Beobachtetes Signal · 27. Mai 2026 · Product Launch · Quelle: Hello Partner · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
Tradedoubler startet Emna.ai zur Optimierung der Sichtbarkeit in der KI-Suche
Tradedoubler hat Emna.ai eingeführt, eine Plattform zur Messung und Verbesserung der Markenpräsenz in der Suche über Large Language Models und generativen KI-Antworten. Emna.ai verbindet sich mit führenden LLMs, berechnet den AI Share of Voice, identifiziert zitierte Domains sowie Publisher und deckt Content-Lücken auf. Im Gegensatz zu reinen SaaS-Analysetools kombiniert Tradedoubler Messung mit direkter Ausführung: Die Lösung generiert Inhalte, aktiviert Publisher und trackt die Wirkung im Zeitverlauf. Zu den ersten Erfolgen zählt eine GEO-Kampagne im Skincare-Bereich, die die KI-Sichtbarkeit eines Kunden in Frankreich innerhalb von zwei Wochen von unter 5 % auf 30 % steigerte und ihn in die Top fünf beförderte. Das Produkt adressiert damit den Marktwandel hin zur LLM-basierten Discovery.
Führt ein kombiniertes Mess- und Aktivierungstool für den Trend zu LLM-gesteuerter Suche und GEO ein. Das Tool ist hochrelevant für Marken und das Affiliate-Ökosystem, stellt jedoch keine strukturelle Plattformänderung dar.
Marktsignale zu Tradedoubler 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
- Tradedoubler launcht Emna.ai zur Analyse und Steigerung der Sichtbarkeit in LLM-generierten Antworten.
- Die Plattform ermittelt den AI Share of Voice, analysiert zitierte Publisher und identifiziert wesentliche Sichtbarkeitstreiber.
- Das Tool verbindet Analytics mit Ausführung: Es erstellt Content, steuert Publisher-Kampagnen und misst tägliche Effekte.
- Eine erste GEO-Skincare-Kampagne steigerte die KI-Präsenz in Frankreich von unter 5 % auf 30 % in weniger als zwei Wochen.
- Der Launch richtet sich an Marken und Publisher, die sich auf den Wandel zur Zero-Click- und LLM-Suche einstellen.
Verknüpfte Unternehmen
6 verknüpfte UnternehmenOntologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Publisher monetarisieren KI-Sichtbarkeit in Large Language Models
Publisher bündeln eine neue Performance-Metrik – die KI-Sichtbarkeit in Large Language Models – in kommerziellen Angeboten für Marken und vermarkten GEO-Produkte (Generative Engine Optimization), die darauf abzielen, die Frequenz von Markenerwähnungen und Zitationen in KI-Suchmaschinen zu erhöhen. Große und regionale Medienhäuser (darunter Axios, Forbes, Time, The Washington Post sowie deutsche Medienhäuser) erforschen Mess- und Monetarisierungsstrategien, wobei die Analysemethoden stark variieren und es an Standardisierung mangelt. Einige Publisher nutzen Proxys wie AI-Bot-Traffic, während andere Drittanbieter-Messungen einkaufen. Agenturen und Marken überdenken Visibility-Metriken, da KI-Chat-Interfaces fester Bestandteil der Discovery-Journey werden. Flankierende Datenpunkte: Viele Publisher blockieren KI-Crawler, der KI-getriebene Traffic wuchs 2025 rasant, und Publisher-Koalitionen sowie Tools wie SPUR oder Profound entstehen zur Tracking-Unterstützung.
Sprinklr launcht LLM Insights zur Optimierung der KI-Markensichtbarkeit
Sprinklr hat LLM Insights vorgestellt, eine neue KI-native Funktion innerhalb von Sprinklr Insights, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Darstellung in KI-generierten Antworten großer Sprachmodelle zu messen, zu benchmarken und zu beeinflussen. Die Lösung liefert Echtzeitanalysen zu Markensichtbarkeit, Sentiment, Empfehlungen und Wettbewerbspositionierung bei LLM-gesteuerten Abfragen und verknüpft diese Signale mit nachgelagerten Metriken wie Traffic und Conversions. Laut Sprinklr generiert das Tool Prompts aus echten Kundenkonversationen über seine Unified-Plattform – von Social Media über Bewertungen bis hin zum Customer Care –, verbindet Erkenntnisse mit Content-, Wissens- und Engagement-Workflows und lässt sich direkt in der bestehenden Umgebung aktivieren. Karthik Suri, Chief Product and Corporate Strategy Officer von Sprinklr, betonte, dass die Lösung Marken befähigt, Falschdarstellungen in generativen KI-Ergebnissen frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren, um ihre digitale Reputation proaktiv zu steuern.
Sichtbarkeit in der KI-Suche: So machen Marken sich für Large-Language-Models relevant
In einer aktuellen Episode von AdExchanger Talks erläutert Tracy Morrissey, SVP of Media & Performance bei Innocean USA, wie Marken in der KI-generierten Suche Sichtbarkeit erlangen. Sie warnt davor, dass sich Spitzenpositionen in Large-Language-Models nicht einfach erkaufen lassen; der Erfolg basiert vielmehr auf Inhalten, die konkrete Nutzerfragen beantworten, sowie auf dem Verständnis von Prompts als Indikatoren für die Suchintention. Marken sollten relevante Informationen auf vertrauenswürdigen Quellen wie Wikipedia, Retailer-Websites und der eigenen Domain veröffentlichen und die von KI-Systemen genutzten Quellen überprüfen. Diskutiert werden zudem Tools zur Messung der Markenpräsenz in AI-Search-Ergebnissen wie Profound, Bluefish und Semrush – letzteres wurde kurz nach der Aufnahme für 1,9 Milliarden US-Dollar von Adobe übernommen. Morrissey beleuchtet außerdem die Fragmentierung von KI-Tools, den Bedarf an verbesserter Orchestration und den anhaltenden Wert menschlicher Expertise in der Mediaplanung.
Marktsignale & Strategische Shifts in Echtzeit verfolgen
Erstellen Sie benutzerdefinierte Watchlists, um automatisierte, evidenzbasierte Executive Briefings zu erhalten, sobald wesentliche Signale oder Marktverschiebungen auftreten.