Methodik
Wie wir Marken in der KI sichtbar machen
Drei Bausteine: das Resonance Twin Model für Personas, die Modeling Engine für die Pipeline und der GEO-Score für die Messung. Alle drei auf wissenschaftlich fundierter Basis (Schwartz Theory of Basic Values, peer-reviewed seit 1992).
Resonance Twin Model — wie wir Personas messbar machen
Klassische Personas sind Stories ohne Daten. Der Resonance Twin macht aus jeder Persona ein quantifiziertes Modell: Werte-Kompass, GEO-Profil, Suchverhalten, KI-Affinität. So lässt sich Wirkung messen — nicht erraten.
Modeling Engine — eine Engine, drei Layer, neun Komponenten
Die Engine besteht aus drei Layern (Context, Market, Output) mit je drei Komponenten. Jede Komponente hat einen klaren Input, einen klaren Output und eine prüfbare Qualitäts-Schwelle.
GEO-Score — wie wir KI-Sichtbarkeit messen
Vier KPIs: Mention Rate, Citation Rate, Ø Position, Share of Voice. Plus vier Qualitäts-Layer mit unterschiedlichen Gewichten — E-E-A-T (15 %), Outcome-Sichtbarkeit (40 %), KG-Vollständigkeit (25 %), Markt-Resonanz (20 %).
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