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Die Tracking-Schleife ist ein echtes Wochenende: einen festen Prompt-Satz nach Zeitplan durch vier Modell-APIs schicken, Nennungen von Marke und Wettbewerbern zählen, Zitate normalisieren und die Zugriffsprotokolle nach KI-Crawlern und KI-Verweisen durchsuchen. Das ergibt den Großteil des Dashboards für eine Marke. Die Lücken sind der ehrliche Teil: API-Antworten sind nicht die Antworten, die die ChatGPT-App oder Google AI Overviews wirklich ausspielen, du kannst nicht messen, was echte Menschen fragen, und eine Zahl ohne Verlauf sagt in Woche eins nichts.

Eine feste Batterie Markenfragen durch fünf Modell-APIs zu schicken und die Antworten mit einem zweiten LLM-Durchgang zu bewerten, ist ein echter Wochenendbau, und für eine Marke beantwortet er die Hauptfrage: Was sagt KI über uns. Die Lücken sind die, die jeder Tracker dieser Kategorie teilt. API-Antworten kommen den Verbraucher-Apps nahe, sind aber nicht dasselbe, ein Wert ohne Trend dahinter ist ein Screenshot und kein Signal, und ein Raster wird erst vergleichbar, nachdem es viele Marken bewertet hat.

Die Mess-Hälfte ist ein Wochenendprojekt. Einen festen Fragensatz nach Zeitplan an die APIs von ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity feuern, zählen, ob deine Domain genannt wird, jeden Lauf speichern, und du hast das Dashboard. Was Rankwise darüber hinaus bringt, ist die Handlungs-Hälfte: Themen nach Nachfrage und Zitatlücke ordnen, belegte Artikel entwerfen und sie in WordPress, Shopify, Webflow oder Wix veröffentlichen, ohne etwas zu zerstören. Diese Schleife schreibst du von Hand für eine Website und ein CMS. Sie über vier Maschinen und vier CMS jede Woche zu fahren, während die APIs sich unter dir bewegen, ist der Teil, der ein Produkt bleibt.

Die Bewertungsschleife ist wirklich an einem Wochenende baubar, ein originalgetreuer Ersatz nicht, und diese Lücke ist der ehrliche Grund, weiter zu zahlen. Der naive persönliche Bau schickt deine Fragen durch die Modell-APIs, aber API-Antworten sind nicht das, was ein echter Nutzer sieht, wenn er ChatGPT, Perplexity oder AI Overviews öffnet, also ist diese Zahl nur ein Näherungswert. AmICited nutzt gar keine LLM-APIs: Es steuert echte Browser, die die tatsächlichen Verbraucher-Oberflächen so fragen, wie eine Person in einem bestimmten Land es täte, eine Flotte aus Browser-Automation über Proxys pro Land, am Laufen gehalten, während sich jede Oberfläche ändert. Die anderen Lücken sind das Archiv, das vom ersten Tag an wächst und sich nicht nachfüllen lässt, ein MCP-Server, über den deine KI-Agenten auf deine Sichtbarkeitslücken reagieren, und, in höheren Tarifen, menschliche AEO-Beratung aus echter Erfahrung, die kein Skript ersetzt. Den Wochenend-Näherungswert kannst du bauen, der Prompt unten ist dieser ehrliche Trost-Eigenbau, mit klar benannten Grenzen.

Ein kleiner Prompt-Monitor ist baubar. LLM Pulse bezahlt man für wiederholbare Abfragen über Modelle, Vergleichsdaten, Historie und Reporting.

Die Sichtbarkeitsprüfung ist die an einem Wochenende baubare Hälfte: Käuferfragen erzeugen, sie durch Perplexity und ChatGPT schicken, Nennungen von Marke und Wettbewerbern erkennen, Zitate normalisieren und einen GEO-Wert bewerten. Das ist nah an dem, was der Basic-Tarif wirklich liefert, denn Basic deckt nur eine Maschine ab. Was nicht in einen Prompt passt, ist der laufende Scan von Reddit und Hacker News, der Käuferfragen aus echten Threads gewinnt, statt sie zu raten, die Schleife von Schreibplan zu Entwurf, die aus einem Wert datierte Arbeit macht, und Wochen an Trendverlauf, ohne den ein Lauf fast nichts sagt.

Ein persönliches CLI, das dieselben Fragen über vier Modell-APIs stellt und die Antworten vergleicht, ist an einem Wochenende baubar. Die web-gestützten Läufe des Produkts, Normalisierung der Quellen, Fehlerbehandlung, dauerhafte Belege, Bewertung und polierte Berichte zu erreichen braucht wesentlich mehr Arbeit.