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Leber-hereditäre Optikusneuropathie: KI-Sichtbarkeit im Vergleich

Wie sichtbar ist Deine Marke in KI-Antworten?

Wir haben ChatGPT 30 typische Therapiefragen aus der ärztlichen Praxis zur Indikation Leber-hereditäre Optikusneuropathie gestellt. Das Ergebnis: Idebenon liegt allein vorn, und jede zweite Antwort nennt eine Marke.

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ChatGPT mit WebsucheOktober 2026Augenheilkunde

Datenquelle: Smile AI · Für pharmazeutische Hersteller und das Gesundheitsumfeld. Gemessen werden KI-Nennungen, keine therapeutische Qualität.

30Antworten auf 30 ärztliche Therapiefragen

90 %der Antworten nennen einen Wirkstoff

53 %der Antworten nennen eine Marke

2verschiedene Marken in den Antworten

Marken-Ranking

Marken in jeder zweiten Antwort

In 16 von 30 Antworten nennt ChatGPT zur Indikation Leber-hereditäre Optikusneuropathie eine Marke, insgesamt zwei verschiedene. Wie sie sich verteilen, zeigt das Marken-Ranking unten.

Vorschau: 2 von 2 Ranking-Einträgen. Nach der Freischaltung siehst Du alle Marken mit Hersteller, Nennungen und Gruppe.

PlatzMarkeHerstellerGruppeAntworten mit Nennung

1Marke nach Freischaltung sichtbarHersteller nach Freischaltung sichtbarSpitzengruppe14 / 30

2Marke nach Freischaltung sichtbarHersteller nach Freischaltung sichtbarSelten genannt3 / 30

Smile AI erfasste insgesamt 2 Marken in 16 von 30 Antworten. Diese Tabelle umfasst 2 Ranking-Einträge. Gezählt werden positive Nennungen, reine Warnungen nicht. Keine Therapieempfehlung.

Kernerkenntnis

Ein Wirkstoff vorn, Marken in jeder zweiten Antwort.

In 27 von 30 Antworten nennt ChatGPT mindestens einen Wirkstoff, insgesamt drei verschiedene. Nur Idebenon erreicht die Spitzengruppe. In 16 Antworten fällt ein Markenname, insgesamt zwei verschiedene.

Was in den Antworten auffällt

Klarer Abstand

Idebenon erscheint in 27 von 30 Antworten. Der häufigste Wirkstoff außerhalb der Spitzengruppe, Lenadogene nolparvovec, kommt auf 5.

Marken auffallend präsent

In 16 von 30 Antworten fällt ein Markenname. Damit liegt die Indikation Leber-hereditäre Optikusneuropathie weit über dem Durchschnitt aller 213 Indikationen.

Welche Wirkstoffe ChatGPT nennt

Allein Idebenon erreicht die Spitzengruppe. Alle übrigen nennt ChatGPT selten.

Spitzengruppe

1 Wirkstoff · Kann im 95-%-Bereich auf Platz 1 stehen.

Idebenon 27 / 30

Selten genannt

2 Wirkstoffe · Statistisch nicht sicher von „gar nicht genannt“ zu unterscheiden.

Lenadogene nolparvovec 5 / 30
Hydroxocobalamin 1 / 30

Basis: Messlauf Oktober 2026: 30 offene Therapiefragen, jede einmal gestellt (30 Antworten). Gezählt werden positive Nennungen (empfohlen, als Alternative, im Vergleich oder erwähnt), reine Warnungen nicht. Gruppen statt Einzelplätze, Einteilung nach dem 95-%-Bereich wie in Smile. Keine Therapieempfehlung.

Quellen

Fachliteratur prägt die Antworten

Am häufigsten nutzt ChatGPT Fachliteratur (100 % der Antworten), dazu Nachschlagewerke (97 %). Am häufigsten verlinkt wird ncbi.nlm.nih.gov. Herstellerseiten nutzt ChatGPT in 10 % der Antworten.

Häufig genutzte Domains in der Smile-AI-Auswertung: ema.europa.eu, ncbi.nlm.nih.gov, pmc.ncbi.nlm.nih.gov, de.wikipedia.org, en.wikipedia.org

Welche konkreten Quellen stehen dahinter?

Die Daten von Smile AI enthalten die konkreten Behörden, Leitlinien-Links und weiteren Quellen der analysierten Antworten. Lass Dir die Quellen-Details für Deine Indikation zeigen und prüfe, wo Deine Inhalte ansetzen können.

Quellen-Details anfragen

Persönliche Rückmeldung durch Smile AI.

Literatur100 %

Nachschlagewerke97 %

Leitlinien93 %

Fachmedien77 %

Behörden73 %

Fachinformation40 %

Patienteninformation10 %

Herstellerseiten10 %

% der 30 Antworten, die die Quellenart nutzen (gelesen oder zitiert). Mehrere Quellenarten pro Antwort möglich; die Anteile summieren sich nicht auf 100 %.

Deine Marke im Check

Wo steht Dein Präparat bei Leber-hereditäre Optikusneuropathie?

Du möchtest aus den Zahlen konkrete nächste Schritte ableiten? Das Team von Smile AI ordnet Deine Marke im Wettbewerbsumfeld ein und bespricht mit Dir die passende Analyse.

Marke & Wettbewerb: Wo wird Dein Präparat genannt, wo nur der Wirkstoff?
Quellen & Inhalte: Welche verlinkten Inhalte prägen die Antworten?
Nächste Schritte: Welche Fragen sollten Marketing und Medical vertiefen?

Deine Marke fehlt? Frag auch dann an. Das Ranking zeigt die vorliegende Stichprobe, nicht den gesamten Markt.

Lieber direkt einen Gesprächstermin wählen

Messen und umsetzen

Vom Ranking zur Umsetzung

Sichtbarkeit in KI-Antworten entsteht nicht von allein. Smile AI zeigt, wo Dein Präparat steht. Die Agentur Dr. Kaske aus der Kaske Group verbessert sie mit GEO und SEO. Beides aus einer Hand.

Zur Indikation Leber-hereditäre Optikusneuropathie liest ChatGPT am häufigsten ema.europa.eu und ncbi.nlm.nih.gov. Genau bei diesen Quellen setzt die Umsetzung an.

01 · Messen

Smile AI

Nennungen Deines Präparats je Indikation
Wettbewerber und Quellen, die die KI-Antworten prägen
Monitoring, das Fortschritte sichtbar macht

02 · Umsetzen

Dr. Kaske

GEO- und SEO-Strategie für Deine Indikation
Fachinhalte und Quellen, die KI-Assistenten zitieren
HWG-konforme Umsetzung aus der Pharma-Praxis

Zur GEO- und SEO-Beratung von Dr. Kaske

FAQ

Fragen zur KI-Sichtbarkeit bei Leber-hereditäre Optikusneuropathie

01Wie oft nennt ChatGPT zur Indikation Leber-hereditäre Optikusneuropathie eine Marke?

Laut Smile AI in 16 von 30 Antworten, insgesamt zwei verschiedene Marken. Die Namen und Hersteller siehst Du nach der Freischaltung im Marken-Ranking.

02Welche Wirkstoffe nennt ChatGPT zur Indikation Leber-hereditäre Optikusneuropathie am häufigsten?

Laut Auswertung von Smile AI: Idebenon (27 von 30 Antworten), Lenadogene nolparvovec (5) und Hydroxocobalamin (1). Keine Therapieempfehlung.

03Wie funktioniert der Smile AI Visibility Index?

Der Smile AI Visibility Index untersucht, welche Wirkstoffe und Marken KI-Systeme in Antworten auf definierte Fragen nennen und welche Quellen sie dabei nutzen. Grundlage dieser Seite sind 30 offene Therapiefragen aus der ärztlichen Praxis (Augenheilkunde / spezialisierte Augenzentren), jede einmal gestellt (30 Antworten), abgefragt über die OpenAI-API mit Websuche; Smile AI zählt nur positive Nennungen, keine reinen Warnungen. Die Ergebnisse sind eine Momentaufnahme der KI-Sichtbarkeit, kein Maß für Therapiequalität oder Marktanteil.

04Welche konkreten Quellen nutzt die KI und wo erhalte ich die Links?

Die Auswertung von Smile AI zeigt unter anderem ema.europa.eu, ncbi.nlm.nih.gov, pmc.ncbi.nlm.nih.gov, de.wikipedia.org und en.wikipedia.org als häufig genutzte Domains. In den Smile-AI-Daten liegen die konkreten Behörden, Leitlinien-Links und weiteren Quellen der analysierten Antworten vor. Über „Quellen-Details anfragen“ kannst Du Dir diese Details für Deine Indikation vom Smile AI Team erläutern lassen.

05Wie belastbar sind 30 Antworten?

Jede der 30 Fragen wurde einmal gestellt. Die Gruppen beruhen auf dem 95-%-Bereich und sind deshalb breiter als bei einer Wiederholungsmessung. Unterschiede innerhalb einer Gruppe sind nicht gesichert.

Methodik

So haben wir gemessen

Datenquelle & Auswertung: Smile AI · AI Visibility Index
Stichprobe: 30 offene Therapiefragen aus der ärztlichen Praxis (Augenheilkunde / spezialisierte Augenzentren), jede einmal gestellt: 30 Antworten
KI-System: OpenAI GPT‑6 mit Websuche, abgefragt über die Schnittstelle (API); „ChatGPT“ dient als verständliche Kurzform, die Antworten in der ChatGPT-App können leicht abweichen
Zeitraum: Oktober 2026 (Erhebung aller 213 Rx-Indikationen)
Indikation: Leber-hereditäre Optikusneuropathie
Markt: Standort Deutschland, Fragen auf Deutsch
Grundlage: Messlauf über alle 213 Rx-Indikationen aus dem Oktober 2026, jede Frage einmal gestellt. Alle Zahlen dieser Seite beziehen sich auf diese 30 Antworten.
Indikationsmarkt: ca. 35 Mio. € (Indikationsumsatz 2025, grobe eigene Schätzung), 1 Rx-Produkte im Katalog
Grenzen: Synthetische Fragen ohne Gewichtung nach realer Häufigkeit. Bei 30 Antworten sind die Gruppen breiter als bei einer Wiederholungsmessung. Gemessen wird die Nennung in KI-Antworten, nicht die Eignung eines Arzneimittels. Warnhinweise zählen nicht als positive Nennung.

Diese Seite richtet sich an pharmazeutische Hersteller und das Gesundheitsumfeld. Sie beschreibt Messergebnisse zur Sichtbarkeit in KI-Antworten und enthält keine Therapieempfehlung.

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