Die unbequeme Wahrheit über „Prompt Volume“: Warum die Zahlen Bullshit sind

„Prompt Volume“ sollte anhand seiner Datenquelle beurteilt werden. Panelbeobachtungen können echte erfasste Eingaben enthalten; eine hochgerechnete Marktgröße bleibt eine Schätzung mit Unsicherheit. Nicht jede Toolzahl hat dieselbe Herkunft.

Und genau darin liegt das Problem.

Woher kommen Prompt-Volumen eigentlich?

Bei den hier kritisierten Angeboten spielen Paneldaten und Hochrechnungen eine Rolle. Welche Plattformen, Geräte und Nutzer abgedeckt sind, muss jeder Anbieter offenlegen; die folgenden Lücken sind mögliche Einschränkungen eines Browser-Extension-Panels.

Das führt zu mehreren fundamentalen Verzerrungen:

Nur ein winziger Teil der Nutzer ist erfasst
Keine Safari-Nutzer
Keine mobilen Nutzer
Keine ChatGPT-App-Nutzung
Keine Enterprise-Geräte mit gesperrten Erweiterungen
Keine Opt-out-Nutzer
Kurz gesagt: Die große Mehrheit fehlt

Hinzu kommt: In LLMs wird nicht nur „gesucht“. Menschen erstellen Reisepläne, schreiben E-Mails, entwickeln Rezepte, brainstormen Ideen, lösen Hausaufgaben oder programmieren. Kommerzielle Suchanfragen sind nur ein sehr kleiner Teil dieses Rauschens.

Das eigentliche Problem:
Massive Hochrechnung (Extrapolation)

Wenn ein Panel-Tool zum Beispiel nur 1 % der tatsächlichen Nutzung sieht, wird diese Zahl einfach mit Faktor 100 hochgerechnet. Genau deshalb wirken viele Prompt-Zahlen so gigantisch – und scheitern trotzdem am simplen Reality-Check.

Beispiel 1: „ai email agents“

Ahrefs: 40 Suchanfragen
Google Search Console: 45 Impressions
Profound: 9.800 Prompts

Die Werte wirken stark unterschiedlich. Ein Quotient allein beweist keine falsche Hochrechnung: Zeitfenster, Region, Begriff, Promptdefinition und Grundgesamtheit müssten zunächst vergleichbar sein.

Beispiel 2: Bottom-Funnel SaaS-Keyword

Ahrefs: 9.200
GSC: 11.667 Impressions
Profound: 250.800 Prompts

Auch dieses Beispiel ist ein Anlass zur Nachfrage, kein Beweis des Skalierungsverfahrens. Search-Console-Impressionen einer Website sind kein direktes Marktvolumen für Google oder Chatbots.

Selbst Ali Vaghar, Head of Data bei Profound, empfiehlt ausdrücklich, Prompt-Zahlen immer gegen Google Search Console zu validieren. Ohne diesen Abgleich führen aufgeblähte Signale Teams schnell in die falsche Richtung.

Die vier Datenquellen hinter AI-Visibility-Tools

1. Chrome-Extension-Panels
Liefern grobe Nutzungsmuster aus einem extrem kleinen Nutzersegment.

✅ Zeigen grobe Trends
❌ Keine Marktvolumina, keine Mobile-Daten, keine App-Daten

2. Web-Analytics-Panels (Antivirus & Privacy Tools)
Noch kleinere Stichproben mit hoher Fehlertoleranz.

✅ Extrem grobe Richtungen
❌ Keine echte Marktabbildung, massive Schätzfehler

3. Klassische SERP-Tools (Ahrefs, Semrush)
Basieren auf Klickdaten und Search-Console-Anbindungen.

✅ Realistischere Nachfrage
❌ Keine Aussagen zu LLMs

4. Google Search Console (First Party)

✅ Echte Impressionen und Klicks
❌ Keine Einblicke in KI-Antworten

Strukturelle Schwächen von Panel-Datasets

Extrem viel Rauschen durch nicht-kommerzielle Nutzung
Große blinde Flecken durch fehlende Plattformen
Künstliche Skalierung durch Hochrechnung
Trügerische Genauigkeit durch exakte Zahlen ohne echte Marktabdeckung
Fehlendes SEO-Domainwissen bei vielen Tool-Anbietern

Das Ergebnis: Zahlen, die präzise wirken, aber nicht belastbar sind.

Kritische Fragen, die jedes Unternehmen stellen sollte

Wer Prompt-Tracking-Tools einsetzt, sollte unter anderem fragen:

Wie groß ist euer Panel in Relation zum Gesamtmarkt?
Wie hoch ist eure tägliche Varianz?
Welcher Skalierungsfaktor wird angewendet – und warum genau dieser?
Gibt es eine echte Fehlertoleranz oder ein Konfidenzintervall?
Wie wird Mobile- und App-Nutzung berücksichtigt?
Wie viel der erfassten Prompts haben tatsächlich kommerzielle Intention?
Warum wird mit 90-Tage-Fenstern gearbeitet, wenn SEO-Tools monatlich rechnen?
Welche echten Business-Entscheidungen lassen sich seriös aus diesen Daten ableiten?

Wie man Prompt-Volumen verantwortungsvoll nutzt

✔ Immer gegen Google Search Console und Ahrefs gegenprüfen
✔ Prompt-Daten nur als Richtungsindikator, nicht als absolute Wahrheit sehen
✔ Echte Prompts analysieren, nicht nur aggregierte Zahlen

Fokus auf:

Wie wird meine Marke genannt?
Wie wird sie beschrieben?
Welche Wissenslücken nutzt das LLM?

❌ Nicht auf überhöhte Zahlen optimieren
❌ Keine Strategie auf reinen Hochrechnungen aufbauen

Was stattdessen wirklich zählt

Bei Notebook Agency wird nicht auf aufgeblähte Prompt-Zahlen geschaut, sondern auf die realen Entscheidungskriterien aus echten Sales-Gesprächen. Wenn klar ist, welche Kriterien einen Deal entscheiden, kann die Darstellung in LLMs gezielt optimiert werden – von der bloßen Erwähnung hin zur echten Empfehlung.

Fazit

„Prompt Volume“ ist aktuell weniger Messgröße als hochgerechnete Schätzung mit enormer Unsicherheit. Wer diese Zahlen unkritisch verwendet, riskiert falsche Prioritäten, verschobene Budgets und strategische Fehlentscheidungen. Der Schlüssel liegt nicht in der Jagd nach möglichst großen Zahlen – sondern in Sichtbarkeit, Klarheit und korrekter Repräsentation in KI-Systemen.

Danke, Steve!

Ein besonderer Dank geht an Steve Toth für diese klare, ehrliche und dringend notwendige Einordnung. Sein Beitrag bringt dringend benötigte Transparenz in einen Markt, der aktuell stark von Hype und falscher Sicherheit geprägt ist. 🙌

Ich bin Kai Spriestersbach, M.Sc. in Web Science, Autor, KI-Forscher und Unternehmer. Meine Arbeit verbindet Forschung zu generativer KI mit der Entwicklung eigener Anwendungen und praktischer Beratung.

Auf AFAIK verbinde ich wissenschaftliche Quellen mit eigenen Experimenten und Erfahrungen aus der Entwicklung. Ich mache kenntlich, wo Erkenntnisse belastbar sind, wo Grenzen liegen und was noch offen ist.

Mein Ziel: Menschen und Unternehmen dabei zu unterstützen, technische Möglichkeiten fundiert einzuschätzen und sinnvoll einzusetzen.

Mehr über Kai