Reputationsrisiken in KI-Antworten mit Sentiment-Monitoring früh erkennen

Social Listening wartet darauf, dass jemand etwas veröffentlicht. Ein Assistent kann seine Beschreibung Ihrer Marke ändern, ohne dass etwas veröffentlicht wurde. Diese Veränderung erscheint in den Antworten, die Sie bereits überwachen. Der Workflow beziffert sie und weist ihr eine Schweregradstufe zu, die über die Reaktion entscheidet.

Das GEO-Problem, das der Workflow löst

„Früh“ heißt hier nur: vor einer Medienwarnung, denn für eine veränderte Formulierung muss niemand etwas veröffentlichen. Es heißt nicht vor dem nächsten Monitoring-Durchlauf. Außerhalb Ihrer überwachten Prompts, Anbieter und Märkte sieht der Workflow nichts.

Die zweite Lücke ist eine Skala für den Schweregrad. Ein Team sieht eine Kurve, spürt einen Rückgang und diskutiert seine Bedeutung. Ohne Schwelle löst nichts eine Reaktion aus. Die Schwelle muss auch bei Tagen mit wenigen Daten tragfähig sein: Tageszeilen enthalten die Zahl der Antworten, nicht die Zahl der Antworten mit Sentiment-Bewertung. Ein ruhiger Tag allein kann den Durchschnitt verschieben.

So ist der Workflow aufgebaut

1. Ausgangswert und Stufen festlegen. get_sentiment_trend liefert eine Zeile pro Tag mit Daten: durchschnittliches Sentiment von 100, durchschnittliche Position, Antwortzahl und Erwähnungsrate. Der Ausgangswert ist der Median des täglichen Sentiments. Tage mit weniger als der Hälfte des medianen Antwortvolumens bleiben außen vor. Stufe 1 gilt für einen geeigneten Tag mindestens 10 Punkte darunter, Stufe 2 für drei solche Tage in Folge oder einen Tag mindestens 20 Punkte darunter, Stufe 3 für einen Abstand von 20 Punkten über drei Tage.

2. Kategorieeffekt ausschließen. get_competitor_comparison liefert Ihre Erwähnungen, durchschnittliches Sentiment, Position und Marktrang im Vergleich zu direkten Wettbewerbern. get_competitor_evolution liefert Tageswerte, ein Wettbewerber pro Aufruf. Fallen die führenden Wettbewerber an denselben Tagen, betrifft die Bewegung die ganze Kategorie und die Stufe sinkt um eins.

3. Wortlaut lesen. get_answers listet Antworten nach Datum mit Prompt-Text, Anbieter, Kennzeichen für Ihre Erwähnung und die Zitierung Ihrer Domain, bis zu 100 Zeilen pro Seite, aber ohne Sentiment-Feld. get_answer_details ergänzt vollständigen Text, Wettbewerber-Erwähnungen mit Position und Sentiment sowie zitierte URLs.

4. Zitierte Domains zurückverfolgen. get_source_profile nimmt einen Domainnamen oder eine ID und liefert Erwähnungszahlen, meistzitierte URLs und Wettbewerber, die in denselben Antworten mitgenannt wurden. Aus einer falschen Einordnung werden so Dokumente, die jemand lesen und manchmal korrigieren kann.

5. Momentaufnahme zuletzt prüfen. get_brand_perception liefert die neuesten Scores von 100 mit SWOT-Liste; get_perception_history bis zu zwanzig monatliche Momentaufnahmen ohne Datumsbereich. Eine Bedrohung, die das Problem aus den Antworten benennt, hebt die Stufe um eins.

So nutzen Sie die Ergebnisse

Richten Sie die Reaktion nach der Stufe, nicht nach dem Ton. Stufe 1: Daten und Ausgangswert festhalten. Stufe 2: Nur ein Ticket eröffnen, wenn dieselbe Aussage in mindestens zwei Antworten von mindestens zwei Anbietern vorkommt. Ein Anbieter, der sich wiederholt, bleibt ein Anbieter. Stufe 3: noch am selben Tag eskalieren.

Gibt es zwei Befunde der Stufe 2 in derselben Woche, wählen Sie zuerst den bei mehr Anbietern beobachteten. Danach entscheidet, ob sich bei der zitierten Quelle eine Person kontaktieren lässt.

Abwesenheit ist ein Zustand, kein Zahlenwert null. Sentiment null heißt, es gab keine bewertete Erwähnung. Fehlende eigene Statistiken bedeuten, dass Ihre Marke im Zeitraum fehlte. Eine leere Antwortstichprobe bleibt ungeklärt, sie ist kein Entwarnungssignal.

Der vollständige Prompt

Prüfe meine KI-Reputation und gib mir vor jeder Empfehlung eine Schweregradstufe.

Rufe list_brands auf. Falls mehrere Marken zurückkommen, frage vor dem Datenabruf, welche verwendet werden soll.

1. Rufe get_sentiment_trend für 90 Tage auf. Der Ausgangswert ist der Median des täglichen Sentiments; ignoriere Tage mit weniger als der Hälfte der medianen Antwortzahl. Sentiment null bedeutet keine bewertete Erwähnung, niemals den Zahlenwert null. Stufe 1: ein geeigneter Tag mindestens 10 Punkte unter dem Ausgangswert. Stufe 2: drei solche Tage in Folge oder ein Tag mindestens 20 Punkte darunter. Stufe 3: 20 Punkte darunter an drei geeigneten Tagen. Bei weniger als 10 Tagen mit Daten ist Stufe 1 das Maximum; sage das.
2. Rufe get_competitor_comparison für denselben Zeitraum und danach get_competitor_evolution für die drei führenden direkten Wettbewerber auf, je einen Aufruf. Fallen auch sie an denselben Tagen, senke die Stufe um eins: Die ganze Kategorie ist betroffen. Kommen für meine Marke keine Statistiken zurück, melde, dass sie im Zeitraum fehlte, und behandle dies als Stufe 2.
3. Rufe get_answers für die betroffenen Daten auf, dann get_answer_details für bis zu acht Antworten, die mich erwähnen. Zitiere den Wortlaut, den Nutzer lesen würden, die Positionen der Wettbewerber und die zitierten URLs. Falls nichts zurückkommt, erweitere den Zeitraum um eine Woche und kennzeichne die Stichprobe als ungeklärt, nicht als unauffällig.
4. Rufe get_source_profile für die drei am häufigsten zitierten Domains der Stichprobe auf: Erwähnungen, führende URLs und gemeinsam zitierte Wettbewerber. Das sind zugehörige Quellen, keine Ursachen. Markiere jede Domain ohne Ergebnis als übersprungen.
5. Rufe get_brand_perception und get_perception_history auf. Ohne Momentaufnahme bleibt die Stufe aus Schritt 1. Benennt eine Schwäche oder Bedrohung dasselbe Problem wie Schritt 3, hebe die Stufe um eins und zitiere beides.

Gib danach nur die Maßnahmen für die endgültige Stufe an. Stufe 1: Daten und Ausgangswert. Stufe 2: wiederkehrende Aussage, zugehörige Anbieter, eine kontaktierbare Quelle und ein Ticket, aber nur, wenn die Aussage in mindestens zwei Antworten von zwei Anbietern vorkommt. Stufe 3: dieselben Angaben und was heute versendet werden muss.

Frage mich, wer die Eskalation verantwortet und über welchen Kanal sie läuft; kein Tool weiß, wen es benachrichtigen soll. Sage nicht voraus, wie stark sich das Sentiment erholen wird.