themen oder Prompts filtern und vergleichen.

Performance Tracking zeigt die Entwicklung über definierte Zeiträume. Sichtbarkeits-Scores, Zitationen, Positionen, Sentiment und weitere Kennzahlen werden systematisch aufgezeichnet und grafisch dargestellt.

Wettbewerbsanalysen liefern einen strukturierten Überblick über andere Domains, die für dieselben Themen oder Prompts in den Antworten der KI auftauchen. Dadurch lassen sich Marktverschiebungen und strategische Lücken identifizieren.

Die Zitationsanalyse zeigt, welche Quellen von KI-Systemen besonders häufig genannt werden. Dabei wird sichtbar, welche Domains, Artikel oder Marken als glaubwürdig gelten – und welche Inhalte von den Systemen überhaupt verarbeitet und ausgespielt werden.

Über die Sentimentanalyse lässt sich ermitteln, wie Marken oder Begriffe von KI-Modellen bewertet werden. Begriffe werden automatisch in positive, neutrale oder negative Kontexte eingeordnet. Besonders wertvoll ist dabei die Differenzierung zwischen Sentiment auf Basis von Trainingsdaten (z. B. Wikipedia, Reddit) und Echtzeitdaten (z. B. über Web-Grounding bei ChatGPT oder Gemini).

Die Website-Audit-Funktion bewertet die technische und inhaltliche Qualität von Webseiten im Hinblick auf ihre Verwendbarkeit in KI-Suchen. Analysiert werden unter anderem:

• KI-Lesbarkeit von Inhalten
• Eignung der Inhalte für KI-Zitationen
• Strukturierung und semantische Klarheit
• Vertrauenssignale, wie Markenautorität oder Kontexttiefe

Die Auswertung erfolgt mit einem prozentualen “AI Readiness Score” sowie konkreten Handlungsempfehlungen. Seiten lassen sich einzeln oder in größeren Crawls analysieren. Bestehende Inhalte können mit optimierten Versionen direkt verglichen werden.

Beispielhafter Ablauf einer Analyse

Nach Eingabe einer Websiteadresse generiert das System passende Prompts zu thematisch relevanten Nutzerfragen. Die generierten Suchanfragen werden in verschiedenen KI-Suchmaschinen ausgeführt. Dabei prüft das System, ob die eigene Website in den generierten Antworten auftaucht, ob sie zitiert wird, in welchem Kontext und mit welcher Position.

Aus den Ergebnissen lassen sich folgende Erkenntnisse ableiten:

• Wichtige Themenfelder, in denen keine Sichtbarkeit besteht
• Zitierte Wettbewerber, deren Inhalte bevorzugt verwendet werden
• Inhalte, die zwar erscheinen, aber negativ kontextualisiert sind
• Prompts, bei denen Optimierungen besonders schnell greifen

Mandantenfähigkeit und Konfiguration

Rankscale unterstützt die gleichzeitige Analyse mehrerer Marken oder Projekte. Agenturen können individuelle Dashboards je Kundendomäne anlegen und dabei eigene Prompts oder Tracking-Sets definieren. Jede Marke oder Subdomain kann separat konfiguriert und analysiert werden. Das Credit-System erlaubt flexible Skalierung, ohne an starre Pakete gebunden zu sein.

Anpassung der Prompts

Eigene Prompts lassen sich manuell definieren oder automatisch durch die KI generieren. Themencluster, Suchanfragen, Zielgruppenfragen oder Longtail-Keywords können direkt getestet und überwacht werden. Dadurch wird sichtbar, welche Formulierungen in AI-Searchs tatsächlich Relevanz erzeugen.

Berichte und Exportfunktionen

Analysen lassen sich als PDF exportieren oder direkt per E-Mail versenden. In höheren Tarifen stehen White-Label-Exporte zur Verfügung, etwa für Agenturen im Kundeneinsatz. Zukünftig sind weitere Integrationen geplant, etwa in Dashboards oder Content-Plattformen.

Preise

Rankscale arbeitet mit einem credit-basierten Modell. Jeder Crawl, Prompt oder Vergleich verbraucht Credits. Je nach Tarif stehen unterschiedlich viele Credits zur Verfügung. Die Pakete sind abgestuft (Essentials, Pro, Enterprise), es gibt aber auch individuelle Pläne auf Anfrage. Credits lassen sich jederzeit aufladen und sind während der gesamten Laufzeit gültig.

Essentials – 20 € / Monat
Für Einzelpersonen oder kleine Teams, die erste Einblicke in AI-Visibility erhalten möchten.
Enthalten sind:

• 120 Credits
• 10 Web-Audits
• 5 Brand-Dashboards
• 480 AI-Antworten
• Support: E-Mail

Pro – 99 € / Monat
Für Agenturen und wachsende Unternehmen mit höherem Analysevolumen.
Enthalten sind:

• 1.200 Credits
• 50 Web-Audits
• 25 Brand-Dashboards
• 4.800 AI-Antworten
• Unbegrenzte Team Workspaces
• Support: E-Mail + Slack

Enterprise – 780 € / Monat
Für große Unternehmen mit umfangreichem Monitoring- und Reportingbedarf.
Enthalten sind:

• 12.000 Credits
• 200 Web-Audits
• 100 Brand-Dashboards
• 48.000 AI-Antworten
• Priorisierter Support: E-Mail + Slack

Die Struktur eignet sich sowohl für Einzelanwender mit ersten Testprojekten als auch für Agenturen mit hohem Analysebedarf. Durch das transparente Modell bleibt der Einstieg auch für kleinere Kunden möglich, wenn auch mit stark begrenztem Nutzen.

Einsatzmöglichkeiten und strategischer Nutzen

Rankscale macht sichtbar, wie Inhalte von KI-Systemen tatsächlich verwendet werden, ein Aspekt, den klassische SEO-Tools (noch) nicht abbilden können, auch wenn alle bereits daran arbeiten. Gerade im Bereich der Answer Engine Optimization (AEO) entstehen dadurch neue Ansätze für Content-Strategien, Keyword-Bewertungen und Markenkommunikation.

Sichtbarkeit in generativen Antworten lässt sich systematisch aufbauen, wenn klar ist, welche Themen relevant sind, welche Quellen dominieren und wie der eigene Content strukturiert sein muss, um zitiert zu werden. Rankscale liefert dafür die operativen Grundlagen.

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