Wie 202 Digital Reputation auf LLM Pulse ein skalierbares Reputationsmanagement aufgebaut hat

Für wen sich diese Fallstudie lohnt: Reputations-, PR- und Kommunikationsagenturen, die ihre Arbeit an der Online-Reputation in KI-Antworten nicht als Reihe einmaliger Audits, sondern als wiederholbare Leistung anbieten möchten.

Das Wichtigste in Kürze

202 Digital Reputation ist einer der ersten und aktivsten Partner von LLM Pulse. Die Agentur hat auf der Plattform ein Geschäftsfeld für Online-Reputationsmanagement aufgebaut: Mit LLM Pulse identifiziert 202 die negativen Quellen, die KI-Modelle zitieren, erstellt Bereinigungspläne für die betreuten Marken und macht aus dieser Arbeit eine wiederholbare Leistung. Das Feedback der Agentur aus dem Arbeitsalltag hat außerdem Funktionen von LLM Pulse geprägt. Das sichtbarste Beispiel ist das bearbeitbare Sentiment.

Über 202 Digital Reputation

202 Digital Reputation ist eine Agentur, die sich ausschließlich auf Online-Reputationsmanagement spezialisiert hat: das Beobachten, Verteidigen und Bereinigen der Darstellung einer Marke oder einer Person im offenen Web.

Die KI-Suche hat diese Aufgabe erweitert. Es reicht nicht mehr, zu steuern, was bei Google erscheint. Heute müssen Agenturen steuern, was ChatGPT, Perplexity und Gemini über einen Kunden sagen, wenn jemand danach fragt.

Das Problem: Reputationsarbeit ohne Erfolgsmessung

Reputationsmandate haben seit jeher dieselbe Schwachstelle. Ein Team kann erkennen, dass eine Antwort über seinen Kunden falsch oder unfair ist. Doch nachzuweisen, welche Quellen dahinterstecken, zu entscheiden, was zuerst korrigiert werden soll, und dem Kunden zu zeigen, dass die Bereinigung gewirkt hat, sind jeweils eigene Probleme.

In der KI-Suche wird das noch schwieriger. Die Antwort ändert sich je nach Modell, die Zitierung dahinter ist für den Kunden oft unsichtbar, und eine einzige veraltete Seite kann noch Monate später immer wieder auftauchen, wenn längst alle vergessen haben, dass es sie gibt.

So nutzt die Agentur LLM Pulse

Schritt 1: Quellen identifizieren

Der erste Schritt jedes Mandats besteht darin, herauszufinden, was KI-Modelle zu einer Marke zitieren und warum die Antwort so ausfällt, wie sie ausfällt. Dafür stützt sich 202 auf drei Bereiche des Produkts:

• Die Seite „Zitierungen“, die jede URL auflistet, die ein KI-Modell zur Marke zitiert hat, sortiert nach Häufigkeit und gewichteter Wirkung.
• Das Sentiment-Tracking für die Polarität und die Themen hinter jeder Erwähnung, einschließlich der Quellen, die für die Negativität verantwortlich sind.
• Den Modellvergleich, um modellspezifische Abweichungen zu erkennen. Bei Perplexity kann alles in Ordnung sein, während ChatGPT immer wieder einen Vorfallsbericht aus dem Jahr 2018 aufgreift.

Innerhalb des ersten Sprints eines Mandats hat 202 eine Liste der Quellen, die den Schaden anrichten, und einen priorisierten Plan, um sie anzugehen.

Schritt 2: Bereinigungsplan erstellen

Reputationsbereinigung ist ein Bündel von Maßnahmen, kein einzelner Schachzug. 202 aktualisiert zitierte Quellen, wo die Agentur beim jeweiligen Medium Einfluss nehmen kann, ersetzt veraltete Inhalte durch aktuellere Alternativen mit höherer Autorität, die die Modelle dann bevorzugen, setzt PR- und Outreach-Maßnahmen ein, um negative Zitierungen zu verdrängen, und erstellt markenkonforme Inhalte, damit ein großes Sprachmodell (LLM) die richtigen Narrative leicht aufgreifen kann.

LLM Pulse übernimmt für all das die Erfolgsmessung. Jede Maßnahme wird an den Prompts gemessen, die für die Marke wichtig sind, Woche für Woche und Modell für Modell.

Schritt 3: Entscheidende Klassifizierungen korrigieren

Sentiment zu klassifizieren ist schwierig. Generische Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) liegen meistens richtig. Ein Reputationsmandat braucht aber Präzision, denn schon eine einzige falsch klassifizierte Erwähnung kann einen Maßnahmenplan in die falsche Richtung lenken.

Im täglichen Arbeitsablauf von 202 tauchten immer wieder Fälle auf, in denen eine automatische Einstufung leicht danebenlag. Die Agentur setzte sich dafür ein, solche Einstufungen korrigieren zu können, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren. Daraus entstand das bearbeitbare Sentiment: Analyseteams überschreiben die Klassifizierung, die Änderung bleibt sichtbar vom ursprünglichen Signal abgesetzt, und beide Versionen werden für Audits aufbewahrt.

Diese Funktion ist ab Tarif Growth verfügbar.

Schritt 4: Erkenntnisse ins Produkt einfließen lassen

Das bearbeitbare Sentiment ist der sichtbarste Beitrag von 202, aber nicht der einzige. Die tägliche Nutzung des Produkts für Reputationsarbeit, bei der viel auf dem Spiel steht, hat beeinflusst, wie fein Sentiment-Themen unterteilt sind und wie sie sich bearbeiten lassen, wie sich Zitierungen gruppieren und auf Quellenebene steuern lassen, wie die Quellenansicht für Audits mit forensischer Gründlichkeit aufgebaut ist und wie die Berichte entstehen, die die Ansprechpersonen auf Kundenseite lesen.

Warum das Konzept für 202 aufgeht

• Spezialisierung. Reputation ist der einzige Schwerpunkt der Agentur und keine Leistung unter vielen.
• Von Anfang an auf KI ausgerichtet. Viele Reputationsagenturen stellen sich noch auf die KI-Suche ein. 202 ist dort seit den Anfängen tätig.
• Ein einheitliches Vorgehen für jeden Kunden. Mit LLM Pulse als Rückgrat kann 202 mehr Kunden annehmen, ohne bei jedem einzelnen an Tiefe einzubüßen: dasselbe Vorgehen, dasselbe Dashboard, dieselben Kriterien dafür, wann die Arbeit erledigt ist.

Die Agentur hat ihr Konto bei LLM Pulse stetig ausgebaut und betreut heute die Reputation einer langen Reihe von Marken in mehreren Ländern.

Möchten Sie mit 202 zusammenarbeiten?

Wenn Ihre Marke fundiertes Online-Reputationsmanagement braucht, insbesondere mit Blick darauf, wie die KI-Suche Sie darstellt, ist 202 Digital Reputation eine gute erste Anlaufstelle.

Und wenn Sie die Reputationsarbeit lieber intern auf derselben Grundlage umsetzen möchten, auf der auch die Mandate von 202 laufen, starten Sie eine kostenlose Testphase oder sprechen Sie mit uns.