CAVIS
CAVIS (Conversational AI Visibility Intelligence System) ist ein Framework zur systematischen Simulation und Analyse von KI-Sichtbarkeit, entwickelt von CitationLab AS. CAVIS strukturiert KI-Suchsimulationen rund um reale Nutzersituationen statt einfacher Keywords und erzeugt quantifizierbare Sichtbarkeitsmetriken über KI-Modelle hinweg.
CAVIS wurde von Krister Ross als Antwort auf den Bedarf nach einer strukturierten Methode zur Messung der KI-Sichtbarkeit entwickelt. Klassische SEO-Tools messen Rankings auf Keywords — aber KI-Suche ist konversationell, nicht keyword-basiert.
Das CAVIS-Framework simuliert komplette Nutzerreisen: vom Informationsbedarf bis zur Empfehlung. Es misst nicht nur, ob die Marke erwähnt wird, sondern in welchem Kontext — als Empfehlung, als Quelle, als Vergleich oder als Warnung.
Häufig gestellte Fragen
Was misst CAVIS?
CAVIS misst die Markensichtbarkeit durch konversationelle KI-Simulationen: Citation Rate, Sentimentanalyse, Quellenstatus und Wettbewerbspositionierung über KI-Modelle hinweg.
Wie nutzt man CAVIS?
Die CAVIS-Methodik kann mit verschiedenen Tools für KI-Sichtbarkeit implementiert werden. Sie definieren die Marke, die Branche und die Zielgruppe und führen relevante Prompts systematisch aus.
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KR
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