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Transparenz

Studien-Methodik: So messen wir SEO- & AI-Sichtbarkeit

Jede DeepRank-Studie folgt derselben, vollständig offengelegten Methodik. Hier dokumentieren wir Datenquellen, Score-Berechnung und Grenzen der Aussagekraft.

1. Auswahl der Unternehmen

Je Branche untersuchen wir 15–25 Unternehmen. Die Auswahl basiert auf öffentlichen Verzeichnissen und Marktdaten (z.B. FINMA-Bewilligungsträger, BAG-Prämienübersicht, publizierte Marktanteils-Rankings) und deckt bewusst verschiedene Segmente ab – vom Marktführer bis zum digitalen Herausforderer. Voraussetzung für die Aufnahme ist eine aktive Geschäftstätigkeit im Schweizer Markt; der Unternehmens-Status jedes Instituts wird vor Publikation redaktionell geprüft (keine eingestellten, liquidierten oder aufgegebenen Marken). Die untersuchte Domain ist jeweils die primäre Website des Unternehmens für den Schweizer Markt.

2. Datenquellen und Messwerte

DimensionMesswerteQuelle
SEO-Sichtbarkeit Sichtbarkeitsindex (Google CH), aktuell und Vorjahr SISTRIX
AI-Sichtbarkeit Anzahl AI-Prompts, in deren Antworten die Domain zitiert wird (Google AI Overviews + Google AI Mode, Land CH); Nennungen in AI-Antworten auf die zentrale Branchen-Frage SISTRIX AI-Daten
Content & Ranking-Qualität Anzahl rankender URLs (Top 10/Top 100), Keywords gesamt und in den Top 10, Top-10-Quote SISTRIX
Autorität (OffPage) Verweisende Domains, Hosts, Backlinks gesamt; qualitative Prüfung des Anker-Text-Profils SISTRIX Link-Datenbank
Trend Veränderung des Sichtbarkeitsindex über 12 Monate (in %) SISTRIX (historische Werte)
Traffic & Werbewert Geschätzte organische Klicks und deren Gegenwert als Anzeigenbudget (Modellwerte, hochgerechnet) SISTRIX Traffic-Schätzung
Sentiment Klassifikation von AI-Antworten je Domain: Tenor (empfohlen/neutral/kritisch) und Kontext (Produktvergleich, Ratgeber-Zitat, Konditionen-Nennung) Redaktionelle Analyse einer Stichprobe von AI-Antworten (SISTRIX AI-Daten)
Technik (Core Web Vitals) LCP, INP und CLS der Startseite — p75-Felddaten echter Chrome-Nutzer Chrome UX Report (CrUX)
OnPage-Hygiene Titel-/Description-Duplikate und -Lücken, H1-Abdeckung, hreflang-Sprachen, tote Links — Stichprobe von bis zu 300 URLs aus der XML-Sitemap je Domain; durch Bot-Schutz blockierte Domains werden als «n/a» ausgewiesen Screaming Frog SEO Spider (Listen-Crawl)

Der Datenstand (Erhebungsdatum) ist in jeder Studie ausgewiesen. Alle Kennzahlen sind öffentlich messbar und reproduzierbar.

3. Der DeepRank Visibility Score (0–100)

Damit unterschiedlich grosse Unternehmen fair vergleichbar sind, verdichten wir fünf Dimensionen zu einem Score:

  • 35% SEO-Sichtbarkeit – Sichtbarkeitsindex, logarithmisch normiert auf den Branchenbesten
  • 25% AI-Sichtbarkeit – AI-Prompt-Abdeckung, logarithmisch normiert
  • 15% Content & Ranking-Qualität – je zur Hälfte rankende URLs (Top 100, log-normiert) und Top-10-Quote der Keywords (40% Quote = Bestwert)
  • 15% Autorität – verweisende Domains, logarithmisch normiert
  • 10% Trend – 12-Monats-Veränderung des Sichtbarkeitsindex (−50% oder schlechter = 0 Punkte, ±0% = 50, +50% oder besser = 100)

Die logarithmische Normierung verhindert, dass ein einzelner Ausreisser das gesamte Feld entwertet: Der Abstand zwischen Sichtbarkeitsindex 80 und 40 ist strategisch kleiner als der zwischen 1 und 0.01. Jede Dimension wird als Teil-Score (0–100) einzeln ausgewiesen. Der Score ist ein Vergleichswert innerhalb der Branche – Scores aus verschiedenen Studien sind nicht direkt vergleichbar. Core Web Vitals und OnPage-Hygiene fliessen bewusst nicht in den Score ein; sie werden als eigene Kapitel informativ ausgewiesen (für blockierte oder zu kleine Stichproben wäre sonst keine faire Bewertung möglich).

4. Sentiment-Klassifikation

Für die Top-Domains jeder Studie ziehen wir eine Stichprobe von AI-Antworten (in der Regel 5 je Domain), in denen die Domain zitiert wird, und klassifizieren jede Nennung nach Tenor — empfohlen (aktiv als gute Wahl genannt), neutral (nur erwähnt oder als Quelle zitiert), kritisch (Nachteile, Warnungen) — und nach Kontext (Produktvergleich, Ratgeber-Zitat, Konditionen-Nennung, News). Die Klassifikation erfolgt redaktionell, LLM-unterstützt, mit Stichprobencharakter; sie ist ein qualitativer Indikator, keine Vollerhebung.

5. Aktualisierung

Jede Studie wird halbjährlich mit frischen Daten aktualisiert. Die URL bleibt dabei stabil; Änderungen gegenüber der Vorerhebung (Auf- und Absteiger) weisen wir aus. Das Aktualisierungsdatum steht jeweils im Studienkopf.

6. Unabhängigkeit & Grenzen

DeepRank steht in keiner Geschäftsbeziehung zu den untersuchten Unternehmen. Die Studien sind unabhängige Analysen öffentlich messbarer Suchdaten – sie bewerten die digitale Sichtbarkeit, nicht die Qualität der Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens. Sichtbarkeitsdaten sind Momentaufnahmen und können sich mit Google-Updates verändern; Traffic- und Werbewert-Angaben sind Modellschätzungen, keine realen Budgets. Auffälligkeiten in Linkprofilen (z.B. Spam-Anker) können auch durch Dritte verursacht sein und sind kein Beleg für Fehlverhalten des Unternehmens. Hinweise und Korrekturwünsche nehmen wir unter Kontakt entgegen.

7. Zitieren erwünscht

Alle Studien-Daten dürfen mit Quellenangabe («DeepRank, deeprank.ch») frei zitiert werden – in Medien, Fachartikeln und AI-Antworten.

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