KI beantwortet längst Fragen zu Ihrem Unternehmen. Wer prüft die Antworten?
Eine Analystin will wissen, wer Ihr Unternehmen leitet. Ein Journalist prüft, wo Sie Ihren Sitz haben. Eine Apothekerin fragt, wofür Ihr Produkt gedacht ist. Statt Ihre Website zu öffnen, fragen sie eine KI und erhalten in Sekunden eine Antwort, die sicher klingt, ob sie nun mit Ihrem Geschäftsbericht übereinstimmt oder nicht.
Das Seravel KI-Antwort-Audit misst, was Systeme wie ChatGPT, Claude, Perplexity und Google Gemini über Ihr Unternehmen und Ihre Produkte sagen, gemessen an Ihren eigenen, geprüften Quellen. Raten statt Screenshots, eine zurückverfolgte Quelle für jeden Fehler, eine verantwortliche Stelle für jede Korrektur. Niemand kann ein Modell zwingen, richtig zu antworten; das Audit zeigt, was Sie selbst steuern können und ob es wirkt. Unabhängig: Ich verkaufe keine Umsetzung.
Warum ein Screenshot nichts beweist
KI-Modelle sind probabilistisch und zustandsabhängig. Sich auf einen einzelnen Schnappschuss zu verlassen, lässt Compliance und Reputation ungeprüft.
Zweimal gefragt, anders geantwortet
Als Medikamentenfragen ein zweites Mal in ChatGPT eingegeben wurden, kamen nur 3 von 12 Antworten identisch zurück[cite: 1]. Bei ChatGPT und Googles KI lieferten wiederholte Prompts nach Produktempfehlungen in weniger als einem von hundert Fällen dieselbe Markenliste[cite: 2]. Eine einzelne Antwort ist eine Anekdote.
Zitiert heisst nicht genutzt
In einem Test mit 50 Medikamentenfragen nannten die meisten falschen oder teilweise richtigen ChatGPT-Antworten keine Quelle[cite: 1]. Wo KI-Suche zitiert, zeigt ein Preprint von 2026 über ChatGPT, Google und Perplexity: Zitiert zu werden und die Antwort zu prägen, sind zwei verschiedene Dinge. Ob Ihre eigenen Seiten die Antwort prägen, muss man messen.
Die Antwort von heute ist nicht die vom nächsten Quartal
Derselbe KI-Dienst kann sich innert Monaten verändern: In einer Studie erkannte GPT-4 Primzahlen im März 2023 in 84 % der Fälle korrekt, im Juni noch in 51 %. Eine Messung braucht ein Datum, ein Modell und eine Baseline.
Das Modell steuern Sie nicht. Diese drei Dinge schon.
Während Anbieter-Algorithmen intransparent bleiben, liegen Ihre zugrundeliegenden digitalen Nachweise, Compliance-Dokumente und strukturierten Webpräsenzen vollständig in Ihrem Einflussbereich.
Ihre Inhalte und deren Struktur
Das Audit zeigt, bei welchen Fragen die KI falsch antwortet und auf welche Quellen sie sich stützt. Einen Teil davon können Sie beeinflussen: eigene Seiten, FAQ, strukturierte Daten und Produktinformation, gezielt dort verbessert, wo die Antworten danebenliegen.
Nachweis für Regulatory und Compliance
Ein Protokoll, wer wann was geprüft hat, welche kritische Abweichung erkannt wurde und welche Massnahme folgte. Dokumentierte Sorgfalt statt Screenshots im Posteingang.
Sichtbarkeit im Wettbewerb
Ob Sie bei allgemeinen Fragen genannt werden, ob Ihre Kernbotschaften ankommen und wer stattdessen empfohlen wird. Sie steuern über Ihre Inhalte; die nächste Messung zeigt, ob sich die Antworten verändert haben.
Drei Fragen, die das Audit beantwortet
Ein stringenter Diagnoserahmen, um absolute Klarheit über Modellantworten zu schaffen und Ursachen für die Behebung zu ermitteln.
Was wird gesagt?
Ich stelle den Systemen die Fragen, die Ihre Anspruchsgruppen stellen – wiederholt und reproduzierbar.
Stimmt es?
Jede Antwort wird mit der Referenz verglichen, die Sie hinterlegen. Das Ergebnis ist eine Trefferquote, kein Eindruck.
Woher kommt der Fehler?
Ich verfolge falsche Aussagen zu ihrer wahrscheinlichen Quelle zurück – Verzeichnis, Datenbank, Medienmitteilung, Ihre eigene Website – und benenne, wer bei Ihnen für die Korrektur zuständig ist.
Eine Frage, fünf Durchläufe, eine veraltete Quelle
Konkrete Transparenz darüber, wie ein veralteter Verzeichniseintrag Ihre offiziellen Produktseiten in einer KI-Antwort übersteuern kann.
Illustration mit einer erfundenen Firma
- Frage
- Wo hat die Muster Medical AG ihren Sitz, und wer leitet sie?
- System, Sprache, Datum
- System A (Schnittstelle), Deutsch, Oktober 2026
- Fünf Durchläufe
- 1 von 5 korrekt
- Zitierte Quelle
- Ein Eintrag in einem Firmenverzeichnis, zuletzt aktualisiert vor dem Umzug der Firma.
- Nicht zitiert
- Die eigene Firmenseite mit aktueller Adresse und Geschäftsleitung.
- Diagnose
- Der veraltete Verzeichniseintrag wiegt schwerer als die eigene Firmenseite. Zuständig für die Korrektur: Kommunikation, über das Korrekturverfahren des Verzeichnisses. Danach erneut messen.
Jeder Befund nennt System, Modell, Sprache, Datum und Anzahl Durchläufe. Ich berichte Raten, nie einzelne Antworten, und archiviere jeden Durchlauf als Baseline für die nächste Messung.
Fünf Schritte, zwei Wochen
Ein transparenter, wiederholbarer Ablauf von der Wahrheitsdefinition über automatisierte Ausführung und Diagnostik bis zum Briefing der Geschäftsleitung.
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Tag 1–4
Die Wahrheit festlegen
Gemeinsam definieren wir 12 bis 16 Fragen pro Produkt, die Kundinnen, Investoren, Journalistinnen oder Fachpersonen einer KI stellen würden. Zu jeder Frage hinterlegen Sie die geprüfte Referenzantwort – aus dem Geschäftsbericht, von Ihrer Website oder aus der Produktinformation. Auf Wunsch schlägt das Werkzeug Aussagen mit Fundstelle vor, und Sie bestätigen sie. Es zählen nur Fakten, die ein Mensch bestätigt hat.
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Tag 5–7
Messen
Jede Frage läuft über die vereinbarten Systeme in Ihren Sprachen, je fünf Durchläufe, mit und ohne Websuche, wo das System es unterstützt. Ein KI-Modell eines anderen Anbieters als jenes, das geantwortet hat, zerlegt jede Antwort in Einzelaussagen und prüft sie gegen Ihre Referenz: bestätigt, falsch, unbelegt oder Kernbotschaft fehlt, bewertet nach Fehlerart und Schweregrad. Pro Frage: Sichtbarkeitsrate, Genauigkeitsrate, Streuung, zitierte Quellen, archivierte Baseline.
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Tag 8–10
Prüfen und diagnostizieren
Ich prüfe eine Stichprobe der Bewertungen; sicherheitsrelevante Befunde bleiben vorläufig, bis ein Mensch sie bestätigt hat. Falsche und fehlende Antworten verfolge ich zu ihrer wahrscheinlichen Quelle zurück: veraltete Verzeichniseinträge, widersprüchliche Produktdaten, fehlende strukturierte Daten, Medientexte, Wikipedia. Jeder Befund wird nach seiner möglichen Wirkung auf Reputation, Umsatz oder Compliance bewertet. Ob eine Abweichung compliance-relevant ist, entscheiden Ihre eigenen Teams.
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Tag 11–12
Übersetzen
Der Bericht und ein 90-Tage-Plan: Massnahmen, eine verantwortliche Stelle pro Quelle, ein Freigabeprozess und ein Messrhythmus.
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Tag 13–14
Briefen und übergeben
Ein 60-minütiges Briefing für Geschäftsleitung oder Verwaltungsrat und der Entscheid: Monitoring, ein Fractional-Mandat oder keines von beidem.
Beta: Das Messwerkzeug wird System für System erweitert. Einige Systeme laufen automatisch, andere über ein manuelles Audit, das gleich bewertet wird. Welche Systeme und Sprachen Ihr Audit abdeckt, bestätige ich vor dem Start schriftlich. Antworten über die Schnittstellen der Anbieter können von dem abweichen, was die Apps zeigen; auf Wunsch ergänze ich manuelle Stichproben in den Apps, und jedes Ergebnis weist aus, auf welchem Weg es entstanden ist.
Seravel: das Werkzeug hinter dem Audit
Von Grund auf entwickelt für eine präzise, wiederholbare Verifikation über komplexe digitale Ökosysteme hinweg.
Was es misst
Vier Prüfbereiche: Unternehmensfakten, Produktangaben, Kernbotschaften und Sichtbarkeit bei Empfehlungsfragen. Jede Frage fünfmal, mit und ohne Websuche, über die offiziellen Schnittstellen; manuelle Stichproben in den Chat-Apps, wo es darauf ankommt.
Wer bewertet
Ein Modell eines anderen Anbieters als jenes, das geantwortet hat, zerlegt jede Antwort in Aussagen: bestätigt, falsch, unbelegt, Kernbotschaft fehlt. Ein Mensch prüft die Stichprobe; sicherheitsrelevante Befunde bleiben vorläufig, bis er sie bestätigt.
Wo die Daten liegen
Referenz, Fragen, Antworten und Bewertungen je Kunde getrennt gespeichert. Es werden nur öffentliche, freigegebene Informationen verarbeitet. Ergebnisse sehen nur Sie; Befunde, Referenz und Methode bleiben nach Vertragsende bei Ihnen.
Seravel ist in der Beta. Für die Pilotphase suche ich Organisationen aus Pharma, OTC und MedTech; Pilotkunden erhalten einen Vorzugspreis gegen eine Fallstudie.
Was Sie erhalten
- Einen Auditbericht von 20 bis 30 Seiten mit einer Zusammenfassung auf zwei Seiten: Kernaussage in einfacher Sprache, die drei wichtigsten Befunde (Sicherheit, Richtigkeit, Sichtbarkeit) mit Beleg, höchstens drei Empfehlungen mit Zuständigkeit und Zahlen je KI-System.
- Einen Evidenzordner: jede archivierte Antwort mit System, Modell, Sprache, Datum und Durchlauf, als Ihre Baseline.
- Ein 60-minütiges Briefing für Geschäftsleitung oder Verwaltungsrat, auf Wunsch mit Kommunikation und Rechtsdienst.
- Einen 90-Tage-Plan mit Massnahmen, einer verantwortlichen Stelle pro Quelle und einem Messrhythmus.
Für wen
- Pharma, OTC und Medtech: wo eine falsche Produktaussage zum Compliance-Fall werden kann. Für Consumer Health und OTC gibt es eine eigene Seite.
- Marken unter Wettbewerbsdruck: wenn die KI einen Mitbewerber statt Sie empfiehlt.
Kostenlos starten. Danach Fixpreise.
Transparente, modulare Preisgestaltung, skaliert von einer ersten Risikobestimmung bis zum umfassenden Monitoring mehrerer Produkte.
Snapshot
Kostenlos
5 Fragen, 1 System, 1 Seite. Innert 48 Stunden.
Im Gegenzug: 15 Minuten, um das Ergebnis gemeinsam durchzugehen.
Audit
Fixpreis
Ein Produkt: 12–16 Fragen, 2 Systeme, 2 Sprachen. Bericht und Briefing.
Ein Unternehmen oder ein Produktbereich.
Audit Regulated
Fixpreis
Mehrere Produkte, je 12–16 Fragen, 4 Systeme, 3 Sprachen. Befunde nach Compliance-Risiko priorisiert, Briefing für den Verwaltungsrat.
Pharma, OTC, Medtech, Konzernmarken.
Monitoring
Alle 14–28 Tage
Wiederholung alle 14 bis 28 Tage, Abweichungsbericht, Hinweis bei neuen falschen Aussagen. Jede Wiederholung zeigt, ob sich die Antworten seit Ihren Massnahmen verändert haben; auch Modell-Updates wirken mit, ein Ursachenbeweis ist es deshalb nicht.
Nach dem Audit, höchstens sechs Monate – danach übernimmt Ihr Team.
Umfang und Fixpreis werden im Scoping-Gespräch bestätigt. Alle Preise in CHF, exklusive MWST. Das Audit wird an ein Fractional-Mandat (ab 3 Monaten Laufzeit) angerechnet, das innert 60 Tagen startet.
Was das Audit nicht ist
Absolute Klarheit über die Grenzen von Beratungsumfang und operativen Verantwortlichkeiten.
Keine Umsetzung
Keine Agenturstunden. Ich prüfe und übersetze die Befunde in Zuständigkeiten; die Umsetzung bleibt bei Ihren Teams oder Partnern.
Keine Garantie
Niemand kann ein Modell zwingen, richtig zu antworten, und KI-Antworten ändern sich ohne Ankündigung. Das Audit zeigt, wo die Lücken sind, welche Sie beeinflussen können und ob sich die Antworten verändern.
Keine medizinische, regulatorische oder rechtliche Beratung
Das Audit zeigt Abweichungen von Ihren freigegebenen Aussagen. Es ersetzt nicht die Freigabe durch Ihre Medical-, Regulatory- oder Rechtsabteilung.
Häufige Fragen
Können Sie dafür sorgen, dass die KI richtig antwortet?
Nein, und das kann niemand. Wie ein Modell antwortet, entscheidet der Anbieter. Beeinflussen können Sie Ihre eigenen Inhalte, Ihren Nachweis und Ihre Sichtbarkeit. Das Audit zeigt, wo Sie ansetzen, und die nächste Messung zeigt, ob sich die Antworten verändert haben.
Warum fragen wir die KI nicht einfach selbst?
Weil eine einzelne Antwort nichts beweist. Dieselbe Frage kann beim nächsten Mal anders beantwortet werden. Ich messe Raten über mehrere Durchläufe, vergleiche sie mit Ihrer geprüften Referenz und archiviere sie als Baseline.
Was zeichnet diesen Ansatz aus?
Vier Dinge im Zusammenspiel. Der Massstab ist Ihre eigene, geprüfte Referenz, keine Einschätzung von aussen. Die Ergebnisse sind Raten über wiederholte Durchläufe, jeweils dokumentiert mit System, Modell, Sprache und Datum und als Baseline archiviert. Jede falsche Aussage wird zu ihrer wahrscheinlichen Quelle zurückverfolgt und einer verantwortlichen Stelle bei Ihnen zugeordnet. Und das Audit ist unabhängig von der Umsetzung: Ich verkaufe keine Umsetzung, keine Inhalte und keine Agenturstunden; die Empfehlungen sind also nicht an solche Folgeaufträge gebunden. Dahinter stehen dreizehn Jahre auf der Auftraggeberseite digitaler Plattformen, auch in einer regulierten Branche.
Verkaufen Sie auch die Umsetzung?
Nein. Ich prüfe, verfolge jeden Fehler zu seiner Quelle zurück und benenne, wer ihn behebt. Die Umsetzung bleibt bei Ihren Teams oder Partnern.
Was passiert mit unseren Daten?
Fragen und Referenzantworten stammen aus Ihren öffentlichen, freigegebenen Quellen; keine Personendaten von Kundinnen, Kunden oder Patienten. Für die Messung gehen die Fragen über die Schnittstellen an die geprüften KI-Anbieter, und die Antworten prüft ein KI-Modell eines anderen Anbieters. Ihre Fakten, Fragen und Ergebnisse liegen in einer Datenbank in Frankfurt (EU), auf Datenbankebene je Kunde getrennt. Die abgefragten KI-Dienste nutzen diese API-Anfragen laut ihren Bedingungen nicht zum Training (Anthropic; Google im bezahlten Tarif, den wir nutzen). Die Ergebnisse erhalten nur Sie; sie werden weder veröffentlicht noch mit anderen Unternehmen verglichen. Vertrag nach Schweizer Recht.
Sind die Antworten über die Schnittstelle dieselben wie in den Apps?
Nicht zwingend. Die Apps ergänzen eigene Vorgaben, Gedächtnis und Standort. Ich messe über die Schnittstellen der Anbieter, weil das reproduzierbar ist, ergänze auf Wunsch manuelle Stichproben in den Apps, und jedes Ergebnis weist aus, auf welchem Weg es entstanden ist.
Was kommt nach dem Audit?
Entweder Monitoring für höchstens sechs Monate, bis Ihr Team die Messung selbst durchführt – mit meinem Werkzeug oder mit Werkzeugen Ihrer Wahl –, oder ein Fractional-Mandat. Beides endet mit einer Übergabe.
Quellen
- Morath, B. et al. (2024). Performance and risks of ChatGPT used in drug information. European Journal of Hospital Pharmacy, 31(6), online erstmals 2023 erschienen. (50 fortlaufend gesammelte Fragen zu Arzneimittelinformationen; Antworten bewertet von sechs leitenden Spitalapothekerinnen und -apothekern; ChatGPT-Version von 2023.)
- Fishkin, R. & O'Donnell, P. (2026). AIs are highly inconsistent when recommending brands or products. SparkToro; Zusammenfassung im Search Engine Journal. (2’961 Durchläufe von 12 Prompts nach Markenempfehlungen durch Hunderte Freiwillige in ChatGPT, Claude und Google AI Overviews; nicht peer-reviewed; Mitautor Patrick O'Donnell arbeitet für das KI-Tracking-Start-up Gumshoe.ai.)
- Zhang, K., He, X. & Yao, J. (2026). From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms. arXiv-Preprint 2604.25707. (Deskriptive Studie, 602 Prompts; keine kausalen Aussagen.)
- Chen, L., Zaharia, M. & Zou, J. (2024). How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time? Harvard Data Science Review. (GPT-3.5 und GPT-4, März vs. Juni 2023; Aufgabe: Primzahlen erkennen, 84,0 % vs. 51,1 %; nicht Gesundheit.)
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Fünf Fragen zu einem Produkt oder Thema, ein System, eine Seite – innert 48 Stunden. Im Gegenzug bitte ich um 15 Minuten, um Ihnen das Ergebnis zu erläutern.
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Oder direkt schreiben: kevin.lancashire@lancashire-digital.ch