Technisches Dossier / Leistungen
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.