Perceptor misst, wie führende KI-Modelle Ihre Marke repräsentieren und wie weit diese Darstellung von Ihrer Positionierung abweicht.
Ausschnitt aus einem Befund. Marke, Wettbewerber und Werte sind anonymisiert.
Bevor Kunden, Bewerber oder Einkäufer mit Ihrem Unternehmen sprechen, fragen sie zunehmend einen KI-Assistenten. Dessen Antwort ist dann oft die erste Beschreibung Ihrer Marke, die sie lesen.
Die Modelle beschreiben Ihre Marke heute, ob Sie sich darum kümmern oder nicht. Offen ist nur, ob dieses Bild zu Ihrer Strategie passt.
Was ein Modell im Training über Ihre Marke gelernt hat, bleibt bis zur nächsten Modellgeneration seine Standardantwort.
Neue Modellgenerationen erscheinen in kurzen Abständen. Jede kann das Bild einer Marke sprunghaft verändern, zum Guten wie zum Schlechten.
Sie hinterlegen, wofür Ihre Marke stehen soll. Daraus entstehen bis zu fünf Eigenschaften, die nur für Ihre Marke gelten. Gemessen wird, wie stark die Modelle sie darstellen. Dieser Abgleich ist der Kern von Perceptor.
Die Antworten mehrerer Modelle werden in einem Analyseraster aus Dimensionen der Markenforschung bewertet, ergänzt um die Eigenschaften aus Ihrer Positionierung. Das Band um jeden Wert zeigt, wie weit die Modelle auseinanderliegen, denn ein einzelnes Modell ist eine Meinung.
Für eine Direktbank wiegt Vertrauen in der Bewertung schwerer, für ein Modelabel Emotion und Persönlichkeit. Jede Marke bekommt ein Kategorieprofil, das festlegt, welche Dimensionen in der Bewertung ihres Marktes Gewicht haben. Wo Ihre Marke führen, mithalten oder bewusst zurückstehen will, legen Sie selbst fest.
Perceptor legt den Modellen typische Situationen vor, in denen jemand in Ihrer Kategorie Rat sucht, ohne eine Marke vorzugeben. Gezählt wird, wie oft und an welcher Stelle die Modelle Ihre Marke ungestützt nennen.
Wo die Modelle recherchieren, hält Perceptor fest, aus welchen Quellen sie ihre Antwort ziehen. Stützen sie sich auf Ihre eigenen Seiten, auf Nachschlagewerke oder auf das, was andere über Ihre Marke schreiben?
Verglichen wird über dieselben Fragen und dieselben Modelle, und zwar nur gegen die Marken, die Sie selbst benennen. So vergleicht der Befund Ihre Marke mit denen, die für Ihre Entscheidungen zählen.
Werkzeuge für AI Visibility und Generative Engine Optimization zählen, wie oft eine Marke in KI-Antworten vorkommt. Perceptor prüft, was dort über sie gesagt wird. Läuft bei Ihnen bereits ein solches Werkzeug, kann es bleiben, denn mehr Präsenz ist nur dann ein Gewinn, wenn die Darstellung stimmt.
Wofür Ihre Marke stehen soll, wo sie vorn liegen will und gegen welche Wettbewerber gemessen wird.
Perceptor befragt die Modelle zu Ihrer Marke, Ihren Wettbewerbern und typischen Kaufsituationen und wertet die Antworten gegen Ihr Ziel aus.
Ich gehe ihn mit Ihnen und Ihrem Team durch.
Der Befund bleibt unabhängig von der Umsetzung. Was er zeigt, ist so aufbereitet, dass Ihre Teams direkt damit arbeiten können.
Der Befund zeigt, welche Eigenschaften Ihrer Positionierung die Modelle darstellen, wo der Abstand am größten ist und aus welchen Quellen ihr Bild stammt. Das ist das Briefing für Marke, Content und Kommunikation.
Sie setzen mit Ihren Teams und Agenturen um oder mit mir, als Mandat oder einzelnes Projekt. Die Arbeit setzt an der Marke an, bei einer Positionierung, die sich eindeutig beschreiben lässt, und bei Leitplanken, die sie über alle Kanäle tragen.
Eine Folgemessung zeigt auf derselben Grundlage, ob sich die Darstellung Ihrer Marke in den Modellen bewegt hat.
Perceptor ist aus der Arbeit an Marken entstanden, aus Brand Transformation und Brand Governance. Entwickelt und betrieben wird es von Sebastian Stottele.
Am Anfang steht ein kurzes Gespräch. Sie sagen, wofür Ihre Marke stehen soll und gegen wen sie antritt. Ich zeige Ihnen einen vollständigen Beispielbefund und sage, was eine erste Messung umfasst. Eine Vertraulichkeitsvereinbarung ist vor dem ersten Gespräch möglich.
Perceptor befragt die Modelle strukturiert zu Ihrer Marke, einmal aus dem Gedächtnis und einmal mit Websuche, dazu zu Ihren Wettbewerbern und zu typischen Kaufsituationen Ihres Marktes. Die Antworten werden in einem Analyseraster aus Dimensionen der Markenforschung und bis zu fünf Eigenschaften aus Ihrer Positionierung eingeordnet und gegen Ihre Zielpositionierung gehalten. Ergebnis ist ein Befund für den gemessenen Modellstand.
Beides, im selben Durchgang. Einmal antworten die Modelle aus ihrem Gedächtnis, also dem Stand ihres Trainings, einmal recherchieren sie live im Netz.
Die Differenz zeigt, ob Ihre Marke nur über die Suche richtig dargestellt wird. Ein Rebrand kann im Netz längst angekommen sein und im Gedächtnis der Modelle noch fehlen. Dann erzählt die KI die alte Geschichte, solange niemand eine Suche auslöst.
Ja, und das lohnt sich. Ein eigener Versuch zeigt, was ein Modell an einem Tag antwortet. Ein Befund zeigt, was ein festes, versioniertes Ensemble auf denselben Dimensionen über Ihre Marke und ihre Wettbewerber sagt, mit ausgewiesener Schwankung und benannten Brüchen. Der Unterschied ist nicht Tempo, sondern Belastbarkeit.
Nicht als eigene Kennzahlen. Sentiment zeigt, ob eine Antwort freundlich klingt, nicht, ob sie zu Ihrer Strategie passt. „Preiswert“ ist für einen Discounter ein Treffer und für eine Premiummarke eine Lücke.
Perceptor bewertet deshalb, welche Eigenschaften die Modelle Ihrer Marke zuschreiben, und hält das gegen Ihre Zielpositionierung.
Nicht gegenüber menschlicher Markenwahrnehmung, und diesen Anspruch erhebt Perceptor auch nicht. Die Ansätze von Keller, Aaker und Sharp dienen als Bewertungsraster für das, was die KI-Modelle über eine Marke sagen. Sie machen die Antworten vergleichbar, eine Aussage über die Wahrnehmung Ihrer Kunden folgt daraus nicht.
Dann ist das der erste Schritt, mit Ihrem Team oder mit mir als eigenes Projekt. Ohne Ziel liefert Perceptor ein Bild, aber keinen Abgleich, und der Abgleich ist der eigentliche Wert.
Ja, mit einer Einschränkung, die der Befund offen benennt. Über kleinere Marken aus dem DACH-Raum wissen die Modelle weniger, die Messung schwankt bei ihnen stärker. Liegt ein niedriger Wert daran, steht das im Befund.
Einmal als Ausgangsbefund. Weitere Messungen lohnen sich nach größeren Maßnahmen an der Marke, bei einer neuen Modellgeneration oder einer neuen Zielpositionierung. Innerhalb einer Modellversion bewegt sich das Gedächtnis der Modelle nicht.