Beobachtetes Signal · 20. Apr. 2026 · Product Launch · Quelle: Adweek · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Jellyfish setzt auf LLMs zur strategischen Planung von Ad Buys
Die zur Brandtech Group gehörende Agentur Jellyfish vermarktet das Produkt „Share of Model“, das den Einsatz von Large Language Models (LLMs) für die moderne Mediaplanung nutzt. Die Lösung analysiert, wie häufig LLMs eine Marke im Vergleich zu Mitbewerbern erwähnen, bewertet Themen, Sentiment sowie kulturellen Kontext und wandelt diese Erkenntnisse in präzise Targeting-Signale für Google Performance Max (PMax) Kampagnen um. Anhand einer im Januar abgeschlossenen 90-tägigen Kampagne für das Project Management Institute (PMI) weist Jellyfish messbare Erfolge nach: ein Absatzplus von 20 Prozent, eine Steigerung der Conversions um 45 Prozent sowie eine Verbesserung des Return on Ad Spend (ROAS) um 156 Prozent. Dieser Ansatz verdeutlicht einen branchenweiten Paradigmenwechsel, bei dem Marken KI nicht mehr nur als kreativen Assistenten für die Entdeckungsphase nutzen, sondern LLM-Outputs direkt in strategische Mediaentscheidungen und programmatisches Targeting integrieren.
Dies verdeutlicht die zunehmende Verlagerung hin zur direkten Nutzung von LLM-Outputs für die Mediaplanung und die nahtlose Integration in Google Performance Max. Es demonstriert einen messbaren Case, stellt jedoch ein agenturspezifisches Produkt und kein plattformweites technisches Release dar.
Marktsignale zu Jellyfish in Echtzeit verfolgen
Polaris7 erfasst behördliche Registrierungen, Primärquellen, Führungswechsel und Deal-Aktivitäten rund um die Uhr. Erstellen Sie Ihren kostenlosen Explorer-Workspace, um automatisierte Executive Briefings zu erhalten.
Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Jellyfish ist eine im Besitz der Brandtech Group befindliche Agentur.
- Jellyfish hat das Produkt „Share of Model“ eingeführt, das die Markenerwähnung in KI-Modellen im Wettbewerbsvergleich misst und Themen, Sentiment sowie den kulturellen Kontext analysiert.
- „Share of Model“ konvertiert die aus LLMs gewonnenen Insights in direkte Targeting-Signale für Google Performance Max (PMax) Kampagnen.
- Laut Jellyfish erzielte eine 90-tägige PMax-Kampagne für das Project Management Institute (PMI) einen Absatzzuwachs von 20 %, 45 % mehr Conversions sowie einen um 156 % verbesserten Return on Ad Spend.
- Der Trend zeigt, dass Marken den Fokus von einfachen KI-Assistenzfunktionen auf die strategische Steuerung von Ad Buys mittels LLMs verlagern.
Verknüpfte Unternehmen
3 verknüpfte UnternehmenOntologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Marken navigieren durch die KI-Suche: Sichtbarkeit im Chatbot-Zeitalter
Ein Interview beleuchtet, wie Marken im Zeitalter der KI-gesteuerten LLM-Suche sichtbar bleiben können. Die Jellyfish-Manager Frederic Derian und Victor Bastia diskutieren, wie Chatbots das Suchverhalten von Verbrauchern verändern, wodurch die Bedeutung des klassischen SEO sinkt und die Attribution komplizierter wird. Jellyfish gibt an, dass das Tool 'Share of Model' automatisch Werbeoptimierungen generiert, indem es die KI-Markenwahrnehmung aus KI-Modellen nutzt, die mit LLMs wie ChatGPT und Gemini verbunden sind, um Marken im Ökosystem der generativen Suche auffindbar, sichtbar und kaufbar zu halten. Das Tool hilft angeblich dabei, Nischenbegriffe zu targeten, die von den LLMs identifiziert wurden, was zu qualitativ hochwertigerem Traffic und höheren Conversions führt. Zu den Sicherheitsvorkehrungen gehören menschliche Verifications vor der Umsetzung von Änderungen, die Ausrichtung an Markenrichtlinien über Google Ads und eine iterative Verfeinerung. Der Artikel weist auf Risiken wie KI-Halluzinationen hin und betont die semantische Analyse über verschiedene Modelle hinweg.
Jellyfish nutzt LLM-Perception zur Steigerung der Markenpräsenz
Jellyfish beschreibt, wie das proprietäre Tool 'Share of Model' große Sprachmodelle nutzt, um die Markenwahrnehmung zu analysieren und Werbeoptimierungen automatisch zu generieren. Das Tool verbindet sich mit LLMs wie ChatGPT und Gemini, um kontinuierlich auszuwerten, wie Modelle und zugrundeliegende Quellen eine Marke wahrnehmen, Keyword- sowie Sentiment-Potenziale aufzudecken und Kampagnen-Anpassungen vorzuschlagen. Jellyfish gibt an, dass Empfehlungen iterativ verfeinert, mit den Markenrichtlinien der Kunden abgeglichen und vor der Anwendung stets von Menschen überprüft werden, um Halluzinationen oder Botschaftsfehler zu vermeiden. Das Unternehmen berichtet, dass dieser Ansatz kostengünstigere, konversionsstarke Keyword-Bereiche erschlossen und die Traffic-Qualität verbessert hat. Da die Markenwahrnehmung je nach LLM variiert, positioniert Jellyfish den Ansatz als Möglichkeit für Marken, in einem generativen Such-Ökosystem auffindbar und kaufbereit zu bleiben.
Jellyfish integriert KI-gestützte Anzeigenoptimierung in Share of Model
Jellyfish, das globale Digital-Marketing-Unternehmen der The Brandtech Group, hat mit „AI Ads Optimisation“ eine Funktionserweiterung für Paid Media innerhalb seiner Plattform Share of Model™ vorgestellt. Das Update geht über die bestehende Integration von Google Ads und Performance Max hinaus und liefert KI-gestützte Media-Optimierungen sowie Insights für ChatGPT-basierte Touchpoints und Kernkanäle wie TikTok, DV360, YouTube sowie Reddit (letzteres über Pilotprojekte). Zudem umfasst das Release einen Always-on-Strategieassistenten, der kontinuierlich Handlungsempfehlungen für Teams in den Bereichen SEO, Brand, PR, Paid Media und E-Commerce generiert. Share of Model wurde 2024 eingeführt, um Markensichtbarkeit innerhalb von LLMs zu messen, und fand bereits Erwähnung in der Harvard Business Review sowie der MIT Technology Review. Der Support für Google PMax, YouTube, DV360, ChatGPT und TikTok ist ab sofort weltweit verfügbar.
Marktsignale & Strategische Shifts in Echtzeit verfolgen
Erstellen Sie benutzerdefinierte Watchlists, um automatisierte, evidenzbasierte Executive Briefings zu erhalten, sobald wesentliche Signale oder Marktverschiebungen auftreten.