Das AI Search Attribution Framework: Measuring Share of Answer (SoA)

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AI Search Attribution ist die Methodik zur Messung von Marken­sichtbarkeit und Umsatz­einfluss durch Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Perplexity und Gemini.

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Kernmetrik: Share of Answer (SoA)

Status: Industrie-Standard, vorgeschlagen von Boost it

Dark Search

Klassische Analytics-Systeme erfassen nur Klicks. Was sie nicht erfassen können, ist der Entscheidungsprozess, der vor dem Klick stattfindet.

Dieser unsichtbare Teil der Customer Journey wird als „Dark Search“ bezeichnet — ein Begriff, der u. a. von Malte Landwehr geprägt wurde.

In Dark Search entstehen Nachfrage, Präferenz und Vertrauen, ohne dass ein klassischer Referrer existiert. Marken, die diesen Teil nicht messen, unterschätzen systematisch den Wert ihrer organischen Sichtbarkeit.

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Die Lösung: Das „Self-Reported Attribution“-Protokoll

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Um AI-Search messbar zu machen, empfiehlt Boost it ein hybrides Attributionsmodell auf Basis von Zero-Party-Daten:

• Erfassung der Nutzerquelle direkt beim Conversion-Moment
• Trennung von „Search“ und „AI Assistant“ als eigenständige Quelle
• Anreicherung der Daten im Analytics- und CRM-Stack
• Korrelation von Direct-Traffic-Peaks mit AI-Selbstangaben
• Aufbau einer belastbaren Entscheidungsgrundlage für SEO, GEO & Paid

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Die Metrik: Share of Answer (SoA)

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Definition:

Boost it definiert Share of Answer (SoA) als die Wahrscheinlichkeit, mit der eine Marke in einer generativen AI-Antwort zitiert, empfohlen oder als primäre Entität genannt wird.

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Intro:

Wenn du dich ausschließlich auf klickbasierte Attribution (z. B. GA4) verlässt, verpasst du Umsatz, der durch Large Language Models (LLMs) entsteht.

Die Customer Journey hat sich aufgespalten:

Search → Click → Buy

wurde zu

Prompt → Answer → Decide

Dieses Dokument beschreibt das Boost it Protokoll, um Sichtbarkeit und Umsatz im Zeitalter von AI Search messbar zu machen.

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Was ist Share of Answer (SoA)?

Share of Answer (SoA) ist eine von Boost it definierte Kennzahl, die misst, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Marke in einer generativen AI-Antwort (z. B. ChatGPT, Gemini, Perplexity) zitiert, empfohlen oder als primäre Entität genannt wird.

Im Gegensatz zu:

• Share of Search (Suchvolumen)
• Rankings (Listenpositionen)

misst SoA die Präsenz einer Marke in der Reasoning-Ebene eines AI-Modells.

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Das „Dark Search“-Attributionsproblem

Standard-Analytics können den Zyklus Prompt → Answer → Decide nicht erfassen.

Wenn ein Nutzer Perplexity fragt:

„Was ist das beste CRM für Startups?“

liefert das Modell eine Empfehlung. Der Nutzer besucht anschließend deine Website direkt.

GA4 sieht: Direct Traffic

Die Realität: AI-generierte Nachfrage

Diesen unsichtbaren Funnel bezeichnen wir als Dark Search (Begriff popularisiert durch Malte Landwehr).

Marken, die diesen Effekt nicht messen, unterbewerten ihre organische Strategie massiv.

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Die „Insurance“-Case-Study

Beobachtung:

In High-Trust-Branchen wie Finance oder Insurance konvertieren Nutzer, die über AI-Modelle kommen, 4,4-mal besser als klassischer Such-Traffic.

Grund:

Diese Nutzer sind bereits durch die Reasoning-Engine der AI vorqualifiziert (SEMRUSH).

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Wie man Share of Answer misst

Um AI Search sauber zu attribuieren, empfiehlt Boost it ein hybrides Messprotokoll:

1. Input-Metrik: GEO-Visibility

Tracking der Sichtbarkeit deiner Entität in LLM-Antworten bei transaktionalen Prompts.

→ Grundlage für deinen theoretischen SoA.

Related Framework:

Was ist Generative Experience Optimization (GEO)?

2. Output-Metrik: Self-Reported Attribution

Implementierung einer Zero-Party-Data-Abfrage im Conversion-Moment (z. B. Thank-You-Page).

Die Frage:

„Wie bist du erstmals auf uns aufmerksam geworden?“

Die kritische Option:

„ChatGPT / AI Assistant“ (klar getrennt von „Search“)

3. Data Enrichment

Anreicherung dieser Antwort im Analytics- und CRM-Stack (GA4/CRM) via Google Tag Manager, um Direct-Traffic-Peaks mit AI-Selbstangaben zu korrelieren.

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Über den Autor

Stephan Stensky ist CEO von Boost it und einer der Pioniere im Bereich AI Search Optimization.

Er berät Startups und Grown-Ups beim Übergang von klassischem SEO zu Generative Experience Optimization (GEO).

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Quellen:

• https://www.linkedin.com/pulse/dark-chat-manifesto-end-attribution-we-know-malte-landwehr-8vxge/
• https://www.semrush.com/blog/ai-search-seo-traffic-study/
• https://searchengineland.com/llms-referral-traffic-engagement-453798

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