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Peec AI

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Peec AI ist eine KI-Analyseplattform für Suchanfragen, die Marketingteams dabei hilft, die Leistung ihrer Marke über ChatGPT, Perplexity, Gemini und andere KI-Modelle hinweg durch Sichtbarkeits-, Positions- und Sentiment-Metriken zu verfolgen.

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Screenshot von Peec AI
Screenshot von Peec AI

Peec AI ist ein KI-Analysewerkzeug für Suchanfragen, das Marketingteams und Agenturen dabei unterstützt, wie Marken auf KI-Plattformen wie ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews, AI Mode und Copilot erscheinen. Es verfolgt drei zentrale Metriken: Sichtbarkeit, den Anteil der Chats, in denen eine Marke erwähnt wird; Position, wo eine Marke eingestuft wird, wenn sie erscheint; und Sentiment, wie positiv oder negativ KI die Marke beschreibt.

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Benutzer richten die für ihren Markt relevanten Eingabeaufforderungen ein, fügen Wettbewerbsmarken hinzu, wählen aus, welche KI-Modelle verfolgt werden sollen, und identifizieren die Zitationen und Quellen, die ihre Sichtbarkeit prägen, um eine GEO-Strategie zu verfeinern. Peec bietet dann strategische Empfehlungen, wie z. B. welche Bewertungsseiten, Gemeinschaften oder Publikationen anvisiert werden sollten, damit Teams auf hochwirksame Chancen reagieren können, bevor es die Wettbewerber tun. Um die Daten authentisch zu halten, sammelt Peec sie, indem es über die Webschnittstellen der KI-Modelle interagiert, anstatt über APIs.

Die Plattform ist sowohl für interne Marketingteams als auch für Agenturen, die mehrere Marken verwalten, konzipiert, mit sauberen CSV-Exporte, einem Looker Studio Community Connector, einer API und einem MCP-Server, der Peec mit Claude, Cursor, n8n und anderen Tools verbindet. Die Pläne skalieren nach Eingabeaufforderungen, Projekten, Modellen und Ländern, von einem Starter-Tarif bis hin zu Enterprise mit maßgeschneiderter Abdeckung, SSO und bis zu 11 verfolgten LLM-Modellen.

  • KategorieKI-SEO-Tools
  • PreismodellKostenpflichtig
  • BereitstellungCloud
  • PlattformenWeb

  • Verfolgung der Sichtbarkeit von KI-Suchen über ChatGPT, Perplexity, Gemini und mehr

  • Sichtbarkeits-, Positions- und Sentiment-Metriken für Ihre Marke

  • Wettbewerbsbenchmarking innerhalb der KI-Suchergebnisse

  • Analyse von Zitationen und Quellen zur Verfeinerung der GEO-Strategie

  • Umsetzbare strategische Empfehlungen zur Verbesserung der Rankings

  • Organisation von Eingabeaufforderungen mit Tags und länderübergreifender Verfolgung

  • MCP-Server und API-Integration mit Claude, Cursor und n8n

  • CSV-Exporte und Looker Studio-Connector für Berichterstattung

  1. Eingabeaufforderungen einrichten: Fügen Sie die Eingabeaufforderungen hinzu und organisieren Sie diese, die reale Fragen widerspiegeln, die Benutzer an KI stellen.

  2. Marken hinzufügen: Fügen Sie Ihre Marke und die relevanten Wettbewerber in Ihrem Markt hinzu.

  3. Modelle auswählen: Wählen Sie die KI-Modelle aus, die verfolgt werden sollen, wie ChatGPT, Perplexity und Gemini.

  4. Ergebnisse interpretieren: Überprüfen Sie die Trends in Sichtbarkeit, Position und Sentiment im Laufe der Zeit.

  5. Auf Erkenntnissen basieren: Nutzen Sie Empfehlungen, um wichtige Quellen und Zitationen anzusprechen und die Rankings zu verbessern.

  • Verfolgung der Sichtbarkeit von KI-Suchen
  • Wettbewerbsbenchmarking
  • GEO-Strategie
  • Berichterstattung für Kunden
  • Überwachung des Marken-Sentiments

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