Klarer Abstand
Teriparatid erscheint in 14 von 28 Antworten. Der häufigste Wirkstoff außerhalb der Spitzengruppe, Calcium, kommt auf 6.
Wie sichtbar ist Deine Marke in KI-Antworten?
Wir haben ChatGPT 28 typische Therapiefragen aus der ärztlichen Praxis zur Indikation Osteoporose gestellt. Das Ergebnis: Fünf Wirkstoffe liegen gleichauf vorn, und Marken fallen nur vereinzelt.
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Datenquelle: Smile AI · Für pharmazeutische Hersteller und das Gesundheitsumfeld. Gemessen werden KI-Nennungen, keine therapeutische Qualität.
Erkenne Dein Wettbewerbsumfeld auf einen Blick. Die Liste ist alphabetisch; die Zuordnung zu Nennungen und Rangpositionen siehst Du nach der Freischaltung.
3 namentlich zugeordnete Ranking-Einträge. Herstellerangaben bezeichnen die zugeordneten Unternehmen bzw. Zulassungsinhaber. Eine KI-Nennung belegt keine Zulassung für Osteoporose.
In 2 von 28 Antworten nennt ChatGPT zur Indikation Osteoporose eine Marke, insgesamt drei verschiedene. Wie sie sich verteilen, zeigt das Marken-Ranking unten.
Vorschau: 3 von 3 Ranking-Einträgen. Nach der Freischaltung siehst Du alle Marken mit Hersteller, Nennungen und Gruppe.
Smile AI erfasste insgesamt 3 Marken in 2 von 28 Antworten. Diese Tabelle umfasst 3 Ranking-Einträge. Gezählt werden positive Nennungen, reine Warnungen nicht. Keine Therapieempfehlung.
In 20 von 28 Antworten nennt ChatGPT mindestens einen Wirkstoff, insgesamt zehn verschiedene. Fünf Wirkstoffe bilden die Spitzengruppe, angeführt von Teriparatid. In 2 Antworten fällt ein Markenname, insgesamt drei verschiedene.
Teriparatid erscheint in 14 von 28 Antworten. Der häufigste Wirkstoff außerhalb der Spitzengruppe, Calcium, kommt auf 6.
Vor Denosumab warnt ChatGPT in 11 Antworten, ohne den Wirkstoff dort positiv zu nennen.
Am häufigsten liest ChatGPT leitlinien.dv-osteologie.org, gefolgt von de.wikipedia.org.
Fünf Wirkstoffe bilden die Spitzengruppe. Alle übrigen nennt ChatGPT selten.
Basis: Messlauf Oktober 2026: 28 offene Therapiefragen, jede einmal gestellt (28 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.
Am häufigsten nutzt ChatGPT Leitlinien (100 % der Antworten), dazu Nachschlagewerke (89 %). Am häufigsten verlinkt wird leitlinien.dv-osteologie.org. Herstellerseiten nutzt ChatGPT in 4 % der Antworten.
Häufig genutzte Domains in der Smile-AI-Auswertung: leitlinien.dv-osteologie.org, de.wikipedia.org, ema.europa.eu, pmc.ncbi.nlm.nih.gov, register.awmf.org
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 anfragenPersönliche Rückmeldung durch Smile AI.
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.
Deine Marke fehlt? Frag auch dann an. Das Ranking zeigt die vorliegende Stichprobe, nicht den gesamten Markt.
Lieber direkt einen Gesprächstermin wählenSichtbarkeit 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 Osteoporose liest ChatGPT am häufigsten leitlinien.dv-osteologie.org und de.wikipedia.org. Genau bei diesen Quellen setzt die Umsetzung an.
Laut Smile AI in 2 von 28 Antworten, insgesamt drei verschiedene Marken. Welche Marken und Hersteller das sind, zeigt die Liste oben.
Laut Auswertung von Smile AI: Teriparatid (14 von 28 Antworten), Romosozumab (13) und Denosumab (10). Keine Therapieempfehlung.
Im namentlich zugeordneten Ranking-Datensatz von Smile AI sind alphabetisch enthalten: Evenity (UCB Pharma S.A.); Prolia (Amgen Europe B.V.); Terrosa (Gedeon Richter Plc.). Eine Nennung in KI-Antworten belegt weder die Zulassung für Osteoporose noch die therapeutische Eignung.
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 28 offene Therapiefragen aus der ärztlichen Praxis (Hausärzte; Orthopädie / Osteologie), jede einmal gestellt (28 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.
Die Auswertung von Smile AI zeigt unter anderem leitlinien.dv-osteologie.org, de.wikipedia.org, ema.europa.eu, pmc.ncbi.nlm.nih.gov und register.awmf.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.
Jede der 28 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.
Diese Seite richtet sich an pharmazeutische Hersteller und das Gesundheitsumfeld. Sie beschreibt Messergebnisse zur Sichtbarkeit in KI-Antworten und enthält keine Therapieempfehlung.