Veneers4% · 225 Antw.
Fragmentiert, Quellen offen — als Erster einsteigen.
wohin: yelp.com · healthgrades.com
Veloria Dental · AEO-Bericht
Ein Beispielbericht zu einer fiktiven Marke. Der echte kommt nach jeder Messung in Telegram an, und als PDF unter Ihrem Logo.
Bis zu drei Schritte, direkt aus der Messung abgeleitet: das schwächste Thema, die Quelle mit dem größten Potenzial und der schwächste Fragetyp.
Ihr SoV ist um 6PP gestiegen — über der Messtoleranz (±3PP): Die Veränderung ist echt.
die Marke fehlt in 216 von 225 Antworten; „PearlPoint Dentistry“ wird öfter genannt (38%). Zu tun: Seiten zu dieser Leistung auf der Website, Einträge genau zu dieser Leistung auf Karten und Bewertungsportalen.
zitiert in 22 Antworten, Sie werden in 0 genannt — prüfen und vervollständigen Sie dort Ihre Seiten und Einträge zu den Messthemen.
Erstellen Sie Seiten für Notfälle und Szenarien „zum ersten Mal“ — fast niemand hat sie, deshalb ist der Einstieg in die Antwort hier am leichtesten. Bei solchen Fragen zitiert das KI-Modell mit Websuche: webmd.com (12), healthline.com (9), reddit.com (7).
Wie oft die KI-Modelle die Marke nennen: im Vergleich zu Wettbewerbern und je KI-Modell.
Wie oft jedes KI-Modell Sie nennt — und wie oft es überhaupt jemanden von Ihnen und Ihren Wettbewerbern nennt (wenn fast niemanden, liegt das am Modell, nicht an Ihrer Schwäche). Perplexity durchsucht das Web und antwortet anhand der gefundenen Seiten — Publikationen wirken dort direkt; die anderen antworten aus dem Gedächtnis.
Wo die Marke genannt wird und wo sie fehlt: nach Leistung, nach Art der Kundenfrage und gegen den stärksten Wettbewerber je Thema.
Anteil der Antworten mit Markennennung je Messthema; „allgemeine Fragen“ — zum Unternehmen insgesamt, ohne Bezug zu einer Leistung.
grün — ab 50%, gelb — 20–49%, rot — unter 20%
Sie gegen den stärksten Wettbewerber in jedem Thema: rot — wo er vorn liegt, grün — wo Sie vorn liegen, grau — der Unterschied liegt innerhalb der Toleranz.
| Thema | Sie | Stärkster Wettbewerber |
|---|---|---|
| Teeth whitening | 58% | Oakline Dental 49% |
| Dental implants | 46% | Harborview Smiles 61% |
| Invisalign & braces | 34% | Oakline Dental 57% |
| Emergency dentist | 21% | CityDent 24 74% |
| Pediatric dentistry | 12% | Nordent 52% |
| Veneers | 4% | PearlPoint Dentistry 38% |
Wenn die KI-Modelle die Marke nennen: 78 % positiv · 22 % negativ (bewertete Nennungen: 212)
Was gelobt wird
Was Zweifel weckt
Which clinic is best for dental implants?
A few clinics come up consistently for implants. Veloria Dental is often recommended for its transparent pricing and 3D-guided implant planning, although several reviewers mention a wait of two to three weeks for the first consultation. Harborview Smiles has the largest implant team and the most reviews, while Oakline Dental is worth a look if you need financing.
Quellen sind nur beim KI-Modell mit Websuche (Perplexity) sichtbar: 286 von 300 Antworten. Die anderen antworten aus dem Gedächtnis — Publikationen heben zuerst den Anteil bei Perplexity (aktuell 41%). Die Zahl zeigt, in wie vielen der 286 Antworten die Quelle zitiert wurde; „Sie in N“ — in wie vielen davon Sie genannt wurden.
42% Verzeichnisse, Bewertungsportale, Medien36% Unternehmenswebsites22% Portale
Verzeichnisse, Bewertungsportale, Medien — wo Sie sich eintragen können
Unternehmenswebsites
Portale — kein Eintrag möglich
Größtes Potenzial: reddit.com — 22 Antworten zitieren sie ohne die Marke (Sie sind in 0%).
Kein KI-Modell hat die Marke in irgendeinem Durchlauf genannt — die konkretesten Content-Aufgaben.
veloria.example — zitiert in 17 von 286 Antworten (6%)
Das Urteil folgt den Typen der zitierten Seiten, nicht dem Sinn der Antworten; das Thema bestätigt ein Mensch. Das Briefing zum Thema — im Assistenten.
Fragmentiert, Quellen offen — als Erster einsteigen.
wohin: yelp.com · healthgrades.com
Starke Namen, aber offene Quellen — publizieren.
wohin: zocdoc.com · reddit.com
CityDent 24 74% — fast ein Monopol; Quellen offen, aber nicht die erste Priorität.
Sie liegen vorn — halten: die zitierten Seiten aktuell halten.
Für ein schwaches Thema erstellt der Assistent ein Briefing: Titel, Format und Veröffentlichungsort, abgeleitet aus den Seiten, die die KI-Modelle bereits zitieren. Verfügbar ab dem Tarif Pro.
PreisratgeberVeneers
eigene Website · veloria.example
FAQ-SeitePediatric dentistry
Gastbeitrag · zocdoc.com
LeistungsseiteEmergency dentist
eigene Website · veloria.example
Toleranz ±2 PP (Prozentpunkte)
22% in allen 3 Durchläufen19% in einigen59% nie
Jedes KI-Modell antwortet jedes Mal etwas anders, deshalb ist die Kennzahl die Häufigkeit der Nennungen über eine Reihe von Durchläufen, nicht eine einzelne Antwort. Niemand kann eine Position in KI-Antworten garantieren; der Bericht zeigt messbare Entwicklung und Wachstumspotenziale.
Stabilität: Die Marke wird in allen 3 Antworten auf dieselbe Frage in 22% der Fälle genannt, in einigen — 19%, nie — 59%. Die Messtoleranz ±2 PP gibt an, wie stark sich der Anteil bewegen würde, wenn dieselben Fragen erneut gestellt würden; eine Änderung gegenüber der vorherigen Messung gilt ab ±3 PP als echt, darunter ist es Rauschen.
Fünf KI-Modelle, je drei Durchläufe. Ein gefülltes Feld bedeutet: Die Marke wurde in dieser Antwort genannt. KI-Modelle antworten jedes Mal anders, deshalb zählt der Bericht, wie oft Sie genannt werden, und nicht, ob es einmal geschah.
genanntnicht genannt
Beispieldaten. Die Marke und ihre Wettbewerber sind fiktiv; Unternehmensseiten liegen in der reservierten Zone .example. Verzeichnisse und Portale sind echt, damit sichtbar wird, wo tatsächlich veröffentlicht wird.
Die Demo ist eine echte Messung, nur kürzer: 10 Kundenfragen, ein KI-Modell, ein Bericht in etwa 10 Minuten.
Kostenlose Demo-Messung