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Whatfix for Enterprise
Maximize adoption across your tech stack
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26. Oktober 2026
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26. Oktober 2026
Unabhängige Werbetransparenz
Durchsuchen Sie in ChatGPT beobachtete Anzeigen nach Werbetreibendem, Land, Werbebotschaft und Datum.
Unabhängig erstellt von LLM Pulse. Dies ist keine offizielle Bibliothek von OpenAI und möglicherweise nicht vollständig.
Land
14 verschiedene Anzeigen passen zu diesen Filtern
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Maximize adoption across your tech stack
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We build AI agents and LLM integrations that cut manual work in sales, ops and support.
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Dolt is Git for Data. The world's first and only version controlled SQL database.
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Protect endpoints from ransomware, malware, and cyber threats with centralized security controls.
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See how Whatfix supports adoption at scale
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Drive adoption across enterprise software
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From AI ambition to working software.
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We map your processes, find the AI wins worth building, then ship working automation.
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So funktioniert es
Bei der Messung von KI-Antworten beobachtet LLM Pulse gesponserte Platzierungen, fasst wiederholte Beobachtungen jeweils zu einem Werbemittel zusammen und veröffentlicht nur die Anzeigeninformationen, die für Recherchen nötig sind.
Bei der regulären Beobachtung von ChatGPT in den aktivierten Ländern erfassen wir die dabei ausgespielten gesponserten Platzierungen.
Wiederholte Beobachtungen werden zu einem Werbemittel zusammengefasst, mit dem Datum der ersten und der letzten Beobachtung.
Projekte und Prompts von Kunden sowie die ChatGPT-Antworten, in denen die Anzeigen erscheinen, sind in dieser Bibliothek nie zu sehen.
Nein. Es handelt sich um eine unabhängige Recherchedatenbank von LLM Pulse, aufgebaut aus Anzeigen, die wir in ChatGPT beobachtet haben.
Nein. Die Abdeckung hängt von den Ländern und Suchanfragen ab, die LLM Pulse beobachtet. Daher können einzelne Anzeigen fehlen.
Es bedeutet, dass LLM Pulse die Anzeige an diesem Tag in einem ChatGPT-Ergebnis erfasst hat. Start, Ende, Ausrichtung, Ausgaben oder Leistung der Kampagne lassen sich daraus nicht ableiten.
Nein. Die Bibliothek ist für interaktive Recherchen gedacht. In den Tarifen Scale und Enterprise können Sie den gesamten beobachteten Datenbestand durchsuchen. Es gelten Fair-Use-Limits.
Für Plattformen und Agenturen
Erwerben Sie eine Lizenz für den Datensatz zu ChatGPT Ads, mit API-Zugriff und einem täglichen Feed neu beobachteter Anzeigen, für Ihre Plattform, Ihre Kundschaft oder Ihre Forschung.
LLM Pulse ist die All-in-One-Plattform für KI-Suche und GEO. Prüfen Sie mit diesen kostenlosen Tools, wie KI-Systeme Ihre Marke sehen, und beobachten Sie anschließend alles an einem Ort.
Sehen Sie, wie oft KI-Systeme wie ChatGPT, Perplexity und Gemini Ihre Marke erwähnen.
Prüfen Sie, ob KI-Antworten Ihre Marke bei den Prompts erwähnen, auf die es ankommt.
Messen Sie, wie gut Ihre Marke in KI-Systemen auffindbar ist.
Durchsuchen Sie in ChatGPT beobachtete Anzeigen nach Werbetreibendem, Land, Werbebotschaft und Datum.
Erstellen Sie einen GA4-Regex, der ChatGPT, Perplexity, Gemini und andere KI-Assistenten in einem Channel zusammenfasst.
Bewerten Sie Ihre Domain anhand der Dateien, Formate und Schnittstellen, nach denen KI-Agenten suchen.
Testen Sie, ob KI-Systeme Ihre Seiten crawlen und rendern können.
Prüfen Sie, ob KI-Crawler Ihre Website lesen dürfen.
Legen Sie fest, welche KI-Crawler, Such-Bots und KI-Assistenten Ihre Website lesen dürfen, und erhalten Sie eine fertige robots.txt.
Erstellen Sie eine llms.txt-Datei, damit KI-Crawler Ihre Website verstehen.
Prüfen Sie, ob Ihre Website in Common Crawl enthalten ist, dem offenen Korpus, mit dem die meisten KI-Modelle trainiert werden.
Prüfen Sie, ob Ihre Website-Struktur KI-Systemen hilft, Sie zu verstehen.
Prüfen Sie Ihre strukturierten Daten, damit KI-Systeme und Suchmaschinen Ihre Seiten verstehen.
Bewerten Sie, wie gut eine Seite für Answer Engines optimiert ist.
Sehen Sie, ob Ihre Inhalte bereit sind, in KI-Antworten zitiert zu werden.
Validieren Sie Ihren Produktfeed für die Ergebnisse von ChatGPT Shopping.
Entfernen Sie versteckte Zeichen, ungewöhnliche Abstände und Formatierungsreste aus eingefügtem Text.
Scannen Sie Texte auf unsichtbare Zeichen von Wasserzeichen, decodieren Sie versteckte Daten und entfernen Sie die Zeichen.