Admin-Panel → Analytik — Nutzung, Kosten und Traffic für Ihre Wissensdatenbank. Dieser Bereich steht nur den Rollen Admin und Owner zur Verfügung und ist in fünf Tabs unterteilt: Dashboard, Suchhistorie, Tokens, Traffic, Feedback.
Die Zeitraumauswahl (Heute / 7 Tage / 30 Tage / 90 Tage) ist auf den Tabs Dashboard, Tokens und Feedback verfügbar. Die Suchhistorie verwendet einen beliebigen Datumsbereich, und Traffic verwendet feste 30 Tage.
#Dashboard
Drei Diagramme für den ausgewählten Zeitraum:
- Anfragen und Qualität — wie viele Suchanfragen Nutzer während des Zeitraums gestellt haben (über das Suchportal, Widget, API oder den KI-Suchmodus) und der durchschnittliche Qualitätswert der erzeugten Antworten.
- Qualitätsverteilung — ein Tortendiagramm: eine Aufschlüsselung der Metrik „Qualität" aus dem ersten Diagramm — wie sich die Antworten auf die Qualitätsstufen verteilt haben.
- Antwortquellen — ein Tortendiagramm: woraus die Antworten aufgebaut wurden (die Typen sind in der Tabelle unten).
Die Legende ist interaktiv. Ein Klick auf ein Legendenelement unter einem beliebigen Diagramm schaltet die betreffende Datenreihe im Diagramm ein oder aus — zum Beispiel, um den Cache auszublenden und nur generierte Antworten anzuzeigen.
#Antworttypen (Quelle)
| Typ | Was er bedeutet |
|---|---|
| AI-generated (LLM) | Eine frische Antwort, von der KI auf Basis Ihrer Artikel generiert. |
| Cache (CACHE_HIT) | Die Antwort wurde aus dem Cache geliefert — diese oder eine ähnliche Frage wurde bereits gestellt und die Antwort gespeichert. Sie wird sofort zurückgegeben und verbraucht keine Tokens. |
| Technische Antwort (fallback) | Die KI konnte keine qualitativ hochwertige Antwort aus Ihren Artikeln erzeugen: entweder wurden keine relevanten Informationen gefunden, oder der KI-Dienst war vorübergehend nicht verfügbar. Anstatt eine zu generieren, hat das System eine vorbereitete technische Antwort zurückgegeben. |
| Fehler | Die Anfrage konnte aus einem technischen Grund nicht verarbeitet werden: die Basis ist noch nicht indexiert oder die Indexierung läuft, ein Indexfehler ist aufgetreten, oder die Anfrage wurde durch einen Filter blockiert (sinnlose Eingabe). Die Nichtverfügbarkeit der KI fällt nicht hierher — dieser Fall geht an „Technische Antwort". |
#Suchhistorie
Eine chronologische Liste aller Anfragen. Filter: Suche nach Fragetext, Datumsbereich (von / bis), Sprache, Antworttyp. Die Schaltfläche CSV — Export in eine Datei.
Tabellenspalten:
| Spalte | Was sie zeigt |
|---|---|
| Frage | Der Text der Nutzeranfrage |
| Sprache | Die Sprache der Anfrage |
| Typ | Antworttyp: AI-generated / CACHE_HIT / Technisch / Fehler |
| Cache | HIT — Antwort aus dem Cache, MISS — neu generiert |
| Qualität | Der Qualitätswert der Antwort in % (bei Cache-Antworten — ein Bindestrich) |
| Tokens | Wie viele Tokens die Antwort verbraucht hat (bei Cache — ein Bindestrich) |
| Latenz | Die Zeit bis zur Erzeugung der Antwort, ms |
| Land | Das Land der Anfrage (per Geolokalisierung) |
| Datum | Wann die Anfrage gestellt wurde |
#Tokens
KI-Token-Verbrauch für den Zeitraum. Sechs Metriken: Anfragen gesamt, Tokens gesamt, Tokens (Input), Tokens (Output), Indexierungs-Tokens (Embedding bei der Indexierung von Artikeln), Ø pro Anfrage.
Was Tokens sind. Ein Token ist die Einheit, mit der KI-Modelle die Textmenge messen (etwa ¾ eines Wortes oder ~4 Zeichen). Der LLM-Verbrauch wird in Tokens gezählt: für den Input (Ihre Frage + die an das Modell übergebenen Artikelfragmente) und für den Output (die generierte Antwort). Indexierungs-Tokens werden einmalig verbraucht — wenn ein Artikel erstellt oder geändert und in eine Vektordarstellung (Embedding) für die Suche umgewandelt wird. Ihr Plan enthält ein monatliches Token-Limit, und dieser Tab zeigt genau diesen Verbrauch.
Das Diagramm „Token-Verbrauch" hat drei Reihen: Tokens/Tag (Balken), Kumulierte Summe (Linie) und Plan-Limit (gestrichelt). Die Legende ist interaktiv — eine Reihe kann durch Klicken ausgeblendet werden. Darunter befinden sich zwei Aufschlüsselungen:
- Nach Ergebnistyp — AI-generated / CACHE_HIT / Technisch.
- Nach KI-Typ — Suche, Editor, Generierung, Chat, System, Indexierung (Embedding).
#Traffic
Daten für 30 Tage. Drei Metriken: Anfragen gesamt, Länder, Sprachen. Darunter befinden sich Listen mit Anteilen:
- Nach Land — Verteilung der Anfragen nach Geografie.
- Nach Sprache — Verteilung nach Anfragesprache.
- Nach Ergebnistyp — AI-generated / Technische Antwort / CACHE_HIT.
- Beliebte Anfragen — die häufigsten Fragen für den Zeitraum mit der Anzahl der Treffer (zum Beispiel „wie erstelle ich einen neuen Artikel · 4×").
#Feedback
Bewertungen „War dieser Artikel hilfreich?" von Nutzern für den Zeitraum. Drei Metriken: Antworten gesamt, Positiv (%), Negativ. Darunter befinden sich ein Diagramm nach Tag, eine Aufschlüsselung der Gründe für negatives Feedback und eine Liste der Artikel mit negativem Feedback (der Link führt zum Artikeleditor). Solange keine Bewertungen vorliegen, zeigt der Bereich „Noch kein Feedback".