LLM Visibility
LLM Visibility beschreibt, ob und wie eine Marke in den Antworten großer Sprachmodelle auftaucht – als Nennung, als Quelle oder als Empfehlung.
Ausgangslage
Viele Unternehmen wissen nicht, was KI-Systeme über sie sagen. Falsche, veraltete oder fehlende Informationen bleiben unbemerkt, obwohl sie Kaufentscheidungen beeinflussen.
Vorgehen
- 01
Definition eines repräsentativen Prompt-Sets
- 02
Wiederholte Messung über mehrere Systeme hinweg
- 03
Analyse der genannten Quellen und Wettbewerber
- 04
Ableitung konkreter Content- und Entity-Maßnahmen
Ergebnisse
- Baseline-Report
- Prompt-Katalog
- Quellenanalyse
- Maßnahmenplan
Kennzahlen
- Nennungsrate je Prompt-Kategorie
- Sentiment der Nennungen
- Anteil korrekter Aussagen
Häufige Fragen
- Sind Antworten von Sprachmodellen reproduzierbar?
- Nur eingeschränkt. Antworten variieren je nach Modellversion, Kontext und Zufallsanteil. Deshalb messen wir wiederholt und arbeiten mit Häufigkeiten statt mit Einzelbeobachtungen.
Diese Leistung für Ihr Unternehmen prüfen
Wir starten mit einem Audit Ihrer aktuellen Sichtbarkeit in KI-Antworten und zeigen, welche Maßnahmen den größten Hebel haben.