Welche Daten fließen in die Empfehlungen ein?

Wir erfassen bis zu 30 Prompts im Tracking samt Anzahl ihrer Zitierungen, bis zu 30 verschiedene zitierte URLs samt Position, bis zu 25 Seiten Ihrer eigenen Website (Titel, Beschreibung, Textauszug), Daten zu Wettbewerbern sowie live abgerufene Metadaten Ihrer Website. Daraus entsteht der Kontext für die KI-generierten Empfehlungen.

Wie funktionieren die Quellenverweise?

Jede Empfehlung enthält ein Array source_refs wie ["P1", "C3", "O2"], das auf prompts_index, citations_index und own_content_index im Bericht verweist. So sehen Sie genau, auf welchen Datenpunkten jede Empfehlung beruht.

Welche Kategorien von Empfehlungen gibt es?

Empfehlungen fallen in vier Kategorien: content_creation (neue Seiten erstellen), optimization (bestehende Seiten verbessern), authority (Autoritätssignale und Zitierungen aufbauen) und technical (Verbesserungen an Infrastruktur und Technik).

Wie läuft die KI-Analyse ab?

Die Berichte nutzen fortschrittliche KI für konsistente, zielgerichtete Ergebnisse. Damit die Empfehlungen umsetzbar sind, stellen wir der KI ausführlichen Kontext bereit: Ihre Domain, die analysierten Prompts, die Zitierungen und Ihre eigenen Inhalte.

Werden Wettbewerber in den Empfehlungen berücksichtigt?

Ja. Die Domains Ihrer Wettbewerber sind Teil des Kontexts. Die KI berücksichtigt die Wettbewerbspositionierung bei der Generierung der Empfehlungen und hilft Ihnen so, Lücken zu erkennen, bei denen Wettbewerber an Ihrer Stelle zitiert werden.

Evidenzbasierte Strategie

Erhalten Sie Content-Empfehlungen auf Basis klarer Belege

Wir analysieren Ihre Prompts im Tracking, die von KI zitierten URLs und Ihre vorhandenen Inhalte und generieren dann mit GPT konkrete, priorisierte Empfehlungen mit Links zu den Belegen. Jede Empfehlung verweist auf genau die Datenpunkte, auf denen sie beruht.

Kostenlos testen

14 Tage kostenlos testen

Jederzeit kündbar

Erhalten Sie Content-Empfehlungen auf Basis klarer Belege

Funktionen

Datengestützte Content-Strategie

Die Funktion „Empfehlungen“ analysiert Ihre Prompts im Tracking, die von KI zitierten URLs und Ihre vorhandenen Inhalte und generiert daraus umsetzbare, evidenzbasierte Empfehlungen zur Verbesserung Ihrer KI-Sichtbarkeit.

Analysieren Sie Ihre Prompt- und Zitierungsdaten

Wir erfassen Ihre Prompts im Tracking (bis zu 30), zitierte URLs (bis zu 30) und Seiten Ihrer eigenen Website (bis zu 25), um Ihre aktuelle Ausgangslage bei der Sichtbarkeit zu verstehen.

Von GPT generierte Maßnahmen

Mit GPT und Ihren echten Daten als Kontext generieren wir konkrete, evidenzbasierte Empfehlungen für Content-Erstellung, Optimierung, Autoritätsaufbau und technische Verbesserungen.

Empfehlungen mit verknüpften Belegen

Jede Empfehlung enthält source_refs, die auf konkrete Prompts (P1, P2 …), Zitierungen (C1, C2 …) und Ihre Inhalte (O1, O2 …) verweisen. So sehen Sie genau, warum eine Empfehlung ausgesprochen wurde.

Priorität: hoch, mittel, niedrig

Empfehlungen werden nach Priorität eingestuft: hoch (deutliche Wirkung), mittel (wertvolle Verbesserung) und niedrig (optional). So setzen Sie Ihre Ressourcen dort ein, wo sie am meisten bewirken.

Nach Typ geordnet

Empfehlungen fallen in vier Kategorien: content_creation (neue Inhalte), optimization (bestehende Inhalte verbessern), authority (Signale aufbauen) und technical (Verbesserungen an der Infrastruktur).

Konkrete Handlungsschritte

Jede Empfehlung enthält konkrete action_items, also einzelne Schritte zur Umsetzung. Keine vagen Ratschläge, sondern klare nächste Schritte.

So funktionieren die Empfehlungen

Analysieren Sie Ihre Daten und generieren Sie evidenzbasierte Empfehlungen

1

Daten erfassen

Wir erfassen Ihre Prompts im Tracking (bis zu 30), zitierte URLs (bis zu 30), Seiten Ihrer Website (bis zu 25), Daten zu Wettbewerbern und live abgerufene Metadaten Ihrer Website.
2

Kontext aufbauen

Die Daten werden indexiert (P1, P2 … für Prompts; C1, C2 … für Zitierungen; O1, O2 … für Ihre Inhalte) und mit detaillierten Anweisungen an GPT gesendet.
3

Empfehlungen generieren

GPT analysiert den Kontext und generiert priorisierte Empfehlungen in den Kategorien Content-Erstellung, Optimierung, Autoritätsaufbau und Technik.
4

Prüfen und umsetzen

Jede Empfehlung enthält Priorität, action_items und source_refs mit Verweisen auf die Belege. Beginnen Sie mit den Punkten hoher Priorität.

Anwendungsfälle der Empfehlungen

So nutzen Teams die Empfehlungen für eine datengestützte Strategie

Content-Teams

Erhalten Sie konkrete Content-Briefings auf Basis von Lücken bei den Zitierungen. Sie wissen genau, welche Themen Sie behandeln sollten und warum, mit Links zu den Belegen.

SEO- und AEO-Teams

Sehen Sie, welche Ihrer Seiten sich optimieren lassen, damit KI sie häufiger zitiert. Die Empfehlungen verweisen auf konkrete Prompts, bei denen Sie nicht zitiert werden.

Strategieteams

Priorisieren Sie Investitionen in Inhalte auf Basis von Daten. Empfehlungen mit hoher Priorität zeigen, wo Sie Ihre Sichtbarkeit am stärksten verbessern können.

Technische Teams

Erhalten Sie technische Empfehlungen, damit KI-Systeme besser auf Ihre Inhalte zugreifen und sie verstehen können: strukturierte Daten, Schema-Markup, Crawlbarkeit.

Häufige Fragen

Technische Details dazu, wie die Funktion „Empfehlungen“ umsetzbare Erkenntnisse generiert.

: Wir erfassen bis zu 30 Prompts im Tracking samt Anzahl ihrer Zitierungen, bis zu 30 verschiedene zitierte URLs samt Position, bis zu 25 Seiten Ihrer eigenen Website (Titel, Beschreibung, Textauszug), Daten zu Wettbewerbern sowie live abgerufene Metadaten Ihrer Website. Daraus entsteht der Kontext für die KI-generierten Empfehlungen.
: Jede Empfehlung enthält ein Array source_refs wie ["P1", "C3", "O2"], das auf prompts_index, citations_index und own_content_index im Bericht verweist. So sehen Sie genau, auf welchen Datenpunkten jede Empfehlung beruht.
: Empfehlungen fallen in vier Kategorien: content_creation (neue Seiten erstellen), optimization (bestehende Seiten verbessern), authority (Autoritätssignale und Zitierungen aufbauen) und technical (Verbesserungen an Infrastruktur und Technik).
: Die Berichte nutzen fortschrittliche KI für konsistente, zielgerichtete Ergebnisse. Damit die Empfehlungen umsetzbar sind, stellen wir der KI ausführlichen Kontext bereit: Ihre Domain, die analysierten Prompts, die Zitierungen und Ihre eigenen Inhalte.
: Ja. Die Domains Ihrer Wettbewerber sind Teil des Kontexts. Die KI berücksichtigt die Wettbewerbspositionierung bei der Generierung der Empfehlungen und hilft Ihnen so, Lücken zu erkennen, bei denen Wettbewerber an Ihrer Stelle zitiert werden.