Auswertung nach LLM-Modell

Welche Firma/Domain bei welchem Modell am besten performt (Share je Modell, über alle Läufe). Bestwert je Zeile hervorgehoben.

Modell × Firma-Heatmap

Erwähnungsrate je Firma und Modell (über alle Läufe). Dunkler = häufiger genannt — zeigt, welches Modell welche Firma „kennt".

Divergenz-Spotlight

Prompts, bei denen die Modelle bei der eigenen Firma am stärksten auseinandergehen (ein Modell nennt/empfiehlt sie, ein anderes nicht).

Share der gewählten Firma je Modell über die Läufe — zeigt, wie sich die Sichtbarkeit pro Modell entwickelt.

Token-Verbrauch im Zeitverlauf (je Modell)

Summe der verbrauchten Tokens (Eingabe + Ausgabe) je Modell über die Läufe. Wird ab dem nächsten Lauf erfasst.

Antwortzeit im Zeitverlauf (je Modell)

Ø Antwortzeit eines LLM-Abrufs (in Millisekunden) je Modell über die Läufe. Wird ab dem nächsten Lauf erfasst.

Antwortlänge im Zeitverlauf (je Modell)

Ø Länge der LLM-Antwort (in Zeichen) je Modell über die Läufe — zeigt, wie ausführlich ein Modell antwortet.

Blind Spots / Opportunity-Prompts

Prompts, in denen die eigene Firma nie auftaucht. Oben mit Priorität: Prompts, bei denen Mitbewerber erscheinen (= echte Verluste), darunter Prompts, bei denen niemand genannt wird (= unbesetzte Chancen). Klick auf eine Zeile zeigt die Antworten.

Welche Firma/Domain bei welchem Prompt am besten performt (Share innerhalb des Prompts, über alle Läufe & Modelle). Getrennt nach Prompts mit/ohne Firmennennung im Prompt-Text. Bestwert je Zeile hervorgehoben.

Das LLM gruppiert die Prompts in Themen-Cluster (selbst entdeckte Labels, unabhängig von den Kategorien). Die Karte zeigt je Cluster die Präsenz der eigenen Firma: x = Share %, y = Erwähnung %, Blasengröße = Anzahl Prompts. Unten links = Themen-Lücken (viele Prompts, wenig Präsenz).

Auswertung nach Keyword

Die häufigsten 30 Keywords aus den Prompts, in deren Antworten die jeweilige Firma vorkommt. Der Balken zeigt je Firmendomain, in wie viel Prozent ihrer zugehörigen Prompts das Keyword auftaucht.

Keyword-Lücken je Domain

Pro Firmendomain die häufigsten 30 Keywords, die sie selbst NICHT besetzt, die aber bei mindestens einer anderen Firma vorkommen (Tooltip: welche). Zahl = Vorkommen bei den anderen.

Welche Anbieter/Wettbewerber werden in den LLM-Antworten genannt — auch solche, die nicht als Firma angelegt sind? So wird sichtbar, wer den Markt dominiert. Erkennung per LLM (opt-in/kostenpflichtig), Zählung exakt im Text. Bezieht sich auf den jüngsten Lauf.

Zugeschriebene Attribute (letzter Durchlauf)

Welche Eigenschaften die LLMs den Firmen zuschreiben (Häufigkeit · Tonalität).

Tonalitäts-Verteilung

Wie viele Attribut-Nennungen je Firma negativ / neutral / positiv ausfallen (letzter Durchlauf). Zeigt Polarisierung: viel Rot und Grün = umstrittenes Markenbild, statt einer trügerischen „neutralen" Durchschnittsnote.

Attribut-Gap

Eigenschaften, die die KI Mitbewerbern positiv zuschreibt, der eigenen Firma aber nicht (links) — und unsere eigenen, von Mitbewerbern nicht besetzten Stärken (rechts). Messaging-To-do: die linken Begriffe gezielt besetzen.

Empfehlungsgründe

Warum empfiehlt die KI? Kriterien, die der Judge als Empfehlungsgrund je Firma erkennt (über alle Läufe). Zeigt, auf welchen Achsen welche Firma punktet — grün = Spitzenreiter je Kriterium.

Empfohlen für (Use-Cases / Szenarien)

Für welche Szenarien/Segmente die KI eine Firma empfiehlt (Anfänger, Enterprise, Budget, Hochdurchsatz …). Zeigt, wo welche Firma als passend dargestellt wird — grün = Spitzenreiter je Szenario.

Talking-Points & Provenienz (je Firma)

Wiederkehrende Kernaussagen, die die KI über jede Firma trifft (eigene ★ zuerst, dann Mitbewerber) — sortiert nach Häufigkeit, mit den Modellen, die sie äußern, und den in denselben Antworten zitierten Quell-Domains (worauf sich die Aussage stützt).

Häufigste negativ bewertete Attribute je Firma (über alle Läufe), vom LLM-Judge aus den Antworten abgeleitet. Klick auf ein Attribut zeigt die Antworten, aus denen die Kritik stammt.

Domain-Verweise je LLM

Wie oft jedes Modell per URL auf die Domain einer angelegten Firma verweist (über alle Läufe). Eigene Firma ★ ist hervorgehoben. Eine Zelle = Anzahl der URL-Verweise dieses Modells auf diese Firmendomain.

Quellen

Je Firma ein Tab mit den Quellen, die ihre Aussagen stützen (über alle Läufe). Gewicht = positionsgewichtet: weiter oben im Antworttext zählt mehr (oben ≈ 1,0, unten ≈ 0,1; nur als Grounding-Citation ohne Textstelle = 0,1). Eine Quelle gehört zu einer Firma, wenn die Firma in der Antwort oder im Prompt genannt wird. „eigene Seite" markiert die eigene Domain. URLs, die auch bei Mitbewerbern auftauchen, sind mit deren Anzahl markiert. Klick auf eine Quelle → Textstellen. Quellen entstehen v. a. bei Läufen mit „Web-Quellen (Grounding)".

Quell-Typ-Mix

Worauf sich die Nennungen je Firma stützen: eigene Seite, Mitbewerber-Seiten, Referenz/Wikipedia, Fachpresse, Verzeichnisse, Community oder sonstige Drittquellen. Viel „eigene Seite" = wir tragen uns vor allem selbst; viele unabhängige Quellen = stabilere Sichtbarkeit. (Typisierung heuristisch.)

Citation-Gap

Domains, die Mitbewerber als Quelle stützen, die eigene Firma aber nicht — eine Prioritätenliste für GEO/PR. „Drittquelle" = unabhängige Domain (am wertvollsten als Ziel); sonst gehört die Domain einem Mitbewerber.

Domain-Check (neuester Stand)

Pro Durchlauf geprüft: Blockieren die hinterlegten Domains LLM-Crawler (robots.txt)? Plus IP, Geolocation und Sitemap-Umfang.

Content-Performance — welche Seiten funktionieren

Welche der eigenen, gecrawlten Seiten von den LLMs als Quelle zitiert werden (= wirken) — und welche nie. Sortiert nach Zitations-Gewicht.

Strukturierte Daten (schema.org) — eigene Firma vs. Wettbewerb

Abdeckung mit strukturierten Auszeichnungen (JSON-LD, Microdata, RDFa) und Social-Meta (OpenGraph/Twitter) je Firmendomain. Strukturierte Daten helfen LLMs und Suchmaschinen, Inhalte und Entitäten zu verstehen — ein direkter GEO/AEO-Hebel. (ab dem nächsten Crawl)

Crawl-Verlauf je Firmendomain

Gecrawlte Seiten je Lauf über die Zeit — pro Firmendomain getrennt: geladene Seiten (Linie, rechte Achse) sowie geänderte und fehlerhafte Seiten (Balken, linke Achse).

Website-Änderungen vs. KI-Monitoring — je Firmendomain

Geänderte Seiten je Lauf (Balken) im Vergleich zum Health-Index (Linie) — pro Firmendomain getrennt: zeigt, ob Änderungen an der jeweiligen Website mit Schwankungen im Monitoring zusammenfallen.

Die gecrawlte Struktur der angelegten Domains — nach URL-Pfad ausklappbar. ★ zitiert markiert Seiten, die von LLMs als Quelle genannt werden. Ein Klick auf einen Seiten-Link öffnet die Seiten-Vorschau rechts (Strg/Cmd-Klick = neuer Browser-Tab); der vollständige Link erscheint als Tooltip.

Performance — problematische Seiten

Seiten mit schlechter Ladegeschwindigkeit (TTFB / Gesamtladezeit / Größe), dazu der Ladecheck von robots.txt und sitemap.xml. orange = langsam, rot = kritisch. Seiten-Metriken stammen aus dem letzten Crawl.

Geänderte zitierte URLs (ggü. vorherigem Crawl)

Von LLMs zitierte URLs, deren Seiteninhalt sich seit dem vorherigen Crawl geändert hat — gruppiert nach Prompt. So siehst du, hinter welchen für einen Prompt zitierten Quellen sich der Inhalt bewegt hat. Klick auf eine URL zeigt den aktuell gecrawlten Text. (Erscheint erst ab dem zweiten Crawl — es braucht einen Vorlauf zum Vergleich.)

Competitive URLs

Antworten, in denen Quell-Links von mehreren angelegten Firmen zusammen zitiert werden — dort stehen ihre Websites in derselben Erwähnung in direkter Konkurrenz. Klick auf eine Zeile zeigt die Antwort/Textstelle.

HTML-Kommentare

Die im HTML der gecrawlten Seiten gefundenen <!-- Kommentare --> des jüngsten Laufs — gruppiert und grob klassifiziert (CMS/Template, Entwickler-Notiz, Tracking, mögliche Leaks, auskommentiertes Markup). Hilfreich, um versteckte Hinweise, Build-/CMS-Spuren oder unbeabsichtigt offengelegte Infos zu bewerten. Klick auf eine URL zeigt den gespeicherten Seitentext.

Themen-Abdeckung

Prominente Begriffe aus dem gecrawlten Text eurer Website und ob sie in den KI-Antworten über euch auftauchen. Lücken (auf der Seite stark, in Antworten „nie") stehen oben — Inhalt ist da, „landet" aber nicht.

Terminologie-Drift

Begriffe, die die KI häufig über euch verwendet, die aber auf eurer Website nicht vorkommen (z. B. Sprache/Wording-Unterschiede). Kandidaten, die ihr auf der Seite stärker verankern solltet — oder Fremdframing.

Werte ohne Website-Beleg

Konkrete Zahlen/Werte (Jahre, Mengen, %, ISO …) mit Fakt-Bezug in den Antworten, die im aktuellen Seitentext nicht auffindbar sind — möglicherweise veraltet, aus Drittquellen oder erfunden. Zu prüfen. (Ergänzt den semantischen Faktencheck um die Zahlen-Linse.)

Crawl der Firmen-Domains

Bei jedem Lauf werden die Firmen-Domains gecrawlt; gespeichert werden nur der sichtbare Text + HTML-Kommentare und nur die Seiten, die sich gegenüber dem vorherigen Lauf geändert haben.

Zusammenfassung je Domain

Fehlerhafte Statusmeldungen

Beim Crawl gefundene Fehlerseiten sowie — nach Prüfung — die von LLMs in ihren Antworten ausgegebenen fehlerhaften Links. Die Spalte „In LLM-Antwort(en)" zeigt, welches Modell den kaputten Link ausgegeben hat.

Zitat-Wechsel je Prompt (zitierte Quelle abgelöst ggü. Vorlauf)

Welche von den LLMs zitierte Quell-URL ist gegenüber dem vorherigen Lauf weggefallen (alt) bzw. neu dazugekommen (neu) — je Prompt und Modell.

Geänderte / neue Seiten (Klick zeigt den gespeicherten Text)

Aussagen, die KI-Systeme über die eigene Firma treffen, geprüft gegen die hinterlegten Fakten (unter Projekt → Faktencheck).

⚠ Widersprüche (mögliche Falschbehauptungen)

Nicht durch Fakten belegbar

HTML-/Inhalts-Änderungen je Firmendomain

Seiten, deren Inhalt sich auf HTML-Ebene geändert hat (~geändert) bzw. die neu hinzukamen — je Firmendomain über die Läufe (Erkennung per Inhalts-Hash beim Crawl). Zähler je Lauf; Klick auf eine Seite öffnet die Vorschau mit dem Inhalts-Diff (Tab „Änderungen").

Änderungen (IP / Geolocation / Sitemap / Bot-Blockade)

Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Checks je Domain.

Wettbewerber-Content-Änderungen

Wie viele Inhalte sich je Firma im jüngsten Crawl gegenüber dem vorherigen geändert haben (geänderte + neue Seiten). Mit „Zusammenfassen" wird daraus per LLM eine inhaltliche Zusammenfassung erstellt (neue Produkte/Botschaften/Personen/Events) — kostet einen LLM-Aufruf (nur auf Klick) und wird gespeichert.

Gespeicherte Zusammenfassungen

Themen-Verlauf — Entwicklung wichtiger Content-Themen

Wie sich ausgewählte Inhalts-Themen je Firmendomain über die Crawls (Zeit) entwickeln — gezählt werden Seiten je Thema (kumulierter Website-Stand zum jeweiligen Lauf). Themen entsprechen den Board-Textfiltern: Autor/Autorenangabe, Jobs/Karriere, Blog/News und Über uns/Team. Je Thema ein Diagramm, eine Linie pro Firma (★ = eigene).