Das Unternehmen fehlt bei der Entscheidung
In wichtigen Buyer-Szenarien erwähnen KI-Systeme das Unternehmen nicht oder es fehlt in der Shortlist.
AI Visibility
KI-Sichtbarkeit, die nicht bei einer Bewertung endet
Wir prüfen, ob Ihr Unternehmen in den für Käufer relevanten KI-Szenarien erscheint – und wie es dort dargestellt wird.
Wir trennen Beobachtungen und bestätigte Defekte von Hypothesen, finden kontrollierbare Änderungen und prüfen das Ergebnis erneut – ohne Garantien.
AI-Visibility-Diagnose anfragenWann es relevant wird
Wann AI Visibility zur konkreten Aufgabe wird
Drei Situationen, in denen KI-gestützte Discovery die Wahl beeinflusst und die Ursache der Sichtbarkeitslücke unklar bleibt.
Das Unternehmen wird ungenau dargestellt
Leistungen, Spezialisierung, Standort oder Unterscheidungsmerkmale werden unvollständig, veraltet oder widersprüchlich beschrieben.
Wettbewerber sind sichtbarer, der Grund ist unklar
Es muss geklärt werden, wo sich die Sichtbarkeit unterscheidet, welche Quellen neben den Antworten erscheinen und was tatsächlich kontrollierbar ist.
Was Dazoro leistet
Was das AI Visibility Diagnostic liefert
Buyer-Szenarien, Evidenz und Kontrollierbarkeit – ohne intransparenten Score und ohne Garantien.
Buyer-Szenario-Karte
Wir erfassen die relevanten Buyer-Szenarien, den Markt-/Locale-Scope, Wettbewerber und die Oberflächen, auf denen Discovery beobachtet wird.
Baseline für Sichtbarkeit und Darstellung
Wir prüfen Entity Accuracy und beobachtete Quellen und kodieren Mention, Recommendation und Citation getrennt.
Findings und Kontrollierbarkeit
Wir trennen Observation, Direct Defect, Supported Hypothesis und Actionable Opportunity und dokumentieren Ownership und die Grenzen der Kontrolle.
Aktionsplan und Verifizierung
Wir priorisieren Maßnahmen mit Owner, Risiko und Rollback; ein Sprint wird nur bei materiellen, kontrollierbaren Findings vorgeschlagen.
Ablauf
So läuft das AI Visibility Diagnostic
Wir klären den Buyer-Kontext
Wir definieren Leistungen, Markt, Locale, Buyer Stages und Wettbewerber und frieren das Scenario Universe vor der Baseline ein.
Wir sammeln Evidenz
Wir nutzen relevante First-Party-, Vendor- und manuelle Beobachtungen, jeweils mit Quelle, Zeitstempel, Methode und Limitations.
Wir klassifizieren die Findings
Wir trennen Observation, Direct Defect und Supported Hypothesis und erstellen daraus die Ownership-/Controllability-Map.
Wir bilden den Aktionspfad
Für materielle, kontrollierbare Findings legen wir Owner, Risiko, Rollback, einen möglichen Sprint-Scope und den Plan zur erneuten Prüfung fest.
Grenzen
Was im Scope ist und was kein Versprechen wird
Enthalten
- Buyer Scenario Universe und Evidence Provenance
- AI-Discovery-Beobachtungen, Entity Accuracy und Source Landscape
- Finding-Taxonomie und Ownership-/Controllability-Map
- priorisierter Aktionsplan und Verifizierungsplan
Nicht zugesagt
- garantierte Empfehlungen, Rankings, Traffic oder Umsatz
- GEO-/AI-SEO-Hacks, Prompt Stuffing oder „das Modell auf die Marke trainieren“
- gefälschte Bewertungen, erfundene Zitate oder Linkbuilding als Standard
- strenge Kausalität aus einer einzelnen Vorher/Nachher-Beobachtung
Arbeitsweise
Wie das Ergebnis überprüfbar bleibt
Jede Schlussfolgerung ist mit Evidenz, einer Finding-Klasse, Ownership und einem Verifizierungsplan verknüpft.
Evidenz bleibt nachvollziehbar
Beobachtungen behalten ihre Referenzen, Surface, Zeitstempel, Geo/Locale, Methode und angegebene Limitations.
Beobachtung ist keine Ursache
Direct Defect, Supported Hypothesis und Outcome Signal bleiben getrennte Klassen von Schlussfolgerungen.
Änderungen werden erneut geprüft
Wir wiederholen den kompatiblen, eingefrorenen Kern und berichten die beobachtete Änderung zusammen mit Volatilität und Limitations.
Nächster Schritt
Möchten Sie wissen, wo Ihr Unternehmen sichtbar ist – und was sich wirklich ändern lässt?
Beschreiben Sie Markt, Leistungen und zentrale Buyer-Szenarien. Wir beginnen mit dem Diagnostic: Scope, Evidenz und Limitations werden vor jedem Versprechen festgelegt.