Monatsreporting AEO: 7-seitiges Template für Marketing-Direktoren

Ein AEO-Monatsreport ohne klare Struktur landet im Papierkorb des Marketing-Direktors. Deshalb gibt es hier ein 7-seitiges Template, das genau drei Fragen beantwortet: Wo werden wir in ChatGPT, Gemini und Perplexity zitiert, wie entwickelt sich der Share gegen die Konkurrenz und welche Schema-Maßnahmen haben den größten Hebel.

Marketing-Direktoren entscheiden nach 90 Sekunden, ob ein Report nochmal aufgeschlagen wird. Diese 90 Sekunden gewinnst du mit einer Executive-Summary auf Seite 1, harten Zahlen auf Seite 2 und einer Roadmap-Empfehlung auf Seite 7. Alles dazwischen ist Beleg, keine Story, keine Theorie, sondern Diff zur Vorperiode.

Seite 1: Executive Summary in vier Kennzahlen

Die erste Seite enthält genau vier Zahlen: Citation-Share, Brand-Mentions, Topical-Authority-Score und AI-Traffic. Jede Zahl bekommt einen Delta-Wert zur Vorperiode und eine Farbcodierung (grün ab +5%, rot ab -5%). Kein Fließtext länger als zwei Sätze pro Zahl.

Der Citation-Share ist die wichtigste Kennzahl, weil sie unabhängig vom Suchvolumen funktioniert. Du misst sie über Tools wie Otterly, Profound oder Peec, die täglich 200 bis 500 relevante Prompts gegen die großen LLMs abfragen und prüfen, ob deine Marke in der Antwort vorkommt.

Marketing-Direktoren akzeptieren eine einzelne KPI nur, wenn sie nachvollziehbar definiert ist. Schreib direkt unter den Wert eine 12-Wort-Definition wie "Anteil aller Prompts in unserem Set, in denen unsere Domain als Quelle genannt wird".

Seite 2: Citation-Share nach LLM aufgeschlüsselt

Die zweite Seite zerlegt den Gesamt-Citation-Share nach ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity. So siehst du, welcher LLM eine starke Position hat und welcher unterversorgt ist. Perplexity zitiert öffentlich mit URL, dort kommen oft Klicks zustande, die du in GA4 messen kannst.

Pro LLM gehört eine Stichprobe von drei tatsächlichen Antworten in den Anhang. Marketing-Direktoren wollen sehen, was die AI über die Marke sagt, Tonalität, Kontext, Mit-Nennungen. Eine reine Zahl wirkt abstrakt, ein Antwortzitat überzeugt sofort.

Der Vergleich zwischen Plattformen verrät auch strategische Lücken. Wenn Perplexity stark zitiert, ChatGPT aber nicht, fehlen vermutlich strukturierte FAQs oder die Domain hat in den OpenAI-Trainingsdaten unzureichende Repräsentanz.

Seite 3: Topical Authority pro Themen-Cluster

Topical-Authority misst, wie tief deine Domain ein Thema abdeckt. Tools wie AEORadar oder Profound mappen deinen Content auf Themen-Cluster und vergleichen ihn mit Wettbewerbern. Ein Score über 70 gilt als stark, unter 40 als gefährdet.

Pro Cluster zeigst du Score, Konkurrenz-Score, Content-Lücken und geplante Maßnahmen. Eine sinnvolle Cluster-Anzahl liegt zwischen 8 und 15, alles darunter ist zu grob, alles darüber wird unlesbar für den Direktor.

Wichtig ist die Verknüpfung zur Content-Pipeline. Wenn der Cluster "AI-Compliance" einen Score von 35 hat und im Vormonat drei Artikel geplant waren, gehört in den Report die Erklärung, warum davon nur einer veröffentlicht wurde.

Seite 4: Schema-Coverage und technische Maßnahmen

Schema-Coverage ist die Quote der URLs, die mindestens ein strukturiertes Schema haben (Article, FAQPage, HowTo, Product). Marketing-Direktoren brauchen diese Zahl, weil sie das technische Investment legitimiert. Eine Coverage unter 60% bremst alle anderen AEO-Maßnahmen.

Liste auf einer halben Seite die Top-5-Schemas, die im Berichtsmonat ergänzt wurden, plus den dafür ausgespielten Code. Ein FAQPage-Schema gehört zum Pflicht-Sortiment, weil ChatGPT und Gemini FAQ-Antworten besonders gerne zitieren.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "Wie misst man AEO-Performance?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "Über Citation-Share, Topical-Authority und Schema-Coverage. Tools: Otterly, Profound, Peec."
    }
  }]
}

Der eingebaute Code ist kein Selbstzweck. Er signalisiert dem Direktor, dass die Empfehlungen technisch umsetzbar sind und vom Dev-Team verstanden werden. Eine kurze Erklärung, welcher Crawler den Schema-Markup wann liest, gehört daneben.

Seite 5: Crawler-Statistik und Bot-Zugriffe

Die Crawler-Seite zeigt, wie oft GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended und PerplexityBot deine Domain besucht haben. Du ziehst diese Daten aus dem Logfile oder aus Cloudflare-Analytics. Eine geringe Crawl-Frequenz ist ein direkter Citation-Killer.

1. GPTBot/1.0, Crawl-Frequenz und Bytes pro Tag
2. ClaudeBot/1.0, User-Agent + Top-Pfade
3. Google-Extended, Token-Status in robots.txt
4. PerplexityBot, Anzahl Hits + 200/404-Verteilung
5. Sonstige AI-Crawler, CCBot, Amazonbot, Bytespider

Eine Warnung gehört auf diese Seite, wenn Crawler durch fehlerhafte robots.txt-Einträge blockiert sind. Das passiert öfter, als Marketing-Direktoren glauben, etwa bei einem CDN-Wechsel oder einem Relaunch.

Konkret: Wenn GPTBot zwei Wochen keine neue Indexierung mehr durchgeführt hat, sinkt der ChatGPT-Citation-Share innerhalb von 30 bis 60 Tagen messbar. Diese Kausalität gehört in den Report-Anhang, damit niemand die Crawler-Pflege als Nebensache abtut.

Seite 6: Wettbewerbsvergleich auf Cluster-Ebene

Der Wettbewerbsvergleich zeigt drei direkte Konkurrenten plus die Branchen-Top-3 nach Citation-Share. Wichtig: Konkurrenz wird pro Cluster gemessen, nicht pauschal über die ganze Domain. Sonst entstehen Vergleichsfehler, weil ein Generalist gegen einen Spezialisten antritt.

Tools wie Otterly oder Profound liefern diesen Cluster-Vergleich. Marketing-Direktoren wollen auf dieser Seite sehen, wo Wettbewerber besser sind und welche konkrete Strategie dahintersteckt, mehr Schema, mehr Content-Tiefe, häufigere Updates oder schlicht eine stärkere Domain-Autorität.

Zwei Empfehlungen pro Konkurrent runden die Seite ab: eine kurzfristige (Content-Update binnen 30 Tagen) und eine strukturelle (Schema-Rollout, Domain-Strategie, Topical-Map-Erweiterung). Das macht aus dem Benchmark eine Aktionsvorlage.

Seite 7: Roadmap und Budget-Empfehlung

Die letzte Seite ist die wichtigste, weil sie den Folge-Monat strukturiert. Drei priorisierte Maßnahmen mit Aufwand-Schätzung in Personentagen, geplantem Citation-Impact und Verantwortlichem. Keine Wunschliste, keine Brainstorm-Notizen.

Konkrete Tool-Empfehlungen gehören in die Roadmap, damit der Direktor Budget-Entscheidungen treffen kann. Otterly kostet ab 99 Euro pro Monat, Profound liegt im Enterprise-Bereich, der Merkle Schema Generator ist kostenlos und der AEORadar-Tarif beginnt bei 149 Euro.

Schließe mit einer 3-Satz-Empfehlung an den Marketing-Direktor: Welche eine Maßnahme du sofort genehmigen würdest, welche eine du verschieben würdest, welche eine du komplett canceln würdest. Dieser Direktheits-Punkt unterscheidet einen Report von einer Power-Point-Übung.

Eine gute Roadmap-Seite verbindet drei Zeit-Horizonte: 30 Tage (Quick-Wins wie FAQ-Schema-Rollout), 90 Tage (Cluster-Tiefe ausbauen, neue Schema-Typen) und 180 Tage (strategische Themen wie HowTo-Schema-Migration oder neue Sprach-Märkte). Jeder Horizont bekommt zwei bis drei Maßnahmen, mehr nicht.

Die letzte Pflicht-Zeile ist die KPI-Vereinbarung mit dem Direktor: Welcher Citation-Share-Wert ist das Ziel für den nächsten Berichtsmonat? Ohne diese Zielzahl bleibt der Report eine Status-Übung. Mit Zielzahl wird er zum Steuerungsinstrument, und der Direktor erkennt im Folgemonat sofort, ob die Strategie greift oder ob nachjustiert werden muss. Eine realistische Steigerung liegt bei 1 bis 3 Prozentpunkten pro Monat, alles darüber ist meist Wunschdenken oder einmalige Effekte aus Trainingsdaten-Updates der LLMs.