Das vollständige kostenlose KI-Audit: ein Re… | Suparanku DE

Ein vollständiges Audit — jetzt kostenlos für alle

Wir haben das kostenlose KI-Markenaudit für alle geöffnet. Es ist keine Demo und kein „Ein-Query-Check“: Das kostenlose Audit durchläuft dieselbe vollständige Recherche-Pipeline wie die kostenpflichtigen Scans, mit derselben Methodik — nur innerhalb der Grenzen des Free-Plans. Registrierung und erster Scan verlangen keine Karte, und Free ist ein dauerhafter Plan, kein Test mit Ablaufuhr. Was Sie erhalten, ist keine Zahl auf einem Dashboard, sondern ein echtes Report-Deck: ein PDF mit 34+ Slides, nach dem Onboarding automatisch erzeugt und per E-Mail als Link zugestellt.

Warum das zählt: Immer mehr Kaufreisen beginnen mit einer Frage an einen KI-Assistenten statt in einer Suchleiste. Das Audit zeigt, wie ChatGPT und Google AI Overviews über Ihre Marke, Ihre Wettbewerber und Ihre Quellen antworten — und was zu tun ist. Es ist die erste Messung des geschlossenen Kreislaufs des KI-Repräsentationsmanagements (AI Representation Management), der Disziplin, innerhalb derer die Taktiken GEO, LLMO und AEO arbeiten.

Was während des Audits tatsächlich passiert

Hinter dem Wort „Audit“ stecken mehrere parallele Untersuchungen — und der Report macht die Tiefe jeder einzelnen sichtbar:

1. Das Onboarding strukturiert das Geschäft. Marke und Schreibvarianten, Themen und Prompts — die Fragen, die echte Käufer stellen (bis zu 15 Prompts über 5 Themen), Wettbewerber (bis zu 3 überwacht). Dazu die Marktrecherche: ein Geschäftsprofil, die Player und die Auswahlkriterien — auch sie werden zu Report-Slides.
2. Der Scan der KI-Engines. Jeder Prompt läuft über ChatGPT und Google AI Overviews, mit drei Samples pro Prompt-Engine-Paar, und die Antworten werden über fünf Achsen analysiert: Sichtbarkeit, Position in der Antwort, Sentiment, Wettbewerber, Quellen. KI-Antworten sind von Durchlauf zu Durchlauf instabil — eine unabhängige Untersuchung von SparkToro ergab, dass die Wahrscheinlichkeit, in zwei Antworten dieselbe Markenliste zu erhalten, unter 1 zu 100 liegt. Eine Einzelprüfung ist Rauschen; die ehrliche Metrik ist die Häufigkeit über viele Durchläufe.
3. Das Site-Audit. Ein Crawl von bis zu 1.000 Seiten: robots, strukturierte Daten, Meta-Tags, defekte Links, Struktur — jede Seite und die gesamte Domain erhalten einen Score von 0 bis 100 (SRPS). Dazu eine Tiefenprüfung der Startseite, bis hin zu den Lighthouse-Geschwindigkeitsmetriken.
4. Die Empfehlungen. Die Lücken aus Scan und Audit werden zu einer priorisierten Aktionsliste mit fertigen Briefs.

Jetzt der interessante Teil — wie all das im Report aussieht. Alle Screenshots unten stammen aus einem Demo-Report für die fiktive Marke Mikazuki: Zahlen, Domains und Wettbewerber sind allesamt erfunden; gezeigt wird nur die Struktur eines echten Reports. Der Kopf „Suparanku × Supasaito“ auf den Slides ist Partner-Co-Branding: Partner veröffentlichen Reports mit ihrem Firmennamen neben unserem.

Slide 1: das ganze Bild auf einer Seite

Slide 1 des Demo-Reports — das Deckblatt.

Der Report beginnt mit der Zusammenfassung dreier Kernantworten: wie die Website den KI-Crawlern erscheint (SRPS- und Lighthouse-Scores), wo Sie entlang des Funnels gefunden werden — aufgeteilt in Marken- und Nicht-Marken-Queries, und in welchen Themen Wettbewerber vor Ihnen liegen. Links — worauf der Report beruht: Engines, Themen × Prompts × Samples, gecrawlte Seiten, Wettbewerber, Erwähnungen und Quellen. Das ist die Slide, die Sie einer Führungskraft anstelle des ganzen Decks zeigen können: wo die Marke gerade steht, auf einem Bildschirm, mit Verweisen auf die Detail-Slides.

Slides 8–15: wie Ihre Website der KI erscheint

Der Site-Audit-Block beantwortet die Frage „Kann die KI Sie überhaupt lesen?“: Domain und robots, technische Checks, Struktur und defekte Links, Social Signals — und die Startseiten-Geschwindigkeit auf einer eigenen Slide.

Slide 14 — die Lighthouse-Labormetriken zur Geschwindigkeit der Startseite.

Jede Metrik — LCP, CLS, TBT, FCP, Speed Index, TTI — wird gegen die PageSpeed-Schwellenwerte aufgetragen: Die grüne, gelbe und rote Zone sind auf einen Blick sichtbar, ohne Interpretation. Im Beispiel oben hat die Website gesunde LCP- und CLS-Werte, aber die Total Blocking Time liegt in der roten Zone — schweres JavaScript blockiert den Haupt-Thread. Eine konkrete Aufgabe für eine Entwicklerin, kein abstrakter „Geschwindigkeits-Score“.

Slide 21: wo genau Sie gefunden werden — und wo nicht

Als Nächstes wechselt der Report zur KI-Sichtbarkeit. Die Prompts des Audits sind nach Funnel-Phase getaggt, und die Sichtbarkeit wird je Phase berechnet.

Slide 21 — Sichtbarkeit nach Funnel-Phase und Aufteilung in Marken- und Nicht-Marken-Queries.

Hier wird die häufigste Geschichte sichtbar: In Queries, die die Marke bereits nennen, gibt es Sichtbarkeit (50% im Beispiel), während sie in Nicht-Marken-Queries — dort, wo Käufer unter Unbekannten wählen — nur 6% beträgt, obwohl diese Queries 92% des Korpus ausmachen. Das ist die Lücke, an der die Empfehlungen anschließend arbeiten.

Slide 26: wen die KI zitiert, wenn sie über Ihre Kategorie antwortet

Slide 26 — die Zusammensetzung der zitierten Quellen und die Top-Domains.

KI-Antworten stützen sich auf Quellen, und der Report zeigt sie vollständig: wie sich die Quellentypen verteilen (Unternehmen, eigene, Social, PR, Bewertungen) und welche Domains am häufigsten zitiert werden. Ihre Website ist in der Liste hervorgehoben — Sie sehen sofort, an welcher Stelle sie unter Dutzenden Quell-Domains steht und wer die Plätze über Ihnen belegt.

Slides 28–29: Wettbewerber — wo sie vorn liegen, und warum

Der Wettbewerber-Block beginnt mit einem ehrlichen Vergleich nach Thema.

Slide 28 — Anteil der KI-Antworten mit einer Erwähnung: Sie gegen jeden überwachten Wettbewerber, je Thema.

Für jedes Thema sehen Sie, welchen Antwortanteil jede Marke einnimmt und den Abstand in Prozentpunkten. Marken-Prompts sind aus dem Vergleich ausgeschlossen — er misst genau den Kampf um die Nicht-Marken-Antworten.

Slide 29 — Domains, deren Seiten jede Marke nachweisbar erwähnen.

Und das ist die Antwort auf das „Warum liegen sie vorn?“: die Domains, aus denen die KI ihre Belege über jeden Wettbewerber zieht. Jede Domain der Liste ist verifiziert — ihre Seiten erwähnen die Marke tatsächlich, es ist keine Vermutung des Modells. In der Praxis ist es eine fertige Liste der Kanäle, auf denen auch Sie präsent sein sollten.

Slide 32: was zu tun ist — nach Priorität

Slide 32 — priorisierte Empfehlungen über drei Richtungen.

Der Report endet nicht mit Schlussfolgerungen, sondern mit einem Plan: Empfehlungen über drei Richtungen — Kontext, Technik, Content — mit Prioritäten. Jede ist an eine konkrete Lücke aus dem Audit gebunden: fehlende sameAs-Links — hier eine Aufgabe; die KI empfiehlt Wettbewerber in einem Thema, in dem Sie fehlen — hier eine Aufgabe; schweres JavaScript — hier eine Aufgabe. Die vollständigen Listen und ein fertiges Brief zu jeder Empfehlung leben im Produkt.

Den Report müssen Sie nicht einmal selbst lesen — wir sind KI-freundlich

Suparanku ist in beide Richtungen KI-freundlich: Wir messen nicht nur, wie die KI Ihre Marke darstellt — wir sind auch selbst offen für KI-Agenten. Über den MCP-Server von Suparanku verbindet sich Ihr Assistent — ChatGPT, Claude, Gemini oder jeder andere MCP-Client — direkt und holt sich alles, was das Audit enthält, selbst: Site-Audit-Daten, KI-Sichtbarkeitsmetriken und sogar den fertigen PDF-Report selbst — ein Agent kann seine Erzeugung anfordern und einen Download-Link erhalten. Mit Empfehlungen arbeitet er wie mit Aufgaben: holt die Liste, nimmt Punkte in Arbeit und markiert sie als veröffentlicht — der Kreislauf dreht sich ohne manuelle Routine. MCP ist in jedem kostenpflichtigen Plan verfügbar, einschließlich Starter.

So erhalten Sie Ihren Report

1. Registrieren — keine Karte nötig.
2. Onboarding abschließen: ein paar Minuten, um Marke, Themen und Wettbewerber zu bestätigen.
3. Das System führt den Scan und das Site-Audit aus und stellt, sobald alles bereit ist, den Report selbst zusammen und mailt Ihnen den Link.

Der Report wird in der Sprache Ihrer Oberfläche erzeugt — unterstützt werden Japanisch, Englisch, Russisch, Italienisch, Koreanisch, Spanisch, Deutsch, Französisch und Portugiesisch. Der Umfang hängt von den Daten Ihrer Marke ab: je mehr Prompts und datengestützte Abschnitte, desto mehr Slides.

Ehrlich zu den Erwartungen

Das Audit verspricht kein Wachstum — es zeigt, wo Sie stehen, warum, und was als Nächstes zu tun ist. KI-Repräsentationsmanagement ist ein geschlossener Kreislauf: Kontext → Messung → Empfehlungen → Veröffentlichung → erneute Messung. Das kostenlose Audit ist die erste Runde dieses Kreislaufs; die Lücke geschlossen zu halten, während sich Modelle, Wettbewerber und Content weiter verändern, ist die Aufgabe des Abonnements.