Wir machen
Marken in der
KI-Suche sichtbar.
Recon Rise schafft Präsenz in KI-Systemen.
Strukturiert, konsistent und langfristig.
AI Visibility Audit
* Diagnose-Umgebung RR-DIAG-094. Alle Abfragen werden unter Grounding-Vorbehalt durchgeführt.
Leistungsspektrum
KI-Sichtbarkeit / Markenerkennung
Sicherung der Identifizierbarkeit von Markententitäten innerhalb der Trainings- und Retrieval-Sets führender Large Language Models. Wir optimieren die infrastrukturellen Voraussetzungen, damit Modelle Fakten von Halluzinationen unterscheiden können.
1. Analyse
Auditierung der aktuellen Repräsentanz in Primärquellen und Common Crawl Indizes.
2. Implementierung
Strukturierung von Linked Data und Schema-Infrastrukturen zur Eindeutigkeit.
3. Validierung
Systematische Abfrage-Tests über proprietäre Benchmarks.
4. Maintenance
Kontinuierliche Überwachung der Entitäten-Integrität bei Modell-Updates.
GEO / Generative Engine Optimization
Technisches Alignment digitaler Assets für die Nennung in KI-generierten Antworten. Fokus liegt auf der Erhöhung der Zitationswahrscheinlichkeit durch präzise semantische Signale und autoritative Datenbereitstellung.
1. Analyse
Identifikation relevanter semantischer Cluster und Retrieval-Keywords.
2. Implementierung
Optimierung von Content-Strukturen für neuronale Indizierung.
3. Validierung
Messung der Share-of-Answer Metriken in simulierten Umgebungen.
4. Maintenance
Anpassung der Strategie an sich ändernde Retrieval-Algorithmen.
Kontext-Integrität & Faktensicherung
Schutz der Markenpräzision durch Minimierung semantischer Drift. Wir stellen sicher, dass KI-Systeme Informationen nicht nur finden, sondern im korrekten Kontext wiedergeben und logische Brüche vermeiden.
1. Analyse
Mapping bestehender Fehlinterpretationen und semantischer Unschärfen.
2. Implementierung
Etablierung von Canonical Reference Nodes in KI-relevanten Verzeichnissen.
3. Validierung
Bias-Checking und Konsistenz-Audits über cross-modale Tests.
4. Maintenance
Echtzeit-Alerting bei signifikanten Abweichungen der Modell-Outputs.
Standardisierter Projektablauf
Ist-Zustand der Sichtbarkeit.
Aufbau der Daten-Referenz.
Deployment in Ziel-Systeme.
Kontinuierliche Validierung.
Live Audit Tool
Analysieren Sie die generative Sichtbarkeit Ihrer Marke in Echtzeit. Unser KI-gestütztes Audit-System prüft die Präsenz in Large Language Models.
AI Visibility Audit
* Diagnose-Umgebung RR-DIAG-094. Alle Abfragen werden unter Grounding-Vorbehalt durchgeführt.
Ansatz
Daten-Infrastruktur
ist Marken-Realität.
01 / Die Retrieval-Prämisse
Im generativen Zeitalter existiert eine Marke nur in dem Maße, wie sie von KI-Systemen korrekt rekonstruiert werden kann. Klassisches Marketing weicht der semantischen Präzision. Unsere Methodik betrachtet den gesamten Daten-Footprint einer Entität als Input für einen globalen Retrieval-Prozess.
Wir optimieren nicht für Klicks, sondern für semantische Distanzen und Zitationswahrscheinlichkeiten. Das Ziel ist die Minimierung der Entropie in der Markenwahrnehmung durch Modelle.
02 / Systemstabilität
KI-Modelle sind keine statischen Indizes, sondern dynamische Systeme. Strategische Optimierung erfordert daher Infrastrukturen, die über Modell-Iterationen hinweg stabil bleiben.
Durch die Etablierung von Canonical Reference Nodes and die Härtung semantischer Kerndaten schaffen wir eine 'Single Source of Truth', die resistent gegen Halluzinationen und Modell-Bias ist. Wir bauen Systeme, keine Kampagnen.
Methodische Protokolle / Phasenmodell
* Unsere Arbeit basiert auf aktuellen Forschungsergebnissen in den Bereichen RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Knowledge-Graph-Integration. Wir agieren technologisch agnostisch gegenüber spezifischen Modell-Providern.