Produktbeispiele und die darin gezeigten Werte sind illustrative Demodaten, keine Kundenergebnisse.
Visibility Score

Der Score, der KI-Sichtbarkeit messbar macht.

0–100 über sieben erklärte Kategorien — inklusive wie KI deine Marke empfiehlt, beschreibt und positioniert — mit den gespeicherten Antworten jedes Laufs als Beleg.

Starte deine Brand DiscoveryDiscovery-Vorschau inklusive · Dashboard nur mit bezahltem Plan
Die Anatomie

Sieben Kategorien. Keine Blackbox.

  • Präsenz

    Wie oft du überhaupt in Antworten auftauchst.

  • Share of Voice

    Dein Anteil an der Antwort vs. Wettbewerber.

  • Prominenz

    Wie früh und prominent du genannt wirst.

  • Empfehlung

    Wie oft KI dich aktiv empfiehlt, wenn du genannt wirst.

  • Sentiment

    Wie KI über dich spricht, wenn sie es tut.

  • Zitate

    Ob deine Domain die zitierte Quelle ist.

  • Konsistenz

    Wie gleichmäßig deine Präsenz über Modell- und Länder-Zellen hält.

Präsenzgewichtet

Hype kauft keine Punkte.

Der Score ist präsenz-gegated: Top-Sentiment bei 2 % Präsenz bleibt ein schlechter Score. Mathematik, kein Bauchgefühl.

Tonalität

Lob, Einschränkung oder Warnung?

Dieselbe Nennung kann für dich verkaufen oder gegen dich. Famescan klassifiziert, wie jede Antwort über dich spricht — mit dem Zitat als Beleg.

Position

Der erste Name gewinnt den Deal.

Käufer lesen selten über die erste Empfehlung hinaus. Famescan misst, wie früh du auftauchst — als Durchschnitt mit Stichprobengröße, nie als verrauschter Einzellauf.

Voll nachvollziehbar

Öffne eine Kennzahl. Prüfe ihre Belege.

Jedes Aggregat verlinkt auf die gespeicherten Antworten des Laufs — Engine, Land, Prompt und Zeitstempel. Die famescan-v2-recommend-Formel ist offen.

Zur Methodik
Ursache & Wirkung

Sieh Maßnahmen die Zahl bewegen.

Jeder Lauf ist ein Datenpunkt. Setz einen Fix aus dem Action Center um — und sieh die Linie antworten.

Einordnung

Ist 74 gut?

Der Score liest sich in Bändern — eine Zahl ist nie nur eine Zahl.

Im Produkt

Gebaut für den Alltag.

  • Offene Formelfamescan-v2-recommend ist vollständig dokumentiert — prüf es selbst.
  • Präsenz-GateKategorien können Abwesenheit nicht kompensieren; das Gate ist Teil der Formel.
  • Pro Engine & LandScore, Tonalität und Position splitten nach Engine und Land — nicht nur eine gemischte Zahl.
  • Zitat-belegte LabelsJede Sentiment-Einstufung verlinkt auf den Satz, der sie begründet.
  • EmpfehlungsrateNicht nur genannt — wie oft du aktiv empfohlen wirst.
  • Abdeckung statt KonfidenzGeplante, nutzbare und ausgeschlossene Antworten plus Score-n sind sichtbar; kein unbelegtes Konfidenz-Label oder Intervall.
  • Nur vergleichbare Deltas▲/▼ erscheint nur bei gleicher Methode, Projektdefinition, Provider-Version und nutzbaren Stichprobenzellen.
  • Beleg-EbeneÖffne eine Kategorie und prüfe die gespeicherten Antworten aus genau dem Lauf hinter dem Aggregat.

Werde die Antwort.

Jeden Tag, den du die Antworten nicht siehst, ist jemand anderes die Empfehlung. Die Brand Discovery ist inklusive; das Dashboard wird mit einem bezahlten Plan freigeschaltet.

Starte deine Brand Discovery

Offene Methodik · Exakte Run-Abdeckung · Echte Anbieterantworten