Prüfen Sie mit Qwairy MCP, ob KI Ihre Marke richtig darstellt

Wenn eine KI-Suchmaschine Sie als Einsteigerangebot bezeichnet, obwohl Sie an Großunternehmen verkaufen, fehlt nicht die Erwähnung Ihrer Marke. Die Marke wird falsch eingeordnet, und das zeigt keine Sichtbarkeitskennzahl. Hier lesen Sie die Beschreibung selbst, gleichen den Wahrnehmungsscore mit den zusammengefassten Formulierungen ab und entwickeln einen Korrekturplan anhand konkreter Quellen.

Das GEO-Problem, das der Workflow löst

Bei einer falschen Beschreibung liegt es nahe, die eigene Positionierung lauter zu wiederholen: neue Startseitentexte, eine neue Präsentation, eine Kampagne. Das geht am Problem vorbei, weil KI-Beschreibungen aus Drittquellen zusammengesetzt werden, denen die Suchmaschine bereits vertraut.

Das zweite Problem ist die zentrale Kennzahl. get_brand_perception liefert eine gespeicherte Momentaufnahme: Scores für Sentiment, Übereinstimmung, Konsistenz und faktische Übereinstimmung sowie eine SWOT-Analyse aus bloßen Stichworten ohne Begründung oder Verweis auf eine Antwort. Sie zeigt, dass eine Bewertung stattgefunden hat, reicht aber nicht aus, um sie zu prüfen. Deshalb ruft der Workflow danach den genauen Wortlaut ab. Widersprechen sich Score und Beschreibung, ist die Beschreibung maßgeblich: Ein guter Übereinstimmungsscore über widersprüchlichen Formulierungen ist ein Grund, den Formulierungen zu vertrauen.

So ist der Workflow aufgebaut

1. Aktuelle Momentaufnahme lesen. get_brand_perception liefert die vier Scores und die vier SWOT-Listen. Ist die Momentaufnahme null und sind die Listen leer, wurde keine Analyse gespeichert. Springen Sie zu Schritt drei und ermitteln Sie die Lage allein aus den Antworten.

2. Prüfen, ob es einen Trend gibt. get_perception_history liefert gespeicherte Momentaufnahmen nach Monat und Jahr, jeweils mit Scores und SWOT, sowie ihre Gesamtzahl. Diese Zahl entscheidet: Bei null oder einer Momentaufnahme gibt es keinen Trend. Benennen Sie das und fahren Sie fort.

3. Antworten selbst abrufen. get_answers nimmt ein Start- und Enddatum und liefert jede Antwort mit Prompt-Text, Anbieter, Datum und einem Kennzeichen für die Markenerwähnung. Das Tool filtert nicht nach diesem Kennzeichen. Filtern Sie selbst. Erwähnt keine Antwort Ihre Marke, handelt es sich um fehlende Präsenz, nicht um eine falsche Einordnung. Der Workflow endet hier.

4. Genauen Wortlaut lesen. get_answer_details liefert den vollständigen generierten Text, Erwähnungen von Wettbewerbern mit Position und Sentiment sowie Quellen mit einer Kennzeichnung eigener Quellen. Erstellen Sie je Anbieter eine Sammlung wortgetreu zitierter Beschreibungen mit den jeweils zitierten Quellen.

5. Mit Ihrer vorgegebenen Positionierung vergleichen und die Abweichungen ordnen.

So nutzen Sie die Ergebnisse

Eine Beschreibung verdient Bearbeitung, wenn sie zwei Hürden nimmt: Sie erscheint in Antworten von mindestens zwei Anbietern, und mindestens eine dieser Antworten enthält eine identifizierbare Quelle. Beides ist nötig, denn die Quelle ist der Ansatzpunkt für die Maßnahme.

Unterhalb dieser Grenze bleiben Sie streng. Eine Beschreibung von nur einem Anbieter, die sich einer Quelle zuordnen lässt, kommt auf die Beobachtungsliste und wird bei der nächsten monatlichen Momentaufnahme erneut geprüft. Für eine Beschreibung ohne zitierte Quelle bei sämtlichen Vorkommen gibt es kein Budget: Es fehlt ein konkreter Ansatzpunkt.

Eine spätere Veränderung der Momentaufnahme beweist nicht, dass die Korrektur gewirkt hat. Prüfen Sie, ob sich die Beschreibung selbst im abgerufenen Wortlaut geändert hat.

Erfüllen zwei Beschreibungen beide Bedingungen und reicht das Budget nur für eine, wählen Sie diejenige, die einer verkaufsrelevanten Aussage widerspricht. Ein Widerspruch wird im Kaufgespräch aufgegriffen; eine fehlende Aussage bleibt lediglich eine Lücke.

Der vollständige Prompt

Ich möchte prüfen, ob KI-Suchmaschinen meine Marke entsprechend meiner Positionierung beschreiben. Liste meine überwachten Marken auf und frage bei mehreren nach der gewünschten Marke. Frage mich vor Schritt fünf nach meiner Positionierung und den zwei oder drei Eigenschaften, auf denen mein Angebot beruht. Ohne diese Angaben ist die Lückenanalyse bedeutungslos, und kein Tool enthält sie.

1. Rufe get_brand_perception auf. Zeige die vier Scores und vier SWOT-Listen. Sage ausdrücklich, dass die SWOT-Einträge bloße Stichworte ohne Begründung sind. Ist die Momentaufnahme null und sind die Listen leer, melde, dass keine Analyse gespeichert wurde, und gehe direkt zu Schritt drei.
2. Rufe get_perception_history auf. Nenne zuerst die Gesamtzahl der Momentaufnahmen. Bei null oder einer gibt es keinen Trend; sage das und fahre fort. Zeige andernfalls, wie sich jeder Score über die monatlichen Momentaufnahmen verändert hat, und benenne die größte Verschiebung.
3. Rufe get_answers für die letzten 30 Tage auf. Filtere selbst nach Antworten, die meine Marke erwähnen, denn das Tool tut es nicht. Wähle eine repräsentative Auswahl über die Anbieter hinweg und bevorzuge Prompts, bei denen sie voneinander abweichen. Erwähnt keine Antwort meine Marke, halte an und sage, dass dies ein Präsenzproblem und kein Problem der Einordnung ist.
4. Rufe get_answer_details für diese Auswahl auf. Zitiere den genauen Wortlaut jedes Anbieters. Erstelle dann je Anbieter eine Sammlung von Beschreibungen mit den zitierten Quellen hinter jeder Beschreibung.
5. Ordne die Abweichungen von meiner Positionierung. Bearbeite nur Beschreibungen, die bei mindestens zwei Anbietern erscheinen und mindestens eine identifizierbare Quelle haben. Beschreibungen eines einzelnen Anbieters mit einer Quelle kommen auf die Beobachtungsliste. Empfiehl keine Ausgaben, wenn eine Beschreibung auf keine Quelle zurückgeht. Qualifizieren sich zwei Beschreibungen, priorisiere diejenige, die einer verkaufsrelevanten Aussage widerspricht. Nenne für jede finanzierte Maßnahme Quellenbelege, die ausdrücklich als Hypothese gekennzeichnete Annahme, eine Korrekturmaßnahme und den zu ändernden Wortlaut.