Use Cases
Was mit AI und GEO konkret möglich wird.
Zwei gleichwertige Bereiche, viele Möglichkeiten: von der Sichtbarkeit in generativen Suchsystemen bis zur individuellen AI-Lösung im Arbeitsalltag.
Die folgenden Beispiele sind mögliche Anwendungsfälle. Sie stellen keine bereits umgesetzten Kundenprojekte dar. Bis echte Cases veröffentlicht werden können, dienen sie der Veranschaulichung.
So ist jeder Use Case aufgebaut
- 01Ausgangssituation
- 02Herausforderung
- 03Mögliche AI-Lösung
- 04Benötigte Daten und Systeme
- 05Erwartbarer geschäftlicher Nutzen
- 06Mögliche Grenzen oder Voraussetzungen
GEO Use Cases
AI Visibility Monitoring
- Ausgangssituation
- Ein Unternehmen weiß nicht, ob und wie es in generativen Suchsystemen auftaucht.
- Herausforderung
- Ohne Messung bleibt die AI-Sichtbarkeit eine Blackbox – Chancen und Risiken sind unklar.
- Mögliche AI-Lösung
- Kontinuierliches Monitoring relevanter Prompts, Markennennungen und Quellen mit Peec AI, interpretiert durch Midas Touch.
- Daten & Systeme
- Themen- und Prompt-Liste, Wettbewerber, Website-Inhalte, Zugriff auf die Monitoring-Plattform.
- Erwartbarer Nutzen
- Transparenz über die eigene AI-Sichtbarkeit und eine Grundlage für gezielte Maßnahmen.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Ergebnisse entwickeln sich über die Zeit; eine belastbare Aussage braucht mehrere Messzyklen.
Wettbewerbsanalyse in generativen Systemen
- Ausgangssituation
- Ein Unternehmen vermutet, dass Wettbewerber in AI-Antworten häufiger empfohlen werden.
- Herausforderung
- Die Gründe für die Nennung von Wettbewerbern sind ohne Analyse nicht nachvollziehbar.
- Mögliche AI-Lösung
- Vergleichende Analyse von Share of Voice, genutzten Quellen und Content-Ansätzen der Wettbewerber.
- Daten & Systeme
- Definierte Prompts, Wettbewerberliste, öffentlich verfügbare Inhalte.
- Erwartbarer Nutzen
- Verständnis, warum bestimmte Anbieter genannt werden, und konkrete Ansatzpunkte zum Aufholen.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Generative Systeme sind dynamisch; Ergebnisse können sich zwischen Plattformen unterscheiden.
GEO-Content-Strategie
- Ausgangssituation
- Die Website beantwortet die Fragen der Zielgruppe nicht in AI-lesbarer, zitierfähiger Form.
- Herausforderung
- Inhalte sind vorhanden, aber nicht so strukturiert, dass generative Systeme sie zuverlässig nutzen.
- Mögliche AI-Lösung
- Content-Gap-Analyse, Optimierung von Struktur und Entitäten sowie Content-Briefings für neue Inhalte.
- Daten & Systeme
- Bestehende Website-Inhalte, relevante Prompts, thematische Schwerpunkte.
- Erwartbarer Nutzen
- Höhere Wahrscheinlichkeit, in relevanten AI-Antworten berücksichtigt und zitiert zu werden.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Wirkung entsteht mittelfristig und in Abstimmung mit bestehenden SEO-Aktivitäten.
Internationale GEO-Analyse
- Ausgangssituation
- Ein Unternehmen ist in mehreren Ländern und Sprachen aktiv.
- Herausforderung
- AI-Sichtbarkeit unterscheidet sich je nach Markt, Sprache und Plattform.
- Mögliche AI-Lösung
- Getrennte Analysen nach Markt und Sprache, mit marktspezifischen Prompts und Wettbewerbern.
- Daten & Systeme
- Marktspezifische Prompt-Sets, lokale Wettbewerber, mehrsprachige Inhalte.
- Erwartbarer Nutzen
- Klarer Blick auf Stärken und Lücken je Markt statt einer pauschalen Gesamtsicht.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Umfang und Aufwand steigen mit Anzahl der Märkte und Sprachen (GEO Scale).
AI Use Cases
Unternehmensweiter Wissensassistent
- Ausgangssituation
- Wissen ist über Dokumente, Wikis und Laufwerke verteilt und schwer auffindbar.
- Herausforderung
- Mitarbeitende verlieren Zeit bei der Suche nach Informationen und Antworten.
- Mögliche AI-Lösung
- Ein interner AI-Assistent, der auf freigegebene Dokumente und Wissensquellen zugreift und Fragen beantwortet.
- Daten & Systeme
- Dokumentenablagen, Wikis, Berechtigungssystem, definierte Zugriffsrollen.
- Erwartbarer Nutzen
- Schnellerer Zugriff auf Unternehmenswissen und weniger Rückfragen im Team.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Qualität hängt von der Datengrundlage ab; Berechtigungen müssen sauber abgebildet werden.
AI Agent für Kundenanfragen
- Ausgangssituation
- Eingehende Kundenanfragen werden manuell gesichtet, klassifiziert und verteilt.
- Herausforderung
- Das kostet Zeit und führt zu unterschiedlichen Reaktionszeiten.
- Mögliche AI-Lösung
- Ein AI Agent klassifiziert Anfragen, schlägt Antworten vor und leitet an das zuständige Team weiter.
- Daten & Systeme
- Historische Anfragen, Wissensbasis, Anbindung an das Ticket- oder Mailsystem.
- Erwartbarer Nutzen
- Schnellere, konsistentere Bearbeitung und Entlastung des Service-Teams.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Sensible Fälle sollten weiterhin von Menschen geprüft werden.
Automatisierte Angebotsvorbereitung
- Ausgangssituation
- Angebote werden aus verschiedenen Quellen manuell zusammengestellt.
- Herausforderung
- Die Erstellung ist aufwendig und fehleranfällig.
- Mögliche AI-Lösung
- Ein Workflow, der relevante Informationen zusammenträgt, ein Angebot vorbereitet und zur Prüfung vorlegt.
- Daten & Systeme
- Produkt-/Preisdaten, CRM, Angebotsvorlagen.
- Erwartbarer Nutzen
- Schnellere Angebotserstellung und mehr Zeit für die inhaltliche Abstimmung.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Die finale Freigabe bleibt beim Vertrieb; Datenqualität ist entscheidend.
AI-gestützte Dokumentenprüfung
- Ausgangssituation
- Dokumente müssen auf Vollständigkeit und bestimmte Kriterien geprüft werden.
- Herausforderung
- Die manuelle Prüfung ist monoton und zeitintensiv.
- Mögliche AI-Lösung
- Ein Agent extrahiert relevante Informationen, prüft gegen definierte Kriterien und markiert Auffälligkeiten.
- Daten & Systeme
- Dokumentenmuster, Prüfkriterien, ggf. Anbindung an ein DMS.
- Erwartbarer Nutzen
- Konsistente Prüfung und Fokus des Teams auf die Ausnahmefälle.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Bei rechtlich relevanten Prüfungen bleibt eine menschliche Kontrolle notwendig.
Research Agent für Vertrieb & Marketing
- Ausgangssituation
- Recherche zu Accounts, Themen und Wettbewerbern bindet viel Zeit.
- Herausforderung
- Informationen sind verstreut und müssen manuell zusammengeführt werden.
- Mögliche AI-Lösung
- Ein Agent recherchiert, fasst zusammen und bereitet die Ergebnisse strukturiert auf.
- Daten & Systeme
- Öffentliche Quellen, interne Notizen, CRM-Informationen.
- Erwartbarer Nutzen
- Bessere Vorbereitung von Terminen und Kampagnen bei geringerem Aufwand.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Ergebnisse sollten vor der Nutzung geprüft werden.
Content Quality Agent
- Ausgangssituation
- Inhalte werden in unterschiedlicher Qualität und Tonalität erstellt.
- Herausforderung
- Eine konsistente Prüfung ist manuell schwer sicherzustellen.
- Mögliche AI-Lösung
- Ein Agent prüft Inhalte gegen definierte Kriterien (Ton, Struktur, Vollständigkeit) und gibt Hinweise.
- Daten & Systeme
- Style-Guide, Beispiele, Prüfkriterien.
- Erwartbarer Nutzen
- Gleichmäßigere Qualität und weniger Korrekturschleifen.
- Grenzen & Voraussetzungen
- Redaktionelle Verantwortung bleibt beim Team.
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