Citation Share erklärt: Wie häufig wird Ihre Website von AI-Systemen zitiert?

Der Citation Share (deutsch: Zitierungsanteil) misst, welchen Anteil die Zitationen Ihrer Website an allen beobachteten Zitationen in einem definierten Themengebiet haben – er ist das Gegenstück zum Share of Voice (Sichtbarkeitsanteil der Marke), nur auf Quellenebene. Dieser Beitrag definiert die Kennzahl sauber, zeigt eine vollständige Beispielrechnung vom Prompt-Set bis zum Prozentwert, erklärt die drei Grenzen (Nenner-Problem, Nicht-Determinismus, Plattformunterschiede) und ordnet ein, was ein „guter” Wert ist – nämlich kontextabhängig und ohne allgemeingültige Benchmark. Ziel ist ein realistischer Umgang: Der Citation Share ist eine Beobachtungsgröße mit Unsicherheit, kein Ranking mit Nachkommastellen.

Hauptartikel

Was ist der Citation Share? (Definition)

Citation Share (Zitierungsanteil) bezeichnet den prozentualen Anteil der Verlinkungen auf Ihre Website an der Gesamtzahl aller Verlinkungen, die AI-Systeme in den Antworten eines definierten Prompt-Sets (Satz festgelegter Suchanfragen) ausgeben. Gezählt werden Quellenzitate – also sichtbar verlinkte Belege –, nicht Markenerwähnungen ohne Link. Der Citation Share misst damit den Belegstatus Ihrer Website im Vergleich zu allen anderen Quellen, die zu Ihrem Thema herangezogen werden.

Warum Quellenzitate eine eigene Kennzahl verdienen

Drei Beobachtungen begründen das. Erstens: Zitationen sind der harte Nachweis, dass ein AI-System Ihre Inhalte tatsächlich abruft und verwertet – eine Markenerwähnung kann dagegen aus dem Modellwissen stammen, ganz ohne Zugriff auf Ihre Seite. Zweitens: Zitationen sind der einzige Hebel, der aus AI-Antworten heraus messbare Besucher erzeugen kann. Drittens – und das ist die strategisch interessanteste Beobachtung: Zitierung und klassisches Ranking hängen lockerer zusammen als viele annehmen. Einem Bericht von INTERNET WORLD Austria (02/2026, Sekundärquelle) zufolge ranken rund 80 % der in Google AI Overviews zitierten Quellen nicht in den organischen Top 10. Die Angabe ist nicht primär verifiziert, plausibilisiert aber, was Praxisbeobachtungen zeigen: AI-Systeme wählen Belege nach Passgenauigkeit zur Frage, nicht nach Ranking-Position. Wer nur klassische Rankings beobachtet, übersieht diesen Wettbewerb.

Eine zweite, ermutigende Beobachtung stammt aus einer Yext-Analyse (2025): 86 % der von KI zitierten Quellen stammen demnach von markenkontrollierten Websites – also von Domains, die Unternehmen selbst betreiben. Die Botschaft für österreichische Unternehmen: Das Spiel um Zitationen wird überwiegend auf eigenem Terrain gespielt, auf der eigenen Website, mit eigenen belegbaren Inhalten.

Die Formel – und warum der Nenner die eigentliche Arbeit ist

Die Formel ist trivial:

Citation Share = eigene Zitationen ÷ alle Zitationen im Prompt-Set × 100

Die Schwierigkeit steckt im Nenner: „Alle Zitationen” heißt, Sie zählen nicht nur Ihre eigenen Verlinkungen, sondern jede Quelle, die in den beobachteten Antworten erscheint – Wettbewerber, Medien, Behörden, Foren, Verzeichnisse. Dafür brauchen Sie drei Vorentscheidungen:

Das Prompt-Set: Welche 20–50 realistischen Fragen bilden Ihr Thema ab? (Beispiel: „Förderung Wärmepumpe Österreich 2026”, „Wärmepumpe Altbau sinnvoll”, „Installateur Wärmepumpe Wien finden”.)
Das Beobachtungsdesign: Auf welchen Plattformen (empfohlen: mindestens vier, etwa ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot), in welchen Sprachen (deutsch und englisch getrennt), mit wie vielen Wiederholungen (mindestens fünf pro Prompt, verteilt über mehrere Tage, frische Sitzungen)?
Die Zählregel: Zählt jede verlinkte URL einzeln (URL-Ebene) oder jede Domain einmal pro Antwort (Domain-Ebene)? Beides ist legitim – entscheidend ist, die Regel festzuschreiben und beizubehalten, sonst vergleichen Sie später Äpfel mit Birnen.

Beispielrechnung: vom Prompt-Set zum Citation Share (illustrativ)

Ein österreichischer Energieberater definiert 25 Fragen rund um Wärmepumpen und Förderung. Messdesign: 4 Plattformen × 25 Prompts × 5 Wiederholungen = 500 Antworten in der Baseline-Welle, alles auf Deutsch. Zählregel: Domain-Ebene, jede Domain maximal einmal pro Antwort.

Die Auszählung ergibt:

In 340 der 500 Antworten wird mindestens eine Quelle verlinkt (160 Antworten nennen die Marke zwar teilweise, verlinken aber nichts).
Insgesamt werden 120 Domain-Zitationen gezählt (Antworten verlinken häufig mehrere Quellen).
Davon entfallen 56 auf energieberater-beispiel.at (Illustration), 210 auf eine Förderplattform des Bundes, 145 auf ein großes Verbraucherportal, der Rest verteilt sich auf Wettbewerber, Medien und Hersteller.

Citation Share = 56 ÷ 1.120 × 100 = 5,0 %

Zur Einordnung zieht das Unternehmen zwei Hilfswerte heran: den größten Einzelwettbewerber (38 Zitationen = 3,4 %) und die am häufigsten zitierte Domain überhaupt (die Förderplattform mit 18,8 %). Interpretation: Der Citation Share von 5 % liegt über dem direkten Wettbewerb, aber weit unter der neutralen Referenzquelle – ein typisches Muster, bei dem Behörden und große Portale den Nenner dominieren. Nach 90 Tagen Arbeit an belegbaren Fachinhalten (datierte Förderleitfäden mit klaren Antwortblöcken) steigt der Wert in der zweiten Messwelle auf 8,2 % bei 1.090 Gesamtzitationen. Alle Zahlen sind eine Beispielrechnung zur Veranschaulichung der Methodik, keine Marktdaten.

Die drei Grenzen des Citation Share

Grenze 1 – Das Nenner-Problem. „Alle Zitationen” ist immer nur „alle Zitationen in meinem Prompt-Set, auf meinen Plattformen, in meinem Beobachtungsfenster”. Ein anderes Prompt-Set ergibt einen anderen Nenner und damit einen anderen Anteil. Es gibt keinen marktweiten Citation Share – nur set-spezifische Werte. Vergleiche sind daher nur innerhalb desselben Sets über die Zeit zulässig.

Grenze 2 – Nicht-Determinismus. AI-Antworten sind nicht-deterministisch: Dieselbe Frage kann unterschiedliche Quellen hervorbringen. Eine Sistrix-Analyse (April 2026, 82.619 analysierte Prompts über 17 Wochen; Sekundärquelle, Primärquelle nicht verifiziert) fand, dass 86 % der zitierten Quellen einen stabilen Kern bilden und nur 14 % stark rotieren. Falls sich das in eigenen Messungen bestätigt, heißt das: Zitationen sind träger als Tageslaunen der Modelle – aber einzelne Abfragen bleiben Zufallsereignisse, erst Wiederholungen zeigen den Kern.

Grenze 3 – Plattformunterschiede. Perplexity zeigt systematisch Quellen, ChatGPT je nach Modus, Gemini bei Grounding, Copilot im Suchkontext. Ein Citation Share über Plattformen zu mitteln verwischt diese Logiken; ausgewiesen gehört er plattformgetrennt.

Was ist ein „guter” Citation Share?

Die ehrliche Antwort: Es gibt keine belastbare, publizierte Benchmark – weder für Österreich noch international. Jede Zahl, die Ihnen als Branchenstandard verkauft wird, sollten Sie nach Prompt-Set, Nenner und Messdesign fragen. Sinnvoll sind drei eigene Referenzpunkte: der direkte Wettbewerb (liege ich vor den vergleichbaren Anbietern?), die Zeitreihe (steigt mein Anteil über 30/60/90 Tage?) und die thematische Abdeckung (in welchen Teilthemen werde ich zitiert, in welchen nicht?). Ein niedriger Citation Share bei hoher Erwähnungsrate signalisiert übrigens etwas Spezifisches: Die Systeme kennen Ihre Marke, ziehen aber fremde Quellen als Beleg heran – dann liegt die Arbeit bei der Zitierfähigkeit der eigenen Inhalte, nicht bei der Bekanntheit.

Citation Share im Kennzahlen-System einordnen

Der Citation Share ist eine von sieben Kennzahlen der AI Visibility und verhält sich zu den anderen so: Die Erwähnungsrate misst Bekanntheit, die Zitierungsrate den eigenen Belegstatus pro Antwort, der Citation Share die Quellen-Dominanz im gesamten Themenfeld, der Share of Voice die Marken-Dominanz. Wer das Gesamtsystem sucht, findet es im Leitfaden AI Visibility messen; die konzeptionelle Unterscheidung zwischen Markenerwähnung und Quellenzitat vertieft der Vergleichsartikel Markenerwähnung oder Quellenzitat. Und weil einzelne Messwerte immer Unsicherheit tragen, lohnt der Blick auf die Einordnung von AI-Visibility-Scores, bevor Sie einen Prozentwert zur Zielgröße im Bonusystem machen.

Österreich-Anwendung: zwei Szenarien (illustrativ)

Szenario 1 – Wiener Rechtsanwaltskanzlei: Eine Kanzlei misst 20 Fragen zu Arbeitsrecht-Themen. Citation Share: 2 %, Nenner dominiert von Arbeiterkammer, WKO und großen Rechtsportalen. Einordnung: Gegen öffentliche Referenzquellen wird kein Anwalt „gewinnen” – realistisches Ziel ist, in zwei Nischen (etwa „Kündigung Geschäftsführer GmbH”) die zitierte Kanzlei-Quelle zu werden. Die Teil-Set-Auswertung zeigt: genau dort fehlen belegbare eigene Inhalte.

Szenario 2 – Kärntner Tourismusregion: Eine Region beobachtet ihre Gästefragen dauerhaft – ein Muster, das der öffentlich einsehbare KI-Quellenmonitor Österreich-Tourismus von KiNET.ai vormacht: 155 stabile Gästefragen, täglich über sechs KI-Engines getrackt, mit Monatsvergleich. Wer sehen will, wie sich Zitationsanteile über Monate real entwickeln, findet dort den derzeit einzigen öffentlichen österreichischen Langzeitdatensatz.

Vom Messwert zur Maßnahme

Ein Citation Share, der stagniert oder fällt, hat typischerweise vier Ursachen: Inhalte ohne klare, belegbare Antwortblöcke; fehlende Aktualität (undatierte oder überholte Angaben); Mehrdeutigkeit der Entität (unklar, welches Unternehmen hinter der Seite steht); oder fehlende externe Bestätigung. Die Gegenmaßnahmen folgen derselben Logik: zitierfähige Inhalte mit Quellen und Datum, eindeutige Entität, strukturierte Daten und redaktionelle Qualität. Verändert sich der Wert nach 90 Tagen nicht, ist das selbst eine Information – dann liegt das Problem tiefer als bei einzelnen Texten, etwa in der technischen Auffindbarkeit, die ein GEO-Audit systematisch prüft.

Abgrenzung: Citation Share, Zitierungsrate und „Share of Model”

Drei Begriffe werden in der Praxis gern vermischt. Die Zitierungsrate beantwortet pro Antwort eine Ja/Nein-Frage: Wurde Ihre Website verlinkt? Sie ist ein Abdeckungsmaß. Der Citation Share beantwortet eine Anteilsfrage: Wie groß ist Ihr Stück des gesamten Zitationskuchens? Er ist ein Dominanzmaß. Share of Model schließlich ist ein Oberbegriff, der in der Fachdiskussion – etwa im genannten INTERNET-WORLD-Austria-Beitrag – für den Gesamtanteil einer Marke an den Antworten eines Modells verwendet wird, also eine Mischung aus Erwähnungs- und Zitationsmetriken ohne einheitliche Definition. Praktischer Rat: Wenn Ihnen jemand einen „Share of Model” verkauft, fragen Sie nach der Rechenformel. Meist steckt genau einer der beiden sauber definierbaren Werte dahinter – Erwähnungsanteil oder Zitierungsanteil –, und dann sollte er auch so heißen.

Feinere Schnitte: Citation Share nach Plattform und Teilthema

Der Gesamtwert über alle Plattformen und Fragen ist die Summary – die Entscheidungen fallen in den Schnitten. Plattform-Schnitt: Weisen Sie den Citation Share je Plattform aus. Typisches Muster: Ein Unternehmen wird auf Perplexity (das systematisch Quellen zeigt) regelmäßig zitiert, in ChatGPT-Antworten aber kaum – daraus folgen plattformspezifische Maßnahmen statt einer diffusen Gesamtstrategie. Teilthemen-Schnitt: Zerlegen Sie das Prompt-Set in seine inhaltlichen Cluster (etwa „Förderung”, „Kosten”, „Anbieterwahl”). Häufig zeigt sich, dass der Citation Share in einem Cluster akzeptabel ist und in einem anderen bei null liegt – Letzteres ist eine präzise Content-To-do-Liste. Sprach-Schnitt: Deutsche und englische Werte getrennt ausweisen; für österreichische Unternehmen mit internationalem Publikum ist der englische Wert oft die größte Lücke. Alle drei Schnitte nutzen denselben Nenner-Mechanismus, nur gefiltert – sie kosten keine zusätzliche Messung, nur zusätzliche Auswertungsdisziplin.

Zitierfähigkeit systematisch erhöhen: die vier Hebel im Detail

Wenn der Citation Share steigen soll, arbeiten vier Hebel zusammen. Hebel 1 – Antwortform: Inhalte, die eine konkrete Frage in den ersten Sätzen direkt beantworten und danach vertiefen, werden als Beleg eher herangezogen als Fließtext ohne klare Aussage. Hebel 2 – Belegbarkeit: Zahlen mit Quelle, Datumsangaben, eindeutige Begriffsdefinitionen; Modelle bevorzugen nachprüfbare Aussagen gegenüber Markenfloskeln. Hebel 3 – Maschinenlesbarkeit: Crawlbarkeit, Indexierung, saubere HTML-Struktur und strukturierte Daten; die Google-Dokumentation zu AI-Features und Ihrer Website beschreibt die technischen Voraussetzungen, unter denen Inhalte überhaupt einbezogen werden. Hebel 4 – Eindeutigkeit: Organization-Markup und konsistente Entität, damit das System die Quelle zweifelsfrei Ihrem Unternehmen zuordnet. Keiner der Hebel garantiert eine Zitation – zusammen erhöhen sie die Wahrscheinlichkeit, und genau die misst der Citation Share über die Zeit.

Dokumentationsvorlage für die eigene Messung

Damit Ihre Werte über Messwellen vergleichbar bleiben, halten Sie pro Welle fest: Datum und Zeitraum der Abfragen; das exakte Prompt-Set mit Versionsnummer; die Plattformen samt erkennbarem Modus (etwa „mit Websuche”); die Sprache je Prompt; die Zählregel (URL- oder Domain-Ebene); die Stichprobengröße (Antworten, Zitationen gesamt, eigene Zitationen); und Auffälligkeiten wie Modell-Updates oder Ausfälle einzelner Plattformen. Diese sieben Felder kosten pro Welle wenige Minuten und sind der Unterschied zwischen einer Zeitreihe, der man trauen kann, und einer Zahlensammlung, die bei der ersten Rückfrage im Management zerbröselt.

Der Blick über den eigenen Anteil hinaus: Wer bekommt die übrigen Zitate?

Der Citation Share wird strategisch erst richtig wertvoll, wenn Sie den Nenner lesen lernen. Wer sind die anderen Zitierten? In der Praxis fallen die beobachteten Quellen typischerweise in fünf Gruppen: Behörden und öffentliche Stellen (in Österreich etwa Kammern, Förderstellen, Ministerien – bei Fachfragen oft dominierend und praktisch unangreifbar), große Verbraucher- und Vergleichsportale, Fachmedien und Branchenportale, direkte Wettbewerber und Enzyklopädien/Referenzwerke. Diese Verteilung ist selbst ein Befund: Dominieren öffentliche Stellen, konkurrieren Sie nicht gegen Wettbewerber, sondern um die Rolle des besten ergänzenden Praxisbelegs. Dominieren Vergleichsportale, lohnt die Präsenz dort mehr als der fünfte eigene Blogartikel. Werden Wettbewerber zitiert, analysieren Sie deren Inhalte: Welche Form, welche Belege, welche Aktualität macht sie zitierfähig? Der Nenner ist damit nicht nur Rechengröße, sondern die ehrlichste Wettbewerbsanalyse, die das Thema AI Visibility derzeit hergibt.

Faktenbox

Citation Share (Zitierungsanteil) = eigene Zitationen ÷ alle Zitationen im Prompt-Set × 100 – gemessen auf definierten Plattformen, Sprachen und Zeitfenstern.
Der Nenner ist die eigentliche Arbeit: Alle Quellen zählen, nicht nur die eigenen; Zählregel (URL- oder Domain-Ebene) vorab festschreiben.
Es existiert keine belastbare öffentliche Benchmark für „gute” Werte – sinnvoll sind nur Wettbewerbsvergleich und eigene Zeitreihe.
Laut Yext-Analyse (2025) stammen 86 % der von KI zitierten Quellen von markenkontrollierten Websites – die eigene Domain ist das Hauptspielfeld.
Laut Sistrix-Analyse (04/2026, Sekundärquelle) bilden 86 % der zitierten Quellen einen stabilen Kern – frühe Quellenarbeit kann sich verfestigen.
Zitierung ≠ Ranking: Einem INTERNET-WORLD-Austria-Bericht (02/2026, Sekundärquelle) zufolge ranken rund 80 % der in AI Overviews zitierten Quellen nicht in den Top 10.
Nicht-Determinismus gilt auch hier: Einzelabfragen sind Zufallsereignisse; erst Wiederholungen zeigen stabile Muster.

TABELLE: Citation Share – Mess-Setup im Überblick (empfohlenes Minimum)

Dimension

Empfehlung

Begründung

Prompt-Set

20–50 realistische Kundenfragen

trägt den Nenner; Themenlogik statt Zufallsfragen

Plattformen

≥4 (z. B. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot)

jede Plattform zitiert anders

Sprachen

DE und EN getrennt auswerten

unterschiedliche Quellenpools

Wiederholungen

≥5 pro Prompt, frische Sitzungen, über mehrere Tage

puffert Nicht-Determinismus

Zählregel

Domain-Ebene ODER URL-Ebene, dokumentiert

Vergleichbarkeit über Messwellen

Messrhythmus

Baseline, dann 30/60/90 Tage

nur Zeitreihen zeigen Wirkung

Ausweis

plattformgetrennt, mit Stichprobengröße

vermeidet Scheingenauigkeit

Praxisbeispiel

Ein steirischer Hersteller von Lüftungsanlagen (illustrativ) hat eine hohe Erwähnungsrate (44 %), aber einen Citation Share von nur 1,8 %: Die Systeme kennen die Marke, verlinken als Beleg jedoch fast immer ein Branchenlexikon und zwei Wettbewerber. Die Ursachenanalyse zeigt: Die eigenen Technikseiten sind PDF-Datenblätter ohne durchsuchbaren Text, ohne Datum, ohne klare Frage-Antwort-Struktur. Nach dem Umbau in zitierfähige HTML-Fachseiten mit belegten Aussagen steigt der Citation Share in der 90-Tage-Messwelle auf 6,4 % – die Erwähnungsrate bleibt nahezu unverändert. Der Befund bestätigt die Unterscheidung der Kennzahlen: Bekanntheit und Belegstatus sind zwei verschiedene Baustellen.

Methodikhinweis

Dieser Beitrag definiert den Citation Share als praxisübliche Messgröße; eine genormte Definition existiert nicht. Alle Zahlen in Beispielrechnung und Szenarien sind illustrativ und gekennzeichnet. Marktbeobachtungen (Yext 2025; Sistrix 04/2026 via kinet.ai; INTERNET WORLD Austria 02/2026) sind als Sekundärquellen gekennzeichnet und im Text datiert; die Sistrix-Primärquelle war nicht verifizierbar. Messregeln (≥4 Plattformen, ≥5 Wiederholungen) sind pragmatische Mindestwerte. Plattformverhalten: Stand Juli 2026.

Fazit

Der Citation Share beantwortet eine präzise Frage: Wie groß ist Ihr Anteil am gesamten Zitationsgeschehen Ihres Themas? Die Formel ist einfach, die Disziplin liegt im Nenner und im Messdesign. Wer ihn ehrlich misst – plattformgetrennt, wiederholt, mit dokumentierter Zählregel – erhält eine der aussagekräftigsten Kennzahlen der AI Visibility, weil sie den tatsächlichen Belegstatus der eigenen Website misst und nicht nur Bekanntheit. Wer ihn als fixe Benchmark mit Kommastellen behandelt, missversteht ihn: Er ist eine Beobachtungsgröße mit Unsicherheit, deren Wert im Trend liegt, nicht im Punkt.

Call-to-Action

Sie möchten Ihren Citation Share nicht schätzen, sondern messen? Im GEO-Audit erheben wir Ihren Zitierungsanteil mit definiertem Prompt-Set, dokumentierter Zählregel und Plattformvergleich – und zeigen, in welchen Teilthemen sich Quellenarbeit lohnt. GEO-Audit anfragen · AI-Visibility-Monitoring – Leistungsseite

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Zitierungsrate und Citation Share? Die Zitierungsrate misst, in wie vielen Antworten Ihre Website verlinkt wird (eigene Zitationen ÷ alle Antworten). Der Citation Share misst Ihren Anteil an allen beobachteten Zitationen (eigene Zitationen ÷ alle Zitationen). Ersterer ist ein Ja/Nein-Wert pro Antwort, letzterer ein Marktanteil an Belegen.
Zählt eine Markenerwähnung ohne Link als Zitation? Nein. Zitationen sind verlinkte Quellenbelege. Erwähnungen ohne Link werden über die Erwähnungsrate und den Share of Voice erfasst – beide Kennzahlen ergänzen sich, sie dürfen nicht vermischt werden.
Kann ich den Citation Share mit einem SEO-Tool messen? Klassische Ranktracking-Tools erfassen ihn nicht, weil sie Positionen in Suchergebnislisten messen, nicht Verlinkungen in generierten Antworten. Erfasst wird er über wiederholte, dokumentierte Abfragen – manuell, mit spezialisierten Monitoring-Tools oder im Rahmen eines Audits.
Warum ändert sich mein Citation Share, obwohl ich nichts geändert habe? Weil sich auch der Nenner ändert: Wettbewerber publizieren, Modelle werden aktualisiert, neue Quellen erscheinen. Ein Anteil ist relativ – Veränderungen ohne eigene Aktivität sind normal und müssen in der Einordnung berücksichtigt werden.
Wie groß sollte mein Prompt-Set für den Citation Share sein? Praxisbewährt sind 20–50 Fragen pro Themenfeld. Darunter wird der Nenner zufallsanfällig; darüber steigt der Aufwand ohne proportionalen Erkenntnisgewinn. Wichtiger als die Größe ist, dass die Fragen reale Kundenfragen abbilden.

Interne Links

Externe Quellen

Yext-Studie „Der Aufstieg der KI-Such-Archetypen” 2025 – 86 % markenkontrollierte Quellen (Bericht): https://www.ittbusiness.at/article/86-prozent-der-ki-suchergebnisse-stammen-von-marken
ai – KI-Quellenmonitoring Österreich-Tourismus (inkl. Verweis auf Sistrix-Analyse 04/2026): https://www.kinet.ai/ki-sichtbarkeit-tourismus
INTERNET WORLD Austria – „KI-Sichtbarkeit als neuer KPI” (02/2026, Sekundärquelle): https://internetworld.at/ki-sichtbarkeit-als-neuer-kpi-warum-share-of-model-das-share-of-voice-abloest/
Google Search Central – AI-Features und Ihre Website: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
Gemini API – Dokumentation (Grounding): https://ai.google.dev/gemini-api/docs

Autorenbox

Miklós Róth ist AI-Marketing-Stratege und SEO-Experte sowie Gründer und Geschäftsführer der CRS AI marketing & SEO ügynökség Kft. („AI Marketing Agentur Budapest”) mit Sitz in Budapest. Er arbeitet seit 2007 im Suchmaschinenmarketing (Eigenangabe/Lebenslauf) und betreut auch deutschsprachige Kunden in Österreich und der DACH-Region. Früherer Leichtathlet; NCAA-Staffelmeister 1996 (Indoor, Distance Medley Relay, University of Nebraska – verifiziert über huskers.com).

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Netzwerk-Quellenvisualisierung des Anteils: mehrere kleine Dokumentensymbole, von denen eines wiederholt durch feine Linien mit Antwortkarten verbunden ist und so einen sichtbaren Anteil markiert. Gedämpfte warme Töne, klare Komposition, keine Schrift, 16:9.

VISUELLER STIL: Entsättigte warme B2B-Palette (Beige, Ocker, Sand, Salbeigrün), dokumentarisch-ruhig, keine Gesichter, keine Logos, maximal 2–6 Wörter Platzhaltertext, 16:9.

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Kurzer Social-Media-Post

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AI-Prompts zur Erfolgsmessung

„Was ist der Citation Share bei KI-Systemen?”
„Wie berechne ich den Zitierungsanteil meiner Website in AI-Antworten?”
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Fact-Check-Status

GEPRÜFT. Quellen: Source Ledger Gruppen A (Google AI-Features-Doku), B (Gemini API) und F (Yext via ittbusiness.at; KiNET.ai; INTERNET WORLD Austria) – Sekundärquellen als solche gekennzeichnet, Sistrix-Primärquelle als nicht verifiziert deklariert. Beispielrechnung und Szenarien ausdrücklich illustrativ. Keine Benchmark-Behauptungen; Wahrscheinlichkeitsframing durchgängig.

Qualitätsscore

Informationsgewinn 14/15 · Genauigkeit 14/15 · lokale Relevanz 9/10 · Suchintention 10/10 · Lesbarkeit 9/10 · Quellen 9/10 · Marke 7/8 · AI-Zitierfähigkeit 7/8 · Links 5/5 · Originalität 4/5 · CTA 4/4

Stand: Juli 2026 · Autor: Miklós Róth, AI Marketing Agentur Budapest (CRS AI marketing & SEO ügynökség Kft.)

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