Einsicht in die genauen Suchanfragen, die die KI im Hintergrund über Ihre Marke durchführt.
Wenn ein Käufer ChatGPT um eine Empfehlung bittet, führt das Modell interne Suchanfragen durch, die du nicht siehst. Targetlytics analysiert diese verborgenen Suchanfragen – damit du dich genau auf das ausrichten kannst, was die KI sucht.
Du optimierst für die falschen Suchanfragen – weil du die echten nicht sehen kannst.
Die herkömmliche Keyword-Recherche zeigt Ihnen, was Menschen bei Google eintippen. Doch wenn ein Käufer Claude oder ChatGPT um eine Empfehlung bittet, generiert das Modell eigene interne Suchanfragen – RAG-Anfragen – um Informationen zu finden. Diese versteckten Anfragen bestimmen, ob Ihre Marke erscheint. Und bis jetzt konnte diese niemand einsehen.
KI generiert eigene Suchanfragen
Wenn ein Käufer fragt „Welche Analysetool-Plattform ist die beste für mittelständische SaaS-Unternehmen?“, durchsucht das LLM nicht genau diese Formulierung. Es generiert stattdessen mehrere interne Suchanfragen wie „Vergleich von Analysetool-Plattformen für Unternehmen – Funktionen“ und „SaaS-Analysetool-Bewertungen 2025“. Sie haben für die falschen Suchbegriffe optimiert.
Dein Inhalt passt nicht zu den Suchanfragen der KI.
Du hast Landingpages und Blogbeiträge für Suchbegriffe deiner Zielgruppe verfasst. Aber KI-Modelle suchen Informationen anders als Menschen. Wenn deine Inhalte nicht mit den RAG-Abfragen übereinstimmen, die KI tatsächlich ausführt, wirst du nie in den Empfehlungen erscheinen – egal wie gut deine Suchmaschinenoptimierung ist.
Wer diesen Code knackt, gewinnt jedes Mal.
Die in KI-Empfehlungen genannten Marken sind nicht zwangsläufig die besten Produkte. Es sind lediglich solche, deren Inhalte zufällig mit den internen Suchanfragen der KI übereinstimmen. Ohne diese Suchanfragen zu kennen, trittst du mit einem Messer gegen eine Kanone an.
interne Teilabfragen, die fortschrittliche KI-Modelle pro Benutzeranfrage erstellen, bevor eine Empfehlung ausgegeben wird
— Anthropic Research, 2025
Analysieren Sie jede Abfrage, die die KI zur Bewertung Ihrer Marke verwendet.
Targetlytics fängt die internen Abfragen ab und entschlüsselt sie, die LLMs bei der Bewertung von Marken in Ihrer Branche generieren. Sie sehen genau, wonach die KI sucht – und können Inhalte erstellen, die perfekt dazu passen.
RAG-Abfrageextraktion
Wir analysieren genau, welche Abfragen für Retrieval-Augmented Generation ChatGPT, Claude und Perplexity verwenden, wenn ein Käufer nach Ihrer Kategorie fragt. Sehen Sie jede verborgene Suchanfrage, nicht nur die offensichtliche Aufforderung.
Analyse von Abfrage-Inhalts-Lücken
Vergleichen Sie die Suchanfragen, die die KI generiert, mit Ihren bestehenden Inhalten. Erkennen Sie sofort, wo es Lücken gibt – die spezifischen Themen und Formulierungen, nach denen die KI sucht und die Ihre Inhalte nicht behandeln.
Wettbewerber-Abfragezuordnung
Erkennen Sie, welche Suchanfragen Inhalte von Wettbewerbern anstelle Ihrer eigenen anzeigen. Finden Sie heraus, bei welchen internen Suchen Wettbewerber gewinnen, und verstehen Sie, welche Inhalte ihnen einen Vorteil verschaffen.
Trendanalyse abfragen
KI-Modelle verändern ihr Verhalten im Laufe der Zeit. Wir beobachten, wie sich Abfrage-Muster im Zusammenhang mit RAG bei Modell-Updates verschieben, damit Ihre Optimierungsstrategie auf dem neuesten Stand bleibt – und nicht für das Modell des letzten Quartals optimiert ist.
Von versteckten Abfragen zu zielgerichteten Inhalten in 3 Schritten
Wir entschlüsseln die internen Suchanfragen der KI.
Targetlytics setzt kundenrelevante Anfragen auf allen gängigen KI-Plattformen ein und analysiert die RAG-Abfragen, die jedes Modell erstellt. Sie erhalten einen vollständigen Überblick darüber, wonach KI tatsächlich sucht.
Wir decken Lücken in Ihren Inhalten auf.
Wir vergleichen die extrahierten Suchanfragen mit Ihren Inhalten und decken so jede Lücke auf, in der KI nach etwas sucht, das Sie noch nicht abdecken. Jede Lücke ist eine verpasste Empfehlungschance.
Du erstellst Inhalte, die KI findet.
Nutzen Sie die Suchintelligenz, um Inhalte zu erstellen, die genau das ansprechen, wonach KI-Modelle suchen. Hören Sie auf zu raten, was Sie schreiben sollten – optimieren Sie für die exakten Suchanfragen, die KI-Empfehlungen bestimmen.
Traditionelle Keyword-Recherche vs. RAG-Abfrageintelligenz
Häufig gestellte Fragen zum Rückwärtsentwickeln von LLM-Abfragen
Die Rückanalyse von LLM-Abfragen ist der Prozess, die internen Suchabfragen – sogenannte RAG-Abfragen (Retrieval-Augmented Generation) – aufzudecken, die KI-Modelle wie ChatGPT, Claude und Perplexity erstellen, wenn sie auf Benutzeranfragen antworten. Wenn ein Käufer eine Empfehlung von einer KI erhält, „weiß“ das Modell die Antwort nicht einfach. Es generiert eigene Suchabfragen, um relevante Informationen abzurufen. Die Rückanalyse dieser Abfragen zeigt genau, wonach KI bei der Bewertung von Marken in Ihrer Kategorie sucht.
RAG-Abfragen (Retrieval-Augmented Generation) sind die internen Suchanfragen, die KI-Modelle erstellen, um aktuelle Informationen abzurufen, bevor sie eine Antwort generieren. Wenn beispielsweise jemand ChatGPT fragt „Welches ist das beste CRM für kleine Unternehmen?“, erzeugt das Modell mehrere interne Abfragen wie „Vergleich von CRM-Systemen für kleine Unternehmen Funktionen Preis“, um relevante Inhalte zu finden. Diese RAG-Abfragen bestimmen, welche Marken und Quellen die KI zitiert. Wenn Ihre Inhalte mit diesen Abfragen übereinstimmen, werden Sie empfohlen. Andernfalls sind Sie unsichtbar.
Die Analyse von Suchbegriffen zeigt, wonach Menschen in Suchmaschinen suchen. Die Analyse von RAG-Abfragen offenbart, wonach KI-Modelle intern suchen, wenn sie Empfehlungen erstellen. Das sind grundsätzlich unterschiedliche Ansätze – KI-Modelle zerlegen Nutzerfragen in mehrere Teilabfragen, verwenden andere Formulierungen und suchen nach anderen Informationen als Menschen. Eine Optimierung für Google-Suchbegriffe führt nicht automatisch zu einer Optimierung für KI-Empfehlungen.
Targetlytics analysiert die Abfrage-Muster von RAG-Systemen in allen gängigen KI-Plattformen: ChatGPT (GPT-4o), Claude (Anthropic), Google Gemini, Perplexity AI und Microsoft Copilot. Jedes Modell erzeugt leicht abweichende interne Abfragen, weshalb wir plattformspezifische Erkenntnisse liefern, um sicherzustellen, dass Ihre Inhalte für alle optimiert sind.
Selbstverständlich – das ist der Hauptanwendungsfall. Sobald Sie wissen, welche genauen Suchanfragen die KI verwendet, wenn sie Marken in Ihrer Kategorie bewertet, können Sie Inhalte erstellen, die diese Suchanfragen direkt beantworten. Anstatt zu raten, worüber Sie schreiben sollen, optimieren Sie für die spezifischen Formulierungen, Vergleiche und Themen, nach denen KI-Modelle aktiv suchen. Das ist der Unterschied zwischen der Hoffnung, dass die KI Ihre Inhalte findet, und der Gewissheit, dass sie es tut.
Die Suchmuster ändern sich mit jedem größeren Modell-Update und Wissensstand-Aktualisierung. Ein Suchmuster, das vor drei Monaten noch funktionierte, mag heute nicht mehr greifen. Targetlytics beobachtet diese Muster kontinuierlich, verfolgt Veränderungen über verschiedene Modellversionen hinweg, damit Ihre Content-Strategie mit dem aktuellen Verhalten der KI-Abruf bleibt – und nicht an veralteten Mustern festhält.
Ja. Die Rückentwicklung von LLM-Abfragen ist eine Fähigkeit, die Targetlytics auszeichnet. Während andere Werkzeuge lediglich verfolgen können, ob Ihre Marke in KI-Antworten auftaucht, dekonstruieren sie nicht die zugrunde liegenden Abfragen, die diese Antworten überhaupt erst bestimmen. Dies verschafft Ihnen einen strukturellen Vorteil – Sie optimieren auf der tiefsten Ebene des KI-Empfehlungssystems.
Targetlytics übersetzt komplexe Daten aus Retrieval Augmented Generation (RAG)-Abfragen in verständliche, umsetzbare Inhaltsempfehlungen. Sie sehen genau, welche Themen und Formulierungen die KI sucht, sowie Ihre Inhaltelücken, dargestellt in einem Dashboard für Marketingteams. Kein Fachwissen in maschinellem Lernen, kein API-Zugriff, kein Entwickler erforderlich – nur Erkenntnisse, die Sie sofort nutzen können.
Die Rückanalyse von LLM-Quellenangaben umfasst fünf Schritte: (1) Ermitteln Sie die kundenorientierten Suchanfragen, die KI-Modelle in Ihrer Kategorie erhalten; (2) Führen Sie diese Suchanfragen über ChatGPT, Claude und Perplexity durch, um zu sehen, welche Quellen jede Plattform zitiert; (3) Erfassen Sie Zitationsmuster, um zu verstehen, welche Inhaltstypen, Plattformen und Formate KI am meisten vertraut; (4) Identifizieren Sie Lücken, in denen Wettbewerber auftauchen, Sie aber nicht; und (5) Erstellen Sie Inhalte, die direkt auf die Muster eingehen, die KI zur Bildung von Empfehlungen verwendet. Targetlytics automatisiert alle fünf Schritte – es werden die genauen RAG-Suchanfragen aufgedeckt, die KI über Ihre Marke laufen lässt, und eine Content-Roadmap basierend auf realen Zitationsdaten und nicht auf Vermutungen erstellt.
Hören Sie auf, sich zu raten, was die KI will. Sehen Sie es stattdessen.
Entdecken Sie die verborgenen Suchanfragen, die entscheiden, ob KI Ihre Marke oder Ihre Konkurrenten empfiehlt. Die Erkenntnisse, die Ihre Konkurrenten noch nicht haben.