Eine Quartalsstudie aus 500+ anonymisierten Enterprise-Domain-Audits. Benchmarks, strukturelle Verschiebungen, Cross-Model-Daten. Kostenfrei, aber begrenzt verfügbar — 600 Slots pro Ausgabe.
Keine Newsletter. Nur der Report. Versand zum Erscheinungsdatum.
18–24 Seiten dichter Analyse — ohne Füllwörter, ohne Marketing-Pitch. Jede Zahl aus der eigenen Audit-Kohorte, dokumentierte Methodik, reproduzierbare KPIs.
Absorption-Rate pro Branche und Query-Typ. Quartals-Delta, 12-Monats-Trend.
Die meist-zitierten Domains in GPT, Claude, Gemini und Perplexity — nach Branche.
Share-of-Model über Modelle, Märkte und Sprachen. DACH, UK/US, TR, ES, AR.
RDI-Medianwerte pro Branche. Negativ-Peaks, Recovery-Zeiträume, Muster.
GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot — Frequenz, Status-Codes, 429-Dead-Zones.
Welche Schema-Typen korrelieren mit welcher Citation-Rate — bereinigt um Domain-Authority.
Wikidata-Coverage von Top-Brands pro Branche. Lücken, Chancen, Zeitverläufe.
3 prioritäre Handlungsempfehlungen pro Branche, basierend auf Quartals-Daten.
Jeder Prompt wird über GPT-4o, Claude Sonnet 4.6, Gemini Pro und Perplexity Sonar ausgeführt — 5× je Modell zur statistischen Varianz-Kontrolle. Brand-Mentions werden per spaCy-basierter NER-Pipeline extrahiert, Sentiment per verifiziertem Classifier. Alle Rohdaten landen in BigQuery, Analyse in Python-Notebooks mit reproduzierbarer Versionierung. Jede veröffentlichte Zahl hat eine dokumentierte Quelle.
Der AI-Search-Index erscheint quartalsweise. Jede Ausgabe bleibt dauerhaft für Bestandsleser abrufbar.
Ein-Jahres-Rückblick seit Rollout. Welche Branchen verloren am meisten Traffic, welche gewannen durch Citations — und warum.
Wikidata-Coverage der DAX-40 und deren LLM-Citation-Korrelation. Wer verankerte Entities hat, wird stärker zitiert.
MVG-Werte über 15 Sprachräume. Welche Märkte sind am meisten unterrepräsentiert und warum die Korpus-Asymmetrie strukturell ist.