KI-Reputation managen mit ARGUS AI Brand Intelligence

Das Angebot besteht aus zwei Produkten, die sich ideal ergänzen, aber auch unabhängig voneinander gebucht werden können.

KI-Reputation managen mit AI Brand Intelligence Monitoring

Beobachten Sie mit der Web-Applikation AI Brand Intelligence Monitoring fortlaufend Ihre Reputation in den führenden KI-Modellen. Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen und Ihre Marken durch die Modelle bewertet werden und erhalten Sie Echtzeit-Alerts bei signifikanten Veränderungen.

Nutzen Sie die sechs integrierten Module des Tools, um genauere Informationen zu Reputation, Risiken, Kundenmeinungen, Wettbewerb, Trends und Ihrer Positionierung in relevanten Themenfeldern zu erhalten. Der neue LLM-NPS Score (Large Language Model Net Promoter Score) zeigt auf, ob Ihre Marke von den KI-Modellen empfohlen wird.

Das Dashboard bietet eine übersichtliche Darstellung aller Ergebnisse. Hier können Sie außerdem nach KI-Modell, den sechs Modulen und dem Sentiment filtern. Eine automatische Zusammenfassung aggregiert die Kernaussagen aller Modelle.

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Ihre Vorteile mit AI Brand Intelligence Monitoring

Reputation in KI-Modellen kontinuierlich überwachen

Alert bei signifikanten Änderungen erhalten

Wettbewerbspositionierung in LLMs vergleichen

Risiken, Trends und Narrative frühzeitig erkennen

Reporting durch standardisierte KPIs optimieren

Arbeitgeberimage in KI-Systemen messen

Kundenmeinung durch Customer Experience & Feedback-Muster bewerten

Dashboard für übersichtliche Darstellung aller Ergebnisse nutzen

Die 6 Module des Monitorings

LLM-NPS Score – der neue KPI für KI-Sichtbarkeit

Der LLM-NPS Score (Large Language Model Net Promoter Score) misst, mit welcher Wahrscheinlichkeit KI-Modelle Ihre Marke empfehlen. Der Score wird für jedes KI-Modell auf einer Skala von 0–10 einzeln sowie als Gesamtscore für alle Modelle zusammen berechnet. Durch regelmäßige Messungen können Sie die Entwicklung im Zeitverlauf verfolgen.

Promotoren (Score 9–10): Die KI empfiehlt Ihre Marke aktiv und mit Überzeugung.

Passive (Score 7–8): Die KI nennt Ihre Marke, empfiehlt sie aber nicht.

Detraktoren (Score 0–6): Die KI äußert Vorbehalte oder empfiehlt Alternativen.

KI-Reputation analysieren mit AI Brand Intelligence Analytics

Erhalten Sie mit AI Brand Intelligence Analytics eine strukturierte KI-Sichtbarkeits- und Reputationsanalyse – wahlweise einmalig oder in einem individuell vereinbarten Lieferrhythmus. Die Analyse berücksichtigt verschiedene Stakeholder-Perspektiven und bietet außerdem einen Wettbewerbsvergleich und ein Power BI Dashboard. AI Brand Intelligence Analytics identifiziert zentrale Narrative und Wahrnehmungsmuster, die KI-Modelle mit Ihrer Marke verbinden. Daraus werden Positionierungen, Chancen sowie potenzielle Reputationsfaktoren und -risiken abgeleitet.

Jede Analyse wird als individuelle Studie konzipiert und auf die spezifischen Fragestellungen, Zielgruppen und Erkenntnisinteressen Ihres Unternehmens zugeschnitten. Neben standardisierten Analysebausteinen können auch individuelle Fragestellungen und realitätsnahe Simulationsszenarien in das Studiendesign integriert werden.

Die Basis bildet eine systematische Befragung der führenden KI-Modelle aus der Sicht verschiedener Stakeholdergruppen wie Mitarbeitende, Bewerber*innen, Investor*innen oder Kund*innen aus dem B2B- und B2C-Bereich. Jede Analyse bezieht sich auf genau eine Marke bzw. ein Unternehmen, ein definiertes Thema (z. B. Arbeitgeberattraktivität, Nachhaltigkeit, Produktwahrnehmung) und einen geografischen Markt. Dabei wird ermittelt, welche Antworten KI-Assistenten aktuell geben, auf welchen Quellen diese Antworten basieren und wie stabil bzw. veränderlich die generierten Inhalte sind. Die Befragung erfolgt in den Sprachen Deutsch, Englisch, Französisch und Italienisch.

Beim Benchmarking werden bis zu 5 Wettbewerber*innen anhand identischer Fragen, Perspektiven, Sichtbarkeit und Tonalität miteinander verglichen.

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Professionelles Power BI Dashboard für den schnellen Überblick

Die übersichtlichen Grafiken stellen verschiedene Aspekte wie Sichtbarkeit, Sentiment/Tonalität, Positionierung im Vergleich zum Wettbewerb, Reputationsfaktoren und -risiken sowie Quellen dar. Mithilfe dynamischer Filter ist unter anderem eine Filterung nach Modell, Stakeholder, Sprache und Zeitraum möglich.