Fragen Sie, was Ihre Kunden fragen. Artheris zeigt, wer empfohlen wird, warum und welche Änderung Sie kontrolliert ausspielen können.
Basischeck sofort und ohne E-Mail. Den vollständigen Report mit Änderungsvorschlag schicken wir per Mail.
Was Sie bekommen
Messen ist gelöst. Auditierbares Handeln nicht.
Der Markt sortiert sich in Plattformen, die viel sehen und nichts ändern, und Automaten, die viel ändern und nichts belegen. Wir tun beides. Die Ausführung übernimmt Software, die Entscheidung behalten Sie.
Beispielrechnung für eine B2B-SaaS-Firma, keine gemessenen Werte: alle Zahlen sind änderbare Annahmen.
Beispiel: vorher, ohne Optimierung
4,3verpasste Deals pro Monat (Beispiel)
Entgangener Umsatz pro Jahr926 Tsd. €
Jeder weitere Monat wie bisher77 Tsd. €
Beispiel: nachher, Lücke teilweise geschlossen
+2,1Deals pro Monat zurückgeholt (Beispiel)
Zurückgeholter Umsatz pro Jahr+456 Tsd. €
Jeder Monat früher gesichert+38 Tsd. €
Beispielrechnung ohne Attribution und ohne Zielversprechen. Wie weit sich die Lücke schließt, ist eine Annahme und hier einstellbar, Standard 34 %. Formel: Journeys mal Lücke mal Opportunity Rate mal Win Rate mal Dealwert.
Wir messen, was Ihre Käufer wirklich sehen. Schritt 1 von 6
01 · Markt erfassen
Wir messen, was Ihre Käufer wirklich sehen.
Artheris führt kaufnahe Fragen wiederholbar über relevante KI-Systeme aus und erfasst Empfehlungen, Quellen, Wettbewerber und Antwortkontext als belastbare Baseline.
OutputVergleichbare Antworten mit Modell, Markt, Quelle und Zeitstempel
Modelle im Lauf
02 · Ursachen belegen
Aus Antworten werden nachvollziehbare Ursachen.
Bots und Analyse-Layer verbinden Prompts, Aussagen, Zitationen und Quellseiten. Gemessene Fakten bleiben von Hypothesen getrennt, damit jede Empfehlung prüfbar bleibt.
OutputEvidence Map mit Quellenpfad und begründeter Opportunity
BelegketteSchicht für Schicht
InputBuyer prompt
SignalLLM answer
EvidenceCited source
CausePage pattern
03 · Chancen priorisieren
Das Team arbeitet zuerst am stärksten Hebel.
Artheris bewertet jede Opportunity nach erwarteter Wirkung, Evidenzstärke, Umsetzungsaufwand und Risiko. Das Ergebnis ist eine klare Reihenfolge statt einer langen Aufgabenliste.
OutputPriorisierte Maßnahmen mit Aufwand, P-Stufe und Umsetzungsweg
EmpfohlenBeispielansicht
Passung zur KäuferfrageGeringP2CMS
VergleichskontextMittelP3Code/PR
Einheitliche EntitätHochP2Edge/Snippet
04 · Änderung vorbereiten
Jede Empfehlung wird zu einem konkreten Change.
Der Regie-Layer übersetzt den Befund in einen prüfbaren Content- oder Technical-Diff. CMS-, PR- und Edge-Lanes bereiten die Ausführung vor, ohne selbstständig zu veröffentlichen.
OutputImplementierungsreifer Diff mit Begründung und Zielsystem
Vorschau der ÄnderungBeispielansicht
Diese Freigabe ändert 1 Datei.
1/1index.html+3 3 Zeilen kommen dazu-2 2 Zeilen fallen weg
1-entfernt<h2>Spend management</h2>2-entfernt<p>Manage expenses in one place.</p>1+hinzugefügt<h2>For scaling SaaS teams</h2>2+hinzugefügt<p>Selection criteria and evidence...</p>3+hinzugefügt<script type="application/ld+json">
05 · Kontrolliert ausspielen
Der Mensch behält die Entscheidungshoheit.
Änderungen laufen durch definierte Freigaben und werden erst nach Zustimmung über die verbundene Lane ausgespielt. Version, Verantwortlicher und Rollback-Pfad bleiben im Audit Trail erhalten.
OutputFreigegebene Veröffentlichung mit Audit Trail und Rollback
FreigabeBeispielansicht
Empfohlen
Freigegeben
Umsetzung
Umsetzung: Code/PR. Ein anderer Weg steht heute nicht zur Wahl.
06 · Wirkung beweisen
Nach dem Change beginnt die Beweisführung.
Artheris wiederholt den Baseline-Run unter vergleichbaren Bedingungen, misst die Veränderung und führt neue Marktbewegungen zurück in den nächsten kontrollierten Optimierungszyklus.
OutputVorher-Nachher-Beleg und nächster priorisierter Loop
WirksamkeitBeispielansicht
JSON-LD (Organization)Wirksamkeit: Ob es auf deiner Seite ankommt und wirkt, ist noch nicht geprüft.
llms.txtWirksamkeit: Geprüft, das Ergebnis ist aber noch nicht auswertbar.
Die Fläche hinter den sechs Schritten
Sechs Schritte, eine Architektur.
Vorne kommen Signale herein. Agenten bereiten vor, Menschen entscheiden, hinten geht eine implementierte Änderung mit Beleg heraus. Auf derselben Fläche arbeiten mehrere Personen und Agenten gleichzeitig.
Schemazeichnung · ein Durchlauf
Nachmessung · zurück zu Schritt 01
EingangAntworten · Quellen · Seitenstruktur
BefundGeprüft ohne KI-UrteilDeterministisch auf Struktur und SchemaAgent · Prüfkern
VorschlagChange-QueueVorschlag v1 wartet, mit Ist und SollAgent · Regie
FreigabeMenschen entscheidenFreigabe oder Ablehnung, je ein BelegMarketing LeadLegal
Schemazeichnung, kein Produkt-Screenshot. Die Kammern sind die Schritte 02 bis 05, die Nachmessung schließt den Loop zurück zu Schritt 01. Weitere Prüfspuren laufen über dieselbe Anbindung, dieselbe Freigabe und dieselbe Beleg-Kette. GEO, also Generative Engine Optimization, ist das erste Modul, der letzte Platz ist frei.
Häufige Fragen
Die Fragen, die uns am häufigsten gestellt werden, mit den Antworten, die wir belegen können.
Ist das nicht einfach SEO?
Nein, aber es ersetzt es auch nicht. SEO sorgt dafür, dass Ihre Seite in einer Ergebnisliste auftaucht. Hier geht es darum, ob Ihre Marke in einer Antwort vorkommt, die ein KI-System selbst formuliert. Das ist ein anderer Ort und ein anderer Hebel. Die Fachbezeichnung dafür ist GEO, Generative Engine Optimization.
KI-Antworten schwanken doch. Was messen Sie dann überhaupt?
Sie schwanken tatsächlich. Eine unabhängige Untersuchung von SparkToro mit 2.961 Anfragen fand bei identischer Frage in unter einem Prozent der Fälle dieselbe Markenliste. Wir behaupten deshalb nicht das Gegenteil und nennen keine Rangposition innerhalb einer Antwort, denn eine solche gibt es nicht. Wir stellen einen festen Fragenkatalog an mehrere Systeme und zählen aus, in wie vielen Antworten Ihre Marke vorkommt. Das ist der KI-Share-of-Voice: Nennungen Ihrer Marke geteilt durch alle Nennungen im Vergleichsfeld. Gezählt wird nur, was eine echte Websuche ausgelöst hat. Eine einzelne Messung ist eine Stichprobe und kein exakter Wert, und wir sagen Ihnen, aus wie vielen Fragen sie besteht.
Kann ich das nicht selbst prüfen, mit ein paar Fragen an ChatGPT?
Für einen ersten Eindruck ja, und wir empfehlen es sogar. Öffnen Sie einen neuen Chat und fragen Sie nach Anbietern in Ihrem Feld. Was dabei nicht entsteht: derselbe Fragenkatalog über mehrere Systeme, dieselbe Zählweise über Monate hinweg, und ein Beleg, den Sie jemandem vorlegen können.
Bringt mir das Umsatz, oder ist das nur eine hübsche Kennzahl?
Sichtbarkeit in KI-Antworten ist kein Traffic, und wir versprechen Ihnen keinen. Sie ist die Stelle, an der eine Vorauswahl entsteht, bevor jemand überhaupt klickt. Wir zeigen Ihnen diese Vorauswahl und was sich daran ändert. Aus einer Bewegung im Messfenster einen Umsatzeffekt abzuleiten wäre eine Zuschreibung, und die machen wir nicht.
Was passiert, wenn ein Anbieter sein Modell ändert?
Dann ändern sich die Antworten, und Sie sehen das in der Messung. Diese Systeme gehören uns nicht, wir kennen ihre Änderungen nicht im Voraus, und niemand kann Ihnen dort etwas garantieren. Was wir nicht tun: einen Bruch glattrechnen. Läufe, deren Methodik nicht zusammenpasst, fallen aus dem Vergleich, statt eine Linie zu ergeben, die es nicht gibt.
Wo liegen unsere Daten?
In der EU. Die Datenbank der Warteliste liegt in Frankfurt am Main. Für diese Seite hier speichern wir nur, was Sie ins Formular eintragen: Ihre E-Mail-Adresse und, wenn Sie möchten, Ihre Domain. Alles Weitere, einschließlich Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO, klären wir schriftlich, bevor ein Pilot beginnt.
Ist das fertig, oder ist das noch Alpha?
Es ist Alpha, und wir nennen es auch so. Die offene Alpha nimmt eine begrenzte Zahl von Unternehmen auf. Sie bekommen früh Zugang und helfen mit, dass aus dem Produkt ein verlässlicher Ablauf wird. Wer heute ein fertiges Produkt braucht, ist bei uns zu früh.