Wir analysieren die Top-100-Häufigkeitsfragen der Nutzer, um die wichtigsten Bedürfnisse der Zielgruppe zu verankern, zerlegen die GEO-Strategien und Kernvorteile der Wettbewerber vollständig, um Differenzierungsansätze zu finden, und inventarisieren systematisch vorhandene Wissenswerte, um Stärken und Lücken im Content zu kartieren.
📋 Kerndeliverables
Liste häufiger Fragen
Wettbewerbs-GEO-Analysebericht
Content-Asset-Inventar
GEO-Keyword-Matrix
Phasenziel:Wir bauen ein klares Bild der Zielgruppe und des Wettbewerbsumfelds auf und geben der Content-Planung eine umsetzbare, datenbasierte Entscheidungsgrundlage.
Wir aktualisieren iterativ öffentliche Informationen auf Website, offiziellen Kanälen und Unternehmenslexika, halten sie präzise, vollständig und suchgewohnheitsgerecht, produzieren massenhaft standardisierte Q&A-Paare nach RAG-Logik zur Erhöhung der LLM-Erfassungswahrscheinlichkeit und bauen ein unternehmenseigenes Branchenglossar für einheitliche Fachsprache auf.
📋 Kerndeliverables
Revisionsliste offizieller Informationen
RAG-Q&A-Inhaltsbibliothek (≥50 Einträge)
Markenglossar
Strukturierter Wissensgraph
Phasenziel:Wir schließen die strukturierte Ordnung und Standardisierung der Content-Assets ab, öffnen die Basiskanäle von Informationsabruf und semantischem Verständnis und schaffen eine solide Wissensbasis für intelligente KI-Zitate.
Wir entwickeln einen gestuften Medienveröffentlichungsplan, der führende Branchenmedien und vertikale Kanäle präzise abdeckt, kontinuierlich hochwertige Deep-Content-Inhalte liefern und parallel ein hochwertiges Backlink-Netzwerk aufbauen, und aktualisieren regelmäßig Einträge auf öffentlichen Plattformen wie Baidu, Sogou und Zhihu, um die Kernvorteile der Marke zu fixieren und Glaubwürdigkeit und Autorität des Contents an der Quelle zu verankern.
📋 Kerndeliverables
Planung der Medienveröffentlichungsmatrix
Optimierte Lexikon-Eintragsversion
Monatlicher Content-Kalender
Phasenziel:Wir bauen eine Matrix autoritativer Quellen auf, um Erfassungsdichte und Ranking-Priorität von Markeninformationen in KI-Trainingskorpora deutlich zu erhöhen.
Über das AoWang-KI-Erkennungssystem etablieren wir einen laufenden Überwachungsmechanismus, der täglich verfolgt, wie führende LLMs (ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Kimi) auf zentrale Markenbegriffe antworten und in welchem Ton sie empfohlen werden, Fehlinformationen, negative Lenkung oder veraltete Inhalte früh erkennt und mit dem Content-Team Abweichungen umgehend korrigiert – damit die KI-Antworten der Nutzer wahr, korrekt und konform bleiben.
📋 Kerndeliverables
Wöchentlicher Monitoring-Bericht
LLM-Zitierraten-Statistik
Frühwarnmeldung zur Reputation
Zitierratenvergleich mit Wettbewerbern
Phasenziel:Wir kontrollieren in Echtzeit die Qualität der Markenpräsentation im KI-Ökosystem und bauen einen Burggraben positiven, präzisen Markenimages in LLMs auf.
Wir analysieren quartalsweise die Quelldaten und KI-Interaktionsrückmeldungen und bewerten die Wirksamkeit jedes Kanals quantitativ anhand von vier Kennzahlen: Zitierrate, Genauigkeit, Positivrate und Konversionsrate. Basierend auf Dateneinblicken passen wir Content-Aufbau und Optimierungsschwerpunkte dynamisch an, eliminieren ineffiziente Maßnahmen und überführen erfolgreiche SOPs in iterative Standards – ein nachhaltiges GEO-Kreislaufmodell. Eine einzelne Optimierung hält in der Regel nur 3–6 Monate; kontinuierliche Iteration ist der Schlüssel zum Erfolg.
📋 Kerndeliverables
Quartalsbericht zu GEO-Ergebnissen
Optimierungsstrategie für das nächste Quartal
ROI-Attributionsanalyse
GEO-Betriebs-SOP, aktualisierte Ausgabe
Analyse von Wettbewerbsverschiebungen
Phasenziel:Wir treiben die iterative Strategieentwicklung mit Daten voran, passen uns kontinuierlich an die sich ändernde LLM-Logik an, erzielen langfristiges GEO-Wachstum und verankern die Marke als von der KI bevorzugt empfohlenen Branchenmaßstab.
