So finden Sie heraus, was KI-Engines in jedem lokalen Markt über Ihre Marke sagen

TL;DR: Sie können stichprobenartig prüfen, was KI über Ihre Marke sagt, indem Sie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude direkt fragen, aber diese Strategie stößt an ihre Grenzen, wenn Sie hunderte von einzelnen Standorten haben. Eine agentische KI für die Sichtbarkeit in der Suche wie Scout zeigt, was jede Suchmaschine in jedem Markt sagt, wer anstelle von Ihnen zitiert wird und in welchem Bereich Sie zuerst handeln müssen.

Studien zeigen, dass mittlerweile 42,7 % der Menschen ihre lokale Suche mit KI beginnen. Nicht in KI-generierten Antworten angezeigt zu werden, kann daher bedeuten, für fast die Hälfte Ihrer Kundschaft unsichtbar zu sein.

Doch das Nachverfolgen der KI-Sichtbarkeit Ihrer Marke, indem Sie ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude direkt fragen, was sie zitieren, wird schnell kompliziert, insbesondere da sich die vier KI-Engines nur in 4 % der Fälle hinsichtlich ihrer Top-Empfehlung einig sind. Hinzu kommt, dass es für Menschen unmöglich ist, diese Suche für jedes Modell und an nahezu jedem Standort durchzuführen. Der Aufwand ist einfach zu groß, um ihn zu bewältigen oder zu skalieren.

Die Lücke zeigt sich meist zuerst als Vermutung: Ein*e Standortmanager*in vermutet, dass statt der eigenen Marke die Konkurrenz empfohlen wird, oder eine Regionalleitung stellt fest, dass der KI-gestützte Traffic nicht mit dem Such-Traffic übereinstimmt. Hier zeigt sich jedoch, dass niemand eine zuverlässige Methode verfügt, die KI-Sichtbarkeit über alle Suchmaschinen und Märkte hinweg gleichzeitig zu überwachen .

Die Markensichtbarkeit in der KI-Suche ist der neueste blinde Fleck in den meisten Marketing-Stacks, und bei Multi-Location-Marken wächst er schneller als die Tools, die zu seiner Überwachung entwickelt wurden.

Wo die Verfolgung der KI-Sichtbarkeit für Multi-Location-Marken an ihre Grenzen stößt

Warum genau scheitert die manuelle Verfolgung der KI-Sichtbarkeit bei Marken mit Dutzenden, Hunderten oder Tausenden von Standorten? Schauen Sie sich dieses Beispiel an.

Öffnen Sie alle vier großen Suchmaschinen und stellen Sie jeder davon vier Fragearten zu einem Standort:

• Markenspezifisch-faktisch („Hat [Marke] in Berlin bis 21 Uhr geöffnet?“)
• Markenneutral-faktisch („Wo gibt es eine 24-Stunden-Apotheke in der Nähe der Innenstadt von Berlin?“)
• Markenneutral-subjektiv („Was ist die beste Apotheke in der Nähe der Berliner Innenstadt?“) und
• Markenspezifisch-subjektiv („Ist [Marke] die beste Apotheke in meiner Nähe?“)

Prüfen Sie bei jeder Antwort die Quellen, die jede Engine zitiert, um zu sehen, ob sie Informationen aus den Präsenzen Ihrer Marke (Einträge oder lokale Seiten) oder denen der Konkurrenz bezieht.

Das ist eine echte Überprüfung, die sich lohnt. Aber genau dort geht auch die Rechnung nicht mehr auf. Vier Suchmaschinen und vier Anfrage-Arten in einem Markt ergeben 16 Überprüfungen, noch bevor Sie berücksichtigen, dass Sie sie im nächsten Monat erneut ausführen müssen. Über 50 Märkte hinweg sind das bereits 800 Überprüfungen. Über 500 Standorte hinweg sind es 8.000.

Eine Marke kann aus Sicht der Führungsebene in der KI-Suche gut abschneiden, während ein einzelner Standort im eigenen Markt tatsächlich unsichtbar ist. Dies zu untersuchen, ist bei Tausenden von Prüfungen jedoch zu komplex und zeitaufwendig.

Erschwerend kommt hinzu, dass sich Antworten je nachdem verändern, wer fragt, sowie durch den Kontext und das Gedächtnis, das das Modell über die Nutzer*innen hat. Fragen Sie Claude über ein Konto mit Marriott-Bonvoy-Historie nach einem Hotel in der Nähe eines Tagungszentrums, tendiert das Modell zu Marriott, fragen Sie über ein IHG-Konto, ändert sich die Antwort.

Das ist einer der Gründe, warum KI-Antworten lokal sind: Das Modell erkennt, wo jemand steht. Die Suchmaschinen greifen zudem auf unterschiedliche Daten zurück und stimmen regelmäßig nicht überein – die Ursache für die oben genannte Übereinstimmungsrate von 4 %. Eine manuelle Prüfung zeigt Ihnen, was eine Suchmaschine für eine einzige Person ein einziges Mal gesagt hat.

Um jeden Markt kontinuierlich im Blick zu behalten, braucht es einen Tracker, der wirklich dafür entwickelt wurde – einen, der echte Intelligenz bietet .

Wie sieht echte Intelligenz aus?

Tiefgehende, umsetzbare Erkenntnisse über die Performance der KI-Suche erfordern drei Dinge: Tiefe, Breite und Wettbewerbskontext.

Tiefe: Granularität bis hin zum einzelnen Standort, keine nationalen Durchschnitte. Führungskräfte müssen wissen, welches konkrete Geschäft gegen welchen konkreten Konkurrenten auf welcher konkreten Antwort-Engine verliert .

Ein Beispiel: Eine Restaurantkette schneidet beim eigenen Namen über ChatGPT und Gemini hinweg vielleicht gut ab, rankt aber schlecht bei „zwangloses Restaurant mit separaten Räumen“ oder „bester Brunch-Spot in meiner Nähe“. Diese Lücke ist auf Markenebene unsichtbar. Auf Standortebene ist sie vollkommen sichtbar.

Breite: Informationen über jede KI-Engine und jeden Endpunkt, an dem diese KI-Engines nach Antworten suchen könnten. (LLMs prüfen Dutzende von Quellen für standortbezogene Anfragen mit hoher Kaufabsicht, viele davon Longtail-Verzeichnisse.)

Wettbewerbskontext: Die Metriken einer Marke, gemessen an der Konkurrenz, die an den jeweiligen Standorten tatsächlich zählt. Eine Punktzahl ist nur dann aussagekräftig, wenn sie mit der Konkurrenz verglichen wird, die tatsächlich vor Ort ist. Sichtbarkeit ist relativ. Führungskräfte müssen wissen, ob ihr Standort bzw. ihre Standorte gegenüber einer nationalen Kette, der lokalen Konkurrenz oder beiden verliert.

Überwachen Sie, welche Wettbewerber*innen KI statt Ihres Unternehmens zitiert

Um diese Präzision zu bieten, müssen Marken wirklich 1. die Sichtbarkeit in der KI-Suche über verschiedene Suchmaschinen hinweg verfolgen und 2. lokale Maßnahmen ergreifen. Genau deshalb haben wir Yext Scout entwickelt.

Yext Scout analysiert 10 Milliarden Signale über ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude und Google hinweg, die von mehr als 12 Millionen Standorten stammen, und vergleicht mit bis zu 19 Wettbewerber*innen pro Standort über 150 Metriken hinweg, darunter Bewertungen, Fotos, gelistete Attribute und Schema-Markup – als Teil der Daten, denen sie eher vertrauen als einer schwer zu analysierenden Seite.

Wir haben bereits dargelegt, warum manuelle Prüfungen für die Nachverfolgung nicht funktionieren. Doch die meisten Tools auf dem Markt stoßen aufgrund ihres markenorientierten Ansatzes auf ein ähnliches Problem: Sie generieren allgemeine Prompts zu Ihrer Marke und prüfen, wie Sie abschneiden – was zu denselben Schwachstellen auf Standortebene führt .

Scout setzt stattdessen bei der Kundschaft an und führt dieselben vier Arten von Suchanfragen kontinuierlich an jedem Standort und auf jeder Suchmaschine aus.

Das ist auch der Grund, warum die wichtigste Kennzahl von Scout eine Gewinnrate ist und nicht eine Punktzahl von 100. Sie gibt an, wie oft Sie die spezifischen Wettbewerber*innen in Ihrem Markt übertreffen und zwar über einen längeren Zeitraum hinweg. So können Sie einen Marktanteilsverlust erkennen, der durch die KI-Antwort verursacht wird, noch bevor sich dieser bei den Leads bemerkbar macht. Zudem bietet Scout Ihnen auch eine umgekehrte Perspektive, sodass Sie sehen können, wie die Wettbewerber*innen in denselben Märkten angezeigt werden.

Verwandeln Sie Ihre Ergebnisse in einen priorisierten Aktionsplan und setzen Sie diesen um, alles von einer Plattform aus

Die Lücke zu erkennen, ist nur dann von Bedeutung, wenn Sie sie auch schließen können. Sie benötigen vielleicht keine Plattform, um zu spüren, dass etwas nicht stimmt, aber Sie benötigen eine, die Ihnen erklärt, warum dies an 500 Standorten statt nur an einem einzigen geschieht, welche Änderungen Sie zuerst vornehmen müssen und wie Sie diese Änderungen dann tatsächlich umsetzen und Ergebnisse erzielen können.

Genau dafür ist das Aktionscenter von Yext da. Scout findet die Lücke, das Aktionscenter schließt sie – alles auf derselben Plattform, anstatt ein Problem in einem Tool zu kennzeichnen und es Ihnen zu überlassen, wie Sie es beheben. Da Listings, Reviews, Social und der Knowledge Graph alle nativ in Yext integriert sind, kann eine Korrektur durchgehend für jeden betroffenen Standort vorgenommen werden.

Wenn beispielsweise ein konkurrierendes Unternehmen fünf Google Unternehmensprofil-Fotos hat und Sie zwei haben, schlägt Scout möglicherweise vor, dass Sie im Hinblick auf die Gleichwertigkeit weitere hinzufügen, woraufhin ein Listings Agent diese Korrektur vornehmen kann. Wenn bei 900 Ihrer 1.000 Standorte grundlegende Attribute fehlen, kann ein Agent diese per Massenbearbeitung präzise ergänzen. Wenn die Konkurrenz innerhalb von 24 Stunden auf Bewertungen antwortet und Sie dies zwei Jahre lang nicht getan haben, können Sie heute damit beginnen, einen Agenten so zu konfigurieren, dass er die Bewertungen überwacht und beantwortet.

Sie entscheiden, wie viel Kontrolle Sie behalten möchten: Überprüfen Sie jede Aktion, bevor sie live geht, oder lassen Sie die Agenten arbeiten und nutzen Sie das Aktionscenter als Protokoll für alle Änderungen. So oder so basiert die Arbeit auf der hyperlokalen Wettbewerbsanalyse von Scout, sodass Sie Lücken gegenüber der Konkurrenz schließen, die sich tatsächlich in der Nähe des jeweiligen Standorts befinden, anstatt gegenüber einem generischen Benchmark. Seit der Beta-Phase haben die Agenten von Yext mehr als eine Million dieser Aktionen abgeschlossen und Marketingteams über 11.000 Stunden Zeit eingespart – und sobald eine Korrektur live geht, ändern sich manche KI-Antworten innerhalb von 24 Stunden.

Das ist die Lücke zwischen einer Stichprobe und einem System, das entwickelt wurde, um auf jedem Markt kontinuierlich das zu finden und zu schließen, was Sie die KI-Antwort kostet.

Führen Sie einen Scout-Scan durch und erfahren Sie genau, wo Ihre Marke bei den KI-Antworten vorne liegt, wo stattdessen die Konkurrenz gewinnt und was Sie zuerst beheben sollten, um die Lücke zu schließen.