KI-Sichtbarkeit für große Marken in jedem Markt und Modell
LLM Pulse ist eine All-in-One-Plattform für KI-Suche, entwickelt für globale Marken. Stimmen Sie die Modellabdeckung auf Ihre Märkte und Sprachen ab, leiten Sie Ergebnisse in Ihre BI-Umgebung und verwalten Sie Zugriffsrechte an einem Ort.
Ein Programm zur KI-Sichtbarkeit für das gesamte Markenportfolio
Wählen Sie die KI-Modelle aus, die Ihr Team braucht, und übertragen Sie einen einheitlichen Kennzahlensatz in die BI-Umgebung, die Sie bereits verwalten.
BI-Reporting
Die Vorstandsfolie stimmt mit jeder regionalen Präsentation überein
Wenn fünf Regionen jeweils ihre eigene Zahl zur KI-Sichtbarkeit berechnen, wird die Quartalsbesprechung zum Streit über die Methodik. Die Connectors für Looker Studio und Power BI liefern allen Märkten identische Kennzahlendefinitionen aus einer einzigen Datenquelle. So stimmt die Folie für die Führungsebene mit dem überein, was jedes regionale Team berichtet. Die Dashboards aktualisieren sich vor der Quartalsbesprechung von selbst.
- Identische Kennzahlendefinitionen in jedem Markt
- Speist Daten direkt in Looker Studio und Power BI ein
- Aktualisiert sich vor der Quartalsbesprechung von selbst
Datenlandschaft
Analyseteams stellen Fragen, statt Tickets anzulegen
Der Einkauf gibt eine einzige Plattform frei, und alle Teams bauen darauf auf. Der MCP-Server verbindet die KI-Assistenten Ihres Analyseteams direkt mit den Sichtbarkeitsdaten, während REST-API, CLI und Webhooks das Data Warehouse befüllen. Die Frage, welche Marken in diesem Quartal im APAC-Raum Anteile verloren haben, wird einfach in einen Assistenten getippt und ist beantwortet, bevor die Besprechung beginnt.
- Analyseteams fragen Sichtbarkeitsdaten per MCP ab
- API, CLI und Webhooks befüllen das Data Warehouse
- Eine einzige Prüfung durch den Einkauf deckt alle Schnittstellen ab
Share of Voice
Share of Voice Ihres Markenportfolios, Markt für Markt
Jede Marke in Ihrem Portfolio hält einen messbaren Anteil an den KI-Antworten ihrer Kategorie, gemessen an ihrem eigenen Wettbewerbsumfeld. Wiederholen Sie die Ansicht für jedes Land, und das Muster zeigt sich schnell: in den USA stark, in Frankreich im Rückstand, in Japan gegenüber einem lokalen Anbieter auf dem Rückzug. Die Umschichtung von Budgets lässt sich endlich mit einer Zahl begründen.
- Anteil jeder Marke im Vergleich zu ihren eigenen Wettbewerbern
- Dieselbe Ansicht für jeden Markt
- Zitierte Domains zeigen, wer jede Kategorie prägt
Warum sich große Marken für LLM Pulse entscheiden
Die Abdeckung, die Integrationen und die Governance, die eine globale Marke braucht, um KI-Sichtbarkeit als dauerhaftes Programm zu steuern.
Wählen Sie die KI-Modelle, die Sie brauchen
Starten Sie mit fünf zentralen KI-Modellen und erweitern Sie Ihr laufendes Tracking um Claude, Copilot, Grok, DeepSeek und Alexa for Shopping. Verträge im Tarif Enterprise lassen sich auf Ihren Modellmix zuschneiden.
Jedes Land, jede Sprache
Führen Sie Prompts pro Projekt in mehreren Ländern und Sprachen aus und vergleichen Sie, wie KI-Modelle dieselbe Frage in jedem Markt beantworten.
Ein eigenes Projekt pro Marke
Legen Sie für jede Marke, Region oder Geschäftseinheit ein eigenes Projekt an und wechseln Sie innerhalb eines einzigen Kontos zwischen diesen Projekten.
Anbindung an Ihre Datenlandschaft
REST-API, MCP, CLI, Webhooks und Connectors für Looker Studio und Power BI bringen die Daten dorthin, wo Ihre Teams ohnehin arbeiten.
Messen Sie die Zugriffe von KI-Agenten auf Ihre Website
Binden Sie CDN- und Server-Logs von Cloudflare, Akamai, AWS CloudFront, Fastly und weiteren Anbietern an und sehen Sie, welche KI-Agenten welche Seiten besuchen.
Berechtigungen ohne Kosten pro Kopf
Unbegrenzt viele Teammitglieder, fein abgestufte Berechtigungen mit wiederverwendbaren Rollen und White-Label-Dashboards, die Sie in interne Portale einbetten können.
Vom Pilotprojekt zur weltweiten Einführung
So führen globale Teams das Tracking der KI-Sichtbarkeit über Marken und Märkte hinweg ein.
-
1
Märkte abbilden
Erstellen Sie für jede Marke und jeden Markt ein Projekt und fügen Sie dann die Prompts hinzu, die Ihre potenzielle Kundschaft in der jeweiligen Sprache tatsächlich eingibt.
-
2
Alle Modelle beobachten
Die Prompts werden in allen KI-Modellen ausgeführt, die in Ihrem Tarif aktiviert sind. Dabei werden Erwähnungen, Positionen, Zitierungen und Sentiment erfasst.
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3
Daten weiterleiten
Übertragen Sie die Ergebnisse an Looker Studio, Power BI oder über die API in Ihr Data Warehouse und richten Sie Webhooks für die Änderungen ein, die für Sie wichtig sind.
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4
Steuern und handeln
Weisen Sie Ihrem Team Rollen zu, betten Sie White-Label-Dashboards für Stakeholder ein und informieren Sie regionale Teams über die Lücken, die sich in den Daten zeigen.
Anwendungsfälle für Großunternehmen
So setzen Teams in Großunternehmen LLM Pulse ein.
Vergleichen Sie Märkte
Sehen Sie, wo eine Marke in einem Land vorne liegt und in einem anderen zurückliegt, und lenken Sie das Budget in den Markt, der es braucht.
Berichten Sie der Führungsebene
Stellen Sie allen regionalen Teams über die BI-Connectors einheitliche Kennzahlen zur Sichtbarkeit bereit.
Betreiben Sie interne Portale
Betten Sie White-Label-Dashboards ein, damit Marken- und Kommunikationsteams die KI-Sichtbarkeit prüfen können, ohne sich in ein neues Tool einarbeiten zu müssen.
Beobachten Sie Nischenmodelle
Behalten Sie Grok, DeepSeek oder Alexa for Shopping im Blick, wenn diese Modelle für einen bestimmten Markt oder eine bestimmte Kategorie entscheidend sind.
Casa Batlló
"Nachdem wir in GA4 steigende Besuchszahlen aus verschiedenen LLMs bemerkt hatten, brauchten wir Einblick in diese Blackboxes: welche Modelle uns erwähnten, in welchen Antworten und wie sich das im Lauf der Zeit veränderte. LLM Pulse hat uns die Klarheit verschafft, die Entwicklung unserer Marke in den KI-Modellen zu verstehen und neue Strategien zu gestalten, um unsere Präsenz zu steigern."
Victor Hernández
LinkedInHäufige Fragen
Häufige Fragen von Teams in Großunternehmen, die LLM Pulse prüfen.
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