Wie sieht die KI-Reputationsmethodik von Five Blocks aus?

Unsere KI-Reputationsmethodik basiert auf demselben Track / Analyze / Impact-Framework, das wir für die Google-Ära entwickelt haben, nun angewendet auf die KI-Ebene. Wir messen, was die Engines ausgeben, identifizieren die Quellen, die dieses Bild prägen, und setzen die Korrekturen an diesen Quellen an, anstatt an der Antwort, die die Nutzer sehen.

Die drei Phasen, angewendet auf KI

1. Track. Mit AIQ erfassen wir, was jede der von AIQ abgedeckten Engines – ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude, Grok, die Übersicht mit KI von Google und der Google AI Mode – über den Kunden und benannte Wettbewerber aussagt: welche Quellen jede Engine zitiert, die Tonalität und die Themen sowie deren Entwicklung im Zeitverlauf.
2. Analyze. Wir identifizieren die entscheidenden Hebel: welche Quellen welche Darstellungen antreiben, wo sich die Engines widersprechen, wo Vergleiche mit Wettbewerbern Chancen aufzeigen und welche Maßnahmen das Bild mit dem geringsten Aufwand verändern.
3. Impact. Wir leisten die praktische Arbeit an den Quellen selbst – Wikipedia, Wikidata, eigenen Inhalten, maßgeblicher Berichterstattung Dritter und strukturierten Entitätssignalen –, denn genau das ist es, was die Engines tatsächlich lesen.

Warum wir an der Quelle ansetzen, nicht am Prompt

Sie können die Aussagen einer KI nicht korrigieren, indem Sie die Engine prompten oder ihr mitteilen, dass sie falsch liegt. Sie merkt sich nicht, was Sie ihr sagen, und generiert jede Antwort neu aus den Quellen, denen sie vertraut. Der einzige nachhaltige Weg, eine Antwort zu ändern, besteht darin, die Aussagen dieser Quellen zu ändern.