Sichtbar sein genügt nicht, es kommt darauf an, richtig sichtbar zu sein. Vielleicht stimmt Ihr Gründungsjahr nicht, fehlt ein Servicegebiet oder wird ein eingestelltes Produkt weiterhin empfohlen. Das finden Sie nur heraus, indem Sie systematisch fragen.
Hat die KI etwas einmal falsch gelernt, wiederholt sie es gegenüber jeder Person, die fragt. Bis Sie es bemerken, haben Tausende Nutzer diese Antwort gesehen.
Gründung, Produkte, Regionen, Zertifikate, Preisspannen — die einzige Quelle der richtigen Angaben wird im System hinterlegt.
Für jeden Fakt werden gezielte Fragen erzeugt und an sechs Plattformen gestellt. Die Antworten werden einzeln mit den Fakten abgeglichen.
Jeder Befund wird als korrekt / unvollständig / falsch / veraltet gekennzeichnet und zusammen mit dem Belegsatz gespeichert.
Für jede Abweichung eine konkrete Maßnahme: was auf welcher Seite ergänzt werden muss, welches Schema-Markup nötig ist und welche externe Quelle zu aktualisieren ist.
Wir erstellen für Sie die maschinenlesbare Schicht, die die KI korrekt liest.
Nach der Veröffentlichung Ihrer Korrekturen stellen wir dieselben Fragen erneut; der Bericht hält fest, wann sich die Angabe aktualisiert hat.
Sie wissen von Anfang an, was wir in jedem Schritt tun und was wir liefern.
Die geprüften Angaben zu Ihrer Marke werden strukturiert erfasst.
Für jeden Fakt gehen gezielte Fragen an sechs Plattformen; die Rohantworten werden als Beleg gespeichert.
Fakt und Aussage stehen nebeneinander, die Abweichungen werden nach Wichtigkeit sortiert.
Technische und inhaltliche Korrekturen werden umgesetzt, anschließend messen wir erneut.
Das hängt davon ab, wie schnell die Plattform ihren Wissensbestand aktualisiert. Auf Plattformen mit Websuche kann sich eine Korrektur innerhalb von Tagen niederschlagen; bei Angaben, die in die Modellgewichte eingegangen sind, kann es Monate dauern. Deshalb korrigieren wir den Quellinhalt und die strukturierten Daten gemeinsam.
llms.txt ist noch kein universeller Standard und wird nicht von allen Plattformen gelesen. Allein genügt sie nicht; die eigentliche Wirkung kommt aus korrekt strukturierten Inhalten, schema.org-Markup und glaubwürdigen Drittquellen. llms.txt ergänzt das.
Für die meisten Marken genügen 15-30 Fakten, die die Kaufentscheidung beeinflussen: Identität, Leistungsumfang, Geografie, Preislogik, Kompetenznachweise.
Wir messen Nennungsrate, Share of Voice, Position und zitierte Quellen Ihrer Marke in den Antworten von ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Copilot und Grok.
Wir liefern als Briefing, auf welche Frage Sie in welchem Format schreiben sollten, um in KI-Antworten zitiert zu werden; auf Wunsch übernehmen wir die Produktion.
Wir stützen technisches SEO, Content und Autoritätsaufbau auf Daten aus Semrush und Ahrefs und führen klassische Suche und KI-Sichtbarkeit in einem Dashboard zusammen.
Wir erfassen den aktuellen Stand Ihrer Marke kostenlos; danach sprechen wir gemeinsam über die nächsten Schritte.