KI-Sichtbarkeit über den gesamten Kaufprozess erfassen

Bei „Was ist CRM-Software?“ wird Ihre Marke genannt, bei „bestes CRM für ein Startup mit 50 Personen“ fehlt sie. Ein einzelner Sichtbarkeitsscore verdeckt diesen Unterschied. Deshalb teilt der Workflow Ihre überwachten Prompts nach Kaufphase auf und zeigt, wie viele überhaupt ein Phasenlabel tragen.

Das GEO-Problem, das der Workflow löst

Die Aufteilung ist nur so gut wie die zugrunde liegenden Labels. Jeder überwachte Prompt kann die optionale Phase TOFU, MOFU oder BOFU tragen. Sie wird beim Erstellen des Prompts gespeichert, unabhängig davon, ob er generiert oder manuell geschrieben wurde. Aus den Antworten wird sie nie neu abgeleitet. Ihre Qualität hängt also von der Zuweisung ab, und sie kann fehlen.

Gerade das Fehlen wird oft übersehen. Prompts ohne Phase erscheinen nie im Funnel-Raster. Fehlt eine Phasenzeile, heißt das, dass kein beantworteter Prompt dieses Label trägt, nicht dass die Sichtbarkeit dort null wäre. Prüfen Sie die Abdeckung vor jedem Score. Sonst handeln Sie nach einem Raster, das nur einen Teil Ihres Monitorings beschreibt.

So ist der Workflow aufgebaut

1. Label-Abdeckung messen. get_keyword_triggers liefert neben der Keyword-Liste eine Aufteilung nach Fragetyp: eine Zeile je Phase und eine Zeile „Other“ für Antworten, deren Prompt keine Phase trägt, jeweils mit Antwortzahl und Erwähnungsrate. Die Other-Zahl zeigt, welcher Teil des Monitorings im Funnel-Raster fehlt.

2. Raster lesen. get_matrix mit Funnel-Granularität liefert je Phase eine Zeile für Ihre überwachten Anbieter. Jede Zelle enthält Score, Teil-Scores, Zitierungen, Position und einen führenden Wettbewerber, jede Zeile die Prompt-Zahl. Phasen ohne beantworteten Prompt fehlen; sie stehen nicht bei null.

3. Prompts einer Phase benennen. get_prompt_signals nimmt einen Filter für die Kaufphase. So können Sie eine Phase direkt abfragen, statt nachträglich eine markenweite Liste zu filtern. Das Tool ordnet Prompts in attack, defend, monitor und ignore ein. Namentliche Listen liefert es nur für attack und defend; monitor und ignore kommen als Zahlen zurück.

Was ein Durchlauf tatsächlich liefert

Eine reale Auswahl von 155 Prompts über 8 Themen ergab je Thema eine Abdeckung von 0 bis 60 Prozent. Fünf der acht Themen lagen bei 20 Prozent oder darunter. Im gesamten Portfolio gab es 0 attack- und 0 defend-Prompts.

Vor der Vergabe von Phasenlabels ist das der tatsächliche Zustand: fast überall dünne Abdeckung. Dieses Portfolio nach Phase zu teilen, ergibt drei gleichermaßen schwache Gruppen. Das ist richtig, aber wenig hilfreich. Die Aufteilung wird nützlich, wenn die Abdeckung zwischen den Phasen ungleich ist statt überall niedrig. Prüfen Sie deshalb zuerst die Verteilung nach Thema.

So nutzen Sie die Ergebnisse

Lesen Sie die drei Ergebnisse in fester Reihenfolge.

Erstens die Abdeckung: Enthält die Other-Zeile mehr als die Hälfte der Antworten, halten Sie an. Ein Ranking auf diesem Raster wäre Raterei; Prompts zu labeln ist die günstigere Maßnahme.

Zweitens die Phase: Nehmen Sie den niedrigsten Score der zurückgegebenen Zeilen. Beruht er auf weniger als fünf Prompts, behandeln Sie die Phase als nicht gemessen und nehmen die nächstniedrigere. Bei Gleichstand entscheidet die Prompt-Zahl.

Drittens die konkreten Aufgaben: Fragen Sie Prompt-Signale nur für diese Phase ab. Sind attack und defend leer, während monitor und ignore Zahlen enthalten, ist das ein Ergebnis, kein Fehler. In dieser Phase erfüllt aktuell kein Prompt die Kriterien für attack oder defend. Gehen Sie zur nächsten Phase oder akzeptieren Sie, dass die Funnel-Sicht in diesem Zyklus keine Aufgabe liefert.

Ob die schwache Phase wirtschaftlich wichtig ist, lässt sich daraus nicht ablesen. Ein niedriger BOFU-Score beschreibt Ihre überwachten Prompts, nicht eine verlorene Vertriebspipeline. Diese drei Aufrufe enthalten keine Umsatzdaten.

Speichern Sie Score und Prompt-Zahl jeder Phasenzeile zusammen mit der Abdeckung. Diese ändert sich, wenn Prompts ergänzt oder neu gelabelt werden. Ein späterer Vergleich ohne Abdeckung deutet eine Label-Änderung als Sichtbarkeitsänderung.

Der vollständige Prompt

Ich möchte meine KI-Sichtbarkeit nach Kaufphase aufteilen und wissen, wie viel meines Monitorings diese Aufteilung tatsächlich abdeckt. Falls ich mehrere Marken überwache, liste sie auf und frage vor jedem Datenabruf, welche verwendet werden soll. Nutze die letzten 30 Tage.

1. Rufe get_keyword_triggers auf und zeige die Aufteilung nach Fragetyp: eine Zeile je Kaufphase plus die Zeile Other, jeweils mit Antwortzahlen und Erwähnungsraten. Berechne den Anteil der Antworten in Other. Liegt er über der Hälfte, sage, dass die Funnel-Sicht nur eine Minderheit meines Monitorings abdeckt und Prompt-Labels hilfreicher sind als das Raster. Fahre nur fort, wenn ich es sage.
2. Rufe get_matrix mit Funnel-Granularität auf. Zeige jede zurückgegebene Phasenzeile je Anbieter mit Score, Teil-Scores, Zitierungen, Position, führendem Wettbewerber und Prompt-Zahl. Fehlt eine Phase, sage ausdrücklich, dass kein beantworteter Prompt dieses Label trägt. Berichte sie nicht als null.
3. Ordne die Phasenzeilen nach aufsteigendem Score. Überspringe jede Zeile mit weniger als fünf Prompts und sage, welche du warum übersprungen hast. Entscheide Gleichstände nach der Prompt-Zahl. Benenne die erstplatzierte Phase.
4. Rufe get_prompt_signals gefiltert auf genau diese Phase auf. Berichte die Zahlen für attack, defend, monitor und ignore und dann die attack- und defend-Prompts mit Share of Voice und Priorität. Sind beide Listen leer, sage, dass in dieser Phase derzeit kein Prompt die attack- oder defend-Kriterien erfüllt, und wiederhole den Schritt für die nächste Phase der Rangfolge. Liefert keine Phase eine Liste, halte an und sage, dass die Funnel-Sicht in diesem Zyklus keine umsetzbare Aufgabe bietet, statt eine andere Sicht zu verwenden.

Bezeichne eine schwache Phase nicht als verlorenen Umsatz und verspreche nicht, dass Arbeit an einer Phase ihren Score verändert. Schließe mit der Label-Abdeckung, der Phasenrangfolge und gegebenenfalls den benannten Prompts ab.