Der GEO-Report misst die Sichtbarkeit Ihres Unternehmens in ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity — getrennt nach trainiertem Wissen und Live-Suche. Systematisch, kanalübergreifend und mit belastbarer Datenbasis statt Einzelabfrage.
Dieselbe Frage an dasselbe Modell liefert im Trainings- und Search-Modus im Schnitt nur 30 % inhaltliche Überlappung. Der GEO-Report misst beide Modi getrennt, über unterschiedliche Sprachmodelle wie Claude, Gemini oder ChatGPT hinweg, mit identischem Prompt für jedes Modell.
Eine einzelne Chat-Anfrage wirkt plausibel, ist aber nicht reproduzierbar: Jede KI antwortet entweder aus antrainiertem Wissen oder gestützt auf eine Live-Suche — welcher Modus gerade geantwortet hat, ist von außen meist nicht erkennbar.
Der GEO-Report misst beide Modi systematisch und getrennt, über mehrere KI-Anbieter hinweg mit wortgleichem Prompt. Das Ergebnis: eine Überlappungs-Kennzahl, kanalspezifische Auswertung und datengebundene Handlungsempfehlungen — statt eines einzelnen Sichtbarkeitsscores.
In wiederholten Messreihen mit identischem Prompt und identischem Modell liefert der Search-Modus in keinem Fall eine mit dem Trainingsmodus deckungsgleiche Antwort. Wer nur eine Einzelabfrage prüft, weiß nicht einmal, welchen der beiden Modi er gerade gesehen hat.
durchschnittliche inhaltliche Überlappung zwischen den Top-Nennungen desselben Modells im Trainings- und im Search-Modus, bei identischem Prompt.
mit unterschiedlicher Indexlogik: Ein Anbieter stützt sich primär auf den Google-Index, andere auf Bing oder eigene Indizes. Ein einzelner Kanal zeigt nie den gesamten Markt.
in die ein Modell driften kann: stark im Trainingsmodus und schwach im Search-Modus, oder umgekehrt. Ohne getrennte Messung bleibt diese Lücke unsichtbar.
Drei Schritte. Schritt 1 liegt bei Ihnen, Schritte 2 und 3 übernimmt Intential.ai vollständig.
In einem kurzen Gespräch werden relevante Wettbewerber, das zu prüfende Themenfeld und die Priorität einzelner KI-Kanäle festgelegt. Das ist der einzige Schritt, der Ihre aktive Beteiligung erfordert.
Derselbe Prompt wird über alle aktiven Kanäle hinweg ausgeführt — jeweils im trainingsbasierten und im search-grounded Modus, wo verfügbar. Wiederholte Läufe pro Kanal sichern die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse ab.
Die Überlappung zwischen Trainings- und Search-Modus wird als Kennzahl berechnet. Jede Handlungsempfehlung ist an einen konkret gemessenen Wert gebunden — keine frei formulierten Ratschläge ohne Datenbezug. Der fertige Report wird als strukturierter Export geliefert.
Jeder Report enthält die Kernkennzahlen, die für eine faktenbasierte GEO-Priorisierung benötigt werden.
Der GEO-Report liefert eine vollständige Messung über alle aktiven Kanäle inklusive Trainings-/Search-Vergleich und datengebundenen Handlungsempfehlungen. Optional als Einzelanalyse oder mit Update-Lauf nach sechs Monaten.