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Monitor: GenAI Lens (Beta)

Erfahren Sie, wie Ihre Marke, Ihr Produkt oder Ihre Wettbewerber in führenden großen Sprachmodellen (LLMs) besprochen werden.

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Verfasst von Cheyenne V.
Diese Woche aktualisiert

Meltwaters GenAI Lens bietet Ihnen Einblick, wie Ihre Marke auf den weltweit führenden generativen KI-Plattformen repräsentiert wird. Es erfasst die von großen Sprachmodellen (LLMs) generierten Antworten und zeigt nicht nur, was über Ihre Marke gesagt wird, sondern auch, woher diese Informationen stammen. Dieses Maß an Transparenz hilft Ihnen, informiert zu bleiben, Ungenauigkeiten zu erkennen und die Quellen, die KI-generierte Inhalte beeinflussen, besser zu verstehen.

GenAI Lens unterstützt derzeit über 90 % der am häufigsten verwendeten LLMs, einschließlich ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Grok und Deepseek. Meltwater erweitert aktiv die Berichterstattung, wenn neue Modelle auf den Markt kommen. Indem Sie diese KI-generierten Antworten überwachen, können Sie frühzeitig Reputationsrisiken aufdecken, die Sichtbarkeit Ihrer Marke verfolgen und datengestützte Kommunikationsstrategien gestalten.

Dieser Artikel behandelt:

Verwendung von GenAI Lens

Um GenAI Lens zu verwenden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf Monitor

  2. Wählen Sie GenAI Lens

  3. Klicken Sie auf Eingabeaufforderung erstellen.

  4. In Schritt 1 wählen Sie eine Vorlage aus oder wählen Sie Benutzerdefinierte Eingabeaufforderung , um Ihre eigene zu erstellen.

    Hinweis: Oben auf dem Workflow-Bildschirm wird Ihnen jetzt auch die Gesamtzahl der in Ihrem Konto verfügbaren Eingabeaufforderungen und die Anzahl der von Ihnen verwendeten/gespeicherten Eingabeaufforderungen angezeigt.

  5. Passen Sie in Schritt 2 Ihre Eingabeaufforderung an. Nehmen Sie Anpassungen am bestehenden Eingabeaufforderungsnamen oder an der Eingabeaufforderung vor oder erstellen Sie eine eigene, wenn Sie Benutzerdefinierte Eingabeaufforderung ausgewählt haben.

  6. Klicken Sie auf Vorschau der Eingabeaufforderung, um eine Vorschau Ihrer Aufforderung im Slide-Out auf der rechten Seite anzuzeigen.

  7. Für weitere Bearbeitungen und Feinabstimmungen klicken Sie auf Eingabeaufforderung bearbeiten. Oder wählen Sie Sieht gut aus.

    Hinweis: Vorschauen werden mit ChatGPT generiert und zeigen ein Datenbeispiel an, damit Sie besser verstehen, welche Art von Antwort Ihre Eingabeaufforderung hervorrufen könnte. Bei Verwendung anderer Modelle können die Ergebnisse dennoch abweichen. Vorschauen enthalten keine Emotionen, Schlüsselsätze, Marken, Produkte, Personen oder Links.

  8. In Schritt 3 fügen Sie Eingabeaufforderungsvariationen hinzu.Wählen Sie bis zu 10 Variationen Ihrer Eingabeaufforderung aus.

    Hinweis: GenAI Lens generiert diese Variationen automatisch und erhöht dadurch das Detail und die Genauigkeit der Insights und gibt Ihnen mehr Vertrauen in Ihre Ergebnisse. Jede Variante kann mithilfe der Symbole auf der rechten Seite in der Vorschau angezeigt oder bearbeitet werden.

  9. Um Ihre Eingabeaufforderung zu einem Ordner hinzuzufügen, klicken Sie auf Ordner auswählen (optional).

    Hinweis: Wenn die ursprüngliche Eingabeaufforderung zu einem Ordner hinzugefügt wird, werden alle ihre Variationen im selben Ordner gespeichert, sodass die Eingabeaufforderungsbibliothek auch beim Wachsen übersichtlich bleibt.

    • Alle ausgewählten Variationen werden auf Ihr gesamtes Eingabeaufforderungskontingent angerechnet.

    • Wenn die Anzahl der ausgewählten Eingabeaufforderungen das Eingabeaufforderungskontingent überschreitet, können Sie die Eingabeaufforderung nicht erstellen.

  10. Wählen Sie einen vorhandenen Ordner aus oder erstellen Sie einen neuen.

  11. Klicken Sie auf Eingabeaufforderung erstellen.

  12. Um alle Ordner anzuzeigen und zu verwalten, nachdem eine Eingabeaufforderung erstellt wurde, wählen Sie das Dropdown-Menü Eingabeaufforderung auf der Hauptseite von GenAI Lens aus.

  13. Klicken Sie auf Eingabeaufforderungsordner verwalten.

  14. Von hier aus können Sie:

    1. Erstellen Sie einen neuen Ordner, indem Sie Ordner erstellen auswählen.

    2. Bearbeiten oder löschen Sie einen vorhandenen Ordner, indem Sie Ordner bearbeiten oder Ordner löschen auswählen.

  15. Um eine Eingabeaufforderung in einen vorhandenen Ordner zu verschieben, wählen Sie das Drop-Down-Menü Eingabeaufforderung aus.

  16. Klicken Sie auf Eingabeaufforderung verschieben.

  17. Wählen Sie den Ordner aus, in den Sie die Eingabeaufforderung verschieben möchten.

  18. Das Ergebnisraster ist anpassbar. Sie können Spalten verwalten, anheften, ausblenden und neu anordnen. Sie können die Ergebnisse auch nach der Datumsspalte sortieren.

    1. Wählen Sie ein beliebiges Kebab-Menü zum

      1. Anheften an die linke Seite

      2. Anheften an die rechte Seite

      3. Ausblenden der Spalte

      4. Verwalten von Spalten

Ihre Ergebnisse verstehen

Ergebnisse als Rasteransicht

  1. Die Rasteransicht der Ergebnisse besteht aus acht Spalten:

    1. Modell

    2. Eingabeaufforderung

    3. Datum

    4. Emotion

    5. Suchbegriffe

    6. Marken

    7. Produkt/Personen

    8. Links

  2. Jede Zeile enthält Ergebnisse für eine Eingabeaufforderung aus einem bestimmten AI Assistant/LLM-Modell, aufgeschlüsselt nach Spalten. Klicken Sie auf Weitere Details anzeigen im Slide-Out-Panel für die Analyse der Eingabeaufforderungen.

  3. Im Slide-Out-Panel für die Analyse der Eingabeaufforderungen werden die Details der einzelnen Ergebnissen im Raster erweitert.

    1. Zu den Details gehören:

      1. KI-Modell und Zeitpunkt der letzten Datenabfrage

      2. Name der Eingabeaufforderung

      3. Text der Eingabeaufforderung

      4. Wortwörtliche LLM-Antwort (mit Kopieroption)

      5. Top-Emotionen

      6. Top-Schlüsselsätze

      7. Top-Marken

      8. Top-Produkte und Personen

      9. Top-Links (mit Verlinkungen zu jeder Quelle)

  4. Das Slide-Out-Panel für die Analyse der Eingabeaufforderungen enthält auch eine Export-Schaltfläche, die alle oben genannten Daten in einem CSV-Format enthält.

Ergebnisse als Wortwolke

Die Wortwolke der Ergebnisse umfasst:

  • Keywords

  • Organisation

  • Produkt

  • Person

  • Standort

Hinweis: Die Wortgröße in der Wolke hängt von der Häufigkeit der Ergebnisse ab. Je häufiger das Wort vorkommt, desto größer erscheint es in der Wolke.

  1. Bewegen Sie den Mauszeiger über ein Stichwort, um anzuzeigen, wie oft es in Ihren Ergebnissen erscheint.

  2. Bewegen Sie den Mauszeiger über den Entitätstyp in der Legende, um diese Entitätstypen zu isolieren. Klicken Sie, um sie aus der Wolke auszuschließen.

  3. Klicken Sie, um sie aus der Cloud auszuschließen.

Filter

Die Rasteranzeige der Ergebnisse und die Wortwolke sind beide dynamisch und spiegeln die Filter wider, die oben in Ihren GenAI Lens-Ergebnissen angewendet werden.

Zu den Filtern gehören:

  1. Zeitraum

    1. Die Antworten aller Modelle werden täglich erfasst. Wenn Sie Eingabeaufforderungen einrichten, können Sie die Ergebnisse später nach einem bestimmten Datum oder einem Datumsbereich filtern, um nur die Antworten aus diesem Zeitraum anzuzeigen. Jede Antwort enthält das Erfassungsdatum, das auch in einer speziellen Tag-Spalte in der Ergebnistabelle angezeigt wird.

  2. Gespeicherte Eingabeaufforderung

    1. Für alle Benutzer.

    2. Wählen Sie eine beliebige Kombination von Eingabeaufforderungen aus, und löschen Sie Eingabeaufforderungen aus der Dropdown-Liste.

  3. LLM/KI-Assistenzmodell

    1. Zu den aktuellen Modellen gehören:

      1. Anthropic Claude Opus 4.1

      2. Anthropic Claude Opus 4

      3. ChatGPT 5

      4. DeepSeek R1

      5. Google Gemini 2.5 Flash

      6. Google Gemini 2.5 Pro

      7. Meta AI Llama 4 Maverick

      8. Perplexity Sonar Pro

      9. xAI Grok 3

      10. xAI Grok 4

Anwendungsfälle

Person

Was GenAI für sie tut

KPIs beeinflussen positiv

Leiter für PR und Kommunikation

Markensichtbarkeit über GenAI-Tools – Erfahren Sie, wie deren Marke in wichtigen Sprachmodellen wie ChatGPT und Gemini dargestellt wird, und entdecken Sie eine neue Ebene der Markensichtbarkeit, die ihnen derzeit fehlt.

Frühzeitige Risikoerkennung – Erkennen Sie Reputationsrisiken oder Ungenauigkeiten frühzeitig und reagieren Sie darauf, indem Sie auf angereicherte Sentiment-, Emotions- und Quelldaten zurückgreifen, um Krisen zu entschärfen, bevor sie eskalieren.

Datengesteuerte Kommunikationsstrategie – Verfolgen Sie die Tonalität, narrative Trends und die Wettbewerbspositionierung im Zeitverlauf, um gezieltere PR-, Medienarbeit und Content-Strategien zu entwickeln, die auf Informationen aus der KI-Welt basieren.

Verlauf der Markentonalität

Medien- und Nachrichtenkonsistenz auf allen Plattformen

Krisenreaktionszeit

Marketing

Markensichtbarkeit über GenAI-Tools – Erfahren Sie, wie deren Marke in wichtigen Sprachmodellen wie ChatGPT und Gemini dargestellt wird, und entdecken Sie eine neue Ebene der Markensichtbarkeit, die ihnen derzeit fehlt.

Inhalts- und Kampagnenoptimierung – Verwenden Sie anpassbare Eingabeaufforderungen, um Kampagnen-, Produkt- oder Markenbotschaften zu verfolgen und inhaltliche Lücken zu identifizieren, die die Leistung in generativen Suchumgebungen beeinflussen.

Wettbewerbsinformationen – Untersuchen Sie, wie Wettbewerber positioniert sind und wie sich Narrative im Laufe der Zeit verändern, und werden Sie so über intelligentere Inhalte und Positionierungsstrategien, die auf der realen Exposition in der KI-Welt basieren, informiert.

Share of Voice in KI-generierten Inhalten

Abstimmung der Kampagnenbotschaft über LLMs

Markensichtbarkeitswert in generativen Umgebungen

💡 Tipp

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