Das CAVIS-Framework

Was ist CAVIS?

CAVIS (Conversational AI Visibility Simulation) ist ein proprietäres Methodenwerk für die systematische Arbeit an KI-Sichtbarkeit, entwickelt von Krister Ross und CitationLab AS. Es basiert auf der Analyse von 150.000 KI-Konversationen aus dem WildChat-Datensatz und liefert ein strukturiertes Framework, um KI-Sichtbarkeit zu verstehen, zu messen und zu verbessern.

Die fünf CAVIS-Dimensionen

C — Citation Rate

Der Anteil relevanter KI-Prompts, bei denen die Marke erwähnt wird. Primäre KPI für KI-Sichtbarkeit.

A — Authoritativeness

E-E-A-T-Profil und fachliche Autorität — die Voraussetzung dafür, dass KI-Modelle den Inhalt als glaubwürdige Quelle einstufen.

V — Visibility Architecture

Die technische Infrastruktur, die den Inhalt für KI-Crawler zugänglich und maschinenlesbar macht.

I — Information Quality

Inhaltsqualität, Antwortfähigkeit und Information Gain — das, was tatsächlich darüber entscheidet, ob Inhalte zitiert werden.

S — Sentiment & Share

KI-Sentiment (positive/neutrale/negative Erwähnung) und Share of Voice relativ zum Wettbewerb.

Implementierung

Die CAVIS-Methodik lässt sich mit CitationLab Monitor umsetzen, der Simulation, Datenerfassung und Reporting automatisiert.

FAQ

Was unterscheidet CAVIS von allgemeinem AEO? CAVIS ist ein Mess- und Analysewerkzeug. AEO ist die breitere Disziplin. CAVIS liefert die Struktur, um AEO-Arbeit systematisch zu quantifizieren und zu verbessern.

Ist CAVIS kostenfrei nutzbar? Die Methodik ist offen und veröffentlicht. CitationLab Monitor automatisiert die CAVIS-Umsetzung.