Optimierung für Claude, Grok und DeepSeek

Wer braucht Optimierung für Claude, Grok und DeepSeek?

Die Optimierung ist für Projekte sinnvoll, denen es wichtig ist, dass KI-Assistenten ihre Produkte korrekt verstehen und sich auf überprüfbare Informationen stützen können. Dies ist vor allem dann relevant, wenn potenzielle Kunden Fragen zur Lösungsauswahl, zum Vergleich von Optionen, zu Arbeitsbedingungen oder zu Produkteigenschaften stellen.

Die Arbeit beginnt nicht mit dem Versprechen, „in die Antwort zu kommen“, sondern mit der Prüfung, was der Nutzer bereits sieht. Wir erstellen einen Satz von Abfragen zu Produkt, Kategorie und Kundenanforderungen und untersuchen dann die Antworten in den verfügbaren Modi von Claude, Grok und DeepSeek. Dabei notieren wir gesondert, wo der Assistent die Marke nennt, wo er einen Link angibt und wo er ohne Bezug auf die Projektseiten antwortet.

Eine solche Analyse ist besonders sinnvoll, wenn:

• die Website das Produkt detailliert beschreibt, aber wichtige Informationen über verschiedene Seiten verstreut sind;
• in den Antworten veraltete oder unvollständige Beschreibungen erscheinen;
• die Marke in einer Kategorie konkurriert, in der die Wahl von Eigenschaften und Vertrauen in die Quellen abhängt;
• das Team GEO mit der allgemeinen Arbeit an der Sichtbarkeit in der KI-Suche verknüpfen möchte, anstatt separate, nicht abgestimmte Aufgaben zu verfolgen.

Wenn die Kundenanfragen und der Produktwert noch nicht formuliert sind, stimmen wir zunächst die grundlegenden Themen und Formulierungen ab. Dies hilft, nicht nur zufällige Erwähnungen zu bewerten, sondern den Nutzen der Antwort für eine echte Entscheidung.

Wie nutzen Claude, Grok und DeepSeek Webquellen?

Für die Optimierung ist es wichtig, zwischen der Modellantwort und der Antwort mit Zugriff auf die Websuche zu unterscheiden. Im ersten Fall kann der Assistent ohne Verweis auf eine bestimmte Seite antworten; im Suchmodus können in der Benutzeroberfläche Quellen und Verweise erscheinen. Daher prüfen wir den für den Nutzer verfügbaren Modus und dokumentieren, woher eine Aussage stammt, falls die Quelle angezeigt wird.

Bei Claude, Grok und DeepSeek können die Benutzeroberflächen, Suchfunktionen und die Darstellung von Quellen variieren und sich ändern. Wir übertragen keine Schlussfolgerungen von einem Assistenten auf die anderen: Wir erstellen separate Abfragen, zeichnen die Antwortformulierungen auf und speichern die sichtbaren Quellen. So lässt sich feststellen, ob man die Produktseite, das Referenzmaterial oder eine externe Beschreibung des Projekts verbessern sollte.

Die praktische Analyse umfasst:

• Fragen zur Kategorie, zum Produkt, zur Zielgruppe und zu Nutzungsszenarien;
• die faktische Genauigkeit von Name, Beschreibung und Schlüsseleigenschaften;
• das Vorhandensein von Verweisen und die Übereinstimmung der zitierten Seite mit der Antwortthese;
• Themen, zu denen keine nützliche Quelle gefunden wurde.

Die Optimierung für Perplexity kann diesen Kreislauf ergänzen, erfordert jedoch eine separate Prüfung der eigenen Antworten und Verweise. Ein Vergleich der Ergebnisse ist einfacher in einem einheitlichen System des Trackings der Sichtbarkeit in der KI, in dem Abfragen, Prüfdatum und Antwortkontext gespeichert werden. So sieht das Team, was sich genau geändert hat, anstatt sich auf eine einmalige Momentaufnahme zu verlassen.

Was ist in der Arbeit zur Sichtbarkeit in KI-Antworten enthalten?

Sie erhalten keine abstrakte Bewertung der Sichtbarkeit, sondern eine arbeitsfähige Liste von Änderungen für die Website und die damit verbundenen Quellen. Der Umfang der Aufgaben hängt davon ab, wie das Projekt derzeit beschrieben ist und welche Fragen für die Zielgruppe wichtig sind.

Im Rahmen der Dienstleistung erstellen wir:

• eine Karte der priorisierten Abfragen und Beispiele für Antworten von Claude, Grok und DeepSeek;
• eine Tabelle der sichtbaren Quellen, Verweise und Aussagen, die überprüft werden müssen;
• Empfehlungen zur Seitenstruktur: wo eine direkte Antwort gegeben, wo auf Bedingungen eingegangen und wo eine bestätigende Tatsache hinzugefügt werden sollte;
• redaktionelle Aufgaben für Materialien, die das Produkt ohne werbliche Allgemeinplätze erklären;
• eine technische Checkliste zur Prüfung der Zugänglichkeit und Verständlichkeit wichtiger Seiten;
• einen Bericht mit erledigten Aufgaben und Erkenntnissen aus wiederholten Prüfungen.

Der Inhalt sollte eine konkrete Frage beantworten und wichtige Behauptungen untermauern. Für jede Zielseite ist es hilfreich, eine genaue Beschreibung des Produkts, seiner Zielgruppe, Einschränkungen und Unterschiede zu Alternativen vorzubereiten. Wenn die Informationen auf der Website und auf externen Plattformen einander widersprechen, beseitigen wir zunächst die Diskrepanzen, da eine neue Veröffentlichung sonst nur weitere Unklarheiten schaffen könnte.

Für die systematische Arbeit mit Materialien binden wir Content für KI-Antworten ein, und für die Struktur der Auszeichnung und Zugänglichkeit von Seiten den technischen AEO. Wenn zunächst eine Diagnose erforderlich ist, beginnen Sie mit dem GEO-Audit: Es hilft, Prioritäten zu setzen, bevor ein dauerhafter Arbeitsumfang vereinbart wird.

Wie läuft die Optimierung für Claude, Grok und DeepSeek ab?

Die Arbeit verläuft von der ersten Prüfung über die Umsetzung bis zur erneuten Beobachtung. Zunächst stimmen wir Zielgruppe, Kernprodukte und Fragen ab, dann legen wir den Satz von Abfragen und die verfügbaren Modi der Assistenten fest. Diese Reihenfolge ermöglicht es, Antworten auf dieselben Formulierungen zu vergleichen und nicht eine Quellenänderung mit einer Änderung der Frage selbst zu verwechseln.

Anschließend analysiert das Team die Ergebnisse und wählt Aufgaben nach ihrer Auswirkung auf die Genauigkeit und Nützlichkeit der Informationen aus. Zuerst werden in der Regel die grundlegenden Fakten zum Unternehmen und die wichtigsten Seiten betrachtet, danach thematische Materialien und zusätzliche externe Quellen. Technische und redaktionelle Änderungen werden an die Verantwortlichen für Website und Content weitergeleitet; bei Bedarf erstellen wir Empfehlungen, damit die Umsetzung nicht von Annahmen abhängt.

Der Projektablauf:

• Inputs: Produkt, Zielgruppe, priorisierte Märkte und bereits veröffentlichte Materialien;
• erste Prüfung der Antworten und Aufzeichnung sichtbarer Verweise;
• Abstimmung des Plans, der Aufgabenverantwortlichen und der Prüfkriterien;
• Erstellung oder Anpassung von Seiten und Materialien;
• erneute Prüfung und Bericht über die Veränderungen.

Die Zeitrahmen hängen von den Zugängen, der Bereitschaft des Teams, Änderungen umzusetzen, und dem Umfang des vereinbarten Contents ab. Vor Arbeitsbeginn legen wir die Phasen und das Berichtsformat fest. Für die verwandte Arbeit mit der Sichtbarkeit in ChatGPT oder Google AI Overviews erstellen wir separate Kontrollabfragen, damit die Unterschiede zwischen den Produkten sichtbar bleiben.

Was kann man bei Claude, Grok und DeepSeek nicht kontrollieren?

Wir kontrollieren die Qualität der vereinbarten Materialien, die Erledigung der Aufgaben und die Genauigkeit des Berichts, nicht jedoch die Entscheidung des Assistenten, eine bestimmte Seite in jeder Antwort zu verwenden. Claude, Grok und DeepSeek bilden ihre Antworten eigenständig; die Verfügbarkeit der Websuche, die Auswahl der Quellen, Verweise und die Darstellung des Ergebnisses werden durch ihre Produkte bestimmt und können sich ändern.

Daher basiert die Arbeit auf überprüfbaren Handlungen: die Informationen über das Projekt in eine abgestimmte Form zu bringen, Seiten für den Leser klar zu gestalten, Widersprüche zu beseitigen und regelmäßig die Antworten anhand der festgelegten Abfragen zu überprüfen. Eine einzelne Erwähnung kann nicht als Beleg für ein dauerhaftes Ergebnis gewertet werden. Ebenso kann das Fehlen eines Verweises nicht als Beweis dafür interpretiert werden, dass das Modell niemals Informationen über die Marke verwendet: Die Benutzeroberfläche zeigt möglicherweise die Quelle nicht an.

Vor dem Start ist es sinnvoll abzustimmen, was genau als Erfüllung gilt: die Liste der geprüften Abfragen, die erstellten Empfehlungen, die umgesetzten Materialien oder die erneute Dokumentation der Antworten. Wir berichten zu diesen Punkten und zeigen Beispiele, anstatt die Arbeit durch eine Bewertung ohne Kontext zu ersetzen.

Wenn das Projekt von der Reputation und Konsistenz externer Erwähnungen abhängt, können getrennt das Reputationsmanagement in der KI und die Arbeit mit Digital-PR für KI-Zitierungen in Betracht gezogen werden. Dies sind verwandte Bereiche, keine Methode, um zu steuern, welche Antwort ein bestimmter Assistent liefert.

Preise

Startpreise in USD. Individuelle Pakete und Mengenrabatte auf Anfrage. Zahlung in USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON oder Ihrem Projekt-Token.

So funktioniert's

1. Inputs sammelnSie übergeben die Produktbeschreibung, Zielgruppe, priorisierte Fragen und verfügbare Materialien. Wir klären, welche Modi der Assistenten geprüft werden müssen.
2. Ausgangslage dokumentierenWir prüfen die abgestimmten Abfragen und speichern die Antworten, sichtbaren Verweise und Abweichungen in den Beschreibungen.
3. Prioritäten abstimmenWir wandeln die Erkenntnisse in einen Plan für Content, technische Prüfungen und Faktenkorrekturen um und verteilen die Aufgaben im Team.
4. Änderungen vorbereitenWir erstellen Empfehlungen oder Materialien im vereinbarten Umfang und begleiten die Umsetzung.
5. Erneute Prüfung durchführenWir gleichen die Ergebnisse mit den ursprünglichen Abfragen ab und übergeben einen Bericht mit Veränderungen und nächsten Aufgaben.