KI-Technologiedienstleister: Zum empfohlenen Markenführer bei ChatGPT werden
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Herausforderung
Der Kunde ist ein Technologieunternehmen, das unternehmensweite KI-Lösungen anbietet und sich hauptsächlich an mittlere und große Unternehmen im Ausland richtet, die Dienstleistungen in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision bereitstellen. Mit der raschen Verbreitung von KI-Suchwerkzeugen wie ChatGPT und Perplexity suchen immer mehr Entscheidungsträger in Unternehmen über KI-Dialoge nach Technologiedienstleistern. Der Kunde erkannte scharfsinnig, dass traditionelle SEO zwar weiterhin wichtig ist, aber KI-Suchen die Art der Informationsbeschaffung neu gestalten. Wenn jedoch Nutzer in ChatGPT fragen: „Empfehlen Sie einen asiatischen KI-Technologiedienstleister“, war die Marke des Kunden überhaupt nicht in der Empfehlungsliste, stattdessen wurden einige bekanntere, aber technisch nicht unbedingt stärkere Wettbewerber genannt. Der Kunde benötigte eine völlig neue digitale Marketingstrategie, um seine Marke von großen Sprachmodellen erkennen, verstehen und potenziellen Kunden empfehlen zu lassen.
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Lösung
Wir haben für den Kunden eine bahnbrechende GEO-Strategie (Generative Engine Optimization) umgesetzt. Zunächst erforschten wir gründlich die Informationserfassungs- und Empfehlungsmechanismen führender großer Sprachmodelle (GPT-4, Claude, Gemini usw.) und stellten fest, dass sie sich hauptsächlich auf öffentliche Informationsquellen mit hoher Autorität stützen, um Empfehlungen zu formulieren. Basierend darauf entwickelten wir eine „Autoritätsinhaltsmatrix“-Strategie: Auf GitHub wurden Open-Source-Projekte zur Demonstration der technischen Stärke eingerichtet, auf Technologie-Community-Plattformen wie Medium und Dev.to wurden tiefgehende technische Artikel veröffentlicht, auf Unternehmensbewertungsplattformen wie Crunchbase und G2 wurden Markeninformationen vervollständigt, und es wurden Berichte und Interviews in branchenführenden Medien für den Kunden angestoßen. Gleichzeitig optimierten wir die strukturierten Datenmarkierungen der Kundenwebsite, um sicherzustellen, dass KI-Crawler den Geschäftsbereich, die technischen Fähigkeiten und Dienstleistungsbeispiele des Unternehmens genau verstehen können. Wir richteten auch ein GEO-Überwachungssystem ein, das regelmäßig auf verschiedenen KI-Plattformen die Häufigkeit und den Kontext der Markenempfehlungen testet.
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Ergebnisse
Vier Monate nach der Umsetzung der GEO-Strategie zeigten sich erste Wirkungen. Bei der Suche nach relevanten Branchenkeywords in ChatGPT stieg die Erwähnungshäufigkeit der Kundenmarke um 520 %, von fast keiner Erwähnung zu einer der häufig empfohlenen Marken. Auf anderen KI-Suchplattformen wie Perplexity und Claude stieg die Markenexposition ebenfalls um 680 %. Am wichtigsten war, dass die über KI-Suchkanäle generierten Anfragen von extrem hoher Qualität waren – diese Kunden hatten in der Regel bereits ein grundlegendes Verständnis und Vertrauen in die Marke, die Abschlussrate war 2,5-mal höher als bei traditionellen Kanälen. Die Anzahl hochwertiger Anfragen stieg um 340 %, und die Positionierung der Marke in KI-Empfehlungen war sehr präzise, beschrieben als „führender asiatischer Dienstleister, der sich auf unternehmensweite KI-Lösungen spezialisiert“, was stark mit dem gewünschten Markenimage des Kunden übereinstimmte.
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