Ein ehrliches Gespräch über KI-Prompt-Volumen: Warum es fehlerhaft ist und was stattdessen zu tun ist

Die Suche nach Gewissheit in einem verunsicherten Markt

Fangen wir mit einer Wahrheit an: Die KI-Suchlandschaft ist chaotisch.

Unternehmen stehen unter enormem Druck, „KI zu verstehen“. Ihr Vorstand fragt: „Was ist unsere KI-Strategie?“, und Ihr Team fragt: „Wie messen wir das überhaupt?“

Und es ist normal – sogar klug – zu fragen: „Was ist das KI-Äquivalent zum monatlichen SuchvolumenSuchvolumen
Das Suchvolumen bezeichnet die Anzahl der Suchanfragen zu einem bestimmten Suchbegriff in Suchmaschinen wie Google.
Mehr erfahren (MSV)?“

Wie auf Kommando sind zahlreiche Technologieanbieter aufgetaucht, die genau diesen Kompass verkaufen wollen. Sie bieten Kennzahlen wie „KI-MSV“ und „KI-Prompt-Volumen“ an, verpackt in selbstbewusste Dashboards, die Ihnen die Gewissheit versprechen, nach der Sie hungern.

Als Ihr strategischer Partner ist es unsere Aufgabe, mit Ihnen das ehrliche Gespräch zu führen, das andere vermeiden.

Sich auf diese neue „KI-MSV“-Kennzahl zu verlassen, ohne sie vollständig zu verstehen, kann ein erhebliches strategisches Risiko darstellen. Es kann dazu führen, dass Sie Ressourcen falsch verteilen und wichtige Entscheidungen auf Basis eines unvollständigen und unzuverlässigen Bildes treffen – und damit Ihre KI-Strategie unterminieren, bevor sie überhaupt beginnt.

Lassen Sie uns genau erklären, „warum“ das so ist: Zunächst blicken wir darauf, weshalb das traditionelle MSV so lange ein Eckpfeiler des SEO war, und decken dann die grundlegenden Probleme auf, wie das KI-Prompt-Volumen heute positioniert wird – von seinen Datenquellen aus dem „Graumarkt“ bis zu seiner mathematisch fehlerhaften Methodik.

Der bisherige „Goldstandard“ des traditionellen SEO-MSV

In der Vergangenheit war das Keyword-MSV aus gutem Grund der Eckpfeiler des SEO. Wir alle vertrauten darauf, weil es ein verlässliches System war, das auf drei Säulen aufbaute:

• Säule 1: Direkter Datenzugang: Wir hatten eine vertrauenswürdige Quelle. Google stellte diese Daten direkt über Google Ads bereit, um Werbetreibenden bei der Kampagnenplanung zu helfen.
• Säule 2: Massive, konsolidierte Daten: Google war der Markt. Mit einem Marktanteil von über 90 % war der eigene Datensatz praktisch der gesamte Datensatz. Das war statistisch belastbar.
• Säule 3: Einheitliches Suchverhalten: Wir waren alle darauf „trainiert“, auf einfache, ähnliche Weise zu suchen. Anfragen wie „Pizza in der Nähe“ oder „beste Laufschuhe“ waren üblich, was es leicht machte, das Verhalten zu aggregieren.

Die Fallstricke des heutigen KI-Suchvolumens

Die heutigen KI-Suchvolumen-Kennzahlen scheitern an allen drei Säulen.

Die Daten hinter dem KI-Prompt-Volumen sind statistisch fehlerhaft

Warum Säule 1 versagt.

Erstens gibt es heute keinen direkten Zugang zu verlässlichen Daten. Die LLMs – OpenAI, Anthropic, Googles Gemini – sind „Black Boxes“. Ihre Prompt-Protokolle sind privat. Sie stellen keine öffentlichen MSV-Daten zur Verfügung.

Warum Säule 2 versagt.

Da die Daten nicht direkt aus den LLMs bezogen werden können, müssen Anbieter auf mathematisch fehlerhafte, unzuverlässige und teils fragwürdige Ansätze zurückgreifen – etwa bezahlte Panels und Browser-Erweiterungsdaten –, die den Gesamtmarkt nicht wirklich widerspiegeln und statistisch nicht belastbar sind.

Selbst wenn man beide Ansätze kombiniert, ergibt sich immer noch eine winzige, statistisch unbedeutende Stichprobe des tatsächlichen Marktverhaltens. Bei einem geschätzten Gesamt-Prompt-Volumen von rund 2,5 Milliarden Eingaben pro Tag , entspricht ein Angebot, das eine Stichprobe von „zig Millionen“ Prompts pro Monat verspricht, immer noch weit weniger als 1 % des Gesamtmarkts (nach manchen Schätzungen sogar nur 0,15 %).

Zudem haben Marken nur begrenzten – oder gar keinen – Einfluss auf die demografische Zusammensetzung der Stichprobe. Das bedeutet, dass Sie nicht sicher sein können, ob Ihre Zielgruppe in der Stichprobe überhaupt enthalten ist. Teilnehmer:innen bezahlter Panels tendieren eher zu technikaffinen Profilen und können durch die Anreize des Programms verzerrt sein. Browser-Erweiterungsdaten beschränken sich auf Desktop-Nutzer:innen, erfassen Enterprise- und Business-Nutzer:innen meist gar nicht und werden durch unterschiedliche Einstellungen oder Umgebungen häufig blockiert.

Manche mögen argumentieren, diese unvollkommenen Daten seien „besser als nichts“. In den meisten Fällen schaden sie Ihrer Strategie jedoch eher, als dass sie ihr helfen. Sie können dazu führen, dass Sie die falschen Inhalte priorisieren, Ressourcen falsch verteilen und Kennzahlen nachjagen, die nicht mit Geschäftsergebnissen korrelieren. Was das traditionelle Such-MSV so verlässlich machte – Vertrauen in Quelle und Stichprobe – können sie nicht bieten.

Das Verhalten hinter dem KI-Prompt-Volumen ist grundlegend anders

Warum Säule 3 versagt.

Die Natur der KI-Suche macht die traditionelle Art der Volumenmessung obsolet. Die alte Methodik beruhte darauf, dass Millionen Menschen auf einfache, ähnliche Weise suchten. Das ist nicht mehr der Fall. In LLMs „suchen“ wir nicht, wir führen Gespräche. Prompts sind länger, detaillierter und stark kontextabhängig.

• KI generiert Antworten, keine Listen: KI erzeugt einen Textabsatz, keine vorhersagbare Liste blauer Links. Ihre Marke kann innerhalb dieser dialogischen Antwort erwähnt, zitiert oder ignoriert werden. Dieses generative Format hat keine „Position“ im traditionellen Sinne.
• KI ist probabilistisch, nicht deterministisch: Stellen Sie ChatGPT dreimal denselben Prompt, erhalten Sie möglicherweise drei unterschiedliche Antworten. Die Ergebnisse variieren je nach Nutzer:in, Chatverlauf und Modell. Das bedeutet, es gibt kein einzelnes, stabiles oder wiederholbares „Ergebnis“, das man messen könnte.
• Personalisierung ist fest verankert: LLMs berücksichtigen häufig Kontext aus früheren Gesprächen oder persönliche Informationen aus dem Nutzerkonto, selbst wenn der Prompt selbst diese nicht enthält. Jemand könnte „beste Laufschuhe“ eingeben, und das LLM passt die Antwort automatisch an, weil es weiß, dass die Person eine Frau Anfang 50 ist, die in einer Stadt lebt.
• MSV jedes Prompts = 1: Diese langen, kontextreichen Prompts stimmen selten exakt überein. Das macht die traditionelle Aggregation auf Keyword-Ebene fast bedeutungslos und erschwert es enorm, die Anzahl der Suchen zu einem Thema zu aggregieren – selbst mit breiterem Matching.

Das neue Playbook: Mit Geschäftszielen beginnen, nicht mit Vanity-Metriken

Statt mit der Frage zu beginnen „Wonach suchen die Menschen?“, sollte unserer Ansicht nach der strategische Ausgangspunkt sein: „Wofür wollen wir bekannt sein?“

„Es geht darum, zurückzukehren zu: ‚Was ist das Ziel?‘, ‚Was wollen Sie mit AEO insgesamt erreichen?‘“, sagt Wei Zheng, Chief Product Officer bei Conductor.

AEO und SEO teilen viele ähnliche Best Practices. Ein grundlegender Unterschied ist jedoch, dass es nicht mehr ausreicht, die Strategie allein danach auszurichten, für welches Keyword man am leichtesten ranken kann.

So haben SEO-Expert:innen lange zu denken gelernt, doch aus geschäftlicher Sicht ist das ein fehlerhafter Ansatz. Letztlich versucht niemand blind, für irgendetwas zu ranken – Menschen verfolgen konkrete Ziele.

Wie man mit den richtigen Daten und Fragen priorisiert

Sobald Ihre Ziele feststehen, können Sie mit Daten priorisieren und optimieren, denen Sie tatsächlich vertrauen können.

Hören Sie auf zu fragen: „Sind wir bei diesem einen Prompt aufgetaucht?“ Stellen Sie sich stattdessen diese vier strategischen Fragen:

• Wie hoch ist unser Share of Voice im Wettbewerb? Verstehen Sie, wie oft KI Wettbewerber im Vergleich zu Ihrer Marke mit bestimmten Themen oder Kategorien verknüpft, um zentrale Lücken und Chancen zu erkennen.
• Wo haben wir Lücken bei unseren Personas? Suchen in LLMs sind personalisierter als je zuvor. Analysieren Sie Ihre Performance-Daten nach Persona, um zu erkennen, welche Ihrer Kern-Personas Sie nicht erreichen.
• Wo haben wir Lücken in der Customer Journey? Analysieren Sie Ihre Sichtbarkeit nach Intent-Phase, um zu verstehen, wo Sie möglicherweise Chancen verpassen, Ihre Zielgruppe auf dem Weg von der Awareness- zur Entscheidungsphase zu erreichen.
• Wo haben wir Lücken bei der Performance? Werfen Sie einen Blick auf Ihre eigenen Analysedaten. Sehen Sie, welche Seiten KI-Referral-Traffic erhalten oder wo Ihre Impressionen in der Google Search Console (GSC) zurückgehen, um Content zu identifizieren, der optimiert werden muss.

Der Standpunkt von Conductor: Wie wir eine intelligentere Lösung entwickeln

Auch wenn Sie das KI-Prompt-Volumen nicht als alleinige Grundlage Ihrer AEO-Strategie nutzen sollten, heißt das nicht, dass es wertlos ist. Das Sammeln realer Prompt-Daten kann durchaus nützlich sein, und da Conductor eine eigene Lösung für dieses Bedürfnis entwickelt, wollen wir es richtig machen, indem wir:

• Verlässliche Proxys für thematisches Interesse nutzen. Während das Volumen auf Prompt-Ebene unzuverlässig ist, lässt sich das Interesse auf thematischer Ebene weiterhin messen. Die Kerninteressen von Menschen ändern sich nicht plötzlich, selbst wenn sie ihre Anfragen im KI-Chat anders formulieren. Wir können Daten von Google – etwa Google Trends, GSC und den Keyword-Planner – nutzen und kombinieren, um genauere Signale dafür zu liefern, was Ihre Zielgruppe wirklich interessiert, und um die Themen zu bestimmen, die Sie im Blick behalten sollten.
• Den Wert von Prompts von der Schwäche des MSV trennen. Das Problem liegt nicht in den Daten selbst, sondern im irreführenden Ansatz, aus einer winzigen, nicht repräsentativen Stichprobe ein angeblich statistisch belastbares Ergebnis abzuleiten und es MSV zu nennen. Der eigentliche Wert liegt nicht im Volumen (wie viele fragen), sondern in der Formulierung (wie sie fragen). Das liefert qualitative Einblicke in die Sprache, die Painpoints und die Denkweise Ihrer Zielgruppe.

Unsere zukünftige Forschung und Entwicklung wird sich darauf konzentrieren, verlässliche thematische Daten mit KI-gestützten Erkenntnissen aus echten Prompts zu kombinieren, um besser zu verstehen, wie Menschen prompten. So können wir Ihnen helfen, besseren Content zu erstellen – ausgerichtet daran, wie Ihre Zielgruppe denkt, statt an einer fehlerhaften Volumen-Kennzahl.

Eine belastbare Strategie für die Zukunft aufbauen

Mittelfristig ist davon auszugehen, dass LLM-Anbieter verlässliche First-Party-Daten veröffentlichen werden, insbesondere sobald plattforminterne Werbung und Commerce-Funktionen eingeführt werden.

Doch heute ist jede „KI-Prompt-Volumen“-Kennzahl oder jeder „KI-Rank-Tracker“, der Ihnen verkauft wird, grundlegend irreführend. Kritische Ressourcenentscheidungen auf Basis dieser mathematisch fehlerhaften, nicht repräsentativen und methodisch gebrochenen Konzepte zu treffen, ist ein Hochrisiko-Glücksspiel.

Konzentrieren Sie sich auf Ihre Ziele. Nutzen Sie echte Daten. Und bauen Sie eine Strategie auf, die belastbar genug ist, um den Hype zu überdauern.