Services
Bezahlte Analysen und Umsetzung für eine konkrete Marke, Kategorie und Entscheidung.
Research
Offene Forschung zu KI-Quellen und Empfehlungen.
Hier erscheinen Methoden, Research Notes und künftig versionierte Daten. Jede Veröffentlichung nennt Messoberflächen, Prompt-Population, Bezugsgröße und Grenzen. Kundenstichproben und offene Panels bleiben getrennt.
Vier Bereiche, vier Rollen.
Research
Offene Methoden, Research Notes, Benchmarks und veröffentlichbare Daten.
Case Studies
Anonymisierte Resultate aus Kundenprojekten, mit projektspezifischer Messgrenze.
Lab
Ausführbare Werkzeuge, Workflows und Skills – darunter der DIY Share of Voice Monitor.
Im Aufbau
DACH KI-Quellenbenchmark 2026
Geplant ist eine offene, fest definierte Panel-Untersuchung für Deutschland, Österreich und die deutschsprachige Schweiz. Vor der ersten öffentlichen Baseline werden Prompt-Panel, Messkonfigurationen, Methodik und Publikationsregeln eingefroren.
Bis mindestens drei vergleichbare Wellen vorliegen, heißt das Projekt Benchmark – nicht Monitor. Es werden noch keine Trend- oder Repräsentativitätsaussagen veröffentlicht.
Research Note 0 · Client-derived sample
Warum Sichtbarkeit in einer KI-Engine wenig über die nächste verrät
Ein Monat Retrieval-to-Citation-Daten aus acht anonymisierten B2B-Projekten zeigt, wie stark sich beobachtete Quellenpools und Zitationsraten nach Engine unterscheiden.
Datengrenze: Das ist eine Beobachtungsanalyse aus Kundenprojekten, keine kontrollierte öffentliche DACH-Panelstichprobe. Die aggregierten Tabellen sind offen; projektidentifizierende Rohdaten bleiben geschützt.
Was hier als Evidenz zählt.
Erwähnung, Berücksichtigung, Empfehlung und Quellenverweis sind getrennte Messsignale. „Quelle“ bedeutet eine sichtbare Attribution der gemessenen Antwort – nicht automatisch versteckte Retrieval- oder Trainingsherkunft. Jede Prozentzahl nennt ihre Bezugsgröße.