Wen empfiehlt ChatGPT deinen Kunden statt dir?

Und gerade jetzt nennen diese Antworten deine Wettbewerber. In zwei Werktagen bekommst du die vollständige Liste: jede Marke, die in ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini statt dir genannt wird, die Prompts, bei denen du verloren hast, und die Fixes, die dich am wahrscheinlichsten zurück in die Antwort bringen. 30 bis 50 Buyer-Intent-Prompts, ein Pauschal-Report.

Das landet in deinem Posteingang.

Prompt	ChatGPT	Claude	Perplexity	Gemini
beste Notizen-App für Forschende	Brand A	Brand B	Brand A	Brand C
Notion-Alternativen für kleine Teams	Brand D	Brand A	Brand D	Brand E
Tools für Kundenfeedback-Management	Brand F	Brand G	–	Brand F
beste Helpdesk-Software für kleine SaaS	Brand H	Brand H	Deine Marke	Brand I
Habit-Tracker mit Datenschutz	Brand J	Brand K	Brand J	Brand L
Self-Hosted Analytics für Indie-Gründer	Brand M	Brand N	Brand M	–
E-Mail-Tools für Newsletter-Autoren	Brand O	Brand P	Brand O	Brand Q
Shopify-Alternativen für digitale Produkte	Brand R	Brand S	Brand R	Brand T

Drei Dinge, in einem Dokument.

Zwei Dinge stecken unter allen drei. Die Matrix wird pro LLM diagnostiziert, weil jedes anders biased: ChatGPT zitiert Vendor-Blogs, Perplexity neigt zu Household-Names, Claude lehnt sich an parametrisches Wissen, Gemini an Marketing-Ton. Und jeder Fix kommt mit einem Re-Run-Protokoll: welche Prompts wann erneut zu testen sind, in wie vielen Wochen, und der Schwellenwert zur Messung des Lifts.

Von URL zum Report in 2 Werktagen.

1. 01

   Du reichst eine Landing-Page-URL ein.

2. 02

   Ich generiere 30 bis 50 Buyer-Intent-Prompts über Discovery, Vergleich und Evaluation.

3. 03

   Jeder Prompt läuft durch ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini.

4. 04

   Erwähnungen werden pro Marke pro LLM in deine Sichtbarkeits-Matrix gezählt.

5. 05

   Deine Seite wird gegen die 2 bis 3 wahrscheinlichsten Ursachen für niedrige Sichtbarkeit geprüft, und Fixes werden nach Aufwand sortiert.

Was die ersten Runs gezeigt haben.

Kleine Stichprobe aus der Beta. Die Zahlen werden sich bewegen; die Muster wahrscheinlich nicht.

Vier Notizen aus den bisherigen Runs.

1. 1. LLMs liefern für denselben Prompt unterschiedliche Markensets. Du kannst nicht für "AI-Search" als einen einzelnen Kanal optimieren.
2. 2. Vendor-publizierte Vergleichsinhalte ("X vs Y vs Z"-Listicles auf dem eigenen Vendor-Blog) sind aktuell der zuverlässigste Weg rein.
3. 3. API- und Consumer-Chat-Outputs divergieren. Consumer-UIs ziehen ggf. Live-Web-Search; APIs oft nicht. Beides braucht Tracking.
4. 4. Fixes brauchen Wochen, bis sie in LLM-Outputs auftauchen. Re-Runs zählen mehr als One-Shots.

AEO.

Answer Engine Optimization. In AI-Antworten genannt werden.

GEO.

Generative Engine Optimization. Gleiche Idee, anderes Akronym.

Was es kostet, klar gesagt.

Ein Audit, ein Pauschalpreis. Willst du mehr Runs? Kauf sie im Voraus und setz sie ein, wenn du ein Redesign launchst oder dein Positioning verschiebst. Kein Abo, keine automatische Verlängerung. Credits verfallen 12 Monate nach Kauf.

Add-on: Wettbewerber-Benchmark (+99 €). Füg jedem Audit 2 bis 3 namentliche Wettbewerber hinzu und sieh genau, wo sie dich überholen. Erwähn es in deiner E-Mail.

Einzelne Follow-up-Runs ad-hoc verfügbar zu 39 € pro Run.

Wer das hier macht.

Ich bin Andrei. Ich baue Periscope, nachdem ich frühe Audits über eine Handvoll Indie-SaaS-Produkte gefahren habe und immer wieder dieselben Muster gesehen habe. Wenn du vor der Anmeldung reden willst, mein Postfach ist offen unter periscope@surdu.eu.