Wie erstellt man ein Dashboard zum Monitoring der KI-Reputation?

Ein KI-Reputations-Dashboard ist eine andere Werkzeugkategorie als ein Marketing-Dashboard mit nachträglich hinzugefügten KI-Metriken, da die zugrunde liegenden Daten anders sind. Es funktioniert dann, wenn eine kleine Auswahl an entscheidungsrelevanten Dimensionen auf einer konsistenten, maschinenübergreifenden Datenerhebung aufbaut.

Die Dimensionen, die auf das Dashboard gehören

Sentiment

Nach Engine bewertet und aggregiert, sodass Sie sowohl das Gesamtbild als auch Abweichungen einzelner Engines erkennen können.

Quellenqualität

Bewertet danach, wie maßgeblich die von den Engines zitierten Quellen tatsächlich sind.

Themenverteilung

Welche Framings die Engines auf die Marke anwenden.

Peer-Vergleich

Wie die Marke im Vergleich zu einer relevanten, definierten Gruppe von Marken bei denselben Prompts abschneidet.

Share of Voice

Sichtbarkeit auf Kategorieebene: Welchen Anteil an der Konversation die Marke einnimmt.

Trendlinien

Alle oben genannten Punkte im Zeitverlauf erfasst, damit das Dashboard zeigt, wie sich das Bild entwickelt, und nicht nur den aktuellen Stand.

Das Dashboard ist nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten

Diese Dimensionen erfordern Daten, für die die wichtigsten KI-Engines konsistent und wiederholt mit denselben Prompts abgefragt werden. Genau das bietet AIQ, indem es die acht derzeit von AIQ überwachten KI-Engines (ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude, Grok, Google Übersicht mit KI und Google AI Mode) erfasst. Baut man ein Dashboard ohne diese Dateninfrastruktur auf – basierend auf manuellen Screenshots, einmaligen Audits oder Tools mit unvollständiger Abdeckung –, erhält man etwas, das zwar wie ein Dashboard aussieht, aber keine engineübergreifenden Entscheidungen stützen kann.