Die Quellen hinter KI-Antworten bemerken Sie meist erst, wenn ChatGPT auf die Frage nach dem besten Anbieter Ihrer Branche drei Wettbewerber empfiehlt und darunter ein Vergleichsportal verlinkt, in dem Ihre Marke fehlt. Die eigene Website kam in dieser Antwort nicht vor. Bei Perplexity entfielen Anfang 2026 knapp 17 Prozent aller Zitate auf Foren und Communitys, wie eine Auswertung von mehr als einer Million Quellenangaben durch OtterlyAI zeigt.
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Welche Seiten ein Sprachmodell als Beleg heranzieht, entscheidet mit darüber, welche Marken in der Antwort stehen. Zwei Werkzeuge machen diese Quellen sichtbar und setzen dabei unterschiedliche Schwerpunkte: OtterlyAI aus Österreich und die Enterprise-Plattform Profound. In diesem Vergleich erfahren Sie, warum Drittquellen so viel Gewicht haben, wie Sie die zitierten Domains Ihrer Kategorie finden, welche Quellentypen dominieren und wie Sie über Monate prüfen, ob sich die Arbeit lohnt.
Das Wichtigste in Kürze
- OtterlyAI von der OtterlyAI GmbH aus Persenbeug in Niederösterreich verfolgt täglich, welche Domains und URLs ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity und Microsoft Copilot zitieren, und zeigt die Lücken gegenüber Wettbewerbern. Der Einstieg bei OtterlyAI kostet rund 26 Euro im Monat, eine Testphase von sieben Tagen ist kostenlos.
- Profound richtet sich mit Prompt-Volumen aus echten Nutzergesprächen, KI-Agenten für Inhalte und bis zu neun beobachteten KI-Suchen an große Unternehmen. Laufendes Tracking bietet Profound Unternehmen nur im Enterprise-Paket mit Preis nach Angebot an, Agenturen über Kunden-Workspaces.
- Drittquellen prägen die Antworten: Bei Perplexity entfielen in der OtterlyAI-Auswertung nur 28,9 Prozent der Zitate auf Markenseiten, bei Google AI Overviews 59,8 Prozent. Nachrichten- und Fachmedien stellten je nach KI-Suche 20 bis 30 Prozent.
- Messung über Zeit: Dieselbe Frage liefert laut einer SparkToro-Studie in weniger als einem von 100 Fällen zweimal dieselbe Markenliste. Belastbar wird nur eine tägliche Messung über viele Prompts.
1 Wie oft klickten Nutzer laut Pew Research Center auf ein klassisches Suchergebnis, sobald eine KI-Zusammenfassung erschien? Aufklappen ↓
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2 Welchen Anteil der Zitate in Perplexity entfielen in der OtterlyAI-Auswertung von Anfang 2026 auf Foren und Communitys? Aufklappen ↓
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3 Um wie viel Prozent ließ sich die Sichtbarkeit in generierten Antworten in der GEO-Studie von Princeton und Partnern steigern? Aufklappen ↓
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4 Wie oft lieferte dieselbe Frage an ChatGPT, Claude oder Googles KI in der SparkToro-Studie zweimal dieselbe Markenliste? Aufklappen ↓
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5 Gegen wie viele KI-Crawler prüft der GEO Audit von OtterlyAI die robots.txt und den Server einer Website? Aufklappen ↓
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Warum entscheiden Drittquellen, ob Ihre Marke in KI-Antworten auftaucht?
KI-Suchen bauen ihre Antworten aus Seiten, die sie im Netz finden und als Beleg verlinken. Was Fachmedien, Vergleichsportale und Foren über eine Kategorie schreiben, fließt deshalb direkt in die Empfehlung ein, die eigene Website ist nur eine Stimme unter vielen.
Bei einer klassischen Google-Suche entscheidet der Nutzer, welchen Treffer er öffnet. In einer KI-Antwort hat das Modell diese Auswahl schon getroffen.
Das Pew Research Center hat die Google-Suchen von 900 US-Erwachsenen im März 2025 ausgewertet: Erschien eine KI-Zusammenfassung, klickten die Teilnehmer nur in 8 Prozent der Besuche auf ein klassisches Ergebnis, ohne Zusammenfassung in 15 Prozent. Einen Link innerhalb der Zusammenfassung öffneten sie bei 1 Prozent der Besuche. Die Antwort selbst wird damit zum Schaufenster.
Welche Seiten in diesem Schaufenster liegen, hat OtterlyAI für seinen AI Citations Report gemessen. Ausgewertet wurden mehr als eine Million Quellenangaben aus ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews aus dem Januar und Februar 2026. Nachrichten- und Fachmedien stellten je nach Plattform 20 bis 30 Prozent der Zitate, Foren und Communitys zwischen 5,9 und 16,9 Prozent, Blogs und private Websites zwischen 3,5 und 10 Prozent. Der größte Teil des Rests entfiel auf die Markenseiten der Anbieter selbst.
Die Plattformen gewichten dabei sehr unterschiedlich. Google AI Overviews zitierten zu 59,8 Prozent Markenseiten, ChatGPT zu 44,7 Prozent und Perplexity nur zu 28,9 Prozent.
Für Marketingverantwortliche bedeutet das: Bei Perplexity stammt nicht einmal ein Drittel der Belege von Markenseiten, den größeren Teil liefern Redaktionen, Testportale und Diskussionen, auf die ein Unternehmen nur mittelbar Einfluss hat. Fehlt eine Marke in diesen fremden Belegen, fehlt sie oft auch in der Antwort.
Der SEO-Softwareanbieter Ahrefs hat in einer Analyse von 75.000 Marken gemessen, welche Faktoren mit der Präsenz in Googles AI Overviews zusammenhängen. Markenerwähnungen im Netz erreichten eine Korrelation von 0,664, Backlinks nur 0,218. Ahrefs weist selbst darauf hin, dass eine Korrelation keine Ursache belegt, die Richtung der Zahlen ist trotzdem eindeutig.
Wie Marken ihre Inhalte zusätzlich zitierfähig machen, von klaren Fakten bis zu strukturierten Seiten, hat Dr. Web in einem eigenen Beitrag beschrieben.
Auf den Punkt: Bei Perplexity stammt nur knapp ein Drittel der Belege von Markenseiten, bei Google AI Overviews rund drei Fünftel. Wer in KI-Antworten genannt werden will, muss deshalb wissen, welche fremden Seiten das Modell in der eigenen Kategorie heranzieht.
OtterlyAI gegen Profound: Was zeigt die Vergleichsmatrix?
Beide Werkzeuge stellen Prompts an mehrere KI-Suchen, speichern die Antworten und werten die zitierten Quellen aus. OtterlyAI ist als Selbstbedienungs-Plattform mit festen Tarifen gebaut und verbindet die Quellenanalyse mit Optimierungsaufgaben, Profound zielt mit Agenten und Prompt-Volumen auf Konzerne.
Grundlage der Tabelle sind die Produkt- und Preisseiten beider Anbieter mit Stand Oktober 2026, Dollarbeträge sind zum EZB-Referenzkurs vom 12. Oktober 2026 in Euro umgerechnet.
| Kriterium | OtterlyAI | Profound |
|---|---|---|
| Betreiber | OtterlyAI GmbH, Persenbeug (Niederösterreich), gegründet 2024 | Profound, Enterprise-Plattform für KI-Sichtbarkeit |
| Zitierte Quellen | Domain-Ranking und Link-Zitate je URL, täglich, mit Linkposition im Verlauf | Citation Analytics über alle Antworten einer Kategorie |
| Lückenanalyse | Gap Analyzer und Zitat-Lückenanalyse: Prompts und Seiten, die Wettbewerber nennen, Sie aber nicht | Vergleich mit Wettbewerbern in den Answer Engine Insights |
| Beobachtete KI-Suchen | vier inklusive (ChatGPT, AI Overviews, Perplexity, Copilot), AI Mode, Gemini und Claude zubuchbar | Testphase drei, Agentur-Workspace drei, Enterprise bis zu neun inklusive DeepSeek und Exa |
| Prompt-Auswahl | Prompt-Recherche aus Suchbegriff, Marke oder URL, Query-Fan-out-Werkzeug | Prompt Volumes aus echten Nutzergesprächen |
| Optimierung | GEO Audit mit 19 KI-Crawlern, Content-Audit, zehn Empfehlungstypen, Marketplace mit Agenten, Prompts und Werkzeugen für die KI-Suche | Agenten des AI Marketer überarbeiten Seiten und legen Entwürfe im CMS ab |
| Märkte | mehr als 50 Länder und Sprachen in jedem Tarif | Testphase und Agentur-Workspace eine Sprache, Enterprise individuell |
| Schnittstellen | API, MCP-Server und Looker-Studio-Connector ab Standard | Exporte als CSV und JSON, API im Enterprise-Paket |
| Einstieg | sieben Tage kostenlos, danach ab rund 26 Euro im Monat | sieben Tage kostenlos mit 50 vorgegebenen Prompts |
| Laufender Preis | Listenpreise: rund 26, 169 oder 437 Euro im Monat, Enterprise nach Angebot | Enterprise nach Angebot, Agentur-Workspace rund 357 Euro im Monat je Kunde |
| Nutzer | unbegrenzt in allen Tarifen | unbegrenzt in allen Paketen, beim Agenturtarif fünf Agentur-Plätze |
Bei der Messlogik liegen OtterlyAI und Profound nah beieinander: Beide fragen eine KI-Suche im Namen einer Marke immer wieder mit denselben Prompts ab und halten fest, welche Marke genannt und welche Seite verlinkt wird.
Die Unterschiede zeigen sich beim Zugang: OtterlyAI lässt sich ohne Vertriebsgespräch buchen und liefert schon im kleinsten Tarif Domain-Ranking und Link-Zitate, Profound öffnet das laufende Tracking für Unternehmen erst im individuell verhandelten Enterprise-Paket.
OtterlyAI Quellen finden, Lücken schließen
Profound Enterprise-Plattform mit Agenten
Wie findet OtterlyAI die Quellen, die KI-Antworten in Ihrer Kategorie zitieren?
OtterlyAI stellt Ihre Prompts täglich an die beobachteten KI-Suchen, speichert jede Antwort und listet alle zitierten Domains und URLs mit ihrer Position im Verlauf. Daraus wird sichtbar, welche Seiten Ihre Kategorie prägen und wo Wettbewerber stehen, Sie aber fehlen.
Die Prompt-Recherche von OtterlyAI leitet aus einem Suchbegriff, einem Markennamen oder einer URL die Fragen ab, die Nutzer in ChatGPT zu einer Kategorie stellen.
Ein Query-Fan-out-Werkzeug zeigt zusätzlich, in welche Teilfragen ChatGPT, Google AI Mode und AI Overviews einen Prompt zerlegen. So entsteht ein Prompt-Set, das echte Kaufentscheidungen abbildet statt bloß den eigenen Markennamen.
Domain-Ranking und Link-Zitate
Das Domain-Ranking ordnet alle Domains, die in den Antworten zu Ihren Prompts als Beleg auftauchen, nach Häufigkeit.
Die Link-Zitate gehen eine Ebene tiefer und zeigen jede einzelne URL. OtterlyAI prüft diese Links täglich und verfolgt, wie sich ihre Position in der Antwort über die Wochen verschiebt.
Für die Praxis heißt das: Sie sehen, welche Unterseite eines oft zitierten Vergleichsportals in welcher KI-Suche und bei welchem Prompt als Beleg dient. Die Website-Zitat-Auswertung ergänzt, ob eine zitierte Seite Ihre Marke nennt oder an derselben Stelle einen Wettbewerber. Ohne diese Auswertung tappen Marketingteams bei der Frage, warum ChatGPT die Konkurrenz empfiehlt, im Dunkeln.
Lückenanalyse statt Momentaufnahme
Der Gap Analyzer von OtterlyAI sortiert die Prompts, in denen Wettbewerber genannt werden und Ihre Marke fehlt, nach Häufigkeit.
Die Zitat-Lückenanalyse dreht den Blick auf die Quellen und listet Seiten, die KI-Suchen bereits zitieren und auf denen Wettbewerber vorkommen, Sie aber nicht. Aus der Statistik wird so eine Arbeitsliste mit konkreten Domains, Redaktionen und Portalen.
Bei der Abdeckung sind vier KI-Suchen in jedem Tarif enthalten: ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity und Microsoft Copilot. Google AI Mode, Gemini und Claude lassen sich als Zusatzpakete buchen, sodass OtterlyAI insgesamt sieben Systeme beobachtet.
Ausgewertet wird nach Ländern und Sprachen getrennt, in mehr als 50 Märkten, damit eine starke Präsenz im englischsprachigen Raum keine Lücke im deutschen Markt verdeckt.
Jede Nennung bewertet OtterlyAI zudem nach Tonlage, also ob eine KI-Suche die Marke wohlwollend, sachlich oder mit Vorbehalt erwähnt, samt dem Satz, der die Einstufung ausgelöst hat. Für Markenverantwortliche liefert diese Stimmungsanalyse den Hinweis, aus welcher Quelle eine kritische Formulierung in der Antwort stammt.
Auf den Punkt: OtterlyAI macht aus gespeicherten KI-Antworten zwei Listen: die meistzitierten Domains Ihrer Kategorie und die einzelnen URLs, in denen Wettbewerber statt Ihrer Marke stehen. Diese URLs sind die Adressen, an denen sich Sichtbarkeit in KI-Antworten tatsächlich gewinnen lässt.
Welche Quellentypen dominieren und wie hilft OtterlyAI beim Weg hinein?
In den Zitaten dominieren Markenseiten, Nachrichten- und Fachmedien sowie Foren, in unterschiedlicher Mischung je KI-Suche. OtterlyAI ordnet die zitierten Domains diesen Typen zu und liefert für jeden einen eigenen Ansatz, von der technischen Prüfung der eigenen Seiten bis zu Empfehlungen für Maßnahmen auf fremden Portalen.
Jeder Quellentyp verlangt eine andere Arbeit. Die Übersicht ordnet die vier wichtigsten Typen nach den Zahlen des OtterlyAI-Berichts und nach dem Weg, auf dem eine Marke dort vorkommt.
| Quellentyp | Anteil an den Zitaten (Januar/Februar 2026) | Weg hinein |
|---|---|---|
| Markenseiten | 28,9 % (Perplexity) bis 59,8 % (Google AI Overviews) | eigene Seiten für KI-Crawler öffnen, Fragen der Kategorie klar beantworten |
| Nachrichten- und Fachmedien | 20 bis 30 % je nach KI-Suche | Daten, Studien und Expertenstimmen, die eine Redaktion zitieren will |
| Foren und Communitys | 5,9 bis 16,9 %, am höchsten bei Perplexity | echte Beteiligung statt Werbung, Fragen der Nutzer beantworten |
| Blogs und private Websites | 3,5 bis 10 % | Gastbeiträge, Interviews und Erwähnungen bei Fachautoren |
Herstellerseiten: erst lesbar, dann zitierbar
Die eigene Website ist der einzige Quellentyp, den ein Unternehmen vollständig steuert. Im OtterlyAI-Bericht verhinderten bei 73 Prozent der untersuchten Websites technische Hürden wie robots.txt, CDN-Regeln oder JavaScript-Rendering, dass KI-Crawler die Seiten vollständig erfassen. Der GEO Audit von OtterlyAI testet deshalb 19 KI-Crawler gegen die robots.txt und den laufenden Server, der Crawlability-Check ruft eine URL als OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Perplexity-Crawler oder Googlebot ab und vergleicht das statische HTML mit der gerenderten Fassung.
Der Content-Audit nimmt eine Seite anhand von 15 strukturellen Prüfungen und 13 Dimensionen der KI-Tauglichkeit unter die Lupe und misst das Ergebnis an den Quellen, die für Ihre Prompts gerade gewinnen.
Eine Studie von Forschern aus Princeton und weiteren Einrichtungen zur Generative Engine Optimization belegt die Wirkung solcher Arbeit: Mit gezielten Änderungen an Inhalten stieg die Sichtbarkeit von Quellen in generierten Antworten um bis zu 40 Prozent, je nach Themenfeld unterschiedlich stark. Einen Überblick über die Methode liefert der Dr.-Web-Beitrag zur Generative Engine Optimization.
Fremde Quellen: Portale, Medien, Foren
Bei Vergleichsportalen und Anbieterlisten führt der Weg über Redaktionen und Listenbetreiber. Fachmedien erreichen Marken mit Studien, Daten und Expertenstimmen, die eine Redaktion zitieren will. In Foren zählt echte Beteiligung, denn Communitys wie Reddit reagieren empfindlich auf Werbung. OtterlyAI ordnet die zitierten Domains nach Kategorien, damit erkennbar wird, welcher Typ in Ihrer Branche das Gewicht hat.
Für die nächsten Schritte kennt OtterlyAI zehn Empfehlungstypen, getrennt nach Maßnahmen auf der eigenen Website und außerhalb, sortiert nach Wirkung und jeweils mit dem betroffenen Prompt, der Quelle, die Ihnen den Platz abnimmt, und dem nächsten Schritt.
Ergänzend führt OtterlyAI einen eigenen Marketplace: eine Bibliothek mit Agenten, Prompts, Werkzeugen und Ressourcen für Arbeitsabläufe rund um die KI-Suche.
Auf den Punkt: Welche Quellentypen eine Kategorie prägen, unterscheidet sich je KI-Suche deutlich, ein einheitliches Rezept existiert nicht. OtterlyAI verbindet die Zuordnung der zitierten Domains mit technischen Prüfungen, Content-Audits und Empfehlungen für Maßnahmen auf und außerhalb der eigenen Website.
Wie prüfen Sie mit OtterlyAI, ob sich die Arbeit an den Quellen lohnt?
Der Erfolg zeigt sich nicht in einer einzelnen Antwort, sondern in der Nennungsquote über viele Prompts und Wochen. OtterlyAI misst täglich, verfolgt Nennungen, Anteil an den Antworten und zitierte URLs als Zeitreihe und gleicht sie mit den Besuchen von KI-Crawlern ab.
Für eine Studie von SparkToro stellten 600 Freiwillige 2.961 Anfragen an ChatGPT, Claude und Googles KI-Suche. Die Wahrscheinlichkeit, zweimal dieselbe Markenliste zu erhalten, lag unter 1 zu 100, dieselbe Reihenfolge kam etwa einmal in 1.000 Fällen vor.
Eine feste Position wie im Google-Ranking kennen KI-Antworten deshalb nicht. Messbar bleibt der Anteil der Antworten, in denen eine Marke vorkommt.
OtterlyAI stellt diese Größe in den Mittelpunkt: Der Brand Visibility Index zeigt die Sichtbarkeit der eigenen Marke und der beobachteten Wettbewerber im Zeitverlauf, der Share of Voice den Anteil an allen Antworten, aufgeschlüsselt nach Prompt, KI-Suche und Markt.
Weil jede Antwort gespeichert bleibt, lässt sich nach einer Maßnahme nachvollziehen, ob eine neu gewonnene Platzierung auf einem Portal in den Antworten ihre Spuren hinterlässt, also dort als Beleg auftaucht.
Eine Prüfroutine in drei Takten
Im Alltag bewährt sich ein fester Rhythmus: Wöchentlich prüft das Team, welche URLs neu als Beleg auftauchen oder verschwinden. Monatlich vergleicht die Marketingabteilung die Nennungsquote mit den Wettbewerbern und arbeitet die Empfehlungen ab. Im Quartal legt die Leitung den Verlauf neben die Besucherzahlen aus KI-Quellen und entscheidet, welche Quellentypen mehr Budget bekommen.
Für den letzten Schritt liefert OtterlyAI ab dem Standard-Tarif die Agent Analytics, die zeigen, welche KI-Crawler und Agenten die eigene Website besuchen. Ergänzend bietet OtterlyAI einen Connector für Google Looker Studio, eine API und einen MCP-Server, über den sich Berichte, Prompts und Zitate direkt in einem KI-Assistenten abfragen lassen. So landen die KI-Daten in denselben Berichten wie SEO, Werbung und Webanalyse.
Einen Vorbehalt löst kein Werkzeug auf: KI-Suchen ändern ihre Quellenauswahl ohne Ankündigung, eine sinkende Quote kann also am Modell liegen. Eine tägliche Zeitreihe macht solche Sprünge immerhin sichtbar.
Auf den Punkt: Ob sich die Arbeit an den Quellen auszahlt, zeigt erst der Verlauf der Nennungsquote über viele Prompts und Wochen. OtterlyAI liefert diese Zeitreihe täglich und verknüpft sie mit Crawler-Besuchen und den bestehenden Marketingberichten.
Wie schlägt sich Profound bei der Quellenanalyse?
Profound liefert eine tiefe Quellenanalyse über bis zu neun KI-Suchen und ergänzt sie um Prompt-Volumen aus echten Nutzergesprächen und KI-Agenten, die Inhalte überarbeiten. Für Unternehmen gibt Profound laufendes Tracking, eigene Prompts, Exporte und API allerdings nur im Enterprise-Paket mit Preis nach Angebot frei.
Stärken für Konzern-Marketingteams
Die Answer Engine Insights von Profound zeigen, wie eine Marke und ihre Wettbewerber in KI-Antworten erscheinen, die Citation Analytics führen die zitierten Quellen über alle Antworten einer Kategorie zusammen.
Im Enterprise-Paket beobachtet Profound bis zu neun Systeme, darunter neben ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot und Claude auch DeepSeek und die Suchmaschine Exa. Für Unternehmen mit internationalem Publikum ist diese Breite ein echtes Argument, Profound zählt damit zu den umfangreichsten Plattformen im Feld.
Eigenständig ist das Modul Prompt Volumes: Profound wertet dafür echte Nutzergespräche mit KI-Suchen aus und zeigt, welche Fragen Menschen dort tatsächlich stellen. Für die Auswahl der zu beobachtenden Prompts liefert das Modul eine Nachfrage-Grundlage, die über eine Ableitung aus Suchbegriffen hinausgeht.
Hinzu kommen die Agenten des „AI Marketer“, die Seiten mit nachlassenden Zitaten überarbeiten und als Entwurf im CMS ablegen, Antworten für unbeantwortete Fragen anlegen und Inhalte für KI-Crawler lesbar machen. Die Agent Analytics binden CDN- und Hosting-Anbieter wie Akamai, AWS, Cloudflare, Fastly und Vercel sowie Google Analytics an.
Für die Konzern-IT bietet Profound SOC 2, SSO per SAML und eine Rechteverwaltung, die Zahl der Nutzer ist in allen Paketen unbegrenzt.
Wo Profound anders arbeitet
Der Zugang zu Profound führt über den Vertrieb: Ohne Angebot bleibt nur eine kostenlose Testphase mit 50 Prompts, die sieben Tage lang täglich in ChatGPT, Gemini und Google AI Overviews laufen. Die Prompts gibt Profound in dieser Phase nach Branche vor, eigene Prompts, Verlaufsdaten, Exporte und API bleiben dem Enterprise-Paket vorbehalten. Einen Listenpreis für das laufende Tracking von Unternehmen nennt Profound nicht.
Für Agenturen bietet Profound einen eigenen Tarif mit zehn Pitch-Workspaces im Monat. Ein voller Kunden-Workspace kostet dort rund 357 Euro im Monat zusätzlich und umfasst 100 Prompts in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews in einer Sprache, Exporte als CSV und JSON sind enthalten, eine API nicht.
Ob für den Agenturtarif selbst zusätzlich ein Grundpreis anfällt, weist die Preisseite nicht aus und ließ sich im Oktober 2026 nicht bestätigen.
Auf den Punkt: Profound punktet mit Prompt-Volumen, Inhalts-Agenten, bis zu neun KI-Suchen und Konzern-Sicherheit. Unternehmen erhalten laufende Messung nur im individuell verhandelten Enterprise-Vertrag, Agenturen zahlen pro Kunden-Workspace.
Was kostet die Quellenanalyse bei OtterlyAI und Profound?
OtterlyAI veröffentlicht drei Tarife mit Listenpreis und eine Enterprise-Variante nach Angebot, umgerechnet ab rund 26 Euro im Monat für 15 Prompts bis rund 437 Euro für 400 Prompts. Profound nennt für das laufende Tracking von Unternehmen keinen Preis, für Agenturen kostet ein Kunden-Workspace mit 100 Prompts rund 357 Euro im Monat.
OtterlyAI rechnet in US-Dollar ab, die folgenden Beträge sind zum EZB-Referenzkurs vom 12. Oktober 2026 umgerechnet und gelten im Monatsabo ohne Steuer. Lite kostet rund 26 Euro für 15 Prompts und einen Workspace. Standard mit 100 Prompts, unbegrenzten Workspaces, API, MCP und Agent Analytics liegt bei rund 169 Euro, Premium mit 400 Prompts bei rund 437 Euro. Bei jährlicher Zahlung sinken die Preise um 15 Prozent, auf rund 143 Euro für Standard.
Ab Standard kosten jeweils 100 weitere Prompts rund 89 Euro im Monat. Die drei zusätzlichen KI-Suchen buchen Sie im Standard-Tarif einzeln, Google AI Mode und Gemini für je rund 53 Euro, Claude für rund 97 Euro. Eine Enterprise-Variante ab 1.000 Prompts mit Single Sign-on und eigenem Ansprechpartner rechnet OtterlyAI nach Angebot ab.
Vier KI-Suchen
Google AI Mode und Gemini kommen für je rund 53 Euro im Monat dazu, Claude für rund 97 Euro.
Zitate und Lücken
Jede zitierte URL mit Verlauf, dazu die Prompts, in denen Wettbewerber vorkommen.
Optimierung
Crawler-Check, Content-Audit und unbegrenzte Empfehlungen für die eigenen Seiten.
Schnittstellen
Je 2.000 API- und MCP-Abfragen im Monat, die Daten fließen in bestehende Berichte.
Eine Agentur, die drei Kunden mit je 100 Prompts betreut, käme bei OtterlyAI mit dem Standard-Tarif und zweimal 100 Zusatz-Prompts auf rund 346 Euro im Monat, mit Google AI Mode und Gemini auf rund 452 Euro, für sechs KI-Suchen und beliebig viele Workspaces. Bei Profound lägen drei Kunden-Workspaces bei rund 1.071 Euro im Monat für drei KI-Suchen. Ob zusätzlich ein Grundpreis für den Agenturtarif anfällt, ließ sich nicht bestätigen, die Preisseite nennt keinen.
Das Beispiel ist eine Modellrechnung auf Basis der Listenpreise, Rabatte und Partnerkonditionen sind nicht berücksichtigt.
Marken fehlen in KI-Antworten meist nicht wegen der eigenen Website, sondern wegen der fremden Seiten, die das Modell zitiert.
Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Neben dem Preis zählt der Aufwand bis zum ersten Ergebnis: Bei OtterlyAI legt ein Team die Marke an, übernimmt Prompts aus der Recherche und sieht nach dem ersten täglichen Lauf die zitierten Quellen, ohne Vertragsverhandlung und ohne Kreditkarte in der Testphase.
Agenturen, die als Partner aufgenommen werden, erhalten im Standard-Tarif 150 statt 100 Prompts und im Premium-Tarif 500 statt 400, dazu Pitch-Workspaces für Interessenten und Berichte im eigenen Design.
Auf den Punkt: Für 100 tägliche Prompts in vier KI-Suchen zahlen Sie bei OtterlyAI rund 169 Euro im Monat, inklusive Schnittstellen und Optimierungsfunktionen. Profound verlangt für ein vergleichbares Agentur-Kontingent mit drei KI-Suchen rund 357 Euro pro Kunde, für Unternehmen gilt ein Preis nach Angebot.
Für wen eignet sich OtterlyAI, für wen Profound?
OtterlyAI passt zu Marketingteams im Mittelstand, SEO-Abteilungen und Agenturen, die Quellenanalyse und Optimierung ohne lange Vertragsphase starten wollen. Profound passt zu Konzernen, die Prompt-Volumen, Inhalts-Agenten und Sicherheitszertifikate in einem Rahmenvertrag bündeln.
Ein Softwareanbieter aus dem deutschsprachigen Raum, der wissen will, warum ChatGPT in seiner Kategorie stets dieselben drei Konkurrenten nennt, ist mit OtterlyAI schnell am Ziel. Der Standard-Tarif liefert die zitierten Domains und URLs, die Lückenanalyse zeigt die Portale, auf denen die Konkurrenz steht, und der Content-Audit nimmt sich die eigenen Produktseiten vor. Über die Prompt-Zahl skaliert das Werkzeug mit, sobald weitere Märkte hinzukommen.
Agenturen bekommen bei OtterlyAI unbegrenzte Workspaces im Standard-Tarif, gebrandete Berichte über Looker Studio und Pitch-Workspaces für Neukunden. Diese Ausstattung passt zu einem Geschäft, das an mehreren Kunden zugleich arbeitet und die Kosten weitergeben muss.
Eine Übersicht weiterer Werkzeuge für Suchmaschinen- und KI-Sichtbarkeit bietet der große SEO- und GEO-Tools-Vergleich von Dr. Web.
Im Konzern spielt Profound seine Stärken aus: Ein Händler mit Shopping-Sortiment in vielen Ländern, eigener Content-Abteilung und strengen IT-Vorgaben nutzt die Prompt-Volumen, die Agenten für Seitenüberarbeitungen und die Auswertung von ChatGPT Shopping auf Artikelebene. Ob sich ein solches Komplettpaket rechnet, hängt am verhandelten Vertrag, den Profound nicht öffentlich beziffert.
Ob Ihr Unternehmen überhaupt schon ein eigenes Werkzeug braucht, ordnet der Beitrag Brauchen Sie ein GEO-Tool für die KI-Suche? ein.
Auf den Punkt: Mittelstand, SEO-Teams und Agenturen bekommen mit OtterlyAI Quellenanalyse und Optimierung zu festen Preisen. Konzerne mit großem Content-Apparat und hohen IT-Anforderungen finden bei Profound ein breiteres, aber individuell verhandeltes Paket.
Fazit: Warum liegt OtterlyAI bei der Quellenanalyse für Marketingteams und Agenturen vorn?
OtterlyAI liegt für Marketingteams und Agenturen vorn, weil das Werkzeug die zitierten Domains und URLs schon im kleinsten Tarif täglich zeigt, die Lücken gegenüber Wettbewerbern in Aufgaben übersetzt und zu veröffentlichten Preisen ab rund 26 Euro im Monat startet.
Beide Werkzeuge zeigen die Quellen hinter KI-Antworten, die Antwort auf die Titelfrage hängt deshalb am Anwendungsfall.
OtterlyAI macht daraus aus Sicht der Redaktion die praktischere Arbeitsgrundlage für alle, die selbst an diesen Quellen arbeiten wollen: Prompt-Recherche, Domain-Ranking, Link-Zitate, Lückenanalyse, Crawler-Prüfung und Empfehlungen greifen ineinander, die Messung über Zeit zeigt, ob eine Maßnahme ankommt.
Für 100 Prompts in vier KI-Suchen zahlt ein Team bei OtterlyAI rund 169 Euro im Monat.
Profound bleibt die stärkere Wahl für Konzerne, die Prompt-Volumen, Inhalts-Agenten und bis zu neun KI-Suchen in einem verhandelten Rahmenvertrag wollen. Für Marketingteams im Mittelstand, SEO-Abteilungen und Agenturen, die heute mit der Quellenarbeit beginnen, bietet OtterlyAI den direkteren Weg von der zitierten URL zur nächsten Aufgabe.
Glossar: 14 wichtige Fachbegriffe zu Quellen in KI-Antworten
AI Mode
AI Mode: Ein eigener Suchmodus von Google, in dem ein Sprachmodell ganze Gespräche statt einzelner Suchanfragen beantwortet. AI Mode zerlegt eine Frage in mehrere Teilsuchen und verweist in der Antwort auf ausgewählte Quellen.
AI Overviews
AI Overviews: KI-Zusammenfassungen, die Google über den klassischen Suchergebnissen einblendet. Laut Pew Research Center klicken Nutzer seltener auf klassische Treffer, sobald eine solche Zusammenfassung erscheint.
Answer Engine
Answer Engine: Sammelbegriff für Systeme wie ChatGPT, Perplexity oder Googles KI-Suche, die statt einer Trefferliste eine formulierte Antwort liefern. Marken erscheinen dort, sobald die herangezogenen Quellen sie im passenden Zusammenhang nennen.
Brand Visibility Index
Brand Visibility Index: Kennzahl in OtterlyAI, die zeigt, wie sichtbar eine Marke und ihre Wettbewerber über alle beobachteten Prompts und KI-Suchen hinweg sind. Der Index wird täglich fortgeschrieben und macht Veränderungen im Zeitverlauf erkennbar.
Crawlability
Crawlability: Die technische Erreichbarkeit einer Website für Crawler. Blockiert die robots.txt einen KI-Crawler oder lädt ein Inhalt nur per JavaScript, kann eine KI-Suche die Seite nicht lesen und folglich nicht zitieren.
Domain-Ranking
Domain-Ranking: Rangliste der Domains, die KI-Suchen in den Antworten zu einem Prompt-Set am häufigsten als Beleg verlinken. Das Ranking zeigt, welche Portale, Medien und Herstellerseiten eine Kategorie prägen.
Generative Engine Optimization (GEO)
Generative Engine Optimization: Optimierung von Inhalten und Quellen mit dem Ziel, in KI-generierten Antworten genannt und zitiert zu werden. Der Begriff geht auf eine 2024 auf der Konferenz KDD angenommene Studie von Forschern aus Princeton und weiteren Einrichtungen zurück.
KI-Crawler
KI-Crawler: Programme, mit denen KI-Anbieter Webseiten abrufen, etwa GPTBot und OAI-SearchBot von OpenAI oder PerplexityBot. Manche sammeln Trainingsdaten, andere holen Seiten in Echtzeit für eine konkrete Antwort.
Link-Zitat
Link-Zitat: Eine URL, die eine KI-Suche als Beleg zu ihrer Antwort verlinkt. Anders als eine reine Markennennung führt ein Link-Zitat den Leser direkt auf die zitierte Seite.
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol: Offener Standard, über den KI-Assistenten auf externe Daten und Werkzeuge zugreifen. Über einen MCP-Server lassen sich zum Beispiel Berichte und Zitate eines Monitoring-Werkzeugs direkt im Chat abfragen.
Nennungsquote
Nennungsquote: Anteil der Antworten auf ein Prompt-Set, in denen eine Marke vorkommt. Weil KI-Suchen auf dieselbe Frage wechselnde Antworten geben, ist die Quote über viele Abfragen aussagekräftiger als jede einzelne Position.
Prompt
Prompt: Die Frage oder Anweisung, die ein Nutzer an ein Sprachmodell richtet. Monitoring-Werkzeuge stellen ein festes Set solcher Prompts regelmäßig an mehrere KI-Suchen, um Antworten vergleichbar zu machen.
Query Fan-out
Query Fan-out: Verfahren, bei dem eine KI-Suche eine Frage in mehrere verwandte Teilsuchen zerlegt und deren Treffer zu einer Antwort verdichtet. Für die Quellenanalyse zählen deshalb auch Seiten, die nur zu einer Teilfrage passen.
Share of Voice
Share of Voice: Anteil einer Marke an allen Nennungen in einem Themenfeld im Vergleich zu ihren Wettbewerbern. In der KI-Suche misst der Wert, wie oft eine Marke gegenüber anderen in den Antworten auftaucht.
FAQ: OtterlyAI vs. Profound: Welches Tool zeigt Ihnen die Quellen hinter den KI-Antworten?
Woher bezieht ChatGPT die Quellen für seine Antworten?
ChatGPT ruft für Antworten mit Websuche Seiten in Echtzeit ab und verlinkt einen Teil davon als Quelle, vor allem Markenseiten, Nachrichtenportale, Wikipedia und Foren wie Reddit. In einer Auswertung von OtterlyAI aus dem Januar und Februar 2026 entfielen bei ChatGPT 44,7 Prozent der Zitate auf Markenseiten. Welche Seiten im Einzelfall zum Zug kommen, hängt von der Frage, der Sprache und dem Zeitpunkt ab.
Wie sehe ich, welche Quellen ChatGPT in meiner Branche zitiert?
Einen ersten Eindruck liefert eine Testfrage, ein belastbares Bild nur eine tägliche Messung über viele Prompts. Monitoring-Werkzeuge wie OtterlyAI stellen ein festes Prompt-Set an mehrere KI-Suchen, speichern die Antworten und listen alle zitierten Domains und URLs mit ihrem Verlauf. So wird sichtbar, welche Portale und Medien eine Kategorie prägen.
Wie komme ich in die Antworten von ChatGPT und Perplexity?
Eine Marke erscheint in KI-Antworten, sobald die zitierten Quellen sie im passenden Zusammenhang nennen und die eigenen Seiten für KI-Crawler lesbar sind. Zum Weg gehören klare Antworten auf die Fragen der Kategorie auf der eigenen Website, Präsenz in Fachmedien und Vergleichsportalen sowie echte Beteiligung in Foren. Eine feste Position in der Antwort kann niemand kaufen.
Was kostet OtterlyAI?
OtterlyAI kostet im Monatsabo umgerechnet rund 26 Euro für 15 Prompts, rund 169 Euro für 100 Prompts und rund 437 Euro für 400 Prompts, jeweils ohne Steuer. OtterlyAI rechnet in US-Dollar ab, bei jährlicher Zahlung sinken die Preise um 15 Prozent. Eine Testphase von sieben Tagen ist kostenlos, für mehr als 1.000 Prompts erstellt OtterlyAI ein Enterprise-Angebot.
Was ist Profound?
Profound ist eine Plattform für KI-Sichtbarkeit, die zeigt, wie Marken und Wettbewerber in bis zu neun KI-Suchen erscheinen und welche Quellen zitiert werden. Ergänzend liefert Profound Prompt-Volumen aus echten Nutzergesprächen und KI-Agenten, die Inhalte überarbeiten. Laufendes Tracking bietet Profound im Enterprise-Paket mit Preis nach Angebot an, für Agenturen bietet die Plattform einen eigenen Tarif.
Wer steckt hinter OtterlyAI?
Hinter OtterlyAI steht die OtterlyAI GmbH mit Sitz in Persenbeug in Niederösterreich, gegründet von Thomas Peham, Josef Trauner und Klaus-M. Schremser. Die erste Produktversion startete im Oktober 2024 als Werkzeug zur Beobachtung der KI-Suche, im Juni 2025 folgte die zweite Generation.
Quellen
14 Quellen anzeigenQuellen ausblendenabgerufen am 12.10.2026
- OtterlyAIStartseite
- OtterlyAIPricing
- OtterlyAIFeatures
- OtterlyAIAI Search Analytics
- OtterlyAIAI Search Optimization
- OtterlyAIPrompt Research
- OtterlyAIAbout us
- OtterlyAIImprint
- OtterlyAIThe AI Citation Economy: What 1+ Million Data Points Reveal About Visibility in 2026
- Pew Research CenterGoogle users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results
- AhrefsAI Overview Brand Correlation
- SparkToroNew Research: AIs Are Highly Inconsistent When Recommending Brands or Products
- Aggarwal, Murahari, Rajpurohit, Kalyan, Narasimhan, DeshpandeGEO: Generative Engine Optimization
- Europäische ZentralbankEuro-Referenzkurse
