Plattform · Sentiment
Verstehen Sie den Ton, bevor es der Markt tut
Zitiert zu werden genügt nicht: Es zählt, wie das Modell Sie beschreibt — und welche Quelle ihm das nahegelegt hat.
Die Marken, die wir täglich messen
Die Kennzahlen
Ihr Brand Sentiment: wie die KI über Sie spricht — und neben wem
Der Ton, in dem die Modelle Sie beschreiben, lenkt echte Kaufentscheidungen. Wir messen ihn systematisch und im Vergleich, von der Summe des Zeitraums bis zu dem Satz, der das Urteil entschieden hat.
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Ihr Brand Sentiment, an der Quelle gemessen
Ein zusammenfassender Indikator dafür, wie Sie wahrgenommen werden — und zwar nicht aus einer Befragung, sondern aus der Quelle, die der Markt täglich konsultiert, um zu entscheiden.
Verteilung des Tons letzte 30 Tage -
Positiv, neutral und negativ nach Cluster
Die Verteilung nach Fragenfamilie zeigt, wo der Ton ein Pfund ist und wo ein Risiko: Das Negative bündelt sich fast immer, es verteilt sich nicht.
Ton nach Cluster Anzahl Prompts · KW 26- Positiv
- Neutral
- Negativ
- Vergleich 216
- Wie auswählen 188
- Nutzungsanlass 110
- Allgemein 105
- Preis 96
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Jeder Prompt trägt das Urteil jedes Modells
Geschätzte Popularity und Ton, Assistent für Assistent, bei derselben Frage: Am aufschlussreichsten ist der Dissens — und genau den würde ein Mittelwert über alle Modelle löschen.
Analysierte Prompts Popularity · Urteil- „welches ist das beste der Kategorie“ 114 Tsd. Neutral
- „welches für den täglichen Gebrauch“ 43 Tsd. Positiv
- „ist Marke X ihren Preis wert“ 29 Tsd. Dissens
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Es zählt nicht, wie über Sie gesprochen wird, sondern wie im Verhältnis zu den anderen
Ein Ton-Index ergibt nur innerhalb eines offengelegten Wettbewerbsumfelds Sinn: Erst der Vergleich sagt, ob Sie besser oder schlechter wahrgenommen werden als Ihre Kategorie.
Ton-Index gegen das Wettbewerbsumfeld
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Vom Urteil zur vollständigen Antwort
Die Antworten der Modelle nebeneinander, mit hervorgehobenen Passagen, die den Ton bestimmt haben, und der Quelle, aus der sie stammen: Die Diagnose reicht bis zum Satz.
Ton × Cluster nach ModellNutzung Auswahl Preis Service ChatGPT 86 74 52 30 Perplexity 78 70 44 26 Gemini 72 61 38 14 Claude 80 66 48 22 -
Tendenzen werden erkannt, bevor sie sich festsetzen
Verschlechtert sich der Ton, finden Sie die Ursache: welche Domains dieses Urteil speisen und bei welchen Eigenschaften die Marke schlecht wegkommt. Das Modul arbeitet mit Fact Checking und External Sources zusammen.
Quellen hinter negativem Ton Beispiel- community-a.com/thread 34 Antworten Kritisch
- media-a.com/review 18 Antworten Lauwarm
- nachschlagewerk.org/guide 9 Antworten Positiv
Der Ton, in dem die KI Sie beschreibt, ist keine Stilfrage: Es ist der Satz, den Ihre Kundin liest — statt Ihres eigenen.
Häufige Fragen
Wörtlich aus den überwachten Prompts übernommen. FAQPage-Schema.
Wird das Sentiment von einem Modell erzeugt?
Ja, mit einer Klassifizierung, die an einer Stichprobe von Analystinnen und Analysten validiert wird. Die Übereinstimmungsquote mit der menschlichen Prüfung steht in der Plattform.
Warum ist fast alles neutral?
Weil das der vorherrschende Ton generativer Antworten ist. Der Wert der Kennzahl liegt in den beiden Rändern, nicht im Anteil des Neutralen.
Was tue ich bei einer negativen Frage?
Sie gehen der zitierten Quelle nach: In den meisten Fällen kommt der Ton von einer bestimmten Domain, nicht vom Modell.
Ist es nach Sprache verfügbar?
Ja, aufgeschlüsselt nach Sprache und Markt, mit nativen Prompts.
Testen Sie es mit Ihren eigenen Daten
Starten Sie die 7-tägige kostenlose Testphase selbst (Karte erforderlich, kein Gespräch nötig): Sehen Sie Ihre echten Daten, bevor Sie sich für einen Tarif entscheiden.
