Vier Werkzeuge. Jedes endet mit einer konkreten Empfehlung.
Tracker zeigen, wo du in KI-Antworten stehst. Diese Werkzeuge zeigen, was als nächstes zu tun ist: welche Quellen fehlen, welche Prompts deine Kunden tippen, was unter deiner Marke gefragt wird.
Citation Gaps. Quellen-Audit mit Empfehlung.
Welche Quellen empfehlen dich heute, welche nicht, und welche drei Lücken zuerst angehen. Citation Gaps kombiniert Sichtbarkeits-Daten mit Quellen-Analyse und liefert eine priorisierte Liste mit Begründung pro Hebel.
- Vergleicht deine Quellen-Abdeckung mit der von Wettbewerbern, modellweit.
- Markiert wiederkehrende Lücken, die mehrere KI-Modelle gemeinsam zeigen.
- Schlägt Quellen vor, die am wahrscheinlichsten Wirkung bringen, mit kurzer Begründung.
- Hält jede Analyse als Verlauf fest, sodass du Fortschritte siehst statt einmaliger Snapshots.
Prompt Research. Was deine Kunden wirklich tippen.
Welche Prompts führen heute zu welchen Antworten. Prompt Research findet die Formulierungen, die in deinem Markt häufig sind, und zeigt wie führende KI-Modelle aktuell darauf antworten.
Schlägt Prompts aus deinem Thema vor, die du selbst nicht erraten würdest, statt generischem Volumen.
Jeder Vorschlag bekommt einen Konfidenz-Wert (1–5) — du siehst sofort, welche Prompts das Modell für relevant hält.
Filtere nach Themen-Bereich und übernimm gefundene Prompts direkt in dein Tracking-Set.
Fanout Queries. Was LLMs intern nachfragen.
Tippt ein Nutzer einen einzigen Satz, generieren KI-Modelle dahinter mehrere Sub-Queries. Fanout deckt diese Sub-Queries auf, sodass du siehst, wonach LLMs unter deiner Marke wirklich suchen.
Den Hauptprompt.
Nutzer tippt einen Satz, Ende der Analyse. Du kennst nicht die Sub-Queries, die das LLM im Hintergrund stellt, und damit auch nicht, welche Quellen es eigentlich abruft.
Die echten Sub-Queries.
Wonach LLMs unter deiner Marke wirklich suchen, mit den Quellen, die jede Sub-Query beantworten. Transparent dort, wo Anbieter ihren Fanout nicht offenlegen.
AI Readiness. Ein Score, eine ausführbare Empfehlung.
Wie gut ist eine Seite vorbereitet, von KI-Modellen zitiert zu werden. AI Readiness gibt eine Zahl pro URL und eine Liste der drei größten Hebel, ausführbar formuliert.
- 01Bewertet Struktur, Quellenangaben, thematische Autorität und technische Auffindbarkeit.
- 02Zeigt fehlende Schema-Markups, dünne Sektionen, fehlende Belege.
- 03Empfehlungen sind ausführbar: kein „verbessere Content", sondern „füge FAQ zu Thema X hinzu".
- 04Verlauf pro URL, damit du siehst, ob deine Änderungen wirken.
Andere zeigen Zahlen. Wir zeigen Hebel.
Die meisten Dashboards zeigen einen Score und überlassen dir die Interpretation. Bei drei Marken pro Woche ist das viel Arbeit.
Jede Empfehlung enthält den Datenpunkt und die Logik, die zu ihr geführt hat. Keine Black-Box.
Zwanzig mögliche Hebel sind oft so unbrauchbar wie keiner. Drei ranked Hebel pro Woche sind die Form, die Teams wirklich umsetzen.
Probiere die Werkzeuge mit deinem eigenen Markt aus.
Kostenlose Tests innerhalb des 7-Tage-Trials.