Hilfe zum AI Visibility Audit

Gib den Namen ein, unter dem deine Entität bekannt ist — Marke, Person, Produkt, Event oder einfach eine Domain. Je eindeutiger der Begriff, desto sauberer erkennt der Audit die gemeinte Entität.

Bei mehrdeutigen Namen fragt der Scout zuerst nach, welche Entität gemeint ist. Im optionalen Kontextfeld kannst du Markt, Rolle oder Region präzisieren, damit die Analyse im richtigen Bedeutungsraum startet.

Der Report trennt, was das Modell ohne Quellen schon „weiß", von dem, was erst über aktuelle Quellen (Grounding) stabil wird. Diese Trennung zeigt dir, ob deine Sichtbarkeit auf gelerntem Wissen oder auf aktuellen Webquellen beruht.

Hoher Grounding-Bedarf ist kein schlechtes Zeichen, sondern ein Hinweis: Bei neuen oder sich schnell ändernden Themen sind konsistente, aktuelle Quellen der entscheidende Hebel.

Im Tracking-Abschnitt findest du echte Segmentnamen. Gib einen davon bei Rankscale Prompt Research im Feld „Segment" ein — daraus entstehen passende Intents, Prompts und Topics.

So wird aus der einmaligen Momentaufnahme ein laufendes Tracking-Setup, mit dem du Sichtbarkeit, Citations, Sentiment und Wettbewerber über die Zeit beobachten kannst.

Eingeloggte Nutzer: Jede Analyse wird automatisch im Archiv gespeichert und ist später unter „Archiv" wieder abrufbar. Du verlierst keine Analyse.

Gäste: Sichere die Analyse, solange sie sichtbar ist, indem du ein Konto anlegst. Jeder gespeicherte Audit ist ein stabiler Snapshot, auch wenn sich KI-Antworten später ändern.

Grounding Pages stellen Entitäten, Rollen und zentrale Fakten maschinenlesbar bereit. Sie sind eine steuerbare Quelle, mit der du die gewünschte Rolle konsistent und wiederholt belegst.

Besonders wirksam sind sie bei neuen, schwach verankerten oder häufig verwechselten Entitäten. Sie ersetzen keine Marke und kein Tracking, schaffen aber eine stabile Faktenbasis für die KI-Einordnung.